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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于秸秆图像处理的秸秆还田率模型搭建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：CN120431500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510939999.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于秸秆图像处理的秸秆还田率模型搭建方法是由赵佳乐;董迪锴;冯国惠;兰天义;任荣荣;巩建光;郭明卓设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于秸秆图像处理的秸秆还田率模型搭建方法在说明书摘要公布了：本发明适用于秸秆管理与土壤改良技术领域，提供了一种基于秸秆图像处理的秸秆还田率模型搭建方法，包括以下步骤：在玉米生长周期中进行两次图像采集；图像处理；秸秆覆盖率与混埋率计算；玉米试验田土壤参数测定；秸秆还田率模型构建。该方法结合表层覆盖秸秆图像和秸秆混埋图像，以计算秸秆覆盖率和混埋率。本方法采用的RGB图像采集方式简便、设备成本低，且数据获取便捷，因此十分适合大规模农业应用。

本发明授权一种基于秸秆图像处理的秸秆还田率模型搭建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于秸秆图像处理的秸秆还田率模型搭建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在玉米生长周期中进行两次图像采集； 第一次图像采集发生在玉米收获期，采集秸秆覆盖情况；第二次图像采集在玉米播种前，采集经过冬季自然降解后的秸秆图像，通过两次采集的图像评估秸秆的还田率变化；图像数据通过无人机和手机两种设备进行采集，无人机用于采集秸秆图像，手机用于采集混埋图像； S2：图像处理； 采用去抖动神经网络对所有采集的图像数据进行多尺度的去模糊处理，去模糊处理后的图像用于后续秸秆覆盖率和混埋率的计算； S3：秸秆覆盖率与混埋率计算； 去模糊处理后的图像通过基于U-Net结构的分割网络进行分析；秸秆图像用于计算秸秆覆盖率，混埋图像用于计算混埋率；将秸秆覆盖率与混埋率作为关键输入变量，用于构建还田率模型； S4：玉米试验田土壤参数测定； 在秸秆收获时，使用特定传感器对土壤的元素含量进行测定；第二次图像采集时，再次对同一区域进行土壤参数采集，将这些数据作为模型参数之一； S5：秸秆还田率模型构建； 基于两次采集的秸秆图像、混埋图像以及土壤参数，构建秸秆还田率模型；该模型通过多变量回归分析方法构建，用于评估秸秆在不同季节和自然条件下的降解情况，并用于评估秸秆还田对土壤质量的影响。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。