CN117694070A - 养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及农业信息技术领域，公开了养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，包括数据采集模块，用于采集土壤样品、植物样品和环境数据等相关信息，其中利用传感器、遥感技术或实地采样等方式获取数据，并进行预处理和质量控制；养分要素反演模块，该模块基于采集的数据，运用反演算法推测土壤中的养分含量，并通过对土壤样品或植物组织样品进行实验室测试或模型计算，得出养分要素的估计值。通过增设智能变量精准施肥模块，可以生成针对不同作物和土壤条件的最佳施肥方案。这有助于避免养分缺乏或过剩的问题，并提高施肥效果和作物产量，时精准的施肥决策可以避免不必要的养分浪费，减少施肥成本。
Description
技术领域
本发明涉及农业信息技术领域，具体为养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统。
背景技术
养分管理是现代农业生产中的关键环节，对作物生长和产量起着至关重要的作用。然而，传统的施肥方法常常存在养分浪费、环境污染和施肥效果不佳等问题，导致资源浪费和农业可持续性受到威胁，为了解决这些问题，近年来养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统逐渐受到关注。该系统通过采集土壤和植物样品，并利用先进的光谱、遥感和数据处理技术，可以精确地反演土壤和植物的养分含量。同时，该系统结合智能算法和模型，根据作物的需求和土壤条件，生成最优的施肥方案，实现精准施肥和养分管理。
然而，目前现有的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统还存在一些问题。首先，不能针对不同作物和土壤条件设置最佳施肥方案，导致养存在土地养分缺乏或过剩的问题。其次，系统的决策支持和可视化功能有待进一步完善，无法满足用户对决策辅助和数据分析的需求。因此，有必要提出一种新的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，以解决上述问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，解决了现有技术的变养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统不能针对不同作物和土壤条件的设置最佳施肥方案，导致养存在土地养分缺乏或过剩的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，包括：
数据采集模块，用于采集土壤样品、植物样品和环境数据等相关信息，其中利用传感器、遥感技术或实地采样等方式获取数据，并进行预处理和质量控制；
养分要素反演模块，该模块基于采集的数据，运用反演算法推测土壤中的养分含量，并通过对土壤样品或植物组织样品进行实验室测试或模型计算，得出养分要素的估计值；
数据分析与建模模块，用于对采集到的数据进行分析和建模，其中需要应用统计学方法、机器学习算法等技术，构建养分要素与其他相关因素之间的关联模型，以便进行进一步的分析和预测；
养分评估模块，用于根据反演得到的养分要素含量和其他环境因素，对土壤或植物的养分状况进行评估，其中通过与标准养分要求进行比较，判断是否存在养分缺乏或过剩的情况；
智能变量精准施肥模块，用于根据养分评估结果和作物需求，基于智能算法和专家经验，生成精准施肥建议，并考虑土壤养分状态、作物生长阶段、气象条件等因素，制定合理的施肥方案，以最大程度地提高养分利用效率和作物产量；
决策支持与可视化模块，用于提供用户友好的界面，将评估结果、施肥建议和相关数据以可视化形式展示，同时，可以提供决策支持工具，帮助用户理解评估结果、分析不同施肥方案的效果，并进行决策制定；
数据管理与更新模块，用于管理和更新系统所需的数据，包括养分要素数据库、土壤特性数据库、作物需求数据等。
优选的，所述数据采集模块包括：
土壤采集单元：用于采集土壤样品，获取土壤的物理性质、化学性质等信息；
