一种用于番茄品质预测的方法及系统与流程

本发明涉及番茄品质预测，尤其涉及一种用于番茄品质预测的方法及系统。

背景技术：

1、近年来，随着农业科学技术的发展，利用传感器技术和数据分析方法对土壤环境和作物生长进行监控和预测，已成为提升农业生产效率和作物品质的重要手段。

2、目前，虽然已有一些方法和系统能够对土壤数据和作物品质进行监测和预测，但这些方法存在多方面的不足，首先，大多数现有技术仅关注单一或少数几个土壤参数，未能全面考虑土壤环境的复杂性和多样性，其次，现有的预测模型往往简单，无法准确捕捉土壤参数、微生物代谢产物与番茄品质之间的复杂非线性关系，导致预测精度不高，此外，缺乏科学的反馈机制和管理建议，使得种植者难以根据预测结果进行有效的土壤管理和施肥策略优化，限制了番茄品质的进一步提升。

3、本发明的目的是提供一种用于番茄品质预测的方法和系统，提供科学的管理建议，帮助种植者优化种植管理，提升番茄的整体品质和产量。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种用于番茄品质预测的方法及系统。

2、一种用于番茄品质预测的方法，包括以下步骤：

3、s1，数据采集与预处理：使用传感器采集土壤数据，包括土壤湿度、温度、ph值、电导率、有机质含量和养分成分，在番茄成熟期，测量番茄的品质参数，包括糖度、酸度、颜色、硬度和维生素含量，并对采集到的土壤数据以及品质参数进行预处理；

4、s2，特征提取：从预处理后的土壤数据以及品质参数提取相关特征，包括土壤特征以及番茄品质特征；

5、s3，土壤微生物代谢产物的品质分析：实时检测土壤中的微生物代谢产物，分析土壤微生物代谢产物对番茄品质的影响，并根据分析结果优化土壤管理和施肥策略，具体包括：

6、s31，土壤微生物代谢产物检测：通过高通量测序技术和生物传感器网络，实时检测土壤中的微生物代谢产物，包括挥发性有机化合物（vocs）和酶活性；

7、s32，土壤微生物代谢产物分析：通过微生物代谢产物品质模型分析土壤微生物代谢产物对番茄品质的影响；

8、s33，优化土壤管理：根据微生物代谢产物分析结果，优化土壤管理和施肥策略，包括调节有机质投入以及调整微生物群落结构；

9、s4，番茄品质预测：基于提取的相关特征，结合优化后的土壤管理和施肥策略，通过番茄品质预测模型对番茄品质进行预测；

10、s5，结果分析：对番茄品质的预测结果进行分析，识别影响番茄品质的土壤因素，并将分析结果反馈给种植者，提供管理建议。

11、可选的，所述s1中的数据采集与预处理包括：

12、s11，土壤数据采集：通过土壤湿度传感器测量土壤湿度，通过土壤温度传感器测量土壤温度，通过ph传感器测量土壤的ph值，通过电导率传感器测量土壤电导率，通过有机质分析仪测量土壤有机质含量，通过养分分析仪测量土壤中主要养分成分（如氮、磷、钾等）；

13、s12，番茄品质数据采集：在番茄成熟期，使用糖度计测量番茄的糖度，使用酸度计测量番茄的酸度，使用颜色计测量番茄的颜色，使用硬度计测量番茄的硬度，通过维生素c含量测定仪测量番茄中的维生素c含量；

