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一种高标准农田健康耕层构建方法及系统 

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摘要:本发明公开了一种高标准农田健康耕层构建方法及系统,包括:获取目标农田的土壤理化性质、土壤微生物菌群、土壤病虫害分布及土壤肥力水平,构建目标农田的多维特征画像;获取目标农田的期望作物,接入相关领域知识图谱,确定期望作物的适生环境,提取对应图结构;利用图卷积自编码器学习图结构,对目标农田的多维特征数据进行重构,利用数据分布偏差获取目标农田的耕层土壤质量提升方向;基于耕层土壤质量提升方向,采用适宜的土壤改良手段、土壤调理剂、管护方法。本发明集适宜的土壤改良技术手段、有效的土壤调理剂、精准的水肥管控技术和科学的农田管护方法于一体,构建适宜作物生长的高标准农田健康耕层土壤环境。

主权项:1.一种高标准农田健康耕层构建方法,其特征在于,包括以下步骤:根据土壤理化性质、土壤微生物菌群、土壤病虫害分布及土壤肥力水平作为检索标签,利用大数据方法分别获取各个维度标签对应的土壤环境评估实例,在所述土壤环境评估实例中读取涉及的特征变量,并生成多层级特征体系,分析目标农田耕层土壤环境的多维影响因素,构建目标农田的多维特征画像;获取目标农田的期望作物,利用作物类别接入相关领域知识图谱,根据所述多维特征画像在所述领域知识图谱中进行相似度整合,确定期望作物的适生环境;利用堆叠图卷积自编码器学习所述适生环境对应知识图谱子图的图结构,对目标农田的多维特征数据进行重构,利用数据分布偏差获取目标农田的耕层土壤质量提升方向;基于所述耕层土壤质量提升方向选择适宜的土壤改良手段、土壤调理剂、管护方法,并生成目标农田健康耕层构建工作流;构建目标农田的多维特征画像,具体为:根据多维影响因素对应的多维特征变量从目标农田的土壤理化性质、土壤微生物菌群、土壤病虫害分布及土壤肥力水平多项标签数据中进行参数提取,预处理后构建多维特征数据;将所述多维特征数据输入CNN网络进行重新特征提取,在卷积层中使用若干滤波器获取局部上下文特征,获取特征变量的低维表示,聚合生成特征集合;对所述特征集合进行最大池化操作,将所有特征的最大值进行拼接,导入自注意力层为不同特征变量的分配不同权重,对多维影响因素的特征变量进行加权后连接全连接层,输出目标农田的多维特征画像;根据所述多维特征画像在所述领域知识图谱中进行相似度整合,确定期望作物的适生环境,具体为:接入目标农田期望种植作物类别的相关领域知识图谱,利用目标农田的多维特征画像及作物种植构建查询意图;预设欧式距离为度量函数表征相似度,通过计算查询意图与领域知识图谱中实体的相似度进行实体识别,识别出关键实体作为已知条件,判断领域知识图谱中关键实体的位置;根据关键实体的位置搜索所有与关键实体在预设距离内的实体进行标记,获取包含关键实体与标记实体及关系的知识图谱子图,在所述知识图谱子图中提取多维特征画像中特征变量对应的标准土壤环境参数,确定期望作物的适生环境;利用堆叠图卷积自编码器学习所述适生环境对应知识图谱子图的图结构,具体为:在查询所得的知识图谱子图中利用目标农田多维特征画像所涉及的权重信息设置实体之间关系的边权重,构建权重矩阵;利用图卷积神经网络对自编码器进行改进获取堆叠图卷积自编码器,使用适生环境对应的标准土壤环境参数利用逐层无监督方式对各层自编码器进行训练,通过图卷积的信息传播学习知识图谱子图的图结构;获取图卷积的输出作为隐层特征,并导入下一层进行训练,将最后一层图卷积输出隐层特征矩阵与所述权重矩阵进行结合,输送到解码器网络进行数据重构,并利用反向传播进行堆叠图卷积自编码器的参数优化;对目标农田的多维特征数据进行重构,利用数据分布偏差获取目标农田的耕层土壤质量提升方向,具体为:获取目标农田的多维特征数据利用滑动窗口分割生成输入数据,导入堆叠图卷积自编码器获取潜在数据分布,利用所述潜在数据分布进行输入数据的重构,并获取重构输出的数据分布;计算不同特征变量类别下输入数据与重构数据的分布偏差,获取每个特征变量的异常分数,若所述异常分数大于预设阈值时,则判定为异常,根据异常特征变量的类别确定目标农田的耕层土壤质量提升方向;基于所述耕层土壤质量提升方向选择适宜的土壤改良手段、土壤调理剂和管护方法,具体为:利用所述耕层土壤质量提升方向在领域知识图谱中定位,通过MetaPath随机游走将领域知识图谱进行表示学习,将领域知识图谱的节点预训练嵌入到高维表示空间;根据土壤改良手段、土壤调理剂和管护方法作为目标节点,获取包含耕层土壤质量提升方向定位节点与目标节点的若干元路径,使用图注意力机制对元路径表示,获取不同耕层土壤质量提升方向对应元路径的重要程度;在不同耕层土壤质量提升方向中选取重要程度最大的元路径获取对应的目标节点,根据目标节点确定目标农田所需的土壤改良手段、土壤调理剂、管护方法。

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百度查询: 天津市地质研究和海洋地质中心 一种高标准农田健康耕层构建方法及系统

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