基于无人机微波遥感和深度学习的农业干旱监测预测系统

本发明涉及农业干旱信息监测技术领域，尤其提供了一种基于无人机微波遥感和深度学习的农业干旱监测预测系统，系统包含：微波遥感数据融合子系统通过无人机搭载多频段微波传感器；基于作物生长阶段动态调整特征权重；通过时序配准消除无人机航带间几何偏差，并融合多时相数据构建三维干旱特征场；深度干旱诊断子系统将三维干旱特征场输入时空卷积网络，在空域提取农田斑块级异常，在时域捕捉干旱演变模式；干旱响应子系统基于时空卷积网络的诊断结果划分干旱等级；结合农田物联网数据，生成差异化灌溉方案；将实际灌溉效果与预测结果比对。本发明实现从被动监测到主动预测、从粗放管理到精准调控的农业干旱防控模式升级。

《基于无人机微波遥感和深度学习的农业干旱监测预测系统》是一发明专利，专利号为 2025110822956，当前法律状态为已下证，由安庆师范大学提出申请，发明人为江健生;王一宾;程玉胜;程一飞;吴海峰，申请日期为2025-08-04，公开（公告）日期为2026-06-05，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/10 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：遥感监测、人工智能农业信息、无人机微波遥感 + 深度学习算法，农业干旱监测预警系统。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及农业干旱信息监测技术领域，尤其提供了一种基于无人机微波遥感和深度学习的农业干旱监测预测系统，系统包含：微波遥感数据融合子系统通过无人机搭载多频段微波传感器；基于作物生长阶段动态调整特征权重；通过时序配准消除无人机航带间几何偏差，并融合多时相数据构建三维干旱特征场；深度干旱诊断子系统将三维干旱特征场输入时空卷积网络，在空域提取农田斑块级异常，在时域捕捉干旱演变模式；干旱响应子系统基于时空卷积网络的诊断结果划分干旱等级；结合农田物联网数据，生成差异化灌溉方案；将实际灌溉效果与预测结果比对。本发明实现从被动监测到主动预测、从粗放管理到精准调控的农业干旱防控模式升级。

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