[发明专利]用于预测土壤和/或植物状况的方法

权利要求书

1.一种用于在精准农业中预测土壤和/或植物状况的方法，该方法具有以下步骤：

●获取至少一个测量地块的测量数据，所述至少一个测量地块至少部分通过所述测量数据来捕获，所述测量数据包括以下内容中的至少一个：

○光谱传感器数据，

○超光谱传感器数据，

○湿度传感器数据，

○位置数据，

○时间数据，

○太阳位置数据，以及

○地形数据，

以及

●基于以下内容由分类算法对所述测量数据进行分类，以便提供所述至少一个测量地块到至少一个感兴趣类别的分配：

○所述测量数据，以及

○分类模型，所述分类模型至少包括所述至少一个感兴趣类别，

其特征在于，

所述分配由提供反馈数据的反馈过程来处理，所述反馈数据包括以下内容中的至少一个：

●用于所述测量地块到所述至少一个感兴趣类别的所述分配的验证信息，

●所述测量地块到所述至少一个感兴趣类别的所述分配的变化信息，

●通过以下方式中的至少一个进行的新感兴趣类别的定义：

○修改现有类别，

○将一个现有类别分成两个新类别，以及

○将两个现有类别合并成一个新类别，

●用于从所述分类模型去除感兴趣类别的指令，

●要用于所述分类的所述测量数据的第一选择，以及

●要针对另外处理忽略的所述测量数据的第二选择的识别，

其中，所述反馈数据被提供给训练过程，所述训练过程基于机器学习算法并为所述分类模型提供更新信息，

其中，所述反馈数据基于隐式反馈来提供，所述隐式反馈基于以下内容中的至少一个：

○作为所述分配的确认，对缺少显式反馈的解释，

○对所述至少一个测量地块进行的实际执行的动作与提议的基于所述至少一个测量地块的所述分配的动作的比较，

○所述测量数据的质量评估，其中，所述质量评估是由分类单元的控制和评价功能进行的自动质量评估以及

○用于获取所述测量数据的测量装置的系统设置，其中，所述系统设置由所述测量装置的操作员来定义。

2.根据权利要求1所述的方法，

其特征在于，

所述反馈数据基于以下内容来提供：

●借助于所述反馈过程进行的显式反馈，所述显式反馈基于以下内容中的至少一个：

○由用于获取所述测量数据的测量装置的操作员进行的反馈，

○由用于处理所述测量数据的软件进行的反馈，以及

○来自地面实况验证过程的反馈。

3.根据权利要求1所述的方法，

其特征在于，

所述验证信息是以下内容中的至少一个：

○所述分配的确认，

○所述分配的拒绝，以及

○在所述分配错误或不确定时的警告。

4.根据权利要求1所述的方法，

其特征在于，

所述变化信息是以下内容中的至少一个：

○所述分配的去除，以及

○到另一个感兴趣类别的重新分配。

5.根据权利要求1所述的方法，

其特征在于，

所述训练过程适于处理多个测量数据、反馈数据以及辅助数据。

6.根据权利要求5所述的方法，

其特征在于，

●多个测量数据的分类的反馈数据被提供给所述训练过程，其中，所述反馈数据由多个测量装置来获取，其中，建立到所述训练过程的已定义访问和上传，和/或

●另外的数据被提供给所述训练过程。

7.根据权利要求6所述的方法，

其特征在于，

所述另外的数据包括以下内容中的至少一个：

○实验室土壤试样测量的数据，

○植物研究数据，以及

○测量地块的田地历史数据。