主糧作物全生長周期智慧化管理決策技術(shù)規(guī)范

1主糧作物全生長周期智慧化管理決策技術(shù)規(guī)范本文件提供了智慧農(nóng)場作物全生長周期智能決策管理技術(shù)的術(shù)語和定義、農(nóng)場作物在線識別與雜草病蟲害診斷、作物生長智慧化田間管理等關(guān)鍵技術(shù)。場智慧化設計與研究的技術(shù)依據(jù)。2規(guī)范性引用文件本文件沒有規(guī)范性引用文件。3術(shù)語和定義3.1數(shù)據(jù)增強（dataaugmentation）數(shù)據(jù)增強是通過對原始數(shù)據(jù)進行變換和擴充來創(chuàng)建更助于提高模型性能和泛化能力，減少過擬合問題。3.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutionalneuralnetwork）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是一種深度學習模型，用于處理圖像和其他結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它使用卷積層來提取特征，并通過池化層減少參數(shù)。3.3注意力機制（attentionmechanism）注意力機制是一種計算模型中的機制，允許模型在處理數(shù)據(jù)時和性能。注意力機制在自然語言處理、圖像處理等領域廣泛應用。3.4TransformerTransformer是一種用于自然語言處理和其他序列到序列任務的深度學習模型。使用自注意力機制來捕捉輸入序列中各個位置之間的依賴關(guān)系，避免了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)的順序處理。這使得Transformer能夠并行計算，加快訓練速度。23.5強化學習（reinforcementlearning）強化學習是一種機器學習方法，通過智能體與環(huán)境的交互學習。智能體根據(jù)環(huán)境的反饋(獎勵或懲罰）來優(yōu)化決策策略，以實現(xiàn)特定目標。目標是最大化習來找到最優(yōu)策略。4總體設計4.1基本原則(1)對標國家重大需求。以國家需求為研究命題導向，以研究成果轉(zhuǎn)化落地為研究目標。(2)緊跟學科和工程前沿。以前沿科學技術(shù)驅(qū)動智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展創(chuàng)新，加快農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理服務的數(shù)字化和智能化。(3)密切聯(lián)系實際農(nóng)場作物生長場景和復雜管理決策系統(tǒng)。以向無人化、信息化、多樣化、標準化、系統(tǒng)化、智能化和綠色化方向發(fā)展為目標。4.2智慧農(nóng)場作物全生長周期智能決策管理技術(shù)總體思路介紹作物在線識別和病蟲害實時診斷、農(nóng)事環(huán)節(jié)精準決策、作物生長智慧化田間管理是農(nóng)場作物全生長周期智慧化管理決策的關(guān)鍵步驟。在智慧農(nóng)場中，通過利用傳感器收集到的數(shù)據(jù),實現(xiàn)作物和病蟲害的實時診斷，并準確區(qū)分作物和雜草；經(jīng)過農(nóng)事環(huán)節(jié)精準決策技術(shù)，決策出當前農(nóng)作物所處的農(nóng)事環(huán)節(jié)，例如灌溉、施肥、病蟲害防治等；采用作物生長智慧化田間管理，實現(xiàn)農(nóng)機在播種等農(nóng)事環(huán)節(jié)的無人化和智慧化。由于作物全生長周期智慧化管理系統(tǒng)所涉及的技術(shù)種類繁多、分工各異、功能復雜、協(xié)同困難等特點。本文件提供了一種農(nóng)場作物全生長周期智慧化管理決策的通用技術(shù)框架，解決作物生長周期智慧化管理的重點難點問題，加快農(nóng)業(yè)4.0發(fā)展的步伐。4.3農(nóng)場作物在線識別與雜草病蟲害實時診斷技術(shù)規(guī)范4.3.1農(nóng)場作物雜草病蟲害實時診斷技術(shù)規(guī)范概述中國是個農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中占有基礎性地位，其中農(nóng)場作物的安全穩(wěn)定生產(chǎn)對于中國的國民經(jīng)濟和社會發(fā)展具有重要的意義。雜草和病蟲害的危害在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中是不可避免的，是農(nóng)業(yè)中常見的災害。