[发明专利]土壤成分信息处理方法、装置、系统、存储介质及设备

说明书

本申请涉及一种土壤成分信息处理方法、装置、系统、存储介质及设备，获取对象土壤的土壤成分检测结果以及对应的当前种植/待种植的植物类型；通过神经网络模型得到当前种植/待种植的植物的生长健康状态估计信息；通过神经网络模型得到对象土壤的治理策略。根据对象土壤的成分检测结果，以及对应的植物类型，可以准确地判断土壤中各成分是否会对该植物的生长造成影响，从而可以准确地得到该植物的生长健康状态估计信息；此外，通过对植物的生长健康状态进行估计，当估计结果不满足预设健康状态要求，可以提前对对象土壤进行治理，从而可以节约种植成本，并避免浪费的问题。

技术领域

本申请涉及土壤检测技术领域，特别是涉及一种土壤成分信息处理方法、装置、系统、存储介质及设备。

背景技术

随着工业技术的不断发展，环境污染的问题也愈加严重，特别是重金属元素、有毒有害元素污染，这些元素通过食物链进入人体，当累积过多时会对人体造成危害，因此对种植植物的土壤进行成分信息检测及处理具有重要意义。

传统技术在进行土壤成分信息检测及处理时，通常采用固定的判断标准来判定土壤是否被污染，即通过判断土壤中的重金属成分是否超过标准值来判断种植的植物是否符合健康要求，然而，不同的植物对于不同的重金属的吸附情况不同，对于特定的植物类型来说，上述判断标准可能存在不准确的问题。并且，现有技术通常是对已成熟的植物进行土壤检测来判断成熟的植物是否符合健康要求，当该植物不满足要求时，则会造成浪费的问题，增加种植成本。

发明内容

基于此，有必要针对传统技术中存在的问题，提供一种可以提高植物健康情况判断准确度、并在植物成熟之前对土壤进行治理的土壤成分信息处理方法、装置、系统、存储介质及设备。

一种土壤成分信息处理方法，包括：

获取对象土壤的土壤成分检测结果以及对应的当前种植/待种植的植物类型；

根据所述土壤成分检测结果以及所述当前种植/待种植的植物类型，通过神经网络模型得到所述当前种植/待种植的植物的生长健康状态估计信息；

当所述当前种植/待种植的植物的生长健康状态估计信息不满足预设健康状态要求时，通过所述神经网络模型得到所述对象土壤的治理策略。

在其中一个实施例中，所述土壤成分检测结果包括重金属含量检测结果。

在其中一个实施例中，所述神经网络模型的训练数据包括：植物类型信息、重金属类型信息、植物种植土壤的重金属含量信息以及不同植物在不同重金属含量的植物种植土壤的生长健康状态信息。

在其中一个实施例中，所述神经网络模型的训练数据还包括：不同类型的重金属对应的超富集植物类型信息、不同重金属含量对应的超富集植物的种植密度信息以及不同种植密度的不同类型超富集植物对不同重金属含量的植物种植土壤的治理效果信息。

在其中一个实施例中，所述当所述当前种植/待种植的植物的生长健康状态估计信息不满足预设健康状态要求时，通过所述神经网络模型得到所述对象土壤的治理策略，包括：

通过所述神经网络模型确定导致所述当前种植/待种植的植物的生长健康状态估计信息不满足预设健康状态要求的重金属类型；

根据所述确定的重金属类型，通过所述神经网络模型确定对应的超富集植物类型。

在其中一个实施例中，所述根据所述确定的重金属类型，通过所述神经网络模型确定对应的超富集植物类型之后，还包括：

根据所述土壤成分检测结果中所述重金属的含量检测结果，通过所述神经网络模型确定所述对应的超富集植物的种植密度信息。

一种土壤成分信息处理装置，包括：

信息获取模块，用于获取对象土壤的土壤成分检测结果以及对应的当前种植/待种植的植物类型；