一种作物气候产量潜力的分析方法与流程

本发明涉及农业技术和数据分析，具体为一种作物气候产量潜力的分析方法。

背景技术：

1、随着全球气候变化的加剧，农业生产面临着前所未有的挑战。传统的作物产量预测方法往往无法准确处理和分析大规模动态气候数据，导致预测结果不够准确，难以有效指导实际的农业生产。

2、此外，现有方法在处理非线性气候因素对作物产量的影响时，往往缺乏足够的灵活性和适应性；我们提出一种能够综合利用现代气象数据和农业生态数据并通过先进的数据分析技术预测作物产量的方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种作物气候产量潜力的分析方法，一种作物气候产量潜力的分析方法，具备高精度预测、实时数据处理能力和环境适应性的优点，解决了背景技术中的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种作物气候产量潜力的分析方法，所述作物气候产量潜力的分析方法包括以下步骤：

3、s1、构建多变量线性回归模型和时间序列分析模型(lstm)，利用模型分析影响作物产量的气候变量，包括但不限于温度、降水量和土壤条件；

4、s2、通过传感器网络实时监测作物生长环境的气象数据和土壤数据，对获取的数据进行预处理，并提取关键特征，利用特征数据进一步通过卷积神经网络结合注意力机制进行分析，将提取的特征数据上传至数据处理平台进行存储；

5、s3、基于预处理的气候和土壤数据，利用时间序列分析模型(lstm)处理数据，以预测作物产量潜力，并评估不同气候场景下的产量变化；

6、s4、建立作物气候产量潜力数据库，使用算法分析对收集的特征数据进行异常检测，识别出潜在的生长问题并进行处理；

7、s5、结合作物的气候产量潜力分析结果，通过时间序列制定作物管理和调整策略。

8、优选的，所述通过传感器网络实时监测作物生长环境的气候数据和土壤数据，以及对数据进行预处理并提取关键特征，步骤包括：

9、s21、部署传感器网络监测农田，实时收集影响作物生长的气候和土壤数据，包括但不限于温度、降水量、土壤湿度和土壤类型；对收集的数据进行去噪、滤波及平滑处理；

10、s22、将传感器收集的气候数据和土壤数据中未处理的数据进行整合，生成新的数据集，并链接多种数据来源，构建环境信息数据库；

11、s23、识别各数据集之间的相互关系，并根据分析需求，将来自不同源的数据聚合，利用数据库管理系统执行连接操作；

12、s24、使用数据库查询语言的命令，将待合并的数据集集成在一起；在执行联接操作期间，确保维护数据元素的一致性和完整性；

13、s25、完成数据连接后，执行测试数据插入和查询操作，验证数据整合是否达到预期效果；

14、s26、采用降维技术处理，将收集的气候与土壤数据融合至统一数据集中；

15、s27、分析合并后的数据集，提取对作物生长影响显著的环境特征，包括但不限于温度波动、降水情况、土壤湿度和土壤类型；

16、s28、上传筛选出的关键环境特征至云端平台，进行深入分析和持续的数据监控。

17、优选的，还包括应用参数化分析技术构建多变量回归模型，实时评估作物的产量潜力，涉及以下步骤：

18、s31、利用深度学习技术，包括卷积神经网络(cnn)和长短期记忆网络(lstm)，对收集的作物生长与气候数据进行分析处理；

19、s32、将通过cnn和lstm提取的关键特征转化为多变量预测模型的输入变量；

20、s33、将采集的实际作物产量数据应用于所开发的深度学习模型中进行模型训练和拟合，确定模型参数；

21、s34、运用所构建的深度学习预测模型计算预测的作物产量，并利用数据来评价不同种植策略和气候条件下的产量潜力。

22、优选的，还包括作物的生长性能评估结果，通过分析作物的生长状况和产量变化趋势来判别作物生长环境中的不利因素，并根据判别结果，制定作物管理策略，以优化作物生长条件和增加产量，所述步骤包括：

