农事智能化的方法、装置及控制设备制造方法及图纸

本申请提供一种农事智能化的方法、装置及控制设备，本申请的方法，通过在作物生长季内，基于估产请求获取目标地块在所种植的作物的当前生长季内的实时监测数据，实时监测数据未覆盖的时间区间则获取对应的历史监测数据，根据实时监测数据和历史监测数据以及目标地块的估产模型，进行作物估产确定目标地块在当前生长季的预估产量，能够在整个生长季内实时动态地进行作物估产；并根据目标地块在当前生长季的预估产量、作物的历史产量信息、实时监测数据和农业知识图谱信息，下发对目标地块的第一农事任务，从而能够在预估产量偏低时，及时地对预估产量偏低的目标地块进行农事操作，能够大大提高目标地块的作物产量。够大大提高目标地块的作物产量。够大大提高目标地块的作物产量。

【技术实现步骤摘要】
农事智能化的方法、装置及控制设备


[0001]本申请涉及农事智能化
，尤其涉及一种农事智能化的方法、装置及控制设备。

技术介绍

[0002]作物估产一直是农业科学研究中重要科学问题。在作物估产方法中，基于作物光合、呼吸、蒸腾、营养等机理过程的作物模型，依靠其内在的物理过程和动力学机制，可以准确模拟作物对象在时间和空间上的连续演进，能够准确地模拟单点作物的生长发育状况及产量，是农学研究专家常用的方法之一。
[0003]随着农业技术的发展，农事操作越来越智能化。目前的农事智能化平台中，能够基于作物模型的作物估产方法，采用人工单点采样的方式获取采样点数据，基于采样点数据进行单采样点的作物估产。但是基于作物模型的作物估产方法在应用到大的空间区域尺度（如县域、市、甚至更大的区域范围）的作物估产时，由于地表、近地表环境非均匀性，作物模型中一些宏观资料的获取和参数的区域化非常困难，且采样耗时较长，通常在作物接近成熟期时进行一次采样及估产，无法在作物整个生长期内动态地进行作物估产，不利于提高作物产量；另外，在预估产量偏低时，需要人工分析导致预估产量偏低的原因并手动调整农事任务，智能化程度低。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种农事智能化的方法、装置及控制设备。
[0005]一方面，本申请提供一种农事智能化的方法，包括：响应于对目标地块的估产请求，获取所述目标地块在所种植的作物的当前生长季内的实时监测数据，以及所述实时监测数据未覆盖的所述当前生长季的时间区间对应的历史监测数据；根据所述实时监测数据、所述历史监测数据和所述目标地块的估产模型，确定所述目标地块在所述当前生长季的预估产量；根据所述目标地块在所述当前生长季的预估产量、所述作物的历史产量信息、所述实时监测数据和农业知识图谱信息，下发对所述目标地块的第一农事任务。
[0006]另一方面，本申请提供一种农事智能化的装置，包括：数据获取模块，用于响应于对目标地块的估产请求，获取所述目标地块在所种植的作物的当前生长季内的实时监测数据，以及所述实时监测数据未覆盖的所述当前生长季的时间区间对应的历史监测数据；作物估产模块，用于根据所述实时监测数据、所述历史监测数据和所述目标地块的估产模型，确定所述目标地块在所述当前生长季的预估产量；农事处理模块，用于根据所述目标地块在所述当前生长季的预估产量、所述作物的历史产量信息、所述实时监测数据和农业知识图谱信息，下发对所述目标地块的第一农
事任务。
[0007]另一方面，本申请提供一种农事智能化的控制设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现上述所述的农事智能化的方法。
[0008]本申请提供的农事智能化的方法、装置及控制设备，通过在作物的一个生长季内的任何时刻，基于估产请求获取待估产的目标地块在所种植的作物的当前生长季内的实时监测数据，对于实时监测数据未覆盖的时间区间，则获取对应的历史监测数据，实时监测数据和历史监测数据覆盖作物的整个生长季，根据实时监测数据和历史监测数据以及目标地块的估产模型，进行作物估产确定目标地块在当前生长季的预估产量，能够在整个生长季内实时动态地进行作物估产；并根据目标地块在当前生长季的预估产量、作物的历史产量信息、实时监测数据和农业知识图谱信息，下发对目标地块的第一农事任务，能够在预估产量偏低时，及时地对预估产量偏低的目标地块进行农事操作，能够大大提高目标地块的作物产量。
附图说明
[0009]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0010]图1为本申请提供的农事智能化系统一种示例架构；图2为本申请提供的一种农事智能化系统的示例框架图；图3为本申请一实施例提供的农事智能化的方法流程图；图4为本申请另一实施例提供的作物估产的方法流程图；图5为本申请另一实施例提供的一农事智能化的方法流程图；图6为本申请另一实施例提供的另一农事智能化的方法流程图；图7为本申请另一实施例提供的又一农事智能化的方法流程图；图8为本申请一实施例提供的农事智能化的装置的结构示意图。
[0011]通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
[0012]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0013]首先对本申请所涉及的名词进行解释：地块圈画：通过平台提供的功能，可在地图上进行矢量图层圈画的过程，以完成分析区域的圈定。
[0014]物联网：是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监测、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
[0015]知识图谱：知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
