申请/专利权人：沈阳农业大学

申请日：2024-02-20

公开（公告）日：2024-05-24

公开（公告）号：CN118067957A

主分类号：G01N33/24

分类号：G01N33/24;G06Q10/0639;G06Q50/02;G06N3/044;G06N3/084;G01N21/17;G01S19/14;G01D21/02

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.05.24#公开

摘要：本发明涉及农业科技技术领域，且公开了一种东北黑土地耕地动态生态指标捕获方法，包括：土地遥感监测，利用卫星或航空遥感技术获取土地表面的影像数据，通过图像处理和解译来提取土地覆盖类型、植被指数及农作物种类信息，土地质量监测，通过对耕地土壤物理性质检测、化学成分、微生物以及土壤污染检测，并对采集土壤样品并进行分析来获取数据土地水文监测，通过对黑土地土壤地下水位监测、土壤含水量检测方法，用于研究土地的水文特征和水资源利用情况土地生态指标监测，通过采集植被样本、昆虫样本，来间接测量生物多样性、群落结构等指标，对东北黑土地进行有效的监测，从而为土地的可持续开发提供庞大的数据基础。

主权项：1.一种东北黑土地耕地动态生态指标捕获方法，其特征在于，包括：土地遥感监测1，利用卫星或航空遥感技术获取土地表面的影像数据，通过图像处理和解译来提取土地覆盖类型、植被指数及农作物种类信息；土地质量监测2，通过对耕地土壤物理性质检测、化学成分、微生物以及土壤污染检测，并对采集土壤样品并进行分析来获取数据；土地水文监测3，通过对黑土地土壤地下水位监测、土壤含水量检测方法，用于研究土地的水文特征和水资源利用情况；土地生态指标监测4，通过采集植被样本、昆虫样本，来间接测量生物多样性、群落结构等指标，用于评估土地的生态质量和生态功能；土壤数据收集5，通过现代的土壤监测装置，自动化功能定期采集土壤数据并进行远程传输，从而实现对土壤状况的持续监测和分析；土壤深度学习监测模型6，通过对土壤数据的导入后，进行数据划分10、序列处理11、构建RNN模型12、特征提取13、注意力机制的应用14、模型训练15和模型评估和应用16，并建立土壤耕地健康质量和退化预测预警模型；数据处理模块7，对输入数据经过处理，同时对输入的数据进行运算，并且负责执行指令、控制计算机的各种操作、进行数据处理、管理缓存以及处理中断任务；土壤模型预测8，利用模型预测后的土壤数据，可以对土壤的质量进行评估和分类；土壤策略及建议9，针对预测后的土壤耕地情况，结合历史数据，提供相应的建议和解决方法，改善耕地情况；所述土地遥感监测1通过采集土壤样品并进行实验室分析来获取相关数据，并将数据传至土壤数据收集5，所述土地质量监测2通过采集耕地土壤物理性质检测、化学成分、微生物以及土壤污染检测来获取数据，并将测量数据传至土壤数据收集5，所述土地水文监测3通过研究土地的水文特征和水资源利用情况，并将信息传至土壤数据收集5，所述土地生态指标监测4通过土地的生态质量和生态功能监测，并将数据传至土壤数据收集5，所述土壤数据收集5综合这些数据可以为合理的土壤管理和农业生产提供科学依据，并将数据传至数据处理模块7，所述数据处理模块7通过负责执行指令、控制计算机的各种操作、进行数据处理、管理缓存以及处理中断为系统提供数据支持，所述土壤深度学习监测模型6通过构建耕地土壤监测技术体系，建立耕地健康质量预测预警模型，并将数据传至数据处理模块7中，所述土壤模型预测8通过对土壤预警数据获取，将数据传至土壤策略及建议9，所述土壤策略及建议9通过将预警信息获取后，给出耕地土壤区域预警调控措施和策略。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 沈阳农业大学 一种东北黑土地耕地动态生态指标捕获方法

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