一种基于农业大数据模型的可视化分析方法及系统

本发明涉及农业信息技术领域，公开了一种基于农业大数据模型的可视化分析方法及系统。该系统利用递归神经网络与小波变换相结合的多尺度特征提取算法处理农作物生长时序数据，采用变分自编码器与隐马尔可夫模型相结合的深度学习架构自动识别作物生长阶段的关键转换点，通过构建标准生长轨迹模型和多维偏离度量指标评估作物生长异常情况，应用基于强化学习的动态阈值模型实现生长异常的早期预警，并设计基于时钟隐喻的多维可视化界面直观展示作物生长信息。本发明提高了农作物生长阶段识别精度和预警及时性，显著增强了农业生产管理效率。