雜草的生存力強，對農(nóng)田環(huán)境有很強的適應力，相較于作物，雜草有更強的根系，爭奪營養(yǎng)物質(zhì)，同時雜草的繁育以及生長較快，如果不能及時進3行除草作業(yè)，會導致作物的產(chǎn)量嚴重下降。大面積農(nóng)作物受病蟲害影響也是作物產(chǎn)量下降另一重要原因，為了控制病蟲害的發(fā)生，大多數(shù)農(nóng)戶盲目噴灑農(nóng)藥，不可避免地造成了環(huán)境污染、食品安全等一系列問題。另外，在過去很長時間，人們對農(nóng)作物雜草病蟲害的研究一直都是依靠人工方法。大量的農(nóng)業(yè)專家與技術(shù)工作者通過測量、統(tǒng)計、計算等工作，根據(jù)自身經(jīng)驗分析病蟲害的類別。但這樣傳統(tǒng)方法存在諸多問題，一方面不同工作人員的知識與經(jīng)驗的高低不同，會導致對雜草病蟲害種類識別結(jié)果產(chǎn)生誤差導致整個工作的無效，從而對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成損失。另一方面人工識別方法僅適用于小規(guī)模種植，當農(nóng)作物種植面積廣闊時需要大量的技術(shù)人員與時間去人工識別病蟲害種類，不僅成本太高、效率太低也不太現(xiàn)實。當應對大面積農(nóng)作物雜草病蟲害監(jiān)測時，人工的方式不僅效率低，而且工程量大、誤判率高。因此，農(nóng)作物雜草和病蟲害的自動診斷的實現(xiàn)是保證作物高產(chǎn)的關(guān)鍵。4.3.2雜草、病蟲害數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)標注策略農(nóng)場作物雜草病蟲害識別領域，各個研究者針對的雜草及病蟲害類別與任務目標基本不同，且研究者很少公開雜草病蟲害數(shù)據(jù)集。通過現(xiàn)有農(nóng)場農(nóng)作物進行構(gòu)建數(shù)據(jù)集，且為進一步提高數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，提高數(shù)據(jù)集對對抗樣本的敏感性，對數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強。農(nóng)場作物雜草病蟲害數(shù)據(jù)集構(gòu)建的總體框架。如圖1所示，該方法有兩個關(guān)鍵步驟進行:第一步，數(shù)據(jù)收集與人工核對，該步驟的目的是收集相關(guān)類別的農(nóng)場作物雜草病蟲害圖像。因為收集到的圖像可能存在如類別錯誤，非實際圖片等問題。農(nóng)場作物雜草病蟲害數(shù)據(jù)集構(gòu)建，要通過人工核對的方式進行數(shù)據(jù)篩選。第二步，數(shù)據(jù)增強。通過三種不同的數(shù)據(jù)增強方式，基于第一步得到的初始農(nóng)場作物雜草病蟲害數(shù)據(jù)集，得到三種經(jīng)過增強的農(nóng)場作物雜草病蟲害數(shù)據(jù)集。第三步，該步驟是通過實驗對比三種增強農(nóng)場作物雜草病蟲害數(shù)據(jù)集在相同卷積神經(jīng)網(wǎng)絡上面的準確率來選取最優(yōu)的農(nóng)場作物雜草病蟲害增強數(shù)據(jù)集。4使用Labelme軟件對收集到的圖像手動標記標簽，標注出目標的具體輪廓，然后分別標記農(nóng)場作物和雜草、病蟲害的標簽，用于之后訓練網(wǎng)絡使用。4.3.3基于圖卷積網(wǎng)絡的農(nóng)場作物分類識別田間作物分類識別在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中具有重要的意義和價值。隨著人口的增長和城市化進程的加快，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨著更大的壓力和挑戰(zhàn)。如何高效地管理農(nóng)田，提高作物產(chǎn)量和質(zhì)量，確保糧食安全，成為擺在農(nóng)業(yè)發(fā)展面前的重要任務。而農(nóng)場作物分類識別作為智能農(nóng)業(yè)的重要應用之一，將科技與農(nóng)業(yè)緊密結(jié)合，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來全新的可能性。農(nóng)場作物分類識別能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)的自動化管理。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴大量的人工勞動，識別不同作物、判斷病蟲害等需要耗費大量時間和精力。