【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业数据管理，尤其涉及一种基于大数据的施肥方法及系统。
技术介绍
1、农业数据管理
，专注于利用大数据技术来优化农业生产过程，特别是在施肥环节。农业数据管理技术通过收集和分析各种农业相关数据（如土壤特性、作物生长情况、气候条件等），为农业生产提供数据支持和智能决策。这些数据通常来源于传感器、卫星图像、农业机器人等技术手段，经过大数据分析后，可用于精确指导农业生产。
2、其中，基于大数据的施肥方法是一种利用大规模数据分析来优化施肥过程的技术。其目的是通过分析土壤成分、作物需求、历史施肥记录等数据，准确判断作物所需营养和最佳施肥量。这种方法旨在达到精准施肥，即根据作物的实际需求施用合适类型和量的肥料，从而提高肥料利用效率，减少环境污染，并提高作物产量和质量。
3、传统施肥方法在准确性和效率上存在缺陷。依赖经验判断或简单土壤测试，难以精确评估土壤营养和作物需求，可能导致营养不平衡或过量施肥，影响作物生长和环境健康。在预测作物生长和响应气候变化方面也较为粗略，缺乏精确数据支持，难以做出科学施肥决策。此外，传统施肥方法缺乏对农田生态系统的全面考量，可能忽视复杂的作物与土壤相互作用，影响作物生长和土壤健康。总之，传统施肥方法在数据分析、预测准确性和生态系统考虑上的不足限制了农业生产发展，难以满足高效、可持续农业的需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于大数据的施肥方法及系统。
2、为了实现上述
3、s1：基于土壤和作物图像数据，采用卷积神经网络算法进行特征提取和模式识别，分析土壤的颜色、质地以及作物的生长状态，生成土壤营养分析；
4、s2：基于所述土壤营养分析，采用递归神经网络方法对历史气候数据和作物生长记录进行时间序列分析，识别趋势和模式，生成作物生长预测分析；
5、s3：基于所述作物生长预测分析，采用长短期记忆网络模型处理土壤中养分的历史数据，模拟养分循环和动态变化，生成土壤养分循环模拟；
6、s4：基于所述土壤养分循环模拟，采用图神经网络算法分析农田生态系统中的关联，包括作物与土壤的相互作用，生成生态系统交互关系分析；
7、s5：基于所述生态系统交互关系分析，采用集成学习算法，通过随机森林和梯度提升机，分析作物对多类型肥料的响应，生成作物肥料响应分析；
8、s6：基于所述作物肥料响应分析，采用时空数据挖掘技术，通过自回归模型和地统计学方法，分析土壤养分的空间和时间分布，生成施肥优化策略；
9、s7：基于所述施肥优化策略，应用多准则决策分析制定个性化施肥计划，参照土壤、作物和环境因素，生成定制化施肥方案。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述土壤营养分析包括营养成分的分布、缺乏迹象和作物健康状况，所述作物生长预测分析包括预测的生长曲线、气候适应性和潜在生长问题，所述土壤养分循环模拟包括养分水平的时间变化、作物吸收模式和养分补给需求，所述生态系统交互关系分析包括生态平衡状况、作物和土壤间的互动影响以及环境适应性，所述作物肥料响应分析包括肥料效果评估、作物生长反应和优化施肥方案，所述施肥优化策略包括养分分布图、最佳施肥时机和施肥量的推荐，所述定制化施肥方案包括肥料配方、施肥频率和施肥量。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于土壤和作物图像数据，采用卷积神经网络算法进行特征提取和模式识别，分析土壤的颜色、质地以及作物的生长状态，生成土壤营养分析的步骤具体为：
12、s101：基于土壤和作物图像数据，采用卷积神经网络算法，通过多层卷积层和池化层来提取图像的特征，识别差异化图像模式，包括边缘、颜色变化和纹理，分析土壤和作物的生长状态，并进行特征层的归一化和激活，生成土壤特性识别；
13、s102：基于所述土壤特性识别，应用主成分分析技术，通过计算数据集的协方差矩阵，获取协方差矩阵的特征向量和特征值，其中，所述特征向量定义数据中的方向，所述特征值提供方向的相对重要性，用于提取关键图像特征，并减少数据维度，生成图像特征精简；
14、s103：基于所述图像特征精简，运用k-均值聚类算法，通过确定k个中心点，然后将每个数据点分配到最近的中心点，形成k个群集，再重新计算每个群集的中心点，循环直到群集不再变化，分类差异化的作物健康状态，生成作物健康状态聚类；
15、s104：基于所述作物健康状态聚类，采用支持向量机算法，通过在数据的特征空间中捕捉一个分离差异化类别的最佳超平面，区分差异化的土壤和作物健康状况，并进行分类边界的最优化，生成土壤营养分析。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述土壤营养分析，采用递归神经网络方法对历史气候数据和作物生长记录进行时间序列分析，识别趋势和模式，生成作物生长预测分析的步骤具体为：
17、s201：基于所述土壤营养分析，采用递归神经网络算法，通过在网络中添加循环连接，使得网络能够在处理序列数据时保持之前的状态信息，利用历史气候数据和作物生长记录中的时间序列信息来识别气候变化和作物生长之间的关系，并进行长期依赖关系的学习，生成气候与生长关联分析；
18、s202：基于所述气候与生长关联分析，应用时间序列分解技术，通过将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，使用滤波器估计和去除季节性和趋势成分，识别和提取数据中的基本模式，分析作物生长的关键趋势，并识别其与气候变化的相关性，生成生长趋势提取；
19、s203：基于所述生长趋势提取，运用自回归移动平均模型，通过结合数据中自身的滞后值和滞后误差项来构建模型，表达时间序列数据中的动态关系，预测未来作物生长与气候变化的交互影响，并进行模型的参数估计和检验，生成气候变化影响分析；
