一种基于机器学习的农田化肥施用量分析与诊断方法

本发明涉及农田施肥优化技术领域，公开了一种基于机器学习的农田化肥施用量分析与诊断方法。该方法先采集农田土壤的近红外光谱数据及地表显微图像数据，生成土壤综合风险区域；再分析区域内氮元素迁移速率的变化梯度以评估其偏移状态，分析磷元素与钾元素的交互作用强度以评估二者的非对称耦合状态；根据上述评估结果计算农田需肥程度；结合历史施肥操作记录分析农户操作行为与需肥程度的匹配偏差，生成操作偏差值；进而结合需肥程度和操作偏差值生成施肥优化策略，通过自适应控制算法动态调节施肥机执行参数。该方法能综合土壤多维度信息，精准评估需肥情况，优化施肥策略，动态适配施肥操作。