一种作物种植的生产质量监测方法与系统技术方案

本发明专利技术涉及一种作物种植的生产质量监测系统，包括服务器端和用户端；服务器端包括环境适应性指标库、土壤适应性指标库、物候期长势指标库、合规农药/肥料库增加对生产质量的支撑；新增适生性评价模型、土壤质量评价模型、用户操作质量评价模型、生产安全性评价模型以及生产质量综合评价模型建立生产质量评价服务；适生性评价模型利用作物温度适宜度、湿度适宜度和光照适宜度几项评价指标对作物的气候适宜度进行综合打分。生产质量综合评价模型利用作物气候适宜度、土壤质量、用户操作质量和作物用肥用药安全性几项评价指标对作物的生产质量进行综合打分。本发明专利技术的优点是，准确评价生产质量，区别农产品质量，促进种植产业提高质量、健康发展。

【技术实现步骤摘要】
一种作物种植的生产质量监测方法与系统
本专利技术涉及农业技术服务
，具体涉及一种作物种植的生产质量监测方法与系统。
技术介绍
在我国，经济类种植(蔬菜、果树)由于其技术复杂往往以中小规模种植者为主，是产区种植者的主要收入来源。同时由于各种植户对种植知识或技术掌握的程度不一，其具体的种植操作往往具有很大的不确定性，影响着生产的质量。在消费端，现有的农产品追溯系统都是从产后处理和流通环节开始进行追踪，无法辨识农产品的生产质量。作为种植者，由于不能区分种植过程的优劣，只能以通货的价格销售给中间商，这同时也挫伤着种植者的质量意识，影响种植产业的健康发展。农产品的质量本质上是在生产过程中完成的，其是最基础的环节，也决定着农产品的价格与种植者的效益。在申请号为201710154721.1的专利中描述了一种面向中小种植者的种植技术服务系统及方法，服务系统包括服务器端和用户端。所述服务器端包括用户交互模块、种植计划模块、天气等数据模块、用户数据模块和数据接口；所述用户端包括用户交互模块、种植数据推送模块、通信模块和用户数据模块。系统定义了作物的生长节点，包括萌芽、开花、结果、落叶、休眠等时期的发育节点，形成了作物的种植计划，并对日常农事操作、灌水施肥、病虫害防控、天气预警等种植工艺进行图文推送，其解决了面向中小种植者的生产技术服务问题。在此基础之上，本专利申请通过对作物适生区鉴别，土壤质量监测，农事操作质量评价，作物用肥用药追踪等方法建立了生产质量监测方法与系统，解决现有技术中存在的缺陷。专利技术内容本专利技术的目的是解决上述问题，提供一种作物种植的生产质量监测方法与系统，其能够准确评价个体种植者的生产质量，帮助种植优良的农户获取销售溢价，帮助消费者区别农产品质量，促进种植产业向质量意识转变，健康发展。。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种作物种植的生产质量监测系统，包括为用户提供服务的服务器端和方便种植用户接收服务器端发送数据的用户端；所述服务器端包括环境适应性指标库、土壤适应性指标库、物候期长势指标库、合规农药/肥料库来增加对生产质量的支撑；同时新增适生性评价模型、土壤质量评价模型、用户操作质量评价模型、生产安全性评价模型以及生产质量综合评价模型来建立生产质量评价服务；所述适生性评价模型利用作物温度适宜度T、湿度适宜度H和光照适宜度L几项评价指标对作物的气候适宜度W进行综合打分，经验公式为：W＝T×α+H×β+L×γ；T、H和L的取值均为0～100，α、β、γ分别代表各指标值的权重；当W值为75～100时，作物为高度适生性；当W值为40～75时，作物为中度适生性；当W值为15～40时，作物为低度适生性，当W值小于15时，作物为非适生性，即地块区域适生条件不适宜该作物种植。所述生产质量综合评价模型利用作物气候适宜度W、土壤质量S、用户操作质量O和作物用肥用药安全性P几项评价指标对作物的生产质量C进行综合打分。经验公式为：C＝W×α+S×β+O×γ+P×δ；W、S、O和P的取值均为0～100，α、β、γ、δ分别代表各指标值的权重；当C值为90～100时，生产质量为优秀；当C值为75～90时，生产质量为良好；当C值为60～75时，生产质量为及格，当C值小于60时，生产质量为不及格。其中，所述土壤质量评价模型通过在田间部署传感器，或利用土壤检测设备对土壤质量进行年检，测量土壤影响作物生长的关键指标变化情况，并录入种植者地块土壤数据库，用于对土壤质量进行监测评价。其中，所述用户操作质量评价模型通过模式识别与线上数据库进行比对，智能判定作物是否处于正确的物候期，并对用户农事操作的质量进行评价。其中，所述生产安全性评价模型包括在田间部署的温湿度传感器，通过地块空气的湿度变化情况来掌握用户每次的田间用药时间和用药量。进一步的，所述土壤质量评价模型中测量的影响作物生长的土壤关键指标包括EC值、PH值、有机质含量。进一步的，所述服务器端包括农事工艺模块、种植计划模块、天气及价格数据模块、用户数据模块、数据接口；所述用户端包括用户交互模块、种植数据推送模块、通信模块以及用户数据模块；所述农事工艺模块包括品种库、水肥工艺库、日常工艺库、环境工艺库、病虫工艺库、特殊工艺库、农事工艺数据接口；所述种植计划模块包括种植计划模型、种植计划生成算法、作物计划调整算法、工艺数据抽取算法、种植计划数据接口；所述用户数据模块包括用户种植计划、用户种植计划状态、用户操作数据、用户记录数据、用户数据接口。进一步的，一种作物种植的生产质量监测系统的工作方法，所述适生性评价模型包括以下步骤：1)在云端建立各种作物的生长指标库，具体包括：适生温度范围、最高最低温度范围、需光量、需水量、积温需量；2)依据用户提交数据获取地块位置及品种信息；3)通过气象信息共享平台接口采集5×5km2分辨率的格点气象数据，获取日平均温度、每日最高最低温度、昼夜温差、降水、光照等环境周年数据；4)将作物气候适宜指标库和周年历史气象环境数据进行对比打分，对作物的适生条件进行评价；进一步的，一种作物种植的生产质量监测系统的工作方法，所述生产安全性评价模型包括以下步骤：1)系统依据作物的目标产量、种植计划、物候期来生成田间的用药用肥计划，用户按照节点上传用药用肥包装照片，匹配肥料/农药库，用于追踪作物的用肥用药数量与质量，并经过跟线上数据库的智能比对确定其用药的合理性；2)系统在田间部署温湿度传感器，通过地块空气的湿度变化情况来掌握用户每次的田间用药时间和用药量，与用户上传数据进行比对，防止漏报；3)依据数据的完整性及合理性给出评价。本专利技术的有益效果在于：本专利技术能够科学给出生产质量的评价，区分农作物的生产质量，帮助优秀种植者获取销售溢价，促进产业健康发展，满足消费端对于农产品的质量要求；同时本方法通过构建信息化服务，使用数据在产区内进行智能追踪，因此可服务于大面积产区，不受地域限制，从而有效拉低推广应用成本。最后，本专利在201710154721.1专利的基础上，与生产服务系统进行融合，能够降低农户操作的复杂度，使用户容易形成黏性。其投入使用后，不仅能够服务于生产，助力产区改善生产质量，也能够为产区数字化系统的商业运营与装备推广提供技术支撑。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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的附图。图1为本专利技术系统新增内容示意图；图2为本专利技术新增适生性评价模型工作流程示意图；图3为本专利技术土壤质量评价模型工作流程示意图；图4为本专利技术用户操作质量评价模型工作流程示意图；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种作物种植的生产质量监测系统，其特征在于，包括为用户提供服务的服务器端和方便种植用户接收服务器端发送数据的用户端；/n所述服务器端包括环境适应性指标库、土壤适应性指标库、物候期长势指标库、合规农药/肥料库来增加对生产质量的支撑；新增适生性评价模型、土壤质量评价模型、用户操作质量评价模型、生产安全性评价模型以及生产质量综合评价模型来建立生产质量评价服务；/n所述适生性评价模型利用作物温度适宜度T、湿度适宜度H和光照适宜度L几项评价指标对作物的气候适宜度W进行综合打分；/n所述生产质量综合评价模型利用作物气候适宜度W、土壤质量S、用户操作质量O和作物用肥用药安全性P几项评价指标对作物的生产质量C进行综合打分。/n

