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申请/专利权人：上海至盛信息技术股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于云计算的智慧农业信息管理平台，属于智慧农业技术领域，包括数据采集和监测模块、数据存储和处理模块、决策支持和优化模块、远程监控和管理模块、农业耕作管理模块和农作物土壤空间变化分析统计模块，解决了传统的农业信息管理系统存在的数据存储和处理能力有限、数据共享和协作困难、实时数据更新和监测不足、缺乏智能分析和决策支持、安全性和可靠性问题不足的问题，本发明提供的基于云计算的智慧农业信息管理平台能够有效整合农业数据，提高农业生产效率，降低生产成本，提升农业效益，促进农业发展，是推动农业现代化的重要手段。

主权项：1.一种基于云计算的智慧农业信息管理平台，其特征在于，包括：数据采集和监测模块，用于通过传感器、物联网技术实时采集农业数据，并将其上传到云平台进行存储和分析；数据存储和处理模块，用于利用云计算提供的存储和计算资源，对农业数据进行存储、处理和分析；包括使用统计方法和可视化工具探索数据的分布、趋势和相关性，指导后续分析步骤；建立时间预测模型预测作物产量和市场需求，建立图像处理和计算机视觉模型分析遥感图像，检测作物健康状；建立深度学习模型处理时间序列数据，预测未来气象条件对作物生长的影响；建立集成学习模型来结合多个数据源进行综合预测，集成学习算法具体为：初始化一个模型单棵决策树T0，通过拟合训练集D得到初始预测对于第t轮迭代，t≥1，计算残差其中是前t-1轮的预测结果；训练一个新的基础模型Tt来拟合残差rt；更新集成模型的预测结果： 其中η是学习率，控制每轮迭代的贡献程度；对于新的输入样本Xnew，通过累加每棵树的预测结果来得到最终的预测值： 其中T是迭代的总轮数；决策支持和优化模块，用于基于云平台提供的数据分析和机器学习能力，对农业数据进行智能分析和预测，为农民和农业管理者提供决策支持和优化建议；远程监控和管理模块，用于通过云平台实时监控农田的情况，并及时调整农业生产策略，生产策略包括：作物选择与品种优化，根据当地气候、土壤条件和市场需求选择适合的作物品种；优化品种选择以适应气候变化和抗病虫害能力；土壤管理与健康，实施科学的土壤测试和分析，确保土壤养分平衡和健康；应用有机肥料和土壤改良剂，提升土壤质量和结构；水资源管理，实施节水灌溉技术，包括滴灌和雨水收集；监控土壤湿度和作物需水量，实现精确灌溉；病虫害防治，实施综合的病虫害监测和防治措施，包括生物防治和环境友好型农药的使用；推广耐病虫害品种和农业生态系统的平衡管理；机械化和技术应用，采用现代农业机械和技术，包括自动化收割机和精确播种设备，提高生产效率；应用信息技术优化决策和管理；市场导向与质量控制，分析市场需求和价格趋势，调整作物种植结构；实施质量控制措施，确保产品符合市场标准和消费者期望；可持续发展和环境保护，采取可持续农业实践，减少农药和化肥使用量，保护土壤和水资源；支持生物多样性和生态系统服务，保护自然生态平衡；提供农民培训和技术支持，帮助其掌握最新的农业技术和最佳实践；推广农业合作社和技术合作，促进信息分享和资源整合；提供市场接入机会和财务支持，促进农业产业链的健康发展；农业信息共享和协同模块，用于使不同农场和农业相关的利益相关方通过云计算平台共享农业信息和经验，促进农业生产的协同工作和知识共享；农业耕作管理模块，用于管理农业耕作过程，包括：土壤资源信息采集单元，用于采集土壤的资源信息；耕作机械装备信息感知单元，用于感知耕作机械装备的各项信息；土壤水分分析单元，用于建立气象因素与需水量的关系模型并结合物联网技术建立智能水量控制单元来对土壤水分进行预测和远程控制；土壤切削模拟单元，用于对土壤及农业耕作机械设备进行神经网络建模并对土壤切削过程进行仿真预测，以获得耕作机械设备前进速度、耕作深度、土壤理化性质对耕作效果的影响；农作物土壤空间变化分析统计模块，用于监测土壤变异结构；耕作流程规划单元，用于将耕作需求、耕作目标、耕作效果、耕作规律和耕作成本结合神经网络技术建立神经网络模型来对耕作流程进行规划；需求调研模块，包括实地调研、需求分析、生产需求和用户需求。

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