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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于土壤水分的逐日农业干旱预警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：CN117290814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311236661.X，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于土壤水分的逐日农业干旱预警方法是由杨宛莹;许文波;贾海涛;钟睿;成屹恒设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于土壤水分的逐日农业干旱预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于土壤水分的逐日农业干旱预警技术。该发明可以提高已有遥感检测手段对农业干旱监测的时效性。通过对多年的逐日土壤水分进行端到端卷积神经网络的训练，可预测未来五天的土壤水分含量。将预测的数据与前七天的数据进行Sen斜率估计，最后通过Mann‑Kendall方法判断变化趋势显著性，从而实现对未来五天农业干旱趋势的估计，达到预警的目的。本发明提出的基于神经网络预测土壤水分的农业干旱预警模型，通过简单而有效的卷积神经网络模型，可以在不引入复杂模块、策略和技巧的情况下实现高效预测土壤含水量，从而预警灾害的时效性提高，计算复杂度降低。相比传统的遥感干旱指数预警农业干旱的方法，具有更好的空间一致性，更高的时空分辨率。

本发明授权一种基于土壤水分的逐日农业干旱预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于土壤水分的逐日农业干旱预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：编码器堆叠4个BasicConv块来提取土壤数据特征；模块由Con2d、Groupnorm、LeakyRelu三部分组成；卷积层核大小为3,3，步距使用2,2，1，1交替，步幅为2,2，填充大小为1,1，GroupNorm在图像通道方向分为组，然后每个组内做归一化，LeakyRelu为激活函数； 步骤2：将步骤1中提取的特征图输入翻译器，通过Translator模块学习时间演化，Translator模块由8个Inception模块组成；Inception模块由一个1x1Conv2d组成，随后是并行的BasicConv2d操作为了避免表达瓶颈； 步骤3：解码器利用4个DeConv2d块重构土壤含水量数据；DeConv2d块同样采用堆叠方式构造，包括convtranspose2d反卷积层，核大小为3,3，步距使用2,2，1，1交替，填充大小为1,1，输出填充大小为1,1；GroupNorm在图像通道方向分为组，然后每个组内做归一化；LeakyRelu为激活函数； 步骤4：将步骤3预测的土壤含水量数据与相对时间前一周的土壤含水量数据进行Sen斜率估计； 步骤5：将步骤4的结果通过Mann—Kendall方法判断变化趋势显著性，从而进行干旱预警。

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