本發(fā)明涉及供給數(shù)據(jù)分析，尤其涉及一種智能玉米水肥供給優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，水和肥料是影響作物生長(zhǎng)和產(chǎn)量的關(guān)鍵因素，然而，傳統(tǒng)的水肥管理往往依賴于經(jīng)驗(yàn)和固定的施用標(biāo)準(zhǔn)，缺乏針對(duì)性和靈活性，導(dǎo)致水肥供應(yīng)不足或過(guò)剩，嚴(yán)重影響作物的生長(zhǎng)健康和產(chǎn)量。

2、近年來(lái)，智能農(nóng)業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)業(yè)管理提供了新的解決方案。通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤濕度、養(yǎng)分水平以及作物生理狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，然而，現(xiàn)有的水肥管理系統(tǒng)往往無(wú)法充分利用這些數(shù)據(jù)，缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)整能力，導(dǎo)致水肥供給的精準(zhǔn)度不足。

3、此外，不同生長(zhǎng)階段的作物對(duì)水分和養(yǎng)分的需求差異較大，但現(xiàn)有技術(shù)在進(jìn)行水肥供給時(shí)往往未能充分考慮這一點(diǎn)，傳統(tǒng)方法難以有效響應(yīng)作物生理狀態(tài)的變化，無(wú)法在關(guān)鍵時(shí)刻提供足夠的水分和養(yǎng)分，進(jìn)一步影響了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種智能玉米水肥供給優(yōu)化方法。

2、一種智能玉米水肥供給優(yōu)化方法，包括以下步驟：

3、s1，土壤與作物狀態(tài)監(jiān)測(cè)：利用傳感器網(wǎng)絡(luò)，監(jiān)測(cè)土壤濕度、土壤養(yǎng)分水平和作物生理狀態(tài)，生理狀態(tài)包括葉綠素含量、蒸騰速率，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)；

4、s2，建立動(dòng)態(tài)水肥需求模型：基于云平臺(tái)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，分析不同生長(zhǎng)階段的水分與養(yǎng)分需求，構(gòu)建動(dòng)態(tài)水肥需求模型；

5、s3，協(xié)同供給策略設(shè)計(jì)：監(jiān)測(cè)當(dāng)前作物生理狀態(tài)并結(jié)合動(dòng)態(tài)水肥需求模型，設(shè)計(jì)協(xié)同供給策略，確定灌溉與施肥的時(shí)機(jī)和供給量；

6、s4，智能化供給實(shí)施：建立一個(gè)集成的智能供給單元，自動(dòng)控制灌溉和施肥設(shè)備，根據(jù)s3設(shè)計(jì)的協(xié)同供給策略，智能調(diào)節(jié)水肥供給。

7、可選的，所述s1中的傳感器網(wǎng)絡(luò)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，包括土壤濕度傳感器、電化學(xué)傳感器、光學(xué)傳感器和蒸騰速率測(cè)定儀；

8、所述土壤濕度傳感器通過(guò)測(cè)量土壤的電容變化來(lái)獲取水分含量；

9、所述電化學(xué)傳感器檢測(cè)土壤養(yǎng)分的電導(dǎo)變化，提供土壤養(yǎng)分水平數(shù)據(jù)；

10、所述光學(xué)傳感器監(jiān)測(cè)葉綠素含量，利用對(duì)應(yīng)波長(zhǎng)光的吸收特性計(jì)算葉綠素濃度，同時(shí)，采用蒸騰速率測(cè)定儀測(cè)量葉片蒸騰速率；

11、所有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)上傳至云平臺(tái)，確保信息實(shí)時(shí)更新，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供準(zhǔn)確的生長(zhǎng)環(huán)境信息。

12、葉綠素濃度c可以通過(guò)以下公式計(jì)算：，其中，是葉綠素濃度(單位是)，是波長(zhǎng)處的反射率，是波長(zhǎng)處的反射率，是校準(zhǔn)系數(shù)，根據(jù)具體傳感器和實(shí)驗(yàn)條件進(jìn)行調(diào)整；

