农业气象数据确定方法、装置、农业管理平台及存储介质

摘要

本申请提供一种农业气象数据确定方法、装置、农业管理平台及存储介质，涉及智慧农林技术领域。该方法包括：获取气象数据集合，该气象数据集合中包括多个天气网格的气象数据，每个天气网格对应于一个地理位置区域；根据目标地块的地理位置区域以及各天气网格对应的地理位置区域，确定与该目标地块关联的至少一个待选天气网格；根据各待选天气网格的气象数据，确定该目标地块的气象数据。应用本申请实施例，可以在获取到高精度的农业气象数据前提下，进而提高对农作物生长发育和产量的预测精度。

说明书

技术领域

本申请涉及智慧农业领域，具体而言，涉及一种农业气象数据确定方法、装置、农业管理平台及存储介质。

背景技术

在农业种植过程中，气象条件的变化对农作物会产生相当程度的影响，所以对农田上的气象条件监测显得尤为重要。农田上的气象条件可称为农田小气候，具体指的是一种近地面气象环境，近地面气象环境是影响农作物生长发育和产量形成的重要环境条件。

目前，通过购买第三方服务或者自行建设气象站，获取近地面气象数据，并直接将获取到的近地面气象数据直接作为目标农田的气象数据，虽然可以得知农田气候情况，但实际应用中，发明人发现通过上述方式获取目标农田的气象数据，和目标农田的实际气象情况存在一定的偏差，进而会对农作物生长发育和产量的预测造成一定影响。

发明内容

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种农业气象数据确定方法、装置、农业管理平台及存储介质，可以获取到高精度的农业气象数据，进而提高对农作物生长发育和产量的预测精度。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种农业气象数据确定方法，所述方法包括：

获取气象数据集合，所述气象数据集合中包括多个天气网格的气象数据，每个天气网格对应于一个地理位置区域；

根据目标地块的地理位置区域以及各天气网格对应的地理位置区域，确定与所述目标地块关联的至少一个待选天气网格；

根据各待选天气网格的气象数据，确定所述目标地块的气象数据。

可选地，所述根据各待选天气网格的气象数据，确定所述目标地块的气象数据，包括：

确定各待选天气网格与所述目标地块的重叠面积；

根据各待选天气网格与所述目标地块的重叠面积，确定目标天气网格；

根据所述目标天气网格的气象数据，确定所述目标地块的气象数据。

可选地，所述根据各待选天气网格与所述目标地块的重叠面积，确定目标天气网格，包括：

根据各待选天气网格与所述目标地块的重叠面积，确定各待选天气网格在所述目标地块中的面积占比；

根据各待选天气网格在所述目标地块中的面积占比以及预设面积占比阈值，确定目标天气网格。

可选地，所述根据各待选天气网格的气象数据，确定所述目标地块的气象数据，包括：

确定各待选天气网格在所述目标地块中的面积占比；

根据各待选天气网格的气象数据以及各待选天气网格在所述目标地块中的面积占比，确定所述目标地块的气象数据。

可选地，在确定所述目标地块的气象数据后，所述方法还包括：

将所述目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到所述气象数据获取模型输出的所述目标地块的更新后气象数据。

可选地，在确定所述目标地块的气象数据后，所述方法还包括：

确定所述目标地块的地形类型，所述地形类型包括用于表征所述目标地块包含起伏区域的起伏类型、和用于表征所述目标地块未包含起伏区域的平地类型；

若所述目标地块的地形类型为所述起伏类型，则将所述目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到所述气象数据获取模型输出的所述目标地块的更新后气象数据。

