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龙图腾网获悉山东省农业科学院申请的专利一种农田减排固碳协同优化系统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：CN120410457B 。

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：202510884569.7，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种农田减排固碳协同优化系统是由张燕;李新华;董红云;王娜娜;李英;王艳君;刘宏元;齐高相;卢晗设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农田减排固碳协同优化系统在说明书摘要公布了：本发明涉及农业环保技术领域，公开了一种农田减排固碳协同优化系统，数据处理模块用于采集粮食主产的农田多源数据，对采集到的数据进行预处理，得到预处理的多源数据；构建模型模块用于基于预处理的多源数据筛选对农田碳储量影响显著的关键因子，并构建农田减排固碳模型；协同优化模块用于采用非支配排序遗传算法在参数空间中搜索帕累托最优解集，引入模糊逻辑控制器处理目标冲突，得到农田减排固碳的协同优化方案；实时监测模块用于将实时监测农田环境变化和减排固碳效果，定期对协同优化方案进行调整和优化；本发明提高了技术的协同性和有效性，实现了农田增产与减排固碳的协同提升，解决了现有技术中增产与减排固碳不协同的问题。

本发明授权一种农田减排固碳协同优化系统在权利要求书中公布了：1.一种农田减排固碳协同优化系统，其特征在于，该系统包括： 数据处理模块，用于采集粮食主产的农田多源数据，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补和异常值剔除，得到预处理的多源数据； 构建模型模块，用于基于预处理的多源数据筛选对农田碳储量影响显著的关键因子，并构建农田减排固碳模型； 协同优化模块，用于针对不同种植模式，采用非支配排序遗传算法在参数空间中搜索帕累托最优解集，引入模糊逻辑控制器处理目标冲突，对构建的农田减排固碳模型进行求解，得到农田减排固碳的协同优化方案； 实时监测模块，用于将农田减排固碳的协同优化方案应用于农田实际管理中，并实时监测农田环境变化和减排固碳效果，根据监测数据，定期对协同优化方案进行调整和优化，以适应不同的农田条件和气候变化，实现农田减排固碳的动态协同优化； 所述构建模型模块包括： 筛选子模块，用于基于预处理的多源数据筛选对农田碳储量影响显著的关键因子； 提取子模块，用于从关键因子中提取遥感影像以及对应的土壤属性数据，构建三维输入张量，采用3×3滑动窗口生成训练样本； 构建子模块，用于基于训练样本采用CNN网络和GWR网络进行训练，再采用贝叶斯融合方法将CNN网络的输出与GWR网络的输出结合，动态调整权重，通过蒙特卡洛模拟量化模型预测的不确定性，计算预测值的置信区间，构建得到农田减排固碳模型； 在CNN网络中，输入层接收13通道数据，依次连接3个卷积块，每个卷积块后接批量归一化层和ReLU激活函数，卷积块间插入2×2最大池化层降维，最后通过3个全连接层输出地块尺度SOC预测值； 在GWR网络中，整合地块尺度SOC预测值与区域气候、土壤类型数据，构建包含500个样本点的空间数据集，采用自适应带宽的高斯权重函数构建空间权重矩阵，对每个样本点的邻域进行加权回归，通过最小二乘法估计局部参数，得到空间分布图，其中空间分布图至少包括温度敏感性系数和施肥响应系数。

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