基于数字孪生与强化学习的作物种植优化决策方法

本发明涉及作物种植优化决策领域，具体涉及一种基于数字孪生与强化学习的作物种植优化决策方法。技术方案包括：采集温室多模态数据，包含温室大棚环境数据、作物数据、土壤数据以及管理数据；对采集的数据进行清洗、对齐以及归一化处理，形成结构化的多模态时序数据集；基于采集的数据对作物的生长周期进行识别；构建与物理温室大棚环境实时映射的作物‑环境数字孪生体模型；构建数字孪生体仿真空间；在数字孪生体仿真空间中强化学习并进行策略优化，实现了动态自适应地生成全局最优控制策略。本发明适用于作物种植优化决策。