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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院土壤肥料與資源環(huán)境研究所申請的專利一種水稻節(jié)水智能灌溉決策方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119784117B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510286697.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種水稻節(jié)水智能灌溉決策方法和系統(tǒng)是由夏文建;張麗芳;劉增兵;孫剛;熊麗;何隆鑫;林杉;袁福生;藍(lán)賢瑾;閔婉玲設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種水稻節(jié)水智能灌溉決策方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)灌溉技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種水稻節(jié)水智能灌溉決策方法和系統(tǒng)，所述方法包括如下步驟：確定目標(biāo)稻田基本信息，進而使用隨機路標(biāo)圖法和自適應(yīng)啟發(fā)式優(yōu)化算法獲取水稻智能節(jié)水灌溉路徑；實時獲取目標(biāo)稻田中水稻的需水量，進而基于CEEMD和LSTM構(gòu)建需水量預(yù)測模型；使用需水量預(yù)測模型預(yù)測目標(biāo)稻田的需水量，并結(jié)合降雨信息和水稻生長階段獲取水稻智能節(jié)水灌溉路徑上各個灌溉點位的水稻節(jié)水灌溉參數(shù)；根據(jù)水稻節(jié)水灌溉參數(shù)，使用灌溉系統(tǒng)完成對目標(biāo)稻田的灌溉。本發(fā)明能夠提高水稻灌溉決策的準(zhǔn)確性和智能化程度，降低水稻灌溉決策的復(fù)雜度和對專家經(jīng)驗的依賴，為水稻灌溉控制提供更多可選方案。

本發(fā)明授權(quán)一種水稻節(jié)水智能灌溉決策方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種水稻節(jié)水智能灌溉決策方法，其特征在于，包括如下步驟：確定目標(biāo)稻田基本信息，所述目標(biāo)稻田基本信息包括稻田位置、水源位置以及稻田灌溉需求；基于所述目標(biāo)稻田基本信息，使用隨機路標(biāo)圖法獲取水稻初始灌溉路徑；考慮稻田區(qū)塊之間的位置關(guān)系，優(yōu)化自適應(yīng)蟻群優(yōu)化算法的啟發(fā)式函數(shù)，得到第一灌溉路徑規(guī)劃算法；在所述第一灌溉路徑規(guī)劃算法中引入信息素濃度閾值、信息素獎懲機制以及動態(tài)擾動機制，得到灌溉路徑規(guī)劃算法；所述灌溉路徑規(guī)劃算法的啟發(fā)式函數(shù)和信息素更新公式分別如下式所示： ， ，其中，為柵格i到柵格j的啟發(fā)式信息，為勢場常數(shù)，為柵格i與柵格j之間的歐氏距離，為第k+1個迭代步時柵格i到柵格j的信息素濃度，為第k個迭代步時柵格i到柵格j的信息素濃度，為最大信息素濃度閾值，為最小信息素濃度閾值，為最小信息素?fù)]發(fā)因子，為信息素?fù)]發(fā)因子的最大變化量，為與螞蟻走過的路徑長度L相關(guān)的信息素獎懲值，為服從自由度為w的t分布的隨機數(shù)； ，其中，為走過最短路徑的螞蟻的數(shù)量，為走過最長路徑的螞蟻的數(shù)量，Q為信息素沉積強度常數(shù)，為螞蟻走過的最短路徑的長度，為螞蟻走過的最長路徑的長度；根據(jù)所述水稻初始灌溉路徑上的拐點將所述水稻初始灌溉路徑劃分為多個子路徑，進而使用柵格信息素初始化模型初始化柵格信息素；所述柵格信息素初始化模型滿足如下關(guān)系： ，其中，為柵格i的初始化柵格信息素，為柵格i與所述水稻初始灌溉路徑中終點的距離，為柵格i與所有所述子路徑之間距離的最小值；初始化柵格信息素后，使用所述灌溉路徑規(guī)劃算法優(yōu)化所述水稻初始灌溉路徑，得到所述水稻智能節(jié)水灌溉路徑；依據(jù)所述水稻智能節(jié)水灌溉路徑安裝水稻灌溉設(shè)施；獲取目標(biāo)稻田的環(huán)境信息，進而使用彭曼公式計算不同時間點所述目標(biāo)稻田中水稻的需水量，得到水稻需水量序列；使用CEEMD對試驗田水稻需水量序列進行第一次分解，得到多個本征模態(tài)函數(shù)分量；基于能量貢獻(xiàn)率選取多個主要的所述本征模態(tài)函數(shù)分量并使用CEEMD進行第二次分解，得到多個本征模態(tài)函數(shù)子分量；針對各個所述本征模態(tài)函數(shù)子分量分別使用LSTM構(gòu)建獨立的需水量預(yù)測模型；分別使用需水量預(yù)測模型預(yù)測相應(yīng)的所述本征模態(tài)函數(shù)子分量的在未來某一時刻的預(yù)測值；對各個所述本征模態(tài)函數(shù)子分量的在未來某一時刻的預(yù)測值進行求和，得到所述目標(biāo)稻田在未來某一時刻的需水量，并記為需水量預(yù)測值；根據(jù)所述需水量預(yù)測值和降雨信息判斷是否需要灌溉，如果需要灌溉則計算所述目標(biāo)稻田中水稻智能節(jié)水灌溉路徑上各個灌溉點位的灌溉水量；依據(jù)所述灌溉水量、降雨信息和水稻生長階段設(shè)定各個所述灌溉點位的灌溉時間和灌溉速率；根據(jù)所述水稻節(jié)水灌溉參數(shù)，使用灌溉系統(tǒng)完成對所述目標(biāo)稻田的灌溉，所述水稻節(jié)水灌溉參數(shù)包括所述灌溉水量、所述灌溉時間和所述灌溉速率。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人江西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院土壤肥料與資源環(huán)境研究所，其通訊地址為：330200 江西省南昌市青云譜區(qū)南蓮路602號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。