本发明属于农业监测和管理领域，尤其涉及一种用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统。
背景技术：
1、在农业生产中，盐碱地是一个普遍存在的问题。盐碱地由于高盐分和碱度，对农作物生长极为不利，由于土壤中含有过多的可溶性盐分，导致土壤结构破坏，影响作物的正常生长和发育。针对于此，现有技术多采用周期性人工取样监测，无法实时反映土壤状态以及实现实时的连续监测；管理措施粗放，缺乏精准的水肥管理策略，无法根据土壤实时状态调整灌溉和施肥方案。对收集到的数据也未能有效整合和应用，未能为农业生产提供科学的决策支持，导致现有系统对盐碱地特殊环境的适应性不强，无法长期稳定运行。因此，传统的水肥管理方法往往无法精确控制水分和肥料的供应，且缺乏针对性和实时性，导致资源浪费和环境污染；同时也未能有效改善盐碱地的土壤结构。因此，现有技术缺乏有效的监测手段使得对盐碱地的管理变得困难。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明提供了一种用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，包括：
2、数据采集模块，用于采集盐碱地的状态参数数据；
3、数据处理模块，与所述数据采集模块连接，用于对所述状态参数数据进行预处理后，然后进行特征提取；
4、模型构建模块，与所述数据处理模块连接，用于构建多模态网络模型，并对所述多模态网络模型进行训练，获得土壤状态预测模型；
5、趋势预测模块，与所述模型构建模块连接，用于基于所述土壤状态预测模型对盐碱地进行实时监测，获得监测结果；
6、控制管理模块，与所述趋势预测模块连接，用于根据所述监测结果进行调控管理。
7、优选地，所述数据采集模块包括第一采集单元、第二采集单元、第三采集单元；
8、所述第一采集单元用于通过土壤盐分传感器实时监测土壤中的盐分含量；
9、所述第二采集单元用于通过土壤水分传感器实时监测土壤水分状况；
10、所述第三采集单元用于通过肥料浓度传感器实时监测施肥后的土壤肥料浓度。
11、所述第四采集单元用于通过遥感卫星拍摄获取盐碱地的遥感图像。
12、优选地，所述第一采集单元包括盐分检测单元、自动化采样单元；
13、所述盐分检测单元用于采用电导率传感器或频谱分析传感器获取土壤盐分浓度；
14、所述自动化采样单元集成自动化土壤采样器，定期或根据需要自动采集土壤样本；
15、所述第二采集单元包括水分含量测量单元、多层土壤监测单元；
16、所述水分含量测量单元用于利用时域反射仪或电容法传感器测量土壤水分含量；
17、所述多层土壤监测单元用于在不同深度部署传感器，实现对土壤水分的多层监测；
18、所述第三采集单元包括溶解度测量单元、肥料成分分析单元；
19、所述溶解度测量单元用于采用电导率或光谱分析方法，测量土壤中肥料的溶解度和浓度；
20、所述肥料成分分析单元用于集成化学传感器，分析肥料中氮、磷、钾的成分含量。
21、所述第四采集单元包括作物长势获取单元、病虫害采集单元；
22、所述作物长势获取单元用于基于所述遥感图像提取作物生长的相关特征，根据所述相关特征评估作物的生长状况，获得作物长势分布图；
23、所述病虫害采集单元用于分析所述遥感图像的光谱反射特征，获得作物病虫害数据。
24、优选地，所述数据处理模块包括数据集成单元、数据预处理单元、数据处理单元；
25、所述数据集成单元用于集中管理各个传感器的数据流，实现数据的同步采集和集成；
26、所述数据处理单元用于对原始数据进行去噪后，转换为文本数据，然后将不同源和格式的文本进行合并；
27、所述数据处理单元用于采用边缘计算技术，对传感器数据进行实时处理和分析。
28、优选地，所述数据预处理单元包括数据清洗单元、文本处理单元、数据整合单元；
29、所述数据清洗单元用于去除原始数据中的噪声和异常值，填充缺失数据；
30、所述文本处理单元用于对文本数据依次进行分词、建立字典、文本向量化、文本归一化处理；
31、所述数据整合单元用于将来自不同源和格式的数据进行统一和合并，建立数据间的关联，获得数据视图。
32、优选地，所述模型构建模块包括模型构建单元、模型训练单元、融合单元；
33、所述模型构建单元用于构建卷积神经网络模型和循环神经网络模型；
34、所述模型训练单元用于分别对应通过图像数据和文本数据对卷积神经网络模型和循环神经网络模型进行训练；
35、所述融合单元用于将训练后的卷积神经网络模型和循环神经网络模型进行融合，获得多模态神经网络模型；还用于将图像数据与文本数据进行数据整合，获得整合数据集。
36、优选地，所述模型构建单元包括第一网络构建单元、第二网络构建单元；
37、所述第一网络构建单元用于构建卷积神经网络，并基于卷积神经网络生成卷积神经网络群；
38、所述第二网络构建单元用于构建循环神经网络，并将注意力机制引入至所述循环神经网络中进行优化，生成改进的循环神经网络。
39、优选地，所述模型训练单元包括第一训练单元、第二训练单元、第三训练单元；
