买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种监测作物长势的方法及设备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：CN120195132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510653013.7，技术领域涉及：G01N21/47；该发明授权一种监测作物长势的方法及设备是由饶元;孔繁陈;金秀;高祥;王坦;宋贺;王晓波;张武;江朝晖;江丹设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种监测作物长势的方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种监测作物长势的方法及设备，属于作物长势监测技术领域。本发明的监测作物长势的方法包括：采集作物植被的多光谱图像以及作物冠层和冠层以下的环境数据；对作物植被的多光谱图像进行处理以计算植被指数；在所述植被指数中选取特定植被指数；获得降维后的环境数据；提取与CGI具有高相关性的环境数据和植被指数；将环境数据和植被指数输入CGI预测模型以获得被监测的作物的CGI预测值。本发明的监测作物长势的设备可对密植环境下的作物进行全方面监测。本发明采用综合长势等级评估指标CGI对作物生长进行表征，能够更全面、准确地反映作物长势，并且采用组合式CGI预测模型，具有在复杂环境下尤其对密植作物的长势准确预测的能力。

本发明授权一种监测作物长势的方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种监测作物长势的方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标区域的作物植被的多光谱图像、3D点云数据以及作物冠层和冠层以下的环境数据； 对所述作物植被的多光谱图像进行处理以得到目标区域内多个样本点的反射率光谱数据，并基于所述反射率光谱数据计算作物冠层的植被指数； 在所述植被指数中选取与综合长势等级评估指标CGI相关联的特定植被指数，其中所述CGI是通过基于主成分分析的模糊综合评价法由多个农学参数构建得到； 对所述环境数据进行降维处理，以得到降维后的环境数据； 通过独立成分分析从所述特定植被指数和降维后的环境数据中提取与CGI具有高相关性的环境数据和植被指数； 将所述与CGI具有高相关性的环境数据和植被指数输入CGI预测模型以获得被监测的作物的CGI预测值； 将所述3D点云数据输入基于编码器-解码器架构的作物长势等级分割模型CGISegNet执行点云语义分割任务，得到与作物长势相对应的3D分割图，实现作物长势可视化，其中通过以下步骤来构建所述作物长势等级分割模型CGISegNet： 构建基于编码器-解码器架构的作物长势等级分割基础模型，其中编码器包括集合抽象层SA，用于逐步对3D点云数据进行下采样以压缩点云分辨率并提取局部特征，所述局部特征包括邻域特征、中心点特征和局部位置特征；解码器包括特征传播FP，用于将编码器提取的局部特征进行上采样以恢复点云分辨率；其中集合抽象层SA包括四个阶段SA1、SA2、SA3和SA4，其中SA1用于通过最远点采样和球查询分组构建局部邻域，利用基础MLP模块提取初始几何特征；SA2用于进一步下采样并强化局部特征聚合；SA3用于残差连接保留深层特征表达；SA4用于全局特征抽象；在SA2引入点变换器自注意力机制来捕捉中心点与其邻域之间的几何关系，以整合邻域特征、中心点特征以及局部位置特征，增强中心点与邻域的关联建模；在SA4之前引入方向编码模块，通过8邻域搜索和三阶段OE卷积从八个空间方向编码信息，捕获作物冠层结构特征； 将CGI预测模型输出的CGI预测值与3D点云数据进行双通道特征融合，得到带有CGI信息的3D点云数据； 采用所述带有CGI信息的3D点云数据对作物长势等级分割基础模型进行训练，得到作物长势等级分割模型CGISegNet。

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安徽农业大学，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市蜀山区长江西路130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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。