基于多模态数据的农作物识别与生长过程预测方法及系统

本发明属于智慧农业数据分析技术领域，涉及基于多模态数据的农作物识别与生长过程预测方法及系统。该方法包括：采集农作物各个生长阶段的生长过程图像与多模态环境数据；构建农作物特征数据集；构建样本数据集；训练得到农作物种类识别模型；得到农作物种类识别结果；生成融合特征向量；数据增强处理；构建长短期记忆网络进行训练得到生长阶段预测模型；对农作物的生长阶段进行预测。本发明通过构建深度神经网络模型进行农作物种类识别，将农作物生长过程图像特征与多模态环境数据进行特征融合，利用长短期记忆网络进行农作物生长阶段预测，结合多模态环境数据优化施肥、灌溉和病虫害防治措施，提高农作物产量和质量。