本发明专利技术公开了一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，本发明专利技术涉及农业智能化技术领域，解决了对于作物种类繁多的农田，现有技术可能未能充分考虑不同作物的特异性，缺乏针对特定作物种类和生长阶段的个性化灌溉策略的问题，本发明专利技术通过融合多模态数据与深度强化学习：集成土壤湿度、气象、作物图像等多源数据，采用强化学习算法动态调整灌溉策略，以作物实际生长反馈为依据，实现灌溉决策的即时优化，提高环境适应性和决策精准度；通过作物‑环境动态模型：构建作物生长与环境因素的动态耦合模型，依据不同作物、生长阶段和环境条件，定制化生成灌溉计划，实现灌溉的个性化与精准化。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业智能化，具体为一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法。
技术介绍
1、在现代农业领域，随着水资源短缺问题日益严峻和精准农业技术的快速发展，智能灌溉系统已成为提高水资源利用效率和作物产量的关键技术。其中，物联网(iot)与人工智能(ai)的融合，特别是深度学习技术的应用，显著推进了灌溉管理的智能化进程。现有技术中，一项代表性的创新是专利号cn110839519a所描述的“一种基于深度学习的物联网智能的农业灌溉装置和方法”。该技术通过集成中央处理装置、多类型传感器(包括土壤湿度、气象参数监测)、图像采集设备等硬件设施，结合深度学习算法，实现了对作物水分需求的智能评估与灌溉策略的自动制定。
2、该系统运作机制如下：首先，分布在农田各处的传感器网络实时收集土壤湿度、气象条件及作物生长图像信息，这些数据经由第一，二、三数据汇聚模块初步整合后，送入中央处理装置。中央处理装置内嵌有预处理模块，负责对原始数据进行清洗与格式化，以便于后续算法处理。接着，采用支持向量机(svm)进行作物类型识别，同时，基于深度学习的神经网络模型对作物生长阶段、水分状态进行精细分析，进而制定灌溉计划。最后，中央处理装置依据这些分析结果，通过无线通信技术向喷灌装置发出指令，执行精确灌溉操作。
3、尽管上述技术方案在智能化灌溉领域取得了显著进展，但仍面临以下几点局限：
4、环境适应性与响应速度：面对突发性气候事件或快速变化的环境条件，现有系统在实时调整灌溉策略上可能存在延迟，影响灌溉的适时性和有效性；
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p>5、作物多样性与个性化需求：对于作物种类繁多的农田，现有技术可能未能充分考虑不同作物的特异性，缺乏针对特定作物种类和生长阶段的个性化灌溉策略；6、深度学习模型的持续优化：虽然应用了深度学习，但在模型的持续学习与自我优化方面，如结合实时反馈进行策略迭代的机制尚不完善，限制了灌溉效率与节水潜力的最大化；
7、综上所述，虽然现有技术在智能灌溉领域迈出了重要一步，但仍有优化空间，特别是提高系统对环境变化的适应性、满足不同作物的个性化需求，以及增强模型的自我学习与优化能力，这些正是本专利技术力求突破的关键所在。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，解决了
技术介绍
的问题。
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：一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，包括：
3、步骤s1，对作物的数据进行采集后进行预处理；
4、步骤s2，构建作物生长预测模型，通过历史数据学习作物生长模式，更新模型参数，通过灌溉策略优化模型动态调整灌溉策略，优化水资源分配，并进行在线学习与模型更新：
5、步骤s3，接着进行智能决策与执行，结合作物生长预测与灌溉策略优化模型，生成灌溉决策，通过智能阀门精确控制灌溉时间和水量，具体包括灌溉决策生成方式和智能灌溉执行方式；
6、步骤s4，之后进行反馈收集与策略迭代，通过反馈数据收集与评估的方式和策略迭代与优化的方式，持续收集作物生长状况、土壤湿度数据，利用预设的评估指标评估灌溉策略的实际效果；
7、步骤s5，通过模型持续优化与动态部署使其实时监控。
8、优选的，在步骤s1中，对作物的数据进行采集后进行预处理，具体包括以下的步骤：
9、s11：部署传感器网络，部署高精度的土壤湿度、温度传感器，气象站，以及作物生长图像采集设备，构建全方位的环境监测网络；并采用低功耗广域网技术；
10、s12：数据预处理算法，应用z-score标准化法剔除异常值，并通过min-max缩放实现数据标准化，确保数据质量；
11、s13：作物识别模块，部署轻量级mobilenetv2 cnn模型，利用局部平均池化层减少模型大小。
12、优选的，在步骤s2中，历史数据包括：土壤湿度与温度数据、气象数据、作物图像数据、灌溉历史记录、作物生长阶段记录、施肥与农药使用记录、产量与品质数据、地理位置与地形数据和土壤类型与养分数据。
13、优选的，在步骤s2中，构建作物生长预测模型基于lstm的时间序列分析模型，具体的公式如下：
14、ht＝tanh(whhht-1+wxhxt+bh)
