基于植株特征的油茶抗旱性抚育措施推荐方法及系统

本发明涉及油茶种植，更具体的，涉及一种基于植株特征的油茶抗旱性抚育措施推荐方法及系统。

背景技术：

1、近油茶是重要的木本油料树种，关系到粮油安全问题，油茶也是一种生物防火树种，有阻止森林火灾的作用，油茶树具有较强的适应性和抗逆性的特点，能在其他农作物种植之外的地区生长，大面积种植油茶可以防止水土的流失、改善土壤的质量，进而保护生态环境；油茶集社会意义、战略价值、经济价值、生态价值于一体，发展油茶产业是一个非常有前途、有必要的产业。我国南方大面积丘陵岗地非常适合油茶等经济林的种植和经营；然而，油茶分布的最北缘地带，由于气温偏低、降雨量较少、不少油茶基地造林标准不高和抚育管理较为粗放，所以这类油茶新造林水肥不足，部分年份存在旱灾，导致油茶生长不良，产量低下、效益很差，未能达到油茶造林的预期目标，严重挫伤林农的积极性。

2、因此，针对不同种植地区的气候特征和油茶生产存在的主要问题，开展不同抗旱性抚育技术方法的推广，如油茶主干基部高培蔸、追肥深施少填土、林地营造微型蓄水坑、林地覆盖等，分析油茶从生长水平到林地土壤理化指标的机理研究，从而为不同种植地区的油茶种植提供一种能够提高油茶成活率、产量和品质的高效种植方法，从而为油茶种植户的绿色高产栽培提供参考和借鉴。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于植株特征的油茶抗旱性抚育措施推荐方法及系统。

2、本发明第一方面提供了一种基于植株特征的油茶抗旱性抚育措施推荐方法，包括：

3、获取目标种植区域中油茶植株的生长监测数据，利用不同生长阶段的油茶生长指标基于所述生长监测数据提取油茶植株特征，并生成目标种植区域中油茶的平均植株特征；

4、根据不同抚育措施的实例提取植株状态数据及抚育管理数据，构建抚育措施样本图，对所述抚育措施样本图进行学习表示求取不同抚育措施的嵌入特征表示；

5、根据不同抚育措施的向量表示对目标种植区域中油茶的平均植株特征进行标签划分，实现抚育措施的初步判定；

6、构建油茶抗旱性抚育措施相关的知识图谱，对所述知识图谱学习表示，提取初步判定的抚育措施的子图，根据子图嵌入表示进行分数预测，生成目标种植区域中油茶当前抗旱性抚育措施推荐结果。

7、本方案中，利用不同生长阶段的油茶生长指标基于所述生长监测数据提取油茶植株特征，并生成目标种植区域中油茶的平均植株特征，具体为：

8、利用目标种植区域中预设的多源传感器构建油茶植株的生长监测物联网，实时获取生长监测数据并进行存储，进行数据预处理，获取生长监测数据序列；

9、在所述生长监测数据序列使用预设时间步长进行分割，生成若干数据子段，计算单一数据子段的特征分布，获取相邻数据子段的特征分布偏差，筛选特征分布偏差大于偏差阈值的数据子段；

10、将筛选的数据子段进行聚类处理，获取聚类结果并利用监测时间戳进行排序，提取不同类簇中位于首位的数据子段作为生长节点，为所述生长节点设置生长阶段标签，使用生长节点对生长监测数据进行划分；

11、利用文献检索获取植株生长监测数据中所涉及的生长监测指标，根据油茶果的产量预测获取不同生长监测指标的重要程度，通过所述重要程度获取不同生长阶段中的油茶生长指标；

12、利用所述油茶生长指标在划分后的生长监测数据中提取指标参数矩阵，生成油茶植株特征，将不同布设位置对应指标参数矩阵进行取均值处理，生成目标种植区域中油茶的平均植株特征。

13、本方案中，构建抚育措施样本图，对所述抚育措施样本图进行学习表示求取不同抚育措施的嵌入特征表示，具体为：

14、根据目标种植区域所在地的土壤特征、气候特征及环境特征通过大数据引擎获取油茶种植实例中的抗旱性抚育措施，提取不同抚育措施对应的植株状态数据及抚育管理数据，生成抚育措施样本；

15、利用欧式距离计算抚育措施样本与其他抚育措施样本之间的相似度，对于每个抚育措施样本，根据所述相似度对其他抚育措施样本进行升序排序，利用k近邻选取前k个其他抚育措施样本作为抚育措施样本的邻域；

