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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于农业无人机遥感技术的作物生长预测系统及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：CN120471233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510940333.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于农业无人机遥感技术的作物生长预测系统及方法是由朱姜蓬;何勇;何立文;戴馥霜设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于农业无人机遥感技术的作物生长预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于农业无人机遥感技术的作物生长预测系统及方法，涉及农业信息与智能监控技术领域，本系统利用无人机遥感模块和地面物联网传感器模块采集香蕉种植、鱼塘养殖和猪舍养殖的多源数据，作为数据表达记录载体。边缘计算节点模块对数据预处理，云端智能平台模块内置多模态数据融合模型、生长预测模型等作为处理记录载体，实现数据深度分析与预测。通过区块链存证和智能合约，依据数据实现生产流程自动化控制。利用无人机高光谱影像和相关数据构建病害防控模型。该发明提升了农业生产数据的采集、处理和应用能力，实现精准预测和智能调控，提高资源利用效率，减少病害损失，推动农业智能化发展。

本发明授权基于农业无人机遥感技术的作物生长预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于农业无人机遥感技术的作物生长预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 数据采集步骤：通过无人机遥感模块获取香蕉冠层多光谱影像、鱼塘热红外数据及猪舍三维点云，通过地面传感器采集猪舍环境、鱼塘水质及土壤参数； 预处理步骤：利用边缘计算节点模块对采集数据进行降噪、特征提取及异常值过滤，生成标准化数据集； 融合处理步骤：将预处理后的多源数据输入云端智能平台模块的时空数据立方体，通过贝叶斯网络建立猪粪处理数据与作物生长、水产养殖参数的关联； 模型预测步骤：利用LSTM神经网络预测鱼塘藻类爆发风险，利用Transformer混合模型预测香蕉产量及鱼类生长速率； 指令输出步骤：根据预测结果生成调控指令，通过用户终端模块发送至执行设备； 所述通过贝叶斯网络建立猪粪处理数据与作物生长、水产养殖参数的关联，确定猪粪排放量、猪粪养分含量、香蕉生长指标、鱼塘水质参数为变量，通过历史数据进行统计分析，计算各变量间的条件概率，基于贝叶斯公式： ； 根据当前已知变量值，计算其他变量的后验概率，从而优化猪粪投入策略； 所述融合处理步骤中，还包括：利用强化学习算法动态调整猪粪发酵周期及鱼塘肥水频率； 在部署强化学习算法时，将猪粪发酵周期、鱼塘肥水频率作为可调控环境变量；将香蕉产量、鱼类生长量、资源利用率作为环境反馈指标；智能体可执行的动作包括调整猪粪发酵周期、改变鱼塘肥水频率；奖励函数为： ； 其中为香蕉产量变化率，为鱼类生长量变化率，为资源利用率变化率；在训练过程中，根据奖励函数不断优化智能体的策略。

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