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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应系统和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：CN115655468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211307152.7，技术领域涉及：G01J3/28；该发明授权一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应系统和方法是由谢家兴;赵帅;宋淑然;刘梓伊;张振宇;付仙冰;华佳俊;何培华;余振邦;张笑微;肖傲设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应系统和方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机灌溉技术领域，具体为一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应系统和方法，无人机获取茶树园光谱图像以及红外热图像信息，同时，通过气象台获得茶树的一系列生长环境信息对所述的光谱图像及红外热成像图像信息进行预处理和数据提取后，结合气象台的茶树生长信息建立茶树水分胁迫指数，根据茶树需水量公式及茶树水分胁迫程度确定各区域灌溉量，通过网关下发灌溉决策信息到各个微控制器节点，打开电磁阀，实现灌溉，水分入渗量和土壤水分湿度状态决定是否继续灌溉，达到土壤水分湿度饱和后，停止灌溉；本发明便于精确地获得土壤含水率信息，便于计算决策不同土壤灌溉所需的用水量，便于提高水分利用率，降低水资源的浪费。

本发明授权一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.无人机获取茶树园光谱图像以及红外热图像信息，同时，通过气象台获得茶树的一系列生长环境信息； S2.对所述的光谱图像及红外热成像图像信息进行预处理和数据提取后，结合气象台的茶树生长信息建立茶树水分胁迫指数，根据茶树需水量公式及茶树水分胁迫程度确定各区域灌溉量； S3.通过网关下发灌溉决策信息到各个微控制器节点，打开电磁阀，实现灌溉； S4.根据实时的水分入渗量和土壤水分湿度状态决定是否继续灌溉，达到土壤水分湿度饱和后，停止灌溉； 所述数据通过GPRS网络实现发送和上传；GPRS网关采用SIM900A模块，用于实现在网络覆盖条件较差情况下，仍可以实现网络数据的正常传输，达到灌溉的正常运转的目的，比如在乡村，山地等情况；同时，GPRS网络通过气象台天气数据实现天气预警，通过GPRS模块发送手机短信到用户，用户根据短信监控茶树园环境信息，操作简便，没有繁琐的界面操作，适合推广到广大用户； 建立了土壤水分入渗模型来计算土壤水分的实时入渗量，所述土壤水分入渗量模型建立步骤如下： S1:渗透模型选用Kostiakov三参数入渗模型，这是一种纯经验型公式，Kostiakov三参数入渗公式为：it＝Kt-a+f0 公式中：it为t时刻的累积入渗量：cm；t为入渗时间：min；K为入 渗系数指入渗开始后第一个单位时间末扣除相对稳定入渗率后的累积入渗量：cm；a为入渗指数，能够反映土壤入渗能力的衰减速度；两者均为由实测资料拟合得到的经验常数，由土壤基本理化性质以及入渗初始条件所决定；f0为土壤相对稳定入渗率，即单位土壤势梯度下饱和土壤的入渗速度或非饱和土壤入渗达到相对稳定阶段的入渗速度：cmmin；在实际工作中的应用均较为普遍，特别是三参数模型广泛应用于地面灌溉入渗过程的模拟； S2:获取Kostiakov的各项系数首先对茶树园土壤进行各项试验，如： 土壤容重、土壤含水量、土壤有机质组成成分等等，这些都会对各项系数产生影响，当然有一些影响较小的可以剔除，通过建立T检验来获得各项系数的结构特征；最终确定各项系数的线性预报模型结构： K＝β0+β1r0+β2θ1+β3W1+β4W2+β2G α＝β0+β1r0+β2r2+β3θ2+β4W2+β5W3+β6G F0＝β0+β1r0+β2W2+β3W3+β4G 公式中：γ0为0～10cm的土壤容重：gcm3；γ1为0～20cm土壤容重：gcm3；γ2为20～40cm土壤容重：gcm3；θ1为0～20cm土壤体积含水率； θ2为20～40cm土壤体积含水率；w1为0～20cm砂粒质量分数；w2为0～20cm粉粒质量分数；w3为0～20cm黏粒质量分数；G为0～20cm有机质含量； S3:通过入渗公式：it＝Kt-a+f0,求得任意时刻的土壤累积入渗量。

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