本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息，尤其涉及一種馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法及裝置。
背景技術(shù)：
1、合理施肥是提高養(yǎng)分利用效率、減少養(yǎng)分流失的核心策略。
2、當(dāng)前的馬鈴薯施肥策略主要包括：傳統(tǒng)測土配方施肥法、硝酸鹽測試法、葉綠素診斷法和冠層氮素營養(yǎng)診斷法。其中，傳統(tǒng)測土配方施肥法因周期較長，無法及時(shí)調(diào)整施肥策略；硝酸鹽測試法和葉綠素診斷法雖然能夠在短時(shí)間內(nèi)提供氮素管理建議，但僅能對追肥量進(jìn)行調(diào)整，無法準(zhǔn)確確定基肥的需求。冠層氮素診斷法在作物生長后期靈敏度下降，特別是在高密度作物群體中應(yīng)用效果有限。
3、綜上所述，傳統(tǒng)的馬鈴薯施肥方法依賴于測土施肥、硝酸鹽檢測、葉綠素診斷等技術(shù)，存在養(yǎng)分監(jiān)測周期長、實(shí)時(shí)性差、無法動態(tài)調(diào)整施肥量等缺點(diǎn)，導(dǎo)致肥料利用率低、養(yǎng)分流失嚴(yán)重的技術(shù)問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明提供一種馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中馬鈴薯肥料利用率低、養(yǎng)分流失嚴(yán)重的技術(shù)問題。
2、本發(fā)明提供一種馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法，包括：
3、獲取馬鈴薯目標(biāo)生長階段的遙感影像；
4、將所述遙感影像輸入至訓(xùn)練好的養(yǎng)分吸收量反演模型，獲取所述養(yǎng)分吸收量反演模型輸出的每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分實(shí)際吸收量；所述養(yǎng)分吸收量反演模型是基于馬鈴薯不同生長階段的遙感影像，以及遙感影像每一像元對應(yīng)的地塊中養(yǎng)分實(shí)際吸收量進(jìn)行模型訓(xùn)練得到的；
5、基于養(yǎng)分總需求量和所述每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分實(shí)際吸收量，確定每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分虧缺量；所述養(yǎng)分總需求量是基于quefts模型得到的；
6、基于所述每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分虧缺量，以像元對應(yīng)的地塊為單位，對馬鈴薯進(jìn)行精準(zhǔn)施肥。
7、在一些實(shí)施例中，還包括：
8、獲取不同施肥梯度處理下的馬鈴薯產(chǎn)量數(shù)據(jù)；
9、基于所述不同施肥梯度處理下的馬鈴薯產(chǎn)量數(shù)據(jù)，利用quefts模型確定所述養(yǎng)分總需求量。
10、在一些實(shí)施例中，所述基于所述不同施肥梯度處理下的馬鈴薯產(chǎn)量數(shù)據(jù)，利用quefts模型確定所述養(yǎng)分總需求量，包括：
11、基于所述不同施肥梯度處理下的馬鈴薯產(chǎn)量數(shù)據(jù)，利用quefts模型擬合馬鈴薯地物養(yǎng)分吸收曲線；
12、基于所述馬鈴薯地物養(yǎng)分吸收曲線確定馬鈴薯的最優(yōu)目標(biāo)產(chǎn)量，以及最優(yōu)目標(biāo)產(chǎn)量下的馬鈴薯地上部養(yǎng)分吸收量和馬鈴薯地下部養(yǎng)分吸收量；
13、基于所述馬鈴薯地上部養(yǎng)分吸收量和所述馬鈴薯地下部養(yǎng)分吸收量確定所述養(yǎng)分總需求量。
14、在一些實(shí)施例中，還包括：
15、獲取馬鈴薯不同生長階段的遙感影像，以及遙感影像每一像元對應(yīng)的地塊中養(yǎng)分實(shí)際吸收量；
16、基于所述馬鈴薯不同生長階段的遙感影像，以及遙感影像每一像元對應(yīng)的地塊中養(yǎng)分實(shí)際吸收量，采用集成學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到所述養(yǎng)分吸收量反演模型。
17、在一些實(shí)施例中，所述集成學(xué)習(xí)算法包括以下算法中的任一種：
18、隨機(jī)森林算法；
19、adaboost算法；
20、gradient?boosting算法；
21、xgboost算法；
22、gbdt算法。
23、在一些實(shí)施例中，所述基于所述每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分虧缺量，以像元對應(yīng)的地塊為單位，對馬鈴薯進(jìn)行精準(zhǔn)施肥，包括：
24、基于所述每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分虧缺量，確定所述每一像元對應(yīng)的施肥量；
25、以像元對應(yīng)的地塊為單位，按每一像元對應(yīng)的施肥量，對每一像元對應(yīng)的地塊進(jìn)行精準(zhǔn)施肥。
26、本發(fā)明還提供一種馬鈴薯精準(zhǔn)施肥裝置，包括：
27、獲取模塊，用于獲取馬鈴薯目標(biāo)生長階段的遙感影像；
28、反演模塊，用于將所述遙感影像輸入至訓(xùn)練好的養(yǎng)分吸收量反演模型，獲取所述養(yǎng)分吸收量反演模型輸出的每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分實(shí)際吸收量；所述養(yǎng)分吸收量反演模型是基于馬鈴薯不同生長階段的遙感影像，以及遙感影像每一像元對應(yīng)的地塊中養(yǎng)分實(shí)際吸收量進(jìn)行模型訓(xùn)練得到的；
29、確定模塊，用于基于養(yǎng)分總需求量和所述每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分實(shí)際吸收量，確定每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分虧缺量；所述養(yǎng)分總需求量是基于quefts模型得到的；
30、施肥模塊，用于基于所述每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分虧缺量，以像元對應(yīng)的地塊為單位，對馬鈴薯進(jìn)行精準(zhǔn)施肥。
31、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法。
32、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法。
33、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法。
34、本發(fā)明提供的馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法及裝置，將quefts模型與養(yǎng)分虧缺遙感診斷結(jié)合，確定每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分虧缺量，并以像元對應(yīng)的地塊為單位，對馬鈴薯進(jìn)行精準(zhǔn)施肥，提高了馬鈴薯肥料的利用率。
1.一種馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法，其特征在于，還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法，其特征在于，所述基于所述不同施肥梯度處理下的馬鈴薯產(chǎn)量數(shù)據(jù)，利用quefts模型確定所述養(yǎng)分總需求量，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法，其特征在于，還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法，其特征在于，所述集成學(xué)習(xí)算法包括以下算法中的任一種：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法，其特征在于，所述基于所述每一像元對應(yīng)的養(yǎng)分虧缺量，以像元對應(yīng)的地塊為單位，對馬鈴薯進(jìn)行精準(zhǔn)施肥，包括：
7.一種馬鈴薯精準(zhǔn)施肥裝置，其特征在于，包括：
8.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法。
9.一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法。
10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述馬鈴薯精準(zhǔn)施肥方法。