[發明專利]用于預測土壤和/或植物狀況的方法

有效

• 申請號: 201711345955.0
• 申請日: 2017-12-15
• 公開（公告）號: CN108241905B
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發明（設計）人: B·賴曼;A·海利;D·莫漢;J·迪波尼
• 申請（專利權）人: 赫克斯岡技術中心
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/0464;G06N3/09
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 呂俊剛;楊薇

用于預測土壤和/或植物狀況的方法。本發明涉及用于利用測量數據的分類以提供測量地塊到感興趣類別的分配而在精準農業中預測土壤和/或植物狀況的方法和系統，特別是其中，分配用于基于所獲取的測量數據，特別是遙感數據，特別是實時或接近實時地向農民和/或農業裝置提供動作推薦，并且其中，分類模型例如依賴于用于監督和/或無監督學習的深度學習由機器學習算法來訓練，并且由于反饋過程而可能被連續地改善并調整。

技術領域

本發明涉及一種用于利用測量數據的分類以提供測量地塊(parcel)到感興趣類別的分配而在精準農業中預測土壤和/或植物狀況的方法和系統。

背景技術

在精準農業的一般領域中，農業基于用于在保留資源的同時優化收獲和收益的現代觀察、測量以及分析技術的高級組合。農民被提供有與他們的農場和他們的產品有關的大量信息，以啟用改善的決策和高優化程度。特別是，精準農業關于作物學(例如，通過優化肥料投入、環境保護(例如，通過限制氮的淋洗減少農業的足跡))和經濟學(例如，以改進的投入管理提供增強的作物并由此提供更高的競爭力)優化農業管理。

精準農業涉及收集并分析具有各種數據(例如，來自光譜或超光譜土壤和植物分析、殘留氮、生物量、植物健康以及植物成熟度的數據、環境數據(例如，當地氣候條件、濕度、太陽位置、地形坡度(terrain slope)以及地形高程)或田地歷史數據(例如，之前的耕作周期和收獲結果、之前的土壤和植物處理以及病情的發展))的數據庫。

基于數據和分析結果，可以開發為農民提供詳盡動作推薦的、與土壤含量和田地狀態有關的預測模型。然而，考慮到變量和經濟策略的復雜性，最終的分析和決定由基于諸如預期商業價值、環境影響或資源和設備的可用性的考慮具體決定的農民來決定。

可以區分兩種類型的數據收集(即，遙感和實驗室中的地面實況分析(groundtruth analysis))。

一方面，憑借遙感(例如，由在拖拉機前面或由機器人或無人機攜帶的專用傳感器、由具有專用傳感器的手持儀器或由飛機或衛星成像)，可以在不干涉土壤的情況下(例如，由收集試樣)實時或至少接近實時地得到測量參數(例如，溫度、濕度、NDVI(歸一化差值植被指數)、EVI(增強型植被指數)、SAVI(土壤調節植被指數)、風、地理位置、太陽光入射以及太陽照射、田地坡度和高程)。特別是，憑借遙感，高自動化程度是可能的。

另一方面，地面實況分析通常涉及干涉土壤(特別是收集土壤和植物試樣(probe))以及專用且詳盡的實驗室分析。通常，這種探測和實驗室測量比遙感更耗時，并且通常涉及較高的人員交互程度(即，防止高自動化程度)。例如，這種非自動化處理可能占用二十天來收集土壤試樣測量，將它們送到實驗室，使得它們被分析并提供用于動作推薦的結果。

實驗室測量在一些情況下可以是有利的(例如，在可用測試能力或隔離的測試環境方面)。然而，在將來自不同實驗室的結果進行比較時，可能仍然需要考慮例如由于不同設備的使用、不同精度要求或不同標準化程序而引起的實驗室到實驗室的變化。此外，實驗室設備通常昂貴且測量需要較深層的知識，由此需要專業人員，而對于農業中的廣泛應用，可以優選高度易用的(特別是自動化或機器人的)收集和分析工具。

這種容易使用且快速(特別是自動化(且比較便宜))的處理和分析可以由遙感技術來提供。然而，即使具有越來越多的計算能力和數據存儲，具有其各種數據和變量的農業系統的大復雜性也將當前實施方案推至它們的極限，并且可能經常仍然需要高度的人員交互。

為了分析特定農業田地的土壤和/或植物狀況，需要將測量數據分類為表示不同的感興趣類別(例如，特別是還包括可能的分層子類別的感興趣類別)：

ο土壤類型

·礦物含量；

·濕度等級；

·土壤密度等。

ο植物類型