多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台与流程

本申请涉及数据处理相关领域，尤其涉及多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台。

背景技术：

1、灌溉作为农业生产中不可或缺的一环，其管理水平和决策质量直接关系到农作物的生长状况、产量以及水资源的利用效率。随着全球水资源日益紧张，如何在保证农作物正常生长的同时，提高灌溉水的利用效率，减少水资源浪费，成为农业可持续发展面临的重要挑战。传统的灌溉方式往往基于经验或固定的灌溉计划进行，没有充分考虑到作物种类、生长阶段、环境条件（如土壤湿度、降雨量、温度等）的差异性。例如，在干旱地区，不同种类的作物对水分的需求大相径庭，而传统灌溉往往采用“一刀切”的策略，导致一些作物因水分过多而受损，另一些则因缺水而生长受阻，灌溉效率低下，水资源浪费严重。并且，传统灌溉决策过程缺乏智能化技术的支持，无法实时、准确地获取并分析农田的灌溉需求，使得灌溉决策往往滞后于作物的实际需求，当作物急需水分时，灌溉决策可能还未及时作出，导致作物生长受阻；而当土壤水分已经充足时，灌溉可能仍在继续，造成水资源的无谓浪费。

2、现阶段相关技术中，灌溉决策存在缺乏智能化，决策精准度低的技术问题。

技术实现思路

1、本申请通过提供多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台，采用集成多种数据源，利用模糊集合分析和置信度矩阵等方法，挖掘各灌溉因子对灌溉决策的支持程度，并构建包含多源融合层、灌溉支持层与冲突平衡层的灌溉决策模型，该模型置于云计算端，能够实时处理和分析多源信息，确定最优灌溉策略，并通过智能灌溉决策系统对灌溉设备进行精准管控等技术手段，达到了实现灌溉管理的智能化和精准化的技术效果。

2、本申请提供多源信息融合的灌溉决策优化方法，包括：

3、确定数据采集节点，所述数据采集节点以预设时段间隔为基准，以间隔灌溉因子特征为补偿量确定；基于所述数据采集节点，触发源端采集设备，同步对灌溉区域进行数据采集，确定多源信息；对灌溉因子进行模糊集合分析，挖掘置信度矩阵，监督训练灌溉决策模型，其中，所述置信度矩阵为各灌溉因子对灌溉决策的支持程度，所述灌溉决策模型包含多源融合层、灌溉支持层与冲突平衡层，所述灌溉决策模型置于云计算端；将所述多源信息传输至所述灌溉决策模型，执行去异构化与矩阵运算决策，确定灌溉策略；搭载智能灌溉决策系统，响应所述灌溉策略，对灌溉设备进行管控。

4、在可能的实现方式中，确定数据采集节点，执行以下处理：

5、确定所述灌溉区域的目标作物的生长阶段，初始化设定预设时间间隔，其中，各生长阶段的预设间隔设定存在差异；根据上位采集节点，基于所述预设时间间隔，确定下位采集节点，并确定间隔灌溉因子特征的变量趋势；对所述变量趋势进行预期偏向计量，对所述下位采集节点进行补偿，确定所述数据采集节点。

6、在可能的实现方式中，所述灌溉决策模型包含多源融合层，执行以下处理：

7、基于所述灌溉因子，确定概率分配矩阵，其中，所述概率分配矩阵表征各灌溉因子对灌溉决策的基本概率；基于所述概率分配矩阵，设定自注意力机制；基于所述自注意力机制，监督训练多源融合层。

8、在可能的实现方式中，所述灌溉决策模型包含灌溉支持层，执行以下处理：

9、确定灌溉指标，所述灌溉指标为灌溉设备的控制要素；基于距离函数方式，计算所述灌溉指标之间的相似度，确定指标权重分布；结合所述概率分配矩阵与所述指标权重分布，构建所述置信度矩阵，所述置信度矩阵表征各灌溉因子对灌溉决策的支持程度；基于所述置信度矩阵，结合灌溉决策依据，构建决策支持层。

10、在可能的实现方式中，确定灌溉决策依据，执行以下处理：

11、针对所述灌溉区域的目标作物，基于植株表型特征与块茎发育的关联性，确定第一关联信息；确定生长阶段的肥水需求规律，确定第二关联信息；拟合所述第一关联信息与所述第二关联信息，确定灌溉决策依据。

12、在可能的实现方式中，所述确定灌溉策略，执行以下处理：

13、将所述多源信息传输至所述多源融合层，进行数据去异构化，确定同构多源数据；遍历所述同构多源数据，基于所述自注意力机制，确定初始化灌溉因子特征；对所述初始化灌溉因子特征进行同源融合，并进行决策概率分配，流转至所述灌溉支持层，进行概率计算，确定策略点并基于冲突平衡层进行策略点优化，确定所述灌溉策略。

