本发明涉及农业遥感数据处理，尤其涉及基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法。
背景技术：
1、随着全球化农业发展的加速，现代农场管理面临着越来越多的挑战，尤其是在精确管理水资源、预防作物病害以及提高作物产量和质量方面，传统的农业管理方法依赖于经验判断和定期的田间检查，这些方法在处理大规模农田时往往效率低下，且无法实时响应快速变化的环境条件，此外，由于缺乏实时数据分析支持，农场管理决策往往无法达到最优化，从而导致资源浪费和产量损失。
2、现有技术中虽然已经采用卫星遥感技术来监控作物生长和环境变化，但这些技术仍存在一些局限性，首先，传统的数据处理方法无法充分利用由卫星和地面站收集的大量数据，导致数据处理效率低下和结果准确性有限，其次，现有系统在数据融合、特征提取和决策支持方面缺乏有效的机制，未能提供一个综合解决方案来应对农业管理的复杂需求。
3、因此，有必要开发一种新的技术方法，能够集成先进的机器学习技术和多源数据处理，以实现对农场数据的高效分析和实时精确的农场管理决策支持，从而解决现有技术的不足并提升农业生产的科技水平。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法。
2、基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，包括以下步骤：
3、s1：利用卫星的多光谱和高光谱成像技术获取覆盖农场的图像数据，并进行初步筛选，剔除受云层遮挡或传输错误影响的低质量图像数据，输出高质量数据供图像转换网络使用；
4、s2：接收s1中的高质量图像数据，运用图像转换网络进行去噪声和对比度增强处理，图像转换网络通过空间转换器校正图像中的预定区域，以保障数据质量，输出预处理完毕的图像数据供视觉transformer模型使用；
5、s3：采用视觉transformer模型，处理s2输出的图像数据，以提取农业指标，包括作物生长状况、水分含量和植被健康指数，输出特征数据供集成学习方法使用；
6、s4：集成视觉transformer模型输出的特征数据与来自地面气象站的实时气候和土壤数据，使用集成学习方法进行多源数据融合，并输出综合分析结果供s5使用；
7、s5：基于s4中的综合分析结果，利用机器学习模型进行未来农场管理需求的预测，并根据预测结果生成具体的农场管理建议。
8、进一步的，所述s1具体包括；
9、s11：通过多光谱和高光谱成像设备，从轨道卫星捕获涵盖农场的图像数据，图像数据包括植被指数、水分指数、生长状况图像以及土壤湿度图像，具体通过卫星的成像技术获取，以提供农场土地和作物状况的全面视图；
10、s12：对捕获的图像数据，并进行初步处理，通过利用预设的自动化图像分析算法，识别并剔除受云层遮挡或数据传输错误影响的低质量图像数据，筛选过程是对图像进行质量评估，包括检查图像的清晰度和颜色失真的视觉缺陷，确保只有符合预定质量标准的图像数据被认定为高质量数据；
11、s123：初步筛选处理后确认为高质量的图像数据，将被格式化为适合后续处理的标准数据格式，并通过高速数据接口传输至图像转换网络。
12、进一步的，所述s12包括：
13、s121：首先利用预设的自动化图像分析算法对接收到的图像进行初步评估，具体为云层检测算法，通过分析图像的光谱特征和纹理信息来识别覆盖区域的云层，具体公式表示为：其中，表示像素点的云层覆盖概率，和分别代表该点的光谱特征和纹理特征，f是训练好的分类函数，用于判断该点是否被云层覆盖；
14、s122：对于未被云层覆盖的图像区域，进行数据完整性和质量检查，包括对图像的清晰度和颜色失真进行评估，清晰度通过计算图像的边缘梯度来评估，使用的公式为sobel边缘检测算法，具体公式为：其中gx和gy是图像在水平和垂直方向上的梯度，颜色失真检测则通过计算图像颜色直方图的偏差度来进行，具体公式为：其中，hi表示图像的颜色直方图中第i个颜色的频率，是直方图的平均频率，n是颜色级别的总数；
15、s123：综合云层检测、清晰度和颜色失真的评估结果，通过预设的质量阈值标准来最终判断图像是否为高质量，只有云层检测概率低、清晰度和颜色直方图偏差度均符合标准的图像数据才被分类为高质量数据。
