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龙图腾网恭喜北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质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：CN119516324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510083462.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质是由苟文博;郭新宇;邢新宇;王亚;谭熙;樊江川;郭小东设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质，涉及智慧农业技术领域，该方法包括：对目标作物的多模态表型数据进行时空对齐，获得目标作物时空对齐后的多模态表型数据之后，对目标作物时空对齐后的多模态表型数据进行数据融合，获取目标作物的多模态融合表型数据，将目标作物的多模态融合表型数据输入土壤水分含量估计模型，获取土壤水分含量估计模型输出的目标作物所在区域的土壤水分含量。本发明提供的基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质，更准确且更高效地获取大面积区域的土壤水分含量，具有更好的实用性和便捷性。

本发明授权基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法，其特征在于，包括：获取目标作物的多模态表型数据，所述目标作物包括种植于目标区域内的作物，所述目标作物的多模态表型数据包括利用深度传感器采集到的所述目标作物的深度图像、利用热红外传感器采集到的所述目标作物的热红外图像以及利用可见光传感器采集到的所述目标作物的可见光图像；对所述目标作物的多模态表型数据进行时空对齐，获得所述目标作物时空对齐后的多模态表型数据之后，对所述目标作物时空对齐后的多模态表型数据进行数据融合，获取所述目标作物的多模态融合表型数据；将所述目标作物的多模态融合表型数据输入土壤水分含量估计模型，获取所述土壤水分含量估计模型输出的所述目标作物所在区域的土壤水分含量；基于所述目标作物所在区域的土壤水分含量，获取所述目标区域的土壤水分含量；其中，所述土壤水分含量估计模型是基于样本作物的多模态融合表型数据和样本作物所在区域的土壤水分含量进行训练得到的，所述样本作物的多模态融合表型数据是对所述样本作物时空对齐后的多模态表型数据进行数据融合后得到的，所述样本作物的多模态表型数据包括利用深度传感器采集到的所述样本作物的深度图像、利用热红外传感器采集到的所述样本作物的热红外图像以及利用可见光传感器采集到的所述样本作物的可见光图像；所述对所述目标作物时空对齐后的多模态表型数据进行数据融合，获取所述目标作物的多模态融合表型数据，包括：基于所述目标作物时空对齐后的多模态表型数据中所述目标作物的深度图像，获取所述目标作物的三维点云数据，基于所述目标作物时空对齐后的多模态表型数据中所述目标作物的热红外图像，获取所述目标作物表面的温度信息，基于所述目标作物时空对齐后的多模态表型数据中所述目标作物的可见光图像，获取所述目标作物表面的颜色信息；采用空间差值算法，将所述目标作物表面的温度信息和颜色信息映射到所述目标作物的三维点云数据中的每一点上，获得每一点携带有空间位置信息以及所述目标作物表面的温度信息和颜色信息的三维点云数据，作为所述目标作物的原始融合数据；对于所述目标作物的原始融合数据中的每一点，利用基于权重的加权平均算法，对所述每一点携带的空间位置信息以及所述目标作物表面的温度信息和颜色信息进行数据融合，获得所述每一点携带的融合数据，进而将每一点携带有融合数据的三维点云数据，作为所述目标作物的多模态融合表型数据。

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