【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农作物识别，尤其涉及一种灌溉作物识别方法及装置。
技术介绍
1、水资源是重要的发展资源，其制约着经济社会的进一步发展，同时，水资源也是综合国力的重要组成部分，事关国家发展、民族进步、生命维系。华北地区是我国人均水资源量最少的地区，由于其地表水缺乏，且降水量少，农田灌溉主要依靠地下水灌溉。地下水的开采量远大于补给量，入不敷出，造成严重超采，不仅引发了一系列生态环境地质问题，还直接威胁国家农产品安全和当地的经济发展。
2、地下水超采综合治理方面还存在诸多难题，通过明确区域内灌溉作物的种类，便于根据灌溉作物的种类针对性地制定相关政策，有助于政策的精准实施，进而改善生态环境。目前对农作物的识别主要是通过遥感图像进行识别分类，例如，现有技术cn202211303973.3提出了一种作物识别方法，通过遥感影像记录地表信息，分析不同农作物光谱特征，进而识别灌溉作物的种类。但是这种方法耗时耗力，在农作物识别过程中需要对关键物候期特征进行识别，农作物的识别结果容易受到卫星影响分辨率的限制，并且在分类识别的过程中容易出现“同物异谱”和“同谱异物”现象，难以高效准确地对农作物进行识别。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种灌溉作物识别方法及装置，以提高识别灌溉作物种类的效率和准确率。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种灌溉作物识别方法，包括：
3、获取目标农业排灌用户的地理档案信息和灌溉用电量信息；
4、从地理档案信息中提取目标
5、根据灌溉用电量信息，确定目标农业排灌用户的用水特征；
6、将地理特征和用水特征，输入至预先训练的灌溉作物识别模型中，得到目标农业排灌用户的灌溉作物的类型标签。
7、在一种可能的实现方式中，灌溉用电量信息为目标农业排灌用户在预设时间内的用电量，用水特征为目标农业排灌用户在预设时间内的单位灌溉面积用水量；
8、根据灌溉用电量信息，确定目标农业排灌用户的用水特征，包括：
9、获取目标农业排灌用户的灌溉面积；
10、根据目标农业排灌用户在预设时间内的用电量，通过以电折水模型，计算目标农业排灌用户在预设时间内的用水量；
11、基于灌溉面积和用水量，计算单位灌溉面积用水量。
12、在一种可能的实现方式中，在基于灌溉面积和用水量，计算单位灌溉面积用水量之后，还包括：
13、获取预设时间内的降水量；
14、根据降水量，对单位灌溉面积用水量进行修正。
15、在一种可能的实现方式中，灌溉作物识别模型的训练过程为：
16、获取多个农业排灌用户的历史地理档案信息、历史灌溉用电量信息和灌溉作物的类型标签；
17、从历史地理档案信息中提取每个农业排灌用户的历史地理特征；
18、根据历史灌溉用电量信息，确定每个农业排灌用户的历史用水特征；
19、根据历史地理特征和历史用水特征作为基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型的输入，将对应的灌溉作物的类型标签作为基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型的输出，对基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型进行训练，得到灌溉作物识别模型。
20、在一种可能的实现方式中，从历史地理档案信息中提取每个农业排灌用户的历史地理特征，包括：
21、对历史地理档案信息进行预处理操作，得到每个农业排灌用户的目标特征词语，预处理操作包括以下至少一种：去除无用字符操作、中文分词操作、去除停用词操作和去除低频词操作；
22、对目标特征词语进行文本向量化，生成每个目标特征词语对应的向量，得到每个农业排灌用户的历史地理特征。
23、在一种可能的实现方式中，从地理档案信息中提取目标农业排灌用户的地理特征，包括：
24、从地理档案信息中提取目标特征词语；
25、对提取到的目标特征词语进行文本向量化，生成每个目标特征词语对应的向量，得到目标农业排灌用户的地理特征。
26、在一种可能的实现方式中，每个农业排灌用户的灌溉作物包括至少一种农作物；
27、获取多个农业排灌用户的灌溉作物的类型标签，包括：
28、获取每个农业排灌用户种植的农作物的种类和每种农作物的种植面积；
29、针对每个农业排灌用户，根据该农业排灌用户种植的每种农作物和对应的种植面积，确定该农业排灌用户的灌溉作物的类型标签。
30、在一种可能的实现方式中，灌溉作物的类型标签包括大田作物标签和经济作物标签；
31、根据该农业排灌用户种植的每种农作物和对应的种植面积，确定该农业排灌用户的灌溉作物的类型标签，包括：
32、确定该农业排灌用户种植的农作物所属的灌溉作物的类型；
33、计算该农业排灌用户种植的每种大田作物的种植面积之和与每种经济作物的种植面积之和的比例，得到该农业排灌用户的灌溉作物系数；
34、检测灌溉作物系数是否大于预设系数；