13、波長(zhǎng)選擇:680nm和700nm波長(zhǎng)分別對(duì)應(yīng)于葉綠素a的吸收峰和非吸收峰。

14、反射率測(cè)量:通過(guò)光學(xué)傳感器測(cè)量植物葉片在這兩個(gè)波長(zhǎng)下的光反射率。

15、可選的，所述s1中的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集后，還包括生長(zhǎng)階段劃分，包括發(fā)芽階段、拔節(jié)階段、抽穗階段、灌漿階段，將監(jiān)測(cè)的土壤濕度、土壤養(yǎng)分水平和作物生理狀態(tài)數(shù)據(jù)按發(fā)芽階段、拔節(jié)階段、抽穗階段、灌漿階段進(jìn)行劃分，得到劃分?jǐn)?shù)據(jù)集。

16、可選的，所述s2中構(gòu)建動(dòng)態(tài)水肥需求模型之前還包括對(duì)土壤濕度、土壤養(yǎng)分水平與作物生理狀態(tài)之間進(jìn)行相關(guān)性分析，以識(shí)別土壤濕度和養(yǎng)分水平對(duì)作物生理狀態(tài)的影響，通過(guò)分析得到的相關(guān)系數(shù)，判斷土壤濕度、土壤養(yǎng)分水平與作物生理狀態(tài)之間的依賴關(guān)系和影響程度。

17、可選的，所述s2中分析不同生長(zhǎng)階段的水分與養(yǎng)分需求包括分階段數(shù)據(jù)分析與線性回歸建模：基于相關(guān)性分析的結(jié)果，針對(duì)每個(gè)生長(zhǎng)階段，建立線性回歸模型，反推水分和養(yǎng)分需求，水分和養(yǎng)分需求即水肥需求，設(shè)定期望達(dá)到的作物生理狀態(tài)（如葉綠素含量或蒸騰速率），通過(guò)線性回歸模型反推出土壤濕度和土壤養(yǎng)分水平：

18、；

19、其中，是對(duì)應(yīng)生長(zhǎng)階段的作物生理狀態(tài)，包括葉綠素含量、蒸騰速率，是回歸模型的截距，表示在土壤濕度和土壤養(yǎng)分水平為零時(shí)的作物生理狀態(tài)值，是土壤濕度的回歸系數(shù)，表示土壤濕度對(duì)作物生理狀態(tài)的影響程度，是土壤養(yǎng)分水平的回歸系數(shù)，表示土壤養(yǎng)分水平對(duì)作物生理狀態(tài)的影響程度，是誤差項(xiàng)，表示模型未能解釋的其他因素影響；

20、在每個(gè)生長(zhǎng)階段中，利用相關(guān)性分析結(jié)果選擇和，進(jìn)行反推，確定相應(yīng)的水分和養(yǎng)分需求。

21、可選的，所述動(dòng)態(tài)水肥需求模型的構(gòu)建基于反推的土壤濕度和土壤養(yǎng)分水平，以反映不同生長(zhǎng)階段的水肥需求，模型表示為：

22、發(fā)芽階段：；

23、拔節(jié)階段：；

24、抽穗階段：；

25、灌漿階段：；

26、其中，為各階段的水分或養(yǎng)分需求，,,...,是通過(guò)回歸分析獲得的各階段系數(shù)，表示水分和養(yǎng)分對(duì)各生長(zhǎng)階段需求的影響程度。

