基于联邦学习的跨区域无人机植保数据隐私保护方法及系统

本发明涉及联邦学习数据保护技术领域，提出了基于联邦学习的跨区域无人机植保数据隐私保护方法及系统，所述方法包括：将当前作业航次中的实时风速、温度和湿度数据作为扰动分量，对本地植保决策参数进行扰动加密后上传至中心服务器；对扰动参数进行聚合运算后返回至各节点；根据存储的扰动分量对聚合参数进行逆扰动解密，得到各节点的个性化植保决策参数；根据个性化植保决策参数调整无人机下一作业航次的喷洒参数指令。本发明通过环境参数驱动的扰动加密实现跨区域植保数据隐私保护，同时各节点恢复出互不相同的个性化植保决策参数，实现差异化植保决策输出。