35、若大于，则确定该农业排灌用户的灌溉作物的类型标签为大田作物标签；
36、若不大于，则确定该农业排灌用户的灌溉作物的类型标签为经济作物标签。
37、第二方面，本专利技术实施例提供了一种灌溉作物识别装置，包括：
38、获取模块，用于获取目标农业排灌用户的地理档案信息和灌溉用电量信息；
39、提取模块，用于从地理档案信息中提取目标农业排灌用户的地理特征；
40、确定模块，用于根据灌溉用电量信息，确定目标农业排灌用户的用水特征；
41、识别模块，用于将地理特征和用水特征，输入至预先训练的灌溉作物识别模型中，得到目标农业排灌用户的灌溉作物的类型标签。
42、在一种可能的实现方式中，灌溉用电量信息为目标农业排灌用户在预设时间内的用电量，用水特征为目标农业排灌用户在预设时间内的单位灌溉面积用水量；
43、确定模块具体用于：
44、获取目标农业排灌用户的灌溉面积；
45、根据目标农业排灌用户在预设时间内的用电量，通过以电折水模型，计算目标农业排灌用户在预设时间内的用水量；
46、基于灌溉面积和用水量，计算单位灌溉面积用水量。
47、本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
48、本专利技术实施例考虑到灌溉作物的类型与灌溉作物所处的地理位置和灌溉作物的需水量均密切相关；通过从地理档案信息中提取目标农业排灌用户的地理特征，能够得到目标农业排灌用户的灌溉作物的地理位置信息；通过灌溉用电量信息，确定目标农业排灌用户的用水特征，能够明确目标农业排灌用户的灌溉作物的需水量；进而能够通过预先训练的灌溉作物识别模型，得到目标农业排灌用户的灌溉作物的类型标签，实现对灌溉作物的识别。通过地理特征和用水特征进行灌溉作物的识别，能够快速便捷地进行识别，提高灌溉本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种灌溉作物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，所述灌溉用电量信息为所述目标农业排灌用户在预设时间内的用电量，所述用水特征为所述目标农业排灌用户在所述预设时间内的单位灌溉面积用水量；
3.根据权利要求2所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，在所述基于所述灌溉面积和所述用水量，计算所述单位灌溉面积用水量之后，还包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，所述灌溉作物识别模型的训练过程为：
5.根据权利要求4所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，所述从所述历史地理档案信息中提取每个农业排灌用户的历史地理特征，包括：
6.根据权利要求5所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，所述从所述地理档案信息中提取所述目标农业排灌用户的地理特征，包括：
7.根据权利要求4所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，每个农业排灌用户的灌溉作物包括至少一种农作物；
8.根据权利要求7所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，所述灌溉作物的类型标签包括大田作物标签
9.一种灌溉作物识别装置，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的灌溉作物识别装置，其特征在于，所述灌溉用电量信息为所述目标农业排灌用户在预设时间内的用电量，所述用水特征为所述目标农业排灌用户在所述预设时间内的单位灌溉面积用水量；
...【技术特征摘要】
1.一种灌溉作物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，所述灌溉用电量信息为所述目标农业排灌用户在预设时间内的用电量，所述用水特征为所述目标农业排灌用户在所述预设时间内的单位灌溉面积用水量；
3.根据权利要求2所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，在所述基于所述灌溉面积和所述用水量，计算所述单位灌溉面积用水量之后，还包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，所述灌溉作物识别模型的训练过程为：
5.根据权利要求4所述的灌溉作物识别方法，其特征在于，所述从所述历史地理档案信息中提取每个农业排灌用户的历史地理特征，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：李骥，董增波，冯波，王晓甜，张肖杰，赵劭康，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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