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龙图腾网恭喜中国农业科学院作物科学研究所申请的专利一种基于空间抽样优化的无人机农情监测航测方法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：CN119861736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510353888.5，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于空间抽样优化的无人机农情监测航测方法是由明博;石磊;杨宏业;李少昆;王克如设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间抽样优化的无人机农情监测航测方法在说明书摘要公布了：本发明属于农情监测技术领域，尤其涉及一种基于空间抽样优化的无人机农情监测航测方法，包括构建数字农田基底模型，划分具有独立农艺属性的最小农艺单元；基于抽样模型计算各单元采样点数量，执行蒙特卡洛随机抽样并结合空间坐标校验机制排除异常点，实现动态抽样规划；采用旅行商问题优化算法，生成智能航路；通过计算航高，实施航测任务自动化控制；根据作物生长异质性系数动态调整抽样密度获取最小农艺单元农情信息，集成生成地块级监测报告。本发明所述基于空间抽样优化的无人机农情监测航测方法，通过多目标蚁群算法优化航路与动态分层抽样机制的协同设计，能够显著提高农田监测的效率和精度，为农田管理提供精准的决策支持。

本发明授权一种基于空间抽样优化的无人机农情监测航测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间抽样优化的无人机农情监测航测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：预先构建监测地块地理信息系统模型，基于地理坐标信息绘制地块边界及最小农艺单元拓扑结构，其中，所述最小农艺单元为具有独立农艺管理特征的空间治理单元；S2：根据农情监测精度指标建立抽样模型，基于最小农艺单元面积参数和作物生长异质性指数，计算各最小农艺单元的最优采样点数量，采样点的抽样模型满足，其中n为采样点数量，Z为置信度系数，p为预估参数方差，e为允许误差范围；S3：执行蒙特卡洛随机抽样算法，生成满足预设数量且符合空间分布约束的监测采样点集合，排除超出单元边界或存在重叠区域的异常采样点；S4：应用旅行商问题优化算法生成全域航路规划，以飞行转弯次数最少、总航程最短及影像采集方位角一致为多目标优化约束条件，智能生成无人机航线；S5：实施航测任务自动化控制，基于RTK定位技术进行预设航高的定点影像采集，构建时空关联的元数据索引系统；S6：部署深度学习图像分析模型，通过特征提取技术解析作物农情参数，其中，根据作物生长异质性系数δ=σμ动态调整抽样密度，σ为历史数据标准差，μ为均值，将δ值划分为高异质、中等异质和低异质三个等级，不同等级对应不同数量的采样点布设方式，采用抽样统计方法获取最小农艺单元农情信息，集成生成地块级监测报告。

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