[发明专利]农地数据模型与画像构建方法和系统

权利要求书

1.一种农地数据模型与画像构建方法，其特征在于，包括：

从多种渠道获得农用地分类数据并录入数据库，以获得相应地块的用途情况；

获取每个地块的自然条件信息和作物种植数据；

从多渠道获取农地运营数据、遥感数据和气象信息；

将获取的多种数据相互组合，构建农地数据模型及其画像；

根据需求选取相应的农地数据模型对指定的地块进行预测和评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多种渠道获得农用地分类数据，包括：

依靠结构化数据抽取、物联网非结构化数据采集、APP日志采集、埋点数据实时接入、第三方数据采集接入和公开数据爬虫，获取农用地分类数据并存入数据库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述农用地分类数据包括：地块的位置信息、用途类型：

所述用途类型包括：耕地、园地、林地、牧草地、养殖水面、坑塘水面、农田水利设施用地、田间道路、农业生产性建筑物占用地。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述自然条件信息包括：地理信息和土壤信息；

所述地理信息包括：海拔数据、经纬度数据、地块面积数据、地面平整度情况；

所述土壤信息包括：土壤类型、土壤坚实度、土壤颜色、土壤孔隙结构、微生物情况、土壤pH、土壤样分情况、土壤水分及灌溉情况。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取每个地块的自然条件信息，包括：

根据卫星和/或无人机进行遥感监测，获取相应地块的地理信息；

从相关研究院所、高校实验室获取土壤信息。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述作物种植数据包括：作物类型信息、作物收获信息、作物成熟周期。

7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述遥感数据的获取方法包括：

通过卫星遥感监测和/或地面无人机航拍获取的对地面农业目标的影像数据，以及经过遥感技术处理后得到的二次产品数据。

8.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

结合获取的气象信息和历史气象数据，预测2小时～40天的天气情况，进行气象预警、灾害预报。

9.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述农地数据模型包括：气象预报模型、作物生长模型、病虫害识别模型、植保提醒模型、水肥模型；

所述对指定的地块进行预测和评估，包括：

根据模型对指定的地块进行种植适宜度评估、播期预测、精准施肥、精准灌溉、气象预测、病虫害预警、地块识别、水分监测、最佳采收期预测、智能水肥一体化、土壤肥力监测、遥感+气象估产。

10.一种农地数据模型与画像构建系统，其特征在于，所述系统用于执行如权利要求1至9任一项所述农地数据模型与画像构建方法，包括：

数据库模块，用于从多种渠道获得农用地分类数据并录入数据库，以获得相应地块的用途情况；

信息采集模块，用于获取每个地块的自然条件信息和作物种植数据；

数据收集模块，用于从多渠道获取农地运营数据、遥感数据和气象信息；

模型构建模块，用于将获取的多种数据相互组合，构建农地数据模型及其画像；

预测评估模块，用于根据需求选取相应的农地数据模型对指定的地块进行预测和评估。