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龙图腾网获悉河北农业大学申请的专利一种小麦智慧节水灌溉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：CN120069412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510128533.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种小麦智慧节水灌溉方法是由尹宝重;甄文超;任莹;高天;宫玉玉;刘世鸿;王彦东设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小麦智慧节水灌溉方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种小麦智慧节水灌溉方法，包括：获取小麦各个生长阶段的可见光图像和高光谱图像；从高光谱图像中任选一个波段的图像作为增强图像；将增强图像和可见光图像进行融合形成融合图像；基于小麦各个生长阶段的融合图像对小麦的需水量进行标注，形成训练样本；将训练样本输入到神经网络中进行训练得到小麦需水量预测模型；使用小麦需水量预测模型计算目标麦田中小麦的需水量，并按照需水量对目标麦田进行灌溉。本发明通过获取小麦各个生长阶段的图像数据，可以对小麦的需水量进行更为精确的分析和预测，不仅确保灌溉量符合实际需求，有效减少了水资源的浪费，还有助于提高作物的生长环境，从而提升小麦的产量和品质。

本发明授权一种小麦智慧节水灌溉方法在权利要求书中公布了：1.一种小麦智慧节水灌溉方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取小麦各个生长阶段的可见光图像和高光谱图像； 步骤2：从高光谱图像中任选一个波段的图像作为增强图像； 步骤3：将所述增强图像和所述可见光图像进行融合形成融合图像； 所述步骤3：将所述增强图像和所述可见光图像进行融合形成融合图像，包括： 步骤3.1：使用非下采样轮廓波变换分别对所述增强图像和所述可见光图像进行分解得到增强图像变换系数和可见光图像变换系数； 步骤3.2：提取出所述增强图像的特征图； 步骤3.3：对所述增强图像的特征图进行归一化处理得到归一化的特征图； 步骤3.4：根据归一化的特征图计算权重系数； 所述步骤3.4：根据归一化的特征图计算权重系数，包括： 步骤3.4.1：根据归一化的特征图和可见光图像上的像素点分布计算出每个区块下的信息量；其中，信息量计算公式为： 其中，EIRx,y表示以x,y为中心的区块在可见光图像上的信息量，EIDx,y表示以x,y为中心的区块在归一化的特征图上的信息量，IDx+i,y+j表示归一化的特征图在x+i,y+j点处的像素值，IRx+i,y+j表示可见光图像在x+i,y+j点处的像素值，wi,j表示权重矩阵； 步骤3.4.2：根据每个区块下的信息量计算信息量权重； 在所述步骤3.4.2中，根据每个区块下的信息量所占的比例计算信息量权重；其中，信息量权重计算公式为： 其中，α1x,y表示第一信息量权重，α2x,y表示第二信息量权重； 步骤3.4.3：引入归一化的特征图基于信息量权重得到权重系数； 所述步骤3.4.3：引入归一化的特征图基于信息量权重得到权重系数，包括： 采用公式： 计算权重系数；其中，wIRx,y表示第一权重系数，wIDx,y表示第二权重系数，α1′x,y＝Snormx,y+α1x,y，α1′x,ymin表示α1′x,y中的最小值，α1′x,ymax表示α1′x,y中的最大值，α2′x,y＝1-Snormx,y+α2x,y，α2′x,ymin表示α2′x,y中的最小值，α2′x,ymax表示α2′x,y中的最大值； 步骤3.5：利用所述权重系数对增强图像变换系数和可见光图像变换系数进行加权形成融合系数； 在所述步骤3.5中，基于第一权重系数和第二权重系数分别对可见光图像变换系数和增强图像变换系数进行加权求和形成融合系数；其中，加权求和公式为： IFcoefx,y＝wIRx,yIRcoefx,y+wIDx,yIDcoefx,y 其中，IRcoefx,y表示可见光图像上的x,y点所对应的变换系数，IDcoefx,y表示增强图像上的x,y点所对应的变换系数，IFcoefx,y表示融合系数； 步骤3.6：对融合系数进行非下采样轮廓波逆变换得到融合图像； 步骤4：基于小麦各个生长阶段的融合图像对小麦的需水量进行标注，形成训练样本； 步骤5：将训练样本输入到神经网络中进行训练得到小麦需水量预测模型； 步骤6：评估小麦需水量预测模型的精准度，当精准度不在预设范围时，重新从高光谱图像中选一个波段的图像作为增强图像，返回步骤3； 步骤7：当精准度在预设范围时，使用小麦需水量预测模型计算目标麦田中小麦的需水量，并按照需水量对目标麦田进行灌溉。

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