可选地，所述将所述目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型之前，所述方法还包括：

获取所述目标地块上各管理区域的实时气象数据；

根据各管理区域的实时气象数据以及所述目标地块的气象数据，构建多个训练样本；

使用各训练样本训练得到所述气象数据获取模型。

可选地，所述方法还包括：

获取所述目标地块上土壤监测仪采集到的各预设土壤深度处的土壤数据；

将所述土壤数据增加至所述目标地块的气象数据。

可选地，所述获取气象数据集合之前，所述方法还包括：

响应用户在电子设备的界面上选定所述目标地块的操作，获取所述目标地块的地理位置区域。

可选地，在确定所述目标地块的气象数据后，所述方法还包括：

根据所述目标地块的气象数据，构建至少一个训练样本；

使用各所述训练样本对初始农业模型进行训练，得到农业模型。

第二方面，本申请实施例还提供了一种农业气象数据确定装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取气象数据集合，所述气象数据集合中包括多个天气网格的气象数据，每个天气网格对应于一个地理位置区域；

第一确定模块，用于根据目标地块的地理位置区域以及各天气网格对应的地理位置区域，确定与所述目标地块关联的至少一个待选天气网格；

第二确定模块，用于确定所述目标地块的气象数据。

可选地，所述第二确定模块，具体用于确定各待选天气网格与所述目标地块的重叠面积；根据各待选天气网格与所述目标地块的重叠面积，确定目标天气网格；根据所述目标天气网格的气象数据，确定所述目标地块的气象数据。

可选地，所述第二确定模块，还具体用于根据各待选天气网格与所述目标地块的重叠面积，确定各待选天气网格在所述目标地块中的面积占比；根据各待选天气网格在所述目标地块中的面积占比以及预设面积占比阈值，确定目标天气网格。

可选地，所述第二确定模块，还具体用于确定各待选天气网格在所述目标地块中的面积占比；根据各待选天气网格的气象数据以及各待选天气网格在所述目标地块中的面积占比，确定所述目标地块的气象数据。

可选地，所述装置还包括第三确定模块，所述第三确定模块，用于将所述目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到所述气象数据获取模型输出的所述目标地块的更新后气象数据。

可选地，所述第三确定模块，还具体用于若所述目标地块的地形为陡坡形或梯田形，则将所述目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到所述气象数据获取模型输出的所述目标地块的更新后气象数据。

可选地，所述装置还包括训练模块，所述训练模块，用于获取所述目标地块上各管理区域的实时气象数据；根据各管理区域的实时气象数据以及所述目标地块的气象数据，构建多个训练样本；使用各训练样本训练得到所述气象数据获取模型。

可选地，所述获取模块，还用于获取所述目标地块上土壤监测仪采集到的各预设土壤深度处的土壤数据；将所述土壤数据增加至所述目标地块的气象数据。

可选地，所述获取模块，还用于响应用户在电子设备的界面上选定所述目标地块的操作，获取所述目标地块的地理位置区域。

可选地，所述装置还包括：

构建模块，用于根据所述目标地块的气象数据，构建至少一个训练样本；

相应的，所述训练模块，还用于使用各所述训练样本对初始农业模型进行训练，得到农业模型。

第三方面，本申请实施例提供了一种农业管理平台，包括：处理器和存储介质，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令；所述处理器执行所述机器可读指令时，实现上述第一方面的所述农业气象数据确定方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现上述第一方面的所述农业气象数据确定方法的步骤。

本申请的有益效果是：

本申请实施例提供一种农业气象数据确定方法、装置、农业管理平台及存储介质，该方法包括：获取气象数据集合，该气象数据集合中包括多个天气网格的气象数据，每个天气网格对应于一个地理位置区域；根据目标地块的地理位置区域以及各天气网格对应的地理位置区域，确定与该目标地块关联的至少一个待选天气网格；根据各待选天气网格的气象数据，确定该目标地块的气象数据。采用本申请实施例提供的农业气象数据确定方法，以目标地块为基准，将目标地块的地理位置与提供的具有网格特性的气象环境的地理位置相关联，获取能够准确代表目标地块中农作物生长环境的气象数据，这样不仅可以提高农业气象数据(地块气象数据)的精度，而且还可以提高对农作物生长发育和产量的预测精度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种农业管理系统的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种农业管理平台的界面图；

