摘要：本发明属于预测目的的处理系统或方法领域，具体公开一种用于小麦生育期预测的装置、方法及其应用，所要解决的技术问题是如何准确预测小麦的生育期。本发明公开的预测小麦生育期的装置包括：M1、每日辐热积模块；M2、每日热敏感性模块；M3、每日生理辐热积模块；M4、生理辐热积模块；M5、所需的生理辐热积计算模块和M6、生育期预测模块。本发明还公开了预测小麦生育期的方法和用于执行所述方法的存储有计算机程序的计算机可读存储介质，以及所述装置、所述方法和所述计算机可读存储介质在指导小麦生产中的应用。本发明能针对不同的小麦品种，在不同的环境和技术条件下作出更精准生育期的预测，从而更好地指导农业生产实践。

摘要：本发明属于种植过程中浇水控制的领域，拟解决丘陵山地果园精细灌溉的问题，公开一种丘陵山地果园精细灌溉方法，包括：监测得到低分辨率的土壤含水量分布图；无人机采集果园DOM和DSM；从DOM中识别地面点对应到将DSM中并插值生成DEM；以DOM提取单株果树编码并生成果树区域矢量文件；以DEM、低分辨率的土壤含水量分布图、果树区域矢量文件得到单株果树周围土壤监测结果图；将果树编码与灌溉装置电磁阀对应；以干旱监测结果图生成精细灌溉处方图控制电磁阀灌溉。本发明还公开了丘陵山地果园干旱监测方法、存储有执行上述两种方法相应步骤的计算机程序的计算机可读存储介质及其应用。本发明实现了丘陵山地果园精细到单株的灌溉。

摘要：本发明涉及番茄品质预测技术领域，具体涉及一种用于番茄品质预测的方法及系统，包括以下步骤：S1，数据采集与预处理：使用传感器采集土壤数据，在番茄成熟期，测量番茄的品质参数；S2，特征提取：从预处理后的土壤数据以及品质参数提取相关特征；S3，土壤微生物代谢产物的品质分析：分析土壤微生物代谢产物对番茄品质的影响；S4，番茄品质预测：通过番茄品质预测模型对番茄品质进行预测；S5，结果分析：对番茄品质的预测结果进行分析，识别影响番茄品质的土壤因素，并将分析结果反馈给种植者，提供管理建议。本发明，能够显著改善土壤环境，提升番茄的生长条件，最终提高番茄的品质和产量。

摘要：本发明属预测目的的处理系统或方法领域，解决的技术问题是如何准确预测柑橘的产量，公开了柑橘产量预估方法、装置及其应用。其中柑橘产量预估方法包括如下步骤：S1、获取柑橘品种的特征数据及历史实测数据；S2、构建柑橘估产模型并优化品种参数；S3、以目标柑橘品种当年的果园气象数据、土壤特性、管理信息，采用品种参数优化后的所述柑橘估产模型预测当年产量。本发明还公开了柑橘精准灌溉的方法、柑橘施肥的方法、预测柑橘产量的装置、用于柑橘灌溉的装置、用于柑橘施肥的装置，以及相关的电子设备和非暂态计算机可读存储介质。本发明能针对不同的柑橘品种作出更精准的产量的预测，精准灌溉、施肥，从而更好地指导农业生产实践。

摘要：本发明涉及农业技术领域，具体涉及一种蓝莓产量预测方法、系统及设备，包括以下步骤：S1：采集根系相关的实时数据；S2：对S1采集到的根系数据进行数据清洗，去除异常或无效数据；S3：计算根系健康指数；S4：将根系健康指数与环境数据进行融合，生成综合特征向量；S5：基于S4生成的综合特征向量，构建蓝莓产量预测模型；S6：对S5构建的蓝莓产量预测模型进行训练，并通过交叉验证法优化模型参数；S7：对蓝莓的产量进行实时预测，并生成产量预测报告。本发明，通过实时采集根系健康和环境数据，并使用支持向量机算法精确预测蓝莓产量，提供了及时的决策支持，从而提高产量精度，降低资源浪费，并优化农业管理。

