【技術實現步驟摘要】
基于黃芪栽培場景下的適應環境分析方法及裝置
[0001]本專利技術涉及環境監測
，尤其涉及一種基于黃芪栽培場景下的適應環境分析方法及裝置
。
技術介紹
[0002]隨著先進的科技手段的不斷涌現，特別是農業智能控制技術，為農業提供了技術支持，但為了為黃芪產業提供高效的栽培管理手段，提高黃芪的產量和品質，需要對黃芪的最佳栽培環境進行分析，以提高黃芪栽培的產量
。
[0003]現有的黃芪栽培場景下的適應環境分析技術為利用生物學
、
農業氣象學和環境監測集成各項數據，并對生長環境中的環境參數進行全方位實時監測和控制
。
實際應用中，黃芪栽培需要在不同的栽培場景下對環境參數進行反饋調整，僅考慮單一的黃芪栽培的環境參數，從而對進行黃芪栽培的適應環境分析時的準確度較低
。
技術實現思路
[0004]本專利技術提供一種基于黃芪栽培場景下的適應環境分析方法及裝置，其主要目的在于解決進行黃芪栽培的適應環境分析時的準確度較低的問題
。
[0005]為實現上述目的，本專利技術提供的一種基于黃芪栽培場景下的適應環境分析方法，包括：
[0006]S1、
獲取黃芪栽培場景的環境數據，通過預設的多維數據增強算法對所述環境數據進行數據增強處理，得到增強環境數據；
[0007]S2、
利用預設的小波變換算法提取所述增強環境數據中的核心環境特征，根據所述核心環境特征及預設的黃芪栽培環境需求構建栽培環境決策模型；
[...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.
一種基于黃芪栽培場景下的適應環境分析方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、
獲取黃芪栽培場景的環境數據，通過預設的多維數據增強算法對所述環境數據進行數據增強處理，得到增強環境數據；
S2、
利用預設的小波變換算法提取所述增強環境數據中的核心環境特征，根據所述核心環境特征及預設的黃芪栽培環境需求構建栽培環境決策模型；
S3、
獲取黃芪栽培場景的實時環境數據，利用所述栽培環境決策模型計算所述實時環境數據的栽培環境適應性概率；
S4、
根據所述栽培環境適應性概率及預設的環境適應閾值生成環境栽培策略，利用預設的有限元模型根據所述環境栽培策略進行黃芪栽培，得到有限元環境栽培場景；
S5、
根據預設的時間窗口提取所述有限元環境栽培場景的栽培環境反饋，根據所述栽培環境反饋對所述環境栽培策略進行環境優化，得到優化環境栽培策略，根據所述優化環境栽培策略確定所述黃芪栽培場景的最佳適應環境，其中所述根據所述栽培環境反饋對所述環境栽培策略進行環境優化，得到優化環境栽培策略，包括：
S51、
提取所述栽培環境反饋中的栽培環境因素值；
S52、
利用如下環境優化值計算公式根據所述栽培環境因素值計算環境優化值：其中，
Y
為所述環境優化值，
B
k
為第
k
個栽培環境因子的栽培環境因素值，
C
k
為第
k
個栽培環境因子的最佳栽培環境因素值，
δ
為環境因素調節值；
S53、
當所述環境優化值大于零時，根據所述環境栽培策略中的栽培環境因素值生成優化環境栽培策略；
S54、
當所述環境優化值小于或等于零時，對所述栽培環境因素值進行優化，得到優化栽培環境因素值，根據所述優化栽培環境因素值生成優化環境栽培策略
。2.
如權利要求1所述的基于黃芪栽培場景下的適應環境分析方法，其特征在于，所述通過預設的多維數據增強算法對所述環境數據進行數據增強處理，得到增強環境數據，包括：通過所述多維數據增強算法中的缺失值處理對所述環境數據進行缺失值處理，得到第一環境數據；通過所述多維數據增強算法中的異常值處理對所述第一環境數據進行異常值處理，得到第二環境數據；通過所述多維數據增強算法中的規范化處理對所述第二環境數據進行規范化，得到所述增強環境數據
。3.
如權利要求1所述的基于黃芪栽培場景下的適應環境分析方法，其特征在于，所述利用預設的小波變換算法提取所述增強環境數據中的核心環境特征，包括：利用所述小波變換算法對所述增強環境數據進行小波分解，得到小波層級分量系數，其中所述小波變換算法為：
其中，
c
j
為第
j
層的小波層級分量系數，
s
j
第
j
層的尺度參數，
f(t)
為第
t
時刻所述增強環境數據的時域信號，
ψ
為小波基函數，
t
為時刻，
k
為位移參數，
dt
為對
t
的微分；根據所述小波層級分量系數確定所述增強環境數據的小波變化趨勢；通過預設的小波系數閾值選取所述小波變化趨勢對應的增強環境數據作為所述核心環境特征
。4.
如權利要求1所述的基于黃芪栽培場景下的適應環境分析方法，其特征在于，所述根據所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張秀娟，侯亞光，徐道龍，焦巍，
申請(專利權)人：內蒙古科學技術研究院，
類型：發明
國別省市：
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