CN118153784B - 基于多源数据的农产品信息自动更新方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及信息更新技术领域，尤其涉及一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法及系统。该方法包括以下步骤：获取农产品区域传感数据并进行传感空间融合，获得农产品区域传感网络；对农产品区域传感网络进行农产品成长评估，获得农产品评估数据；获取农产品区域遥感数据并进行区域水浸风险评估，获得区域水浸风险数据；对农产品评估数据进行农产品生长偏移估计，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务；根据区域水浸风险数据以及农产品区域高程数据进行风降险策略分析，从而获得风险区域降险策略。本发明能够实现农产品信息的全面、准确和及时的更新。

Description

基于多源数据的农产品信息自动更新方法及系统

技术领域

本发明涉及信息更新技术领域，尤其涉及一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法及系统。

背景技术

多源数据（multi-source data）是指来源于多个不同渠道或类型的数据。这些数据可能包括但不限于：设备数据、数据库数据如工艺规程、工艺参数等存储在数据库中的数据。多源数据的应用和重要性在于它们能够提供更全面、准确的信息，通过数据融合技术可以将这些来自不同源的数据进行优化合成，从而获得比单一信息源更精确和完整的估计和判断。数据融合的过程包括但不限于数据的检测、关联、估计与合并，以及状态识别、结果评估和预测等步骤。通过数据融合，可以提高信息的准确性和全面性，降低信息的不确定性，提高系统的可靠性和实时性。当前，农业生产信息化已成为提高农产品生产效率、质量和市场竞争力的关键因素。然而，传统的农产品信息管理系统存在着数据更新不及时的问题，导致农民和管理部门无法及时获取到最新的农产品信息。

发明内容

基于此，本发明有必要提供一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取农产品区域传感数据，并对农产品区域传感数据进行分种类传感空间融合，从而获得农产品区域传感网络；

步骤S2：对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，从而获得区域农产品特征数据，并对区域农产品特征数据进行农产品成长评估，从而获得农产品评估数据；

步骤S3：获取农产品区域遥感数据，并根据农产品区域遥感数据进行区域地理高程分析，从而获得农产品区域高程数据；根据农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行区域水浸风险评估，从而获得区域水浸风险数据；

步骤S4：对农产品评估数据进行农产品生长预测，从而获得农产品生长预测数据；根据区域水浸风险数据对农产品生长预测数据进行农产品生长偏移估计，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务；

步骤S5：根据区域水浸风险数据以及农产品区域高程数据进行风险区域降险策略分析，从而获得风险区域降险策略，并上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务。

本发明通过获取传感数据并实现空间融合，可以实时监测农产品生长环境的关键指标，如土壤湿度、温度、光照等，帮助农民和管理部门及时了解农作物的生长情况。传感空间融合可以整合多种传感器数据，从而提高数据的准确性和完整性，减少了数据来源单一性带来的局限，使得获取的信息更加全面和可靠。通过特征提取和成长评估，可以对农产品的生长状态进行精准评估，包括生长速率、健康程度、可能存在的疾病或虫害等，帮助农民和管理部门及时采取措施进行管理和保护。获得的区域农产品特征数据和评估数据提供了可靠的决策依据，可以帮助农业管理部门制定针对性的种植管理计划，提高生产效率和农产品质量。利用遥感数据和高程分析可以识别农产品生长环境中的风险因素，如地形变化、水浸风险等，有助于及时采取措施降低风险。获得的高程数据和水浸风险数据为灾害防范提供了科学依据，可以根据实际情况制定相应的预防措施，减少自然灾害对农产品生产的影响。通过对评估数据进行生长预测和偏移估计，系统可以实现对农产品生长的精准预测，有助于调整种植计划和管理措施，保障生产稳定性。生长预测和偏移估计为农产品管理提供了科学依据，使得管理部门可以更加精准地制定管理策略和应对措施，提高管理的可操作性和效果。风险区域降险策略分析可以有效降低自然灾害对农产品生产的影响，如采取合理的排水措施、调整种植结构等，提高农产品生产的稳定性和抗灾能力。通过分析风险区域并制定降险策略，可以优化资源配置和生产布局，提高资源利用率，降低生产成本，增强农产品市场竞争力。

可选地，步骤S1具体为：

步骤S11：获取农产品区域传感数据；

步骤S12：对农产品区域传感数据进行土壤电导率测量特征提取以及传感器空间特征提取，从而获得土壤电导率测量数据以及传感器空间数据；

步骤S13：根据土壤电导率测量数据进行土壤类型分类，从而获得土壤分类数据；

步骤S14：根据传感器空间数据构建区域空间坐标系；

步骤S15：基于区域空间坐标系对农产品区域传感数据进行区域传感数据融合，从而获得区域传感空间，并根据土壤分类数据对区域传感空间进行土壤类型标记，从而获得农产品区域传感网络。

本发明通过获取传感数据，可以实时监测农产品生长环境的关键指标，如土壤湿度、温度、光照等，帮助农民和管理部门及时了解农作物的生长情况。通过提取土壤电导率测量特征和传感器空间特征，可以更深入地理解土壤和环境的变化情况，为后续的土壤类型分类和数据融合提供基础。通过土壤电导率测量数据进行土壤类型分类，可以根据不同土壤类型的特性调整种植方案和施肥策略，提高土壤利用效率和农产品产量。构建区域空间坐标系有助于整合不同传感器采集的数据，将空间信息和传感数据关联起来，为后续的数据融合和分析提供基础。通过对农产品区域传感数据进行区域传感数据融合，可以将不同传感器采集的数据整合起来，获得更全面、准确的农业生产信息，为农业管理决策提供科学依据。

可选地，步骤S2具体为：

步骤S21：对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，从而获得区域农产品特征数据；

步骤S22：根据区域农产品特征数据进行农产品种类划分，从而获得陆生农产品特征数据以及水生农产品特征数据；

步骤S23：获取农产品生长规则，其中农产品生长规则包括农产品适宜生长温度区间、农产品生长周期、农产品适宜生存土壤条件、农产品标准成熟高度以及农产品适宜生存盐度条件；

步骤S24：根据农产品生长规则对陆生农产品特征数据进行陆生农产品成长评估，从而获得陆生农产品评估数据；

步骤S25：根据农产品生长规则对水生农产品特征数据进行水生农产品成长评估，从而获得水生农产品评估数据；

步骤S26：将陆生农产品评估数据以及水生农产品评估数据进行数据合并，从而获得农产品评估数据。

本发明通过提取农产品区域传感网络的特征，可以获取关于农作物生长环境、生长状态等方面的数据，为后续的农产品分类和评估提供基础。根据区域农产品特征数据进行农产品种类划分，可以将农作物分为陆生和水生两类，有助于针对不同类型的农产品采取相应的管理和监测措施。获取农产品生长规则包括了解农作物适宜的生长温度、生长周期、适宜生存土壤条件、标准成熟高度以及适宜生存盐度条件等关键信息，为评估农产品生长提供基础数据。根据农产品生长规则对陆生农产品特征数据进行评估，可以评估农作物在特定条件下的生长情况，为农民提供种植管理建议。对水生农产品特征数据进行评估有助于了解水生作物在不同环境条件下的生长情况，为水产养殖管理提供指导。将陆生和水生农产品的评估数据合并，可以提供全面的农产品生长情况分析，帮助农民和管理者更好地了解农业生产的状况，做出相应的决策。

可选地，步骤S24具体为：

步骤S241：根据农产品生长规则对陆生农产品特征数据进行生长阶段分类，从而获得发育阶段陆生农产品数据以及成熟阶段陆生农产品数据；

步骤S242：根据农产品生长规则对成熟阶段陆生农产品数据进行成熟高度分类，从而获得健康成熟陆生农产品数据以及不健康成熟陆生农产品数据；

步骤S243：根据发育阶段陆生农产品数据对健康成熟陆生农产品数据以及不健康成熟陆生农产品数据分别进行农产品生长曲线可视化，从而获得健康陆生农产品生长曲线集以及不健康陆生农产品生长曲线集；

