【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)處理，具體為一種基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)模型預(yù)測(cè)方法。
技術(shù)介紹
1、傳統(tǒng)的農(nóng)田作物種植方法主要依賴農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和直覺，種植過程中難以精確控制環(huán)境因素和農(nóng)業(yè)管理措施，導(dǎo)致資源浪費(fèi)、產(chǎn)量不穩(wěn)定和產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和廣泛普及，利用智能感知、識(shí)別與通信技術(shù)，將農(nóng)田環(huán)境參數(shù)與互聯(lián)網(wǎng)緊密連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與傳輸。針對(duì)農(nóng)業(yè)信息化與智慧農(nóng)業(yè)的需求，通過大數(shù)據(jù)分析和算法建模，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)作物種植過程中的萌發(fā)時(shí)間和生長(zhǎng)狀態(tài)，為農(nóng)民提供科學(xué)的農(nóng)業(yè)管理決策支持。是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要成果，對(duì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程具有深遠(yuǎn)的意義。將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于農(nóng)田作物種植，實(shí)現(xiàn)智能化管理，已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
2、一、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展
3、物聯(lián)網(wǎng)（internet?of?things，iot）作為新一代信息技術(shù)的重要組成部分，通過智能感知、識(shí)別技術(shù)與普適計(jì)算等通信感知技術(shù)，將各種信息傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來而形成的一個(gè)巨大網(wǎng)絡(luò)。它實(shí)現(xiàn)了物物相連，為人與物、物與物之間的全面信息交互和無縫集成提供了可能。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷成熟和普及，其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛，包括農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。
4、二、農(nóng)業(yè)信息化與智慧農(nóng)業(yè)的需求
5、隨著全球人口的增長(zhǎng)和食品安全問題的日益突出，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代社會(huì)的需求。農(nóng)業(yè)信息化和智慧農(nóng)業(yè)的概念應(yīng)運(yùn)而生，旨在通過信息技術(shù)手段提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置、改善農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)，并促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為農(nóng)業(yè)信息化的重要支撐，為智慧農(nóng)業(yè)的
6、三、作物種植萌發(fā)預(yù)測(cè)模型的重要性
7、作物種植萌發(fā)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的第一步，也是決定作物產(chǎn)量和品質(zhì)的關(guān)鍵因素之一。傳統(tǒng)上，農(nóng)民往往依靠經(jīng)驗(yàn)和直覺來判斷作物的萌發(fā)時(shí)間和生長(zhǎng)狀態(tài)，但這種方式存在很大的不確定性和誤差。基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)預(yù)測(cè)模型，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)田環(huán)境參數(shù)，結(jié)合作物生長(zhǎng)的生物學(xué)特性和歷史數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)作物萌發(fā)時(shí)間和生長(zhǎng)狀態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。這有助于農(nóng)民提前了解作物的生長(zhǎng)情況，科學(xué)合理地安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)量。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)預(yù)測(cè)模型，通過集成無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)分析與算法模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)田環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)數(shù)據(jù)采集。這一創(chuàng)新技術(shù)不僅為農(nóng)民提供了作物生長(zhǎng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)洞察，還通過構(gòu)建復(fù)雜的生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型，能夠高度準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)作物的萌發(fā)時(shí)間、生長(zhǎng)速度和趨勢(shì)。這不僅有助于農(nóng)民根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果科學(xué)合理地安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，優(yōu)化資源配置，減少資源浪費(fèi)，還增強(qiáng)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)氣候和環(huán)境變化的適應(yīng)能力，使農(nóng)民能夠提前應(yīng)對(duì)潛在的生長(zhǎng)障礙和風(fēng)險(xiǎn)。此外，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入還推動(dòng)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化和自動(dòng)化進(jìn)程，通過遠(yuǎn)程監(jiān)控和智能控制設(shè)備，農(nóng)民可以更加便捷地管理農(nóng)田，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量。綜上所述，基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)預(yù)測(cè)模型是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的重要突破，為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和智能化管理提供了強(qiáng)有力的支持。
