一种智能花生喷药施肥控制系统及方法技术方案

本发明专利技术属于施肥技术领域，公开了一种智能花生喷药施肥控制系统及方法；所述智能花生喷药施肥控制系统包括：视频监控模块、温湿度检测模块、土壤检测模块、中央控制模块、供水模块、配肥模块、数据存储模块、显示模块。本发明专利技术通过土壤检测模块根据对土壤进行处理，还通过独特的土壤采集，能够避免特定区域对土壤检测的误导，能够保证土壤检测的准确性，且减少土壤的分析时间，有效提高了检测效率，保障花生健康生长；同时，通过配肥模块可根据土壤的实际情况准确控制，同一块土壤中不同的部位也可精准配肥施肥，这样极大的提高了肥料的利用率，减少了肥料的浪费，减少了化肥对环境的污染。

An Intelligent Peanut Spraying and Fertilizing Control System and Method

The invention belongs to the field of fertilization technology, and discloses an intelligent peanut spraying and fertilization control system and method. The intelligent peanut spraying and fertilization control system includes video monitoring module, temperature and humidity detection module, soil detection module, central control module, water supply module, fertilization module, data storage module and display module. The method can avoid misleading of soil detection in specific areas, ensure the accuracy of soil detection, reduce the analysis time of soil, effectively improve the detection efficiency, and ensure the healthy growth of peanuts through the soil detection module, and accurately control according to the actual situation of soil through the fertilization module. Different parts of the same soil can be accurately fertilized, which greatly improves the utilization rate of fertilizers, reduces the waste of fertilizers, and reduces the pollution of chemical fertilizers to the environment.

【技术实现步骤摘要】
一种智能花生喷药施肥控制系统及方法
本专利技术属于施肥
，尤其涉及一种智能花生喷药施肥控制系统及方法。
技术介绍
