本发明涉及作物长势预测，尤其涉及一种针对作物长势监测数据的分析决策方法。
背景技术：
1、早期，农民依赖经验和肉眼观察作物的生长情况，主要依靠直观的气候和土壤条件进行决策。这种方法虽然简单，但效率低下且易受主观因素影响。随着科学技术的发展，特别是遥感技术的引入，作物监测开始依赖卫星和无人机等设备进行地面观测。进入21世纪，信息技术的迅猛发展促进了数据采集和处理手段的革新。大数据技术、物联网（iot）以及人工智能（ai）的应用，使得作物长势监测的实时性和准确性大幅提升。通过数据挖掘和机器学习算法，研究人员能够提取出更有价值的信息，制定更科学的决策。此外，随着精准农业的兴起，基于地理信息系统（gis）和决策支持系统（dss）的分析决策方法也开始普及。然而，目前现有技术常常忽略自然光照对作物生长的影响，同时对作物生长阶段的划分不够明确，难以针对不同阶段制定相应的管理策略，近而导致作物长势监测分析决策的准确性和全面性较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种针对作物长势监测数据的分析决策方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种针对作物长势监测数据的分析决策方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取作物长势监测数据和自然光照数据；对作物长势监测数据进行作物长势趋光强度分析，生成作物趋光强度数据；将作物趋光强度数据和预设的趋光强度阈值进行对比，当作物趋光强度数据小于预设的趋光强度阈值时，则基于作物长势监测数据进行人工光源趋势校正，从而生成作物长势光源调整数据；
4、步骤s2：根据作物长势光源调整数据对作物长势监测数据进行作物生命周期划分，生成作物生长阶段数据，其中作物生长阶段数据包括作物幼苗期、作物快速生长期、作物生殖生长期以及作物成熟期；根据物幼苗期、作物快速生长期、作物生殖生长期以及作物成熟期对作物长势监测数据进行多维作物指标分析，生成萌芽阶段作物茂盛度数据、快速生长阶段作物生长状态数据、生殖生长阶段作物开花状态数据以及成熟阶段作物果实成熟程度数据；
5、步骤s3：对萌芽阶段作物茂盛度数据、快速生长阶段作物生长状态数据、生殖生长阶段作物开花状态数据以及成熟阶段作物果实成熟程度数据对作物长势监测数据进行作物长势异常监测，从而生成作物长势监测预警数据；
6、步骤s4：利用作物长势监测预警数据对作物生长阶段数据进行作物长势决策仿真，生成作物长势决策仿真数据；对作物长势决策仿真数据进行闭环反馈，生成作物长势决策调整机制；根据作物长势决策调整机制对作物长势监测预警数据进行决策可视化，从而生成作物长势监测决策可视化数据。
7、本发明通过获取作物长势监测数据和自然光照数据，为后续分析提供了可靠的数据基础。这一阶段确保了数据的全面性，有助于后续决策的准确性。通过对作物趋光强度的分析，生成作物趋光强度数据，有助于理解作物对光照的响应。根据光照不足的情况进行人工光源趋势校正，可以有效提升作物的光合作用效率，促进健康生长。通过设定趋光强度阈值，对作物趋光强度进行实时监测与调整，能够确保作物在不同生长阶段获得最佳光照条件，从而优化作物生长环境。根据作物长势光源调整数据对作物生命周期进行划分，使得不同生长阶段的数据更加清晰有序。这一系统化的划分为后续的指标分析和管理决策奠定了基础。对各生长阶段进行多维作物指标分析，生成的萌芽阶段茂盛度数据、快速生长期生长状态数据、生殖生长期开花状态数据及成熟阶段果实成熟程度数据，使得作物生长状况更为全面、立体，有助于精细化管理。