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龙图腾网获悉西北师范大学;甘肃农业大学申请的专利一种用于农田养分动态管理的有机肥施用方法与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：CN120435969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510834572.8，技术领域涉及：A01C21/00；该发明授权一种用于农田养分动态管理的有机肥施用方法与系统是由郭瑶;殷文;赵连豪;李盼;仇海龙;王菲儿;韦金贵;万平兴;王国丽;童禹;赵艺佳设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于农田养分动态管理的有机肥施用方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及农田养分管理技术领域，公开了一种用于农田养分动态管理的有机肥施用方法与系统，方法包括：获取农田环境原始数据并标准化，提取特征生成农田特征向量，完成养分需求识别和施肥类型分析；整合数据生成增强型农田矩阵，进行多维度养分解析，计算施用必要性和环境影响值，生成验证后决策数据；基于有机肥库和决策数据构建增强肥料特征空间，完成肥料匹配、配比及施用路径优化，输出预检验报告数据；采集施用数据进行异常检测和自适应学习。系统包括处理器和存储器，存储器存储的指令可实现上述方法。本发明通过多维度数据整合与智能化决策，提升了农田养分管理的精准性和科学性，适用于现代农业的精准施肥需求。

本发明授权一种用于农田养分动态管理的有机肥施用方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种用于农田养分动态管理的有机肥施用方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取农田环境原始数据，并对其进行标准化处理，得到标准化农田数据；基于标准化农田数据，提取土壤特征、计算作物生长特征和气候特征，生成农田特征向量；基于农田特征向量，进行养分需求识别和施肥类型分析，得到初步分析结果数据； S2、将初步分析结果数据和标准化农田数据进行整合，生成增强型农田矩阵；基于增强型农田矩阵，进行多维度养分解析，得到养分分析结果数据；对养分分析结果数据进行分析，计算有机肥施用必要性分数和环境影响值，形成施肥决策数据；对施肥决策数据进行多重验证，生成验证后决策数据； S3、基于预存储的有机肥库原始信息和验证后决策数据，构建增强肥料特征空间；基于增强肥料特征空间，进行肥料匹配和配比优化，生成优化后的肥料选择方案；对优化后的肥料选择方案进行施用路径优化，形成优化后的施用方案；基于优化后的施用方案，执行施用前的多维度预检验，最终输出预检验报告数据； 步骤S2进一步为： S21、将初步分析结果数据转换为特征矩阵，将标准化农田数据转换为向量表示，将特征矩阵和向量表示组合形成初始农田矩阵；提取相关的历史农田记录，计算历史信息权重；将历史信息权重与初始农田矩阵融合，生成增强型农田矩阵； S22、对增强型农田矩阵进行分析，识别主要养分目标；将主要养分目标分解为子目标集合，构建目标依赖图，得到目标结构数据；计算每个子目标的资源需求向量和目标优先级矩阵，生成目标资源数据；基于主要养分目标和历史农田记录，分析肥料特征需求，计算肥料重要性权重；基于肥料重要性权重，将目标结构数据和目标资源数据整合为养分分析结果数据； S23、基于养分分析结果数据，计算有机肥施用必要性分数，评估施用风险值，得到施用评估数据；基于施用评估数据，确定施用时机，生成施用优先级列表；基于施用优先级列表，制定调整策略，形成施用策略数据；将施用评估数据和施用策略数据整合，生成施用路径图；基于施用路径图，计算置信度得分，最终形成施肥决策数据； S24、对施肥决策数据进行内部一致性验证，生成一致性验证数据；基于一致性验证数据，验证资源可用性，检查技术约束和季节限制，得到可行性评估数据；基于一致性验证数据和可行性评估数据，计算验证得分，标记风险点，生成优化建议；基于优化建议，形成验证后决策数据； 步骤S3进一步为： S31、基于预存储的有机肥库原始信息和验证后决策数据，提取每种肥料的功能特征向量、属性指标向量和资源需求向量，生成静态特征数据；计算肥料的历史效果矩阵、平均施用时间向量和资源消耗分布，形成动态特征数据；构建肥料依赖图，计算肥料兼容性矩阵和肥料组合效应张量，得到关联特征数据；将静态特征数据、动态特征数据和关联特征数据整合为增强肥料特征空间； S32、基于增强肥料特征空间，计算功能适用度；基于功能适用度，进行属性约束过滤，生成初始候选肥料集；获取当前农田的上下文特征，计算上下文相关性得分；基于上下文相关性得分，调整候选肥料权重，并对初始候选肥料集进行重新排序，得到优化候选肥料集；构建肥料可行组合集，计算组合协同得分；基于组合协同得分，从优化候选肥料集中选择最优组合方案，形成优化后的肥料选择方案； S33、基于优化后的肥料选择方案，构建施用依赖图，计算关键路径，生成并行施用方案；基于并行施用方案，形成施用序列数据；基于施用序列数据，构建资源分配矩阵，优化施用时序；基于优化后的施用时序，构建缓存策略，得到资源优化数据；基于资源优化数据，构建失败处理策略、备选方案和监控点集合，生成容错机制数据；将施用序列数据、资源优化数据和容错机制数据整合为优化后的施用方案； S34、对优化后的施用方案中的肥料执行在线状态检查，验证资源充足性，测试接口响应，生成可用性验证数据；基于可用性验证数据，进行权限检查、风险评估和合规性验证，形成安全性评估数据；基于安全性评估数据，估算响应时间，预测资源消耗，计算成功概率，得到性能预测数据；将可用性验证数据、安全性评估数据和性能预测数据整合为预检验报告数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北师范大学;甘肃农业大学，其通讯地址为：730070 甘肃省兰州市安宁区安宁东路967号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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