[0016]遥感植被指数：根据植被的光谱特性，将卫星可见光和近红外波段进行组合,形成了各种植被指数。常用植被指数如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、绿度指数（GDVI）、环境优化植被指数（HJVI）等等。
[0017]其中，归一化植被指数（NDVI）为：。
[0018]增强型植被指数（EVI）为：。
[0019]绿度指数（GDVI）为：环境优化植被指数（HJVI）为：。
[0020]上式中，、、、、分别为遥感数据传感器的蓝光、绿光、红光、近红外的地表反射率信息。
[0021]另外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。在以下各实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0022]作物估产一直是农业科学研究中重要科学问题。在作物估产方法中，基于作物光合、呼吸、蒸腾、营养等机理过程的作物模型，依靠其内在的物理过程和动力学机制，可以准确模拟作物对象在时间和空间上的连续演进，能够准确地模拟单点作物的生长发育状况及产量，是农学研究专家常用的方法之一。
[0023]随着农业技术的发展，农事操作越来越智能化。目前的农事智能化平台本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种农事智能化的方法，其特征在于，包括：响应于对目标地块的估产请求，获取所述目标地块在所种植的作物的当前生长季内的实时监测数据，以及所述实时监测数据未覆盖的所述当前生长季的时间区间对应的历史监测数据；根据所述实时监测数据、所述历史监测数据和所述目标地块的估产模型，确定所述目标地块在所述当前生长季的预估产量；根据所述目标地块在所述当前生长季的预估产量、所述作物的历史产量信息、所述实时监测数据和农业知识图谱信息，下发对所述目标地块的第一农事任务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于对目标地块的估产请求，获取所述目标地块在所种植的作物的当前生长季内的实时监测数据，以及所述实时监测数据未覆盖的所述当前生长季的时间区间对应的历史监测数据，包括：响应于对目标地块的估产请求，获取所述目标地块的地块信息；根据所述目标地块的地块信息，获取所述目标地块在所种植的作物的当前生长季内的实时监测数据，以及所述实时监测数据未覆盖的所述当前生长季的时间区间对应的历史监测数据；其中，所述实时监测数据包括气象实况数据、气象预报数据和实时遥感数据，所述历史监测数据包括历史气象数据和历史遥感数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时监测数据、所述历史监测数据和所述目标地块的估产模型，确定所述目标地块在所述当前生长季的预估产量，包括：根据所述实时遥感数据和所述历史遥感数据，确定所述目标地块在所述当前生长季内的关键植被指数因子，并根据所述气象实况数据、气象预报数据和历史气象数据，确定所述目标地块在所述当前生长季内的关键气象因子；根据所述目标地块在所述当前生长季内的关键植被指数因子和关键气象因子，以及所述目标地块的估产模型，确定所述目标地块在所述当前生长季的预估产量；输出所述目标地块在所述当前生长季的预估产量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述估产请求是对所述目标地块在所述当前生长季内的第一次估产请求，获取所述目标地块的地块信息之后，还包括：根据所述目标地块的地块信息，确定所述目标地块当前种植的目标作物；获取预设历史时段内在所述目标地块种植所述目标作物期间，所述目标地块在所述目标作物的每一历史生长季的实际监测数据和实际产量数据，其中所述实际监测数据包括实际气象数据和实际遥感数据；根据每一所述历史生长季的实际监测数据，确定所述目标地块在所述历史生长季的每一发育期内的植被指数因子和气象因子；根据所述目标地块在每一所述历史生长季的每一发育期内的植被指数因子和气象因子，以及实际产量数据，采用主成分分析方法，确定严重影响所述目标作物的产量的关键植被指数因子和关键气象因子；建立预估产量与关键植被指数因子和关键气象因子的关系模型，得到所述目标地块的估产模型。
5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：显示预设区域范围内的地图；响应于对所述地图上的地块圈画操作，将所述地块圈画操作圈定的区域范围内的土地作为一个地块，获取输入的所述地块的作物种植参数信息；存储所述地块的地块信息，所述地块信息包括作物种植参数信息、区域范围。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述响应于对目标地块的估产请求，获取所述目标地块的地块信息，包括：响应于对所显示的地图上的地块选择操作，将被选中的地块确定为所述目标地块；响应于对所述目标地块的确定估产操作，确定接收到对所述目标地块的估产请求，获取所述目标地块的地块信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标地块在所述当前生长季的预估产量、所述作物的历史产量信息、所述实时监测数据和农业知识图谱信息，下发对所述目标地块的第一农事任务，包括：根据所述目标地块在所述当前生长季的预估产量和所述作物的历史产量信息，若确定所述预估产量满足低产条件，则根据所述实时监测数据，确...

【专利技术属性】
技术研发人员：张梦婷，郝汉杰，高婷，郭婷婷，陈强，
申请(专利权)人：阿里巴巴达摩院杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：