对各生长阶段数据进行作物长势异常监测，生成作物长势监测预警数据，能够及时识别潜在问题，防止病虫害、营养不足等情况对作物生长造成的负面影响。通过预警数据，农业管理者可以迅速采取相应措施，降低风险，保障作物生长的稳定性和高产量。利用作物长势监测预警数据进行决策仿真，生成的作物长势决策仿真数据可以在实际操作前评估不同管理策略的效果，从而选择最佳方案进行实施。通过对决策仿真数据进行闭环反馈，生成的作物长势决策调整机制，确保了管理措施能够根据实际情况不断优化和调整，提高决策的灵活性和有效性。将作物长势监测决策进行可视化，使得复杂的数据以直观形式展示，有助于各级管理者和利益相关者快速理解情况，促进协作与沟通。因此，本发明通过综合光照数据、细化作物生命周期划分、实现异常监测及决策反馈机制，显著提升了作物长势监测数据的分析决策准确性与实时性。
8、优选的，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：利用传感器获取作物长势监测数据和自然光照数据；
10、步骤s12：对作物长势监测数据进行数据预处理，生成标准作物长势监测数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据去噪、数据缺失值填充和数据标准化；
11、步骤s13：对标准作物长势监测数据进行作物长势方位提取，得到作物长势方位数据；通过作物长势方位数据对自然光照数据进行作物趋光强度分析，生成作物趋光强度数据；
12、步骤s14：将作物趋光强度数据和预设的趋光强度阈值进行对比，当作物趋光强度数据小于预设的趋光强度阈值时，则基于作物长势监测数据进行人工光源趋势校正，从而生成作物长势光源调整数据。
13、本发明通过利用传感器获取作物长势监测数据和自然光照数据。通过实时监测作物的生长状况和光照条件，能够及时发现生长问题和环境变化，为后续的数据分析提供基础数据。对作物长势监测数据进行数据预处理，生成标准作物长势监测数据。预处理包括数据清洗、去噪、缺失值填充和数据标准化。通过提高数据质量，减少噪声和异常值的影响，可以增强数据分析的准确性和可靠性，为后续的分析打下良好的基础。对标准作物长势监测数据进行作物长势方位提取，得到作物长势方位数据。根据作物长势方位数据对自然光照数据进行作物趋光强度分析，生成作物趋光强度数据。通过提取作物的生长方向信息，能够分析出作物对光照的反应，识别出哪些区域的作物生长受限，从而为作物的空间分布优化提供数据支持。将作物趋光强度数据与预设的趋光强度阈值进行对比，当作物趋光强度数据小于预设阈值时，基于作物长势监测数据进行人工光源趋势校正，生成作物长势光源调整数据。通过智能光源调整，能够确保作物在生长过程中获得足够的光照，从而促进其健康成长。这一过程不仅可以提高作物的产量，还可以降低能耗，提高资源利用效率。通过数据驱动的决策，帮助农民或农业管理者制定更为合理的农业管理策略。
14、优选的，通过作物长势方位数据对自然光照数据进行作物趋光强度分析包括：
15、通过作物长势方位数据对标准作物长势监测数据进行作物顶端空间方位角度提取，得到作物顶端空间方位角度数据；对自然光照数据进行自然光照入射角提取，得到自然光照入射角数据；
16、对作物顶端空间方位角度数据和自然光照入射角数据进行夹角差计算，生成作物光照夹角差；通过作物光照夹角差对标准作物长势监测数据进行作物光照面积分析，生成作物光照接受面积；利用作物趋光强度计算公式对作物光照夹角差和作物光照接受面积进行作物趋光强度计算，得到作物趋光强度数据；
17、其中作物趋光强度计算的公式如下所示：
18、
