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申请/专利权人：北京汇达城数科技发展有限公司;北京汇达智慧农业科技发展有限公司;北京博农甄品优选科贸有限公司

摘要：本发明属于农业种植技术领域，公开一种智能化插秧控制系统，包括：地理位置感知单元，用于根据遥感影像数据获取农田地理位置，并从农田地理位置中提取农田地形特征；插秧位置定位单元，用于将土壤类型结合插秧环境条件预测插秧深度和插秧间距；插秧机行为规划单元，用于接收远程监控单元发送的远程控制指令，并依据远程控制指令自适应调控插秧机的运动行为；远程控制单元，用于结合插秧深度和插秧间距生成远程控制指令传输至插秧机行为规划单元。本发明基于插秧深度和插秧间距生成远程控制指令自适应调控插秧机的运动行为，从而极大地提高作物种植的精确性和作物生长的均匀性，使插秧机在变化的环境条件下仍能保持高效的作业性能。

主权项：1.一种智能化插秧控制系统，其特征在于，包括：地理位置感知单元，用于采集农田的遥感影像数据；根据遥感影像数据获取农田地理位置，并从农田地理位置中提取农田地形特征；插秧位置定位单元，用于基于农田地形特征识别土壤类型，将土壤类型结合插秧环境条件预测插秧深度和插秧间距；插秧机行为规划单元，用于接收远程监控单元发送的远程控制指令，并依据远程控制指令自适应调控插秧机的运动行为；远程控制单元，用于结合插秧深度和插秧间距生成远程控制指令传输至插秧机行为规划单元；所述插秧位置定位单元包括：地形光照分析模块，用于根据农田地形特征分析光照强度，并依据光照强度评估作物的光合作用效率；土壤类型分析模块，用于识别并划分土壤类型，并结合农田水位高度评估各类土壤的水分保持能力；气候条件分析模块，用于提取农田地理位置在历史时间段内的气象趋势，并依据气象趋势预测作物的生长周期；插秧位置感知模块，用于将分析指标作为位置预测模型的输入，并通过位置预测模型获取插秧深度和插秧间距；结合分析指标作为位置预测模型的输入，并通过位置预测模型获取插秧深度和插秧间距包括：将各分析指标转换为二元矩阵，通过深度神经网络建立插秧位置与二元矩阵的关联性并训练深度神经网络，获得插秧位置预测模型；结合插秧位置预测模型的回馈值，学习深度强化学习网络与插秧位置匹配的插秧深度和插秧间距；通过深度强化学习网络持续优化插秧深度和插秧间距，基于优化的插秧深度和插秧间距定位最优插秧位置；所述将各分析指标转换为二元矩阵，通过深度神经网络建立插秧位置与二元矩阵的关联性并训练深度神经网络，获得插秧位置预测模型包括：将二元矩阵作为训练二元矩阵，并将其中一个训练二元矩阵对应作为插秧位置的其中一种情况；在全波仿真软件中建立训练二元矩阵对应的插秧位置仿真模型；通过插秧位置仿真模型施加插秧环境条件，测试得到每一种插秧位置对应的环境适应性；将每一种插秧位置与其对应的环境适应性组成一条数据，将所有条数据构成作为深度神经网络的训练数据集；将训练数据集输入到深度神经网络进行训练，获得训练后的深度神经网络作为插秧位置预测模型。

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