【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及育苗嫁接，具体为基于ai的蔬菜智能育苗嫁接管理系统。
技术介绍
1、蔬菜育苗嫁接管理系统起源于传统农业中蔬菜苗木嫁接技术，随着现代农业信息化的发展，逐步融合传感器技术、自动化控制和数据分析，形成了智能化管理模式。该系统能够有效提高嫁接效率、苗木成活率，并优化育苗过程中的环境控制。
2、但现有的农业科研机构，用于提高蔬菜品种抗病性的蔬菜育苗嫁接管理系统虽然具备一定的智能化水平，但仍然存在一些技术缺点：
3、1、数据采集与分析不全面：目前系统采集的数据可能仅限于环境参数和嫁接过程中的部分指标，缺乏对土壤、水分、光照等综合性参数的深度采集和分析，导致无法全面优化育苗环境。
4、2、系统集成度低：许多现有的管理系统无法实现与其他农业生产环节的无缝对接，如与种植、灌溉和施肥系统的实时联动，导致数据孤岛现象，影响整体种植效率。
5、3、智能化程度不足：系统中的自动化和智能化水平较低，缺少精准的自动化操作和智能决策支持，导致无法实现全面的无人化管理，仍需大量人工干预。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于ai的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，解决了
技术介绍
中提到的数据采集与分析不全面、系统集成度低和智能化程度不足的技术缺点。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于ai的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：包括环境数据采集模块、数据处理模块、智能分析模块、嫁接过程控制模块及智慧育苗管理
3、所述环境数据采集模块用于将蔬菜育苗区域划分为若干个蔬菜育苗子区域，并对蔬菜育苗子区域进行标记，包括ym1、ym2...ymn；接着在每个蔬菜育苗子区域内部署传感器，实时监测并采集育苗环境相关数据；接着对蔬菜育苗子区域内嫁接苗木的健康状况进行实时监控并采集蔬菜嫁接相关数据，通过计算获取嫁接成功率jcs；
4、所述数据处理模块用于对蔬菜育苗子区域内的育苗环境相关数据进行预处理和归一化处理，接着通过数据融合技术对所采集的育苗环境相关数据进行初步筛选和存储，最后将处理后的育苗环境相关数据传输至ai模型数据库中；
5、所述智能分析模块用于提取ai模型数据库中的育苗环境相关数据并利用ai算法进行智能分析，构建环境适应性评估模型；接着计算蔬菜育苗子区域内的环境适应指数epj并进行评估，针对当前蔬菜育苗子区域的环境发出预警指令；最后根据环境适应指数epj的评估内容计算出当前蔬菜育苗子区域内嫁接苗木的生长风险系数sfxs并评估；
6、所述嫁接过程控制模块用于根据生长风险系数sfxs的评估内容，调整蔬菜嫁接时的相关环境参数；接着通过计算获取适合蔬菜品种的最佳嫁接间隔时长tjw并评估，并依据最佳嫁接间隔时长tjw的评估内容通过ai算法自动调整嫁接间隔时间段；
7、所述智慧育苗管理模块用于将生长风险系数sfxs与环境适应指数epj进行对比分析，并根据分析结果调整当前蔬菜育苗子区域的育苗管理措施。
8、优选的，所述环境数据采集模块包括传感器部署采集单元和健康监控单元；
9、所述传感器部署采集单元根据不同蔬菜育苗区域内的植株布局与环境特点，在每个蔬菜育苗区域内部署不同种类的传感器，并对每个传感器进行校准，利用校准后的传感器实时监测并采集育苗环境相关数据；所述育苗环境相关数据包括土壤湿度tsh、光照强度gzq、温度wd、空气湿度ksh、土壤电导率tdd、根系呼吸速率ghx、土壤氧气含量thl、土壤ph值ph及养分含量yf。
10、优选的，所述健康监控单元用于对蔬菜育苗子区域内嫁接苗木的健康状况进行实时监控并采集蔬菜嫁接相关数据，所述蔬菜嫁接相关数据包括嫁接蔬菜总数mzs、水分流动速率msl、气孔导度mqk和叶绿素含量myl；提取蔬菜嫁接相关数据并进行无量纲处理后，通过以下公式计算获取嫁接成功率jcs：
11、。
12、优选的，所述数据处理模块用于过滤育苗环境相关数据中的不合规数据，包括异常值和缺失值；接着对预处理后的育苗环境相关数据进行归一化处理，最后根据不同育苗环境相关数据中参数之间的关系，通过加权平均算法对育苗环境相关数据进行融合。
13、优选的，所述智能分析模块包括ai模型构建单元、预警发出单元和风险评估单元；
14、所述ai模型构建单元用于构建环境适应性评估模型；
15、所述预警发出单元通过提取土壤湿度tsh、光照强度gzq、温度wd与嫁接成功率jcs并进行无量纲处理后，利用以下公式计算获取环境适应指数epj：
16、；
17、接着通过预设环境适应性阈值q与环境适应指数epj进行对比评估，并依据评估内容发出预警，具体评估内容如下：
18、若环境适应性阈值q≥环境适应指数epj，则表示当前蔬菜育苗子区域内的环境状态正常且适合嫁接苗木生长，不需要采取任何调整措施，接着进行进一步分析，包括计算生长风险系数sfxs并识别潜在的生长威胁；
19、若环境适应性阈值q＜环境适应指数epj，则表示当前蔬菜育苗子区域内的环境状态异常且不适合嫁接苗木生长，此时发出预警提醒管理人员进行调整。
20、优选的，所述风险评估单元通过提取育苗环境相关数据中的土壤电导率tdd、根系呼吸速率ghx、土壤氧气含量thl、空气湿度ksh与养分含量yf来计算当前蔬菜育苗子区域内的生长风险系数sfxs，所述生长风险系数sfxs的具体计算公式为：
21、；
22、式中，a为第一修正常数；
23、通过预设生长风险阈值w与生长风险系数sfxs进行对比评估，并依据评估内容识别潜在的生长威胁，具体评估内容为：
24、若生长风险阈值w＞生长风险系数sfxs，则表示当前蔬菜育苗子区域内的嫁接苗木无潜在的生长威胁；此时管理者继续保持现有的环境控制策略，无需进行干预；
