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精准农业生产中若干智能决策问题研究

于合龙  
【摘要】: 围绕国家863项目“农业知识网格研究与应用”(2006AA10Z245)和“玉米精准作业系统研究与应用”(2006AA10A309),针对精准农业生产中精准施肥模型构建、地力分级、产量预测、管理区划分等方面存在的难题,基于神经网络、贝叶斯网、模糊聚类等,提出了一组新的智能决策方法;集成地理信息系统和专家系统,构建了精准农业智能决策系统。具体研究内容如下: (1)提出一种基于AP聚类和Lagrange乘子的神经网络集成方法,并考察了子网络个数和聚类数目对神经网络拟合精度的影响。然后针对两种不同的玉米田进行实验,采用上述的神经网络集成方法,建立了精准施肥模型。实验结果表明,本文提出的神经网络集成方法优于已有的神经网络集成方法。同时,基于神经网络集成的施肥模型不仅优于传统施肥模型,而且优于基于单个神经网络的施肥模型,能有效地指导精准施肥。 (2)建立一组基于贝叶斯网络的精准农业智能决策模型。首先,提出一种简化的贝叶斯网络模型,构建了精准农业生产技术决策网;然后,基于贝叶斯网络学习方法,生成了产量预测模型;最后,基于贝叶斯网络分类器,生成了地力分级模型。实验结果表明,贝叶斯网能有效地处理精准农业生产中的不确定信息,能够较好地模拟多种因素之间存在的复杂因果关系。 (3)提出一组管理区划分方法。针对不同土壤养分对地力贡献率的不同,提出一种基于加权模糊聚类的管理区划分方法。基于不同肥料效应下的产量,提出一种基于灰色关联度的管理区划分方法;针对土壤养分在不同方向具有不同变异度的情况,提出一种基于有向变异度的管理区划分方法;实验结果表明,上述方法划分的管理区比较合理,基本符合农业生产实际。 (4)以玉米生产的精准化、智能化和网络化为目标,集成地理信息系统(GIS)和专家系统(ES),研制出基于网络的面向两类用户的玉米精准作业智能决策系统。一方面,该系统面向以GPS网格为操作单元采用变量施肥机的用户;另一方面,该系统面向以农户地块为操作单元采用普通施肥机的用户。 总之,以上方法能较好地处理精准农业生产中的时空信息和不确定性信息,其效果明显优于传统方法,对精准农业智能决策研究具有一定的理论意义和应用价值。


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