园林苗木的数据管理方法技术

本发明专利技术涉及园林苗木的数据管理方法。通过部署高精度传感器网络，采集园林苗木的生理特征数据和环境参数；利用特征工程技术进行数据降维，提取关键参数并建立动态关联模型；采用自适应算法对模型进行实时更新，以实现苗木生长特征与环境变量的动态关联；通过异常模式聚类算法分类不同类型的异常并触发智能预警；利用强化学习算法，基于动态数据模型与地理空间分析结果，对灌溉、施肥、修剪管理操作进行实时优化，并通过闭环反馈机制动态调整优化策略，以持续提升管理效果；将动态数据模型、空间分析结果及优化管理方案输入数字孪生系统，构建园林苗木的虚拟模型，实现物理苗木与数字孪生体的实时同步；实现苗木全生命周期的数据化管理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及园林数据管理领域，具体涉及园林苗木的数据管理方法。

技术介绍

1、目前现有技术如中国专利技术cn202310781307.9公开的基于云计算的园林数据智能管理方法及系统，虽然在一定程度上实现了园林数据的智能管理和成本优化，但仍存在诸多不足和弊端。首先，该专利技术的核心在于通过布设传感器采集数据，并利用推算检测值与实际检测值进行验证，以优化传感器布局数量。然而，这种方法主要关注传感器的经济布设和成本降低，忽略了园林苗木数据管理中更为关键的动态性和多维度数据关联分析。例如，在实际园林管理中，苗木生长受土壤湿度、光照强度、温度等多种环境因素的共同影响，而这些影响具有时间和空间上的复杂关联性。现有技术仅基于单一验证区域的检测数据推算检测值，缺乏对多区域、多因素间关联关系的深度挖掘，无法满足苗木生长状态的动态监测和精准调控需求。此外，该专利技术方法通过设定验证阈值来判断推算检测值的准确性，但这种阈值通常是基于经验或固定设定，难以适应动态变化的环境条件。例如，季节变化、突发的极端天气等都会导致环境参数的波动性增加，从而使推算检测值与实际检测值之间的偏差增本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.园林苗木的数据管理方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的园林苗木的数据管理方法，其特征在于所述基于因果推理的苗木异常状态预警机制方法：

3.根据权利要求2所述的园林苗木的数据管理方法，其特征在于所述基于因果推理的苗木异常状态预警机制方法：

4.根据权利要求3所述的园林苗木的数据管理方法，其特征在于所述基于因果推理的苗木异常状态预警机制：

5.根据权利要求1所述的园林苗木的数据管理方法，其特征在于所述全生命周期的苗木数字孪生技术方法：

6.根据权利要求5所述的园林苗木的数据管理方法，其特征在于所述全生命周期的...

【技术特征摘要】

1.园林苗木的数据管理方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的园林苗木的数据管理方法，其特征在于所述基于因果推理的苗木异常状态预警机制方法：

3.根据权利要求2所述的园林苗木的数据管理方法，其特征在于所述基于因果推理的苗木异常状态预警机制方法：

4.根据权利要求3所述的园林苗木的数据管理方法，其特征在于所述基于因果推理的苗木异常状态预警机制：

5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国卿，呼雷磊，白琳，胡晨希，张娴，
申请(专利权)人：安阳市园林绿化科研所，
类型：发明
国别省市：