25、若生长风险阈值w≤生长风险系数sfxs，则表示当前蔬菜育苗子区域内的嫁接苗木存在潜在的生长威胁，包括土壤电导率tdd异常导致盐分积累，根系呼吸速率ghx和土壤氧气含量thl异常；此时采取干预措施。
26、优选的，所述嫁接过程控制模块包括环境参数调节单元和嫁接时间控制单元；
27、所述环境参数调节单元用于根据智能分析模块输出的潜在生长威胁采取干预措施，包括动态调整育苗过程中涉及的环境参数，所述环境参数包括土壤电导率tdd、根系呼吸速率ghx和土壤氧气含量thl，所采取的干预措施包括通过增氧设备调整土壤中的氧气，调整土壤中的盐分和控制空气湿度使嫁接过程中所需的环境条件。
28、优选的，所述嫁接时间控制单元通过提取蔬菜嫁接相关数据与育苗环境相关数据并进行无量纲处理后，计算获取蔬菜品种的最佳嫁接间隔时长 tjw，具体计算公式如下：
29、；
30、式中，n表示采集的时间点数，zsl表示蔬菜嫁接相关数据中的苗木蒸腾速率，表本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于AI的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：包括环境数据采集模块、数据处理模块、智能分析模块、嫁接过程控制模块及智慧育苗管理模块；
2.根据权利要求1所述的基于AI的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述环境数据采集模块包括传感器部署采集单元和健康监控单元；
3.根据权利要求2所述的基于AI的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述健康监控单元用于对蔬菜育苗子区域内嫁接苗木的健康状况进行实时监控并采集蔬菜嫁接相关数据，所述蔬菜嫁接相关数据包括嫁接蔬菜总数Mzs、水分流动速率Msl、气孔导度Mqk和叶绿素含量Myl；提取蔬菜嫁接相关数据并进行无量纲处理后，通过以下公式计算获取嫁接成功率Jcs：
4.根据权利要求1所述的基于AI的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述数据处理模块用于过滤育苗环境相关数据中的不合规数据，包括异常值和缺失值；接着对预处理后的育苗环境相关数据进行归一化处理，最后根据不同育苗环境相关数据中参数之间的关系，通过加权平均算法对育苗环境相关数据进行融合。
5.根据权利要求3所述的基于AI的蔬菜智能育
6.根据权利要求5所述的基于AI的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述风险评估单元通过提取育苗环境相关数据中的土壤电导率Tdd、根系呼吸速率Ghx、土壤氧气含量Thl、空气湿度Ksh与养分含量Yf来计算当前蔬菜育苗子区域内的生长风险系数Sfxs，所述生长风险系数Sfxs的具体计算公式为：
7.根据权利要求1所述的基于AI的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述嫁接过程控制模块包括环境参数调节单元和嫁接时间控制单元；
8.根据权利要求7所述的基于AI的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述嫁接时间控制单元通过提取蔬菜嫁接相关数据与育苗环境相关数据并进行无量纲处理后，计算获取蔬菜品种的最佳嫁接间隔时长 Tjw，具体计算公式如下：
9.根据权利要求8所述的基于AI的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述嫁接时间控制单元通过预设最佳嫁接时长间隔阈值R与最佳嫁接间隔时长 Tjw进行对比评估，其具体评估内容如下：
10.根据权利要求1所述的基于AI的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述智慧育苗管理模块通过将生长风险系数Sfxs与环境适应指数Epj进行对比评估，具体生成以下评估结果：
...【技术特征摘要】
1.基于ai的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：包括环境数据采集模块、数据处理模块、智能分析模块、嫁接过程控制模块及智慧育苗管理模块；
2.根据权利要求1所述的基于ai的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述环境数据采集模块包括传感器部署采集单元和健康监控单元；
3.根据权利要求2所述的基于ai的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述健康监控单元用于对蔬菜育苗子区域内嫁接苗木的健康状况进行实时监控并采集蔬菜嫁接相关数据，所述蔬菜嫁接相关数据包括嫁接蔬菜总数mzs、水分流动速率msl、气孔导度mqk和叶绿素含量myl；提取蔬菜嫁接相关数据并进行无量纲处理后，通过以下公式计算获取嫁接成功率jcs：
4.根据权利要求1所述的基于ai的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述数据处理模块用于过滤育苗环境相关数据中的不合规数据，包括异常值和缺失值；接着对预处理后的育苗环境相关数据进行归一化处理，最后根据不同育苗环境相关数据中参数之间的关系，通过加权平均算法对育苗环境相关数据进行融合。
5.根据权利要求3所述的基于ai的蔬菜智能育苗嫁接管理系统，其特征在于：所述智能分析模块包括ai模型构建单元、预警发出单元和风险评...
【专利技术属性】
技术研发人员：张尹慈，郑秀玉，胡锦，陈江，张尹熏，张铠鑛，
申请(专利权)人：福州昌育农业开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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