而通過應用圖卷積網(wǎng)絡等深度學習技術(shù)，農(nóng)場作物的識別可以實現(xiàn)自動化，大大減輕農(nóng)民的勞動負擔，提高生產(chǎn)效率。農(nóng)場作物分類識別為農(nóng)業(yè)決策提供科學依據(jù)。了解每塊農(nóng)田上種植的作物類型，可以有針對性地制定農(nóng)業(yè)管理措施，比如針對不同作物的施肥、灌溉、病蟲害防治等，從而提高作物的產(chǎn)量和品質(zhì)。同時，還可以根據(jù)識別結(jié)果規(guī)劃土地利用和作物輪作，優(yōu)化資源配置，提高資源的利用效率。農(nóng)場作物分類識別5有助于精準農(nóng)藥施用，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中，農(nóng)民為了防治病蟲害，往往采取大面積、不加區(qū)分的噴灑農(nóng)藥，導致資源浪費和環(huán)境污染。而通過識別作物及病蟲害情況，可以實現(xiàn)精準施藥，減少農(nóng)藥的使用量，降低對環(huán)境和生態(tài)的影響，同時提高農(nóng)產(chǎn)品的食品安全性。農(nóng)場作物分類識別提升了農(nóng)業(yè)科技水平。應用深度學習和計算機視覺技術(shù)，對農(nóng)場作物進行分類識別，推動了農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展。這也為其他農(nóng)業(yè)智能化和自動化技術(shù)的應用提供了范例和借鑒?；诰矸e特征和圖卷積網(wǎng)絡的農(nóng)場作物識別方法，該方法由CNN農(nóng)場作物特征提取和GCN農(nóng)場作物識別兩部分組成。由于CNN模型具有較強的特征表示能力，因此采用基于訓練的CNN模型提取農(nóng)場作物特征。為了進一步保留農(nóng)場作物圖像的特征屬性，基于提取的CNN農(nóng)場作物特征之間的歐氏距離，構(gòu)造了無向相似性圖。在基于GCN的農(nóng)場作物識別中，農(nóng)場作物特征矩陣無向相似性圖通過圖卷積層實現(xiàn)農(nóng)場作物圖像節(jié)點之間的特征傳播，基于特征相似性,未標記的農(nóng)場作物樣本（測試圖像）從圖中的鄰居節(jié)點獲得標簽信息。卷積是GCN農(nóng)場作物識別模型的核心，譜圖卷積和空間域卷積是圖卷積網(wǎng)絡卷積中應用最廣泛的兩種類型，考慮到實際作物的實時性要求，使用譜圖卷積的方法。4.3.4基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和注意力機制的農(nóng)場作物雜草病蟲害識別方法農(nóng)場作物病蟲害識別的關(guān)鍵是在于對雜草病蟲害圖片處理和分類識別。對于農(nóng)場作物雜草病蟲害的識別問題，需要在收集圖像的基礎上進行改善，對不合適的圖像進行刪減，對過大過小的圖像進行剪裁和放大。通過圖像處理計算利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等算法手段對圖像信息進行歸納計算，因此特征提取直接影響到作物的識別準確率。對于圖像方面，使用最廣泛，最有效的深度學習模型是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。注意力機制的核心是對特征進行權(quán)重分配讓更重要的特征發(fā)揮更重要的作用，使其對于結(jié)果產(chǎn)生更大的影響。在計算機圖像領域中，注意力機制主要作用于兩種域：空間域，通道域?？臻g域注意力機制的作用是突出特征中的某一區(qū)域,增加其權(quán)重，使其在進行空間信息變換時能保留關(guān)鍵信息。正常是空間域方法是使用平均6池化函數(shù)實現(xiàn)，即利用一個矩陣窗口在張量上進行掃描，將每個矩陣中通過取平均值來替代原有矩陣。通過這種方法得到的權(quán)重可以突出原有信息的重點區(qū)域。通道域注意力機制的作用是突出特征的信息。即用權(quán)重評價對不同通道對關(guān)鍵信息的貢獻，用來代表該通道與關(guān)鍵信息的相關(guān)度。權(quán)重越大，即對最終結(jié)果的貢獻程度就越大。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和注意力機制的農(nóng)場作物病蟲害識別的總體思路。如圖3所示，該方法有兩個關(guān)鍵步驟進行：第一步，該步驟的目的是通過比較Inception-ResNetV2、VG四種傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型在農(nóng)場作物雜草病蟲害數(shù)據(jù)集上的準確率，得到最適合農(nóng)場作物雜草病蟲害識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。