植物采集单元，用于采集植物样品，其中包括植物的叶片、茎、根等部分，用于分析植物的营养状况和生长状态；
环境采集单元，用于采集环境数据，包括气象数据、降水量等环境因素，这些数据可以影响土壤养分的动态变化；
传感器单元，用于部署在田间或农作物上的传感器，可以实时监测土壤水分、温度、电导率等参数，提供更精确的土壤信息。
优选的，所述养分要素反演模块包括：
光谱采集单元，用于采集土壤、植被或水体的光谱数据，其中包括光谱仪、高光谱成像设备等工具进行采集，获取不同波段的光谱反射率或辐射数据；
数据预处理单元，用于对采集到的光谱数据进行预处理，包括去除噪声、校正大气影响、波段选择等操作，以提高数据质量和准确性；
特征提取单元，用于从预处理后的光谱数据中提取特征，其中包括计算光谱指数、提取波段反射率等，用于描述土壤或植被的养分相关特征；
反演模型单元，用于建立反演模型，通过将提取的特征与已知的养分含量数据进行训练，构建养分反演模型；
养分反演单元，用于利用反演模型，将特征数据输入模型，预测养分含量，并根据光谱数据和已知的养分含量建立的关系，推断未知地区或样本的养分含量。
优选的，所述数据分析与建模模块包括：
数据清洗和预处理单元，用于对原始数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等，使数据符合建模的要求；
特征选择和提取单元，用于从原始数据中选择和提取最相关的特征，以减少维度和噪声，提高模型的效果和解释性；
数据可视化单元，用于利用可视化技术将数据以图表、图像等形式展示出来，帮助用户理解数据的分布、关联性和趋势，辅助决策和模型选择；
建模算法单元，用于选择适合的建模算法，其中包括统计方法、机器学习算法或深度学习算法，用于构建预测或分类模型；
模型评估和优化单元，用于对建立的模型进行评估，使用各种指标评估模型的性能，并进行参数调优、特征选择等优化操作，提高模型的准确性和泛化能力；
模型解释和解读单元，用于对建立的模型进行解释和解读，分析模型的权重、系数、特征重要性等，帮助用户理解模型的影响因素和预测结果的解释。
优选的，所述智能变量精准施肥模块包括：
养分需求预测单元，用于根据作物类型、生长阶段、土壤养分含量等因素，预测作物对各种养分的需求量；
土壤养分检测单元，用于通过土壤采样和养分分析，获取土壤中不同养分的含量信息，其中需要使用化学分析方法、光谱技术或传感器技术进行土壤养分检测；
养分供应评估单元，用于结合土壤养分检测结果和作物养分需求预测，评估土壤中各种养分的供应情况，判断是否存在养分缺乏或过剩的问题；
施肥建议生成单元，用于根据养分需求预测和养分供应评估结果，生成精准的施肥建议；
施肥方案优化单元，用于根据实际情况对施肥建议进行优化调整，以达到最佳的施肥效果和资源利用效率；
施肥记录和管理单元，用于记录施肥方案和实施情况，建立施肥档案，以便后续的监测和评估。
优选的，所述决策支持与可视化模块包括：
数据集成和处理单元，用于将来自不同数据源的数据进行整合和处理，以便后续的决策分析和可视化展示，其中包括数据清洗、数据转换、数据格式转换等操作；
决策模型单元，用于建立决策模型，其中需要使用统计模型、机器学习模型或优化模型等方法，对数据进行分析和建模，以支持决策过程；
决策分析单元，用于对建立的决策模型进行分析和评估，通过模型的输出结果，对不同决策方案进行比较和评估，帮助决策者理解不同决策的影响和潜在风险；
可视化展示单元，用于利用可视化技术将决策分析结果以图表、图像等形式展示出来，帮助决策者直观地理解数据和模型的结果，并支持决策过程中的可视化分析；
决策支持系统单元，用于将决策模型和可视化展示结合起来，构建决策支持系统，提供用户友好的界面和交互功能，以便决策者能够方便地进行数据分析、模型操作和决策制定；
决策记录和评估单元，用于记录决策过程和结果，建立决策档案，以便后续的回顾和评估，帮助改进决策过程和提升决策质量。
优选的，所述数据管理与更新模块包括：
数据采集与收集单元，用于负责从不同的数据源中采集数据，并进行收集和整理，其中可以包括数据抓取、数据导入、数据清洗等操作；
数据存储与管理单元，用于存储和管理采集到的数据，其中包括使用数据库系统或数据仓库来进行数据的持久化存储，并建立适当的数据结构和索引以提高数据查询和访问的效率；
