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龙图腾网获悉中国水稻研究所申请的专利一种基于无人机的除草监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：CN119559528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411605400.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于无人机的除草监测系统及方法是由唐伟;杨永杰;陈杰;张艳超;范飞军;于晓玥设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的除草监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农业自动化与智能控制技术领域，尤其涉及一种基于无人机的除草监测系统及方法，本发明利用无人机搭载的多光谱摄像头和微波传感器，采集目标区域的光谱反射数据和微波内部结构数据；系统通过数据融合模块生成标准化感知数据，并结合特征提取、自适应模糊聚类及多模型协同学习技术，进行杂草的精确分类和识别；基于杂草的空间分布图，系统通过图卷积网络预测杂草扩散趋势，结合环境数据生成最优除草策略；无人机通过优化的飞行路径执行除草任务，并实时监测除草效果，持续优化策略，确保除草任务的高效执行。

本发明授权一种基于无人机的除草监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的除草监测系统，其特征在于，包括以下步骤： 无人机平台，其上搭载有多光谱摄像头和微波传感器，用于采集目标区域的光谱反射数据和微波内部结构数据； 数据融合模块，接收所述光谱反射数据和微波内部结构数据，并生成包括光谱反射特性和内部结构信息的标准化感知数据； 特征提取模块，用于对所述标准化感知数据进行特征提取，分别生成光谱特征数据和微波特征数据，并通过非线性变换扩展数据维度，采用自适应模糊聚类对所述特征数据进行分类，生成初步特征分类数据； 多模型协同学习系统，接收所述初步特征分类数据，通过卷积神经网络提取空间特征数据，结合递归神经网络进行时间序列特征分析，生成融合特征数据，并通过特征重构网络优化，输出最终杂草分类数据； 所述多模型协同学习系统包括：卷积神经网络模块，用于处理所述初步特征分类数据，提取的空间特征数据反映植物的形状、颜色；递归神经网络模块，用于分析时间序列特征数据，识别植物生长变化趋势及周期； 空间分布图构建模块，基于所述最终杂草分类数据构建杂草的空间分布图，并利用图卷积网络分析杂草节点间的空间关系，预测杂草扩散趋势，生成扩散趋势数据，并对区域内杂草分布进行密度分析，生成密度数据； 所述空间分布图构建模块用于基于所述最终杂草分类数据中的节点信息，构建杂草的空间分布图，该空间分布图用于可视化显示杂草在目标区域的分布情况； 除草策略生成模块，结合所述扩散趋势数据、密度数据及实时环境数据，生成初步除草策略数据，优化无人机的飞行路径，并执行除草任务，实时监测生成除草效果数据，根据所述除草效果数据进行策略优化； 所述除草策略生成模块通过结合所述扩散趋势数据、密度数据及实时环境数据，使用决策树算法生成初步除草策略数据，所述决策树算法基于杂草密度和扩散潜力做出除草决策； 所述除草策略生成模块还包括实时监测子模块，用于监测所述除草任务的执行情况，并生成实时除草效果数据，所述实时除草效果数据用于评估除草效果并优化后续的除草策略。

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