19、式中，为作物趋光强度数据，为作物种类的趋光性系数，为作物的光照接受面积，为作物方位角与光照角之间的角度差。
20、本发明通过作物长势方位数据对标准作物长势监测数据进行作物顶端空间方位角度提取，得到作物顶端空间方位角度数据。了解作物顶端的朝向与生长方向，为后续光照分析提供必要的空间数据，帮助识别作物生长中的潜在问题，如不均匀的光照分布。对自然光照数据进行自然光照入射角提取，得到自然光照入射角数据。通过精确测量光照的入射角，可以分析其对作物生长的影响，特别是光照强度和方向的变化，为光源调整提供依据。对作物顶端空间方位角度数据和自然光照入射角数据进行夹角差计算，生成作物光照夹角差。计算夹角差可以帮助评估光照条件与作物生长方向之间的匹配程度，从而优化光照利用效率。通过作物光照夹角差对标准作物长势监测数据进行作物光照面积分析，生成作物光照接受面积。评估作物能够有效接受的光照面积，帮助识别光照不足或过度的区域，为精准管理提供依据。利用作物趋光强度计算公式对作物光照夹角差和作物光照接受面积进行作物趋光强度计算，得到作物趋光强度数据。通过趋光强度计算，可以量化作物对光照的响应，帮助预测作物的生长潜力，优化施光策略，提升作物产量和质量。通过对光照的定量分析，帮助农民或农业管理者做出更科学的光源调整决策。通过精确的光照分析，最大化资源利用，提高作物的生长效率，降低光源能源的浪费。确保作物获得均匀和充足的光照，改善生长状况，从而提高作物的抗逆性和产量。
21、优选的，步骤s14包括以下步骤：
22、步骤s141：将作物趋光强度数据和预设的趋光强度阈值进行对比，当作物趋光强度数据小于预设的趋光强度阈值时，则对作物长势监测数据进行作物弱趋光区域定位，得到作物弱趋光区域数据；
23、步骤s142：对作物弱趋光区域数据进行人工光源设置，得到人工光源设置数据，其中人工光源设置包括人工光源入射角度设置、人工光源亮度设置以及人工光源颜色设置；
24、步骤s143：对人工光源设置数据和作物弱趋光区域数据进行人工光源光照趋势强度计算，得到作物弱趋光区域趋光强度数据；根据作物趋光强度数据对作物弱趋光区域趋光强度数据进行动态调整，使得作物弱趋光区域趋光强度数据恒大于或等于作物趋光强度数据，从而生成弱趋光区域趋光强度调整数据；
25、步骤s144：利用弱趋光区域趋光强度调整数据对人工光源设置数据进行人工光源趋势校正，从而生成作物长势光源调整数据。
26、本发明通过将作物趋光强度数据与预设的趋光强度阈值进行对比。当作物趋光强度数据小于预设的趋光强度阈值时，进行作物弱趋光区域定位，得到作物弱趋光区域数据。能够及时识别出光照不足的区域，帮助农民或农业管理者集中精力进行针对性的光源调整，提高光照的利用效率。对作物弱趋光区域数据进行人工光源设置，得到人工光源设置数据。人工光源设置包括人工光源入射角度、人工光源亮度和人工光源颜色设置。通过合理设置人工光源，可以提高作物在弱光区域的光照条件，确保其获得所需的光能，从而促进其生长。对人工光源设置数据和作物弱趋光区域数据进行人工光源光照趋势强度计算，得到作物弱趋光区域趋光强度数据。根据作物趋光强度数据对作物弱趋光区域趋光强度数据进行动态调整，确保作物弱趋光区域趋光强度数据大于或等于作物趋光强度数据，从而生成弱趋光区域趋光强度调整数据。通过动态调整光照强度，能够确保作物在弱趋光区域获得足够的光照，促进均匀生长，减少生长差异，提升整体作物产量。利用弱趋光区域趋光强度调整数据对人工光源设置数据进行人工光源趋势校正，从而生成作物长势光源调整数据。通过持续的光源调整，确保作物在不同生长阶段和环境条件下均能获得最佳光照，优化作物的光合作用，提高作物的生长效率和品质。及时调整光源设置，使作物在弱光条件下仍能保持健康生长，提高作物的抗逆性。