图3为本申请实施例提供的一种农业气象数据确定方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种农业气象数据确定方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的又一种农业气象数据确定方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种天气网格与目标地块关系的示意图；

图7为本申请实施例提供的再一种农业气象数据确定方法的流程示意图；

图8为本申请实施例提供的一种农业气象数据确定方法的流程示意图；

图9为本申请实施例提供的一种报表应用对应的界面示意图；

图10为本申请实施例提供的一种气象服务应用对应的界面示意图；

图11为本申请实施例提供的一种农业气象数据确定装置的结构示意图；

图12为本申请实施例提供的一种农业管理平台的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在对本申请实施例进行详细解释之前，首先对本申请提到的一些名词进行解释。

农田小气候：是指农田贴地气层、土层与作物群体之间的物理过程和生物过程相互作用所形成的小范围气候环境，常以农田贴地气层中的温度、湿度、降水、光照以及风向、风速等农业气象指标的量值表示。

地块：是农业的基本生产单位，在同一个地块中，农作物品种、农作物生长环境以及农事措施等基本保持一致，以地块为维度确定的气象数据可以准确的代表地块中农作物的生长气象环境。

本申请的应用场景具体可以为对农作物的生长气象环境进行监测的场景。图1为本申请实施例提供的一种农业管理系统的结构示意图，如图1所述，该系统可包括农业管理平台101、气象数据监测设备102，其中，气象数据监测设备102具体可以包括第三方1021的气象数据监测设备和/或农场管理者自行建立的气象站1022，还可以包括土壤监测仪1023以及其他传感器设备，本申请不对其进行限定。农业管理平台101可通过有线或者无线的方式获取气象数据监测设备102监测到的气象数据。

图2为本申请实施例提供的一种农业管理平台的界面图，如图2所示，农业管理平台101上的菜单栏中可包括项目管理应用、设备管理应用、报表应用以及气象服务应用等，其中，项目管理应用可用于创建地块，所创建的地块与用经纬度坐标表示的地理位置区域相关联存储；设备管理应用可用于添加自行建设的监测设备，如土壤监测仪；报表应用可用于展示目标地块的气象数据、农作物长势数据以及农事执行数据等；气象服务应用可用于从各个维度上展示地块的气象数据。如图2，在创建地块时，可在界面的主区域上显示所创建的目标地块。需要说明的是，本申请不对农业管理平台101上的菜单栏中包括的应用模块的功能和个数进行限定，菜单栏中包括的应用模块下还可包括多个子模块。

示例性的，农业管理平台101可安装在电子设备(如台式电脑)上，管理人员通过农业管理平台101创建目标地块，在目标地块创建后，管理人员可对该目标地块进行选定操作，用于获取该目标地块的气象数据。农业管理平台101可获取预先存储的该目标地块的地理位置区域坐标，以及气象数据监测设备102发送的各天气网格数据(可包括各天气网格地理位置区域坐标以及气象数据)，利用本申请实施例所记载的农业气象数据确定方法，得到该目标地块的气象数据。该目标地块的气象数据经过后期处理后，可用图表的形式显示在该气象服务应用下，管理人员可在对气象服务应用控件进行操作后查看该目标地块的气象数据。

如下结合附图对本申请提到的农业气象数据确定方法进行示例说明。图3为本申请实施例提供的一种农业气象数据确定方法的流程示意图。如图3所示，该方法应用于上述提到的农业管理系统中的农业管理平台101，该方法可包括：

S301、获取气象数据集合，该气象数据集合中包括多个天气网格的气象数据，每个天气网格对应于一个地理位置区域。

其中，该气象数据集合中的数据可包括由第三方提供的数据，也可包括由自行建立的气象台、自行设置的传感器监测到的数据，本申请不对其进行限定。该气象数据集合中的数据类型可包括历史气象数据、实时气象数据、未来预设时段(如7天)气象数据等，本申请不对其进行限定。