步骤S244：根据健康陆生农产品生长曲线集进行统计分析，从而获得陆生农产品健康生长曲线基准数据；

步骤S245：根据陆生农产品健康生长曲线基准数据对不健康陆生农产品生长曲线集进行生长曲线评估，从而获得不健康陆生农产品评估数据；根据陆生农产品健康生长曲线基准数据对健康陆生农产品生长曲线集进行生长曲线评估，从而获得健康陆生农产品评估数据；

步骤S246：将健康陆生农产品评估数据以及不健康陆生农产品评估数据进行数据合并，从而获得陆生农产品评估数据。

本发明将陆生农产品按照生长阶段进行分类，有助于了解农作物的生长发育过程，为后续的评估和管理提供基础数据。将成熟阶段的陆生农产品按照成熟高度进行分类，有助于区分健康和不健康的农作物，为后续的评估和管理提供数据支持。将发育阶段的农产品数据进行生长曲线可视化，可以直观地展示不同类型农作物的生长情况，为后续分析提供直观依据。对健康农产品生长曲线集进行统计分析，有助于建立健康农产品的生长曲线基准数据，为评估提供参考标准。根据健康农产品生长曲线基准数据，对不健康农产品生长曲线集进行评估，进一步区分健康和不健康的农作物。将健康和不健康农产品评估数据进行合并，可以得到全面的陆生农产品评估数据，为农业生产提供综合参考。

可选地，步骤S25具体为：

步骤S251：对水生农产品特征数据进行水生环境特征提取以及水生农产品生长特征提取，从而获得水生环境数据以及水生农产品生长数据；

步骤S252：根据农产品生长规则对水生环境数据进行环境偏差分析，从而获得水生环境偏差数据；

步骤S253：对水生环境偏差数据进行偏差项统计，从而获得环境偏差项数据，并对环境偏差项数据进行偏差项阈值统计，从而获得环境偏差项阈值；

步骤S254：根据环境偏差项阈值对水生环境数据进行分类计算，从而获得良好水生环境数据以及不良水生环境数据；

步骤S255：根据农产品生长规则对水生农产品生长数据进行农产品生长评估，从而获得健康水生农产品生长数据以及不健康水生农产品生长数据；

步骤S256：对良好水生环境数据以及健康水生农产品生长数据进行数据关联，从而获得良好水生农产品成长数据；对不良水生环境数据以及不健康水生农产品生长数据进行数据关联，从而获得不良好水生农产品成长数据；

步骤S257：将不良好水生农产品成长数据以及良好水生农产品成长数据进行数据合并，从而获得水生农产品评估数据。

本发明通过提取水域环境的特征数据，如水质、温度、光照等，为后续的分析提供数据基础。提取水生农产品的生长特征数据，如生长速率、生长周期等，用于评估农产品的健康状况和生长情况。通过分析水生环境数据，检测环境中可能存在的偏差或异常情况，为后续的评估提供参考。统计水生环境数据中的偏差项，例如异常水质、异常温度等。设定环境偏差项的阈值，用于判断环境是否良好或不良。根据设定的偏差项阈值，对水生环境数据进行分类计算，将环境分为良好和不良两类，为后续的农产品生长评估提供基础。根据农产品生长规则，对水生农产品的生长数据进行评估，区分健康和不健康的农产品，为后续的管理和改进提供依据。将良好水生环境数据与健康水生农产品生长数据进行关联，以及将不良水生环境数据与不健康水生农产品生长数据进行关联，从而得到水生农产品的成长情况数据，为评估提供更全面的信息。将不良好水生农产品成长数据和良好水生农产品成长数据进行合并，得到全面的水生农产品评估数据，为农业生产提供综合参考。

可选地，步骤S3具体为：

步骤S31：获取农产品区域遥感数据；

步骤S32：对农产品区域遥感数据进行云层去除，从而获得优化农产品区域遥感数据；

步骤S33：对优化农产品区域遥感数据进行植被指数特征提取以及水体特征提取，从而获得植被指数数据以及水体遥感数据；

步骤S34：根据植被指数数据以及水体遥感数据对优化农产品区域遥感数据进行产品区域划分，从而获得水生农产品区域遥感数据以及陆生农产品区域遥感数据；

步骤S35：对优化农产品区域遥感数据进行地理高程特征提取，从而获得地理高程数据，并根据水生农产品区域遥感数据以及陆生农产品区域遥感数据对地理高程数据进行农产品区域标记，从而获得农产品区域高程数据；

步骤S36：根据农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行区域水浸风险评估，从而获得区域水浸风险数据。

本发明获取农产品种植区域的遥感数据，包括地表覆盖、植被状况、水体分布等信息，为后续分析提供基础数据。通过去除遥感图像中的云层等干扰因素，优化农产品区域的遥感数据质量，确保后续分析的准确性和可靠性。提取农产品区域的植被指数数据，如NDVI（归一化植被指数），反映植被覆盖程度和生长状态。提取水体遥感数据，包括水域分布、水质情况等信息，为农产品种植区域的水文环境分析提供数据支持。基于植被指数数据和水体遥感数据，对农产品区域进行划分，区分出水生农产品区域和陆生农产品区域，为后续分析和管理提供区域划分依据。提取农产品区域的地理高程数据，如海拔高度等，为后续的水浸风险评估提供基础数据。根据水生和陆生农产品区域的遥感数据，对地理高程数据进行标记，以区分不同区域的地形特征和风险情况。结合农产品区域传感网络数据和地理高程数据，对区域内可能出现的水浸风险进行评估，提供预警和决策支持，帮助农民和管理者及时采取措施应对可能的水灾风险。

可选地，步骤S36具体为：

步骤S361：基于农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行高程数据整合，从而获得农产品区域地理数据；

步骤S362：根据农产品区域地理数据构建水浸风险模型；

步骤S363；对农产品区域传感网络进行水体特征提取，从而获得区域水体传感数据，并根据区域水体传感数据以及水体遥感数据进行数据融合，从而获得水体综合数据；

步骤S364；通过水浸风险模型对水体综合数据进行水浸风险预测，从而获得水浸风险预测数据；

步骤S365：根据水浸风险预测数据对农产品区域地理数据进行地理空间关联，从而获得区域水浸风险数据。

本发明结合农产品区域传感网络和高程数据，可以获取到更为精确的地理数据，包括地形起伏、地势变化等信息，为后续的水浸风险模型构建提供基础数据支持。基于农产品区域地理数据，构建水浸风险模型，通过对地理数据进行分析和建模，可以准确评估不同区域的水浸风险程度，为风险管控和应对提供科学依据。通过对农产品区域传感网络进行水体特征提取，获取到水域相关的传感数据，如水位、水质等信息。将区域水体传感数据与水体遥感数据进行融合，综合考虑多种数据来源，获取更为全面和准确的水体综合数据，为水浸风险评估提供更可靠的数据基础。基于水体综合数据，通过水浸风险模型进行预测分析，可以准确预测未来可能发生的水浸风险情况，为防范和准备工作提供提前预警。根据水浸风险预测数据与农产品区域地理数据的地理空间关联分析，可以将水浸风险评估结果与具体地理位置进行关联，明确不同区域的风险程度，为决策者提供更直观、可操作的信息支持。

