一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法

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一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法
申请号:CN202411136773
申请日期:2024-08-19
公开号:CN119026082A
公开日期:2024-11-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于物联网与深度学习的个性化精准灌溉方法,本发明涉及农业智能化技术领域,解决了对于作物种类繁多的农田,现有技术可能未能充分考虑不同作物的特异性,缺乏针对特定作物种类和生长阶段的个性化灌溉策略的问题,本发明通过融合多模态数据与深度强化学习:集成土壤湿度、气象、作物图像等多源数据,采用强化学习算法动态调整灌溉策略,以作物实际生长反馈为依据,实现灌溉决策的即时优化,提高环境适应性和决策精准度;通过作物‑环境动态模型:构建作物生长与环境因素的动态耦合模型,依据不同作物、生长阶段和环境条件,定制化生成灌溉计划,实现灌溉的个性化与精准化。
技术关键词
精准灌溉方法 生长预测模型 策略优化模型 强化学习算法 低功耗广域网技术 模型更新 农业智能化技术 深度强化学习技术 作物生长模式 智能阀门 决策 数据预处理算法 监测作物生长 环境监测网络 控制灌溉系统 动态 生成方式 在线学习机制
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