27、可選的，所述s3具體包括：

28、s31，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)當(dāng)前生長(zhǎng)階段的作物生理狀態(tài)，若當(dāng)前生長(zhǎng)階段的作物生理狀態(tài)達(dá)到當(dāng)前生長(zhǎng)階段應(yīng)有的葉綠素含量、蒸騰速率平均水平，則不優(yōu)化水肥供給策略，若當(dāng)前生長(zhǎng)階段的作物生理狀態(tài)低于當(dāng)前生長(zhǎng)階段應(yīng)有的葉綠素含量、蒸騰速率平均水平，則將當(dāng)前生長(zhǎng)階段應(yīng)有的作物生理狀態(tài)平均水平設(shè)定為，并通過(guò)線性回歸模型反推得到當(dāng)前生長(zhǎng)階段應(yīng)有的土壤濕度w和土壤養(yǎng)分水平n；

29、s32，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)當(dāng)前生長(zhǎng)階段的土壤濕度和土壤養(yǎng)分水平，將其與反推得到的當(dāng)前生長(zhǎng)階段應(yīng)有的土壤濕度w和土壤養(yǎng)分水平n進(jìn)行對(duì)比分析，確定當(dāng)前生長(zhǎng)階段的灌溉與施肥時(shí)機(jī)，如果或，則觸發(fā)灌溉或施肥。

30、可選的，所述s32中確定灌溉與施肥時(shí)機(jī)后，還包括：

31、水分需求量計(jì)算：，其中，是每次灌溉的總水分供給量，是當(dāng)前生長(zhǎng)階段應(yīng)有的土壤濕度，是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的土壤濕度，是灌溉區(qū)域的面積；

32、養(yǎng)分需求量計(jì)算：，其中，是每次施肥的總養(yǎng)分供給量，是當(dāng)前生長(zhǎng)階段應(yīng)有的土壤養(yǎng)分水平，是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到的土壤養(yǎng)分水平，是施肥區(qū)域的面積。

33、可選的，所述s3還包括結(jié)合作物生理狀態(tài)的蒸騰速率和葉綠素含量作為額外依據(jù)，確保在作物需求的關(guān)鍵時(shí)機(jī)進(jìn)行灌溉和施肥，當(dāng)蒸騰速率高且葉綠素含量低時(shí)，表示作物在快速生長(zhǎng)且養(yǎng)分不足，需及時(shí)施肥以滿足作物需求，條件滿足：如果蒸騰速率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值且葉綠素含量低于預(yù)設(shè)閾值，則觸發(fā)施肥操作。

34、本發(fā)明的有益效果：

35、本發(fā)明，本通過(guò)集成傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度、養(yǎng)分水平和作物生理狀態(tài)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)水肥需求模型，確保水肥供給的精準(zhǔn)化，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整灌溉和施肥量，避免傳統(tǒng)方法中因人為判斷造成的資源浪費(fèi)，通過(guò)精準(zhǔn)的供給方式，作物能夠在每個(gè)生長(zhǎng)階段獲取所需的水分和養(yǎng)分，進(jìn)而提高作物產(chǎn)量和質(zhì)量。

36、本發(fā)明，通過(guò)對(duì)不同生長(zhǎng)階段的水分與養(yǎng)分需求進(jìn)行系統(tǒng)化分析，利用相關(guān)性分析和線性回歸模型實(shí)現(xiàn)需求反推，使得每個(gè)生長(zhǎng)階段的水肥供給依據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)，提高了供給的精準(zhǔn)度，同時(shí)，通過(guò)建立各階段的需求函數(shù)，能夠靈活調(diào)整供給策略，以應(yīng)對(duì)不同生長(zhǎng)階段的特殊需求，這不僅優(yōu)化了資源利用，還為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供了有效支持，推動(dòng)了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的科學(xué)化和智能化進(jìn)程。

37、本發(fā)明，能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)作物生理狀態(tài)的變化，當(dāng)蒸騰速率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值且葉綠素含量低于標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)施肥和灌溉操作，確保作物在關(guān)鍵生長(zhǎng)階段的需求得到及時(shí)滿足，還能夠有效預(yù)防因缺水或缺肥導(dǎo)致的生長(zhǎng)停滯和減產(chǎn)。