摘要
本发明公开了一种融合多模态数据的农田土壤精准变量施肥方法及装置,包括:融合以坡面微型裂隙为中心采集的土壤、地形等多源数据,构建空间异质性映射;利用卷积神经网络提取植被根系竞争特征,确定多物种养分吸收需求模式;将上述信息融入三维体素模型,并结合水文学模型,模拟水肥沿裂隙的迁移路径,前瞻性预判下坡养分富集风险;最终生成一个针对坡度、土壤含水量和预测流失路径进行精细化调整的三维体素模型调整方案,以指导精准的变量施肥与肥力修复。本发明还提供了一种执行该方法的装置。本发明能够显著提升复杂地形下精准施肥与肥力管理的精准性、前瞻性和时效性。
技术关键词
三维体素模型
精准变量施肥方法
自动化农业机械
水肥
多模态
变量施肥装置
高精度定位系统
卷积神经网络提取
植被
坡面
富集
数字高程模型
土壤传感器
实时监测数据
农田地表
地理信息系统
分析模块
风险
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躯干模型
心脏模型
影像配准方法
磁设备
磁传感器
调度平台系统
子系统
应用软件管理
子模块
异构网络资源
生理特征信息
集成机器学习
血氧饱和度传感器
穿戴式
血氧饱和度监测
多模态数据融合
风险分层
早期筛查方法
注意力机制
动态
多模态数据融合
分析系统
多头注意力机制
神经网络对图像
多模态数据采集