一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法技术

本发明专利技术公开了一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法，包括以下步骤：步骤一、收集农作物的生长环境数据、生长过程数据、生理生化数据、产量数据；步骤二、数据预处理，对收集的数据进行数据清洗和数据标准化，将不同来源的数据进行集成，形成一个统一的数据集合；步骤三、建立农作物生长的动态模型，构建农作物额生长发育效率函数，本发明专利技术与现有的技术相比的优点在于：本发明专利技术采用数据压缩和加密技术，降低数据存储成木，提高数据传输效率，设计数据访问控制机制，将不同传感器采集到的数据进行融合，提高数据准确性，将不同时间尺度、空间尺度的数据进行融合，为农作物生长模型提供更全面的信息，将不同类型的数据进行融合。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农业，具体是一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法。

技术介绍

1、目前，农业在我国依然占据很大成分，因而，管理好农业生产就变得尤为重要。然而，在对农作物进行管理时，大多是通过人为方式进行管理，如人为估计农作物的生长周期，然后人为地根据估计出的生长周期对农作物进行施肥、除虫等实际操作或者提醒，这就使得农作物的管理效率较低、人为管理操作较多。

2、公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题就是克服以上的技术缺陷，提供一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法。

2、为了解决上述问题，本专利技术的技术方案为一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法，包括以下步骤：

3、步骤一、收集农作物的生长环境数据、生长过程数据、生理生化数据、产量数据，所述生长环境数据包括：气候数据、土壤数据、地形数据；所述生长过程数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法，其特征在于：步骤一中，所述气候数据包括温度、降水、光照；所述土壤数据包括土壤质地、肥力、PH值；所述地形数据包括海拔、坡度、坡向；所述图像数据通过高光谱相机拍摄农作物生长过程的图像，判断农作物的生长状态和省力特征，所述光谱数据通过光谱仪获取农作物光谱数据，所述传感器数据通过传感器可以实时或得农作物生长过程的环境参数。

3.根据权利要求1所述的一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法，其特征在于：步骤三中、模型不确定性分析...

【技术特征摘要】

1.一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法，其特征在于：步骤一中，所述气候数据包括温度、降水、光照；所述土壤数据包括土壤质地、肥力、ph值；所述地形数据包括海拔、坡度、坡向；所述图像数据通过高光谱相机拍摄农作物生长过程的图像，判断农作物的生长状态和省力特征，所述光谱数据通过光谱仪获取农作物光谱数据，所述传感器数据通过传感器可以实时或得农作物生长过程的环境参数。

3.根据权利要求1所述的一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法，其特征在于：步骤三中、模型不确定性分析方法包括蒙特卡罗模拟，通过随机生成输入数据的多个样本，然后运行模型多次，得到多个预测结果的分布；敏感性分析，通过改变模型输入数据或参数，观察模型输出的变化，从而确定哪些因素对模型输出的影响最大。

4.根据权利要求1所述的一种农作物生长模型的动态构建与数据分析方法，其特征在于：步骤三中，利用机器学习和深度学习技术对农作物生长数据进行建模，通过历史数据预测未来生长状态，提高预测准确性；引入时间序列分析方法，结合气象、土壤多源信息，构建复杂的生长预测模型；采用生成对抗网络技术，通过生成与真实数据相似度较高的模拟数据，训练模型以提高预测结果的可靠性；应用遗传算法优化模型参数，实现在复杂多变环境下的自适应...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦嗣岩，陈佳凯，付玉，
申请(专利权)人：石家庄信息工程职业学院，
类型：发明
国别省市：