施肥，是指将肥料施于土壤中或喷洒在植物上，提供植物所需养分，并保持和提高土壤肥力的农业技术措施。施肥的主要目的是增加作物产量，改善作物品质，培肥地力以及提高经济效益，因此合理和科学施肥是保障粮食安全和维护农业可持续性发展的主要手段之一。施肥的主要依据是土壤肥力水平、作物类型、目标产量、气候环境以及肥料特点，从而选择合适的肥料，估算所需要肥料用量，并确定施肥时间和施肥模式。依据施肥时间的不同，可分为基肥和追肥，依据施肥模式的不同可分为撒施、冲施、穴施、条施等；撒施和冲施有利于养分的扩散，施用方便，但养分损失大，利用率较低；穴施和条施养分损失少，利用率高，但要消耗一定的机械能；随着现代精准农业的发展，精确施肥也得到了快速发展，并将成为一种重要的施肥模式。然而，现有如果花生种植土壤污染不能够及时发现，则对环境的污染时致命的；同时，传统的肥料的施用是采用粗放的方式一次性混合施肥，这样容易造成土壤中某种营养的缺失而另一种营养出现过剩的现象，又使土壤环境的营养平衡受到破坏，长期如此造成地下水的污染。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)现有如果花生种植土壤污染不能够及时发现，则对环境的污染时致命的；同时，传统的肥料的施用是采用粗放的方式一次性混合施肥，这样容易造成土壤中某种营养的缺失而另一种营养出现过剩的现象，又使土壤环境的营养平衡受到破坏，长期如此造成地下水的污染。(2)随土壤养分测试值的不同而变化，其变化范围较大、稳定性差，在实际应用该公式进行施肥量估算时很难准确把握，造成估算的施肥量不够准确。(3)现有方法对花生需水量检测，无法减少单参数对其需水判定缺陷，不能够对花生植株生长发育需水状态进行评判，同时能够确定其缺水时间长短。(4)现有技术土壤含水量的检测方法，误差大，成本高，适于在田间地头和基层实验室推广应用。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种智能花生喷药施肥控制系统及方法。本专利技术是这样实现的，一种智能花生喷药施肥控制方法，所述智能花生喷药施肥控制方法包括：步骤一，利用摄像器实时监控花生喷药施肥过程影像数据；对花生植株周围土壤环境的土壤含水量检测采用比色法测量，实时检测花生环境的温度、湿度数据；对土壤污染性进行检测；步骤二，判断花生需水量，利用水泵抽取水源对花生进行浇水操作；计算施肥量，利用农用车对花生进行配肥施肥操作；存储器存储采集的视频、温湿度、土壤数据；步骤三，显示实时监控施肥画面、花生生长环境温度、湿度数据、土壤污染数据信息。进一步，判断花生需水量的方法为：步骤一，采用花生植株颜色作为植物生长发育的j状态，通过图像处理得到的红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B、以及r分量、b分量；步骤二，确立各指标的隶属函数特征指标R的隶属函数当花生植株处于正常状态时，R平均值小于等于27.2，随着缺水时间的增加R值不断增加，大于89.2时植株萎蔫，缺水时间超过48小时，严重水分亏缺，此时隶属函数符合梯形分布上限型：特征指标G的隶属函数；当花生植株处于正常状态时，随着缺水时间的增加G值不断增加，大于80.2时植株萎蔫，其生长发育很难恢复正常，正常状态时，G平均值小于等于50，此时隶属函数符合梯形分布上限型，随着缺水时间超过48h，严重水分亏缺；特征指标B的隶属函数；当花生植株处于正常状态时，B平均值大于等于20.4，随着缺水时间的增加B值不断减少，小于0.6时植株萎蔫，缺水时间超过48h，严重水分亏缺，此时隶属函数符合梯形分布下限型；特征指标r的隶属函数；当花生植株处于正常状态时，r平均值小于等于0.279，随着缺水时间的增加r值不断增加，大于0.525时植株萎蔫，缺水时间超过48h，严重水分亏缺，此时隶属函数符合梯形分布上限型；特征指标b的隶属函数；当花生植株处于正常状态时，b平均值大于等于0.209，随着缺水时间的增加b值不断减少，小于0.004时植株萎蔫，缺水时间超过48h，严重水分亏缺，此时隶属函数符合梯形分布下限型；步骤三，模糊评判模型向量计算；根据以上所确定的特征指标的隶属函数，结合试验所测试的数据计算出模糊关系矩阵R：根据专家经验利用改进层次分析法确定出模糊权向量矩阵W：W＝[0.0799，0.1145，0.2548，0.3801，0.1708]；则，模糊评判向量：B＝WR＝[1.0000.75150.50020.27710]；步骤四，根据图像处理提取的植物叶片R、G、B、r、b值，利用B＝WR求取第j状态的模糊评判向量值bj，再与模糊评判向量中的模糊评判向量值进行比较，可判断出植物缺水状态，即缺水时间长短。