16、在邻域中将抚育措施样本与k个最相似的其他抚育措施样本相连，构成抚育措施样本图，利用graphsage算法对所述抚育措施样本图进行学习表示，通过邻域采样和特征聚合进行抚育措施样本的嵌入，生成抚育措施的向量表示。

17、本方案中，根据不同抚育措施的向量表示对目标种植区域中油茶的平均植株特征进行标签划分，具体为：

18、利用编码器对目标种植区域油茶的平均植株特征进行编码，预设编码器的输入尺寸，利用多层感知机获取输入的局部区域对应的单点特征，将单点特征进行卷积及平均池化获取整体特征；

19、对所述单点特征及整体特征在特征通道维度进行拼接获取潜在特征向量，将所述潜在特征向量及抚育措施的向量表示映射到同一低维向量空间中，计算向量之间的曼哈顿距离；

20、预设曼哈顿距离阈值范围，获取符合阈值范围的抚育措施，根据所述抚育措施的类别标签对目标种植区域进行标记，根据类别标签为目标种植区域进行抗旱性抚育措施的初始判定。

21、本方案中，构建油茶抗旱性抚育措施相关的知识图谱，对所述知识图谱学习表示，具体为：

22、获取油茶种植实例中的抗旱性抚育措施及油茶植株特征进行实体自动抽取，根据不同干旱情况下油茶植株特征与抚育措施的是否有交互记录构建交互矩阵，通过提取的实体及交互矩阵按照三元组结构构建知识图谱；

23、在知识图谱中根据不同油茶植株特征与抚育措施的交互记录训练多头注意力机制进行编码学习，为不同抚育措施设置注意力权重，根据加权后的多维特征表征不同干旱情况下对抗旱措施的偏好信息。

24、本方案中，提取初步判定的抚育措施的子图，根据子图嵌入表示进行分数预测，生成目标种植区域中油茶当前抗旱性抚育措施推荐结果，具体为：

25、根据目标种植区域的平均植株特征在所述知识图谱中进行相似度计算，获取相似度最高的节点进行定位，以定位节点为起点进行随机游走，获取初步判定的抚育措施的游走路径；

26、通过所述游走路径构建不同抚育措施的子图，通过自注意力网络获取子图中不同实体的重要性，并通过聚合实体嵌入生成子图的嵌入表示；

27、获取初步判定的抚育措施与偏好信息的欧氏距离，根据欧式距离生成对应子图嵌入表示的系数，将系数加权后的子图嵌入表示及定位节点的嵌入表示进行串联，构成串联向量；

28、将所述串联向量利用预设多层感知机进行分数预测，选取符合预设分数标准的抚育措施进行组合，生成目标种植区域中油茶当前抗旱性抚育措施推荐结果。

29、本发明第二方面还提供了一种基于植株特征的油茶抗旱性抚育措施推荐系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于植株特征的油茶抗旱性抚育措施推荐方法程序，所述基于植株特征的油茶抗旱性抚育措施推荐方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

30、获取目标种植区域中油茶植株的生长监测数据，利用不同生长阶段的油茶生长指标基于所述生长监测数据提取油茶植株特征，并生成目标种植区域中油茶的平均植株特征；

31、根据不同抚育措施的实例提取植株状态数据及抚育管理数据，构建抚育措施样本图，对所述抚育措施样本图进行学习表示求取不同抚育措施的嵌入特征表示；

32、根据不同抚育措施的向量表示对目标种植区域中油茶的平均植株特征进行标签划分，实现抚育措施的初步判定；

33、构建油茶抗旱性抚育措施相关的知识图谱，对所述知识图谱学习表示，提取初步判定的抚育措施的子图，根据子图嵌入表示进行分数预测，生成目标种植区域中油茶当前抗旱性抚育措施推荐结果。

34、本发明公开了一种基于植株特征的油茶抗旱性抚育措施推荐方法及系统，包括：获取目标种植区域中油茶植株的生长监测数据，提取平均植株特征；根据不同抚育措施的实例提取植株状态数据及抚育管理数据，构建抚育措施样本图求取不同抚育措施的嵌入特征表示；对目标种植区域中油茶的平均植株特征进行标签划分，实现抚育措施的初步判定；构建油茶抗旱性抚育措施相关的知识图谱，提取初步判定的抚育措施的子图，根据子图嵌入表示进行分数预测，生成目标种植区域当前的抗旱性抚育措施推荐结果。本发明为油茶种植提供了科学性的抗旱抚育措施，实现油茶种植的因地制宜，提高油茶成活率、产量和品质，进而提高了种植户的经济效益。