【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业管理，且更为具体地，涉及一种提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法。
技术介绍
1、农业是国民经济的基础，农作物的产量和品质对于保障粮食安全和满足人民生活需求具有重要意义；在作物的生长过程中，抗倒伏能力和籽粒品质是影响作物产量和品质的重要因素；抗倒伏能力是指作物在受到风雨等自然灾害时的抵抗能力，而籽粒品质则直接关系到作物的经济价值。
2、为了提高作物的抗倒伏能力和籽粒品质，农民通常会采取各种措施，如选择优良品种、合理施肥、灌溉等；其中，施肥是提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的重要手段之一；施肥方法分为基肥、追肥和叶面肥三个阶段；追肥是在作物生长中期施用的，主要是为了补充作物生长过程中消耗的养分，促进作物茎秆的伸长和加粗，增加作物的抗倒伏能力；然而，传统的追肥方法往往依赖于农民的经验判断，存在一定的盲目性和不准确性；并且，这种追肥方法往往只基于作物生长状态来进行施肥，而忽略了其他因素的影响。
3、因此，期待一种优化的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法；本专利技术采用的技术方案如下：
2、本专利技术提供了一种提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其包括：
3、获取由摄像头采集的作物生长状态图像；
4、对所述作物生长状态图像进行作物生长状态特征提取，以得到目标对象显著化作物生长状态特征图；
6、对所述包含当天在内的未来多天的气象条件进行语义特征提取，以得到气象条件语义关联特征向量；
7、基于所述目标对象显著化作物生长状态特征图和所述气象条件语义关联特征向量之间的交互特征，确定是否追肥。
8、在上述提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法中，对所述作物生长状态图像进行作物生长状态特征提取，以得到目标对象显著化作物生长状态特征图，包括：利用深度学习网络模型对所述作物生长状态图像进行特征提取，以得到作物生长状态特征图；将所述作物生长状态特征图通过目标对象显著注意力层，以得到所述目标对象显著化作物生长状态特征图。
9、在上述提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法中，所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的作物生长状态特征提取器；其中，所述基于卷积神经网络模型的作物生长状态特征提取器包括输入层、卷积层、激活层、池化层和输出层。
10、在上述提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法中，利用深度学习网络模型对所述作物生长状态图像进行特征提取，以得到作物生长状态特征图，包括：将所述作物生长状态图像通过所述基于卷积神经网络模型的作物生长状态特征提取器，以得到所述作物生长状态特征图。
11、在上述提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法中，将所述作物生长状态特征图通过目标对象显著注意力层，以得到所述目标对象显著化作物生长状态特征图，包括：以如下显著注意力公式对所述作物生长状态特征图进行目标对象显著化强化以得到所述目标对象显著化作物生长状态特征图；其中，所述显著注意力公式为：
12、
13、其中，foutput为所述目标对象显著化作物生长状态特征图，finput为所述作物生长状态特征图，gap表示进行池化操作，relu表示进行relu激活处理，conv1×1(·)表示进行基于1×1卷积核的卷积操作，conv3×3(·)表示进行基于3×3卷积核的卷积操作。
14、在上述提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法中，对所述包含当天在内的未来多天的气象条件进行语义特征提取，以得到气象条件语义关联特征向量，包括：分别对所述包含当天在内的未来多天的气象条件进行独热编码，以得到气象条件独热编码向量的序列；将所述气象条件独热编码向量的序列通过基于lstm模型的气象条件时序语义特征提取器，以得到所述气象条件语义关联特征向量。
15、在上述提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法中，基于所述目标对象显著化作物生长状态特征图和所述气象条件语义关联特征向量之间的交互特征，确定是否追肥，包括：使用跨模态交互模块对所述目标对象显著化作物生长状态特征图和所述气象条件语义关联特征向量进行处理，以得到气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图；对所述气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图进行优化，以得到优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图；基于所述优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图来确定是否追肥。
16、在上述提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法中，使用跨模态交互模块对所述目标对象显著化作物生长状态特征图和所述气象条件语义关联特征向量进行处理，以得到气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图，包括：将所述气象条件语义关联特征向量通过点卷积层以得到第一卷积特征向量；将所述第一卷积特征向量通过基于relu函数的修正线性单元，以得到第一修正卷积特征向量；将所述第一修正卷积特征向量通过点卷积层，以得到第二卷积特征向量；将所述第二卷积特征向量通过基于sigmoid函数的修正线性单元，以得到第二修正卷积特征向量；融合所述第二修正卷积特征向量与所述目标对象显著化作物生长状态特征图，以得到所述气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图。
