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龙图腾网获悉辽宁世嘉动力科技有限公司申请的专利一种智能化农业种植管理方法及系统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：CN121366054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511948959.2，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种智能化农业种植管理方法及系统是由董兰阁;张舒;宫爱敏;刘清;孔潇;张绍宇设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化农业种植管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化农业种植管理方法及系统，属于智慧农业技术领域，方法包括数据层构建、水肥预测层构建、种植优化层构建和农业种植管理。本发明采用结合作物生理负荷与作物生育阶段的时空适应水肥预测层构建方法，对作物未来阶段的需水量及氮、磷、钾养分需求的精准预测，动态响应作物生长状态和环境变化，兼顾不同生育阶段的水肥需求差异，并通过时空融合提升预测的准确性与适用性，有助于实现精准施肥；采用结合数字孪生与多目标优化的种植优化层构建方法，在考虑作物生育阶段、土壤养分状况及未来天气条件的情况下，对水肥管理策略进行精细化、动态化优化，生成既可提升产量、又能节约水肥资源并降低氮淋失风险的最优管理策略。

本发明授权一种智能化农业种植管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化农业种植管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据层构建； 步骤S2：水肥预测层构建，用于预测作物的水分与养分需求，具体为依据时空融合数据集，采用结合作物生理负荷与作物生育阶段的水肥预测层构建方法，得到水肥需求预测信息，包括以下步骤：步骤S21输入序列构建、步骤S22并行特征提取、步骤S23时空一致性融合和步骤S24多目标预测输出； 在步骤S21中，所述输入序列构建，具体为通过计算作物生理负荷因子，并结合多通道遥感影像数据、环境时序数据及未来气象预报，构建空间输入序列、时间输入序列与气象预报序列；所述作物生理负荷因子，用于表征作物在当前环境条件下的水分胁迫、热逆境与蒸散压力综合程度； 在步骤S22中，所述并行特征提取，具体为通过构建双分支特征提取网络，并行提取空间特征与时序特征，所述双分支特征提取网络包括空间分支和时序分支；所述空间分支通过轻量级卷积神经网络对空间输入序列进行卷积特征提取，得到空间特征；所述时序分支通过双层循环神经网络对时间输入序列进行变化趋势捕捉，得到时序隐藏状态，并将时序隐藏状态与气象预报序列进行拼接，再经过全连接层映射，得到时序特征； 在步骤S23中，所述时空一致性融合，用于生成全局时空一致的融合特征，具体为通过计算空间特征与时序特征的一致性，构建时空适应性系数，再结合作物生育阶段独热编码与作物生理负荷因子拼接成的上下文向量，经过门控网络生成动态权重，并依据时空适应性系数进行自适应权重修正，最终对空间特征与时序特征进行加权融合，得到时空融合特征； 在步骤S24中，所述多目标预测输出，具体为通过多任务学习模型对时空融合特征进行多输出回归预测，并引入农业比例约束与时空一致性约束构建综合损失函数，对预测结果进行校正，得到水肥需求预测信息； 所述农业比例约束，用于确保氮、磷、钾预测值之间满足农业经验比例关系；所述时空一致性约束，用于保持时空融合特征中空间特征与时序特征的一致性； 步骤S3：种植优化层构建，所述种植优化层构建，用于生成兼顾产量、资源与环境效益的最优水肥管理策略，具体为依据水肥预测信息与时空融合数据集，采用结合数字孪生与多目标优化的种植优化层构建方法，得到最优水肥管理策略，包括以下步骤：步骤S31决策空间初始化、步骤S32数字孪生推演、步骤S33多目标优化求解和步骤S34偏好交互决策； 在步骤S31中，所述决策空间初始化，具体为通过构建水肥决策向量、设置动态搜索区间，并引入天气情景集合构建多目标优化函数，设置多约束条件，得到多目标决策空间模型； 在步骤S32中，所述数字孪生推演，用于依据候选水肥管理策略推演作物生长过程，具体为通过构建包括作物生长机理模型、数据代理模型及物理一致性校正模块的数字孪生体，接收田间环境监测数据、未来气象预报及候选水肥管理策略作为输入，对产量与养分残留进行时序推演，并通过物理一致性校正模块进行约束校正，得到作物生长模拟结果； 在步骤S33中，所述多目标优化求解，用于在多约束条件与气象预报误差存在的情况下获得稳定可执行的水肥管理策略，具体为结合所述决策空间初始化与所述数字孪生推演，在多目标进化算法基础上，引入动态惩罚机制、鲁棒适应度机制与约束优先的双层选择机制，对候选水肥管理策略进行自适应优化，得到候选水肥管理策略集； 在步骤S34中，所述偏好交互决策，用于依据用户偏好从策略集中生成最终的水肥管理策略，具体为通过获取用户对产量、节水和环境风险的偏好权重，对候选水肥管理策略集进行加权再排序，筛选出满足偏好约束的最优水肥管理策略； 步骤S4：农业种植管理。

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