此处以第三方提供的气象数据为例进行说明，第三方可提供以预设平方千米大小的网格为单位，对目标区域上的气象环境进行统计的结果，该结果中可包括各网格区域对应的近地面气象数据(相当于农田小气候)，也就是说，每个预设平方千米大小的网格相当于一个天气网格，每个天气网格对应有地理位置标识以及近地面气象数据，如按照每1平方千米将目标区域划分成n个天气网格，每个天气网格上的地理位置标识可由经纬度进行表示，每个天气网格可对应一套气象数据，每套气象数据中包括的数据类型可包括历史气象数据、实时气象数据、未来预设时段(如7天)气象数据等。将每套气象数据以及对应的地理位置区域组成该气象数据集合。

S302、根据目标地块的地理位置区域以及各天气网格对应的地理位置区域，确定与该目标地块关联的至少一个待选天气网格。

S303、根据各待选天气网格的气象数据，确定该目标地块的气象数据。

其中，在农业管理平台上创建目标地块时，该目标地块与其自身的地理位置区域相关联存储。在一种可实现的实施例中，根据该目标地块的地理位置区域的位置标识(如经纬度信息)，从该气象数据集合中选择出与该目标地块区域具有相交关系的天气网格，将选择出的天气网格作为待选天气网格。需要说明的是，本申请不对待选天气网格的个数进行限定。

若待选天气网格的个数为多个，那么可从该气象数据集合中提取出每个待选天气网格对应的一套气象数据，可根据各套气象数据确定出该目标地块的气象数据。

综上所示，本申请实施例提供的农业气象数据确定方法中，根据目标地块的地理位置区域以及气象数据集合中各天气网格的地理位置区域，确定出与该目标地块的地理位置区域具有相交关系的待选天气网格，也就是说，只要天气网格中有一部分区域落在目标地块上，那么该天气网格就作为待选天气网格，根据各待选天气网格的气象数据，可计算出该目标地块的气象数据。可以看出，本申请是以目标地块为基准，将目标地块的地理位置与提供的具有网格特性的气象环境的地理位置相关联，获取能够准确代表地块中农作物生长环境的气象数据，这样不仅可以提高农业气象数据(地块气象数据)的精度，而且还可以提高对农作物生长发育和产量的预测精度。

图4为本申请实施例提供的另一种农业气象数据确定方法的流程示意图。可选地，如图4所示，上述根据各待选天气网格的气象数据，确定该目标地块的气象数据，包括：

S401、确定各待选天气网格与该目标地块的重叠面积。

其中，只要天气网格与目标地块具有相交关系，那么该天气网格就为待选天气网格。根据各待选天气网格对应的经纬度坐标以及目标地块对应的经纬度坐标，可确定出各待选天气网格与该目标地块的重叠区域，可根据该重叠区域的经纬度坐标计算出该重叠区域的重叠面积。

S402、根据各待选天气网格与该目标地块的重叠面积，确定目标天气网格。

在一种可实现的实施例中，可将重叠面积大于预设重叠面积阈值的待选天气网格作为目标天气网格，也可根据重叠面积的大小对各待选天气网格进行排序，将重叠面积最大的天气网格作为目标天气网格；在另一种可实现的实施例中，可脱离各待选天气网格对应的重叠面积大小关系，将每个待选天气网格都可以作为目标天气网格。需要说明的是，本申请不对目标天气网格的确定方式进行限定。

S403、根据该目标天气网格的气象数据，确定该目标地块的气象数据。

其中，该目标天气网格的个数可以为一个，也可为多个，本申请不对其进行限定。若目标天气网格的个数为一个时，那么该目标天气网格的气象数据作为该目标地块的气象数据；若目标天气网格的个数为多个时，可将各目标天气网格的气象数据中为同一种类型的气象数据进行平均，将平均后各种类型的气象数据作为该目标地块的气象数据，如将各目标天气网格对应的温度值进行平均求解，得到平均温度，将该平均温度作为该目标地块的气象数据中的一种气象指标数据。