2、本專利技術(shù)解決現(xiàn)有技術(shù)不足采用如下技術(shù)方案：
3、一種基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)模型預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：
4、s1、數(shù)據(jù)收集
5、收集數(shù)據(jù)源，采集萌發(fā)作物的觀測(cè)數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向、降水量、土壤類型、種植方式、種子品種，數(shù)據(jù)源存儲(chǔ)在hadoop平臺(tái)中；
6、s2、數(shù)據(jù)清洗
7、檢查數(shù)據(jù)中的缺失值，通過平均值填充方式補(bǔ)全缺失值；識(shí)別并刪除異常值，同一種觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以消除不同特征之間的量綱差異；
8、s3、?特征采集?選擇觀測(cè)數(shù)據(jù)中與發(fā)芽預(yù)測(cè)相關(guān)的部分特征，通過標(biāo)簽編碼方法來實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征；
9、s4、數(shù)據(jù)集劃分
10、將清洗和預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型參數(shù)選擇超參數(shù)調(diào)優(yōu)，測(cè)試集用于評(píng)估模型的性能；
11、s5、構(gòu)建隨機(jī)森林模型
12、初始化模型使用機(jī)器學(xué)習(xí)庫scikit-learn初始化隨機(jī)森林模型；將數(shù)值型特征設(shè)置為超參數(shù)；
13、s6、模型訓(xùn)練
14、訓(xùn)練數(shù)據(jù)并構(gòu)建決策樹，每個(gè)決策樹基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一個(gè)隨機(jī)子集進(jìn)行訓(xùn)練得出；
15、s7、模型評(píng)估與調(diào)優(yōu)
16、使用驗(yàn)證集評(píng)估模型的性能，使用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索或貝葉斯優(yōu)化調(diào)整模型的超參數(shù)；
17、s8、預(yù)測(cè)
18、準(zhǔn)備新的作物種植數(shù)據(jù)，通過與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同的s2數(shù)據(jù)清洗和s3特征采集步驟，使用訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
19、與現(xiàn)有方法相比，本文所述方法的創(chuàng)新點(diǎn)主要在于其能夠更全面地考慮種植環(huán)境因素，解決決策過程中缺乏綜合考慮種植環(huán)境因素的問題，從而改進(jìn)決策的準(zhǔn)確性和質(zhì)量：
20、本專利技術(shù)不僅實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)田環(huán)境和作物生長(zhǎng)狀況，而且將收集到的數(shù)據(jù)傳輸至大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入處理和分析，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量和生長(zhǎng)狀況。作物生長(zhǎng)模型的建立：本專利技術(shù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等，建立作物生長(zhǎng)模型，能夠更真實(shí)地模擬作物生長(zhǎng)過程，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
21、本專利技術(shù)根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合農(nóng)田管理和作物生長(zhǎng)需求，為農(nóng)民提供有針對(duì)性的種植管理建議，如灌溉、施肥、病蟲害防治等，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的農(nóng)田管理。本專利技術(shù)通過合理利用資源，減少農(nóng)藥、化肥等化學(xué)品的過量使用，保護(hù)生態(tài)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)農(nóng)田的可持續(xù)性發(fā)展。
22、本專利技術(shù)通過科學(xué)合理的種植管理，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，提高農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)效益。提高農(nóng)田管理效率：本專利技術(shù)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田環(huán)境和作物生長(zhǎng)狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和管理，大大提高了農(nóng)田管理效率。本專利技術(shù)將現(xiàn)代信息技術(shù)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相結(jié)合，推動(dòng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化、智能化方向發(fā)展。
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1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)模型預(yù)測(cè)方法，其特征在于包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)模型預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述S1中定期替換觀測(cè)數(shù)據(jù)中與發(fā)芽預(yù)測(cè)相關(guān)的部分特征，通過標(biāo)簽編碼方法來實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)模型預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述S1中定期補(bǔ)充采集萌發(fā)作物的觀測(cè)數(shù)據(jù)。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)模型預(yù)測(cè)方法，其特征在于包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于物聯(lián)網(wǎng)的作物種植萌發(fā)模型預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述s1中定期替換觀測(cè)數(shù)據(jù)中與發(fā)芽...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張佳杰，李先榮，楊志浩，張鵬，范建飛，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中電萬維信息技術(shù)有限責(zé)任公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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