【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及農(nóng)業(yè)信息分析，尤其涉及一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及其方法。
技術(shù)介紹
1、農(nóng)作物種植和生長過程中與氣候環(huán)境密切相關(guān)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中容易受到自然氣象因素的影響，例如光照、水分、溫度或風(fēng)力等因素，進(jìn)而影響到農(nóng)業(yè)的正常生產(chǎn)，甚至導(dǎo)致農(nóng)業(yè)的減產(chǎn)減收。為此，通過對農(nóng)作物生長數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與分析農(nóng)作物生長過程中的氣象數(shù)據(jù)以及對生長數(shù)據(jù)的變化進(jìn)行分析，掌握農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)對提高農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)的科學(xué)性與準(zhǔn)確性成，為及時調(diào)整種植、灌溉、施肥、病蟲害防治等農(nóng)事活動，最大程度地提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量具有重要的作用；目前對于農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)的處理分析過程中存在各種冗余數(shù)據(jù)，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)氣象準(zhǔn)確度低，無法提供更為精細(xì)、精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及其方法，本專利技術(shù)能夠從細(xì)節(jié)上預(yù)測農(nóng)作物生長各個階段的氣象數(shù)據(jù)，提升時間段內(nèi)的生長數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度和可靠性，減少冗余數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，提升了農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)的處理效率。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，專利技術(shù)采用以下技術(shù)效果：
2、根據(jù)本專利技術(shù)的一個方面，本專利技術(shù)提供了一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，所述農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理方法包括如下步驟：
3、步驟1，獲取待測農(nóng)作物的歷史生長數(shù)據(jù)和歷史氣象數(shù)據(jù)，并對歷史生長數(shù)據(jù)和歷史氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取影響待測農(nóng)作物不同生長周期的歷史生長樣本數(shù)據(jù)集和歷史氣象數(shù)據(jù)樣本集；
4、步驟2，對歷史生長樣本數(shù)據(jù)集和歷史氣象數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，得到影響待測農(nóng)作物生長的農(nóng)作物氣
5、步驟3，獲取待測農(nóng)作物的實(shí)時生長數(shù)據(jù)和待測農(nóng)作物種植區(qū)域的實(shí)時氣象數(shù)據(jù)輸入農(nóng)作物氣象模型進(jìn)行分析，得到影響農(nóng)作物生長的氣象特征數(shù)據(jù)；
6、步驟4，對氣象特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理形成待測農(nóng)作物不同生長周期的氣象時序序列數(shù)據(jù)；
7、步驟5，根據(jù)所述氣象時序序列數(shù)據(jù)預(yù)測待測農(nóng)作物的生長風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢，并根據(jù)生長風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢輸出相應(yīng)的農(nóng)事活動調(diào)整建議。
8、上述方案優(yōu)選的，所述步驟2中，對歷史生長樣本數(shù)據(jù)集和歷史氣象數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練主要包括：
9、從影響待測農(nóng)作物不同生長周期內(nèi)的歷史生長數(shù)據(jù)中以及待測農(nóng)作物在該生長周期內(nèi)的歷史氣象數(shù)據(jù)中分別獲取生長參數(shù)樣本數(shù)據(jù)和氣象時序數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)；
10、從生長參數(shù)樣本數(shù)據(jù)和氣象時序數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)中分別隨機(jī)抽取若干樣本點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本集，利用多層lstm網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，得到農(nóng)作物氣象模型。
11、上述方案優(yōu)選的，隨機(jī)抽取若干樣本點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本集包括：在每個生長周期的各個時間節(jié)段內(nèi)分別從生長參數(shù)樣本數(shù)據(jù)和氣象時序數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取3-5個時間段內(nèi)的樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)，將選取的樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)匯集成訓(xùn)練樣本集。
12、上述方案優(yōu)選的，所述步驟3中，將實(shí)時生長數(shù)據(jù)和實(shí)時氣象數(shù)據(jù)輸入農(nóng)作物氣象模型進(jìn)行分析包括如下步：
13、將待測農(nóng)作物生長周期劃分為n個時間節(jié)點(diǎn)，n大于等于2，在每個時間節(jié)點(diǎn)內(nèi)隨機(jī)選擇k個生長特征數(shù)據(jù)，k大于等于20；
14、提取k個生長特征數(shù)據(jù)征分別對應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)，將生長特征數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行融合后作為輸入數(shù)據(jù)，輸入農(nóng)作物氣象模型進(jìn)行迭代優(yōu)化訓(xùn)練，獲取氣象特征數(shù)據(jù)。
15、上述方案優(yōu)選的，將生長特征數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行融合包括如下方式：將每個生長特征數(shù)據(jù)征對應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)按照時間維度進(jìn)行順次拼接或向前一個時間維度進(jìn)行插入拼接。