16、进一步的，所述s2具体包括：
17、s21：接收已经识别的高质量的图像数据；
18、s22：通过图像转换网络进行去噪声和对比度增强处理，去噪声处理通过应用深度学习中的卷积神经网络进行，该卷积神经网络结构用于有效识别和抑制图像中的噪声模式，对比度增强则通过调整图像的亮度和对比度参数，使用自适应直方图均衡化技术提高图像的清晰度和视觉效果；
19、s23：图像转换网络中内嵌空间转换子器模块，用于校正图像中的预定区域，特别是对由于卫星角度或光照变化引起的畸变区域进行矫正，空间转换器通过学习输入图像与一组训练图像之间的几何变换关系，自动调整图像中的目标区域，以保证后续处理的准确性和一致性；
20、s24：经过图像转换网络处理后的图像数据，将进行格式化和封装，转换成特征提取使用的标准格式，确保所有处理后的图像数据均满足特征提取的输入要求，包括数据类型、分辨率和颜色深度。
21、进一步的，所述空间转换器子模块包括：
22、图像收集与预处理：空间转换器子模块首先收集一组训练图像，该图像包括不同卫星角度和光照条件下捕获的农场图像，对训练图像进行预处理，包括标准化图像大小、调整亮度和对比度，以确保输入的一致性；
23、特征点检测与匹配：使用特征检测算法，在训练图像和新输入图像之间识别特征点，特征检测算法的具体公式为：其中，是尺度空间中的图像，是高斯核，σ是尺度参数，*表示卷积操作，是输入图像，之后通过特征匹配技术，匹配特征点，以确定图像间的相似区域；
24、几何变换模型学习：根据检测到的匹配特征点，空间转换器子模块使用变换模型，包括仿射变换或透视变换，来学习输入图像与训练图像之间的几何变换关系，变换模型用以下矩阵表示：
25、其中，x′,y′是变换后的坐标点，x,y是原始坐标点，a,b,c,d,e,f,g,h是通过最小二乘法优化确定的变换参数；
26、图像校正与输出：应用学习到的几何变换模型，自动调整图像中的目标区域，以校正由于卫星角度或光照变化引起的畸变，并对校正后的图像数据进行格式化。
27、进一步的，所述s3包括：
28、s31：接收经过校正和增强的高质量图像数据；
29、s32：采用视觉transformer模型对输入的图像数据进行处理，具体将图像数据分割成多个小片段，然后将小片段作为序列输入到基于自注意力机制的transformer网络中，视觉transformer模型通过以下自注意力计算公式学习不同片段之间的复杂关系：
30、其中，q,k,v分别代表查询、键和值矩阵，dk是键向量的维度，v为值向量集合，与键向量对应，为计算注意力分数的公式，其中qkt表示查询向量和键向量的点积，用于测量它们之间的相似性，dk是键向量的维度，softmax为函数用于将注意力分数(即qkt的结果)转换成概率形式，该自注意力机制用于辅助模型关注输入图像中的预定区域；
31、s33：在视觉transformer模型输出的基础上，从深度学习模型的输出中提取具体的农业指标，包括作物生长状况、水分含量和植被健康指数；
32、s34：将提取出的农业指标处理成标准化的数据格式，包括数据的归一化、编码和封装。
33、进一步的，所述s33包括：
34、s331：首先接收来自视觉transformer模型的输出数据，包括对图像片段的深度特征描述，并以高亮显示图像中的农业信息；
35、s332：解析视觉transformer模型提供的特征向量，该向量是高维的含有从每个图像片段捕获的丰富信息，包括色彩、纹理、边缘和形状特征；
36、s333：根据解析出的特征向量，应用机器学习的分类和回归算法来量化和分类农业指标；
37、s334：最后量化和分类后的农业指标被处理成标准化格式。
38、进一步的，所述s4包括：
39、s41：首先接收两类数据输入，一类是视觉transformer模型输出的特征数据，用于提供作物生长状况、水分含量和植被健康指数的详细视觉信息；另一类是来自地面气象站的实时气候和土壤数据，包括温度、湿度、降雨量和土壤成分的农业参数；
