本发明专利技术涉及生长监测技术领域，具体为育苗生长监测及管理系统，系统包括：环境监控模块、生长预测模块、环境模拟模块、因果分析模块、决策优化模块、执行调整模块。本发明专利技术中，环境模拟模块通过模拟水分调节机制对植物生长的作用，分析不同环境参数下的生长表现，使得系统在虚拟环境中预测和评估各种环境调整措施对作物生长的影响，提前做出最佳调整决策，不仅增强对作物生长环境的控制精度，还减少资源浪费，为作物提供生长条件，因果分析模块通过分析根系结构与生长表现的关系，明确影响生长的关键环境因素，优化育苗条件，因果关系分析为生长条件的优化提供科学依据，促进作物生长速率和品质的提升，同时减少病虫害的发生率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生长监测，尤其涉及育苗生长监测及管理系统。
技术介绍
1、生长监测
，这是一个集合了信息科技、生物技术与农业科学于一体的高度交叉领域。在这个领域内，重点关注的是利用各种传感器、数据处理技术和自动化系统对植物生长环境和生长状态进行实时监测和管理。通过收集植物的生长数据(如温度、湿度、光照强度、土壤条件等)以及植物生理参数(如叶面积、生长速率等)，利用数据分析和机器学习技术对生长条件进行优化，旨在提高作物产量、改善品质，并有效减少资源浪费。
2、其中，育苗生长监测及管理系统是一种集成了多种技术的智能系统，旨在对作物从育苗阶段开始的生长过程进行全面监控和管理。这个系统的核心目的是通过科学化、精准化的管理手段，为植物提供最适宜的生长条件，从而实现提高生长效率、优化品质、减少病虫害的发生率等效果。通过监控植物生长的各个阶段，可以及时调整光照、温湿度等环境条件，确保植物健康成长，同时，也有助于实现资源的高效利用和环境保护。
3、传统系统在实际操作中的不足之处主要体现在环境监控与调整的不精准以及缺乏深入的生长因果关系分析。在没有精细模拟和预测植物生长反应的情况下，传统方法往往依赖经验进行环境调整，这不仅增加了资源的浪费，还因为环境条件的不适宜导致作物生长不良。例如，不恰当的水分调节导致根系发育不良，影响作物的整体生长表现，进而降低产量和品质。此外，缺乏对生长因果关系的深入分析使得难以准确识别并解决影响作物生长的根本问题，从而无法有效预防病虫害的发生，增加了农药的使用量，不利于环境保护和可持续发展。</p>
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的育苗生长监测及管理系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：育苗生长监测及管理系统包括：
3、环境监控模块基于传感器网络监测温度、湿度、光照强度，记录土壤中的营养吸收率，整合成环境与植物生长数据，生成环境快照数据；
4、生长预测模块基于所述环境快照数据，分析植物的生长速率，监测光合作用数据，识别生长模式与趋势，生成生长趋势预测结果；
5、环境模拟模块基于所述生长趋势预测结果，模拟水分调节机制对植物生长的作用，分析差异化环境参数下的生长表现，生成环境效应分析结果；
6、因果分析模块基于所述环境效应分析结果，分析根系结构与生长表现的关系，确定影响生长的关键环境因素，生成主导因素分析结果；
7、决策优化模块基于所述主导因素分析结果，评估光合作用效率与生长速率的关系，优化育苗条件与管理策略，生成育苗策略优化方案；
8、执行调整模块基于所述育苗策略优化方案，调整温度、湿度、光照和土壤营养供应，监测环境参数变化，生成环境调整执行记录。
9、所述环境快照数据包括温度指标、湿度指标、光照强度、土壤营养成分，所述生长趋势预测结果具体为生长曲线、生长期预测、发展趋势指标，所述环境效应分析结果包括温度影响分析、湿度影响分析、光照效应分析，所述主导因素分析结果具体为营养因素权重、水分因素权重、光照因素权重，所述育苗策略优化方案包括环境条件调整策略、营养供给计划、水分管理方案，所述环境调整执行记录具体为调整后的温度记录、调整后的湿度记录、调整后的光照记录、调整后的土壤营养记录。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述生长预测模块包括：
11、速率分析子模块基于所述环境快照数据，采集多生长阶段的植物高度和生物量数据，通过对比初期和后期数据，分析生长速率的变化，识别加速和减速生长阶段，建立速率变化分析结果；
12、光合作用监测子模块基于所述速率变化分析结果，采集植物叶绿素含量和光照强度数据，结合气温和湿度记录，分析光合作用的效率变化，结合生长速率变化，提取光合作用与生长速率的相关性，得到光合效率数据；
13、趋势预测子模块基于所述光合效率数据，分析植物生长的季节性变化和环境响应，结合历史生长数据，评估未来生长趋势，识别生长模式并预估发展方向，建立生长趋势预测结果。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述环境模拟模块包括：
15、水分调节子模块基于所述生长趋势预测结果，模拟差异化环境下的水分供应状况，记录植物在干旱和湿润条件下的生长速率，分析水分可用性对植物生长的影响，生成水分调节效应；
16、差异化分析子模块基于所述水分调节效应，在差异化温度、光照强度和土壤类型下模拟植物生长，记录生长速率和健康状况，分析差异化环境条件对植物生长的影响，得到差异化生长数据；
