【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧农业，具体为一种基于人工智能的智慧农业生产数据处理方法。
技术介绍
1、随着精准农业和智慧农业的不断推进，大量农业生产过程中的环境、作物、生理、生化等数据通过多源传感器、遥感卫星和农业物联网设备被实时采集。这些异构、多尺度、高维度的农业生产数据为实现农业管理智能化、数据驱动的决策支持提供了基础。然而，农业生产系统本身具有复杂的非线性动态性和时空耦合特征，导致其在面临病虫害、水分胁迫、土壤退化等异常状态时，往往并不容易从数据中直接推断其成因。
2、现有技术中，异常状态成因推理存在不足：现有的异常状态成因推理方法多使用基于结构学习的图模型，例如pc算法、ges、lingam等，或使用基于时间序列分析的granger因果模型，对因果路径推理中的扰动传播强度、路径影响力等动态指标缺乏刻画，无法体现变量扰动如何真实地传递至异常状态，不能适应农业系统高度动态与区域异质的特征。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于人工智能的智慧农业生产数据处理方法...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的智慧农业生产数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智慧农业生产数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中的农田区域异常状态检测包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的智慧农业生产数据处理方法，其特征在于，所述空间表示变换包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的智慧农业生产数据处理方法，其特征在于，所述动态时间门控包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的智慧农业生产数据处理方法，其特征在于，所述时空融合表示生成包括：
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