第二步，該步驟的目的是通過現(xiàn)有的注意力機制。并與步驟一的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行結(jié)合,優(yōu)化現(xiàn)有網(wǎng)絡，得到高準確率的網(wǎng)絡模型，最終實現(xiàn)農(nóng)場作物雜草病蟲害識別。74.4農(nóng)場作物農(nóng)事環(huán)節(jié)精準決策策略4.4.1農(nóng)場作物農(nóng)事環(huán)節(jié)精準決策策略概述在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)場作物的種植和管理通常依賴于農(nóng)民的經(jīng)驗和常規(guī)的農(nóng)業(yè)操作,如根據(jù)季節(jié)進行灌溉、施肥和農(nóng)藥噴灑，而對于農(nóng)田的實際狀況和作物的生長狀態(tài)了解相對有限。由于缺乏科學依據(jù)和數(shù)據(jù)支持，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)往往面臨著一些挑戰(zhàn)，包括資源浪費、產(chǎn)量不穩(wěn)定、農(nóng)藥濫用導致環(huán)境污染等問題。隨著現(xiàn)代技術(shù)的迅猛發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)正面臨著轉(zhuǎn)型升級的機遇。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)為農(nóng)業(yè)提供了全新的解決方案，為農(nóng)民和農(nóng)業(yè)管理者帶來了前所未有的智能化和高效化體驗。農(nóng)場作物農(nóng)事環(huán)節(jié)精準決策技術(shù)應運而生，正成為推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化的關(guān)鍵引擎，為實現(xiàn)全球農(nóng)業(yè)的綠色高效和可持續(xù)發(fā)展注入了新的活力。通過合理利用現(xiàn)代技術(shù)，作物農(nóng)事活動精準決策可以更加精準地滿足作物的需求，減少資源浪費，提高產(chǎn)量和品質(zhì)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高效化和可持續(xù)發(fā)展，提高糧食產(chǎn)量和質(zhì)量，滿足人民對美好生活的向往。農(nóng)場作物農(nóng)事精準決策技術(shù)是以信息技術(shù)為支撐，通過農(nóng)作物的生長數(shù)據(jù)、土地環(huán)境數(shù)據(jù)和病蟲害數(shù)據(jù)等先驗知識，對農(nóng)作物農(nóng)事環(huán)節(jié)精準決策。本文件提出了一種農(nóng)場作物農(nóng)事活動環(huán)節(jié)精準決策策略，其流程如圖4所示。（1）數(shù)據(jù)采集：使用無人機拍攝的方式，獲取農(nóng)場作物生長過程中萌芽期、幼苗期、開花期、結(jié)實期、成熟期等高清圖片數(shù)據(jù)和作物的病蟲害數(shù)據(jù)。采用傳感器、無線傳感網(wǎng)絡等技術(shù)實時監(jiān)測農(nóng)場作物生長環(huán)境的溫度、濕度、CO2濃度、土壤溫度、土壤濕度、土壤養(yǎng)分含量等地塊環(huán)境數(shù)據(jù)，采集設備的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)和運行日志文件，以監(jiān)控設備的健康狀態(tài)和利用率。（2）數(shù)據(jù)預處理：通過農(nóng)作物識別技術(shù)將采集到的圖像數(shù)據(jù)按照水稻、玉米、小麥等農(nóng)作物進行分類，通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)，將采集到的作物生長環(huán)境數(shù)據(jù)、土地環(huán)境數(shù)據(jù)、病蟲8害數(shù)據(jù)與地塊進行關(guān)聯(lián)，形成作物完整的數(shù)據(jù)集。通過先驗知識和感知融合技術(shù)形成作物生長態(tài)勢特征向量、土地環(huán)境特征向量、病蟲害特征向量。（3）模式識別：將作物的生長態(tài)勢特征向量、地塊的土地環(huán)境特征向量和作物的病蟲害特征向量作為輸入，采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，識別出作物的生長環(huán)節(jié)、干旱程度、缺肥程度、蟲害類別、蟲害等級。