一种智慧农业监控管理系统及管理方法技术方案

本发明专利技术公开了一种智慧农业监控管理系统，包括农作物端的生长环境监测模块和生长环境调控模块，管理平台端的云平台控制模块和云平台存储模块。本发明专利技术对生长环境数据中与最仪生长环境数据不符的若干生长环境数据类别进行主成分分析，并选择出对环境影响最大的多个生长环境数据类别进行优先依序处理，在将生长环境数据调控到最仪生长环境数据的同时避免了生长环境数据类别之间的相互冲突，并且环境调控模块依序对环境进行调控，一旦实时生长环境数据恢复到最仪生长环境数据停止执行后续调控指令，有效的提高了环境的调控效率。有效的提高了环境的调控效率。有效的提高了环境的调控效率。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧农业监控管理系统及管理方法


[0001]本专利技术涉及智慧农业
，具体涉及一种智慧农业监控管理系统及管理方法。

技术介绍

[0002]智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点(环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等)和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。
[0003]虽然目前的智慧农业能够针对农作物生长的环境进行调节为农作物提供最仪生长环境，但是在生长环境调节过程中也存在一定的缺陷，在生长环境类别中包含的某些影响因素之间往往存在互相冲突，以湿度和日照均超过环境最适宜状态，需要对生长环境进行加湿加日照调控为例，调节生长环境湿度时需要通过加湿装置向环境中喷撒加湿水汽，但是加湿水汽弥散会进一步阻挡农作物表面日照，而增加日照时会加速水汽蒸发进一步加剧环境湿度降低，则日照和湿度调节过程相互冲突，若简单粗暴仅将生长环境类别的因素分割成单一因素进行处理，会造成顾此失彼，大大降低对生长环境的调控效率。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种智慧农业监控管理系统，以解决现有技术中简单粗暴仅将生长环境类别的因素分割成单一因素进行处理，会造成顾此失彼，大大降低对生长环境的调控效率的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术具体提供下述技术方案：
[0006]一种智慧农业监控管理系统，包括农作物端的生长环境监测模块和生长环境调控模块，管理平台端的云平台控制模块和云平台存储模块；
[0007]生长环境监测模块，用于实时监测农作物的生长环境数据，并将生长环境数据实时上传至云平台控制模块和云平台存储模块；
[0008]云平台控制模块，用于实时接收生长环境监测模块上传的生长环境数据，对生长环境数据进行实时评估，若生长环境数据与最仪生长环境数据不符，调取云平台存储模块中存储的调节生长环境数据恢复到最仪生长环境数据的调控方案，并依据调控方案向生长环境调控模块发送开启调控的调控指令，若生长环境调控模块调控生长环境数据过程中，云平台控制模块接收的生长环境监测模块上传的生长环境数据已恢复到最仪生长环境数据时，向生长环境调控模块发送终止调控的调控指令；
[0009]云平台存储模块，用于存储调控各类与最仪生长环境数据不符的调控方案和依时序存储的生长环境数据，并向外部模块提供存储和读取的功能；
[0010]生长环境调控模块，用于接收云平台控制模块发送的调控指令，并依据调控指令对生长环境数据进行调控以使得农作物生长环境维持在最仪。
[0011]作为本专利技术的一种优选方案，所述云平台控制模块对生长环境数据进行实时判断的具体步骤：
[0012]A1、将实时的生长环境数据与最仪生长环境数据相比较，记录生长环境数据中与最仪生长环境数据不符的生长环境数据类别，并从云平台存储模块获取T时间段内对应所有生长环境数据类别的历史时序数据集合；
[0013]A2、对历史时序数据集合中的数据进行预处理，并将预处理后的历史时序数据集合按时序分解成特征向量形式；
[0014]A3、对特征向量形式的历史时序数据集合进行主成分分析，在生长环境数据类别中选取前p个生长环境数据类别作为影响生长环境数据的主成分类别；
[0015]A4、将前p个主成分类别对应实时的生长环境数据作为需要优先调控的生长环境数据类别，并依据优先调控的生长环境数据类别从云平台存储模块中调取对应的调控方案。
[0016]作为本专利技术的一种优选方案，所述历史时序数据集合中的数据均按照时序排列，且所述时序和数据一一对应。
[0017]作为本专利技术的一种优选方案，所述A2中，对历史时序数据集合中的数据进行预处理并分解成特征向量形式的具体步骤为：
[0018]A201、对历史时序数据集合中的数据进行数据清洗，所述数据清洗包括重复项处理、缺失项处理和异常项处理；
[0019]A202、对数据清洗后的历史时序数据集合中的数据进行数值归一化处理；
[0020]A203、将数值归一化处理后的历史时序数据集合，按照时序分解成特征向量形式，历史时序数据集合标记为{t1:[x1,y1,z1],t2:[x2,y2,z2],t3:[x3,y3,z3],
…
,t
n
:[xn,yn,zn]},其中，t1,t2,t3,
…
,t
n
表示为将T时间段分割形成的n个时刻，t
n
表示为T时间段内的第n个时刻，xn,yn,zn分别表示第n个时刻生长环境数据类别x,y,z的数据值，特征向量形式的历史时序数据集合标记为{[x1,y1,z1]；[x2,y2,z2]；[x3,y3,z3]；
…
；[xn,yn,zn]},其中，x1-xn，y1-yn，z1-zn为向量列，x1,y1,z1为向量行。
[0021]作为本专利技术的一种优选方案，所述A3中，对特征向量形式的历史时序数据集合进行主成分分析的具体步骤：