20、s204：基于所述气候变化影响分析，采用向量自回归模型，通过参照多个时间序列变量并分析变量之间的互动和反馈关系，估计多个方程式，其中每个方程式都代表一个时间序列变量作为其他变量的函数，分析气候和作物生长的多种因素，生成作物生长预测分析。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述作物生长预测分析，采用长短期记忆网络模型处理土壤中养分的历史数据，模拟养分循环和动态变化，生成土壤养分循环模拟的步骤具体为：
22、s301：基于所述作物生长预测分析，采用长短期记忆网络，执行土壤养分历史数据的序列建模，通过长短期记忆网络内部门控制机制学习养分数据中的时间依赖性，捕捉养分水平的长期趋势和短期波动，并将这些数据转化为养分循环的预测模型，生成土壤养分动态模型；
23、s302：基于所述土壤养分动态模型，运用自回归积分滑动平均模型，执行时间序列数据的迭代分析，通过集成历史数据中的趋势和季节性信息，预测养分循环的未来变化，模型参数通过自动选择和优化，模拟养分水平的波动，生成养分循环趋势分析；...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的施肥方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，所述土壤营养分析包括营养成分的分布、缺乏迹象和作物健康状况，所述作物生长预测分析包括预测的生长曲线、气候适应性和潜在生长问题，所述土壤养分循环模拟包括养分水平的时间变化、作物吸收模式和养分补给需求，所述生态系统交互关系分析包括生态平衡状况、作物和土壤间的互动影响以及环境适应性，所述作物肥料响应分析包括肥料效果评估、作物生长反应和优化施肥方案，所述施肥优化策略包括养分分布图、最佳施肥时机和施肥量的推荐，所述定制化施肥方案包括肥料配方、施肥频率和施肥量。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于土壤和作物图像数据，采用卷积神经网络算法进行特征提取和模式识别，分析土壤的颜色、质地以及作物的生长状态，生成土壤营养分析的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于所述土壤营养分析，采用递归神经网络方法对历史气候数据和作物生长记录进行时间序列分析，识别趋势和模式，生成作物生长预测分析的步骤
5.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于所述作物生长预测分析，采用长短期记忆网络模型处理土壤中养分的历史数据，模拟养分循环和动态变化，生成土壤养分循环模拟的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于所述土壤养分循环模拟，采用图神经网络算法分析农田生态系统中的关联，包括作物与土壤的相互作用，生成生态系统交互关系分析的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于所述生态系统交互关系分析，采用集成学习算法，通过随机森林和梯度提升机，分析作物对多类型肥料的响应，生成作物肥料响应分析的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于所述作物肥料响应分析，采用时空数据挖掘技术，通过自回归模型和地统计学方法，分析土壤养分的空间和时间分布，生成施肥优化策略的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于所述施肥优化策略，应用多准则决策分析制定个性化施肥计划，参照土壤、作物和环境因素，生成定制化施肥方案的步骤具体为：
10.一种基于大数据的施肥系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的基于大数据的施肥方法，所述系统包括图像数据处理模块、时间序列分析模块、养分循环模拟模块、生态系统分析模块、肥料响应分析模块、施肥优化决策模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的施肥方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，所述土壤营养分析包括营养成分的分布、缺乏迹象和作物健康状况，所述作物生长预测分析包括预测的生长曲线、气候适应性和潜在生长问题，所述土壤养分循环模拟包括养分水平的时间变化、作物吸收模式和养分补给需求，所述生态系统交互关系分析包括生态平衡状况、作物和土壤间的互动影响以及环境适应性，所述作物肥料响应分析包括肥料效果评估、作物生长反应和优化施肥方案，所述施肥优化策略包括养分分布图、最佳施肥时机和施肥量的推荐，所述定制化施肥方案包括肥料配方、施肥频率和施肥量。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于土壤和作物图像数据，采用卷积神经网络算法进行特征提取和模式识别，分析土壤的颜色、质地以及作物的生长状态，生成土壤营养分析的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于所述土壤营养分析，采用递归神经网络方法对历史气候数据和作物生长记录进行时间序列分析，识别趋势和模式，生成作物生长预测分析的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的施肥方法，其特征在于，基于所述作物生长预测分析，采用长短期记忆网络模型处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：张风霞，
申请(专利权)人：山东阳信润丰农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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