根據(jù)農(nóng)場作物生長態(tài)勢、個體狀態(tài)植保類型的任務情景不同，設計以下三種任務，精準識別出作物生長環(huán)節(jié)等信息。a)設計一種基于Transformer的農(nóng)場作物生長態(tài)勢識別方法，確認所處的生長環(huán)節(jié)。b）設計一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的農(nóng)場作物個體狀態(tài)識別方法，明確所需植保環(huán)節(jié)。c)設計一種基于多層圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)格地塊所需植保類型與相應等級分類方法。（4）智能決策：根據(jù)模式識別確定的作物生長環(huán)節(jié)、干旱程度、缺肥程度、蟲害類別和蟲害等級的數(shù)據(jù)，建立基于多任務強化學習的農(nóng)事活動精準控制決策方法，決策的農(nóng)事活動有揭膜、施肥、灌溉、植保和收割。模式識別和智能決策的方法對農(nóng)場作物生長環(huán)節(jié)預判至關(guān)重要，是智慧化農(nóng)場管理中的關(guān)鍵，下文將分別對模式識別和智能決策所涉及的方法進行論述。4.4.2基于Transformer的農(nóng)場作物生長態(tài)勢識別方法農(nóng)作物的生長態(tài)勢事關(guān)農(nóng)事生產(chǎn)的整個過程，因此通過農(nóng)作物不同時期圖片信息、土地環(huán)境信息和病蟲害信息，對農(nóng)作物進行合理的生長態(tài)勢檢測，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是十分有必要的,為我國人民的生存條件和糧食安全提供保障。因此，有必要設計一種農(nóng)作物生長態(tài)勢識別方法，本文件提供了一種可行的解決方案。本文件設計一種基于Transformer的農(nóng)場作物生長態(tài)勢識別方法，確認作物所處的生長環(huán)節(jié)，其整體架構(gòu)如圖5所示。該系統(tǒng)首先獲取農(nóng)場農(nóng)作物的生長態(tài)勢數(shù)據(jù)、土地環(huán)境數(shù)據(jù)和病蟲害數(shù)據(jù)，通過先驗知識和感知融合技術(shù)形成農(nóng)場作物的生長態(tài)勢特征向量、土地環(huán)境特征向量和病蟲害特征向量，并將它們輸入到農(nóng)場作物生長狀態(tài)識別網(wǎng)絡中。假設n個網(wǎng)格地塊，根據(jù)獲得的融合特征YN根Q提取網(wǎng)格地塊i的特征向量，包括作物生長態(tài)勢特征向量ai、土地環(huán)境特征向量bi、病蟲害特征向量ci等一系列參數(shù)。對于網(wǎng)格地塊i，通過生長態(tài)勢特征向量計算其所處的生長環(huán)節(jié)ye{1,2,…,qa}，9其中，CNN和Transformer分別表示基于CNN和Transformer的分類模型，g(.)和即可確定作物所處的具體生產(chǎn)環(huán)節(jié)，為后續(xù)農(nóng)事決策提供基礎。4.4.3基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的農(nóng)場作物個體狀態(tài)識別方法在農(nóng)事活動中，確定農(nóng)作物的干旱程度和缺肥程度對整個農(nóng)事活動至關(guān)重要。本文件提出了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的作物個體狀態(tài)識別方法，明確所需植保環(huán)節(jié)。其架構(gòu)如圖6所示。該方法首先獲取農(nóng)場作物的生長態(tài)勢數(shù)據(jù)、土地環(huán)境數(shù)據(jù)和病蟲數(shù)據(jù)，經(jīng)過先驗知識和感知融合技術(shù)生成農(nóng)場作物的生長態(tài)勢特征向量、土地環(huán)境特征向量和病蟲害特征向量。對于網(wǎng)格地塊i，利用作物生長態(tài)勢特征向量ai、土地環(huán)境特征向量bi和病蟲害特征向量cimyim}、病蟲害類別yc}與病蟲害等級y別的關(guān)鍵指標。例如，對于干旱度等級，可采用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類，并用softmax函=softmax(GCN(bi;Θb))，其中GCN(.)是對干旱度等級進行分類的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，Θb是網(wǎng)絡參數(shù)。