[0022]A301、依次对特征向量形式的历史时序数据集合{[x1,y1,z1]；[x2,y2,z2]；[x3,y3,z3]；
…
；[xn,yn,zn]}的每一列减去该列均值进行去中心化处理；
[0023]A302、对去中心化处理后的特征向量形式的历史时序数据集合{[x1,y1,z1]；[x2,y2,z2]；[x3,y3,z3]；
…
；[xn,yn,zn]}进行协方差矩阵计算，获得历史时序数据集合的生长环境数据类别特征协方差矩阵标记为k[i*i]，其中i为向量行、列数；
[0024]A303、通过SVD对生长环境数据类别特征协方差矩阵k[i*i]进行特征值与特征向量计算，分别获得i个特征值与特征向量；
[0025]A304、对i个特征向量按照对应的i个特征值进行从大到小排序，保持i个特征向量对应的生长环境数据类别时序，并从中选择排序在前的p个特征向量对应的p个生长环境数据类别作为主成分类别，剩余i-p个特征向量对应的i-p生长环境数据类别作为备用类别。
[0026]作为本专利技术的一种优选方案，所述A4中，云平台控制模块依据优先调控的生长环境数据类别从云平台存储模块中调取对应的调控方案的具体步骤为：
[0027]A401、云平台控制模块将从云平台存储模块分别调取出对应优先调控的p个生长环境数据类别的p个调控方案、对应备用的i-p个生长环境数据类别的i-p个备用调控方案，并对p个调控方案按照p个生长环境数据类别的顺序进行排序；
[0028]A402、云平台控制模块按时长间隔t依次从将p个调控方案发送到生长环境调控模块：
[0029]当生长环境调控模块执行到b(b<p)个调控方案，云平台控制模块接收到来自生长环境监测模块的实时的生长环境数据恢复本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧农业监控管理系统，其特征在于：包括农作物端的生长环境监测模块(1)和生长环境调控模块(2)，管理平台端的云平台控制模块(3)和云平台存储模块(4)；生长环境监测模块(1)，用于实时监测农作物的生长环境数据，并将生长环境数据实时上传至云平台控制模块(3)和云平台存储模块(4)；云平台控制模块(3)，用于实时接收生长环境监测模块(1)上传的生长环境数据，对生长环境数据进行实时评估，若生长环境数据与最仪生长环境数据不符，调取云平台存储模块(4)中存储的调节生长环境数据恢复到最仪生长环境数据的调控方案，并依据调控方案向生长环境调控模块(2)发送开启调控的调控指令，若生长环境调控模块(2)调控生长环境数据过程中，云平台控制模块(3)接收的生长环境监测模块(1)上传的生长环境数据已恢复到最仪生长环境数据时，向生长环境调控模块(2)发送终止调控的调控指令；云平台存储模块(4)，用于存储调控各类与最仪生长环境数据不符的调控方案和依时序存储的生长环境数据，并向外部模块提供存储和读取的功能；生长环境调控模块(2)，用于接收云平台控制模块(3)发送的调控指令，并依据调控指令对生长环境数据进行调控以使得农作物生长环境维持在最仪。2.根据权利要求1所述的一种智慧农业监控管理系统，其特征在于：所述云平台控制模块(3)对生长环境数据进行实时判断的具体步骤：A1、将实时的生长环境数据与最仪生长环境数据相比较，记录生长环境数据中与最仪生长环境数据不符的生长环境数据类别，并从云平台存储模块(4)获取T时间段内对应所有生长环境数据类别的历史时序数据集合；A2、对历史时序数据集合中的数据进行预处理，并将预处理后的历史时序数据集合按时序分解成特征向量形式；A3、对特征向量形式的历史时序数据集合进行主成分分析，在生长环境数据类别中选取前p个生长环境数据类别作为影响生长环境数据的主成分类别；A4、将前p个主成分类别对应实时的生长环境数据作为需要优先调控的生长环境数据类别，并依据优先调控的生长环境数据类别从云平台存储模块(4)中调取对应的调控方案。3.根据权利要求2所述的一种智慧农业监控管理系统，其特征在于：所述历史时序数据集合中的数据均按照时序排列，且所述时序和数据一一对应。4.根据权利要求3所述的一种智慧农业监控管理系统，其特征在于：所述A2中，对历史时序数据集合中的数据进行预处理并分解成特征向量形式的具体步骤为：A201、对历史时序数据集合中的数据进行数据清洗，所述数据清洗包括重复项处理、缺失项处理和异常项处理；A202、对数据清洗后的历史时序数据集合中的数据进行数值归一化处理；A203、将数值归一化处理后的历史时序数据集合，按照时序分解成特征向量形式，历史时序数据集合标记为{t1:[x1,y1,z1],t2:[x2,y2,z2],t3:[x3,y3,z3],
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:[xn,yn,zn]},其中，t1,t2,t3,
…
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表示为将T时间段分割形成的n个时刻，t
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表示为T时间段内的第n个时刻，xn,yn,zn分别表示第n个时刻生长环境数据类别x,y,z的数据值，特征向量形式的历史时序数据集合标记为{[x1,y1,z1]；[x2,y2,z2]；[x3,y3,z3]；
…
；[xn,yn,zn]},其中，x1-xn，y1-yn，z1-zn为向量列，x1,y1,z1为向量行。5.根据权利要求4所述的一种智慧农业监控管理系统，其特征在于：所述A3中，对特征
向量形式的历史时序数据集合进行主成分分析的具体步骤：A301、依次对特征向...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡浩，
申请(专利权)人：北京敬一科技有限公司，
类型：发明
国别省市：