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龙图腾网获悉内蒙古自治区农牧业科学院申请的专利一种融合多模态数据的农田土壤精准变量施肥方法及装置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：CN120836260B 。

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：202511373719.4，技术领域涉及：A01C21/00；该发明授权一种融合多模态数据的农田土壤精准变量施肥方法及装置是由王保林;包珺玮;郭保民;乌兰吐雅;杨超;刘文设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多模态数据的农田土壤精准变量施肥方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多模态数据的农田土壤精准变量施肥方法及装置，包括：融合以坡面微型裂隙为中心采集的土壤、地形等多源数据，构建空间异质性映射；利用卷积神经网络提取植被根系竞争特征，确定多物种养分吸收需求模式；将上述信息融入三维体素模型，并结合水文学模型，模拟水肥沿裂隙的迁移路径，前瞻性预判下坡养分富集风险；最终生成一个针对坡度、土壤含水量和预测流失路径进行精细化调整的三维体素模型调整方案，以指导精准的变量施肥与肥力修复。本发明还提供了一种执行该方法的装置。本发明能够显著提升复杂地形下精准施肥与肥力管理的精准性、前瞻性和时效性。

本发明授权一种融合多模态数据的农田土壤精准变量施肥方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态数据的农田土壤精准变量施肥方法，其应用于具有坡面微型裂隙的农田，其特征在于，包括以下步骤： 采集以坡面微型裂隙为中心的土壤数据和地形数据，并生成反映所述坡面微型裂隙影响的空间异质性映射； 获取植被根系三维空间分布数据，并采用卷积神经网络对所述植被根系三维空间分布数据进行处理，以提取量化的根系竞争特征； 根据所述根系竞争特征确定多物种的养分吸收需求模式，并与表征土壤三维结构的三维体素模型进行融合，生成三维水分属性分布图； 基于所述三维水分属性分布图，结合气候数据与水文学模型进行水肥迁移模拟，以预判下游坡面区域的养分过度富集风险； 根据所述水肥迁移模拟的路径，利用土壤物理学模型优化生成差异化的施肥分布参数，并将其映射到三维体素网格上，以生成在三维空间中明确肥料种类、施用数量和位置的精准变量施肥方案；以及 根据所述三维体素模型调整方案，控制设有高精度定位系统的变量施肥设备，将由肥料、保水剂或土壤改良剂中的至少一种所构成的施肥单元，精确投送到所述三维体素模型指定的土壤三维空间坐标位置；所述生成空间异质性映射的步骤包括： 通过在所述坡面微型裂隙周边部署土壤传感器网络，获取土壤水分、养分分布数据； 结合数字高程模型获取地形参数，所述地形参数包括坡度、坡向； 利用地理信息系统对所述地形参数与所述土壤水分、养分分布数据进行栅格化叠加处理，并对区域内养分浓度的变异系数进行统计计算，以量化异质性； 所述根据所述根系竞争特征确定多物种的养分吸收需求模式的步骤包括： 将所述根系竞争特征与土壤类型分布数据进行融合，当所述根系竞争特征值超过预设阈值时，调整土壤类型数据权重，以计算出综合考虑了根际环境的多物种竞争强度，并据此确定所述多物种的养分吸收需求模式； 所述进行水肥迁移模拟，预判养分过度富集风险的步骤包括： 分析所述三维水分属性分布图，判断上坡区域的根系密度是否低于预设的固土能力阈值； 若低于所述固土能力阈值，则融合气候实时监测数据与所述水文学模型，生成所述水肥迁移模拟的路径； 根据所述水肥迁移模拟的路径终点区域的预测养分输入总量，与路径终点区域的土壤环境容量进行比较，以量化所述养分过度富集风险； 所述优化生成差异化的施肥分布参数的步骤包括： 利用基于Richards方程的土壤物理学模型，模拟施肥后水分和养分在体素内的运动，并结合预设的作物对肥料的吸收率，以最大化根区内的养分有效性、同时最小化预测流失路径上的养分通量为优化目标，进行加权计算，从而优化生成所述差异化的施肥分布参数。

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