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龙图腾网获悉重庆三峡农夫科技有限公司申请的专利一种基于大数据的农业环境监测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：CN119784169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411669553.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于大数据的农业环境监测方法及系统是由石阳设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的农业环境监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大数据的农业环境监测方法及系统，用于小麦生长监测，涉及农业环境监测领域，包括：根据大小和时间将监测区域划分为大小相等的时间区域；采集叶面积指数时间序列{LAIij}和麦穗数时间序列{EPNij}，并分别采用Mann‑Kendall趋势检验方法进行显著性检验将检验结果分别记为TrendLAI和TrendEPN；进行秩次转换，得到秩次值序列{RLAIij}和{REPNij}；采用斯皮尔曼秩相关系数算法计算相关系数ρs；利用Gompertz函数进行非线性拟合，得到生长速率参数b和最大麦穗数K；将TrendLAI、TrendEPN，ρs，b和K作为输入，利用加权平均算法计算小麦长势，得到反映作物长势的评估指标。针对现有技术中小麦生长监测精度低，本申请结合各指标权重计算得到综合反映小麦长势的评估指标等，提高了监测精度。

本发明授权一种基于大数据的农业环境监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的农业环境监测方法，用于小麦生长监测，其特征在于，包括： 将目标农业环境监测区域确定为目标监测区域，采用预设网格大小的网格划分，将目标监测区域划分为n个大小相等的监测子区域；将各监测子区域的监测时间确定为目标时间区域，采用等时间间隔划分，将目标时间区域划分为m个子时间区域； 对各监测子区域，在对应的各子时间区域内，采集叶面积指数和单位面积麦穗数，得到叶面积指数时间序列{LAIij}和麦穗数时间序列{EPNij}； 对叶面积指数时间序列{LAIij}和麦穗数时间序列{EPNij}，分别采用Mann-Kendall趋势检验方法进行显著性检验，判断叶面积和麦穗数的数据是否存在显著的单调趋势在给定显著性水平α下，当Mann-Kendall统计量Z的绝对值Z|大于临界值Z1-α2时，判断相应指标存在显著的单调趋势，并将检验结果分别记为TrendLAI和TrendEPN； 分别对叶面积指数时间序列{LAIij}和麦穗数时间序列{EPNij}，进行秩次转换，得到秩次值序列{RLAIij}和{REPNij}；采用斯皮尔曼秩相关系数算法计算秩次值序列{RLAIij}和{REPNij}间的相关系数ρs； 将麦穗数时间序列数据{EPNij}作为输入，利用Gompertz函数进行非线性拟合，得到麦穗数生长曲线模型，麦穗数生长曲线模型包括生长速率参数b和最大麦穗数K； 将叶面积指数趋势检验结果TrendLAI、麦穗数趋势检验结果TrendEPN，相关系数ρs，生长速率参数b和最大麦穗数K作为输入，利用加权平均算法计算小麦长势，得到反映作物长势的评估指标。

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