进一步，所述计算施肥量的方法为：分别以氮、磷、钾的实际施肥纯量(Y)为依变量YN、YP和YK，取目标产量(X1)、土壤养分测试值(X2)为自变量，建立二元一次回归模型如下：施P2O5量，YP＝-56.5464+0.0201359X1-0.809224X2(F＝287.38＊＊)；施N量，YN＝-73.16+0.037725X1-0.1807755X2(F＝271.13＊＊)；施K2O量，YK＝-43.832+0.0202697X1-0.07145307X2(F＝184.81＊＊)；在以上模型中代入目标产量(X1)、土壤碱解氮、有效磷和速效钾测试值(X2)，即可计算出不同目标产量和不同肥力水平下氮、磷、钾肥的推荐施肥纯量(Y)，再根据肥料品种及含量换算出具体肥料的施用量；当目标产量较低时，计算出的氮、磷、钾肥施用量偏低，应采用最低施肥量进行调整。进一步，对花生植株周围土壤环境的土壤含水量检测采用比色法测量方法包括：步骤一，称取1g左右鲜土于25mL比色管中，摇匀，使土壤充分分散，稍微沉降后；步骤二，用定性滤纸将待测液过滤于比色皿中，即为待测液；步骤三，以无水乙醇为空白，进行显色剂校正，显色剂，1包显色剂粉剂，用8％蒸馏水-无水乙醇溶液定容至1000mL，备用然后；步骤四，测试待测液，配合仪器在花生田间使用，并同步将检测结果传输至单片机。进一步，对土壤污染性进行检测方法如下：(1)选择土壤检测区域，确定取样点，然后在每个取样点上取样，利用铁锹将取样点的土壤进行挖深，且深度为23-26cm；利用土壤取样器沿着切断面至下而上进行取样，且各个取样点土层深度、取土厚度以及宽窄要相同，从而能够保证土壤检测的准确性；将同一取样点各个高度的土样进行混合均匀，然后装入土壤盛放器内，土壤盛放器在使用前，需进行多次清洗，然后烘干；实现土壤采集；采集的土壤样本置于干燥箱内，并在60-80摄氏度的条件下对土壤样本进行干燥，待土壤样本中的含水量低于4％后，取出；(3)然后再次将土壤样本置于精细研磨机内进行研磨处理，研磨完成后，对其进行过滤，从而筛选出处理后的土样，需保证土样的颗粒直径小于50μm；(4)将(3)中处理后的土样置于处理容器内，并向处理容器内添加混合液，然后在振荡器上均匀震荡，且震荡时间为7-9h，震动完成后，将其置于45-65摄氏度的水浴上进行加热，在此过程中，收集洗脱液，并将其进行过滤；(5)将处理后的洗脱液置于质谱仪内，并在离子化模式下以高能电子流轰击洗脱液，使该洗本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能花生喷药施肥控制方法，其特征在于，所述智能花生喷药施肥控制方法包括：步骤一，利用摄像器实时监控花生喷药施肥过程影像数据；对花生植株周围土壤环境的土壤含水量检测采用比色法测量，实时检测花生环境的温度、湿度数据；对土壤污染性进行检测；步骤二，判断花生需水量，利用水泵抽取水源对花生进行浇水操作；计算施肥量，利用农用车对花生进行配肥施肥操作；存储器存储采集的视频、温湿度、土壤数据；步骤三，显示实时监控施肥画面、花生生长环境温度、湿度数据、土壤污染数据信息。

【技术特征摘要】
1.一种智能花生喷药施肥控制方法，其特征在于，所述智能花生喷药施肥控制方法包括：步骤一，利用摄像器实时监控花生喷药施肥过程影像数据；对花生植株周围土壤环境的土壤含水量检测采用比色法测量，实时检测花生环境的温度、湿度数据；对土壤污染性进行检测；步骤二，判断花生需水量，利用水泵抽取水源对花生进行浇水操作；计算施肥量，利用农用车对花生进行配肥施肥操作；存储器存储采集的视频、温湿度、土壤数据；步骤三，显示实时监控施肥画面、花生生长环境温度、湿度数据、土壤污染数据信息。2.