17、在上述提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法中，基于所述优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图来确定是否追肥，包括：将所述优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否追肥。
18、在上述提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法中，将所述优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否追肥，包括：使用所述分类器以如下分类公式对所述优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图进行分类处理以得到所述分类结果；其中，所述分类公式为：
19、
20、其中，project(f)表示将所述优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图投影为向量，w1至wn是权重矩阵，b1至bn为偏置向量，softmax表示归一化指数函数，o表示所述分类结果。
21、与现有技术相比，本专利技术提供的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，通过获取作物生长状态图像并对其进行作物生长状态特征提取以得到目标对象显著化作物生长状态特征图，以及获取包含当天在内的未来多天的气象条件并对其进行语义特征提取以得到气象条件语义关联特征向量，进而基于目标对象显著化作物生长状态特征图和气象条件语义关联特征向量之间的交互特征确定是否追肥，提供了一种综合考虑作物和气象因素的科学追肥方法，该方法能够提供更准确的追肥指导，减少人工干预和主观判断的影响，从而可以提高作物抗倒伏能力和籽粒品质。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，对所述作物生长状态图像进行作物生长状态特征提取，以得到目标对象显著化作物生长状态特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的作物生长状态特征提取器；其中，所述基于卷积神经网络模型的作物生长状态特征提取器包括输入层、卷积层、激活层、池化层和输出层。
4.根据权利要求3所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，利用深度学习网络模型对所述作物生长状态图像进行特征提取，以得到作物生长状态特征图，包括：
5.根据权利要求4所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，将所述作物生长状态特征图通过目标对象显著注意力层，以得到所述目标对象显著化作物生长状态特征图，包括：
6.根据权利要求5所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，对所述包含当天在内的未来多天的
7.根据权利要求6所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，基于所述目标对象显著化作物生长状态特征图和所述气象条件语义关联特征向量之间的交互特征，确定是否追肥，包括：
8.根据权利要求7所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，使用跨模态交互模块对所述目标对象显著化作物生长状态特征图和所述气象条件语义关联特征向量进行处理，以得到气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图，包括：
9.根据权利要求8所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，基于所述优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图来确定是否追肥，包括：
10.根据权利要求9所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，将所述优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否追肥，包括：使用所述分类器以如下分类公式对所述优化后气象嵌入目标对象显著化作物生长状态特征图进行分类处理以得到所述分类结果；其中，所述分类公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，对所述作物生长状态图像进行作物生长状态特征提取，以得到目标对象显著化作物生长状态特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的作物生长状态特征提取器；其中，所述基于卷积神经网络模型的作物生长状态特征提取器包括输入层、卷积层、激活层、池化层和输出层。
4.根据权利要求3所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，利用深度学习网络模型对所述作物生长状态图像进行特征提取，以得到作物生长状态特征图，包括：
5.根据权利要求4所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，将所述作物生长状态特征图通过目标对象显著注意力层，以得到所述目标对象显著化作物生长状态特征图，包括：
6.根据权利要求5所述的提高作物抗倒伏能力和籽粒品质的施肥方法，其特征在于，对所述包含当天在内的未来多天的气象条...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨景，余少波，郭卫红，余文斌，张磊，张庆宇，许震宇，
申请(专利权)人：山西余得水农牧有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。