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申请/专利权人：三亚中国农业科学院国家南繁研究院;中国水稻研究所

摘要：本发明涉及农业生态环境技术领域，涉及一种基于实时传感器监测数据的稻田甲烷周排放通量预测方法。通过融合一系列土壤实时传感设备，通过采集稻田基础数据、实时气候数据、实时根（际）区土壤理化特征数据、实时水稻长势，结合机器学习算法，研发了一套可以实现稻田小尺度实时甲烷排放的检测系统。这不仅能够克服传统静态箱法的局限，如采样频率低、数据代表性受限等，还能为稻田甲烷减排策略的制定提供更为精确、及时的信息支持。通过连续监测和快速响应田间环境变化，农业生产者可以更加高效地调整管理措施，如优化灌溉计划、调整肥料施用策略，从而在保障粮食安全的同时，有效减轻稻田对全球温室效应的贡献。

主权项：1.一种基于实时传感器监测数据的稻田甲烷周排放通量预测方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤1：确定稻田甲烷的排放影响因素；步骤2：根据所述排放影响因素获取影响因素的实测数据，基于实测数据构建数据库；步骤3：对实测数据进行Z-score标准化，并分类为气候数据、土壤数据、根际根区数据和水稻长势数据，所述Z-score标准化的过程如下： 其中，x为数据原始值，μ为数据均值，σ为数据标准差；步骤4：数据处理：（1）对标准化后的气候数据、土壤数据和根际根区数据进一步处理，以得到各数据的周尺度平均特征，周尺度累积特征和周尺度变化特征，所述处理过程如下，对第m周收集的第j项文本数据，其周尺度平均特征为：，其中，代表第m周开始第k天收集第j项文本数据，其周尺度累计特征为：，其周尺度变化特征为：；（2）使用当周内7天正午拍摄的水稻长势数据RGB图像输入DINOv2主干网络对图像特征值进行提取，按周时间顺序计算图像特征间的余弦相似度作为水稻的生育期变化特征并合并到水稻长势的周尺度变化特征中，所述余弦相似度定义如下： 其中代表两张图像的特征向量，代表向量间的点积，代表向量的二阶范数；步骤5：使用每种排放影响因素的周尺度平均特征和周尺度累计特征构建全局性甲烷排放预测模型，使用每种排放影响因素的周尺度变化特征和周尺度平均特征构建甲烷排放预测模型，使用门控网络对全局性甲烷排放预测模型和甲烷排放预测模型的数据结果进行赋权获得最终的甲烷排放预测模型，具体过程如下：使用周尺度平均特征和周尺度累计特征以甲烷排放量为目标训练XGBoost，同时使用周尺度平均特征和周尺度变化特征以甲烷排放量为目标训练XGBoost，对于有： 其中分别为的甲烷排放量预测值；使用周尺度平均特征、周尺度累计特征和周尺度变化特征训练门控网络G： 是G输出的两个权重，通过如下方式对输出构建损失函数L用于模型训练： 其中为实际的甲烷排放量，n为样本量；步骤6：基于实测数据构建的数据库和最终的甲烷排放预测模型进行变量预测，并输出稻田甲烷排放量预测值。

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