40、s42：采用集成学习方法来融合处理来自视觉transformer模型的图像特征数据与地面气象及土壤数据，具体采用随机森林或梯度提升机的集成方法处理多源数据，以识别和整合各种数据源的信息，提升决策支持的预测性能；
41、s43：将经过数据融合处理后的综合分析结果，进行格式化处理，包括将分析结果转换为易于解读和应用的格式，确保信息的准确传递和应用效率。
42、进一步的，所述s5包括：
43、s51：接收来s4的综合分析结果，该结果集成了视觉transformer模型提供的图像特征数据与地面气象站的实时气候和土壤数据；
44、s52：采用时间序列预测模型预测未来几天内的灌溉需求或作物病害风险，该型能够基于历史和当前数据趋势，自动学习和识别潜在的管理需求；
45、s53：基于时间序列预测模型的输出，生成具体的农场管理建议，包括灌溉计划、施肥时间表、病害防治措施，以支持农场经理进行科学的决策。
46、进一步的，所述s52具体包括：
47、s521：首先整合接收到的综合分析结果，包括由视觉transformer模型提供的图像特征数据及地面气象站的实时气候和土壤数据；
48、s522：选择自回归积分滑动平均模型，分析和预测数据中显示出明显趋势或季节性的时间序列数据，具体公式为：
49、其中，yt是时间点t的目标变量，c是常数项，φi是自回归项的系数，θi是移动平均项的系数，t是误差项，p和q分别是模型的自回归和移动平均的阶数；
50、s523：使用历史数据集来训练选定的时间序列模型，包括调整模型参数以最小化预测误差，并进行模型验证，以确保模型能够准确预测未来的灌溉需求和作物病害风险；
51、s524：基于训练好的时间序列模型，执行预测操作，估计未来几天内的灌溉需求或作物病害风险，该预测基于最新的气候条件、土壤状况以及作物生长状态的变量，确保预测结果的实时性和准确性；
52、s525：将预测结果格式化输出，使其能直接用于s53中管理建议生成，形成具体的农场管理建议。
53、本发明的有益效果：
54、本发明，通过整合卫星图像数据和地面气象数据，能够提供一个全面的数据视图，使农场管理者能够获得更详细、更全面的农场状况信息，这种多源数据融合方法不仅增加了决策的信息量，也提高了决策的准确性和实时性，特别是在水资源管理和病害防控方面。
55、本发明，采用的视觉transformer模型和机器学习技术显著提高了数据处理的效率和效果，通过自注意力机制，视觉transformer能够有效识别和强调图像中的关键区域，从而更精确地提取出与农作物生长相关的特征，这种深度学习方法的应用，使得从大量卫星数据中提取有用信息变得更加快速和准确，极大地提升了农业数据分析的能力。
56、本发明，通过时间序列预测模型，农场管理者可以预测未来的灌溉需求、作物生长趋势和潜在病害风险，从而提前制定相应的管理措施，这不仅优化了资源的使用，降低了浪费，还有助于提高作物的产量和质量，为农场带来经济上的直接益处。
1.基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，所述s1具体包括；
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，所述s12包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，所述s2具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，所述空间转换器子模块包括：
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，所述s3包括：
7.根据权利要求6所述的基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，所述s33包括：
8.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，所述s4包括：
9.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，所述s5包括：
10.根据权利要求9所述的基于机器学习的卫星农场数据处理优化方法，其特征在于，所述s52具体包括：