27、优选的，步骤s2包括以下步骤：
28、步骤s21：根据作物长势光源调整数据对作物长势监测数据进行作物生命周期划分，生成作物生长阶段数据，其中作物生长阶段数据包括作物幼苗期、作物快速生长期、作物生殖生长期以及作物成熟期；
29、步骤s22：基于作物幼苗期对作物长势监测数据进行根系电阻成像，生成萌芽阶段根系三维图像；对萌芽阶段根系三维图像进行作物主根系深度信息提取，得到作物主根系深度信息数据；对萌芽阶段根系三维图像进行分支根系分叉信息提取，得到作物分支根系分叉信息数据；根据作物主根系深度信息数据和作物分支根系分叉信息数据进行萌芽阶段作物根部茂盛度分析，生成萌芽阶段作物茂盛度数据；
30、步骤s23：基于作物快速生长期对作物长势监测数据进行叶片光谱扫描，得到快速生长阶段叶片光谱数据；对快速生长阶段叶片光谱数据进行叶片生理状态分析，从而生成快速生长阶段作物生长状态数据；
31、步骤s24：基于作物生殖生长期对作物长势监测数据进行作物花芽时序遥感扫描，得到生殖生长阶段花芽时序遥感数据；对生殖生长阶段花芽时序遥感数据进行花芽植被指数计算，从而生成生殖生长阶段作物开花状态数据；
32、步骤s25：基于作物成熟期对作物长势监测数据进行作物果实硬度测试，得到成熟阶段果实硬度数据；对成熟阶段果实硬度数据进行果实成熟程度分析，从而生成成熟阶段作物果实成熟程度数据。
33、本发明通过使用高精度传感器实时监测作物长势和自然光照数据。实时数据获取提高了对作物生长状态的了解，允许快速响应变化。增强了作物管理的科学性，能够根据数据进行精准施肥和灌溉，优化资源使用。数据预处理提高数据质量，减少错误和偏差，确保后续分析的准确性。通过标准化数据，增强了不同数据集之间的可比较性，为多源数据融合提供基础。通过对方位的分析，能够优化光照条件，促进作物向光生长，提升光合效率。为精准光照管理提供依据，增强作物的生长动力。利用作物趋光强度计算公式分析光照条件。提高了对作物光照需求的理解，能够根据作物类型进行针对性的光照调整。有助于降低光照不足对作物生长的影响，确保作物健康生长。针对弱趋光区域进行人工光源设置，包括角度、亮度和颜色调节。可根据作物的具体需求灵活调整光源，提高了光照的利用效率。通过人工光源的干预，减少了因自然光不足导致的作物生长停滞，提高作物整体生长率。依据光源调整数据进行作物生命周期划分。明确了作物生长阶段，为不同阶段制定精准管理策略提供依据。有助于在关键生长阶段实施干预措施，最大化产量和品质。利用电阻成像技术获取根系三维图像。直观展示根系结构，便于分析根系健康状况，指导根系管理。增强了根系生长的可视化，帮助农民识别潜在问题，及时采取措施。对叶片进行光谱扫描以评估生理状态。通过分析光谱数据，能够快速识别营养缺乏或病虫害情况，优化病害防治。有助于实现作物健康管理，提升整体生产效率。利用遥感技术监测花芽发育动态。预测开花时间，优化授粉条件，提高作物产量。为农业生产计划提供数据支持，确保在最佳时间进行田间管理。通过硬度测试评估果实成熟程度。提供果实成熟的科学依据，有助于确保在最佳状态下采收。
34、优选的，步骤s23包括以下步骤：
35、步骤s231：基于作物快速生长期对作物长势监测数据进行叶片光谱扫描，得到快速生长阶段叶片光谱数据；
36、步骤s232：对快速生长阶段叶片光谱数据进行全光谱反射率曲线转换，生成叶片全光谱反射率曲线；对叶片全光谱反射率曲线进行波动曲线分割，生成叶片全光谱波动曲线；对叶片全光谱波动曲线进行波段分析，生成叶片全光谱波动曲线波段数据；
