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龙图腾网获悉南京勤粮网络科技有限公司申请的专利基于多源数据的动植物智能诊断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：CN121069412B 。

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：202511231512.3，技术领域涉及：G01S17/86；该发明授权基于多源数据的动植物智能诊断系统是由陈文举;刘青;吕明设计研发完成，并于2025-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据的动植物智能诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能诊断识别技术领域，具体为基于多源数据的动植物智能诊断系统；识别地理空间风险图谱，并获取作物植株的历史状态与干预记录；通过遥感技术对作物植株进行数据采集，基于多光谱传感器、高光谱传感器、热红外传感器及激光雷达传感器获得多源遥感时序数据；对地理空间风险图谱、多源遥感时序数据和历史状态与干预记录进行识别，确定风险异常植株；再通过声学检测设备和环形电极阵列对风险异常植株识别，得到声学特征数据和三维电学特性空间分布图，并进一步识别得到作物植株的异常状态指数；本发明基于作物植株的异常状态指数和三维坐标进行聚类分析，确定感染中心和感染区域，进行异常预警。

本发明授权基于多源数据的动植物智能诊断系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据的动植物智能诊断系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，基于砧木参数和土壤参数，得到地理空间风险图谱；获取作物植株的历史状态与干预记录，得到作物植株的历史状态、干预时间、干预措施和干预效果； 所述地理空间风险图谱的识别过程包括： 获取数字化信息地图，标注作物植株的砧木参数和所处地块的土壤参数； 依据植物生理特征数据库，为每种砧木赋予标准化的砧木抗性分数，并根据土壤参数中粘土与沙土的百分比含量，为不同土壤参数的地块赋予标准化的土壤易感分数； 通过加权融合算法，将数字化信息地图上的砧木抗性分数与土壤易感分数进行计算，生成地理空间风险图谱； 特征识别模块，通过遥感技术对作物植株进行周期性数据采集，获得多源遥感时序数据；构建深层风险识别模型，对地理空间风险图谱、多源遥感时序数据和历史状态与干预记录进行识别，确定风险异常植株； 所述深层风险识别模型的识别过程包括：以多源遥感时序数据为核心，通过时序分析算法识别出健康指标持续性衰退的作物植株，并得到动态衰退特征； 调取作物植株的历史状态与干预记录，基于历史状态、干预时间、干预措施和干预效果进行因果关联分析，获得历史状态关联系数；调用地理空间风险图谱，获取作物植株的地理空间风险系数；基于动态衰退特征、历史状态关联系数和地理空间风险系数进行综合分析，得到综合风险分数；基于所述综合风险分数确定风险异常植株； 感染判断模块，通过声学检测设备对风险异常植株进行数据采集，得到声学特征数据；通过环形电极阵列对风险异常植株识别，生成根系的三维电学特性空间分布图；基于声学特征数据和三维电学特性空间分布图，识别得到作物植株的异常状态指数； 识别得到作物植株的异常状态指数的过程包括：监测作物植株在水分胁迫下，木质部导管内因水柱断裂而产生的弹性波，得到声学特征数据； 根据声学特征数据与预设的根瘤蚜威胁声谱库进行特征信号的匹配，得到声学关联特征数据；基于声学关联特征数据与三维电学特性空间分布图中体素的三维坐标、电阻抗值以及电容特性参数进行综合分析，判断受到根瘤蚜感染的作物植株； 通过三维图像分割算法对三维电学特性空间分布图处理，基于电阻抗值和病变组织三维形态，识别并计算出病变组织的总体积以及健康根系的总体积，计算得出异常状态指数； 声学特征数据获取：在风险异常植株主干基部安装一个高灵敏度的压电式声学发射传感器，负责监测并记录作物植株木质部导管中因水柱断裂而产生的应力波信号，形成原始声学特征数据； 声学数据分析与匹配：对采集到的声学信号进行滤波和特征提取，计算其振幅、持续时间、能量参数；将提取的信号特征与预设的根瘤蚜威胁声谱库进行匹配；根瘤蚜威胁声谱库预先存储了确认由根瘤蚜侵染引起的，根系吸水功能障碍所特有的气穴化声学信号模式； 异常预警模块，基于作物植株的异常状态指数和三维坐标进行聚类分析，确定感染中心和感染区域，进行异常预警。

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