【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感领域，尤其是涉及基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统。
技术介绍
1、传统的土壤养分分析方法主要依赖于地面采样和实验室化验分析。这些方法不仅需要投入大量的时间和人力，而且由于其操作复杂性和方法局限性，往往难以实现对大面积土地的实时土壤状况监控。在这种情况下，虽然现有的卫星遥感技术提供了一种可能的解决方案，让我们有能力监控大范围的土壤状态，但这种方法也有其局限性。因为单一的数据源往往无法满足精准农业对数据精确性和实时性的高要求，这就需要我们寻找更为先进、精准的技术和方法来满足这些要求。因此，我们需要对现有的土壤养分分析方法进行改进和优化，以适应现代精准农业的发展需要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，对现有的土壤养分分析方法进行改进和优化，以适应现代精准农业的发展需要。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，包括数据收集单元、数据处理与融合单元、预测模型单元和用户交互单元，数据收集单元包括卫星遥感数据、辅助数据源，数据处理与融合单元包括预处理、特征工程、数据融合，预测模型单元包括模型开发、实时更新与学习，用户交互单元包括结果展示和决策支持，数据收集单元收集数据后由数据处理单元进行处理，将数据处理单元进行预处理、特征工程和数据融合后由预测模型单元处理，预测模型单元进行模型开发和实时更新学习后由用户交互单元处理，用户交互单元进行中结果展示与决
3、优选的，卫星遥感数据包括数据类型、采集频率。
4、优选的，辅助数据源包括气象数据、土壤类型数据、历史农业活动记录。
5、优选的，预处理包括同步与标准化、数据清洗。
6、优选的，特征工程包括特征提取、特征选择。
7、优选的，数据融合包括融合技术。
8、优选的，模型开发包括算法选择、迁移学习。
9、优选的，实时更新学习包括在线学习机制。
10、优选的，结果展示包括界面设计和交互功能。
11、优选的，决策支持包括智能推荐。
12、因此，本专利技术采用上述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，对现有的土壤养分分析方法进行改进和优化，以适应现代精准农业的发展需要。
13、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，包括数据收集单元、数据处理与融合单元、预测模型单元和用户交互单元，数据收集单元包括卫星遥感数据、辅助数据源，数据处理与融合单元包括预处理、特征工程、数据融合，预测模型单元包括模型开发、实时更新与学习，用户交互单元包括结果展示和决策支持，数据收集单元收集数据后由数据处理单元进行处理，将数据处理单元进行预处理、特征工程和数据融合后由预测模型单元处理，预测模型单元进行模型开发和实时更新学习后由用户交互单元处理，用户交互单元进行中结果展示与决策支持。
2.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，卫星遥感数据包括数据类型、采集频率。
3.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，辅助数据源包括气象数据、土壤类型数据、历史农业活动记录。
4.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，预处理包括同步与标准化、数据清洗。
5.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源
6.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，数据融合包括融合技术。
7.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，模型开发包括算法选择、迁移学习。
8.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，实时更新与学习包括在线学习机制。
9.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，结果展示包括界面设计和交互功能。
10.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，决策支持包括智能推荐。
...【技术特征摘要】
1.基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，包括数据收集单元、数据处理与融合单元、预测模型单元和用户交互单元，数据收集单元包括卫星遥感数据、辅助数据源，数据处理与融合单元包括预处理、特征工程、数据融合，预测模型单元包括模型开发、实时更新与学习，用户交互单元包括结果展示和决策支持，数据收集单元收集数据后由数据处理单元进行处理，将数据处理单元进行预处理、特征工程和数据融合后由预测模型单元处理，预测模型单元进行模型开发和实时更新学习后由用户交互单元处理，用户交互单元进行中结果展示与决策支持。
2.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，卫星遥感数据包括数据类型、采集频率。
3.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和多源数据融合的土壤养分动态预测系统，其特征在于，辅助数据源包括气象数据、土壤类型数据、历史农业活动记录。
4.根据权利要求1所述的基于卫星遥感和...
【专利技术属性】
技术研发人员：周涌，巩欣萌，
申请(专利权)人：济南明泉数字商务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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