【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及灌溉決策技術，具體涉及基于物理過程與機器學習融合的農(nóng)田精準灌溉決策方法。
技術介紹
1、隨著全球氣候變化和人口增長，水資源的合理利用和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性成為了全球性的挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)灌溉是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中水資源消耗的主要環(huán)節(jié)，其效率直接關系到作物產(chǎn)量和水資源的可持續(xù)利用。新疆地區(qū)鹽堿化土壤廣泛分布，嚴重影響作物生長和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。傳統(tǒng)灌溉方法無法精確滿足作物水分需求，同時未能有效降低土壤鹽堿度，導致作物生長受限和水資源浪費。精準農(nóng)業(yè)灌溉技術的發(fā)展，不僅需要考慮作物的水分需求，還需要考慮如何通過灌溉措施降低土壤鹽堿度，從而提高灌溉水的利用效率，減少無效蒸發(fā)和深層滲漏，保持作物生長所需的最佳水分條件。
2、作物生長模型因其能對作物生長發(fā)育過程及其與環(huán)境的動態(tài)關系進行定量描述和預測，一直以來在精準農(nóng)業(yè)方面發(fā)揮著不可替代的作用。其能將作物的生長過程和發(fā)育描述為天氣、土壤和管理的復雜函數(shù)，很容易從植物生理的角度進行解釋。然而作物模型的眾多參數(shù)的校準通常需要耗時和資源密集型的田間試驗，但這些參數(shù)很難在不同的品種和環(huán)境條件下推廣。通常情況下，環(huán)境條件的巨大變異性，加上模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)的選擇，限制了這些模型的預測性能，在多變的環(huán)境條件下，其預測能力可能會下降。與此同時，機器學習算法以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和預測性能，在農(nóng)業(yè)領域展現(xiàn)出巨大的潛力。但由于其是“黑箱”結(jié)構(gòu)，缺乏機理性，對預測結(jié)果的可解釋性很弱，在分析作物生長過程方面具有較大的局限性。并且要提高機器學習模型的預測精度需要足夠大的數(shù)據(jù)樣本，但在作物種植生產(chǎn)過程中，往往很難獲取充足的
技術實現(xiàn)思路
1、鑒于現(xiàn)有技術中的上述缺陷或不足，期望提供一種基于物理過程與機器學習融合的農(nóng)田精準灌溉決策方法。
2、根據(jù)本申請實施例提供的技術方案，基于物理過程與機器學習融合的農(nóng)田精準灌溉決策方法，包括以下步驟,
3、s1、數(shù)據(jù)收集，收集棉花生長期間的氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、施肥灌溉數(shù)據(jù)以及棉花生長數(shù)據(jù)，得到原始數(shù)據(jù)集，使用所述原始數(shù)據(jù)集作為模型訓練和驗證的基礎，用作模型訓練的數(shù)據(jù)為訓練數(shù)據(jù)集，
4、s2、數(shù)據(jù)預處理，對所述原始數(shù)據(jù)集進行清洗、標準化和歸一化處理，獲得預處理數(shù)據(jù)以適應模型輸入要求，
5、此步驟中，原始數(shù)據(jù)集進行清洗、標準化和歸一化處理主要通過以下方法實現(xiàn)，
6、以下是一個簡單的r代碼示例，展示了一些基本的數(shù)據(jù)清洗步驟：
7、#加載必要的庫
8、library(dplyr)
9、#假設有一個名為data的數(shù)據(jù)庫
10、#用這行代碼讀取csv文件
11、#data<-read.csv("path_to_your_data.csv")
12、#查看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
13、str(data)
14、#1.處理缺失值
15、#可以選擇刪除含有缺失值的行
16、data_clean<-data[complete.cases(data),]
17、#或者用特定值填充缺失值，例如用平均值填充
18、data_clean<-data?data_clean$column_name[is.na(data_clean$column_name)]<-mean(data_clean$column_name,na.rm＝true)
19、#2.處理異常值
20、#假設我們定義異常值為超過3個標準差的數(shù)據(jù)
21、data_clean<-data_clean％>％
22、mutate(column_name＝ifelse(abs(column_name-mean(column_name,na.rm＝true))>3*sd(column_name,na.rm＝true),na,column_name))#再次填充缺失值
23、data_clean$column_name[is.na(data_clean$column_name)]<-mean(data_clean$column_name,na.rm＝true)
24、#3.刪除重復數(shù)據(jù)
25、data_clean<-data_clean％>％
26、distinct()
27、#4.格式化數(shù)據(jù)
28、#例如，將日期列轉(zhuǎn)換為日期格式
29、data_clean$date_column<-as.date(data_clean$date_column,format＝"％y-％m-％d")
30、#5.選擇需要的列
31、data_clean<-data_clean％>％
32、select(column1,column2,column3)
33、#6.保存清洗后的數(shù)據(jù)
34、write.csv(data_clean,"cleaned_data.csv",row.names＝false)數(shù)據(jù)標準化可以幫助改善模型的性能，尤其是在使用基于距離的算法時。在r中，最常見的是z-score標準化和最小-最大標準化。以下是使用r進行數(shù)據(jù)標準化的示例代碼：
35、#加載必要的庫
36、library(dplyr)
37、#假設有一個清洗后的數(shù)據(jù)庫data_clean
38、#可以用這行代碼讀取.csv文件
39、#data_clean<-read.csv("cleaned_data.csv")
40、#1.z-score標準化
41、#這種方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的形式
42、data_standardized<-data_clean％>％
43、mutate(across(where(is.numeric),scale))
44、#查看標準化后的數(shù)據(jù)
45、head(data_standardized)
46、#2.最小-最大標準化
47、#這種方法將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間
48、data_minmax_scaled<-data_clean％>％
49、mutate(across(where(is.numeric),～(.-min(.,na.rm＝true))/(max(.,na.rm＝true)-min(.,na.rm＝true))))
50、#查看最小-最大標準化后的數(shù)據(jù)
51、head(data_minmax_scaled)
52、#3.保存標準化后的數(shù)據(jù)
53、write.csv(data_standardized,"standard本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
1.基于物理過程與機器學習融合的農(nóng)田精準灌溉決策方法，其特征是,包括以下步驟,
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物理過程與機器學習融合的農(nóng)田精準灌溉決策方法，其特征是：所述氣象數(shù)據(jù)采用田間的自動氣象站收集得到，每十分鐘記錄一次數(shù)據(jù)，包括最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、相對濕度、風速、太陽輻射、降雨量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物理過程與機器學習融合的農(nóng)田精準灌溉決策方法，其特征是：所述土壤數(shù)據(jù)包括土壤容重、田間持水率、土壤水力特征參數(shù)、土壤粒徑、土壤基礎養(yǎng)分、土壤含水率、土壤含鹽量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物理過程與機器學習融合的農(nóng)田精準灌溉決策方法，其特征是：所述施肥灌溉數(shù)據(jù)是在棉花施肥灌溉時候記錄的，記錄其灌溉施肥時間和肥料用量。
【技術特征摘要】
1.基于物理過程與機器學習融合的農(nóng)田精準灌溉決策方法，其特征是,包括以下步驟,
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物理過程與機器學習融合的農(nóng)田精準灌溉決策方法，其特征是：所述氣象數(shù)據(jù)采用田間的自動氣象站收集得到，每十分鐘記錄一次數(shù)據(jù)，包括最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、相對濕度、風速、太陽輻射、降雨量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：高福奎，劉浩，孫利劍，王亞丹，宋妮，張現(xiàn)波，楊光，
申請(專利權(quán))人：中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)田灌溉研究所，
類型：發(fā)明
國別省市：
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