可选地，步骤S4具体为：

步骤S41：对农产品评估数据进行农产品生长预测，从而获得农产品生长预测数据；

步骤S42：根据农产品评估数据以及农产品生长规则进行蒙特卡罗水浸模拟，从而获得农产品水浸模拟数据，并根据水浸模拟数据进行统计分析，从而获得水浸影响因子；

步骤S43：对区域水浸风险数据以及农产品生长预测数据进行空间叠加，从而获得空间叠加数据；

步骤S44：根据水浸影响因子以及空间叠加数据构建农产品生长偏移预测模型；

步骤S45：根据农产品生长偏移预测模型对空间叠加数据进行农产品生长偏移预测，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务。

本发明对农产品评估数据进行生长预测，有助于农业管理者了解农产品生长的趋势和潜在产量，提前做好生产安排和资源调配。基于农产品评估数据和生长规则，进行水浸模拟，通过蒙特卡罗方法模拟不同水位条件下的农产品生长情况，为水浸影响因子的分析提供数据支持。根据水浸模拟数据进行统计分析，识别出不同水位对农产品生长的影响因子，为后续农产品生长偏移预测提供依据。将区域水浸风险数据与农产品生长预测数据进行空间叠加，获取到空间叠加数据，可以直观地了解不同区域的水浸风险与农产品生长预测的关系。基于水浸影响因子和空间叠加数据，构建农产品生长偏移预测模型，可以准确预测在不同水位条件下农产品生长的偏移情况，为农产品管理者提供决策参考。根据农产品生长偏移预测模型，对空间叠加数据进行预测，获得农产品生长偏移数据，为农业管理者提供具体的生产调整建议，提高农产品的生产效率和质量。

可选地，步骤S5具体为：

步骤S51：基于区域水浸风险数据对农产品区域高程数据进行风险水浸区域划分，从而获得风险水浸区域数据；

步骤S52：对农产品区域高程数据进行地形特征提取，从而获得区域地形特征数据；对区域水浸风险数据进行预测水浸程度特征提取，从而获得预测水浸程度数据；

步骤S53：根据区域地形特征数据以及预测水浸程度数据对风险水浸区域数据进行风险区域边界确定，从而获得风险区域边界数据；

步骤S54：基于风险区域边界数据以及农产品区域高程数据进行地理降险策略分析，从而获得风险区域降险策略，并上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务。

本发明基于区域水浸风险数据，将农产品区域高程数据划分为不同的风险水浸区域，使农业管理者能够直观地了解不同区域的水浸风险程度，有针对性地制定管理措施。通过对农产品区域高程数据进行地形特征提取，可以识别出地形的起伏和变化，为后续的风险区域边界确定提供依据。利用区域水浸风险数据，提取预测水浸程度的特征，进一步了解不同区域的水浸情况，为风险区域边界的确定提供数据支持。结合地形特征数据和预测水浸程度数据，确定风险水浸区域的边界，为后续的降险策略分析提供了空间范围，使管理者能够有针对性地制定管理策略。基于风险区域边界数据和农产品区域高程数据，进行地理降险策略分析，针对不同的风险区域制定具体的降险策略，如加强排水系统建设、调整种植结构等，以最大程度减少水浸风险对农业生产的影响。

可选地，本说明书还提供一种基于多源数据的农产品信息自动更新系统，用于执行如上所述的一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法，该基于多源数据的农产品信息自动更新系统包括：

传感空间融合模块，用于获取农产品区域传感数据，并对农产品区域传感数据进行分种类传感空间融合，从而获得农产品区域传感网络；

农产品成长评估模块，用于对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，从而获得区域农产品特征数据，并对区域农产品特征数据进行农产品成长评估，从而获得农产品评估数据；

区域水浸风险评估模块，用于获取农产品区域遥感数据，并根据农产品区域遥感数据进行区域地理高程分析，从而获得农产品区域高程数据；根据农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行区域水浸风险评估，从而获得区域水浸风险数据；

农产品生长偏移估计模块，用于对农产品评估数据进行农产品生长预测，从而获得农产品生长预测数据；根据区域水浸风险数据对农产品生长预测数据进行农产品生长偏移估计，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务；

降险策略分析模块，用于根据区域水浸风险数据以及农产品区域高程数据进行风险区域降险策略分析，从而获得风险区域降险策略，并上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务。

本发明的基于多源数据的农产品信息自动更新系统，该系统能够实现本发明任意一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法，用于联合各个模块之间的操作与信号传输的媒介，以完成基于多源数据的农产品信息自动更新方法，系统内部模块互相协作，从而实现农产品信息的全面、准确和及时更新。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明基于多源数据的农产品信息自动更新方法的步骤流程示意图；

图2为本发明中步骤S1的详细步骤流程示意图；

图3为本发明中步骤S2的详细步骤流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取农产品区域传感数据，并对农产品区域传感数据进行分种类传感空间融合，从而获得农产品区域传感网络；

本实施例中从各种传感器中获取农产品区域的传感数据，如土壤湿度、气温、光照等。然后，利用数据融合技术，将这些传感数据按照不同的农作物类型进行空间融合，形成一个完整的农产品区域传感网络。例如，将来自不同地点的土壤湿度、气温等数据整合在一起，形成一张全面反映农产品生长环境的传感网络地图。

步骤S2：对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，从而获得区域农产品特征数据，并对区域农产品特征数据进行农产品成长评估，从而获得农产品评估数据；

本实施例中对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，例如，从传感网络中提取出各个地点的平均气温、土壤湿度等特征。然后，基于这些特征数据，进行农产品成长评估，比如根据气温、湿度等因素评估不同地区的农作物生长情况。这样就可以得到农产品的评估数据，用以指导后续农业生产管理决策。

步骤S3：获取农产品区域遥感数据，并根据农产品区域遥感数据进行区域地理高程分析，从而获得农产品区域高程数据；根据农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行区域水浸风险评估，从而获得区域水浸风险数据；

本实施例中获取农产品区域的遥感数据，如卫星影像数据。然后，利用这些遥感数据进行地理高程分析，得到农产品区域的高程数据，例如地形起伏、坡度等信息。接着，结合农产品区域传感网络和高程数据，进行水浸风险评估，确定不同区域的水浸风险程度，从而得到区域水浸风险数据，为农业灾害防范提供参考依据。

步骤S4：对农产品评估数据进行农产品生长预测，从而获得农产品生长预测数据；根据区域水浸风险数据对农产品生长预测数据进行农产品生长偏移估计，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务；

本实施例中利用农产品评估数据进行农产品生长预测，例如根据历史数据和当前环境条件预测未来几天或几周内的农作物生长情况。然后，根据区域水浸风险数据对这些预测数据进行调整，估计可能受到水浸影响的农产品生长偏移情况，进而上传至农产品管理平台，标记出潜在受灾区域，为灾害应对和救援提供支持。

步骤S5：根据区域水浸风险数据以及农产品区域高程数据进行风险区域降险策略分析，从而获得风险区域降险策略，并上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务。

本实施例中根据区域水浸风险数据和农产品区域高程数据，进行风险区域降险策略分析。例如，针对高风险区域可以采取加强排水系统、调整种植结构等降低风险的措施，并将这些策略上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务，保障农产品生产的稳定性和安全性。

