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申请/专利权人：丽芙洛格有限公司

摘要：本发明涉及一种利用叶绿素荧光值的草莓逆境指数计算方法以及栽培管理系统，所述方法，包括：通过数据收集部与叶绿素荧光分析设备进行连动，从而对叶绿素荧光分析数据进行收集的步骤；通过所述数据收集部，将与所述草莓的生长阶段相关的生长数据分别区分为地上部以及地下部并进行收集的步骤；通过所述数据收集部，对栽培环境数据进行收集的步骤；通过模型构建部，对叶绿素荧光分析数据和生长数据以及所述栽培环境数据进行学习，从而构建出用于对所述草莓的逆境指数进行预测的人工智能模型的步骤；以及通过逆境指数预测部，利用所述人工智能模型对根据当前正在栽培的草莓的生长阶段以及栽培环境条件的逆境指数进行预测的步骤。

主权项：1.一种利用叶绿素荧光值的草莓逆境指数计算方法，其特征在于，包括：通过数据收集部与叶绿素荧光分析设备进行连动，从而对包括与草莓相关的荧光分析图像在内的叶绿素荧光分析数据进行收集，并从与所述草莓的本叶相关的所述荧光分析图像提取出多个叶绿素荧光变量，进而利用所述多个叶绿素荧光变量表示出从所述草莓的本叶放射出来的叶绿素荧光值的步骤；通过所述数据收集部，将包括所述草莓的生长图像且与所述叶绿素荧光分析数据匹配的与所述草莓的生长阶段相关的生长数据分别区分为地上部以及地下部并进行收集的步骤；通过所述数据收集部，对分别与所述草莓的生长过程中的所述地上部以及地下部的栽培环境条件相关的栽培环境数据进行收集的步骤；通过模型构建部，对与所述草莓相关的叶绿素荧光分析数据和所述区分为地上部以及地下部的生长数据以及所述栽培环境数据进行学习，从而构建出用于对根据所述地上部以及地下部的各自的生长阶段以及栽培环境条件的所述草莓的逆境指数进行预测的人工智能模型，所述人工智能模型，是以根据在学习过程中使用的数据集的数据构成对包括所述逆境指数在内的所述草莓的生长阶段以及所述栽培环境条件中的逆境因素进行预测和输出的方式进行学习的步骤；以及通过逆境指数预测部，利用所述人工智能模型对根据当前正在栽培的草莓的生长阶段以及栽培环境条件的逆境指数进行预测的步骤，所述构建人工智能模型的步骤包括：构建接收从所述生长数据以及所述栽培环境数据提取出来的与特征向量相关的输入向量作为输入并生成与所述逆境指数相关的叶绿素荧光变量作为输出的叶绿素荧光人工智能模型的步骤。

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