37、步骤s233：将叶片全光谱波动曲线波段数据和预设的红光波段阈值进行对比，当叶片全光谱波动曲线波段数据大于或等于预设的红光波段阈值时，则将对应的叶片全光谱波动曲线波段数据标记为红光波段；当叶片全光谱波动曲线波段数据小于预设的红光波段阈值时，则将对应的叶片全光谱波动曲线波段数据标记为近红光波段；
38、步骤s234：通过红光波段对叶片全光谱波动曲线进行叶绿素吸收峰特征分析，生成叶绿素吸收峰特征数据；通过近红光波段对叶片全光谱波动曲线进行水分特征分析，生成水分特征数据；
39、步骤s235：利用叶绿素吸收峰特征数据和水分特征数据对对快速生长阶段叶片光谱数据进行叶片生理状态分析，从而生成快速生长阶段作物生长状态数据。
40、本发明通过叶片光谱扫描，能够快速获取作物在生长期内的生长状态数据，提供实时反馈，帮助农民及时了解作物的生长情况。光谱扫描相较于传统的视觉检查，能够提供更为准确和客观的数据，减少人为误差，生成的叶片全光谱反射率曲线为后续分析提供了全面的数据基础，使得不同波段的信息得到充分利用。波动曲线分割和波段分析能够揭示叶片反射特性的细微变化，帮助分析不同生长状态下的植物健康水平。将叶片全光谱波动曲线波段数据与预设的红光波段阈值进行对比，实现对红光波段和近红光波段的准确标记，提升数据分析的精确性。通过区分红光与近红光波段，能够为后续的叶绿素和水分特征分析提供清晰的数据分层，提高后续分析的有效性。通过红光波段进行叶绿素吸收峰特征分析，可以更好地了解作物的光合能力，为判断作物的健康状况提供直接依据。近红光波段的水分特征分析有助于评估作物的水分状态，进而指导灌溉和水分管理，降低水资源浪费。通过将叶绿素吸收峰特征数据和水分特征数据结合进行分析，能够提供作物在快速生长阶段的综合生理状态评估，生成的快速生长阶段作物生长状态数据为农民和农业管理者提供了科学依据，帮助做出数据驱动的决策，优化管理措施，提高作物产量和质量。
41、优选的，步骤s24包括以下步骤：
42、步骤s241：基于作物生殖生长期对作物长势监测数据进行作物花芽时序遥感扫描，得到生殖生长阶段花芽时序遥感数据；
43、步骤s242：对生殖生长阶段花芽时序遥感数据进行几何校正，生成生殖生长阶段花芽校正遥感数据；对生殖生长阶段花芽校正遥感数据进行花芽状态分类，生成花芽状态分类数据，其中花芽状态分类数据包括未开花状态、开花状态以及花后状态；
44、步骤s243：通过未开花状态、开花状态以及花后状态分别对生殖生长阶段花芽校正遥感数据进行植被指数计算，得到第一状态植被指数、第二状态植被指数以及第三状态植被指数；对第一状态植被指数、第二状态植被指数以及第三状态植被指数进行均值计算，得到花芽周期植被均值指数；
45、步骤s244：利用花芽周期植被均值指数对生殖生长阶段花芽时序遥感数据进行开花状态分析，从而生成生殖生长阶段作物开花状态数据。
46、本发明通过对作物花芽进行遥感扫描，可以高效地收集生殖生长阶段的时序数据，为后续分析提供了充足的数据基础。此步骤能够实现对花芽发育过程的动态监测，有助于及时发现生长异常，支持精准管理和决策。通过对遥感数据进行几何校正，可以消除图像畸变，确保数据的空间精度，从而为后续分析提供可靠的基础数据。花芽状态分类能够有效地区分不同的生长阶段，生成未开花、开花和花后状态的分类数据，为植物生长动态分析提供了清晰的结构。利用不同花芽状态对遥感数据进行植被指数计算，可以量化不同生长阶段的植物生长状况，提供生理状态的直观反映。通过计算花芽状态的均值植被指数，可以获得一个综合指标，代表作物在花芽阶段的整体生长健康状况，有助于对比不同时间点的变化。基于花芽周期植被均值指数进行开花状态分析，可以全面评估作物的生长状态，帮助农民判断作物是否处于最佳开花时期，生成的生殖生长阶段作物开花状态数据为作物管理提供了科学依据，农民可以根据分析结果调整施肥、灌溉等管理措施，提高作物产量和质量。
