【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据管理领域，涉及一种用于农业规划的数据管理方法及系统。
技术介绍
1、随着生成式人工智能aigc（artificial intelligence generated content）的不断发展，在农业规划领域通过数字化实现更有效、更快速、更便捷的数据管理并构建具有规模性(volume)、高速性(velocity)、多样性(variety)和价值性(value)的典型大数据农业信息数据集将推动农业规划的变革。
2、农业规划所涉及的规划数据量较大，数据管理的需求也会随着数据的积累越来越大。目前，农业数据管理系统已经趋向于信息化和智能化发展。现有技术中，农业数据管理系统主要用于固定区域，但是，在农业规划数据管理系统中，通常是需要专人或者专门的部门对项目区域及周边信息进行录入存储到数据库中，不仅易出错而且耗时长、浪费大量人力资源；同时，数据库仅仅起到存储的功能，用户在进行农业规划时，往往采用手动查阅数据库中存储的数据，难以快速准确获取所需数据，此外，数据库中的农业规划数据质量分析能力差，提供的挖掘组件单一，对农业规划的准确性和速度造成影响，难以满足用户需求。
3、随着农业产业的发展以及数字农业的普及和5g+等技术的发展，农业规划的重要性将日益突出，构建信息互通、资源共享、核心技术互联的一种用于农业规划的数据管理方法及系统，能够满足新时期农业规划需求。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种用于农业规划的数据管理方法及系统，能
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种用于农业规划的数据管理方法，包括以下步骤：
3、s1：获取农业规划基础数据，并进行处理，得到处理后的农业规划基础数据；
4、s2：对处理后的农业规划基础数据进行分析，生成符合农业规划的数据集；
5、s3：对符合农业规划的数据集，进行分析挖掘，得到农业规划方案所需的数据；
6、s4：将农业规划方案所需的数据与最优历史农业规划方案进行匹配比对，并进行筛选修正处理，得到农业规划方案；
7、s5：对所述农业规划方案进行展示，完成对农业规划数据的管理。
8、本专利技术的有益效果为：本专利技术提供了一种用于农业规划的数据管理方法，通过分析挖掘和筛选修正，能够对农业规划基础数据进行分析处理，以农业规划方案的形式展示农业规划基础数据，增强农业规划基础数据的延展性，可读性，同时在用户调用农业规划方案数据时，具有更高的数据调用速度、准确性和丰富度。
9、进一步地：所述s1的具体步骤如下：
10、s101：获取农业规划基础数据并进行处理，得到格式统一的农业规划基础数据；
11、s102：根据格式统一的农业规划基础数据，进行数据整合和关联搜索，得到处理后的农业规划基础数据；
12、s103：对处理后的农业规划基础数据进行储存。
13、上述进一步方案的有益效果为：通过对农业规划基础数据进行格式统一、数据整合和关联搜索，可获得更简洁、更准确和更多元的农业规划基础数据，并储存处理后的农业规划基础数据，能够提高后续步骤调取农业规划基础数据时的速度和准确度，并减少占用的内存。
14、进一步地：所述s2的具体步骤如下：
15、s201：将处理后的农业规划基础数据，按照图形、数据和文本划分为三个不同类别的农业规划基础数据；
16、s202：对所述三个不同类别的农业规划基础数据，分别进行分析处理，生成符合农业规划的数据集，其中，符合农业规划的数据集包括图形、数据和文本。
17、上述进一步方案的有益效果为：通过对处理后农业规划基础数据进行分类处理，能够得到更加准确、更多元、更加符合农业规划的数据集。
18、进一步地：所述s3的具体步骤如下：
19、s301：对符合农业规划的数据集，进行数据检验和属性赋予，得到标记属性的符合农业规划的数据集；
20、s302：对标记属性的符合农业规划的数据集进行分类，得到不同类型的数据块；
21、s303：根据互联网搜索，对不同类型的数据块进行延伸挖掘，得到农业规划方案所需的数据。
22、上述进一步方案的有益效果为：通过对符合农业规划的数据集进行处理，具有更好的适用性、更标准的数据分类方式，便于后续农业规划方案的建立。
23、进一步地：所述s4的具体步骤如下：
24、s401：将农业规划方案所需的数据和最优历史农业规划方案进行匹配对比，筛选出匹配度最高的最优历史农业规划方案，并作为农业规划方案的母本；
25、s402：根据农业规划方案所需的数据，对农业规划方案的母本进行数据填充，并进行数据修正，得到农业规划方案。
26、上述进一步方案的有益效果为：通过将农业规划方案所需的数据和最优历史农业规划方案进行比对并进行数据优化，得到农业规划方案，具有更高的准确性和丰富度。
27、本专利技术还提供了一种用于农业规划的数据管理系统，包括：
28、输入模块，用于获取农业规划基础数据，并进行处理，储存处理后的农业规划基础数据；
29、预训练模块，用于根据农业相关数据和最优历史农业规划方案，对人工智能数据处理模块进行预训练；
30、人工智能数据处理模块，用于对处理后的农业规划基础数据进行分析，生成符合农业规划的数据集，并管理所述用于农业规划的数据管理系统中的所有模块；
31、分析模块，用于对符合农业规划的数据集进行数据检验，并进行属性赋予，得到标记属性的符合农业规划的数据集；
32、分类模块，用于根据农业规划类型，对标记属性的符合农业规划的数据集进行分类，得到不同类型的数据块；
33、挖掘模块，用于通过互联网搜索，对不同类型的数据块进行延伸挖掘，得到农业规划方案所需的数据；
34、筛选修正模块，用于将农业规划方案所需的数据与最优历史农业规划方案的数据进行匹配比对，选择匹配度最高的最优历史农业规划方案作为农业规划方案母本，并进行数据修正，得到农业规划方案；
35、展示模块，用于以三维展示、平面展示和文本说明的方式展示农业规划方案。
36、进一步地：所述人工智能数据处理模块包括：
37、案例输入子模块，用于对获取的历史最优农业规划的方案，进行处理，得到农业规划基础数据；
38、标准构建子模块，用于根据农业规划基础数据建立权值矩阵评价系统，并计算得到每个农业规划基础数据的权重值；
39、图形处理子模块，用于对农业规划基础图片进行分析处理，得到符合农业规划的图片；
40、数据处理子模块，用于对农业规划基础数据进行分析处理，得到符合农业规划的数据；
41、文本处理子模块，用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，所述S1的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，所述S2的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，所述S3的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，所述S4的具体步骤如下：
6.一种用于农业规划的数据管理系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的用于农业规划的数据管理系统，其特征在于，所述人工智能数据处理模块包括：
8.根据权利要求6所述的用于农业规划的数据管理系统，其特征在于，所述进行预训练的步骤如下：
9.根据权利要求8所述的用于农业规划的数据管理系统，其特征在于，所述权重值的计算表达式如下：
10.根据权利要求6所述的用于农业规划的数据管理系统，其特征在于，所述分析模块包括数据质量分析子模块和数据特征分析子模块；<...
【技术特征摘要】
1.一种用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，所述s1的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，所述s2的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，所述s3的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的用于农业规划的数据管理方法，其特征在于，所述s4的具体步骤如下：
6.一种用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘华，詹赟，邬长江，李万静，张从理，
申请(专利权)人：四川华恒升科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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