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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的水稻缺肥种类判定及变量施肥方法，包括以下步骤：建立水稻缺肥试验田，分别种植缺氮、缺磷、缺钾三种肥料的水稻；通过航测无人机拍摄水稻的症状图样，以建立缺肥样本数据集；对缺肥样本数据集进行特征工程处理以构建水稻缺肥种类判定及预测模型；将水稻种植试验田进行区域划分和标注，并进行地理坐标转换；利用航测无人机拍摄水稻种植试验田内的水稻的实时生长图像，根据水稻缺肥种类判定及预测模型对实时生长图像进行判定，并获取该实时生长图像所对应的区域的位置信息，以此生成当前区域的施肥处方图，从而确定该区域的施肥种类和施肥量；根据施肥处方图生成的各类肥料应施量，控制变量施肥装置进行排肥。
主权项：1.一种基于深度学习的水稻缺肥种类判定及变量施肥方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立水稻缺肥试验田，分别种植缺氮、缺磷、缺钾三种肥料的水稻；S2：通过航测无人机拍摄缺氮、缺磷、缺钾的水稻的症状图样，以此建立缺肥样本数据集；S3：对缺肥样本数据集进行特征工程处理；S4：通过构建训练集、测试集、验证集，以此建立水稻缺肥种类判定及预测模型；S5：建立正常的水稻种植试验田，将水稻种植试验田进行区域划分，对每块区域进行标注并进行地理坐标转换；S6：利用航测无人机拍摄正常的水稻种植试验田内的水稻的实时生长图像，根据水稻缺肥种类判定及预测模型对水稻的实时生长图像进行判定，并获取该水稻的实时生长图像所对应的区域的位置信息，以此生成当前区域的施肥处方图，从而确定该区域的施肥种类和施肥量；S7：根据施肥处方图生成的各类肥料应施量，控制变量施肥装置进行排肥；S8：施肥结束后，继续执行下一区域的施肥种类的判定和施肥作业。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于深度学习的水稻缺肥种类判定及变量施肥方法
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