本发明通过获取传感数据并实现空间融合，可以实时监测农产品生长环境的关键指标，如土壤湿度、温度、光照等，帮助农民和管理部门及时了解农作物的生长情况。传感空间融合可以整合多种传感器数据，从而提高数据的准确性和完整性，减少了数据来源单一性带来的局限，使得获取的信息更加全面和可靠。通过特征提取和成长评估，可以对农产品的生长状态进行精准评估，包括生长速率、健康程度、可能存在的疾病或虫害等，帮助农民和管理部门及时采取措施进行管理和保护。获得的区域农产品特征数据和评估数据提供了可靠的决策依据，可以帮助农业管理部门制定针对性的种植管理计划，提高生产效率和农产品质量。利用遥感数据和高程分析可以识别农产品生长环境中的风险因素，如地形变化、水浸风险等，有助于及时采取措施降低风险。获得的高程数据和水浸风险数据为灾害防范提供了科学依据，可以根据实际情况制定相应的预防措施，减少自然灾害对农产品生产的影响。通过对评估数据进行生长预测和偏移估计，系统可以实现对农产品生长的精准预测，有助于调整种植计划和管理措施，保障生产稳定性。生长预测和偏移估计为农产品管理提供了科学依据，使得管理部门可以更加精准地制定管理策略和应对措施，提高管理的可操作性和效果。风险区域降险策略分析可以有效降低自然灾害对农产品生产的影响，如采取合理的排水措施、调整种植结构等，提高农产品生产的稳定性和抗灾能力。通过分析风险区域并制定降险策略，可以优化资源配置和生产布局，提高资源利用率，降低生产成本，增强农产品市场竞争力。

可选地，步骤S1具体为：

步骤S11：获取农产品区域传感数据；

本实施例中通过安装在农田中的传感器网络，获取了大量的农产品区域传感数据。这些数据包括土壤湿度、温度、光照等多种参数，用于监测农作物生长环境的变化情况。

步骤S12：对农产品区域传感数据进行土壤电导率测量特征提取以及传感器空间特征提取，从而获得土壤电导率测量数据以及传感器空间数据；

本实施例中针对获取的传感数据，首先进行土壤电导率测量特征提取，以获取土壤电导率的测量数据。同时，进行传感器空间特征提取，例如传感器位置、布置密度等信息，用于后续的空间分析和数据融合。

步骤S13：根据土壤电导率测量数据进行土壤类型分类，从而获得土壤分类数据；

本实施例中利用土壤电导率测量数据，采用机器学习或统计方法进行土壤类型分类，将农田分为不同的土壤类型，例如沙质土壤、壤土、粘土等，从而获得土壤分类数据，为土壤管理和作物种植提供基础数据支持。

步骤S14：根据传感器空间数据构建区域空间坐标系；

本实施例中根据传感器空间数据中包含的具体经度（东西方向）和纬度（南北方向）坐标、传感器所处位置的海拔高度或者海拔相对高度。将传感器的经纬度坐标和海拔高度等信息整合到一个统一的空间坐标系中。这个坐标系可以是地理坐标系，例如WGS 84坐标系，也可以是本地坐标系，根据具体需要来选择。建立好的空间坐标系可以确保不同传感器采集的数据能够正确地在空间上对应到农田的实际位置，为后续数据处理和分析提供了可靠的基础。

步骤S15：基于区域空间坐标系对农产品区域传感数据进行区域传感数据融合，从而获得区域传感空间，并根据土壤分类数据对区域传感空间进行土壤类型标记，从而获得农产品区域传感网络。

本实施例中基于建立的区域空间坐标系，对农产品区域传感数据进行空间插值和数据融合，生成区域传感空间。通过空间插值方法，将不同位置传感器采集的数据整合为连续的空间数据表面。然后，根据土壤类型数据，在区域传感空间中标记不同土壤类型的分布区域，形成完整的农产品区域传感网络，为精准农业决策提供支持。

本发明通过获取传感数据，可以实时监测农产品生长环境的关键指标，如土壤湿度、温度、光照等，帮助农民和管理部门及时了解农作物的生长情况。通过提取土壤电导率测量特征和传感器空间特征，可以更深入地理解土壤和环境的变化情况，为后续的土壤类型分类和数据融合提供基础。通过土壤电导率测量数据进行土壤类型分类，可以根据不同土壤类型的特性调整种植方案和施肥策略，提高土壤利用效率和农产品产量。构建区域空间坐标系有助于整合不同传感器采集的数据，将空间信息和传感数据关联起来，为后续的数据融合和分析提供基础。通过对农产品区域传感数据进行区域传感数据融合，可以将不同传感器采集的数据整合起来，获得更全面、准确的农业生产信息，为农业管理决策提供科学依据。

可选地，步骤S2具体为：

步骤S21：对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，从而获得区域农产品特征数据；

本实施例中在农产品区域传感网络中，利用传感器获取的数据，例如土壤湿度、温度、光照强度等信息，通过数据处理和分析技术，对不同地区的农产品特征进行提取。例如，针对玉米，可以通过监测土壤湿度和温度来评估其生长状况，通过光照强度监测来确定其生长的光照条件。这样就可以获得区域农产品特征数据，例如不同地区玉米的生长状况和环境条件。

步骤S22：根据区域农产品特征数据进行农产品种类划分，从而获得陆生农产品特征数据以及水生农产品特征数据；

本实施例中基于区域农产品特征数据，利用机器学习或统计分析等方法，对不同地区的农产品进行种类划分。例如，通过分析玉米的生长特征数据，结合已知的玉米生长规律，可以将不同地区的玉米生长情况划分为不同类别，如生长良好、生长一般等。这样就可以获得陆生农产品特征数据和水生农产品特征数据，例如陆地上的玉米和水中的水稻。

步骤S23：获取农产品生长规则，其中农产品生长规则包括农产品适宜生长温度区间、农产品生长周期、农产品适宜生存土壤条件、农产品标准成熟高度以及农产品适宜生存盐度条件；

本实施例中通过研究和文献调查，获取不同农产品的生长规则，包括适宜生长温度区间、生长周期、适宜生存土壤条件、标准成熟高度以及适宜生存盐度条件等信息。例如，针对玉米，可以确定其适宜生长温度为20-30摄氏度，生长周期为90-120天，适宜生存土壤为肥沃、排水良好的土壤等。

步骤S24：根据农产品生长规则对陆生农产品特征数据进行陆生农产品成长评估，从而获得陆生农产品评估数据；

本实施例中基于农产品生长规则，对陆生农产品特征数据进行评估。以玉米为例，结合已知的玉米生长规则，对不同地区的玉米生长情况进行评估，如是否处于适宜生长温度区间、生长周期是否符合预期等，从而获得陆生农产品评估数据。

步骤S25：根据农产品生长规则对水生农产品特征数据进行水生农产品成长评估，从而获得水生农产品评估数据；

本实施例中根据农产品生长规则，对水生农产品特征数据进行评估。例如，对水稻进行评估，判断其生长环境是否符合适宜生长温度区间、土壤条件是否适宜等，从而获得水生农产品评估数据。

步骤S26：将陆生农产品评估数据以及水生农产品评估数据进行数据合并，从而获得农产品评估数据。

本实施例中将陆生农产品评估数据和水生农产品评估数据进行数据合并，例如通过数据集成技术或者统计分析方法，将不同农产品的评估结果整合在一起，形成综合的农产品评估数据。这样就可以全面了解不同地区各种农产品的生长情况和评估结果，为农业管理和决策提供参考依据。

本发明通过提取农产品区域传感网络的特征，可以获取关于农作物生长环境、生长状态等方面的数据，为后续的农产品分类和评估提供基础。根据区域农产品特征数据进行农产品种类划分，可以将农作物分为陆生和水生两类，有助于针对不同类型的农产品采取相应的管理和监测措施。获取农产品生长规则包括了解农作物适宜的生长温度、生长周期、适宜生存土壤条件、标准成熟高度以及适宜生存盐度条件等关键信息，为评估农产品生长提供基础数据。根据农产品生长规则对陆生农产品特征数据进行评估，可以评估农作物在特定条件下的生长情况，为农民提供种植管理建议。对水生农产品特征数据进行评估有助于了解水生作物在不同环境条件下的生长情况，为水产养殖管理提供指导。将陆生和水生农产品的评估数据合并，可以提供全面的农产品生长情况分析，帮助农民和管理者更好地了解农业生产的状况，做出相应的决策。