15、其中，ht：当前时间步t的隐藏状态，它代表了模型在该时间点的记忆或内部状态；whh：隐藏状态到隐藏状态的权重矩阵，用于控制前一时间步的隐藏状态如何影响当前时间步的隐藏状态；ht-1：前一时间步(t-1)的隐藏状态；wxh：输入到隐藏状态的权重矩阵，用于控制当前时间步的输入如何影响当前时间步的隐藏状态；xt：当前时间步(t)的输入向量，可能包含来自传感器的测量数据或其他相关特征；bh：偏置项，用于在数学上调整隐藏状态的计算，帮助模型学习更复杂的非线性关系；tanh：双曲正切函数，作为激活函数用于限制隐藏状态的范围在-1到1之间，增加模型的非线性表达能力。
16、优选的，在步骤s2中，灌溉策略优化模型为：
17、采用深度q网络(dqn)强化学习算法，更新q值的贝尔曼方程如下：
18、
19、其中，q(st，at):在状态(st)下采取动作(at)的q值，即长期预期回报；α:学习率，决定了新信息对旧q值的影响程度，通常在0到1之间；rt+1:在采取动作(at)后进入状态(st+1)时得到的即时奖励；γ:折现因子，用于衡量未来奖励的重要性，取值范围也是0到1，较小的意味着更重视近期奖励；中具有最高q值的动作的q值，即最优后续动作的预期回报。
20、优选的，在步骤s2中，在线学习与模型更新方式为实施联邦学习，利用fedavg算法聚合边缘节点的模型更新，保证模型的实时性和适应性，联邦学习的fedavg算法：
21、
22、其中，wt+1表示第，t+1轮的全局模型；表示第t轮参与方k上传的本地模型；nk为客户机k上的样本数量，n为所有被选中客户机的总样本数量。
23、优选的，灌溉决策生成方式为：
24、结合作物生长预测模型输出和实时天气预报数据，分析作物当前生长阶段与未来天气状况；利用模糊逻辑系统综合评估土壤湿度、作物需水量、蒸发蒸腾速率参数，生成灌溉需求矩阵；应用多目标优化算法寻找最优灌溉方案，平衡作物需求与水资源节约；
25、智能灌溉执行方式为：
26、基于生成的灌溉决策，通过无线通信协议向灌溉控制系统发送指令；调整智能阀门开度，控制灌溉系统的水压和流量，实现分区、分时灌溉；实施灌溉后，记录实际灌溉量和时间，供后续反馈收集与策略迭代使用。
27、优选的，在步骤s4中，反馈数据收集与评估的方式为：
28、集成多种数据源，包括传感器数据、作物图像分析结果和人工巡检报告，持续监测作物生长状况和灌溉效果；利用机器学习算法自动识别作物生长异常本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤S1中，对作物的数据进行采集后进行预处理，具体包括以下的步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤S2中，历史数据包括：土壤湿度与温度数据、气象数据、作物图像数据、灌溉历史记录、作物生长阶段记录、施肥与农药使用记录、产量与品质数据、地理位置与地形数据和土壤类型与养分数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤S2中，构建作物生长预测模型基于LSTM的时间序列分析模型，具体的公式如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤S2中，灌溉策略优化模型为：
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤S2中，在线学习与模型更新方式为实施联邦学习，利用FedAvg算法聚合边缘节点的模型更新，保证模型的实时性和适应性，联邦学习的FedAvg算法：
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，灌溉决策生成方式为：
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤S4中，反馈数据收集与评估的方式为：
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤S5中，通过模型持续优化与动态部署使其实时监控，具体包括以下方式；
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【技术特征摘要】
1.一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s1中，对作物的数据进行采集后进行预处理，具体包括以下的步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s2中，历史数据包括：土壤湿度与温度数据、气象数据、作物图像数据、灌溉历史记录、作物生长阶段记录、施肥与农药使用记录、产量与品质数据、地理位置与地形数据和土壤类型与养分数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法，其特征在于，在步骤s2中，构建作物生长预测模型基于lstm的时间序列分析模型，具体的公式如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网与深...
【专利技术属性】
技术研发人员：高超，张明，石红岩，沈文佶，
申请(专利权)人：黑龙江农投大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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