数据更新与同步单元，用于负责定期或实时地更新和同步数据，其中包括定时任务、事件触发或实时流数据处理等方式，确保数据的及时性和准确性；
数据质量与验证单元，用于对采集到的数据进行质量检查和验证，包括数据完整性、一致性、准确性等方面的检查；
数据备份与恢复单元，用于进行数据备份和恢复操作，以确保数据的安全性和可靠性；
数据权限与访问控制单元，用于管理数据的访问权限，确保只有授权的用户可以对数据进行访问和操作。
优选的，还包括用户管理与反馈模块，用于管理用户信息、权限和反馈。
优选的，还包括智能控制模块，用于将反演评估和施肥决策与自动化控制技术结合，实现智能化的施肥操作，自动调节施肥装置的施肥量和施肥时间。
优选的，还包括云平台模块，用于将系统部署在云平台上，实现数据存储、计算和共享，提供灵活、可扩展的服务和应用接口。
本发明提供了养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统。
具备以下有益效果：
1、本发明通过增设智能变量精准施肥模块，可以生成针对不同作物和土壤条件的最佳施肥方案。这有助于避免养分缺乏或过剩的问题，并提高施肥效果和作物产量，且精准的施肥决策可以避免不必要的养分浪费，减少施肥成本。同时，合理施肥还可以降低对环境的负面影响，减少土壤和水体污染，实现可持续农业发展。
2、本发明通过增设决策支持与可视化模块，可以提供相关的决策模型和算法，帮助用户进行数据分析和决策制定。这可以帮助农民或农业专家更好地理解数据和模型的结果，并从中获取决策洞察，同时可视化模块将数据和模型的结果以图表、图像等形式展示出来，使复杂的数据和模型结果变得直观易懂。这有助于用户更好地理解和分析数据，支持决策过程中的可视化分析。
附图说明
图1为本发明的总流程图；
图2为本发明的数据采集模块流程图；
图3为本发明的养分要素反演模块流程图；
图4为本发明的数据分析与建模模块流程图；
图5为本发明的智能变量精准施肥模块流程图；
图6为本发明的决策支持与可视化模块流程图；
图7为本发明的数据管理与更新模块流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明说明书附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
请参阅附图1－附图7，本发明实施例提供养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，包括：
数据采集模块，用于采集土壤样品、植物样品和环境数据等相关信息，其中利用传感器、遥感技术或实地采样等方式获取数据，并进行预处理和质量控制；
具体地，数据采集模块可以自动从不同的数据源(如土壤样品、植物样品、气象数据等)中采集所需的数据，避免了人工收集数据的繁琐和耗时过程。这有助于提高数据采集的效率和准确性。
数据采集模块包括：
土壤采集单元：用于采集土壤样品，获取土壤的物理性质、化学性质等信息；
植物采集单元，用于采集植物样品，其中包括植物的叶片、茎、根等部分，用于分析植物的营养状况和生长状态；
环境采集单元，用于采集环境数据，包括气象数据、降水量等环境因素，这些数据可以影响土壤养分的动态变化。
养分要素反演模块，该模块基于采集的数据，运用反演算法推测土壤中的养分含量，并通过对土壤样品或植物组织样品进行实验室测试或模型计算，得出养分要素的估计值；
数据分析与建模模块，用于对采集到的数据进行分析和建模，其中需要应用统计学方法、机器学习算法等技术，构建养分要素与其他相关因素之间的关联模型，以便进行进一步的分析和预测；
具体地，数据分析与建模模块可以对采集到的数据进行解读和分析，揭示数据中的规律和趋势。通过统计分析、机器学习和数据挖掘等方法，可以发现潜在的关联性和模式，为后续的养分反演和施肥决策提供科学依据。
数据分析与建模模块包括：
数据清洗和预处理单元，用于对原始数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等，使数据符合建模的要求；
特征选择和提取单元，用于从原始数据中选择和提取最相关的特征，以减少维度和噪声，提高模型的效果和解释性；
