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申请/专利权人：安徽金海迪尔信息技术有限责任公司

摘要：本发明提供一种基于大数据的灌区调配方法，涉及灌区调配技术领域，本发明通过采集并分析每个地块在特定时间段内的土壤温度、湿度和电导率的时序数据，使用聚类算法对每个地块的土壤特性变化数据进行分类，将具有相似土壤特性变化模式的地块归为一类，并生成地块类型指数，通过分类可以识别不同地块的灌溉需求差异，通过分析遥感图像获取的作物覆盖率数据，可以根据地块的作物覆盖率数据、地块类型指数和面积，对每个地块进行灌溉水量的调配，通过综合运用时序数据分析、聚类算法和遥感图像分析等技术，实现了对每个地块土壤特性和作物生长状况的精确监测和分析，从而能够根据每个地块的实际需求进行精确的灌溉水量分配。

主权项：1.一种基于大数据的灌区调配方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：采集时间长度为的时间段内，灌区各个地块相同深度处土壤的温度、湿度和电导率的时序数据，构成每个地块的土壤特性数据集，将每个地块的土壤特性数据集内部的温度、湿度和电导率的时序数据划分为等长的时间区间；步骤2：根据每个时间区间内的温度、湿度和电导率的时序数据进行分析，生成每个时间区间的土壤特性变化率数据，对于每个地块对应的所有区间的土壤特性变化率数据进行处理，生成每个地块的土壤特性变化数据，所述土壤特性变化率数据包括温度变化率、湿度变化率和电导率变化率，所述土壤特性变化数据包括温度波动率、湿度波动率和电导率波动率；步骤3：将每一个地块的温度波动率、湿度波动率和电导率波动率作为一个数据节点，随机选择个数据节点作为初始质心，将每个地块的温度波动率、湿度波动率和电导率波动率作为数据节点的特征向量，计算数据节点到每个质心的距离，并将其分配到距离最近的质心进行聚类，更新质心的特征向量数据，直至质心的特征向量变化小于质心变化阈值，完成聚类；步骤4：根据聚类的结果对于所有地块进行分类，对每一个聚类结果质心的最终特征向量数据进行分析，生成每一个聚类结果的地块类型指数，将每一个聚类的地块类型指数和其内部的地块进行一一映射；步骤5：采集每一个地块的遥感图像，并将所有遥感图像的图像尺寸统一调整为224*224大小后进行灰度化处理，获得第一识别图像，对所有地块对应的第一识别图像进行分析，生成各个地块的作物覆盖率数据；步骤6：依据各个地块的作物覆盖率数据和地块类型指数，结合地块的面积，对每个地块灌溉的水量进行分配。

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