CN119515212A 基于智能技术的农业多模态数据融合系统和方法 （四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所）_第1页
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侧基于智能技术的农业多模态数据融合系统本发明公开了一种基于智能技术的农业多2获取与采集模块，用于获取监测区域并将监测特征提取模块，用于根据农业数据获取子区域中温度监测类指标计算模块，用于根据第一数据和温度决策模型获取子区域对应的第一决策指标，I1(t)为第一决策指标，T(t)为t时刻的温度监测类型下的第一数据，T(to)为目标温I2(t)为第二决策指标，H(t)为t时刻的湿度监测类型下的第二数据，T(to)为目标湿根据相邻子区域的第一决策指标获取第一差值，根据相邻子区域的3基于融合模型将第一决策指标、第二决策指标和第三决策指标分别提取第一字符串的特征字符作为第一位字符，并提取第二字符串的特征字获取监测区域并将监测区域划分为多个依次相邻的子区域，并采集子区域的农业数根据农业数据获取子区域中温度监测类型下的第一数据、湿度监测根据第一数据和温度决策模型获取子区域对应的第一决策指标，根据相邻子区域的第一决策指标、第二决策指标和第三决策指标基于融合模型将第一决策指标、第二决策指标和第三决策指标分别提取第一字符串的特征字符作为第一位字符，并提取第二字符串的特征字4的第二决策指标，并根据第三数据和土壤水分决策模型获取子区域对应的第三决策指标；5余和不相关数据的引入，使得新增数据集能够更快速地被整合到知识图谱中的相关类别6获取与采集模块100，用于获取监测区域并将监测区域划分为多个依次相邻的子湿度监测类型下的第二数据和土壤水分监测指标计算模块300，用于根据第一数据和温度决策模型获取子区域对应的第一决7中，该模型分析出第一数据低于作物最适生长温度1.5℃,然后基于此计算出第一决策指89异程度；H(t)是在t时刻通过湿度传感器监测到的湿度数据，即湿度监测类型下的第二数于减少因湿度数据的小幅波动而引起的决策指标的大幅度变化，从而提高决策的稳健性，水分含量s(t)与目标土壤水分含量之间的绝对差异。绝对值确保了无论s(t)是高于二差值和第三差值；假设有两个相邻子区域A和B，它们的第一决策指标分别为I1A(t)和IS(t)，则第一差值可以表示为∣I1A(t)-le(t)∣,它们的第二决策指标分别为I2A(t)和Ie(t)，则第一差值可以表示为∣I2A(t)-lzg(t)∣,它们的第三决策指标分别为l3A(t)和和土壤水分三个方面的差异,这种综合考量有助于更全面地评估子区域之间的环境相似性会迅速减小,这种指数衰减的特性能够反映出当子区域之间的环境差异增大时，它们之间据具体的农田环境和作物生长需求进行设定，以确保关联模型能够更准确地反映实际情大值湿度监测类型下的决策指标的理论最小值第三字符串=（第三决策指标土壤水分

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