农业机械学报

作者：袁立存，周俊，戈为溪，郑彭元

单位：南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,南京农业大学,

关键词：水稻;施肥期;多模态;知识图谱;CLIP模型

基金：江苏省现代农机装备与技术示范推广项目(NJ2021-59)

目前水稻施肥时间的确定依赖于传统经验与人工巡田观察的综合判断，难以满足当前农业智能化的发展。为此，提出了一种基于多模态知识图谱的水稻施肥期判别方法，综合利用了文本形式的经验信息和图像形式的视觉信息进行施肥期确定。首先构建单模态水稻施肥知识图谱，利用依存句法分析提取返青肥、分蘖肥、穗肥、粒肥4个施肥期对应的跨模态特征短语，结合Chinese CLIP模型得到它们与图像的匹配度以及与施肥期节点的权重后组成新的带有跨模态节点的三元组，完成多模态水稻施肥知识图谱的构建；然后基于多模态知识图谱计算输入信息的综合匹配度，使用大田采集的图像进行交叉验证，综合评估判别方法的准确性和稳定性确定各施肥期的判定阈值，实现对该输入的施肥期判别。以实际采集的各施肥期当日及前、后5 d的600幅图像测试判别方法的准确率，结果表明，基于多模态知识图谱的水稻施肥期判别方法总体准确率达到86.2%，其中粒肥时期判别准确率最高，为90.1%。该施肥期判别方法同时利用文本、图像两种模态的信息，提高了信息利用率，在真实场景下具有判别能力，为水稻施肥期自动确定提供参考。

来源：2024年第9期

《农业机械学报》期刊编辑部

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