本發明提供一種農作物生長模型優化方法及裝置，該方法包括：根據農作物的作物參數，構建農作物生長模型；其中，作物參數包括灌水量和施肥量。根據農作物生長模型對應的作物參數，運用最小二乘算法，獲得農作物的最優生長模型。本發明提供的農作物生長模型優化方法及裝置，依據農作物的灌水量和施肥量設定農作物的生長模型，再通過最小二乘法的數學模型，計算農作物的最優生長模型。用以在農作物生長過程中對農作物生長模型進行調控，實現農作物生長發育的最優模型，促進農作物生長，提高農作物的產量和品質。

技術領域

本發明涉及農作物種植技術領域，更具體的，涉及一種農作物生長模型優化方法及裝置。

背景技術

作物生長模型的構建有利于既有科研成果的綜合集成,也是作物種植管理決策現代化的基礎,還是輔助決策的有力工具。隨著對作物生理生態機理認識的不斷加深和計算機技術的迅猛發展,作物生長模型的研究得到了飛速發展。基于生理生態機理的、考慮作物生長與大氣、土壤、生物乃至人文等環境因素的相互作用的作物生長動態模擬模型已成為農業研究最有力的工具之一。作物生長模型在集成已有科學研究成果、作物種植管理科學化以及在決策制定中所起的作用已逐漸為大家所認識,其應用的領域也在不斷擴大。

農作物的生長發育主要依靠水肥的大量投入來提高產量，不合理的灌水和施肥不僅造成水資源和肥料的浪費，還導致農作物發病率高、品質下降、土壤硝酸鹽淋失、微量元素缺乏及環境污染。在農作物的栽培過程中合理的使用水肥含量尤為重要，可高效栽培產量高、品質優的農作物。

發明內容

本發明為解決農作物灌水和施肥不合理的缺陷，提供一種農作物生長模型優化方法及裝置。

第一方面，本發明提供一種農作物生長模型優化方法，包括：

根據農作物的作物參數，構建農作物生長模型；其中，所述作物參數包括灌水量和施肥量。

根據所述農作物生長模型對應的作物參數，運用最小二乘算法，獲得農作物的最優生長模型。

優選的，所述根據農作物的作物參數，構建農作物生長模型具體包括：

將灌水量和施肥量分別為高、中、低三檔，構成農作物的9類生長模型，所述生長模型包括：中水中肥、中水低肥、中水高肥、低水中肥、低水低肥、低水高肥、高水中肥、高水低肥和高水高肥。

優選的，所述根據所述農作物生長模型對應的作物參數，運用最小二乘算法，獲得農作物的最優生長模型具體包括：

采集農作物在各生長期的作物參數以及其對應的農作物生長速率，利用最小二乘回歸原理進行分析處理，借助SPSS軟件求出農作物各生長期對應的最優的生長模型。

優選的，所述利用最小二乘回歸原理進行分析處理，借助SPSS 軟件求出農作物各生長期對應的最優的生長模型進一步包括：

設農作物的灌水量為x₁，施肥量為x₂，生長速率為y。將生長速率與水肥兩個因子的關系用二元二次多項式進行擬合。

建立包含交叉項的生長函數模型：

收集n組獨立觀測值，x_i1,x_i2,y_i(i＝1,2,…,n)

β₀,β₁,β₂,β₃,β₄,β₅是自變量和因變量之間對應的參數(利用最小二乘回歸原理，借助SPSS軟件可求出β₀,β₁,β₂,β₃,β₄,β₅的值)。