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龙图腾网恭喜江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所申请的专利一种水稻节水智能灌溉决策方法和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：CN119784117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510286697.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种水稻节水智能灌溉决策方法和系统是由夏文建;张丽芳;刘增兵;孙刚;熊丽;何隆鑫;林杉;袁福生;蓝贤瑾;闵婉玲设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水稻节水智能灌溉决策方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及农业灌溉技术领域，尤其是涉及一种水稻节水智能灌溉决策方法和系统，所述方法包括如下步骤：确定目标稻田基本信息，进而使用随机路标图法和自适应启发式优化算法获取水稻智能节水灌溉路径；实时获取目标稻田中水稻的需水量，进而基于CEEMD和LSTM构建需水量预测模型；使用需水量预测模型预测目标稻田的需水量，并结合降雨信息和水稻生长阶段获取水稻智能节水灌溉路径上各个灌溉点位的水稻节水灌溉参数；根据水稻节水灌溉参数，使用灌溉系统完成对目标稻田的灌溉。本发明能够提高水稻灌溉决策的准确性和智能化程度，降低水稻灌溉决策的复杂度和对专家经验的依赖，为水稻灌溉控制提供更多可选方案。

本发明授权一种水稻节水智能灌溉决策方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种水稻节水智能灌溉决策方法，其特征在于，包括如下步骤：确定目标稻田基本信息，所述目标稻田基本信息包括稻田位置、水源位置以及稻田灌溉需求；基于所述目标稻田基本信息，使用随机路标图法获取水稻初始灌溉路径；考虑稻田区块之间的位置关系，优化自适应蚁群优化算法的启发式函数，得到第一灌溉路径规划算法；在所述第一灌溉路径规划算法中引入信息素浓度阈值、信息素奖惩机制以及动态扰动机制，得到灌溉路径规划算法；所述灌溉路径规划算法的启发式函数和信息素更新公式分别如下式所示： ， ，其中，为栅格i到栅格j的启发式信息，为势场常数，为栅格i与栅格j之间的欧氏距离，为第k+1个迭代步时栅格i到栅格j的信息素浓度，为第k个迭代步时栅格i到栅格j的信息素浓度，为最大信息素浓度阈值，为最小信息素浓度阈值，为最小信息素挥发因子，为信息素挥发因子的最大变化量，为与蚂蚁走过的路径长度L相关的信息素奖惩值，为服从自由度为w的t分布的随机数； ，其中，为走过最短路径的蚂蚁的数量，为走过最长路径的蚂蚁的数量，Q为信息素沉积强度常数，为蚂蚁走过的最短路径的长度，为蚂蚁走过的最长路径的长度；根据所述水稻初始灌溉路径上的拐点将所述水稻初始灌溉路径划分为多个子路径，进而使用栅格信息素初始化模型初始化栅格信息素；所述栅格信息素初始化模型满足如下关系： ，其中，为栅格i的初始化栅格信息素，为栅格i与所述水稻初始灌溉路径中终点的距离，为栅格i与所有所述子路径之间距离的最小值；初始化栅格信息素后，使用所述灌溉路径规划算法优化所述水稻初始灌溉路径，得到所述水稻智能节水灌溉路径；依据所述水稻智能节水灌溉路径安装水稻灌溉设施；获取目标稻田的环境信息，进而使用彭曼公式计算不同时间点所述目标稻田中水稻的需水量，得到水稻需水量序列；使用CEEMD对试验田水稻需水量序列进行第一次分解，得到多个本征模态函数分量；基于能量贡献率选取多个主要的所述本征模态函数分量并使用CEEMD进行第二次分解，得到多个本征模态函数子分量；针对各个所述本征模态函数子分量分别使用LSTM构建独立的需水量预测模型；分别使用需水量预测模型预测相应的所述本征模态函数子分量的在未来某一时刻的预测值；对各个所述本征模态函数子分量的在未来某一时刻的预测值进行求和，得到所述目标稻田在未来某一时刻的需水量，并记为需水量预测值；根据所述需水量预测值和降雨信息判断是否需要灌溉，如果需要灌溉则计算所述目标稻田中水稻智能节水灌溉路径上各个灌溉点位的灌溉水量；依据所述灌溉水量、降雨信息和水稻生长阶段设定各个所述灌溉点位的灌溉时间和灌溉速率；根据所述水稻节水灌溉参数，使用灌溉系统完成对所述目标稻田的灌溉，所述水稻节水灌溉参数包括所述灌溉水量、所述灌溉时间和所述灌溉速率。

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