图5为本申请实施例提供的又一种农业气象数据确定方法的流程示意图。可选地，如图5所示，上述根据各待选天气网格与该目标地块的重叠面积，确定目标天气网格，包括：

S501、根据各待选天气网格与该目标地块的重叠面积，确定各待选天气网格在该目标地块中的面积占比。

其中，可根据各待选天气网格与该目标地块相交区域的经纬度坐标得到重叠面积，根据各待选天气网格对应的重叠面积以及该目标地块的总面积，计算得到各待选天气网格在该目标地块中的面积占比。

S502、根据各待选天气网格在该目标地块中的面积占比以及预设面积占比阈值，确定目标天气网格。

其中，可预先对具有地理位置标识的天气网格进行编号，那么可用编号表示各待选天气网格。图6为本申请实施例提供的一种天气网格与目标地块关系的示意图，从图中可以看出编码分别为1、2、3、4的天气网格为待选天气网格分别与目标地块(图6中用阴影区域表示)相交。

假设待选天气网格1与目标地块的重叠面积为A、待选天气网格2与目标地块的重叠面积为B、待选天气网格3与目标地块的重叠面积为C、待选天气网格4与目标地块的重叠面积为D，该目标地块的总面积为S，那么待选天气网格1对应的面积占比为(S1＝A/S)、待选天气网格2对应的面积占比为(S2＝B/S)、待选天气网格3对应的面积占比为(S3＝C/S)、待选天气网格4对应的面积占比为(S4＝D/S)，将各待选天气网格对应的面积占比与预设面积占比阈值(P)进行比较，将大于P的待选天气网格可作为目标天气网格，假设S2以及S3分别大于P，那么待选天气网格2和待选天气网格3分别为目标天气网格。

进一步的，可根据待选天气网格2和待选天气网格3分别对应的气象数据，可计算出目标地块中各气象指标的值。举例来说，假设待选天气网格2、待选天气网格3中的温度数值分别为X1、X2，那么目标地块对应的温度数值(K)等于可通过下式计算：

K＝(X1+X2)/2

需要说明的是，上述提取到的气象指标还可以为湿度、光照强度、风速、风向等，具体可根据农业管理需求进行设定。上述描述的方法可称为最大面积平均法，待选天气网格在该目标地块中的面积占比越大，证明待选天气网格对应的气象数据越与该目标地块的气象数据相匹配，通过该方法可以提高目标地块对应的气象数据的精确度。

图7为本申请实施例提供的再一种农业气象数据确定方法的流程示意图。可选地，如图7所述，上述根据各待选天气网格的气象数据，确定该目标地块的气象数据，包括：

S701、确定各待选天气网格在该目标地块中的面积占比。

S702、根据各待选天气网格的气象数据以及各待选天气网格在该目标地块中的面积占比，确定该目标地块的气象数据。

以图6为例继续进行说明，待选天气网格1、待选天气网格2、待选天气网格3以及待选天气网格4在该目标地块中的面积占比分别为S1、S2、S3、S4，可根据待选天气网格1、待选天气网格2、待选天气网格3以及待选天气网格4分别对应的气象数据，计算出目标地块中各气象指标的值。举例来说，待选天气网格1、待选天气网格2、待选天气网格3以及待选天气网格4对应的温度数值分别为X1、X2、X3、X4，那么该目标地块对应的温度数值(K)等于可通过下式计算：

K＝S1×X1+S2×X2+S3×X3+S4×X4

需要说明的是，目标地块中的其他气象指标，如湿度、风速也参考上述描述的方式进行确定。可以看出，该方式结合了每个待选天气网格的气象数据，确定该目标地块的气象数据，各待选天气网格的气象数据与目标地块的气象数据之间关联系的大小，可用各待选天气网格在该目标地块中的面积占比进行表示，也就是说，该面积占比相当于每个待选天气网格的气象数据的权重，利用加权平均算法可以提高目标地块气象数据的精确度。