可选地，步骤S24具体为：

步骤S241：根据农产品生长规则对陆生农产品特征数据进行生长阶段分类，从而获得发育阶段陆生农产品数据以及成熟阶段陆生农产品数据；

本实施例中根据其生长规则，将陆生农产品特征数据分为发育阶段和成熟阶段。以小麦为例，发育阶段数据可能包括生长初期的高度、叶片数量等指标，而成熟阶段数据则可能包括成熟高度、籽粒数量等。这样可以得到不同阶段的小麦数据，有助于监测其生长过程和成熟情况。

步骤S242：根据农产品生长规则对成熟阶段陆生农产品数据进行成熟高度分类，从而获得健康成熟陆生农产品数据以及不健康成熟陆生农产品数据；

本实施例中根据成熟高度的规则进行分类，比如将小麦分为健康成熟和不健康成熟两类。健康成熟的小麦可能具有均匀的高度和充实的籽粒，而不健康成熟的可能存在高度不均匀或籽粒数量不足等问题。

步骤S243：根据发育阶段陆生农产品数据对健康成熟陆生农产品数据以及不健康成熟陆生农产品数据分别进行农产品生长曲线可视化，从而获得健康陆生农产品生长曲线集以及不健康陆生农产品生长曲线集；

本实施例中对健康成熟和不健康成熟的小麦数据分别绘制生长曲线图，可视化展示其生长过程。通过这些曲线图，可以直观地了解不同类型小麦在发育阶段的变化趋势，以及成熟阶段的表现差异。

步骤S244：根据健康陆生农产品生长曲线集进行统计分析，从而获得陆生农产品健康生长曲线基准数据；

本实施例中针对健康成熟小麦的生长曲线集进行统计分析，如平均高度、生长速率等，从而获得健康小麦的生长曲线基准数据。这些数据可以作为判断小麦生长情况的标准和依据。

步骤S245：根据陆生农产品健康生长曲线基准数据对不健康陆生农产品生长曲线集进行生长曲线评估，从而获得不健康陆生农产品评估数据；根据陆生农产品健康生长曲线基准数据对健康陆生农产品生长曲线集进行生长曲线评估，从而获得健康陆生农产品评估数据；

本实施例中基于健康小麦的生长曲线基准数据，对不健康成熟小麦的生长曲线进行评估。通过比较不健康小麦与健康小麦的生长曲线差异，可以得出不健康小麦的评估数据，如生长异常原因、成熟程度等信息。同样，对健康小麦也进行生长曲线评估，以获取健康小麦的评估数据。

步骤S246：将健康陆生农产品评估数据以及不健康陆生农产品评估数据进行数据合并，从而获得陆生农产品评估数据。

本实施例中将健康小麦和不健康小麦的评估数据合并，形成完整的小麦评估数据。这些数据有助于农业管理者对小麦生长状况进行综合分析和决策，如调整种植策略、优化生长环境等。

本发明将陆生农产品按照生长阶段进行分类，有助于了解农作物的生长发育过程，为后续的评估和管理提供基础数据。将成熟阶段的陆生农产品按照成熟高度进行分类，有助于区分健康和不健康的农作物，为后续的评估和管理提供数据支持。将发育阶段的农产品数据进行生长曲线可视化，可以直观地展示不同类型农作物的生长情况，为后续分析提供直观依据。对健康农产品生长曲线集进行统计分析，有助于建立健康农产品的生长曲线基准数据，为评估提供参考标准。根据健康农产品生长曲线基准数据，对不健康农产品生长曲线集进行评估，进一步区分健康和不健康的农作物。将健康和不健康农产品评估数据进行合并，可以得到全面的陆生农产品评估数据，为农业生产提供综合参考。

可选地，步骤S25具体为：

步骤S251：对水生农产品特征数据进行水生环境特征提取以及水生农产品生长特征提取，从而获得水生环境数据以及水生农产品生长数据；

本实施例中对于水生农产品数据，以虾类为例，可以从水质、温度、氧气含量等环境因素提取特征数据。同时，从虾的体长、体重、存活率等生长特征提取数据。这些数据能够提供水域环境和虾的生长状态的详细信息。

步骤S252：根据农产品生长规则对水生环境数据进行环境偏差分析，从而获得水生环境偏差数据；

本实施例中根据农产品生长规则对包括pH值、溶解氧、氨氮含量等参数的水生环境数据分析环境偏差情况，如水质异常、温度波动等，获得水生环境偏差数据。

步骤S253：对水生环境偏差数据进行偏差项统计，从而获得环境偏差项数据，并对环境偏差项数据进行偏差项阈值统计，从而获得环境偏差项阈值；

本实施例中对水生环境偏差数据进行统计，比如记录不同水域环境偏差的次数和程度，确定环境偏差项数据。然后根据历史数据或者专家建议，设定环境偏差项阈值，例如pH值偏离范围、氧气含量低于标准值等。

步骤S254：根据环境偏差项阈值对水生环境数据进行分类计算，从而获得良好水生环境数据以及不良水生环境数据；

本实施例中根据环境偏差项阈值将水生环境数据按照设定的环境偏差项阈值进行分类计算，区分出良好水生环境数据和不良水生环境数据，以便进一步分析虾的生长状况。例如，境偏差项数据大于环境偏差项阈值，将其对应的水生环境数据分类为良好水生环境数据。

步骤S255：根据农产品生长规则对水生农产品生长数据进行农产品生长评估，从而获得健康水生农产品生长数据以及不健康水生农产品生长数据；

本实施例中根据虾类的生长规则和标准，对虾的生长数据进行评估。例如，监测虾的体长增长率、存活率等指标，确定健康水生农产品生长数据和不健康水生农产品生长数据。

步骤S256：对良好水生环境数据以及健康水生农产品生长数据进行数据关联，从而获得良好水生农产品成长数据；对不良水生环境数据以及不健康水生农产品生长数据进行数据关联，从而获得不良好水生农产品成长数据；

本实施例中将良好水生环境数据与健康水生农产品生长数据进行关联分析，确定在良好水质环境下虾的生长情况。同样，将不良水生环境数据与不健康水生农产品生长数据关联，分析环境因素对虾生长的影响。例如，分析良好水质环境下虾的体重增长率、存活率等数据，以确定环境对虾生长的积极影响。

步骤S257：将不良好水生农产品成长数据以及良好水生农产品成长数据进行数据合并，从而获得水生农产品评估数据。

本实施例中将不良水生农产品生长数据和良好水生农产品生长数据进行合并，形成全面的水生农产品评估数据。这些数据可供农场主或水产养殖者参考，以改善水域环境，提升虾类的生长质量和产量。

本发明通过提取水域环境的特征数据，如水质、温度、光照等，为后续的分析提供数据基础。提取水生农产品的生长特征数据，如生长速率、生长周期等，用于评估农产品的健康状况和生长情况。通过分析水生环境数据，检测环境中可能存在的偏差或异常情况，为后续的评估提供参考。统计水生环境数据中的偏差项，例如异常水质、异常温度等。设定环境偏差项的阈值，用于判断环境是否良好或不良。根据设定的偏差项阈值，对水生环境数据进行分类计算，将环境分为良好和不良两类，为后续的农产品生长评估提供基础。根据农产品生长规则，对水生农产品的生长数据进行评估，区分健康和不健康的农产品，为后续的管理和改进提供依据。将良好水生环境数据与健康水生农产品生长数据进行关联，以及将不良水生环境数据与不健康水生农产品生长数据进行关联，从而得到水生农产品的成长情况数据，为评估提供更全面的信息。将不良好水生农产品成长数据和良好水生农产品成长数据进行合并，得到全面的水生农产品评估数据，为农业生产提供综合参考。

