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龙图腾网获悉南充市农业科学院;广西壮族自治区农业科学院申请的专利基于土壤数据与图像处理的土壤智能调控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：CN121564555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610077324.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于土壤数据与图像处理的土壤智能调控方法是由李忠义;周泽弘;何铁光;唐红琴;漆燕;董文斌;韦彩会;俞月凤;汪羽宁;梁海;莫永诚设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于土壤数据与图像处理的土壤智能调控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于土壤数据与图像处理的土壤智能调控方法，土壤数据采集与标准化；果园全域多光谱图像获取：采集果园图像并预处理，获取果园全域多光谱图像；植被区域识别与参数计算：基于红光与近红外波段计算NDVI，通过阈值分割法区分绿肥与果树区域，计算绿肥覆盖度、绿肥归一化植被指数及果树冠层面积；土壤‑植被数据融合与参数提取；基于三类核心参数分配权重，计算氮、磷、钾肥料施用量与种类配比，生成初始调控方案；每间隔指定时间段重复上述步骤，实现方案动态迭代优化。本发明通过土壤数据与图像处理技术的深度融合，实现了土壤智能调控，显著提升调控精准性与时效性，降低肥料浪费与环境风险。

本发明授权基于土壤数据与图像处理的土壤智能调控方法在权利要求书中公布了：1.基于土壤数据与图像处理的土壤智能调控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：按照预设采样规则采集土壤样本，采集时在每个采样点的耕作层和亚耕作层进行采集，对采集的土壤样本进行检测，获取包括土壤养分含量、pH值的土壤数据，预处理后得到标准化土壤数据集； S2：对待调控区域进行图像采集，对采集的图像进行拼接、去噪预处理，得到果园全域多光谱图像； S3：基于果园全域多光谱图像，通过阈值分割法识别绿肥区域与果树区域，计算绿肥覆盖度、绿肥归一化植被指数以及果树冠层面积； S4：将标准化土壤数据集与绿肥覆盖度、绿肥归一化植被指数、果树冠层面积进行空间匹配，建立土壤-植被融合数据库；从所述融合数据库中提取土壤养分梯度、绿肥生长状况参数与果树生长需求参数； S5：基于土壤养分梯度、绿肥生长状况参数、果树生长需求参数，计算肥料施用量、肥料种类配比，得到初始调控方案并执行； S6：每间隔指定时间段，重新执行步骤S1-S5，对初始调控方案进行迭代，获取动态调控方案； 步骤S4中将标准化土壤数据集与绿肥覆盖度、绿肥归一化植被指数、果树冠层面积进行空间匹配，建立土壤-植被融合数据库的具体过程如下： S41：进行土壤数据的空间插值； S42：植被指标的栅格化处理； S43：像素级空间匹配与属性关联； S44：采用空间数据库PostGIS作为存储载体储存土壤-植被融合数据库，设置两类核心数据表，包括基础空间表和属性数据表； 基础空间表存储栅格像素的空间坐标信息； 属性数据表存储每个像素对应的土壤属性和植被属性； S5中基于土壤养分梯度、绿肥生长状况参数、果树生长需求参数，计算肥料施用量、肥料种类配比，得到初始调控方案的具体过程如下： S51：为土壤养分梯度、绿肥生长状况参数、果树生长需求参数分配权重； S52：基于绿肥固氮作用进行氮肥施用量计算； S53：磷肥、钾肥施用量计算； S54：计算肥料种类配比； S55：匹配肥料种类：优先选择与计算配比接近的复合肥，若复合肥配比不匹配，用单质肥调整； S56：将施用量、肥料种类配比与果园空间信息结合，形成完整的初始调控方案。

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南充市农业科学院;广西壮族自治区农业科学院，其通讯地址为：637000 四川省南充市顺庆区北湖路农科巷137号；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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