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龙图腾网获悉中国热带农业科学院农业机械研究所申请的专利基于多源感知与图像分析的农业监测决策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：CN121280906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511488218.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多源感知与图像分析的农业监测决策方法及系统是由杜冬杰;韦丽娇;黄伟华;王槊;郑镇辉;李明;陈小艳设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源感知与图像分析的农业监测决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于多源感知与图像分析的农业监测决策方法及系统，该方法首先采集农田多源图像，含雾天作物倾斜图像，经配准融合与平滑去噪处理得到高质量图像；利用像素梯度计算标记潜在边界点，结合边缘检测算法生成精炼边界图像，通过梯度特征分析确定高精度边界位置；基于边界位置整合像素梯度方向分布，形成作物线性结构集合，通过直线拟合与方向统计追踪茎秆倾斜趋势，生成茎秆倾斜方向趋势图；再提取高光谱图像中的水分敏感光谱特征，融合茎秆倾斜趋势的形态学信息，输入预训练土壤湿度评估模型，生成表征田间水分分布状况的土壤湿度偏差评估图。该技术方案为农业精准灌溉与资源优化提供了数据驱动的决策支持。

本发明授权基于多源感知与图像分析的农业监测决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源感知与图像分析的农业监测决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、通过可见光相机与高光谱相机同步采集农田的多源图像数据,所述多源图像数据包括目标农作物在雾天的倾斜图像，对所述多源图像数据进行配准与融合处理，并采用平滑处理去除噪声干扰，得到平滑图像； 步骤S2、根据所述平滑图像计算像素点梯度值并标记潜在边界点，形成初步边界点集，采用边缘检测算法对所述初步边界点集进行处理，得到目标农作物的精炼边界图像，通过所述精炼边界图像提取梯度特征，并判断真实边界得到高精度边界位置； 步骤S3、根据所述高精度边界位置分析像素梯度方向分布并整合为线性结构段，得到目标农作物线性结构集合，确定目标农作物的主导生长方向向量并进行匹配追踪，得到茎秆倾斜方向趋势图；其中线性结构段包括：根据所述高精度边界位置，提取相邻像素的梯度角度，并生成相应的梯度角度分布，计算所述梯度角度分布的直方图，并判断该直方图的方向一致性，若所述直方图的方向一致性高于预设一致性阈值，则通过像素邻域分析将相邻像素整合为线性结构段，对所述线性结构段应用噪声过滤机制，去除异常点，确保得到更加准确的作物线性结构集合；步骤S3确定主导生长方向向量包括：采用霍夫变换对所述作物线性结构集合进行直线拟合，生成拟合直线集合；针对所述拟合直线集合，计算方向统计，生成方向分布直方图，该直方图用于描述作物茎秆的主导生长方向；根据所述方向分布直方图，确定主导生长方向向量，即主导的生长趋势方向；对所述主导生长方向向量进行向量归一化处理，生成标准化的主导生长方向向量，以确保该方向向量在不同条件下具有一致性；步骤S3得到茎秆倾斜方向趋势图包括：通过所述主导生长方向向量与作物线性结构集合中的各线性结构段进行方向向量匹配，以追踪甘蔗茎秆的整体生长趋势；若在追踪过程中发现方向偏差，则通过偏差校正处理调整匹配结果，以提高匹配精度；根据调整后的匹配结果，生成茎秆倾斜方向趋势图，并以此图展示茎秆的生长趋势； 步骤S4、提取所述高光谱图像中的水分相关光谱特征，并结合所述倾斜方向趋势图所反映的形态学趋势信息，输入至预训练的土壤湿度评估模型中进行分析，获得土壤湿度偏差评估图，所述土壤湿度偏差评估图用于表示田间水分分布状况。

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中国热带农业科学院农业机械研究所，其通讯地址为：524000 广东省湛江市麻章区湖秀路3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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