可选地，步骤S3具体为：

步骤S31：获取农产品区域遥感数据；

本实施例中在农产品区域，使用卫星遥感技术获取多光谱图像数据，包括可见光、红外线等波段信息，以获取全面的地表覆盖情况，如植被分布、土地利用等。

步骤S32：对农产品区域遥感数据进行云层去除，从而获得优化农产品区域遥感数据；

本实施例中运用云检测算法，基于多时相图像数据，通过像元级别的云检测与修复技术，识别并去除遥感图像中的云层遮挡，确保获取清晰、无云遮挡的优化遥感数据。

步骤S33：对优化农产品区域遥感数据进行植被指数特征提取以及水体特征提取，从而获得植被指数数据以及水体遥感数据；

本实施例中利用植被指数（如NDVI）计算植被覆盖情况，并通过水体指数（如NDWI）识别水体分布，从而提取植被指数数据和水体遥感数据，为后续农产品区域划分提供基础数据支持。例如，运用植被指数计算公式，如NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)，提取农产品区域的植被信息；同时，利用水体指数，如NDWI=(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)，识别水体分布，从而获得植被指数数据和水体遥感数据。其中，NIR代表近红外，Red代表红光，而SWIR代表短波红外。这些是不同波段的光谱范围，常用于遥感图像中。在农业遥感中，这些波段可以用来提取植被指数和其他地表特征，以帮助分析植被生长状态、土壤湿度、水体分布等信息。

步骤S34：根据植被指数数据以及水体遥感数据对优化农产品区域遥感数据进行产品区域划分，从而获得水生农产品区域遥感数据以及陆生农产品区域遥感数据；

本实施例中基于植被指数数据和水体遥感数据，采用聚类分析或图像分割等技术，对优化遥感数据进行产品区域划分。根据划分结果，将区域分为水生农产品区域和陆生农产品区域，为不同类型的农业管理提供依据。

步骤S35：对优化农产品区域遥感数据进行地理高程特征提取，从而获得地理高程数据，并根据水生农产品区域遥感数据以及陆生农产品区域遥感数据对地理高程数据进行农产品区域标记，从而获得农产品区域高程数据；

本实施例中运用数字高程模型（DEM）数据，提取农产品区域的地理高程特征，如地势起伏、海拔高度等。根据水生和陆生农产品区域的划分，对地理高程数据进行标记，形成农产品区域的高程数据，为水浸风险评估提供基础。

步骤S36：根据农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行区域水浸风险评估，从而获得区域水浸风险数据。

本实施例中结合农产品区域的传感网络数据，包括土壤湿度、降雨量等信息，以及获得的农产品区域高程数据，运用水浸模拟算法，对区域内可能发生的水浸风险进行评估和预测，为农业生产提供风险管理参考。

本发明获取农产品种植区域的遥感数据，包括地表覆盖、植被状况、水体分布等信息，为后续分析提供基础数据。通过去除遥感图像中的云层等干扰因素，优化农产品区域的遥感数据质量，确保后续分析的准确性和可靠性。提取农产品区域的植被指数数据，如NDVI（归一化植被指数），反映植被覆盖程度和生长状态。提取水体遥感数据，包括水域分布、水质情况等信息，为农产品种植区域的水文环境分析提供数据支持。基于植被指数数据和水体遥感数据，对农产品区域进行划分，区分出水生农产品区域和陆生农产品区域，为后续分析和管理提供区域划分依据。提取农产品区域的地理高程数据，如海拔高度等，为后续的水浸风险评估提供基础数据。根据水生和陆生农产品区域的遥感数据，对地理高程数据进行标记，以区分不同区域的地形特征和风险情况。结合农产品区域传感网络数据和地理高程数据，对区域内可能出现的水浸风险进行评估，提供预警和决策支持，帮助农民和管理者及时采取措施应对可能的水灾风险。

可选地，步骤S36具体为：

步骤S361：基于农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行高程数据整合，从而获得农产品区域地理数据；

本实施例中结合农产品区域的传感网络数据，如土壤湿度传感器、降雨量监测等，以及获取的农产品区域地理高程数据，通过插值或栅格化等方法进行高程数据整合，形成综合的农产品区域地理数据，包括地形起伏、海拔高度等信息。

步骤S362：根据农产品区域地理数据构建水浸风险模型；

本实施例中利用整合的农产品区域地理数据，构建水浸风险模型。该模型可以采用基于地形分析的洪水模型、水文模型或机器学习算法等，以预测在不同降雨情况下农产品区域可能发生的水浸风险程度。

步骤S363；对农产品区域传感网络进行水体特征提取，从而获得区域水体传感数据，并根据区域水体传感数据以及水体遥感数据进行数据融合，从而获得水体综合数据；

本实施例中对农产品区域传感网络进行水体特征提取，例如识别水体的位置、大小、深度等信息。然后，将这些水体传感数据与通过遥感技术获取的水体遥感数据进行数据融合，以获得水体的综合数据，包括水体分布、水质等信息。

步骤S364；通过水浸风险模型对水体综合数据进行水浸风险预测，从而获得水浸风险预测数据；

本实施例中基于构建的水浸风险模型，将获得的水体综合数据输入模型进行水浸风险预测。通过模型分析，可以得出在不同降雨情况下农产品区域可能发生的水浸风险程度，生成水浸风险预测数据。

步骤S365：根据水浸风险预测数据对农产品区域地理数据进行地理空间关联，从而获得区域水浸风险数据。

本实施例中将水浸风险预测数据与农产品区域地理数据进行地理空间关联。通过空间分析技术，如地理信息系统（GIS）软件，将水浸风险预测结果与农产品区域的地形、水体分布等信息进行叠加和关联，生成区域水浸风险数据，为农业生产提供可视化的风险评估结果。

本发明结合农产品区域传感网络和高程数据，可以获取到更为精确的地理数据，包括地形起伏、地势变化等信息，为后续的水浸风险模型构建提供基础数据支持。基于农产品区域地理数据，构建水浸风险模型，通过对地理数据进行分析和建模，可以准确评估不同区域的水浸风险程度，为风险管控和应对提供科学依据。通过对农产品区域传感网络进行水体特征提取，获取到水域相关的传感数据，如水位、水质等信息。将区域水体传感数据与水体遥感数据进行融合，综合考虑多种数据来源，获取更为全面和准确的水体综合数据，为水浸风险评估提供更可靠的数据基础。基于水体综合数据，通过水浸风险模型进行预测分析，可以准确预测未来可能发生的水浸风险情况，为防范和准备工作提供提前预警。根据水浸风险预测数据与农产品区域地理数据的地理空间关联分析，可以将水浸风险评估结果与具体地理位置进行关联，明确不同区域的风险程度，为决策者提供更直观、可操作的信息支持。

可选地，步骤S4具体为：

步骤S41：对农产品评估数据进行农产品生长预测，从而获得农产品生长预测数据；

本实施例中利用历史的农产品生长数据、气象数据、土壤数据等，采用时间序列分析、机器学习或深度学习模型等方法，对农产品评估数据进行分析和建模，以预测未来一段时间内农产品的生长情况。例如，使用长短期记忆网络（LSTM）模型结合气象因子和土壤因子，预测未来一周内小麦的生长情况，包括生长速率、叶面积指数等。

步骤S42：根据农产品评估数据以及农产品生长规则进行蒙特卡罗水浸模拟，从而获得农产品水浸模拟数据，并根据水浸模拟数据进行统计分析，从而获得水浸影响因子；

本实施例中基于农产品评估数据和农产品生长规则，采用蒙特卡罗模拟方法进行水浸模拟。通过模拟不同降雨情况下，农田的洪水淹没情况，获取农产品水浸模拟数据。然后，对模拟数据进行统计分析，提取水浸影响因子，如淹水程度、持续时间等。