数据可视化单元，用于利用可视化技术将数据以图表、图像等形式展示出来，帮助用户理解数据的分布、关联性和趋势，辅助决策和模型选择；
建模算法单元，用于选择适合的建模算法，其中包括统计方法、机器学习算法或深度学习算法，用于构建预测或分类模型；
模型评估和优化单元，用于对建立的模型进行评估，使用各种指标评估模型的性能，并进行参数调优、特征选择等优化操作，提高模型的准确性和泛化能力；
模型解释和解读单元，用于对建立的模型进行解释和解读，分析模型的权重、系数、特征重要性等，帮助用户理解模型的影响因素和预测结果的解释。
养分评估模块，用于根据反演得到的养分要素含量和其他环境因素，对土壤或植物的养分状况进行评估，其中通过与标准养分要求进行比较，判断是否存在养分缺乏或过剩的情况；
具体地，养分评估模块可以通过对土壤和植物样品的养分含量分析，评估作物当前的养分状态。基于作物的生长阶段和需求，结合土壤特性和环境条件，可以判断作物的养分供需匹配情况，帮助农民了解作物是否存在养分缺乏或过量的问题。
养分要素反演模块包括：
光谱采集单元，用于采集土壤、植被或水体的光谱数据，其中包括光谱仪、高光谱成像设备等工具进行采集，获取不同波段的光谱反射率或辐射数据；
数据预处理单元，用于对采集到的光谱数据进行预处理，包括去除噪声、校正大气影响、波段选择等操作，以提高数据质量和准确性；
特征提取单元，用于从预处理后的光谱数据中提取特征，其中包括计算光谱指数、提取波段反射率等，用于描述土壤或植被的养分相关特征；
反演模型单元，用于建立反演模型，通过将提取的特征与已知的养分含量数据进行训练，构建养分反演模型；
养分反演单元，用于利用反演模型，将特征数据输入模型，预测养分含量，并根据光谱数据和已知的养分含量建立的关系，推断未知地区或样本的养分含量。
智能变量精准施肥模块，用于根据养分评估结果和作物需求，基于智能算法和专家经验，生成精准施肥建议，并考虑土壤养分状态、作物生长阶段、气象条件等因素，制定合理的施肥方案，以最大程度地提高养分利用效率和作物产量；
具体地，智能变量精准施肥模块可以根据养分评估结果和作物需求，生成精确的施肥方案。通过考虑土壤特性、作物品种、生长阶段、气象条件等多个因素，实现针对性地施肥，避免养分浪费和环境污染，同时满足作物的养分需求。
智能变量精准施肥模块包括：
养分需求预测单元，用于根据作物类型、生长阶段、土壤养分含量等因素，预测作物对各种养分的需求量；
土壤养分检测单元，用于通过土壤采样和养分分析，获取土壤中不同养分的含量信息，其中需要使用化学分析方法、光谱技术或传感器技术进行土壤养分检测；
养分供应评估单元，用于结合土壤养分检测结果和作物养分需求预测，评估土壤中各种养分的供应情况，判断是否存在养分缺乏或过剩的问题；
施肥建议生成单元，用于根据养分需求预测和养分供应评估结果，生成精准的施肥建议；
施肥方案优化单元，用于根据实际情况对施肥建议进行优化调整，以达到最佳的施肥效果和资源利用效率；
施肥记录和管理单元，用于记录施肥方案和实施情况，建立施肥档案，以便后续的监测和评估。
决策支持与可视化模块，用于提供用户友好的界面，将评估结果、施肥建议和相关数据以可视化形式展示，同时，可以提供决策支持工具，帮助用户理解评估结果、分析不同施肥方案的效果，并进行决策制定；
决策支持与可视化模块包括：
数据集成和处理单元，用于将来自不同数据源的数据进行整合和处理，以便后续的决策分析和可视化展示，其中包括数据清洗、数据转换、数据格式转换等操作；
决策模型单元，用于建立决策模型，其中需要使用统计模型、机器学习模型或优化模型等方法，对数据进行分析和建模，以支持决策过程；
决策分析单元，用于对建立的决策模型进行分析和评估，通过模型的输出结果，对不同决策方案进行比较和评估，帮助决策者理解不同决策的影响和潜在风险；
可视化展示单元，用于利用可视化技术将决策分析结果以图表、图像等形式展示出来，帮助决策者直观地理解数据和模型的结果，并支持决策过程中的可视化分析；
决策支持系统单元，用于将决策模型和可视化展示结合起来，构建决策支持系统，提供用户友好的界面和交互功能，以便决策者能够方便地进行数据分析、模型操作和决策制定；
决策记录和评估单元，用于记录决策过程和结果，建立决策档案，以便后续的回顾和评估，帮助改进决策过程和提升决策质量。