【技术特征摘要】
1.一种作物种植的生产质量监测系统，其特征在于，包括为用户提供服务的服务器端和方便种植用户接收服务器端发送数据的用户端；
所述服务器端包括环境适应性指标库、土壤适应性指标库、物候期长势指标库、合规农药/肥料库来增加对生产质量的支撑；新增适生性评价模型、土壤质量评价模型、用户操作质量评价模型、生产安全性评价模型以及生产质量综合评价模型来建立生产质量评价服务；
所述适生性评价模型利用作物温度适宜度T、湿度适宜度H和光照适宜度L几项评价指标对作物的气候适宜度W进行综合打分；
所述生产质量综合评价模型利用作物气候适宜度W、土壤质量S、用户操作质量O和作物用肥用药安全性P几项评价指标对作物的生产质量C进行综合打分。


2.根据权利要求1所述的一种作物种植的生产质量监测系统，其特征在于，所述土壤质量评价模型通过在田间部署传感器，或利用土壤监测设备对土壤质量进行年检，测量土壤影响作物生长的关键指标变化情况，并录入种植者地块土壤数据库，用于对土壤质量进行监测评价。


3.根据权利要求1所述的一种作物种植的生产质量监测系统，其特征在于，所述用户操作质量评价模型通过模式识别与线上数据库进行比对，智能判定作物是否处于正确的物候期，并对用户农事操作的质量进行评价。


4.根据权利要求1所述的一种作物种植的生产质量监测系统，其特征在于，所述生产安全性评价模型包括在田间部署的温湿度传感器，通过地块空气的湿度变化情况来掌握用户每次的田间用药时间和用药量。


5.根据权利要求1所述的一种作物种植的生产质量监测系统，其特征在于，所述适生性评价模型的经验公式为：W＝T×α+H×β+L×γ；T、H和L的取值均为0～100，α、β、γ分别代表各指标值的权重；当W值为75～100时，作物为高度适生性；当W值为40～75时，作物为中度适生性；当W值为15～40时，作物为低度适生性，当W值小于15时，作物为非适生性，即地块区域适生条件不适宜该作物种植。


6.根据权利要求1所述的一种作物种植的生产质量监测系统，其特征在于，所述生产质量综合评价模型的经验公式为：C＝W×α+S×β+O×γ+P×δ；W、S、O和P的取值均为0～100，α、β、γ、δ分别代表各指标值的权重；当C值为90～...

【专利技术属性】
技术研发人员：张锋，杭兴，洪波，
申请(专利权)人：陕西农津信息技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61