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1.本發(fā)明涉及/02領(lǐng)域，具體為一種基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的農(nóng)業(yè)種植管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

2.農(nóng)業(yè)種植包括各種農(nóng)作物、林木、果樹、花草、藥用和觀賞等植物的種植栽培，但是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)種植整個種植過程的操作都是基于種植人員的經(jīng)驗來進行的，農(nóng)業(yè)種植指導方案需要技術(shù)老師采集相關(guān)數(shù)據(jù)后，提供相應的農(nóng)業(yè)種植指導方案，耗費人力，時間較長，效率較低，而且種植應用技術(shù)和種植檢驗均是由人的大腦進行輸入、轉(zhuǎn)化、存儲并輸出，無法對后續(xù)的種植提供有效的借鑒經(jīng)驗。

3.隨著互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)的廣泛推廣應用，智慧農(nóng)業(yè)逐步成為當今農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要方向和趨勢，中國專利公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)及人工智能的農(nóng)業(yè)種植農(nóng)藥開方方法及系統(tǒng)，主要通過采用互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)將農(nóng)藥施用的大數(shù)據(jù)和實際農(nóng)田及農(nóng)田管理者進行有效融合以對種植者提供相應的指導，但是農(nóng)業(yè)種植過程中農(nóng)藥的使用僅為一方面，應用范圍比較局限。中國專利公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)及智能的農(nóng)業(yè)種植管理系統(tǒng)，主要針對農(nóng)作物種植區(qū)，農(nóng)作物種植監(jiān)控以及農(nóng)作物種植設(shè)備，通過監(jiān)控的設(shè)置以獲得農(nóng)作物的相應信息進而實現(xiàn)自動化監(jiān)控管理，然而農(nóng)作物或者植物在種植過程中的生長趨勢或者各種問題無法通過視頻監(jiān)控進行準確識別和判斷，容易造成特征的丟失及問題的忽略，嚴重影響后續(xù)種植方案的準確性和匹配度。

4.因此，提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的農(nóng)業(yè)種植管理系統(tǒng)及方法，保證智慧農(nóng)業(yè)在向著高度自動化、高效管理化發(fā)展的同時，創(chuàng)造性地實現(xiàn)農(nóng)業(yè)種植過程中涉及到的供應商、作物專家、農(nóng)田管家、種植者的聯(lián)動，以充分利用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能，將作物專家的種植技術(shù)和種植經(jīng)驗人工智能化，進一步通過機器學習，最大程度地為種植者提供準確度高、效率高、需求滿足度高的農(nóng)業(yè)種植指導方案和高匹配度的種植服務清單，提高農(nóng)業(yè)種植管理效率，保證農(nóng)業(yè)種植達到預期的目標產(chǎn)量、品質(zhì)，這具有非常高的實際應用價值和商業(yè)應用潛力。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

5.為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的農(nóng)業(yè)種植管理系統(tǒng)及方法，至少包括供應商終端、作物專家終端、人工智能終端、農(nóng)田管家終端、種植者終端。

6.本發(fā)明另一方面提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的農(nóng)業(yè)種植管理系統(tǒng)及方法，至少包括以下步驟：

7.(1)通過農(nóng)田管家終端配合種植者終端準確采集種植作物需求數(shù)據(jù)；

8.(2)通過作物專家終端將作物生長基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行數(shù)字化標準化定義；

9.(3)通過人工智能終端將步驟(1)中采集的種植作物需求數(shù)據(jù)和步驟(2)采集的作

物生長基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建立作物生長模型；

10.(4)通過人工智能終端持續(xù)收集地區(qū)歷史種植樣本數(shù)據(jù)建立地區(qū)歷史種植樣本數(shù)據(jù)庫；

11.(5)人工智能終端根據(jù)作物生長模型、地區(qū)歷史種植樣本數(shù)據(jù)庫和供應商終端提供的供應鏈商品及農(nóng)活服務數(shù)據(jù)進行智能開方，提供地塊級作物種植技術(shù)服務方案及服務清單；

12.(6)種植者通過種植者終端獲得智能化種植管理服務及服務清單，智能化管理服務過程中的相關(guān)數(shù)據(jù)進行保留并持續(xù)收集得到地塊級可追溯農(nóng)產(chǎn)品種植記錄。

13.優(yōu)選的，所述步驟(1)中種植作物需求數(shù)據(jù)至少包括種植者習慣數(shù)據(jù)、地塊相關(guān)數(shù)據(jù)、種植作物品種數(shù)據(jù)、種植作物目標數(shù)據(jù)；優(yōu)選的，所述步驟(1)中種植作物需求數(shù)據(jù)的采集是基于gps坐標對地塊、地形、天氣、土壤、種植作物及品種、種植習慣、歷史投入產(chǎn)出、病蟲草害、作物長勢等數(shù)據(jù)進行采集；進一步優(yōu)選的，所述步驟(1)中種植作物需求數(shù)據(jù)還包括地塊級可追溯農(nóng)產(chǎn)品種植記錄人工智能問診系統(tǒng)，每個作物季結(jié)束基于農(nóng)戶地塊，種植作物自動進行歸納、對比形成數(shù)據(jù)樣本進行記憶存儲與機器學習，不斷更新并擴大樣本數(shù)據(jù)庫，對下季方案進行精進優(yōu)化，最大程度地為種植者提供準確度高、效率高、需求滿足度高的農(nóng)業(yè)種植技術(shù)指導服務方案及服務清單。

14.優(yōu)選的，所述步驟(2)中作物生長基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是通過作物專家根據(jù)自身經(jīng)驗，結(jié)合作物基礎(chǔ)知識庫、作物區(qū)域知識庫對不同區(qū)域(最小到村)作物品種生長相關(guān)的指標及作物科學種植管理相關(guān)的指標進行定義獲得的，所述定義至少包括基礎(chǔ)作物及生長指標定義和種植管理節(jié)點及指標定義；