一种基于深度学习的植物工厂数字孪生系统及方法

    公开(公告)号:CN117725827A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311727017.2

    申请日:2023-12-14

    Abstract: 本发明实施例涉及植物工厂技术领域,公开了一种基于深度学习的植物工厂数字孪生系统和方法。本实施例采集植物工厂的环境参数及植物生长图像,根据预处理后的环境参数及植物生长图像,构建植物工厂的数字孪生模型及输出植物未来长势的预测结果,使用数字孪生模型替代传统的有限元仿真软件,实现了数字孪生技术与农业生产的结合,根据所述预测结果生成植物工厂最优调控策略,根据所述最优调控策略调整植物工厂的环境参数,优化植物生产过程,实现了根据实时数据流推理预测植物长势,促进农业生产的高产高效。

    一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应系统和方法

    公开(公告)号:CN115655468A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211307152.7

    申请日:2022-10-25

    Abstract: 本发明属于无人机灌溉技术领域,具体为一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应系统和方法,无人机获取茶树园光谱图像以及红外热图像信息,同时,通过气象台获得茶树的一系列生长环境信息对所述的光谱图像及红外热成像图像信息进行预处理和数据提取后,结合气象台的茶树生长信息建立茶树水分胁迫指数,根据茶树需水量公式及茶树水分胁迫程度确定各区域灌溉量,通过网关下发灌溉决策信息到各个微控制器节点,打开电磁阀,实现灌溉,水分入渗量和土壤水分湿度状态决定是否继续灌溉,达到土壤水分湿度饱和后,停止灌溉;本发明便于精确地获得土壤含水率信息,便于计算决策不同土壤灌溉所需的用水量,便于提高水分利用率,降低水资源的浪费。

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