数据管理与更新模块，用于管理和更新系统所需的数据，包括养分要素数据库、土壤特性数据库、作物需求数据等。
数据管理与更新模块包括：
数据采集与收集单元，用于负责从不同的数据源中采集数据，并进行收集和整理，其中可以包括数据抓取、数据导入、数据清洗等操作；
数据存储与管理单元，用于存储和管理采集到的数据，其中包括使用数据库系统或数据仓库来进行数据的持久化存储，并建立适当的数据结构和索引以提高数据查询和访问的效率；
数据更新与同步单元，用于负责定期或实时地更新和同步数据，其中包括定时任务、事件触发或实时流数据处理等方式，确保数据的及时性和准确性；
数据质量与验证单元，用于对采集到的数据进行质量检查和验证，包括数据完整性、一致性、准确性等方面的检查；
数据备份与恢复单元，用于进行数据备份和恢复操作，以确保数据的安全性和可靠性；
数据权限与访问控制单元，用于管理数据的访问权限，确保只有授权的用户可以对数据进行访问和操作。
还包括用户管理与反馈模块，用于管理用户信息、权限和反馈。
还包括智能控制模块，用于将反演评估和施肥决策与自动化控制技术结合，实现智能化的施肥操作，自动调节施肥装置的施肥量和施肥时间。
还包括云平台模块，用于将系统部署在云平台上，实现数据存储、计算和共享，提供灵活、可扩展的服务和应用接口。
综上所述，本发明通过增设智能变量精准施肥模块，可以生成针对不同作物和土壤条件的最佳施肥方案。这有助于避免养分缺乏或过剩的问题，并提高施肥效果和作物产量，且精准的施肥决策可以避免不必要的养分浪费，减少施肥成本。同时，合理施肥还可以降低对环境的负面影响，减少土壤和水体污染，实现可持续农业发展，且通过增设决策支持与可视化模块，可以提供相关的决策模型和算法，帮助用户进行数据分析和决策制定。这可以帮助农民或农业专家更好地理解数据和模型的结果，并从中获取决策洞察，同时可视化模块将数据和模型的结果以图表、图像等形式展示出来，使复杂的数据和模型结果变得直观易懂。这有助于用户更好地理解和分析数据，支持决策过程中的可视化分析。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集土壤样品、植物样品和环境数据等相关信息，其中利用传感器、遥感技术或实地采样等方式获取数据，并进行预处理和质量控制；
养分要素反演模块，该模块基于采集的数据，运用反演算法推测土壤中的养分含量，并通过对土壤样品或植物组织样品进行实验室测试或模型计算，得出养分要素的估计值；
数据分析与建模模块，用于对采集到的数据进行分析和建模，其中需要应用统计学方法、机器学习算法等技术，构建养分要素与其他相关因素之间的关联模型，以便进行进一步的分析和预测；
养分评估模块，用于根据反演得到的养分要素含量和其他环境因素，对土壤或植物的养分状况进行评估，其中通过与标准养分要求进行比较，判断是否存在养分缺乏或过剩的情况；
智能变量精准施肥模块，用于根据养分评估结果和作物需求，基于智能算法和专家经验，生成精准施肥建议，并考虑土壤养分状态、作物生长阶段、气象条件等因素，制定合理的施肥方案，以最大程度地提高养分利用效率和作物产量；
决策支持与可视化模块，用于提供用户友好的界面，将评估结果、施肥建议和相关数据以可视化形式展示，同时，可以提供决策支持工具，帮助用户理解评估结果、分析不同施肥方案的效果，并进行决策制定；
数据管理与更新模块，用于管理和更新系统所需的数据，包括养分要素数据库、土壤特性数据库、作物需求数据等。
2.根据权利要求1所述的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
土壤采集单元，用于采集土壤样品，获取土壤的物理性质、化学性质等信息；
植物采集单元，用于采集植物样品，其中包括植物的叶片、茎、根等部分，用于分析植物的营养状况和生长状态；
环境采集单元，用于采集环境数据，包括气象数据、降水量等环境因素，这些数据可以影响土壤养分的动态变化；
传感器单元，用于部署在田间或农作物上的传感器，可以实时监测土壤水分、温度、电导率等参数，提供更精确的土壤信息。
3.根据权利要求1所述的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，所述养分要素反演模块包括：
