【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业生产监测，具体涉及基于多源数据分析的农业生产监测系统及方法。
技术介绍
1、在农业现代化进程中，农业生产监测系统的发展对于提升农业生产效率、优化资源配置、减少资源浪费及应对自然灾害等方面具有至关重要的作用。随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，农业生产监测系统逐渐从传统的手工监测向智能化、自动化方向转变。
2、尽管现有技术已经取得了一定成果，但仍面临多源数据处理能力不足的挑战：面对海量、异构、高维的农业数据，现有系统在数据清洗、整合、存储和分析等方面存在处理能力不足的问题；这导致在如病虫害预警、质量监测等关键环节，系统多依赖于历史数据进行基础预测，缺乏实时、动态的监测与预警机制，从而影响了数据处理的效率和准确性，难以满足现代农业对于实时、精准生产监测的需求。
技术实现思路
1、针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供基于多源数据分析的农业生产监测系统及方法，解决现有技术中存在的多源数据处理能力不足问题。
2、为解决上述技术问题，本专利...
【技术保护点】
1.基于多源数据分析的农业生产监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述数据中心基于历史数据使用深度学习算法进行模型训练与构建，训练完成的模型部署至边缘计算平台，边缘计算平台使用标准化格式的数据进行定时的数据分析和预测，得到分析预测结果，包括：
3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述历史数据包括历史日期数据、历史气象数据、历史空气温度和湿度数据、历史光照强度和光照时间数据、历史土壤中的水分含量及酸碱度数据、历史二氧化碳浓度数据、历史多光谱图像数据以及作物的高清图像和视频数据。
4.如权利要求...
【技术特征摘要】
1.基于多源数据分析的农业生产监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述数据中心基于历史数据使用深度学习算法进行模型训练与构建，训练完成的模型部署至边缘计算平台，边缘计算平台使用标准化格式的数据进行定时的数据分析和预测，得到分析预测结果，包括：
3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述历史数据包括历史日期数据、历史气象数据、历史空气温度和湿度数据、历史光照强度和光照时间数据、历史土壤中的水分含量及酸碱度数据、历史二氧化碳浓度数据、历史多光谱图像数据以及作物的高清图像和视频数据。
4.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述当分析预测结果出现异常时，边缘计算平台向传感器、无人机、田间机器人发送指令，采集特定区域环境参数、图像以及视频数据，进行二次分析预测，确认异常情况后，生成反馈结果传输至数据中心，包括：
5.如权利要求1所述方法，其特征在于，数据中心基于所述反馈结果生成预警信息，并向终端设备发送预警，根据所述预警信息，控制无人机、田间机器人、滴灌系统进行作业，包括：
6.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：每日定时将边缘计算平台中的环境数据和分析预测结果传输至数据中...
【专利技术属性】
技术研发人员：张克非，富尔江，徐伏刚，才智龙，张福生，杨英，张钟凯，杨涛，
申请(专利权)人：北星空间信息技术研究院南京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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