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龙图腾网获悉江西省林业科学院申请的专利基于多源物联网传感的竹林生态环境协同观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：CN121030682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511524617.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多源物联网传感的竹林生态环境协同观测方法是由况小宝;余林;张功;王甜;邓俊;李怡;徐佳文;贾全全;周汉昌;章紫英;黄思远设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源物联网传感的竹林生态环境协同观测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及竹林生态环境监测技术领域，具体地说，本发明涉及基于多源物联网传感的竹林生态环境协同观测方法，本发明通过物联网传感器网络同步采集竹林坡面的多源协同观测参数集，再构建点－面尺度融合的竹林水分动态模型，利用随机森林梯度提升算法校正蒸散点簇数据生成地形加权蒸散量，按地形权重聚合径流数据得到径流子区总量，随后执行动态水量平衡约束计算，结合变分同化算法优化下渗量，残差超阈值时依土壤导水率重分配下渗量空间比例，最后依据残差空间分布热力图，将蒸散点簇迁移至微地形代表性区域，实现观测网络自适应优化，本发明解决传统技术数据尺度脱节、观测精度不足、网络难适配变化的问题，提升竹林生态观测的精准性与可靠性。

本发明授权基于多源物联网传感的竹林生态环境协同观测方法在权利要求书中公布了：1.基于多源物联网传感的竹林生态环境协同观测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、通过物联网传感器网络同步采集竹林坡面的多源协同观测参数集，所述参数集包括微地形高程数据、微型径流单元数据、蒸散点簇数据、土壤水分梯度数据、微气象数据； S2、构建点－面尺度融合的竹林水分动态模型，基于微地形高程数据和土壤水分梯度数据，利用机器学习算法对蒸散点簇数据进行地形代表性校正，生成与微型径流单元数据空间分辨率匹配的地形加权蒸散量，同时将微型径流单元数据按地形权重聚合为与蒸散点簇数据对应的径流子区总量； S3、执行动态水量平衡约束计算，实时融合降水数据、地形加权蒸散量及径流子区总量，通过变分同化算法迭代优化下渗量估计值，使其满足降水数据等于径流子区总量、地形加权蒸散量与下渗量之和，当下渗量与下渗量估计值的平衡残差超过预设阈值时，依据土壤导水率动态重分配下渗量的空间贡献比例； S4、基于平衡残差的空间分布特征反馈调节蒸散点簇的布设位置至微地形代表性区域，实现观测网络的自适应优化; 所述反馈调节蒸散点簇的布设位置的具体步骤如下： 提取动态水量平衡约束计算中残差空间分布热力图，识别残差持续偏高的微地形异常区，结合微地形高程数据筛选坡度中位数代表区域，生成蒸散点簇数据迁移优先级评分矩阵，通过物联网边缘计算网关控制蒸渗仪集群的液压平移装置，将位于残差高值区的蒸散点簇自动迁移至优先级评分最高的地形代表性区域。

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