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1.本發(fā)明涉及/02領域，具體為一種基于物聯網和人工智能的農業(yè)種植管理系統及方法。

背景技術：

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

3.隨著互聯網、人工智能、大數據的廣泛推廣應用，智慧農業(yè)逐步成為當今農業(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網及人工智能的農業(yè)種植農藥開方方法及系統，主要通過采用互聯網和人工智能技術將農藥施用的大數據和實際農田及農田管理者進行有效融合以對種植者提供相應的指導，但是農業(yè)種植過程中農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網及智能的農業(yè)種植管理系統，主要針對農作物種植區(qū)，農作物種植監(jiān)控以及農作物種植設備，通過監(jiān)控的設置以獲得農作物的相應信息進而實現自動化監(jiān)控管理，然而農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，提供一種基于物聯網和人工智能的農業(yè)種植管理系統及方法，保證智慧農業(yè)在向著高度自動化、高效管理化發(fā)展的同時，創(chuàng)造性地實現農業(yè)種植過程中涉及到的供應商、作物專家、農田管家、種植者的聯動，以充分利用物聯網和人工智能，將作物專家的種植技術和種植經驗人工智能化，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、需求滿足度高的農業(yè)種植指導方案和高匹配度的種植服務清單，提高農業(yè)種植管理效率，保證農業(yè)種植達到預期的目標產量、品質，這具有非常高的實際應用價值和商業(yè)應用潛力。

技術實現要素：

5.為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于物聯網和人工智能的農業(yè)種植管理系統及方法，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網和人工智能的農業(yè)種植管理系統及方法，至少包括以下步驟：

7.(1)通過農田管家終端配合種植者終端準確采集種植作物需求數據；

8.(2)通過作物專家終端將作物生長基礎數據進行數字化標準化定義；

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據和步驟(2)采集的作

物生長基礎數據建立作物生長模型；

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

11.(5)人工智能終端根據作物生長模型、地區(qū)歷史種植樣本數據庫和供應商終端提供的供應鏈商品及農活服務數據進行智能開方，提供地塊級作物種植技術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數據進行保留并持續(xù)收集得到地塊級可追溯農產品種植記錄。

13.優(yōu)選的，所述步驟(1)中種植作物需求數據至少包括種植者習慣數據、地塊相關數據、種植作物品種數據、種植作物目標數據；優(yōu)選的，所述步驟(1)中種植作物需求數據的采集是基于gps坐標對地塊、地形、天氣、土壤、種植作物及品種、種植習慣、歷史投入產出、病蟲草害、作物長勢等數據進行采集；進一步優(yōu)選的，所述步驟(1)中種植作物需求數據還包括地塊級可追溯農產品種植記錄人工智能問診系統，每個作物季結束基于農戶地塊，種植作物自動進行歸納、對比形成數據樣本進行記憶存儲與機器學習，不斷更新并擴大樣本數據庫，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、需求滿足度高的農業(yè)種植技術指導服務方案及服務清單。

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