40、第一训练单元包括迭代计算单元，所述迭代计算单元用于通过遗传算法对卷积神经网络群进行多次迭代，直至获取最优模型后结束迭代，获得遗传神经网络；
41、第二训练单元包括预训练单元、迭代训练单元、迁移学习单元；
42、所述预训练单元，用于通过transformer模型对改进的循环神经网络进行预训练，生成预训练模型；改进的循环神经网络通过将构建的注意力机制模块和残差模块引入至循环神经网络中，生成改进的循环神经网络；
43、所述迭代训练单元，用于通过样本集对所述预训练模型进行迭代训练，然后通过优化器对训练后的模型进行优化，生成优化模型；
44、所述迁移学习单元，用于冻结所述优化模型的底层参数，将所述优化模型的上层参数进行优化，生成目标循环神经网络；
45、所述第三训练单元，用于通过所述遗传神经网络的输出对目标循环神经网络进行训练，生成多模态神经网络模型。
46、优选地，所述融合单元包括模型融合单元、数据融合单元；
47、所述数据融合单元包括：
48、权重生成单元，用于基于数据的重要性对所述图像数据和所述文本数据赋予权重，获得图像权重数据和文本权重数据；
49、权重计算单元，用于将所述图像权重数据和文本权重数据与对应的权重相乘，获得加权值；
50、求和整合单元，用于将所述加权值相加，获得所述整合数据集。
51、优选地，所述迭代计算单元包括：
52、网络结构编码单元，用于将卷积神经网络群的结构参数编码成遗传算法的染色体，获得网络染色体结构；
53、函数定义单元，用于基于检测率、误检率和定位精度构建适应度函数；
54、迭代单元，用于通过所述网络染色体结构随机生成一组初始的cnn染色体结构；
55、遗传单元，用于基于所述适应度函数对所述初始的cnn染色体结构进行迭代，在迭代的最后一代中选择适应度最高的个体对应的cnn结构并进行解码，获得所述遗传神经网络；
56、所述预训练单元包括：
57、模块构建单元，用于构建注意力机制模块和残差模块；
58、注意力机制引入单元，用于将所述注意力机制模块引入至循环神经网络隐藏层的前三层中，获得注意力分类模型；
59、残差引入单元，用于将所述残差模块引入至所述注意力分类模型中，生成所述改进的循环神经网络；
60、所述遗传单元包括：
61、选择子单元，用于通过所述适应度函数对所述初始的cnn染色体结构进行选择，获得选定的父代cnn染色体结构；
62、交叉子单元，用于将所述选定的父代cnn染色体结构进行交叉操作，生成新的个体；
63、变异子单元，用于引入随机性，将所述新的个体进行变异，获得变异个体；
64、进化迭代子单元，用于通过所述选择子单元、交叉子单元和变异子单元对cnn染色体结构进行多次迭代和进化，选择适应度最高的个体；
65、解码子单元，用于将所述适应度最高的个体进行解码，获得所述遗传神经网络。
66、与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：
67、本发明通过精准监测和智能管理，提高水肥的利用效率；长期应用本系统有助于改善盐碱地的土壤结构，降低盐碱度。通过本系统优化水肥管理有助于提升农作物的产量和品质，且本发明自动化和智能化的系统减少了人工监测和管理的成本。
68、本发明实现了盐碱地的水肥盐状况的实时监测和智能管理，有效提高了水肥的利用效率，改善了土壤结构，为盐碱地的农业生产提供了有力的技术支持。
69、本发明能够实时监测盐碱地的水肥盐状况，并根据监测结果智能调整灌溉和施肥策略。
70、本发明能够为盐碱地提供高效、精准的水肥管理方案，显著提高农业生产效率和作物产量，同时降低资源浪费，促进盐碱地的可持续利用。
1.一种用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，所述数据处理模块包括数据集成单元、数据预处理单元、数据处理单元；
5.根据权利要求4所述的用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，所述数据预处理单元包括数据清洗单元、文本处理单元、数据整合单元；
6.根据权利要求1所述的用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，所述模型构建模块包括模型构建单元、模型训练单元、融合单元；
7.根据权利要求6所述的用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，所述模型构建单元包括第一网络构建单元、第二网络构建单元；
8.根据权利要求6所述的用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，所述模型训练单元包括第一训练单元、第二训练单元、第三训练单元；
9.根据权利要求6所述的用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，所述融合单元包括模型融合单元、数据融合单元；
10.根据权利要求8所述的用于盐碱地的水肥盐一体化实时监测与管理系统，其特征在于，所述迭代计算单元包括：