14、s13，对采集的土壤数据以及品质参数进行预处理，包括数据清洗、归一化处理以及标准化处理。

15、可选的，所述s2中的特征提取包括：

16、s21，土壤特征提取：从预处理中的土壤数据中提取土壤特征，包括平均土壤湿度、土壤温度波动、ph值均值、电导率变化以及有机质含量百分比；

17、s22，番茄品质特征提取：从预处理后的品质参数中提取番茄品质特征，包括糖度均值、酸度均值、颜色指数、硬度均值以及维生素c含量均值。

18、可选的，所述s31中的土壤微生物代谢产物检测包括：

19、s311，有机化合物采集：使用vocs传感器检测土壤中微生物产生的挥发性有机化合物，包括甲醇、乙醇；

20、s312，酶活性采集：采用酶活性传感器测量土壤中与微生物代谢活动相关的酶（如脱氢酶、脲酶等）的活性。

21、可选的，所述s32中的微生物代谢产物品质模型采用高斯过程回归（gpr）模型，所述高斯过程回归（gpr）模型包括：

22、s321，多任务高斯过程建模：引入多任务高斯过程（mtgp）来同时建模土壤数据和微生物代谢产物对番茄品质的影响，增加任务间的相关性建模，表示为：

23、；

24、其中，是任务和任务之间的协方差矩阵，是标准rbf核函数，是任务间的协方差矩阵；

25、s322，自适应核函数选择：在初始的rbf核函数的基础上，引入自适应核函数，表示为：

26、；

27、其中，是信号方差，是长度尺度，是第个局部核的权重，是第个局部核的中心，是第个局部核的尺度参数，是局部核函数的数量；

28、s323，多任务联合预测：综合土壤数据、微生物代谢产物数据和番茄品质数据进行预测，表示为：

29、；

30、其中，是预测的番茄品质，是新输入数据与历史数据之间的协方差矩阵，是历史数据的协方差矩阵，是噪声方差，是历史数据的输出，是单位矩阵；

31、s324，不确定性估计：通过联合预测的协方差矩阵估计预测结果的不确定性，表示为：

32、；

33、其中，是预测结果的不确定性，是新输入数据之间的协方差矩阵；

34、s325，模型训练与优化：利用梯度下降法优化模型参数（包括核函数参数和多任务相关性参数），表示为：

35、；

36、其中，是对数似然函数，是模型参数，是协方差矩阵对模型参数的导数，是矩阵的转置操作，是矩阵的迹运算。

37、可选的，所述s33中的优化土壤管理包括：

38、调节有机质投入：根据微生物代谢产物的分析结果，确定土壤有机质含量的最佳水平，通过增加或减少有机肥料的施用量，调整土壤有机质含量；

39、调整微生物群落结构：分析土壤微生物代谢产物（如vocs和酶活性）数据，识别影响番茄品质的关键微生物群落，引入有益微生物或生物制剂，促进有益微生物的生长。

40、可选的，所述s4中的番茄品质预测包括：

41、s41，特征输入：利用从土壤数据和番茄品质参数中提取的相关特征，作为番茄品质预测模型输入数据；

42、s42，变量结合：将优化后的土壤管理和施肥策略的相关参数纳入番茄品质预测模型，相关参数包括有机质投入量以及微生物群落结构调整量；

43、s43，番茄品质预测：通过番茄品质预测模型对番茄的品质进行预测。

44、可选的，所述番茄品质预测模型采用径向基函数神经网络（rbfnn）模型，所述径向基函数神经网络（rbfnn）模型包括：

45、多模态输入特征构建：将土壤数据、微生物代谢产物数据和优化后的管理策略参数作为输入特征；

46、自适应核函数选择：采用自适应径向基函数，结合数据特征自适应调整核函数的宽度参数，表示为：

47、；

48、其中，是径向基函数，是输入特征向量，是第个核函数的中心，是第个核函数的宽度参数；

49、核函数中心和宽度参数优化：通过k-means算法确定核函数的中心，并通过交叉验证自适应调整宽度参数，表示为：

50、；

51、其中，是第个簇的中心，是第个簇，是属于第个簇的样本；

52、；

53、其中，是第个核函数的宽度参数，是属于第个簇的样本，是第个簇的中心；

54、模型训练：通过历史的土壤数据、微生物代谢产物数据以及品质参数优化模型参数（包括连接权重），表示为：

55、；

56、其中，是预测的番茄品质，是第个核函数的连接权重，是第个核函数的输出，是偏置项，表示径向基函数神经网络（rbfnn）中使用的径向基函数的数量；

57、模型预测：利用训练好的模型对新输入数据进行番茄品质预测，表示为：

58、；

59、其中，是新输入数据的预测值，是训练好的连接权重，是训练好的核函数输出，是训练好的核函数中心，是训练好的偏置项。

60、可选的，所述s5中的结果分析包括：

61、s51，预测结果分析：对番茄品质的预测结果进行统计分析，评估预测的准确性和误差；

62、s52，土壤因素识别：利用特征重要性得分，识别土壤因素对番茄品质的影响程度；

63、s53，反馈与管理建议：根据识别出的土壤因素，向种植者提供管理建议，包括调整土壤ph值、优化施肥量以及改进灌溉策略。

64、一种用于番茄品质预测的系统，用于实现上述的一种用于番茄品质预测的方法，包括以下模块：

65、数据采集与预处理模块：通过多种传感器采集土壤数据，包括土壤湿度、温度、ph值、电导率、有机质含量和养分成分，在番茄成熟期测量番茄的品质参数，包括糖度、酸度、颜色、硬度和维生素含量，并对采集到的土壤数据以及品质参数进行预处理；

66、特征提取模块：从预处理后的土壤数据以及品质参数中提取相关特征，包括土壤特征以及番茄品质特征；

67、土壤微生物代谢产物分析模块：实时检测土壤中的微生物代谢产物，分析土壤微生物代谢产物对番茄品质的影响，并根据分析结果优化土壤管理和施肥策略；

68、番茄品质预测模块：基于提取的相关特征，结合优化后的土壤管理和施肥策略，通过番茄品质预测模型对番茄品质进行预测；

69、结果分析模块：对番茄品质的预测结果进行分析，识别影响番茄品质的土壤因素，并将分析结果反馈给种植者，提供管理建议。

70、本发明的有益效果：

71、本发明，通过引入多种传感器，全面采集土壤数据和番茄品质参数，并对数据进行预处理和特征提取，确保了数据的质量和一致性，同时，采用径向基函数神经网络模型，通过自适应核函数选择和优化核函数中心与宽度参数，提高了模型的非线性拟合能力，使得番茄品质预测更为精准，此过程充分利用历史数据，确保了预测的高精度和可靠性。

72、本发明，通过实时检测土壤中的微生物代谢产物，分析其对番茄品质的影响，能够识别出关键的微生物群落，并根据分析结果优化土壤管理和施肥策略，包括调节有机质投入和调整微生物群落结构，这种基于数据驱动的管理策略能够显著改善土壤环境，提升番茄的生长条件，最终提高番茄的品质和产量。

73、本发明，通过对番茄品质预测结果的分析，利用特征重要性得分分析，准确识别出影响番茄品质的关键土壤因素，并为种植者提供具体的管理建议，如调整土壤ph值、优化施肥量和改进灌溉策略，通过生成详细的分析报告和提供定期的监测与调整建议，帮助种植者持续优化种植管理策略，从而提高生产效率和产品质量。