可选地，在确定该目标地块的气象数据后，该方法还可以包括：将该目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到该气象数据获取模型输出的该目标地块的更新后气象数据。

其中，可利用管理者自行建立的气象站和/或其他传感器设备监测目标地块的实时气象数据，根据预设历史时段内的该目标地块的实时气象数据以及该目标地块的气象数据训练初始气象数据获取模型，在训练得到气象数据获取模型后，可将利用第三方提供的天气网格的气象数据得到的目标地块的气象数据以及该气象数据模型，得到该目标地块的更新后的气象数据，将该更新后的气象数据作为该目标地块小气候。

利用深度学习的思想对目标地块的气象数据进行更新，这样可以避免第三方提供的天气网格对应的气象数据与该目标地块实际气象环境有差异的情况，使更新后的气象数据更能准确的代表目标地块中作物生长环境的气象信息。

可选地，在确定该目标地块的气象数据后，该方法还可以包括：确定该目标地块的地形类型；若该目标地块的地形类型为起伏类型，则将该目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到该气象数据获取模型输出的该目标地块的更新后气象数据。

其中，该地形类型可包括用于表征该目标地块包含起伏区域的起伏类型、和用于表征该目标地块未包含起伏区域的平地类型。可选地，目标地块的地形可以包含高原、盆地、山丘、山地、平原中的至少一种。在一些示例中，如果目标地块包含有梯田、和/或陡坡之类的区域，则代表着该目标地块中有起伏区域；反之，如果整个目标地块为较为平坦的平原地块，则目标地块中仅有非起伏区域，即不包含起伏区域，或者包含的起伏区域的起伏程度可以忽略。其中，可以忽略的起伏程度可以理解为：这种起伏程度所对应的区域，气象数据不会产生较大差异，例如，温度差不会超过3℃。

若该目标地块的地形类型为上述提到的起伏类型，则将该目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到该气象数据获取模型输出的该目标地块的更新后气象数据。

其中，可通过构建的多个训练样本对初始气象数据获取模型进行训练，在满足训练停止条件后，得到该气象数据获取模型，将通过上述方式，如加权平均算法得到的气象数据输入该气象数据获取模型，该气象数据获取模型可输出该目标地块的更新后气象数据。

在目标地块的地形类型为起伏类型(如地形为陡坡形或梯田形)时，代表着该目标地块中存在较大的地势差，气象数据的具体数值和地势差有直接关系，若继续利用上述方式(如加权平均算法)直接确定该目标地块的气象数据，那么可能存在该目标地块的气象数据与实际情况不符的现象。而利用预先训练的气象数据获取模型可确定出该目标地块的气象数据与该目标地块的实时气象数据之间的偏差，使更新后的目标地块的气象数据更能准确的代表该目标地块中作物生长环境的气象信息。

需要说明的是，若该目标地块的地形类型不是起伏类型，则可以不用通过上述步骤“将该目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到该气象数据获取模型输出的该目标地块的更新后气象数据”对气象数据进行更新，而是可以直接采用步骤S303中确定得到的气象数据。

图8为本申请实施例提供的一种农业气象数据确定方法的流程示意图。可选地，如图8所示，上述将该目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型之前，该方法还可以包括：

S801、获取该目标地块上各管理区域的实时气象数据。

其中，可预先按照地形高线将该目标地块划分成多个管理区域，在各管理区域上设置气象站和/或其他传感器设备，监测各管理区域的实时气象数据，农业管理平台通过与气象站和/或其他传感器设备进行通信连接，可将各管理区域的实时气象数据进行存储。

S802、根据各管理区域的实时气象数据以及该目标地块的气象数据，构建多个训练样本。

其中，在一种可实现的实施例中，可根据各管理区域在目标地块上的面积占比，通过上述提到的计算方式(如加权平均法)确定该目标地块对应的目标实时气象数据，根据预设历史时段内的该目标地块对应的目标实时气象数据以及该目标地块的气象数据可构建多个训练样本，可将该目标地块的气象数据作为训练样本中的特征，将该目标地块对应的目标实时气象数据作为训练样本中的标签。