47、优选的，步骤s25包括以下步骤：
48、步骤s251：基于作物成熟期对作物长势监测数据进行作物果实形态数据提取，得到作物果实形态数据；
49、步骤s252：根据作物果实形态数据进行作物果实硬度测试，得到成熟阶段果实硬度数据；对成熟阶段果实硬度数据进行周期平缓硬度提取，生成果实周期平缓趋势硬度数据；
50、步骤s253：通过作物果实形态数据对果实周期平缓趋势硬度数据进行果实饱满度分析，生成果实饱满度数据；利用果实饱满度数据对成熟阶段果实硬度数据进行果实成熟程度分析，从而生成成熟阶段作物果实成熟程度数据。
51、本发明通过提取作物果实的形态数据，可以全面了解果实的尺寸、形状和其他物理特征，为后续分析提供基础数据。作物果实形态数据可用于对果实外观质量的评估，从而帮助农民及时发现异常果实，促进质量控制。成熟阶段果实硬度数据的测试可以有效反映果实的成熟程度，硬度通常与果实的食用性、口感和储存特性密切相关。通过对成熟阶段果实硬度数据进行周期平缓硬度提取，生成的果实周期平缓趋势硬度数据有助于分析硬度随时间变化的趋势，为成熟时间的预测提供更为准确的依据。利用果实形态数据对果实周期平缓趋势硬度数据进行饱满度分析，可以量化果实的饱满程度，从而更准确地评估果实的营养价值和市场价值。通过果实饱满度数据对成熟阶段果实硬度数据进行分析，生成的成熟阶段作物果实成熟程度数据为评估果实的最终成熟状态提供了综合依据，帮助农民在最佳时机收获，提高产量和品质。
52、优选的，步骤s3包括以下步骤：
53、步骤s31：将萌芽阶段作物茂盛度数据、快速生长阶段作物生长状态数据、生殖生长阶段作物开花状态数据以及成熟阶段作物果实成熟程度数据进行生长监测指标整合，生成作物长势监测指标数据；
54、步骤s32：基于作物长势监测指标数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；利用决策树算法对模型训练集进行模型训练，生成作物长势监测预警预模型；通过模型测试集对作物生长监测预警预模型进行模型优化迭代，从而生成作物长势监测预警模型；
55、步骤s33：将作物长势监测数据导入至作物长势监测预警模型中进行作物长势异常监测，从而生成作物长势监测预警数据。
56、本发明通过将不同生长阶段的作物数据进行整合，生成作物长势监测指标数据，使得农业管理者能够全面了解作物的生长状况。这种整合提供了更全面的视角，帮助决策者更好地识别生长趋势和潜在问题。整合的监测指标数据提升了各个生长阶段之间的可比性，使得不同时间点的作物生长情况能够直接对比，有助于及时发现生长异常并采取措施。通过将作物长势监测指标数据划分为模型训练集和测试集，能够有效避免过拟合问题，从而增强模型的泛化能力和可靠性，使其能够在实际应用中表现出色。使用决策树算法进行模型训练可以生成具有良好解释性的作物长势监测预警模型。决策树能够自动选择最重要的特征，减少人为干预，提高预测的准确性。通过模型测试集对预警模型进行优化迭代，可以不断调整模型参数，使其适应实际情况，进而提升作物长势监测的预测精度，降低错误警报率。将作物长势监测数据导入预警模型进行实时监测，可以快速识别出作物生长中的异常情况。这种快速响应能力有助于农民及时采取措施，从而降低潜在损失，生成的作物长势监测预警数据为农业管理提供了基于数据的决策支持，有助于优化资源配置，制定更加科学的管理策略。
57、优选的，步骤s4包括以下步骤：
58、步骤s41：利用作物长势监测预警数据对作物生长阶段数据进行作物长势决策，生成作物长势决策数据；对作物长势决策数据进行策略仿真模拟，生成作物长势决策仿真数据；