步骤S43：对区域水浸风险数据以及农产品生长预测数据进行空间叠加，从而获得空间叠加数据；

本实施例中将获得的农产品生长预测数据与的区域水浸风险数据进行空间叠加。通过GIS工具或空间分析软件，将两者进行叠加，获得在不同水浸风险程度下的农产品生长预测情况，生成空间叠加数据。

步骤S44：根据水浸影响因子以及空间叠加数据构建农产品生长偏移预测模型；

本实施例中基于获得的水浸影响因子和空间叠加数据，构建农产品生长偏移预测模型。这可以是一个回归模型、决策树模型或神经网络模型，用于预测在不同水浸影响因子下农产品生长的偏移情况。

步骤S45：根据农产品生长偏移预测模型对空间叠加数据进行农产品生长偏移预测，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务。

本实施例中利用构建的农产品生长偏移预测模型，对空间叠加数据进行农产品生长偏移预测。根据预测结果，确定哪些区域可能受到水浸影响而导致农产品生长偏移，将结果上传至农产品管理平台，执行相应的偏移区域标记任务，以便农户和农业管理部门及时采取措施应对潜在的风险。

本发明对农产品评估数据进行生长预测，有助于农业管理者了解农产品生长的趋势和潜在产量，提前做好生产安排和资源调配。基于农产品评估数据和生长规则，进行水浸模拟，通过蒙特卡罗方法模拟不同水位条件下的农产品生长情况，为水浸影响因子的分析提供数据支持。根据水浸模拟数据进行统计分析，识别出不同水位对农产品生长的影响因子，为后续农产品生长偏移预测提供依据。将区域水浸风险数据与农产品生长预测数据进行空间叠加，获取到空间叠加数据，可以直观地了解不同区域的水浸风险与农产品生长预测的关系。基于水浸影响因子和空间叠加数据，构建农产品生长偏移预测模型，可以准确预测在不同水位条件下农产品生长的偏移情况，为农产品管理者提供决策参考。根据农产品生长偏移预测模型，对空间叠加数据进行预测，获得农产品生长偏移数据，为农业管理者提供具体的生产调整建议，提高农产品的生产效率和质量。

可选地，步骤S5具体为：

步骤S51：基于区域水浸风险数据对农产品区域高程数据进行风险水浸区域划分，从而获得风险水浸区域数据；

本实施例中利用农产品区域高程数据，并结合区域水浸风险数据，采用阈值分割或聚类分析等方法将区域划分为不同的风险水浸区域。例如，根据地表高程和水浸深度，将区域划分为无风险、低风险、中风险和高风险等不同等级的水浸区域，形成风险水浸区域数据。

步骤S52：对农产品区域高程数据进行地形特征提取，从而获得区域地形特征数据；对区域水浸风险数据进行预测水浸程度特征提取，从而获得预测水浸程度数据；

本实施例中针对农产品区域高程数据，可以利用地形信息提取技术，如地形曲率、坡度、高程等，获取区域地形特征数据。同时，针对区域水浸风险数据，采用机器学习或统计分析方法，提取预测水浸程度特征，如水深、水位等数据，形成预测水浸程度数据。

步骤S53：根据区域地形特征数据以及预测水浸程度数据对风险水浸区域数据进行风险区域边界确定，从而获得风险区域边界数据；

本实施例中结合区域地形特征数据和预测水浸程度数据，采用空间分析方法，如GIS技术中的空间叠加或缓冲区分析，确定风险水浸区域的边界。通过设置合适的阈值或规则，确定不同风险区域的边界，生成风险区域边界数据。

步骤S54：基于风险区域边界数据以及农产品区域高程数据进行地理降险策略分析，从而获得风险区域降险策略，并上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务。

本实施例中利用风险区域边界数据和农产品区域高程数据，进行地理降险策略分析。例如，结合地形特征和风险水浸程度，制定不同区域的防灾减灾措施，如加固堤坝、调整种植结构、改善排水系统等，形成针对性的风险区域降险策略。这些策略将上传至农产品管理平台，以供农业管理部门和农民参考，执行相应的风险区域管理任务。

本发明基于区域水浸风险数据，将农产品区域高程数据划分为不同的风险水浸区域，使农业管理者能够直观地了解不同区域的水浸风险程度，有针对性地制定管理措施。通过对农产品区域高程数据进行地形特征提取，可以识别出地形的起伏和变化，为后续的风险区域边界确定提供依据。利用区域水浸风险数据，提取预测水浸程度的特征，进一步了解不同区域的水浸情况，为风险区域边界的确定提供数据支持。结合地形特征数据和预测水浸程度数据，确定风险水浸区域的边界，为后续的降险策略分析提供了空间范围，使管理者能够有针对性地制定管理策略。基于风险区域边界数据和农产品区域高程数据，进行地理降险策略分析，针对不同的风险区域制定具体的降险策略，如加强排水系统建设、调整种植结构等，以最大程度减少水浸风险对农业生产的影响。

可选地，本说明书还提供一种基于多源数据的农产品信息自动更新系统，用于执行如上所述的一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法，该基于多源数据的农产品信息自动更新系统包括：

传感空间融合模块，用于获取农产品区域传感数据，并对农产品区域传感数据进行分种类传感空间融合，从而获得农产品区域传感网络；

农产品成长评估模块，用于对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，从而获得区域农产品特征数据，并对区域农产品特征数据进行农产品成长评估，从而获得农产品评估数据；

区域水浸风险评估模块，用于获取农产品区域遥感数据，并根据农产品区域遥感数据进行区域地理高程分析，从而获得农产品区域高程数据；根据农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行区域水浸风险评估，从而获得区域水浸风险数据；

农产品生长偏移估计模块，用于对农产品评估数据进行农产品生长预测，从而获得农产品生长预测数据；根据区域水浸风险数据对农产品生长预测数据进行农产品生长偏移估计，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务；

降险策略分析模块，用于根据区域水浸风险数据以及农产品区域高程数据进行风险区域降险策略分析，从而获得风险区域降险策略，并上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务。

本发明的基于多源数据的农产品信息自动更新系统，该系统能够实现本发明任意一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法，用于联合各个模块之间的操作与信号传输的媒介，以完成基于多源数据的农产品信息自动更新方法，系统内部模块互相协作，从而实现农产品信息的全面、准确和及时更新。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取农产品区域传感数据，并对农产品区域传感数据进行分种类传感空间融合，从而获得农产品区域传感网络；

步骤S2：对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，从而获得区域农产品特征数据，并对区域农产品特征数据进行农产品成长评估，从而获得农产品评估数据；

步骤S3：获取农产品区域遥感数据，并根据农产品区域遥感数据进行区域地理高程分析，从而获得农产品区域高程数据；根据农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行区域水浸风险评估，从而获得区域水浸风险数据，步骤S3具体为：

步骤S31：获取农产品区域遥感数据；

步骤S32：对农产品区域遥感数据进行云层去除，从而获得优化农产品区域遥感数据；

步骤S33：对优化农产品区域遥感数据进行植被指数特征提取以及水体特征提取，从而获得植被指数数据以及水体遥感数据；

步骤S34：根据植被指数数据以及水体遥感数据对优化农产品区域遥感数据进行产品区域划分，从而获得水生农产品区域遥感数据以及陆生农产品区域遥感数据；

步骤S35：对优化农产品区域遥感数据进行地理高程特征提取，从而获得地理高程数据，并根据水生农产品区域遥感数据以及陆生农产品区域遥感数据对地理高程数据进行农产品区域标记，从而获得农产品区域高程数据；

步骤S36：根据农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行区域水浸风险评估，从而获得区域水浸风险数据，步骤S36具体为：

步骤S361：基于农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行高程数据整合，从而获得农产品区域地理数据；

