摘要
本发明提供一种基于大模型的种植营养诊断方法,所述基于大模型的种植营养诊断方法包括:基于植物的生长发育规律及环境变量,提取植物养分代谢与形态表现特征,构建植物营养代谢模型;根据所述植物营养代谢模型,基于植物生长的多模态数据调整模型参数,构建多维关联模型;获取目标植物生长过程中的形态照片和环境条件,根据所述多维关联模型识别所述目标植物的营养状态;根据所述目标植物的营养状态,生成个性化精准施肥建议。本申请根据目标植物的营养状态,生成个性化精准施肥建议,包括功能性用肥建议、施肥方式建议、施肥用量建议和施肥时间建议。可以为农业生产提供科学的指导,帮助用户实现精准施肥,优化作物生长和提升农业生产的效率。
技术关键词
营养诊断方法
形态
生长发育规律
照片
识别植物
数据
施肥方式
强化学习算法
深度学习技术
学习方法
特征选择方法
阶段
参数
梯度下降算法
神经网络算法
施肥策略
深度Q网络
决策树算法
多模态
梯度方法
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建筑三维模型
水流