一种基于深度学习的农田全流程管理方法与系统

本发明涉及深度学习技术领域，揭露了一种基于深度学习的农田全流程管理方法及系统，所述方法包括：采集目标农田的图像数据、环境数据和作物生理指标；基于滑动平均算法生成环境数据的降噪数据；基于条件生成对抗网络和图像数据生成农田图像；利用作物评价模型提取降噪数据的时间特征，基于时间特征和长短时记忆网络生成降噪数据的依赖关系；根据作物评价模型提取农田图像的多层次空间特征，进而生成目标农田的融合特征；利用作物评价模型的全连接层和输出层对融合特征进行逐层处理，得到目标农田的作物状态值，根据作物状态值生成目标农田的管理决策，并对目标农田进行管理。本发明可以基于深度学习提高农田全流程管理的效率。