光谱采集单元，用于采集土壤、植被或水体的光谱数据，其中包括光谱仪、高光谱成像设备等工具进行采集，获取不同波段的光谱反射率或辐射数据；
数据预处理单元，用于对采集到的光谱数据进行预处理，包括去除噪声、校正大气影响、波段选择等操作，以提高数据质量和准确性；
特征提取单元，用于从预处理后的光谱数据中提取特征，其中包括计算光谱指数、提取波段反射率等，用于描述土壤或植被的养分相关特征；
反演模型单元，用于建立反演模型，通过将提取的特征与已知的养分含量数据进行训练，构建养分反演模型；
养分反演单元，用于利用反演模型，将特征数据输入模型，预测养分含量，并根据光谱数据和已知的养分含量建立的关系，推断未知地区或样本的养分含量。
4.根据权利要求1所述的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，所述数据分析与建模模块包括：
数据清洗和预处理单元，用于对原始数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等，使数据符合建模的要求；
特征选择和提取单元，用于从原始数据中选择和提取最相关的特征，以减少维度和噪声，提高模型的效果和解释性；
数据可视化单元，用于利用可视化技术将数据以图表、图像等形式展示出来，帮助用户理解数据的分布、关联性和趋势，辅助决策和模型选择；
建模算法单元，用于选择适合的建模算法，其中包括统计方法、机器学习算法或深度学习算法，用于构建预测或分类模型；
模型评估和优化单元，用于对建立的模型进行评估，使用各种指标评估模型的性能，并进行参数调优、特征选择等优化操作，提高模型的准确性和泛化能力；
模型解释和解读单元，用于对建立的模型进行解释和解读，分析模型的权重、系数、特征重要性等，帮助用户理解模型的影响因素和预测结果的解释。
5.根据权利要求1所述的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，所述智能变量精准施肥模块包括：
养分需求预测单元，用于根据作物类型、生长阶段、土壤养分含量等因素，预测作物对各种养分的需求量；
土壤养分检测单元，用于通过土壤采样和养分分析，获取土壤中不同养分的含量信息，其中需要使用化学分析方法、光谱技术或传感器技术进行土壤养分检测；
养分供应评估单元，用于结合土壤养分检测结果和作物养分需求预测，评估土壤中各种养分的供应情况，判断是否存在养分缺乏或过剩的问题；
施肥建议生成单元，用于根据养分需求预测和养分供应评估结果，生成精准的施肥建议；
施肥方案优化单元，用于根据实际情况对施肥建议进行优化调整，以达到最佳的施肥效果和资源利用效率；
施肥记录和管理单元，用于记录施肥方案和实施情况，建立施肥档案，以便后续的监测和评估。
6.根据权利要求1所述的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，所述决策支持与可视化模块包括：
数据集成和处理单元，用于将来自不同数据源的数据进行整合和处理，以便后续的决策分析和可视化展示，其中包括数据清洗、数据转换、数据格式转换等操作；
决策模型单元，用于建立决策模型，其中需要使用统计模型、机器学习模型或优化模型等方法，对数据进行分析和建模，以支持决策过程；
决策分析单元，用于对建立的决策模型进行分析和评估，通过模型的输出结果，对不同决策方案进行比较和评估，帮助决策者理解不同决策的影响和潜在风险；
可视化展示单元，用于利用可视化技术将决策分析结果以图表、图像等形式展示出来，帮助决策者直观地理解数据和模型的结果，并支持决策过程中的可视化分析；
决策支持系统单元，用于将决策模型和可视化展示结合起来，构建决策支持系统，提供用户友好的界面和交互功能，以便决策者能够方便地进行数据分析、模型操作和决策制定；
决策记录和评估单元，用于记录决策过程和结果，建立决策档案，以便后续的回顾和评估，帮助改进决策过程和提升决策质量。
7.根据权利要求1所述的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，所述数据管理与更新模块包括：
数据采集与收集单元，用于负责从不同的数据源中采集数据，并进行收集和整理，其中可以包括数据抓取、数据导入、数据清洗等操作；
