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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利基于光纤的沉水植物智能补光系统及其控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119512276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411426974.6，技术领域涉及：G05D25/02；该发明授权基于光纤的沉水植物智能补光系统及其控制方法是由范子武;甘琳;朱文涵;粟一帆;廖轶鹏;柳杨;谢忱;吴志钢;曹颖;杨为康设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光纤的沉水植物智能补光系统及其控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于光纤的沉水植物智能补光系统及其控制方法，包括获取沉水植物的环境图像和环境数据，将环境图像分割获得区域环境图像，对所述区域环境图像进行图像识别，根据图像识别结果计算生物丰富度，确定区域光照需求，对生长环境进行特征提取，确定第一补光需求和第二补光需求，构建沉水植物智能补光模型，将所述第一补光需求和所述第二补光需求输入所述沉水植物智能补光模型获得补光策略，根据所述补光策略对沉水植物进行智能补光。该方法不仅可以提高光纤的沉水植物智能补光的精度和效率，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于光纤的沉水植物智能补光系统中。

本发明授权基于光纤的沉水植物智能补光系统及其控制方法在权利要求书中公布了：1.基于光纤的沉水植物智能补光控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取沉水植物的环境图像和环境数据，对所述环境图像和所述环境数据预处理；所述环境数据包括生长环境和光照环境； S2、根据沉水植物生长区域将所述环境图像分割获得区域环境图像，对所述区域环境图像进行图像识别获得图像识别结果，根据所述图像识别结果计算生物丰富度；所述图像识别结果包括植物数量、植物类别、植物生长阶段和水质环境； S3、将所述植物类别和所述植物生长阶段与标准植物信息库匹配获取沉水植物的光照条件，根据所述光照条件、所述植物数量和所述光照环境数据确定区域光照需求； S4、对所述生长环境进行特征提取获得水下温度、氧含量和二氧化碳含量，根据所述水下温度、所述生物丰富度和所述区域光照需求确定第一补光需求，根据所述氧含量、所述二氧化碳含量、所述水质环境和所述区域光照需求确定第二补光需求； S5、构建沉水植物智能补光模型，将所述第一补光需求和所述第二补光需求输入所述沉水植物智能补光模型获得补光策略，根据所述补光策略对沉水植物进行智能补光； 对所述区域环境图像进行图像识别的方法，包括： 构建支持向量机图像分类计数模型，将区域环境图像输入支持向量机图像分类计数模型输出区域环境图像内动植物分类结果和计数结果，记录沉水植物类别和沉水植物数量； 采用时序NDVI的物候提取法获取沉水植物生长阶段，包括： 在区域环境图像上绘制3个或3个以上点封闭成的感兴趣区域，计算感兴趣区域三个色彩波段的平均值； 提取表征沉水植物生长特征的植被指数，植被指数包括归一化植被指数NDVI、相对绿度指数GI、相对蓝度指数BI、相对红度指数RI和相对蓝红亮度BRI指数； 采用傅里叶逆变换函数ifft对时序NDVI进行重构，对区间内的NDVI点进行拟合获得沉水植物生长季节轨迹曲线，采用均方根误差对拟合效果进行评估； 沉水植物生长季节轨迹曲线表达式为： 其中c1为冬季光和植被分数均值，c2为夏季与冬季光和植被分数差值，c3为夏季绿度趋势，t为时间，x1为春季绿度上升的拐点，x3为秋季绿度下降的拐点，x2、x4为调整春季和秋季季节生长曲线的参数，x2、x4∈0，3]； 根据沉水植物生长季节轨迹曲线进行物候参数提取获得植物生长阶段和对应的生长参数； 对区域环境图像内水中杂质进行识别确定水质环境，对区域环境图像进行高斯滤波去噪，并转化为灰度图像，计算灰度图像的中粗糙度、方向性和均匀性三个Tamura纹理特征，根据设定的粗糙度阈值、方向性阈值和均匀性阈值进行综合评价获得水质评分，结合水质评分、PH值和盐离子浓度确定水质环境； 根据图像识别结果计算所述生物丰富度的方法，包括： 将图像识别获得的物种类别、物种数量代入生物丰富度函数中获得生物丰富度，生物丰富度函数表达式为： 其中B为生物丰富度，T为区域内所有生物的数量，C为区域内所有生物类别总数，A为区域面积，ni、nj、nk分别为第i类水生植物、第j类水生动物和第k类微生物的数量，w1、w2、w3分别为水生植物、水生动物和微生物的类别权重，l、m、n分别为水生植物、水生动物和微生物的类别数量。

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