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龙图腾网获悉达州市农业科学研究院(达州市苎麻科学研究所、达州市薯类作物研究所)申请的专利一种基于大数据的黄花菜田间管理优化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：CN119991333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510068957.8，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种基于大数据的黄花菜田间管理优化方法及系统是由陈招芳;邱亨池;杨峰;涂建;邓力;敬勇;胡振兴设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的黄花菜田间管理优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的黄花菜田间管理优化方法及系统，包括：获取黄花菜田间的环境监测数据，通过大数据分析对所述环境检测数据进行挖掘，得到调控数据，根据所述调控数据指导所述黄花菜的环境调控；通过机器学习算法对所述环境监测数据进行预测，得到黄花菜预期生长情况；获取气象数据和黄花菜的图像数据，根据所述图像数据得到病害数据和生长状况，根据所述气象数据、环境监测数据及病害数据和生长状况，预测所述黄花菜的生长阶段和产量，通过规则引擎根据所述生长阶段、产量、环境监测数据和病害数据进行识别优化，得到调控方案以对黄花菜的田间管理再次进行调控。

本发明授权一种基于大数据的黄花菜田间管理优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的黄花菜田间管理优化方法，其特征在于，包括： 获取黄花菜田间的环境监测数据，通过大数据分析对所述环境监测数据进行挖掘，得到调控数据，根据所述调控数据指导所述黄花菜的环境调控； 通过机器学习算法对所述环境监测数据进行预测，得到黄花菜预期生长情况； 获取气象数据和黄花菜的图像数据，根据所述图像数据得到病害数据和生长状况，根据所述气象数据、环境监测数据及病害数据和生长状况，预测所述黄花菜的生长阶段和产量，通过规则引擎根据所述生长阶段、产量、环境监测数据和病害数据进行识别优化，得到调控方案以对黄花菜的田间管理再次进行调控； 根据预测结果，结合专家知识库中的种植管理经验，采用规则引擎技术，生成科学的种植决策方案，包括灌溉时间和用水量、施肥时间和用量、病虫害防治措施；将决策方案通过移动应用或短信方式，实时推送，从而实现黄花菜生产过程的智能化和优化； 通过高分辨率相机定时拍摄黄花菜的生长图像，利用图像处理算法，自动识别黄花菜的株高、叶面积；图像识别还用于病虫害的早期检测； 土壤传感器实时监测土壤中氮、磷、钾的养分含量；根据这些数据，结合黄花菜不同生长阶段的养分需求，制定精准的施肥方案； 将各类数据包括环境监测数据、图像识别结果、气象数据、土壤养分数据输入到预先训练好的机器学习模型中，对黄花菜的生长趋势和产量进行预测； 规则引擎技术在农业专家知识库的基础上，根据预测结果自动生成种植决策方案； 这些决策方案是基于专家经验和科学原理制定的，通过移动应用或短信方式将决策方案推送给农户，实现精准的种植管理指导； 根据预测结果，结合专家知识库中的种植管理经验，采用规则引擎技术，生成科学的种植决策方案； 根据预测结果获取作物生长阶段和环境监测参数数据，结合专家知识库中的种植管理经验，构建种植决策规则库，采用模糊推理算法，将获取的作物生长阶段和环境监测参数作为输入，与种植决策规则库进行匹配，推理出适宜的灌溉时间和用水量，根据作物生长阶段和土壤养分状况，从专家知识库中获取施肥管理经验，构建施肥决策规则库； 采用正向链式推理算法，将作物生长阶段和土壤养分状况作为输入，与施肥决策规则库进行匹配，推理出适宜的施肥时间和用量，通过图像识别技术获取作物病虫害症状图像，结合专家知识库中的病虫害防治经验，构建病虫害诊断与防治知识库，采用基于案例推理的智能诊断算法，将获取的作物病虫害症状图像与病虫害诊断与防治知识库中的案例进行相似度匹配，推理出最优的防治措施方案，将灌溉决策、施肥决策和病虫害防治决策进行综合，生成科学完整的种植管理决策方案，并将决策结果反馈给种植户，指导精准种植管理； 种植决策规则库的构建是智能农业管理的关键环节。

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达州市农业科学研究院(达州市苎麻科学研究所、达州市薯类作物研究所)，其通讯地址为：635000 四川省达州市通川区职教园区(犀牛大道与达宣快速通道交叉路口东北侧)；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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