如权利要求1所述的智能花生喷药施肥控制方法，其特征在于，判断花生需水量的方法为：步骤一，采用花生植株颜色作为植物生长发育的j状态，通过图像处理得到的红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B、以及r分量、b分量；步骤二，确立各指标的隶属函数特征指标R的隶属函数当花生植株处于正常状态时，R平均值小于等于27.2，随着缺水时间的增加R值不断增加，大于89.2时植株萎蔫，缺水时间超过48小时，严重水分亏缺，此时隶属函数符合梯形分布上限型：特征指标G的隶属函数；当花生植株处于正常状态时，随着缺水时间的增加G值不断增加，大于80.2时植株萎蔫，其生长发育很难恢复正常，正常状态时，G平均值小于等于50，此时隶属函数符合梯形分布上限型，随着缺水时间超过48h，严重水分亏缺；特征指标B的隶属函数；当花生植株处于正常状态时，B平均值大于等于20.4，随着缺水时间的增加B值不断减少，小于0.6时植株萎蔫，缺水时间超过48h，严重水分亏缺，此时隶属函数符合梯形分布下限型；特征指标r的隶属函数；当花生植株处于正常状态时，r平均值小于等于0.279，随着缺水时间的增加r值不断增加，大于0.525时植株萎蔫，缺水时间超过48h，严重水分亏缺，此时隶属函数符合梯形分布上限型；特征指标b的隶属函数；当花生植株处于正常状态时，b平均值大于等于0.209，随着缺水时间的增加b值不断减少，小于0.004时植株萎蔫，缺水时间超过48h，严重水分亏缺，此时隶属函数符合梯形分布下限型；步骤三，模糊评判模型向量计算；根据以上所确定的特征指标的隶属函数，结合试验所测试的数据计算出模糊关系矩阵R：根据专家经验利用改进层次分析法确定出模糊权向量矩阵W：W＝[0.0799，0.1145，0.2548，0.3801，0.1708]；则，模糊评判向量：B＝WR＝[1.0000.75150.50020.27710]；步骤四，根据图像处理提取的植物叶片R、G、B、r、b值，利用B＝WR求取第j状态的模糊评判向量值bj，再与模糊评判向量中的模糊评判向量值进行比较，可判断出植物缺水状态，即缺水时间长短。3.如权利要求1所述的智能花生喷药施肥控制方法，其特征在于，所述计算施肥量的方法为：分别以氮、磷、钾的实际施肥纯量(Y)为依变量YN、YP和YK，取目标产量(X1)、土壤养分测试值(X2)为自变量，建立二元一次回归模型如下：施P2O5量，Yp＝-56.5464+0.0201359X1-0.809224X2(F＝287.38＊＊)；施N量，YN＝-73.16+0.037725x1-0.1807755X2(F＝271.13＊＊)；施K2O量，YK＝-43.832+0.0202697X1-0.07145307X2(F＝184.81＊＊)；在以上模型中代入目标产量(X1)、土壤碱解氮、有效磷和速效钾测试值(X2)，即可计算出不同目标产量和不同肥力水平下氮、磷、钾肥的推荐施肥纯量(Y)，再根据肥料品种及含量换算出具体肥料的施用量；当目标产量较低时，计算出的氮、磷、钾肥施用量偏低，应采用最低施肥量进行调整。4.如权利要求1所述的智能花生喷药施肥控制方法，其特征在于，对花生植株周围土壤环境的土壤含水量检测采用比色法测量方法包括：步骤一，称取1g左右鲜土于25mL比色管中，摇匀，使土壤充分分散，稍微沉降后；步骤二，用定性滤纸将待测液过滤于比色皿中，即为待测液；步骤三，以无水乙醇为空白，进行显色剂校正，显色剂，1包显色剂粉剂，用8％蒸馏水-无水乙醇溶液定容至1000mL，备用然后；步骤四，测试待测液，配合仪器在花生田间使用，并同步将检测结果传输至单片机。5.如权利要求1所述的智能花生喷药施肥控制方法，其特征在于，对土壤污染性进行检测方法如下：(1)选择土壤检测区域，确定取样点，然后在每个取样点上取样，利用铁锹将取样点的土壤进行挖深，且深度为23-26cm；利用土壤取样器沿着切断面至下而上进行取样，且各个取样点土层深...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋菁，唐秀梅，黄志鹏，钟瑞春，韩柱强，刘菁，熊发前，贺梁琼，吴海宁，唐荣华，
申请(专利权)人：广西壮族自治区农业科学院，
类型：发明
国别省市：广西,45