摘要
本申请公开了一种基于多源遥感数据的农作物辅助方法、系统、设备及介质,主要涉及农作物辅助技术领域,用以解决传统灌溉系统无法区分不同作物的需水特性,导致水资源浪费。人工田间调查作物类型效率低,难以满足大范围动态监测需求的问题。包括:基于无人机、卫星影像和用户终端,确定各预设区域的农作物品种和生长阶段;获取参考蒸散发值和土壤水分变化量,根据农作物品种、生长阶段、土壤水分变化量和参考蒸散发值,获得预设区域的作物实际需水量;基于预设区域的初始灌溉顺序和适应度函数,利用遗传算法,获得优化后的灌溉顺序;基于优化后的灌溉顺序和作物实际需水量,控制各预设区域内灌溉装置的运行。
技术关键词
农作物品种
多源遥感数据
深度学习识别模型
阶段
灌溉装置
遗传算法
非易失性计算机存储介质
无人机
辅助系统
终端
影像
PID算法
监测需求
灌溉系统
水量
图像
采集单元
辅助设备
模块
染色体
系统为您推荐了相关专利信息
控制人机交互
无人机编队
人机交互界面
无人机协同
指令
两阶段集成学习
浓度反演方法
地理加权回归模型
分辨率
归一化植被指数