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龙图腾网获悉长春理工大学;吉林省康达农业机械有限公司申请的专利基于近红外光谱与联邦学习土壤深层湿度预测系统及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：CN120629057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511120223.6，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权基于近红外光谱与联邦学习土壤深层湿度预测系统及方法是由杨宏伟;尹凯;张剑飞;张婧;戴加海;杨铁成;胡凤霞;韩旭设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近红外光谱与联邦学习土壤深层湿度预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于土壤湿度预测方法技术领域，尤其为一种基于近红外光谱与联邦学习的土壤深层湿度预测系统及方法。所述系统包括近红外光谱采集装置、辅助信息采集模块、边缘端数据预处理模块、联邦学习客户端模块、云端联邦聚合服务器与人机交互与设备控制模块；本方法通过采集土壤表层近红外反射率及环境辅助信息，建立表层湿度估算模型；结合热传导方程与机器学习构建深层湿度预测模型，并采用加权融合提升准确性。引入联邦学习框架，实现各农机本地训练与云端聚合，既保护数据隐私，又提升模型泛化能力。所述系统无需破坏土壤结构，具备非接触、高效、安全与可扩展的优势，适用于农田中大范围深层湿度的智能预测与农业作业联动控制。

本发明授权基于近红外光谱与联邦学习土壤深层湿度预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外光谱与联邦学习土壤深层湿度预测系统，其特征在于，包括： 近红外光谱采集装置，集成于移动农机平台，用于在作业过程中动态采集土壤表层在近红外波段下的反射光谱数据； 辅助信息采集模块，集成于移动农机平台，用于同步记录土壤采样位置、时间、土壤类型、表层温度数据，为后续建模提供上下文支持； 边缘端数据预处理模块，部署在移动农机平台，与所述近红外光谱采集装置的信号输出端连接，用于接收并处理所述近红外光谱采集装置采集的反射光谱数据； 联邦学习客户端模块，嵌入每一台农机终端中，基于本地采集并处理的光谱数据和辅助信息，独立训练表层土壤湿度估算模型与深层预测子模型，并通过联邦学习协议与云端协调聚合，实现多农机分布式建模而无需上传原始数据； 云端联邦聚合服务器，接收各联邦学习客户端模块上传的局部模型参数，执行FedAvg模型聚合，输出统一的预测模型，并周期性回传至联邦学习客户端模块； 人机交互与设备控制模块，用于展示模型预测的土壤深层湿度值，并自动联动灌溉系统、播种控制块，实现智能农机作业的闭环控制。

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