基于大数据的农业数据智能采集方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及基于大数据的农业数据智能采集方法及系统，包括通过地理信息系统获取采样区域的三维地势模型；通过采样区域的三维地势模型预估不同采样点的地势及根据气象信息中心系统获取当前的采样点风向风速信息，根据不同采样点的地势及当前风向风速信息、采样球的质量预估采样球在采样点的受力；在农地尚未耕作播种前向采样区域放置一个表面光滑的采样球，在放置采样球时赋予采样球一个初始速度V0，建立采样球位置随时间变化的理想函数关系R1；通过无人机对采样球跟踪拍摄并获取连拍图像输入到大数据服务器，计算采样球位置随时间的变化关系R2；计算R1与R2的差值并据此计算确定土壤数据。定土壤数据。定土壤数据。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的农业数据智能采集方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种基于大数据的农业数据智能采集方法及系统。

技术介绍

[0002]一般的农业区域的面积大，对于农业区域的土壤情况研究中，人工很难获取全面的数据，比如现有技术中专利文献CN110427032B即公开了一种农业数据采集技术，该技术首先获取目标农田的流动型数据采集点集合，然后通过激光定位以及图像处理获取农业机器人的位置信息与朝向信息，再者基于农业机器人信息以及目标农田流动型数据采集点，得到农业机器人的最短行走路径，最后控制农业机器人按照确定的最短行走路径遍历每个数据采集点以采集目标农田的农业数据。因为需要用到很多农业机器人，并且需要对其进行复杂的控制，所以这类技术的成本比较高，也难以获得全面数据。

