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申请/专利权人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心

摘要：本发明提供一种幼苗水肥管理方法、系统、电子设备及存储介质，属于农业信息技术领域，包括：获取在预设生长时期之前的叶片关联数据，基于所述叶片关联信息确定幼苗生长预测信息；获取在所述预设生长时期之前的叶片图像集，利用所述叶片图像集和所述幼苗生长预测信息，确定幼苗生育期；获取幼苗生长环境数据，结合所述幼苗生长环境数据和所述幼苗生育期，确定幼苗灌溉施肥量。本发明通过利用多源信息融合技术及人工智能算法，实现幼苗生长实时监测反馈，进一步地根据当前叶片数及作物实际生长环境，制定施肥灌溉管理制度，有利于管理者更进一步分析作物耗水规律和出苗率影响因素，为发掘更优质高效的控制策略提供可能。

主权项：1.一种幼苗水肥管理方法，其特征在于，包括：获取在预设生长时期之前的叶片关联数据，基于所述叶片关联数据确定幼苗生长预测信息；获取在所述预设生长时期之前的叶片图像集，利用所述叶片图像集和所述幼苗生长预测信息，确定幼苗生育期；获取幼苗生长环境数据，结合所述幼苗生长环境数据和所述幼苗生育期，确定幼苗灌溉施肥量；获取在所述预设生长时期之前的叶片图像集，利用所述叶片图像集和所述幼苗生长预测信息，确定幼苗生育期，包括：基于所述叶片图像集构建卷积神经网络模型，以获得幼苗生长状态信息；基于所述幼苗生长状态信息，在预设时间获取反射光谱成像，基于所述反射光谱成像和所述幼苗生长预测信息，输出所述幼苗生育期；获取在预设生长时期之前的叶片关联数据，基于所述叶片关联数据确定幼苗生长预测信息，包括：利用预设神经网络模型训练所述预设生长时期之前的幼苗图像数据集，得到幼苗茎秆中心点；基于所述幼苗茎秆中心点识别单个叶片图片，确定所述单个叶片图片的叶片中心点；确定所述单个叶片图片中的叶星角，由所述叶星角确定所述叶片关联数据；利用所述叶片关联数据推导得到所述预设生长时期的叶片出新叶概率；确定所述单个叶片图片中的叶星角，由所述叶星角确定所述叶片关联数据，包括：以所述单个叶片图片中的预设左上角、所述幼苗茎秆中心点和所述叶片中心点之间的夹角为所述叶星角；分别以幼苗种植环境总辐射作为横坐标，以所述叶星角为纵坐标建立叶片关联数据坐标系，由所述叶片关联数据坐标系获取所述叶片关联数据。

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