16、上述方案優(yōu)選的，所述步驟4，對氣象特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理處理形成待測農(nóng)作物不同生長周期的氣象時序數(shù)據(jù)包括如下步驟；對氣象特征數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失平滑處理、剔除特征數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；
17、將不同生長周期內(nèi)各個時間節(jié)點(diǎn)的實(shí)時生長數(shù)據(jù)標(biāo)注對應(yīng)的氣象特征數(shù)據(jù)并按時序進(jìn)行融合構(gòu)建待測農(nóng)作物的時序樣本生長數(shù)據(jù)，基于時序樣本生長數(shù)據(jù)選取影響待測農(nóng)作物生長的關(guān)鍵氣象因素；
18、對關(guān)鍵氣象因素進(jìn)行并行分類，對分類好的關(guān)鍵氣象因素按照時間順序輸出氣象時序數(shù)據(jù)。
19、根據(jù)本專利技術(shù)的另一個方面，本專利技術(shù)提供了一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，所述處理系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、模型構(gòu)建模塊、數(shù)據(jù)實(shí)時采集模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)預(yù)測模塊；所述數(shù)據(jù)收集模塊用于從多個渠道收集待測農(nóng)作物的歷史生長數(shù)據(jù)和歷史氣象數(shù)據(jù)；所述模型構(gòu)建模塊用于對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和訓(xùn)練形成農(nóng)作物氣象模型；數(shù)據(jù)實(shí)時采集模塊用于實(shí)時采集待測農(nóng)作物種植區(qū)域的實(shí)時生長數(shù)據(jù)和實(shí)時氣象數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)融合模塊用于將采集的實(shí)時生長數(shù)據(jù)和實(shí)時氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并將融合后的數(shù)據(jù)輸入農(nóng)作物氣象模型進(jìn)行迭代優(yōu)化訓(xùn)練，獲取氣象特征數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對氣象特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并將處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建待測農(nóng)作物的時序樣本生長數(shù)據(jù)，基于時序樣本生長數(shù)據(jù)按時間順序提取關(guān)鍵氣象因素；所述數(shù)據(jù)預(yù)測模塊根據(jù)關(guān)鍵氣象因素預(yù)測待測農(nóng)作物的生長風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢和生成農(nóng)事活動調(diào)整建議。
20、上述方案優(yōu)選的，所述處理系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)分類模塊和數(shù)據(jù)拆分與拼接模；所述數(shù)據(jù)分類模塊用于對關(guān)鍵氣象因素進(jìn)行分類整理，并將關(guān)鍵氣象因素按照時間順序生成氣象時序序列數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)預(yù)測模塊基于預(yù)測待測農(nóng)作物的生長風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢和生成農(nóng)事活動調(diào)整建議；數(shù)據(jù)拆分與拼接模用于對訓(xùn)練的實(shí)時生長數(shù)據(jù)和實(shí)時氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，將訓(xùn)練完成后的生長特征數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接融合。
21、專利技術(shù)采用了上述技術(shù)方案，專利技術(shù)具有以下技術(shù)效果：
22、(1)本專利技術(shù)通過獲取影響農(nóng)作物生長變化較大的關(guān)鍵氣象因素，從而可預(yù)測待測農(nóng)作物的生長風(fēng)險(xiǎn)，以便在各時間節(jié)點(diǎn)對農(nóng)作物生長作出農(nóng)事調(diào)整，改善農(nóng)作物生長環(huán)境，達(dá)到提升作物生長質(zhì)量和產(chǎn)量的目的，從而能實(shí)現(xiàn)對農(nóng)作物生長的作出相應(yīng)的田間管理決策，有效地提高了農(nóng)作物的生產(chǎn)活動效率，提升作物品質(zhì)，建立起一個高效、高質(zhì)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理模式。
23、(2)本專利技術(shù)能夠從細(xì)節(jié)上預(yù)測農(nóng)作物生長各個階段的氣象數(shù)據(jù)，提升時間段內(nèi)的生長數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度和可靠性，減少冗余數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，提升了農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)的處理效率以及提升了測待測農(nóng)作物的生長風(fēng)險(xiǎn)的可靠性預(yù)測。
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1.一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理方法包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述步驟2中，對歷史生長樣本數(shù)據(jù)集和歷史氣象數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練主要包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：隨機(jī)抽取若干樣本點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本集包括：在每個生長周期的各個時間節(jié)段內(nèi)分別從生長參數(shù)樣本數(shù)據(jù)和氣象時序數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取3-5個時間段內(nèi)的樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)，將選取的樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)匯集成訓(xùn)練樣本集。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述步驟3中，將實(shí)時生長數(shù)據(jù)和實(shí)時氣象數(shù)據(jù)輸入農(nóng)作物氣象模型進(jìn)行分析包括如下步：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：將生長特征數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行融合包括如下方式：將每個生長特征數(shù)據(jù)征對應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)按照時間維度進(jìn)行順次拼接或向前一個時間維度進(jìn)行插入拼接。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述步驟4，對氣象特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理處理形成待測農(nóng)作物不同生長
