基于机器学习的土壤元素光谱检测分析方法及系统

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基于机器学习的土壤元素光谱检测分析方法及系统
申请号:CN202510800479
申请日期:2025-06-16
公开号:CN120340666B
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本申请公开了基于机器学习的土壤元素光谱检测分析方法及系统,属于智慧农业技术领域,本申请获取田间土壤元素数据、植物生长数据和环境数据,构建元素矿化释放模型、元素流失模型、植物吸收模型和污染元素影响模型,评估元素矿化释放量、植物对元素的吸收量和有害元素对植物吸收的影响,构建土壤元素含量预测模型,将矿化释放量、元素流失量、植物吸收量和污染元素影响导入土壤元素含量预测模型中计算未来土壤元素含量,构建施肥时间预测模型,将未来土壤元素含量导入施肥时间预测模型中评估施肥时间,本申请通过耦合土壤元素动态演变与植物生长吸收,结合植物在不同生长状态下的养分需求特性,预测施肥时间,提升植物种植施肥效率。
技术关键词
光谱检测分析方法 时间预测模型 释放量 植物生长数据 有害元素含量 有机质 因子 湿度调节 植物叶片表面 土壤营养元素 智慧农业技术 检测分析系统 植被 病斑面积 阶段 吸收模块 强度 数据获取模块
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