采用類似的分類方法，可以精準獲得作物所需的植保環(huán)節(jié)。4.4.4基于多層圖神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)格地塊所需植保類型與相應等級分類方法在農(nóng)事活動中，確定網(wǎng)格地塊農(nóng)作物的蟲害類型和蟲害等級是確認植保類型和相應等級分類的基礎，是實現(xiàn)作物農(nóng)事活動精準決策的關(guān)鍵一步。本文件提出了一種基于多層圖神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)格地塊所需植保類型與相應等級分類方法。對于農(nóng)場網(wǎng)格地塊i，基于病蟲害特征向量ci、病蟲害類別y以及每個病蟲害類別cj的qc個不同等級，將ci輸入多層圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，通過全連接層獲得病蟲害類型預測向量p和病蟲害等級預測向量p，并組合成新向量vi=ci,p,p，表示網(wǎng)格地塊i中存在類型為cj、等級為dk的病蟲害。使用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對vi進行處理，得到網(wǎng)格地塊i屬于病蟲害類型cj且等級為dk的概率(cj,dk)，即得(cj,dk)=softmax(hic;hid)。其中，GCN1和GCN2分別是圖卷積層，Madj是地塊之間的鄰接矩陣，表示全連接層的權(quán)重矩陣，hic;hid表示將hic和hid拼接在一起。使用iicj,dk)，即可得到網(wǎng)格地塊i病蟲害的類型和等級預測結(jié)4.4.5基于多任務強化學習的農(nóng)場作物農(nóng)事活動精準決策方法在農(nóng)事活動中，通過農(nóng)作物的生長狀態(tài)、土地環(huán)境數(shù)據(jù)和病蟲害等先驗信息，能夠精準決策出農(nóng)事活動的類型對整個智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)至關(guān)重要，是進行作物生長智慧化田間管理的基礎。本文件提出來一種基于多任務強化學習的農(nóng)事活動精準決策控制方法，其系統(tǒng)架構(gòu)如圖7所示。該系統(tǒng)首先獲取每個網(wǎng)格地塊的農(nóng)場作物的生長態(tài)勢數(shù)據(jù)、土地環(huán)境數(shù)據(jù)、病蟲害數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)融合、病蟲害識別技術(shù)、農(nóng)場作物生長態(tài)勢識別技術(shù)、農(nóng)場作物個體狀態(tài)識別技術(shù)生成每個地塊作物的生長環(huán)節(jié)、土地干旱程度、土地缺肥程度、病蟲害類型、病蟲害示生長環(huán)節(jié)，表示土地干旱程度、表示土地缺肥程度、表示病蟲害類型、表示、施肥、灌溉、植保、收割等。為了得到最佳決策，將此問題建模成多任務強化學習問題，定義第i個網(wǎng)格地塊的值函數(shù)：V(0,1)表示折扣因子，Ri(si,ai)表示在狀態(tài)si執(zhí)行動作ai后獲得的收益。策略。4.5作物生長智慧化田間管理4.5.1智慧化田間管理概述隨著我國經(jīng)濟和科學技術(shù)的快速發(fā)展，建立精準化、自動化的現(xiàn)代智慧農(nóng)業(yè)有很重要的意義。智慧化田間管理是一種利用現(xiàn)代科技手段，結(jié)合融合生長態(tài)勢、作物生產(chǎn)和生長大數(shù)據(jù)的方式來提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)田資源的可持續(xù)利用。這種管理方式通過將傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)應用于農(nóng)田，實現(xiàn)對作物生長過程的實時監(jiān)測和精細化管理。融合生長態(tài)勢是通過高精度的遙感技術(shù)和無人機影像，獲取農(nóng)田的地貌、土壤類型、植被覆蓋等信息，以了解不同地塊的生長環(huán)境差異，有針對性地制定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)策略。可根據(jù)不同地塊的土壤營養(yǎng)狀況，合理配置施肥方案，提高肥效利用率。作物生產(chǎn)大數(shù)據(jù)是通過農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備，實時采集作物生長過程中的溫度、濕度、光照等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、土壤監(jiān)測數(shù)據(jù)等，形成大數(shù)據(jù)資源。