59、步骤s42：对作物长势决策仿真数据进行决策反馈，生成作物长势决策反馈数据；基于作物长势决策反馈数据对作物长势监测预警数据进行闭环反馈机制构建，生成作物长势决策调整机制；
60、步骤s43：根据作物长势决策调整机制对作物长势监测预警数据进行决策可视化，从而生成作物长势监测决策可视化数据。
61、本发明通过利用作物长势监测预警数据进行决策生成作物长势决策数据，确保农业管理者基于实时数据作出科学的生长策略。这种基于数据的决策有助于减少不确定性，提高决策的有效性。通过对作物长势决策数据进行策略仿真模拟，生成作物长势决策仿真数据，可以在实际实施前评估不同管理措施的潜在效果。模拟结果能够帮助决策者识别最佳策略，优化资源配置。对作物长势决策仿真数据进行决策反馈，生成作物长势决策反馈数据，可以实现决策效果的动态监测与评估。这种反馈机制有助于识别实施过程中的问题与不足，从而及时进行调整。基于作物长势决策反馈数据构建闭环反馈机制，生成作物长势决策调整机制，使得农业管理更加灵活。农民可以根据反馈结果不断调整管理策略，确保作物健康生长。根据作物长势决策调整机制对监测预警数据进行决策可视化，生成作物长势监测决策可视化数据，使得复杂数据以直观形式呈现，方便管理者快速理解与分析。可视化数据不仅提升了农业管理者的决策效率，也为不同部门（如农业、环境、市场等）之间的协作提供了共同的视角，促进了信息共享与沟通。
62、本发明的有益效果在于通过获取作物长势监测数据和自然光照数据，并进行趋光强度分析，能够及时评估作物的光照需求，为后续的光源调整提供数据依据。当作物趋光强度数据低于预设阈值时，进行人工光源趋势校正，有效补充自然光照不足，优化作物生长环境，提高作物生长效率。通过明确作物的生命周期阶段（如幼苗期、快速生长期等），可以针对不同生长阶段制定特定的管理和施肥策略，优化资源使用。分析各生长阶段的指标数据（如茂盛度、生长状态等），为农民提供更为详尽的生长状态反馈，帮助及时调整管理措施。针对各生长阶段的数据进行长势异常监测，可以及早发现潜在的生长问题（如病虫害、营养不足等），及时采取措施降低损失，生成的作物长势监测预警数据为后续决策提供了基础，提升了作物管理的预见性和有效性。利用监测预警数据进行长势决策仿真，可以模拟不同管理方案的效果，帮助农民选择最佳方案，减少盲目决策带来的风险。通过闭环反馈生成决策调整机制，能够基于实时数据不断优化管理策略，确保作物生长的动态调整，提高管理效率。决策可视化使得农民能够直观理解监测结果和决策过程，从而增强决策的科学性和可操作性，提高管理水平。因此，本发明通过综合光照数据、细化作物生命周期划分、实现异常监测及决策反馈机制，显著提升了作物长势监测数据的分析决策准确性与实时性。
1.一种针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，通过作物长势方位数据对自然光照数据进行作物趋光强度分析包括：
4.根据权利要求2所述的针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
7.根据权利要求5所述的针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：
8.根据权利要求5所述的针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的针对作物长势监测数据的分析决策方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