步骤S362：根据农产品区域地理数据构建水浸风险模型；

步骤S363；对农产品区域传感网络进行水体特征提取，从而获得区域水体传感数据，并根据区域水体传感数据以及水体遥感数据进行数据融合，从而获得水体综合数据；

步骤S364；通过水浸风险模型对水体综合数据进行水浸风险预测，从而获得水浸风险预测数据；

步骤S365：根据水浸风险预测数据对农产品区域地理数据进行地理空间关联，从而获得区域水浸风险数据；

步骤S4：对农产品评估数据进行农产品生长预测，从而获得农产品生长预测数据；根据区域水浸风险数据对农产品生长预测数据进行农产品生长偏移估计，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务，步骤S4具体为：

步骤S41：对农产品评估数据进行农产品生长预测，从而获得农产品生长预测数据；

步骤S42：根据农产品评估数据以及农产品生长规则进行蒙特卡罗水浸模拟，从而获得农产品水浸模拟数据，并根据水浸模拟数据进行统计分析，从而获得水浸影响因子；

步骤S43：对区域水浸风险数据以及农产品生长预测数据进行空间叠加，从而获得空间叠加数据；

步骤S44：根据水浸影响因子以及空间叠加数据构建农产品生长偏移预测模型；

步骤S45：根据农产品生长偏移预测模型对空间叠加数据进行农产品生长偏移预测，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务；

步骤S5：根据区域水浸风险数据以及农产品区域高程数据进行风险区域降险策略分析，从而获得风险区域降险策略，并上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务。

2.根据权利要求1所述的基于多源数据的农产品信息自动更新方法，其特征在于，步骤S1具体为：

步骤S11：获取农产品区域传感数据；

步骤S12：对农产品区域传感数据进行土壤电导率测量特征提取以及传感器空间特征提取，从而获得土壤电导率测量数据以及传感器空间数据；

步骤S13：根据土壤电导率测量数据进行土壤类型分类，从而获得土壤分类数据；

步骤S14：根据传感器空间数据构建区域空间坐标系；

步骤S15：基于区域空间坐标系对农产品区域传感数据进行区域传感数据融合，从而获得区域传感空间，并根据土壤分类数据对区域传感空间进行土壤类型标记，从而获得农产品区域传感网络。

3.根据权利要求1所述的基于多源数据的农产品信息自动更新方法，其特征在于，步骤S2具体为：

步骤S21：对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，从而获得区域农产品特征数据；

步骤S22：根据区域农产品特征数据进行农产品种类划分，从而获得陆生农产品特征数据以及水生农产品特征数据；

步骤S23：获取农产品生长规则，其中农产品生长规则包括农产品适宜生长温度区间、农产品生长周期、农产品适宜生存土壤条件、农产品标准成熟高度以及农产品适宜生存盐度条件；

步骤S24：根据农产品生长规则对陆生农产品特征数据进行陆生农产品成长评估，从而获得陆生农产品评估数据；

步骤S25：根据农产品生长规则对水生农产品特征数据进行水生农产品成长评估，从而获得水生农产品评估数据；

步骤S26：将陆生农产品评估数据以及水生农产品评估数据进行数据合并，从而获得农产品评估数据。

4.根据权利要求3所述的基于多源数据的农产品信息自动更新方法，其特征在于，步骤S24具体为：

步骤S241：根据农产品生长规则对陆生农产品特征数据进行生长阶段分类，从而获得发育阶段陆生农产品数据以及成熟阶段陆生农产品数据；

步骤S242：根据农产品生长规则对成熟阶段陆生农产品数据进行成熟高度分类，从而获得健康成熟陆生农产品数据以及不健康成熟陆生农产品数据；

步骤S243：根据发育阶段陆生农产品数据对健康成熟陆生农产品数据以及不健康成熟陆生农产品数据分别进行农产品生长曲线可视化，从而获得健康陆生农产品生长曲线集以及不健康陆生农产品生长曲线集；

步骤S244：根据健康陆生农产品生长曲线集进行统计分析，从而获得陆生农产品健康生长曲线基准数据；

步骤S245：根据陆生农产品健康生长曲线基准数据对不健康陆生农产品生长曲线集进行生长曲线评估，从而获得不健康陆生农产品评估数据；根据陆生农产品健康生长曲线基准数据对健康陆生农产品生长曲线集进行生长曲线评估，从而获得健康陆生农产品评估数据；

步骤S246：将健康陆生农产品评估数据以及不健康陆生农产品评估数据进行数据合并，从而获得陆生农产品评估数据。

5.根据权利要求4所述的基于多源数据的农产品信息自动更新方法，其特征在于，步骤S25具体为：

步骤S251：对水生农产品特征数据进行水生环境特征提取以及水生农产品生长特征提取，从而获得水生环境数据以及水生农产品生长数据；

步骤S252：根据农产品生长规则对水生环境数据进行环境偏差分析，从而获得水生环境偏差数据；

步骤S253：对水生环境偏差数据进行偏差项统计，从而获得环境偏差项数据，并对环境偏差项数据进行偏差项阈值统计，从而获得环境偏差项阈值；

步骤S254：根据环境偏差项阈值对水生环境数据进行分类计算，从而获得良好水生环境数据以及不良水生环境数据；

步骤S255：根据农产品生长规则对水生农产品生长数据进行农产品生长评估，从而获得健康水生农产品生长数据以及不健康水生农产品生长数据；

步骤S256：对良好水生环境数据以及健康水生农产品生长数据进行数据关联，从而获得良好水生农产品成长数据；对不良水生环境数据以及不健康水生农产品生长数据进行数据关联，从而获得不良好水生农产品成长数据；

步骤S257：将不良好水生农产品成长数据以及良好水生农产品成长数据进行数据合并，从而获得水生农产品评估数据。

6.根据权利要求1所述的基于多源数据的农产品信息自动更新方法，其特征在于，步骤S5具体为：

步骤S51：基于区域水浸风险数据对农产品区域高程数据进行风险水浸区域划分，从而获得风险水浸区域数据；

步骤S52：对农产品区域高程数据进行地形特征提取，从而获得区域地形特征数据；对区域水浸风险数据进行预测水浸程度特征提取，从而获得预测水浸程度数据；

步骤S53：根据区域地形特征数据以及预测水浸程度数据对风险水浸区域数据进行风险区域边界确定，从而获得风险区域边界数据；

步骤S54：基于风险区域边界数据以及农产品区域高程数据进行地理降险策略分析，从而获得风险区域降险策略，并上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务。

7.一种基于多源数据的农产品信息自动更新系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的一种基于多源数据的农产品信息自动更新方法，该基于多源数据的农产品信息自动更新系统包括：

传感空间融合模块，用于获取农产品区域传感数据，并对农产品区域传感数据进行分种类传感空间融合，从而获得农产品区域传感网络；

农产品成长评估模块，用于对农产品区域传感网络进行农产品特征提取，从而获得区域农产品特征数据，并对区域农产品特征数据进行农产品成长评估，从而获得农产品评估数据；

区域水浸风险评估模块，用于获取农产品区域遥感数据，并根据农产品区域遥感数据进行区域地理高程分析，从而获得农产品区域高程数据；根据农产品区域传感网络以及农产品区域高程数据进行区域水浸风险评估，从而获得区域水浸风险数据；

农产品生长偏移估计模块，用于对农产品评估数据进行农产品生长预测，从而获得农产品生长预测数据；根据区域水浸风险数据对农产品生长预测数据进行农产品生长偏移估计，从而获得农产品生长偏移数据，并上传至农产品管理平台，以执行偏移区域标记任务；

降险策略分析模块，用于根据区域水浸风险数据以及农产品区域高程数据进行风险区域降险策略分析，从而获得风险区域降险策略，并上传至农产品管理平台，以执行风险区域管理任务。