摘要：本发明公开了一种柑橘适栽区域评价方法及系统，涉及柑橘适栽区域评价领域，包括：基于大数据获取柑橘适栽的土地质量和环境数据的适栽特征；基于皮尔逊相关系数公式，建立不同柑橘适栽特征对柑橘种植影响的权重系数；根据#imgabs0#算法模型，判断季节性效应对柑橘生长的影响；基于LSTM神经网络算法模型，建立柑橘适栽区域评价模型，根据柑橘适栽区域评价矩阵，得出柑橘适栽区域评价等级；建立柑橘适栽区域评价平台，用于输入、存储和显示柑橘适栽特征数据以及评价结果。本发明的优点在于：有效降低了季节性影响，提高了柑橘适栽区域评价的精准度和可靠性。

摘要：本发明公开了一种蓝莓果实综合品质预测的方法，涉及蓝莓果实品质预测领域，包括：提取蓝莓果实各阶段的主成分特征，建立阶段性蓝莓果实主成分特征数据标准；建立蓝莓果实品质均衡系数，获取蓝莓果实在各采样周期的蓝莓果实品质均衡系数值；建立蓝莓果实主成分特征影响权重，获取不同主成分特征对蓝莓果实品质的影响；建立蓝莓果实优化方案；建立蓝莓果实综合品质预测模型，通过反馈式的神经网络提高模型预测的准确性和可靠性；建立蓝莓果实综合品质预测平台，通过输入优化参数对模型进行修正和优化。有效根据蓝莓果实生长阶段的主成分特征数据对蓝莓果实综合品质进行预测，通过反馈的方式保证预测结果的准确性和可靠性。

摘要：本发明涉及农产品质量追溯技术领域，具体涉及一种柑橘质量可追溯方法及系统，包括以下步骤：S1：在柑橘种植环节，采集种植数据；S2：在柑橘生长过程中，检测果实的糖度、酸度和外观质量；S3：在柑橘采摘前，获取采摘信息；S4：在柑橘运输环节，获取柑橘运输的起始位置、途径位置和到达位置的信息；S5：通过扫描柑橘包装上的二维码，获得所有数据；S6：通过大数据分析技术对采集的数据进行分析，形成柑橘质量的可视化报告。本发明通过整合传感器技术、数据分析与可视化手段，实现了柑橘全程质量追溯，提供了实时监控、精准预测和透明数据展示，有效提升了柑橘质量管理和消费者信任。

摘要：本发明属于农业信息技术领域，且公开了一种基于机器学习的油菜品种环境适应性评估系统，该系统由数据采集标准化单元、区域环境特征建模单元、品种表型与谱系关联单元、特征筛选与模型训练单元、区域适应性评分与决策单元、动态学习与演化更新单元以及评估可视化与品种推荐单元；通过对多源数据进行标准化处理，消除格式与量纲差异，为后续分析奠定高质量数据基础。再融合环境与品种双侧特征，让模型同时捕捉环境影响与品种遗传特性。采用集成学习和时序神经网络等先进方法，精准挖掘二者复杂关系。相比传统田间试验和现有技术，大幅减少误差，更精准判断品种在不同区域的适应程度，为种植推荐提供科学依据，助力提高油菜产量和品质。

摘要：本申请涉及油菜含量预测技术领域，提供了一种基于大数据的油菜含油量预测方法，步骤1：获取目标区域在油菜盛花期的高分辨率卫星或无人机遥感影像；应用语义分割算法对影像进行处理，精确提取种植区域的空间分布图；基于影像中的油菜花光谱特征和物候模型，识别并记录各提取种植区域的盛花期时间；本发明首次实现了对油菜籽核心品质指标——含油量的规模化、区域化预测。通过融合盛花期及角果期关键气象胁迫指标（如有效积温、昼夜温差）、基于前期气候的产量潜力信号以及当年预计总产量等多维度信息，构建了反映油菜籽油脂形成复杂机制的预测模型，这有效解决了现有卫星遥感技术仅能预测总产量而无法获知含油量的核心缺陷。