14、在可能的实现方式中，所述进行概率计算，确定策略点并基于冲突平衡层进行策略点优化，确定所述灌溉策略，执行以下处理：

15、基于所述决策概率，通过匹配灌溉指标，进行指标决策，确定策略点，其中，所述策略点与所述灌溉指标一一对应；遍历所述策略点，基于所述指标权重分布，进行策略点组合的冲突判定与迭代优化，确定所述灌溉策略；其中，冲突迭代优化以归一化系数为基准，以指标权重分布约束调节优先级，所述归一化系数为策略点冲突度的度量值。

16、本申请还提供了多源信息融合的灌溉决策优化平台，包括：

17、数据采集节点确定模块，所述数据采集节点确定模块用于确定数据采集节点，所述数据采集节点以预设时段间隔为基准，以间隔灌溉因子特征为补偿量确定；数据采集模块，所述数据采集模块用于基于所述数据采集节点，触发源端采集设备，同步对灌溉区域进行数据采集，确定多源信息；灌溉决策模型训练模块，所述灌溉决策模型训练模块用于对灌溉因子进行模糊集合分析，挖掘置信度矩阵，监督训练灌溉决策模型，其中，所述置信度矩阵为各灌溉因子对灌溉决策的支持程度，所述灌溉决策模型包含多源融合层、灌溉支持层与冲突平衡层，所述灌溉决策模型置于云计算端；灌溉策略确定模块，所述灌溉策略确定模块用于将所述多源信息传输至所述灌溉决策模型，执行去异构化与矩阵运算决策，确定灌溉策略；灌溉管控模块，所述灌溉管控模块用于搭载智能灌溉决策系统，响应所述灌溉策略，对灌溉设备进行管控。

18、拟通过本申请提出的多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台，首先确定数据采集节点，所述数据采集节点以预设时段间隔为基准，以间隔灌溉因子特征为补偿量确定，接着基于数据采集节点，触发源端采集设备，同步对灌溉区域进行数据采集，确定多源信息，然后对灌溉因子进行模糊集合分析，挖掘置信度矩阵，监督训练灌溉决策模型，其中，所述置信度矩阵为各灌溉因子对灌溉决策的支持程度，所述灌溉决策模型包含多源融合层、灌溉支持层与冲突平衡层，所述灌溉决策模型置于云计算端，进而将多源信息传输至灌溉决策模型，执行去异构化与矩阵运算决策，确定灌溉策略，最后搭载智能灌溉决策系统，响应灌溉策略，对灌溉设备进行管控，达到了实现灌溉管理的智能化和精准化的技术效果。

技术特征：

1.多源信息融合的灌溉决策优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的多源信息融合的灌溉决策优化方法，其特征在于，确定数据采集节点，包括：

3.如权利要求1所述的多源信息融合的灌溉决策优化方法，其特征在于，所述灌溉决策模型包含多源融合层，包括：

4.如权利要求3所述的多源信息融合的灌溉决策优化方法，其特征在于，所述灌溉决策模型包含灌溉支持层，包括：

5.如权利要求4所述的多源信息融合的灌溉决策优化方法，其特征在于，确定灌溉决策依据，包括：

6.如权利要求5所述的多源信息融合的灌溉决策优化方法，其特征在于，所述确定灌溉策略，包括：

7.如权利要求6所述的多源信息融合的灌溉决策优化方法，其特征在于，所述进行概率计算，确定策略点并基于冲突平衡层进行策略点优化，确定所述灌溉策略，包括：

8.多源信息融合的灌溉决策优化平台，其特征在于，所述平台用于实施权利要求1-7任一项所述的多源信息融合的灌溉决策优化方法，所述平台包括：

技术总结
本发明公开了多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台，涉及数据处理相关领域，该方法包括：确定数据采集节点，数据采集节点以预设时段间隔为基准，以间隔灌溉因子特征为补偿量确定；触发源端采集设备，同步对灌溉区域进行数据采集，确定多源信息；对灌溉因子进行模糊集合分析，挖掘置信度矩阵，监督训练灌溉决策模型；将多源信息传输至灌溉决策模型，执行去异构化与矩阵运算决策，确定灌溉策略；搭载智能灌溉决策系统，响应灌溉策略，对灌溉设备进行管控。解决了现有灌溉决策存在的缺乏智能化，决策精准度低的技术问题，达到了实现灌溉管理的智能化和精准化的技术效果。

技术研发人员：张嘉英,马恢,温艳华,刘睿,籍立杰,张瑞玖,张耀辉,肖长新,刘栋
受保护的技术使用者：张家口三生智慧农业科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/2/13