23、s41、利用深度学习模型对作物的实际生长表现进行分析，并与预设的生长指标进行对比；

24、s42、若模型分析显示实际生长表现符合或超过预设生长指标，则判定作物的生长环境为良好状态，此时不需额外干预，但继续进行监测以确保稳定性；若实际生长表现低于预设生长指标，进一步识别造成下降原因；

25、s43、统计并分析不同时间段的作物生长数据，使用时间序列分析方法优化长短期记忆网络(lstm)来识别不利因素的累积程度和影响规律；

26、s44、在确定的最佳管理周期内，根据作物的具体生长需求和实际环境条件，进行必要的干预措施。

27、优选的，还包括建立作物生长异常数据库，利用基于注意力机制的深度学习模型对云平台中存储的环境和生长特征数据进行异常检测，识别出潜在的生长异常数据，并将数据输入至异常数据库中进行分析和管理，包括以下步骤：s51、将收集的作物生长状态和环境特征数据划分成若干份子数据集，并获取子数据集中的数据点；为每个子数据集应用预处理操作，确保数据质量符合分析标准；

28、s52、在每个子数据集上部署基于注意力机制的深度学习模型，该模型通过加权环境特征中的关键指标，识别与常规生长模式显著偏离的数据点；

29、s53、设定异常检测的阈值，基于从注意力模型获得的异常评分；若数据点的异常评分超过此阈值，该数据点被认定为表示潜在的生长异常或不利环境因素；

30、s54、将识别为异常的数据点记录到专门的生长异常数据库中；

31、s55、利用识别的异常数据优化作物生长模型，并基于数据改进作物管理策略。

32、优选的，所述利用基于注意力机制的深度学习模型用于识别作物生长数据中的异常值，该模型的操作过程包括以下步骤：s61、对每个子数据集进行预处理，包括标准化处理和缺失值处理，确保数据在进入模型前达到一致和优化的状态；

33、s62、在每个子数据集上部署经过优化参数的基于注意力机制的深度学习模型，该模型通过计算每个数据点与其邻近数据点之间的权重关系识别异常；

34、s63、具体应用以下公式来计算每个数据点的异常评分，识别潜在生长异常或不利环境因素：其中e(a)表示数据点a的异常评分；nk(a)表示数据点a的k近邻集合；f(a)和f(b)表示数据点a和b的特征向量；attention(a,b)表示数据点a和b通过注意力层计算的权重。

35、优选的，所述使用时间序列分析方法来优化长短期记忆网络(lstm)，预测作物产量与气候变化之间的复杂关系，具体包括以下步骤：s71、将经过预处理包括归一化处理的数据上传运动平台；

36、s72、由平台的下述长短期记忆网络模型进行时间序列分析：lstmout＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)，其中，σ表示sigmoid激活函数，wf是权重矩阵，ht-1是前一个时间步的输出，xt是当前时间步的输入，bf是偏置项；

37、s73、根据lstm模型的输出，评估作物对即将来临的气候条件的反应；通过模型预测的结果来优化作物生长模型，提高其预测的准确性；

38、s74、若模型结果显示预期产量可能下降，基于预测提出调整灌溉或施肥策略和农业管理措施，以应对预测的不利气候条件。

39、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

40、1、本发明通过整合深度学习技术，包括卷积神经网络(cnn)和长短期记忆网络(lstm)，以及注意力机制，达到了能够处理和分析大规模复杂数据集的效果。这使得方法不仅能够更准确地预测作物产量，还能理解不同气候变量如何影响产量，提高了预测的准确性和细致度

41、2、本发明通过部署传感器网络实时收集农田的气象和土壤数据，以及实时数据处理和特征提取，达到了快速响应环境变化的效果。这允许农业生产者及时调整种植策略，应对即将来临的不利气候条件，从而减少潜在的生产损失；

42、3、本发明建立了一个作物气候产量潜力数据库，并利用算法进行异常检测和数据管理，达到了利用数据驱动决策优化作物种植和管理的效果。通过对异常数据的识别和处理，本发明帮助生产者及时发现并解决可能影响产量的问题，优化资源分配和作物管理策略。