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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利基于遥感技术的果园无人植保车变量施肥路径生成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：CN119714323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411785023.8，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权基于遥感技术的果园无人植保车变量施肥路径生成方法是由刘云玲;邓鸿刚设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感技术的果园无人植保车变量施肥路径生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于遥感技术的果园无人植保车变量施肥路径生成方法，包括以下步骤：S1、数据获取与处理；S2、计算NDVI指数与果树冠层的提取；S3、提取质心点；S4、质心点拟合；S5、计算果树行间轨迹线；S6、生成掉头轨迹；S7、计算每棵树植被指数密度ViDPT指数；S8、计算每棵树施肥处方图；S9、生成带有施肥信息的行驶路径；S10、将该带有施肥信息的行驶路径上传到植保车，实现变量施肥。本发明能够做到快速为植保车完成设置工作，使用无人机只需拍摄一遍果园，就能快速完成果园植保车作业路径规划，省去繁琐流程设置，节省人力和时间。基于本发明路径生成方法能够实现植保车根据植物生长状况进行变量施肥，从而节省了肥料，降低了种植成本。

本发明授权基于遥感技术的果园无人植保车变量施肥路径生成方法在权利要求书中公布了：1.基于遥感技术的果园无人植保车变量施肥路径生成方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、数据获取与处理：对作业区域进行测绘拍摄，获取果园影像信息，然后对获取的影像信息进行正射镶嵌处理，得到规划底图； S2、计算NDVI指数与果树冠层的提取：使用步骤S1中正射镶嵌处理后得到的近红外波段图像和红光波段图像，根据公式1计算NDVI指数，进而得到作业区域内的NDVI底图： 其中，NIR表示近红外波段图像；Red表示红光波段图像； 再利用OpenCV图像处理库对所得NDVI底图进行果树轮廓识别，提取果树冠层作为掩膜：包括提取目标颜色，通过对果园中果树的颜色特征进行分析，确定果树的颜色范围，从而将果树与背景区分开来； S3、提取质心点：使用opencv中“findContours”函数进行质心点查找，记录质心点的位置，得到每行树的质心点队列； S4、质心点拟合：采用最小二乘法对得到的每行树的质心点队列进行拟合，得到果树行所在的拟合线； S5、计算果树行间轨迹线：对相邻的两条果树行拟合线取平行中线，得到植保车在果树行中间行走的轨迹线； S6、生成掉头轨迹：对相邻的两条轨迹线使用贝塞尔曲线按“弓”字型首尾相连即可生成掉头轨迹，曲线两个端点分别为相邻两条轨迹线的端点，根据实际植保车转弯半径R与相邻两条轨迹线距离D共同确定曲线半径r，然后将相邻两条轨迹线的端点连接后即得到植保车的的行走轨迹； S7、计算每棵树植被指数密度ViDPT指数：使用步骤S2提取的果树冠层作为掩膜对NDVI底图进行提取，得到果树冠层的NDVI图像，并使用“boundingRect”函数计算每颗果树冠层的外接矩形rot，然后根据公式2计算每棵树植被指数密度ViDPT指数： 其中，表示每个果树冠层的NDVI值进行累加；Srot表示每颗果树冠层的外接矩形rot的面积； S8、计算每棵树施肥处方图：利用得到的所有ViDPT指数根据公式3计算每棵树的施肥量Q： Q＝k*ViDPT*C3 其中，Q表示施肥量，k表示基于经验总结出的沉积效率，C表示每种液肥的最小沉积阈值； 然后将每棵树的施肥量Q覆盖到相应每棵树的外接矩形rot区域上，得到基于ViDPT指数的施肥处方图； S9、根据植保车行驶路径在施肥处方图上采样，生成带有施肥信息的行驶路径：使用“GeneratePointsAlongLines”函数将步骤S6得到的植保车的行走轨迹转换为坐标点，计算每一个坐标点左右两侧相距R2的点，并依据施肥处方图进行采样，得到在行驶到该点时植保车左右两边的施肥量，进而生成带有施肥信息的行驶路径； S10、变量施肥：将该带有施肥信息的行驶路径上传到植保车，实际作业时每当行驶到一个点就读取该点左右两边的施肥量进行施肥作业，行驶过程中一直连续读点，实现变量施肥。

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