数据存储与管理单元，用于存储和管理采集到的数据，其中包括使用数据库系统或数据仓库来进行数据的持久化存储，并建立适当的数据结构和索引以提高数据查询和访问的效率；
数据更新与同步单元，用于负责定期或实时地更新和同步数据，其中包括定时任务、事件触发或实时流数据处理等方式，确保数据的及时性和准确性；
数据质量与验证单元，用于对采集到的数据进行质量检查和验证，包括数据完整性、一致性、准确性等方面的检查；
数据备份与恢复单元，用于进行数据备份和恢复操作，以确保数据的安全性和可靠性；
数据权限与访问控制单元，用于管理数据的访问权限，确保只有授权的用户可以对数据进行访问和操作。
8.根据权利要求1所述的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，还包括用户管理与反馈模块，用于管理用户信息、权限和反馈。
9.根据权利要求1所述的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，还包括智能控制模块，用于将反演评估和施肥决策与自动化控制技术结合，实现智能化的施肥操作，自动调节施肥装置的施肥量和施肥时间。
10.根据权利要求1所述的养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统，其特征在于，还包括云平台模块，用于将系统部署在云平台上，实现数据存储、计算和共享，提供灵活、可扩展的服务和应用接口。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410027044.7A CN117694070A (zh) | 2024-01-09 | 2024-01-09 | 养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410027044.7A CN117694070A (zh) | 2024-01-09 | 2024-01-09 | 养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117694070A true CN117694070A (zh) | 2024-03-15 |
Family
ID=90160907
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410027044.7A Pending CN117694070A (zh) | 2024-01-09 | 2024-01-09 | 养分要素反演评估与智能变量精准施肥决策系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117694070A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117910659A (zh) * | 2024-03-18 | 2024-04-19 | 陕西省环境监测中心站 | 基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法 |
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2024
- 2024-01-09 CN CN202410027044.7A patent/CN117694070A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117910659A (zh) * | 2024-03-18 | 2024-04-19 | 陕西省环境监测中心站 | 基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法 |
| CN117910659B (zh) * | 2024-03-18 | 2024-05-28 | 陕西省环境监测中心站 | 基于数据融合算法的土壤环境管理系统及方法 |
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