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述待預(yù)測農(nóng)作物的生長數(shù)據(jù)信息包括但不限于作物品種信息、育苗期、播種期、幼苗期、生長期、開花期、結(jié)果期和成熟期；所述氣象數(shù)據(jù)包括風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)、預(yù)報(bào)降雨量、降雨量數(shù)據(jù)、空氣溫濕度數(shù)據(jù)、地面溫度、日照數(shù)據(jù)、大氣壓力和總輻射數(shù)據(jù)。
8.一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述處理系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、模型構(gòu)建模塊、數(shù)據(jù)實(shí)時采集模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)預(yù)測模塊；所述數(shù)據(jù)收集模塊用于從多個渠道收集待測農(nóng)作物的歷史生長數(shù)據(jù)和歷史氣象數(shù)據(jù)；所述模型構(gòu)建模塊用于對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和訓(xùn)練形成農(nóng)作物氣象模型；數(shù)據(jù)實(shí)時采集模塊用于實(shí)時采集待測農(nóng)作物種植區(qū)域的實(shí)時生長數(shù)據(jù)和實(shí)時氣象數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)融合模塊用于將采集的實(shí)時生長數(shù)據(jù)和實(shí)時氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并將融合后的數(shù)據(jù)輸入農(nóng)作物氣象模型進(jìn)行迭代優(yōu)化訓(xùn)練，獲取氣象特征數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對氣象特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并將處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建待測農(nóng)作物的時序樣本生長數(shù)據(jù)，基于時序樣本生長數(shù)據(jù)按時間順序提取關(guān)鍵氣象因素；所述數(shù)據(jù)預(yù)測模塊根據(jù)關(guān)鍵氣象因素預(yù)測待測農(nóng)作物的生長風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢和生成農(nóng)事活動調(diào)整建議。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述處理系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)分類模塊和數(shù)據(jù)拆分與拼接模；所述數(shù)據(jù)分類模塊用于對關(guān)鍵氣象因素進(jìn)行分類整理，并將關(guān)鍵氣象因素按照時間順序生成氣象時序序列數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)預(yù)測模塊基于預(yù)測待測農(nóng)作物的生長風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢和生成農(nóng)事活動調(diào)整建議；所述數(shù)據(jù)拆分與拼接模用于對訓(xùn)練的實(shí)時生長數(shù)據(jù)和實(shí)時氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，將訓(xùn)練完成后的生長特征數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接融合。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理方法包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述步驟2中，對歷史生長樣本數(shù)據(jù)集和歷史氣象數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練主要包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：隨機(jī)抽取若干樣本點(diǎn)作為訓(xùn)練樣本集包括：在每個生長周期的各個時間節(jié)段內(nèi)分別從生長參數(shù)樣本數(shù)據(jù)和氣象時序數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取3-5個時間段內(nèi)的樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)，將選取的樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)匯集成訓(xùn)練樣本集。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述步驟3中，將實(shí)時生長數(shù)據(jù)和實(shí)時氣象數(shù)據(jù)輸入農(nóng)作物氣象模型進(jìn)行分析包括如下步：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：將生長特征數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行融合包括如下方式：將每個生長特征數(shù)據(jù)征對應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)按照時間維度進(jìn)行順次拼接或向前一個時間維度進(jìn)行插入拼接。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述步驟4，對氣象特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理處理形成待測農(nóng)作物不同生長周期的氣象時序數(shù)據(jù)包括如下步驟；對氣象特征數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失平滑處理、剔除特征數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于：所述待預(yù)測農(nóng)作物的生長數(shù)據(jù)信息包括但不限于作物品種信息、育苗期、播種期、幼苗期、生長期、開花期、結(jié)果期和成熟...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：蔣林利，李潔，吳建生，余榮川，張星，
申請(專利權(quán))人：廣西科技師范學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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