17、效应生成子模块基于所述差异化生长数据，采用决策树分类算法，对比分析多环境条件下的植物生长表现，评估环境变量对植物生长的影响，识别环境因素对生长影响的模式和趋势，归纳环境对植物生长的总体效应，建立环境效应分析结果。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述决策树分类算法采用公式
19、
20、其中，i′g(p)为改进后的基尼不纯度，wi为第i类别的权重系数，pi为第i类标签在数据集中出现的概率，j为类别的总数，λ为数据集多样性的正则化参数，d为数据集的多样性指数，β为特征选择的影响系数，v为特征变量的数量，γ为环境因素的权重，e为环境因素评估值。
21、作为本专利技术的进一步方案，所述因果分析模块包括：
22、环境影响子模块基于所述环境效应分析结果，收集并整理气候、土壤和水分条件数据，通过对比分析环境条件与植物生长数据，识别与生长关联的环境变量，得到环境响应参数；
23、根系分析子模块采用所述环境响应参数，收集根系结构数据，通过显微成像获取根系形态，与生长表现数据进行关联分析，通过对比根系变化与生长速率，识别影响生长的根系特征，得到根系响应特征；
24、关键因素识别子模块通过所述根系响应特征，采用随机森林算法，基于生长影响力筛选环境变量和根系结构因素，通过交叉比较差异化生长阶段的数据变化，识别主导生长的关键因素，获取主导因素分析结果。
25、作为本专利技术的进一步方案，所述随机森林算法采用公式
26、
27、其中，rf′为加权后的随机森林模型预测结果，wi为第i棵树的权重系数，b为树的数量，ti(x；θi,φi,di,ei)为参照额外参数后第i棵树对输入x的加权预测结果，θi为第i棵树的随机选择的参数，φi为根据数据特征选择的调整因子，di为数据的深度因子，ei为环境变量的影响系数。
28、作为本专利技术的进一步方案，所述决策优化模块包括：
29、效率评估子模块基于所述主导因素分析结果，测定差异化生长阶段的光合作用效率与生长速率，对比分析作用效率与生长速率在生长周期中的变化模式，确定光合效率对生长速率的影响程度，生成光合与生长关系图；
30、条件优化子模块基于所述光合与生长关系图，调整温度、湿度、光照强度，监控对光合效率和生长速率的影响，分析差异化环境参数下植物生长的本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述环境快照数据包括温度指标、湿度指标、光照强度、土壤营养成分，所述生长趋势预测结果具体为生长曲线、生长期预测、发展趋势指标，所述环境效应分析结果包括温度影响分析、湿度影响分析、光照效应分析，所述主导因素分析结果具体为营养因素权重、水分因素权重、光照因素权重，所述育苗策略优化方案包括环境条件调整策略、营养供给计划、水分管理方案，所述环境调整执行记录具体为调整后的温度记录、调整后的湿度记录、调整后的光照记录、调整后的土壤营养记录。
3.根据权利要求1所述的育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述生长预测模块包括：
4.根据权利要求1所述的育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述环境模拟模块包括：
5.根据权利要求4所述的育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述决策树分类算法采用公式
6.根据权利要求1所述的育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述因果分析模块包括：
7.根据权利要求6所述的育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述随机森林算法采用公式
8.根据权利要求1所述的育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述决策优化模块包括：
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【技术特征摘要】
1.育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的育苗生长监测及管理系统，其特征在于，所述环境快照数据包括温度指标、湿度指标、光照强度、土壤营养成分，所述生长趋势预测结果具体为生长曲线、生长期预测、发展趋势指标，所述环境效应分析结果包括温度影响分析、湿度影响分析、光照效应分析，所述主导因素分析结果具体为营养因素权重、水分因素权重、光照因素权重，所述育苗策略优化方案包括环境条件调整策略、营养供给计划、水分管理方案，所述环境调整执行记录具体为调整后的温度记录、调整后的湿度记录、调整后的光照记录、调整后的土壤营养记录。
【专利技术属性】
技术研发人员：刘祎，乔聪，杨尧，
申请(专利权)人：合肥迈步农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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