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龙图腾网获悉山东宇泰生物种业有限公司申请的专利一种基于深度学习的农业智能化灌溉调度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：CN120975531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511516638.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于深度学习的农业智能化灌溉调度方法及系统是由于富昌;李娟;周常志;王霞辉;马汉才;魏丽梅;文婷婷;高漪;孟慧设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的农业智能化灌溉调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的农业智能化灌溉调度方法及系统，涉及智慧农业技术领域，包括采集单位时间内田间作物数据，所述田间作物数据包括土壤参数、气象参数和农作物参数；构建灌溉决策模型，根据所述田间作物数据分析田间水肥流失值；设置灌溉调度的水肥动态耦合机制，针对所述田间水肥流失值采取动态补偿策略；基于田间作物生长趋势，构建农田数字孪生模型，模拟所述动态补偿策略并生成特征贡献值；将所述特征贡献值可视化生成农田决策原因分析报告，有效降低了农业活动对地下水和流域水体的污染风险，实现农业土壤的精准灌溉策略，避免资源浪费。

本发明授权一种基于深度学习的农业智能化灌溉调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的农业智能化灌溉调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，采集单位时间内田间作物数据，所述田间作物数据包括土壤参数、气象参数和农作物参数； 步骤S2，构建灌溉决策模型，根据所述田间作物数据分析田间水肥流失值； 步骤S3，设置灌溉调度的水肥动态耦合机制，针对所述田间水肥流失值采取动态补偿策略； 步骤S4，基于田间作物生长趋势，构建农田数字孪生模型，模拟所述动态补偿策略并生成特征贡献值； 步骤S5，将所述特征贡献值可视化生成农田决策原因分析报告； 所述步骤S3具体包括： 设置灌溉调度的水肥耦合规则，所述水肥耦合规则的触发条件包括第一条件和第二条件，当田间水肥流失值在所述第一条件的状态下，触发第一灌溉策略，当所述田间水肥流失值在所述第二条件的状态下，触发第二灌溉策略，融合所述第一灌溉策略和第二灌溉策略动态补偿土壤缺失成分直至田间作物数据达到平衡状态； 所述第一条件用于判断土壤水分流失量与目标土壤水分流失阈值的大小，当所述土壤水分流失量大于目标土壤水分流失阈值时，执行第一条件； 所述第一条件用于判断土壤养分流失值与目标土壤养分流失阈值的大小，当所述土壤养分流失值大于目标土壤养分流失阈值时，执行第二条件； 所述第一灌溉策略用于调动阀门并启动土壤补水灌溉策略； 所述第二灌溉策略用于调整阀门并启动土壤养分灌溉策略； 所述步骤S4包括如下子步骤： 步骤S41，将云端的田间作物数据，在HYDRUS-2D中构建3D农田全方位模型，并设置上边界、下边界和溶质边界，所述上边界包括大气边界，将所述气象参数输入到上边界，并叠加所述步骤S3的触发第一灌溉策略的条件，所述下边界设为变压力排水功能，所述溶质边界用于叠加所述第二灌溉策略； 步骤S42，针对所述田间水肥流失值的预测时间点，在所述预测时间点中采取模拟灌溉补偿策略，并赋值到所述3D农田全方位模型中； 步骤S43，统计模拟灌溉后的土壤湿润峰值、深度、均匀度，根据当前农作物参数，分析所述农作物根系含水率与养分浓度的最优区间作为土壤水肥模拟值，利用四维度评价体系量化所述3D农田全方位模型，根据所述土壤水肥模拟值和土壤水肥实测值，拟合优度指标决定性系数，当值越接近1时，所述土壤水肥模拟值与土壤水肥实测值线性关系越强，重复调整灌溉模拟值，直至值的结果无限接近1，生成农田数值孪生模型并获得特征贡献值。

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