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龙图腾网恭喜吉林省农业科学院(中国农业科技东北创新中心)申请的专利一种玉米开花期秆茎抗倒伏力评估方法及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：CN119721873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510224611.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种玉米开花期秆茎抗倒伏力评估方法及系统是由金峰学;李晓辉;房海悦;李淑芳;曲文利;张春宵;周小辉;董菁;刘学岩设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种玉米开花期秆茎抗倒伏力评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种玉米开花期秆茎抗倒伏力评估方法及系统，本发明涉及评价玉米茎秆抗倒伏技术领域。包括以下步骤：采集若干已知生理特征参数的玉米开花期植株，对其茎秆表面进行红外扫描，获取红外光谱图像，并与生理特征参数建立样本数据集；基于样本数据集训练神经网络模型，以红外光谱图像为输入，生理特征参数为标签，得到植株生理特征参数预测模型；对目标植株进行红外扫描，输入预测模型，得到生理特征参数预测值；结合几何结构参数，计算秆茎结构稳定性指数；根据环境参数计算环境适应性指数；综合两者生成抗倒伏力指数，根据抗倒伏力指数生成倒伏力评估结果。显著提高了评估的精准性、全面性、精准性和效率。

本发明授权一种玉米开花期秆茎抗倒伏力评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种玉米开花期秆茎抗倒伏力评估方法，其特征在于，具体步骤包括：采集若干已知生理特征参数的开花期玉米植株，对采集的开花期玉米植株的茎秆表面进行红外扫描，获取样本红外光谱图像，将每个样本红外光谱图像与对应的生理特征参数一一映射，生成样本数据集，所述生理特征参数包括木质素含量和纤维素含量；基于样本数据集建立神经网络预测模型，将样本数据集中的样本红外光谱图像作为神经网络预测模型的输入，并将样本数据集中对应的生理特征参数作为标签，对神经网络预测模型进行训练，得到植株生理特征参数预测模型；对待评估的玉米开花期植株的茎秆表面进行红外扫描，获取目标红外光谱图像，将目标红外光谱图像输入完成训练的植株生理特征参数预测模型，模型输出待评估的玉米开花期植株的生理特征参数预测值；根据生理特征参数预测值，结合待评估的玉米开花期植株的几何结构参数，计算生成秆茎结构稳定性指数，并采集待评估的玉米开花期植株的所处环境参数，基于得到的环境参数，计算生成环境适应性指数，所述几何结构参数包括茎秆弹性模量、秆茎平均外径、茎壁平均厚度和植株高度，所述环境参数包括环境平均风速、土壤湿度和平均空气温度；基于得到的环境适应性指数和秆茎结构稳定性指数，计算生成综合抗倒伏力指数，将得到的待评估的玉米开花期植株的综合抗倒伏力指数与抗倒伏力判断阈值相对比，根据得到的对比结果，生成对应的倒伏力评估结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林省农业科学院(中国农业科技东北创新中心)，其通讯地址为：130033 吉林省长春市净月高新开发区生态大街1363号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。