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南京信息工程大学徐千惠获国家专利权

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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利玉米减氮配施生物炭效果的时序动态特征评估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:CN121601067B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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:202610129250.8,技术领域涉及:G16C20/10;该发明授权玉米减氮配施生物炭效果的时序动态特征评估方法是由徐千惠;陈铭杰;屈珂樨;樊闯;颜兴;李琪;胡正华设计研发完成,并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

玉米减氮配施生物炭效果的时序动态特征评估方法在说明书摘要公布了:本发明公开了玉米减氮配施生物炭效果的时序动态特征评估方法,首先设置不同配施组合,采集玉米拔节期、大喇叭口期等关键生育期的叶绿素荧光参数、冠层光谱反射率等指标及产量数据;其次预处理光谱数据,计算单时相红边特征并构建时序动态特征,同时通过生育期间反射率差值百分比筛选生物炭敏感波段,设计调节红边指数,结合宽波段植被指数构建荧光权重光谱指数;随后整合数据构建多时相光谱特征数据集,搭建含动态反演、产量预测与归因分支的时序动态叶绿素反演模型,前者输出灌浆期叶绿素及光合编码向量,后者预测产量及相关参数贡献度;最后训练模型,基于训练好的模型构建配施决策图谱,从中获取最优配比,为玉米种植施肥决策提供支撑。

本发明授权玉米减氮配施生物炭效果的时序动态特征评估方法在权利要求书中公布了:1.玉米减氮配施生物炭效果的时序动态特征评估方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤1,对于玉米种植待研究区域,设置不同氮肥与生物炭配施组合,获取各配施组合下玉米处于各关键生育期的观测指标数据以及玉米产量数据;所述观测指标包括叶绿素荧光参数、叶绿素相对含量和冠层光谱反射率,所述关键生育期包括拔节期、大喇叭口期、抽雄期和灌浆期; 步骤2,对冠层光谱反射率数据进行预处理,根据预处理后的冠层光谱反射率数据计算单时相基础特征,包括红边位置、红边幅值和红边面积;基于单时相基础特征构建时序动态特征; 步骤3,基于预处理后的冠层光谱反射率数据计算相邻两个关键生育期的反射率差值百分比,根据反射率差值百分比识别对生物炭响应敏感的候选波段,将四个关键生育期得到的三个候选波段进行叠加,从而得到生物炭响应敏感波段;基于生物炭响应敏感波段设计各关键生育期的生物炭调节红边指数; 步骤4,选取对冠层结构或叶绿素敏感且稳定的宽波段植被指数作为基础指数,构建各关键生育期的荧光权重光谱指数; 步骤5,基于步骤1-步骤4构建多时相光谱特征数据集,同时构建面向产量归因的时序动态叶绿素反演模型,所述时序动态叶绿素反演模型包括动态反演分支及产量预测与归因分支;其中,动态反演分支以多时相光谱特征为输入,灌浆期叶绿素相对含量和光合动态编码向量为输出;产量预测与归因分支以灌浆期叶绿素荧光参数、灌浆期叶绿素相对含量以及光合动态编码向量为输入,预测玉米产量以及叶绿素相对含量与叶绿素荧光参数贡献度比例为输出; 步骤6,利用多时相光谱特征数据集对所述时序动态叶绿素反演模型进行训练,得到训练好的模型,利用训练好的模型构建氮肥-生物炭配施决策图谱,从氮肥-生物炭配施决策图谱中得到氮肥-生物炭最优配比。

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南京信息工程大学,其通讯地址为:210032 江苏省南京市江北新区宁六路219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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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