本发明涉及农业管理，更具体地说，本发明涉及一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台。
背景技术：
1、土壤肥料作为农业可持续生产的基础保障，不仅是影响农作物生长和繁育效果的关键要素，更是推动农业发展的重要基础资料，在当今数字经济高速发展的背景下，智慧农业作为一个新兴概念应运而生，数字技术为传统农业注入了新的发展动能，推动了农业生产方式从传统向现代的转变，在智慧农业中，对肥料的质量把控和溯源是其重要应用之一，通过数字化手段，智慧农业不仅能确保肥料的高质量和可追溯性，还能为农田管理者提供科学的指导，优化农作物的种植和管理，促进农业的可持续发展。
2、例如，公开号为cn115879961a的中国专利申请公开了一种基于区块链的农业生产信息溯源方法，该专利通过溯源平台生成与目标产品对应的溯源码，该溯源码对应该目标农产品的溯源地址，通过扫描所述溯源码可访问区块链网络中存储的所述目标农产品的溯源信息。
3、尽管上述专利实现了信息的溯源，但采用的生成溯源码的方式较为常规，难以实现精确溯源，此外，该专利仅建立溯源信息，并未对溯源信息对应的农产品进行检测，这可能导致输入到区块链中的溯源信息不准确，从而引发后续繁琐的更改问题。
4、鉴于此，本发明提出一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，包括：
4、区块链构建模块：用于为肥料经销商、监管平台和农场管理者分别构建出经销区块链、监管区块链和交互区块链；
5、标记模块：用于从经销区块链中获取肥料经销商信息和初始肥料数据，根据肥料经销商信息构建目标水印信息，将目标水印信息嵌入到初始肥料数据，得到目标肥料数据；
6、检测模块：用于将目标肥料数据输入到监管区块链中，对目标肥料数据对应的肥料进行资质检测，获取肥料检测数据，基于肥料检测数据生成肥料质量系数，根据肥料质量系数判断是否将目标肥料数据输入到交互区块链中；
7、策略生成模块：用于从交互区块链中获取农田信息，将目标肥料数据和农田信息输入到预构建的策略生成模型中，获得施肥策略。
8、进一步地，根据肥料经销商信息构建目标水印信息的方法包括：
9、将肥料经销商信息中m个经销商子信息进行哈希运算，生成相应的m个哈希值，根据m个哈希值生成大小为m的目标单位矩阵，将目标单位矩阵作为目标水印信息，m为大于0的整数。
10、进一步地，将目标水印信息嵌入到初始肥料数据的方法包括：
11、调取预构建数据库中的视图显示函数，通过视图显示函数将目标水印信息嵌入到初始肥料数据中。
12、进一步地，肥料检测数据包括肥料溶解度、肥料含水量、肥效持续时间、肥料酸碱值和肥料颗粒直径方差,基于肥料检测数据生成肥料质量系数的方法包括：
13、
14、fqc为肥料质量系数，fsy为肥料溶解度，fmcre为肥料含水量，fmcsd为标准含水量，fpvre为肥料酸碱值，fpvsd为标准酸碱值，tan-1(·)为反正切函数，fedre为肥效持续时间，fedsd为标准持续时间，log2(·)是以2为底的对数函数，fdv为肥料颗粒直径方差，cosh(·)为双曲余弦函数，e为自然常数。
15、进一步地，根据肥料质量系数判断是否将目标肥料数据输入到交互区块链的方法包括：
16、判断肥料质量系数是否大于预设质量系数阈值，若是，则将目标肥料数据输入到交互区块链，若否，则不将目标肥料数据输入到交互区块链。
17、进一步地，策略生成模型的构建方法包括：
18、获取样本数据集，所述样本数据集中包括历史肥料数据、历史农田信息和历史施肥策略，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的历史肥料数据和历史农田信息作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的历史施肥策略作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测实时施肥策略的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足小于预设误差值的初始回归网络作为策略生成模型。
19、进一步地，还包括：
20、策略调整模块：用于从交互区块链中获取农田子区域图像和施肥记录信息，基于农田子区域图像获取实际农作物长势信息，将施肥记录信息输入到预构建的长势预测模型中，获得预测农作物长势信息，根据预测农作物长势信息以及实际农作物长势信息判断施肥过程是否正常，所述施肥记录信息是根据施肥策略进行施肥生成。
21、进一步地，基于农田子区域图像获取实际农作物长势信息的方法包括：
22、获取农田子区域图像的实际区域面积，根据实际区域面积与标准区域面积之比确定检测点数量，基于农田子区域图像的几何中心点和最远边界点构建目标等分线，基于检测点数量在目标等分线上划分n个等距检测点，获取n个等距检测点的初始农作物长势信息，将n个初始农作物长势信息的均值作为实际农作物长势信息，所述最远边界点为农田子区域图像的边界上离几何中心点最远的点。
23、进一步地，长势预测模型的构建方法为：
24、预设滑动步长以及滑动窗口长度，将历史施肥记录信息使用滑动窗口方法将其转化为多个训练样本，将训练样本作为长势预测模型的输入，预设滑动步长后的历史农作物长势信息作为输出，每个训练样本的后续历史农作物长势信息作为预测目标，以预测准确率作为训练目标，对长势预测模型进行训练；生成根据实时施肥记录信息预测未来时刻农作物长势信息的长势预测模型。
25、进一步地，根据预测农作物长势信息以及实际农作物长势信息判断施肥过程的方法包括：
26、将预测农作物长势信息与实际农作物长势信息进行一一比对，生成长势信息差值集合，将长势信息差值集合中的各个元素与相应的预设差值阈值做对比，当存在任一元素大于预设差值阈值时，则判断施肥过程不正常。
27、相比于现有技术，本发明的有益效果为：
28、本发明先是构建出经销区块链、监管区块链和交互区块链，根据肥料经销商信息构建目标水印信息，将目标水印信息嵌入到初始肥料数据，得到目标肥料数据，对目标肥料数据对应的肥料进行资质检测，获取肥料检测数据，基于肥料检测数据生成肥料质量系数，根据肥料质量系数判断是否将目标肥料数据输入到交互区块链中，从交互区块链中获取农田信息，将目标肥料数据和农田信息输入到预构建的策略生成模型中，获得施肥策略，本发明通过生成目标水印信息，实现了肥料经销商信息与初始肥料数据之间的强关联，这样能够防止初始肥料数据被修改，便于后续进行溯源，还能够对农产品进行检测，在检测完成后再根据目标肥料数据和农田信息生成施肥策略，根据施肥策略，为农场管理者提供生产指导。
1.一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，所述根据肥料经销商信息构建目标水印信息的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，所述将目标水印信息嵌入到初始肥料数据的方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，所述肥料检测数据包括肥料溶解度、肥料含水量、肥效持续时间、肥料酸碱值和肥料颗粒直径方差,基于肥料检测数据生成肥料质量系数的方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，所述根据肥料质量系数判断是否将目标肥料数据输入到交互区块链的方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，所述策略生成模型的构建方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求7所述的一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，所述基于农田子区域图像获取实际农作物长势信息的方法包括：
9.根据权利要求7所述的一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，所述长势预测模型的构建方法为：
10.根据权利要求7所述的一种面向智慧农业的肥料溯源与质量安全管理平台，其特征在于，所述根据预测农作物长势信息以及实际农作物长势信息判断施肥过程的方法包括：