技术实现思路

[0003]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于大数据的农业数据智能采集方法，包括步骤有，由大数据服务器连接地理信息系统与气象信息中心系统，通过地理信息系统获取采样区域的三维地势模型；
[0004]通过采样区域的三维地势模型预估不同采样点的地势及根据气象信息中心系统获取当前的采样点风向风速信息，提前制作若干表面光滑的采样球，根据不同采样点的地势及当前风向风速信息、采样球的质量预估采样球在采样点的受力，该受力包括采样球在运动状态时的综合驱动力与综合阻力；
[0005]在农地尚未耕作播种前向采样区域放置一个表面光滑的采样球，在放置采样球时赋予采样球一个初始速度V0，并且记录采样球初始位置；建立采样球位置随时间变化的理想函数关系R1；
[0006]通过无人机对采样球跟踪拍摄并获取连拍图像输入到大数据服务器，计算采样球位置随时间的变化关系R2；
[0007]计算R1与R2的差值并据此计算确定土壤数据。
[0008]进一步建立采样球位置随时间变化的理想函数关系R1，具体的：
[0009]假设采样球初始位置为坐标原点O，采样球初速度V0的方向为坐标轴正向，采样球所受到综合驱动力的大小与采样球的实时坐标点x到原点O距离的比例系数为k1，k1＞0，
[0010]采样球所受到综合阻力的大小与采样球的实时坐标点x到原点O距离的比例系数为k2，k2＞0，则x”＝k1*x
‑
k2*x'，即，x”+k2*x'
‑
k1*x＝0；且时间t＝0时，x＝0，x'＝V0，则计算上述方程特征方程为r2+k2*r
‑
k1＝0，特征根分别为r1，r2＝(
‑
k2
±
(k22+4k1)
1/2
)*1/2；计算得，理想函数关系R1：
[0011]x＝V0*(k22+4k1)
‑
1/2
*exp(((k22+4k1)
1/2
‑
k2)*(1/2)*t)*(1
‑
exp(
‑
t*(k22+4k1)
1/2
))；其中，t为时间量。
[0012]进一步所述计算R1与R2的差值并据此计算确定土壤数据具体地：
[0013]首先统计建立土壤数据与k1，k2之间的映射关系，再建立若干k1，k2的组合数数组；由R1与R2的差值确定一组最适当的k1，k2组合数数组，使得R1与R2的差值最小，然后由该组最适当k1，k2组合数数组查映射关系确定土壤数据。
[0014]进一步计算采样球位置随时间的变化关系R2，具体包括有，通过采样球的连拍图像计算采样球的速度动态变化曲线，然后根据采样球的速度动态变化曲线计算采样球位置随时间的变化关系；计算采样球位置随时间的变化关系R2，具体还包括有，通过采样球的连拍图像计算采样球的位置变化散点图，然后根据采样球的位置变化散点图计算采样球位置随时间的变化关系。
[0015]基于大数据的农业数据智能采集系统，包括大数据服务器、地理信息系统、气象信息中心系统、拍摄用无人机和采样球，大数据服务器连接地理信息系统与气象信息中心系统，地理信息系统用于获取采样区域的三维地势模型，气象信息中心系统用于获取当前的采样点风向风速信息；
[0016]采样球表面光滑，采样球用于在采样区域滚动并通过其运动状态间接反映采样区域土壤摩擦力进而反映采样区域土壤数据；无人机用于对采样球跟踪拍摄并获取连拍图像输入到大数据服务器；
[0017]大数据服务器用于计算采样球位置随时间的变化关系R2；大数据服务器还用于通过采样区域的三维地势模型预估不同采样点的地势及根据气象信息中心系统获取当前的采样点风向风速信息，还用于根据不同采样点的地势及当前风向风速信息、采样球的质量预估采样球在采样点的受力，该受力包括采样球在运动状态时的综合驱动力与综合阻力；还用于记录采样球初始位置，建立采样球位置随时间变化的理想函数关系R1；还用于计算采样球位置随时间的变化关系R2；还用于计算R1与R2的差值并据此计算确定土壤数据。
[0018]有益效果
[0019]本申请在实施之中除了需要数据处理，仅仅需要一个表面光滑的采样球以及无人机就可以对采样区域的土壤的数据进行采集和评估，相对成本更低，并且控制更加简单。
附图说明
[0020]图1为本专利技术的基于大数据的农业数据智能采集方法流程图。
具体实施方式
[0021]为了便于理解本专利技术，下面将参照相关附图对本专利技术进行更全面的描述。本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本专利技术的公开内容更加透彻全面。
[0022]本申请公开了基于大数据的农业数据智能采集方法，如图1，包括步骤有：
[0023]由大数据服务器连接地理信息系统与气象信息中心系统，通过地理信息系统获取采样区域的三维地势模型；
[0024]通过采样区域的三维地势模型预估不同采样点的地势及根据气象信息中心系统获取当前的采样点风向风速信息，提前制作若干表面光滑的采样球，根据不同采样点的地势及当前风向风速信息、采样球的质量预估采样球在采样点的受力，该受力包括采样球在运动状态时的综合驱动力与综合阻力；
[0025]在农地尚未耕作播种前向采样区域放置一个表面光滑的采样球，在放置采样球时赋予采样球一个初始速度V0，并且记录采样球初始位置；建立采样球位置随时间变化的理想函数关系R1；
[0026]通过无人机对采样球跟踪拍摄并获取连拍图像输入到大数据服务器，计算采样球位置随时间的变化关系R2；
[0027]计算R1与R2的差值并据此计算确定土壤数据。
[0028]本申请在实施之中除了需要数据处理，仅仅需要一个表面光滑的采样球以及无人机就可以对采样区域的土壤的数据进行采集和评估，相对成本更低，并且控制更加简单。
[0029]实施中地理信息系统又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的农业数据智能采集方法，其特征在于，包括步骤有：由大数据服务器连接地理信息系统与气象信息中心系统，通过地理信息系统获取采样区域的三维地势模型；通过采样区域的三维地势模型预估不同采样点的地势及根据气象信息中心系统获取当前的采样点风向风速信息，提前制作若干表面光滑的采样球，根据不同采样点的地势及当前风向风速信息、采样球的质量预估采样球在采样点的受力，该受力包括采样球在运动状态时的综合驱动力与综合阻力；在农地尚未耕作播种前向采样区域放置一个表面光滑的采样球，在放置采样球时赋予采样球一个初始速度V0，并且记录采样球初始位置；建立采样球位置随时间变化的理想函数关系R1；通过无人机对采样球跟踪拍摄并获取连拍图像输入到大数据服务器，计算采样球位置随时间的变化关系R2；计算R1与R2的差值并据此计算确定土壤数据。2.根据权利要求1所述的基于大数据的农业数据智能采集方法，其特征在于，建立采样球位置随时间变化的理想函数关系R1，具体的：假设采样球初始位置为坐标原点O，采样球初速度V0的方向为坐标轴正向，采样球所受到综合驱动力的大小与采样球的实时坐标点x到原点O距离的比例系数为k1，k1＞0，采样球所受到综合阻力的大小与采样球的实时坐标点x到原点O距离的比例系数为k2，k2＞0，则x”＝k1*x
‑
k2*x'，即，x”+k2*x'
‑
k1*x＝0；且时间t＝0时，x＝0，x'＝V0，则计算上述方程特征方程为r2+k2*r
‑
k1＝0，特征根分别为r1，r2＝(
‑
k2
±
(k22+4k1)
1/2
)*1/2；计算得，理想函数关系R1：x＝V0*(k22+4k1)
‑
1/2
*exp(((k22+4k1)
1/2
‑
k2)*(1/2)*t)*(1
‑
exp(
‑
t*(k22+4k1)

【专利技术属性】
技术研发人员：金升辉，
申请(专利权)人：吉林农业科技学院，
类型：发明
国别省市：