S803、使用各训练样本训练得到该气象数据获取模型。

将多个训练样本分别输入初始气象数据获取模型，根据训练样本中的标签与该初始气象数据获取模型输出的预测气象数据之间的偏差对该初始气象数据获取模型中的可学习参数进行调整，在满足训练停止条件时，可训练得到该气象数据获取模型。

该气象数据获取模型代表着该目标地块对应的气象数据与该目标地块对应的目标实时气象数据之间的误差，利用该气象数据获取模型可以将该误差结合到直接利用天气网格的气象数据得到的目标地块的气象数据中去，使最终得到的目标地块的气象数据与该目标地块的实际气象环境更匹配。

可选地，该方法还可以包括：获取该目标地块上土壤监测仪采集到的各预设土壤深度处的土壤数据；将该土壤数据增加至该目标地块的气象数据。

其中，管理人员可预先在目标地块的待检测点设置土壤监测仪，本申请不对待检测点的个数进行限定。该土壤监测仪可监测预设土壤深度(如0cm、10cm、20cm、30cm、40cm)处的土壤数据，该土壤数据中可包括温度、湿度土壤指标，还可包括其他类型的土壤指标，本申请不对其进行限定。

具体的，可通过下述方式将该土壤监测仪监测到的土壤数据与在农业管理平台上创建的目标地块进行关联。具体的，管理人员可点击图2中农业管理平台101上的菜单栏中的设备管理应用，农业管理平台101显示包含有添加设备控件的界面，管理人员通过该添加设备控件添加土壤监测仪，在该土壤监测仪添加后，管理人员点击土壤监测仪对应的设备管理控件，在该设备管理控件的下拉框中选择绑定地块选项，从中选取目标地块进行绑定，在绑定之后，该土壤监测仪就与该目标地块之间具有相关联关系，进而可将该土壤监测仪监测到的土壤数据以图表的形式存储在农业管理平台101上的菜单栏中的报表应用中，作为目标地块的气象数据中的一部分内容。

当然，也可将在目标地块中自行建设的监测设备(如气象站)监测到的数据自动添加到该报表应用中的目标地块下。图9为本申请实施例提供的一种报表应用对应的界面示意图，如图9所示，该报表应用对应的界面上可包括用各种图表展示的目标地块对应的农事进度、农作物长势数据、土壤温度等信息，如农事进度目前进行到了播种阶段。这样可以使管理者更直观的对目标地块的农作物生长环境进行了解。

目标地块的气象数据可在气象服务应用中显示。图10为本申请实施例提供的一种气象服务应用对应的界面示意图，如图10所示，该气象服务应用对应的界面上可包括用各种图表展示的气象数据，如按周查看的气象数据、实时查看的气象数据、积温数据等。可选地，该气象服务应用对应的界面上还可包括预警信息，在目标地块的气象数据显示出有暴雨、低温害等预警信息时，可将该预警信息显示在该气象服务应用的界面上，还可以将该预警信息发送到管理者的通信设备上，如手机。这样可以使管理者及时对目标地块的农作物采取保护措施。

可选地，在确定该目标地块的气象数据后，该方法还可以包括：根据目标地块的气象数据，构建至少一个训练样本；使用各训练样本对初始农业模型进行训练，得到农业模型。

其中，可按照上述描述的气象数据确定方法获取到目标地块的气象数据，需要说明的是，本申请不对目标地块的个数进行限定。在获取到目标地块的气象数据之后，可按照农业模型的类别对气象数据进行整合，得到用于训练初始农业模型的气象因子。需要说明的是，农业模型可分为用于预测农作物产量的农业模型、用于预测农作物生长发育阶段的农业模型、用于预测害虫数量的农业模型等，每种类型的农业模型对应有匹配的气象因子(如积温数据、湿度数据等)以及农业因子(如产量、害虫数量、生长发育阶段特征等)，本申请不对农业模型的类别进行限定。

