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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東浪潮智水?dāng)?shù)字科技有限公司;浪潮智慧科技有限公司申請(qǐng)的專利一種針對(duì)低矮作物的灌溉計(jì)算方法、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119169360B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411235876.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種針對(duì)低矮作物的灌溉計(jì)算方法、設(shè)備及介質(zhì)是由歐陽彤;房愛印;尹曦萌;王澤宇;王興杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種針對(duì)低矮作物的灌溉計(jì)算方法、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種針對(duì)低矮作物的灌溉計(jì)算方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及農(nóng)業(yè)灌溉技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取灌溉區(qū)域的影像數(shù)據(jù)和第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)，影像數(shù)據(jù)包括遙感數(shù)據(jù)和LIDAR數(shù)據(jù)，智能灌溉模型包括作物子模型、土壤子模型和地形子模型；將遙感數(shù)據(jù)輸入至作物子模型，得到作物數(shù)據(jù)，將遙感數(shù)據(jù)輸入至土壤子模型，得到土壤數(shù)據(jù)，將LIDAR數(shù)據(jù)輸入至地形子模型，得到地形數(shù)據(jù)；通過MapReduce對(duì)作物數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)維度劃分計(jì)算，得到灌溉區(qū)域的總供水量。本申請(qǐng)通過上述方法實(shí)現(xiàn)了通過LIDAR數(shù)據(jù)計(jì)算得到的地形坡度，結(jié)合地形坡度后，制定更精確的灌溉策略，并在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行進(jìn)行特征提取、分類等操作，從而顯著減少處理時(shí)間。

本發(fā)明授權(quán)一種針對(duì)低矮作物的灌溉計(jì)算方法、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種針對(duì)低矮作物的灌溉計(jì)算方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取灌溉區(qū)域的影像數(shù)據(jù)和第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)，所述影像數(shù)據(jù)包括遙感數(shù)據(jù)和LIDAR數(shù)據(jù)，智能灌溉模型包括作物子模型、土壤子模型和地形子模型； 將所述遙感數(shù)據(jù)輸入至所述作物子模型，得到作物數(shù)據(jù)，將所述遙感數(shù)據(jù)輸入至所述土壤子模型，得到土壤數(shù)據(jù)，將所述LIDAR數(shù)據(jù)輸入至所述地形子模型，得到地形數(shù)據(jù)； 通過MapReduce對(duì)所述作物數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)維度劃分計(jì)算，得到所述灌溉區(qū)域的總供水量； 基于所述LIDAR數(shù)據(jù)為所述灌溉區(qū)域的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，所述將所述LIDAR數(shù)據(jù)輸入至所述地形子模型，得到地形數(shù)據(jù)，具體包括： 對(duì)所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并轉(zhuǎn)化為格網(wǎng)數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述格網(wǎng)數(shù)據(jù)的高程信息，計(jì)算得到格網(wǎng)單元的坡度值； 對(duì)所述格網(wǎng)單元的坡度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到所述灌溉區(qū)域的坡度值； 在所述坡度值低于第一預(yù)設(shè)閾值的情況下，采用定向澆灌方式； 在所述坡度值高于第一預(yù)設(shè)閾值的情況下，采用噴灑方式； 所述將所述遙感數(shù)據(jù)輸入至所述土壤子模型，得到土壤數(shù)據(jù)，具體包括： 將所述遙感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為地表溫度值； 分別提取白天和夜晚的地表溫度值并計(jì)算，得到地表溫度差異值； 根據(jù)全波段反照率和所述地表溫度差異值，得到土壤熱慣量； 根據(jù)所述土壤熱慣量反演得到土壤含水量； 將所述遙感數(shù)據(jù)輸入至所述作物子模型，得到作物數(shù)據(jù)，具體包括： 提取所述遙感數(shù)據(jù)中作物的顏色特征、紋理特征和形狀特征，得到所述作物的類型和生長(zhǎng)階段； 統(tǒng)計(jì)同一作物類型和生長(zhǎng)階段的象元數(shù)量，得到所述作物的實(shí)際面積； 所述通過MapReduce對(duì)所述作物數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)維度劃分計(jì)算，得到所述灌溉區(qū)域的總供水量，具體包括： 對(duì)所述實(shí)際面積按照預(yù)設(shè)比例進(jìn)行劃分，得到灌溉單元； 在Map階段獲取所述灌溉單元作物的類型和生長(zhǎng)階段、土壤含水量和氣象數(shù)據(jù)，得到單元供水量； 在Reduce階段對(duì)所述單元供水量進(jìn)行匯總和驗(yàn)證，得到所述總供水量。

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