這些數(shù)據(jù)通過人工智能技術(shù)進行分析，可以預測作物生長趨勢和發(fā)現(xiàn)潛在的病蟲害風險，幫助農(nóng)民及時采取防治措施，最大限度地減少農(nóng)作物的損失。智慧化田間管理的優(yōu)勢在于提供了實時、精準的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策依據(jù)。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)管理往往依賴于經(jīng)驗和直覺，難以適應復雜多變的自然環(huán)境和市場需求。而智慧化管理通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，能夠更科學地制定種植計劃、管理病蟲害等，大幅提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。4.5.2智慧化農(nóng)場自動灌溉施肥策略傳統(tǒng)的施肥方法(非施肥灌溉)只能在作物生育期內(nèi)大量、少量幾次向作物施肥。不能“用勺喂”作物營養(yǎng)，因此也就不需要去經(jīng)常了解和監(jiān)視土壤和植物的營養(yǎng)狀況。灌溉施肥與傳統(tǒng)施肥有著很大的區(qū)別，其施肥和灌溉都是即時即用對土壤和作物養(yǎng)分在時間和數(shù)量上實現(xiàn)微觀的管理，對土壤和作物的水分和養(yǎng)分隨時都需要監(jiān)視和了解，尤其施肥也是由灌溉來實現(xiàn)和完成。根據(jù)土壤水分傳感器反映的田間含水量為依據(jù)開啟灌溉指令，隨著農(nóng)場作物不同時期需水量的不同，通過控制以灌溉區(qū)為最小單位組建的不同作物的輪灌組的灌溉時間，來合理化的智能灌溉。并針對灌溉區(qū)中相應作物現(xiàn)階段對應所在的生理期需要進行合理調(diào)用配方公示對其配肥和施肥，實現(xiàn)多作物的并行管理。切實做到水肥利用上的節(jié)約和高效化，相對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)對農(nóng)田生態(tài)環(huán)境保護和水資源的利用都有很大的進步和改善。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，各種作物各個生長階段所需營養(yǎng)元素(主要是大量元素N、P、K)量、所需水量、持續(xù)生長時間等存放于數(shù)據(jù)庫表中，當進行自動灌溉時，根據(jù)當前灌溉區(qū)中的作物種類，從數(shù)據(jù)庫中查詢灌溉施肥量，計算出灌溉施肥時間，再根據(jù)采集器(濕度傳感器)得知的土壤電壓，與作物需水臨界電壓域值比較，低于時進行灌溉。當所有輪灌區(qū)都不需灌溉時，則系統(tǒng)不斷監(jiān)測土壤濕度，從而決定作物是否需要灌溉施肥，如圖8所示。4.5.3基于Transformer農(nóng)機收割任務調(diào)度策略農(nóng)機調(diào)度問題是車輛調(diào)度問題的一種。主要是農(nóng)機車場對于現(xiàn)有的農(nóng)機資源進行合理的模型與只關(guān)注局部特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡相比，Transformer模型可以捕獲遠距離的特征，因此能夠輕松獲得全局信息。在農(nóng)業(yè)領域，Transformer網(wǎng)絡可以用來對作物生長情況、土壤條件、氣象數(shù)據(jù)等進行建模，以優(yōu)化作物收割任務的調(diào)度?；赥ransformer網(wǎng)絡的作物收割任務調(diào)度規(guī)劃策略是一種基于深度學習技術(shù)的先進方法，用于優(yōu)化作物收割過程的安排和調(diào)度，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和資源利用率。在農(nóng)業(yè)領域，Transformer網(wǎng)絡可以被用來對作物生長情況、土壤條件、氣象數(shù)據(jù)等進行建模，以優(yōu)化作物收割任務的調(diào)度，Transformer架構(gòu)圖如圖9所示。首先，基于Transformer網(wǎng)絡的作物收割任務調(diào)度規(guī)劃策略需要收集豐富的農(nóng)田數(shù)據(jù)。這包括土壤信息、氣象數(shù)據(jù)、作物生長階段和生長情況等。這些數(shù)據(jù)將被用作Transformer網(wǎng)絡的輸入，幫助模型理解農(nóng)田的實時狀態(tài)。其次，建立Tra