基于农业模型的类别，可根据整合后得到的气象因子以及工作人员在目标地块上获取到的实际农业因子(如农作物高度、叶片数量等)构建训练样本。举例来说，气象因子可包括积温数据，实际农业因子可包括生长发育阶段特征，这样可构建出用于预测农作物生长发育阶段的农业模型的训练样本。

将各训练样本分别输入初始农业模型，根据训练样本中的实际农业因子与该初始农业模型输出的预测农业因子之间的偏差对该初始农业模型中的可学习参数进行调整，在满足训练停止条件时，可训练得到该农业模型，之后可利用该农业模型对农业因子进行预测。

继续上述举例，按照上述描述的方式可获取到用于预测农作物生长发育阶段的农业模型，之后可利用该用于预测农作物生长发育阶段的农业模型对农作物的生长发育阶段进行预测。

可以看出，在获取到高精度的农业气象数据前提下，可以提高农业模型的精度，进而提高对农作物生长发育阶段和产量的预测精度。

图11为本申请实施例提供的一种农业气象数据确定装置的结构示意图。如图11所示，该装置可包括：

获取模块1101，用于获取气象数据集合，该气象数据集合中包括多个天气网格的气象数据，每个天气网格对应于一个地理位置区域；

第一确定模块1102，用于根据目标地块的地理位置区域以及各天气网格对应的地理位置区域，确定与该目标地块关联的至少一个待选天气网格；

第二确定模块1103，用于根据各待选天气网格的气象数据，确定该目标地块的气象数据。

可选地，第二确定模块1103，具体用于确定各待选天气网格与目标地块的重叠面积；根据各待选天气网格与目标地块的重叠面积，确定目标天气网格；根据目标天气网格的气象数据，确定目标地块的气象数据。

可选地，第二确定模块1103，还具体用于根据各待选天气网格与目标地块的重叠面积，确定各待选天气网格在目标地块中的面积占比；根据各待选天气网格在目标地块中的面积占比以及预设面积占比阈值，确定目标天气网格。

可选地，第二确定模块1103，还具体用于确定各待选天气网格在目标地块中的面积占比；根据各待选天气网格的气象数据以及各待选天气网格在目标地块中的面积占比，确定目标地块的气象数据。

可选地，该装置还包括第三确定模块，该第三确定模块，用于将目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到气象数据获取模型输出的目标地块的更新后气象数据。

可选地，该第三确定模块，还具体用于若目标地块的地形为陡坡形或梯田形，则将目标地块的气象数据输入预先训练的气象数据获取模型，得到气象数据获取模型输出的目标地块的更新后气象数据。

可选地，该装置还包括训练模块，该训练模块，用于获取目标地块上各管理区域的实时气象数据；根据各管理区域的实时气象数据以及目标地块的气象数据，构建多个训练样本；使用各训练样本训练得到气象数据获取模型。

可选地，获取模块1101，还用于获取目标地块上土壤监测仪采集到的各预设土壤深度处的土壤数据；将土壤数据增加至目标地块的气象数据。

可选地，获取模块1101，还用于响应用户在电子设备的界面上选定目标地块的操作，获取目标地块的地理位置区域。

可选地，该装置还包括构建模块，该构建模块，用于根据该目标地块的气象数据，构建至少一个训练样本；

相应的，该训练模块，还用于使用各训练样本对初始农业模型进行训练，得到农业模型。

上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

图12为本申请实施例提供的一种农业管理平台的结构示意图，如图12所示，该农业管理平台可以包括：处理器1201、存储介质1202和总线1203，存储介质1202存储有处理器1201可执行的机器可读指令，当该农业管理平台运行时，处理器1201与存储介质1202之间通过总线1203通信，处理器1201执行机器可读指令，以实现上述任一方法实施例的步骤。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

可选地，本申请还提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时实现上述任一方法实施例的步骤。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。