基于神经网络模型的农业精准施肥系统及施肥方法

摘要

本发明涉及一种基于神经网络模型的农业精准施肥系统，包括用于采集农田土壤参数的传感器数据采集模块，其输出端依次通过网关、数据传输模块与和处理器相连的数据库相连，处理器的输入输出端分别与RS遥感模块、GPS定位模块、GIS地理信息模块、DSS作物生长决策支持模块的输入输出端相连。本发明还公开了一种基于神经网络模型的农业精准施肥系统的施肥方法。本发明按功能模块来划分，系统信息化、自动化水平程度高，融合了人工智能技术领域神经网络研究的成果，利用神经网络，可以充分逼近任意复杂的非线性关系，可学和自适应不确定的系统，建立神经网络模型，使其按照生态效益、经济效益最大化进行施肥决策，为变量施肥实践提供方法依据。

主权项

一种基于神经网络模型的农业精准施肥系统的施肥方法，该方法包括下列顺序的步骤：(1)由传感器数据采集模块采集待检测农田土壤的土壤参数，并通过网关、数据传输模块发送至数据库；(2)中央处理器调用数据库中存储的土壤参数进行运算，先构建神经元结构模型，再选择激活函数，最后进行后向传播学习，得到训练目标，训练所获得的样本数据，得出基于后向传播学习的神经网络模型；(3)在神经网络模型的基础上，运用GIS地理信息模块，并结合DSS作物生长决策支持模块提供的精准施肥决策，给出精准农业施肥方法；实施所述施肥方法的系统包括用于采集农田土壤参数的传感器数据采集模块，其输出端依次通过网关、数据传输模块与和中央处理器相连的数据库相连，中央处理器的输入输出端分别与RS遥感模块、GPS定位模块、GIS地理信息模块、DSS作物生长决策支持模块的输入输出端相连；所述传感器数据采集模块由土壤温度传感器、土壤水分测量传感器和用于测量土壤中氮、磷、钾含量的土壤营养元素测定传感器组成；所述传感器数据采集模块、RS遥感模块、GPS定位模块共同绑定在移动农田作业机械上；所述数据传输模块采用GPRS无线网络模块；所述中央处理器为后台计算机。