一种基于神经网络模型的智能温室土壤水分调控方法技术

本发明专利技术涉及温室土壤水分管理技术领域，具体涉及一种基于神经网络模型的智能温室土壤水分调控方法，包括如下步骤：S1、构建各植物不同的生长周期与土壤水分参数之间的关联关系，并基于所述关联关系训练构建土壤水分调控神经网络模型；S2、获取每种植物不同程度缺水情况的光谱图像集，并构建各植物不同缺水情况与土壤水分补水参数之间的关联关系，基于所述关联关系构建土壤补水神经网络模型；S3、基于所述土壤水分调控神经网络模型根据不同的植物不同的生长周期实现温室内土壤水分的调控，并基于所述土壤补水神经网络模型根据不同植株的缺水情况进行针对性补水操作。本发明专利技术可以实现温室内土壤水分的智能化和针对性调整。现温室内土壤水分的智能化和针对性调整。现温室内土壤水分的智能化和针对性调整。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络模型的智能温室土壤水分调控方法


[0001]本专利技术涉及温室土壤水分管理
，具体涉及一种基于神经网络模型的智能温室土壤水分调控方法。

技术介绍

[0002]温室是指能控制或部分控制植物生长环境的建筑物，主要用于非季节性或非地域性的植物栽培、科学研究、加代育种和观赏植物栽培等。目前，现存的温室主要通过灌溉管路统一灌溉的方式实现温室内土壤水分的调整，调整的过程并未关注植物自身对水分的需求，易使得作物植株的生长受到影响，降低其生长速率，甚至引发烂根、干枯等情况。

技术实现思路

[0003]为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于神经网络模型的智能温室土壤水分调控方法，可以实现温室内土壤水分的智能化和针对性调整。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种基于神经网络模型的智能温室土壤水分调控方法，包括如下步骤：S1、构建各植物不同的生长周期与土壤水分参数之间的关联关系，并基于所述关联关系训练构建土壤水分调控神经网络模型；S2、获取每种植物不同程度缺水情况的光谱图像集，并构建各植物不同缺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络模型的智能温室土壤水分调控方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、构建各植物不同的生长周期与土壤水分参数之间的关联关系，并基于所述关联关系训练构建土壤水分调控神经网络模型；S2、获取每种植物不同程度缺水情况的光谱图像集，并构建各植物不同缺水情况与土壤水分补水参数之间的关联关系，基于所述关联关系构建土壤补水神经网络模型；S3、基于所述土壤水分调控神经网络模型根据不同的植物不同的生长周期实现温室内土壤水分的调控，并基于所述土壤补水神经网络模型根据不同植株的缺水情况进行针对性补水操作。2.如权利要求1所述的一种基于神经网络模型的智能温室土壤水分调控方法，其特征在于：所述土壤水分参数需考虑温室内温度参数，具体地，土壤水分参数与温室内温度参数呈正向关系，需要获取到两者的关联关系，从而根据当前温室内温度换算得到对应的土壤水分参数区间。3.如权利要求1所述的一种基于神经网络模型的智能温室土壤水分调控方法，其特征在于：所述步骤S1中，首先获取每种植物不同生长周期最适宜的土壤水分参数区间，然后获取各植物的生长周期计算算法，基于植物种类参数、生长周期计算算法、土壤水分参数区间训练构建土壤水分调控神经网络模型，该土壤水分调控神经网络模型的输入项为植物种类参数、植物播种时间或移栽时间，输出项为当前最适宜的土壤水分参数区间。4.如权利要求1所述的一种基于神经网络模型的智...

【专利技术属性】
技术研发人员：严志雁，王芳东，陈桂鹏，丁建，郭阳，
申请(专利权)人：江西省农业科学院农业经济与信息研究所江西省农业工程咨询中心，江西省农业科技图书馆，
类型：发明
国别省市：