[发明专利]一种种植业数字化的系统搭建方法

权利要求书

1.一种种植业数字化的系统搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)农业系统分析：包括需求分析、现状分析、理想状态分析以及问题梳理；

(2)数字化应用方案设计：包括功能定位、潜能分析、决策模型和参数优化适应；

(3)理想状态设计：包括评价体系、决策系统验证、未知数据获取以及不确定性分析；

(4)对种植业数字化长期学习决策，完成对作物价值指标的预测。

2.根据权利要求1所述的一种种植业数字化的系统搭建方法，其特征在于，在步骤(1)中，所述的需求分析是指分析作物主要价值指标的具体需求，确定需求方向，并提出具体的量化指标；

所述的现状分析是针对主要需求，有针对性的分析该种植业产业目前的现状，以及已知的影响因素，分析目前种植业现状中可控的参数指标，以及该可控参数与主要需求之间的相关性，为数字化应用方案提供依据；

所述的理想状态分析是指查阅专业知识，找到影响主要需求的各类参数，并进行分类管理；

所述的问题梳理是针对需求、现状和理想状态，梳理目前距离理想状态的差距和实现的困难，并重新提出新的有限制条件的需求，规避目前不可实现的理想状态，重新进行现状和理想状态分析，直到梳理出来的问题得到解决，并提出解决方案。

3.根据权利要求2所述的一种种植业数字化的系统搭建方法，其特征在于，所述的各类参数分可控参数和非可控参数。

4.根据权利要求1所述的一种种植业数字化的系统搭建方法，其特征在于，在步骤(2)中，所述的功能定位是结合农业系统分析结果，确定数字化应用的功能；

所述的潜能分析是指构建作物光合作用产量模型，进行作物生长潜能分析；

所述的决策模型是结合理想状态分析的背景知识，将光合作用产量模型中，非常数参数与可控参数进行可解释性关联，建立相关性模型，构建决定性模型f(x)和概率模型N(μ,σ²)，实现影响作物产量的可控参数的量化影响；

所述的参数优化适应是通过历史数据对于构建模型进行验证和参数适应性校准，针对优化结果，提出方案设计的改进措施，并继续重新功能定位，潜能分析模型优化，决策模型的优化，逐渐提高模型准确。

5.根据权利要求4所述的一种种植业数字化的系统搭建方法，其特征在于，所述的构建作物光合作用产量模型的过程如下：

(Ⅰ)概念模型框架：以图表的形式表述所需求的参数和目标之间的关系，定性的表达出其各个参数之间的关系；

(Ⅱ)以公式形式，表述概念框架中各组成成分之间的关系，并量化参数，其中光合作用产量模型的框架模型为：

式中，W_总为总的生长量，A_光合作用为光合作用合成量，R_呼吸作用为呼吸作用消耗量，A_{最大光合作用}为最大光合作用合成量，α、β、γ、δ、θ分别为模型参数；

(Ⅲ)模型参数校准：采用最大似然值计算，通过正态分布模型，计算模型模拟的概率密度，找到最大概率密度情况下的参数组合和参数值，并给定一种参数的评价指标：

C＝-2ln(对数概率)+参数数量·ln(测试数据数量)，通过C值来判断决策模型的模型结构和模型参数的优劣。

6.根据权利要求4所述的一种种植业数字化的系统搭建方法，其特征在于，所述的决定性模型f(x)采用线性回归和逻辑回归模型。

7.根据权利要求4所述的一种种植业数字化的系统搭建方法，其特征在于，所述的概率模型N(μ,σ²)为正太分布模型。