一种多源农业数据的采集管理方法技术

本发明专利技术公开了一种多源农业数据的采集管理方法，涉及数字农业技术领域，生成生长阶段评估值，若生长阶段评估值高于预设的阶段阈值，发出提醒信息；建立作物环境条件数据集，分别建立水分评估值和土壤评估值；若作物处于非正常的状态，则依据判断结果为作物匹配对应的辅助策略，在作物当前处于正常状态时，关联生成作物的生长环境系数，并使用平滑指数模型对生长环境系数进行预测，并匹配出对应的辅助策略；对匹配出辅助策略进行验证，若该辅助策略可行则将其输出，若不可行则对其进行修正；使得改善策略对于不同生长阶段的作物均具有较强针对性，实现资源的精准投放，可以有效减少资源的浪费和滥用，充分保护了作物生长。充分保护了作物生长。充分保护了作物生长。

【技术实现步骤摘要】
一种多源农业数据的采集管理方法


[0001]本专利技术涉及数字农业
，具体为一种多源农业数据的采集管理方法。

技术介绍

[0002]农业是国民经济的基础，粮食、肉类、蔬菜、水果等食物和纺织用纤维等，除少数年份为调剂品种而有进口外，都来自本国农业。因此，农业的发展成了重中之重，随着科技的不断进步与发展，农业生产可通过多种方式获取相关数据，例如天气数据、土壤数据和作物生长等等相关数据，这些数据可极大的提升农业生产效率，尤其是提升种植业的产量和质量。
[0003]在申请公布号 CN 114385715 A的中国专利技术专利中，公开了多源农业数据的采集管理系统及方法，包括：数据传输模块，所述数据传输模块包括第一数据传输模块、第二数据传输模块；数据采集模块，用于获取各个数据采集终端采集的农业数据；数据导入模块，用于通过数据导入界面导入农业数据；通过数据管理界面展示所述农业数据、预处理后农业数据以及有效农业信息，并用于通过第二数据传输模块将所述农业数据、预处理后农业数据以及有效农业信息上传云平台。解决了目前智能农业的大数据不成熟，很难利用各种数据的问题。
[0004]以上公开的专利技术申请公开了数据采集和处理的方式，并将其用于农业生产，但是种植业对农业相关数据的传统使用方式大多不够精细，在作物处于生长状态下时，例如在缺水和缺肥时，通常都是依据经验来判断当前的水分或者肥料的缺乏程度，依据判断结果，来采取对应处理策略，以充分保障作物良好的生产状态。
[0005]但是，这种方式过多的依据经验，科学性有限，可能难以合理的利用肥料资源和水资源，资源投放做不到针对性，不但可能会造成资源浪费，还有可能影响农作物的产量和质量，同时，在作物生长的环境条件产生变化时，也难以及时的发出预警作用，导致管理人员难以及时给出有效的应对策略。
[0006]为此，本专利技术提供了一种多源农业数据的采集管理方法。

技术实现思路

[0007]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种多源农业数据的采集管理方法及系统，通过生成生长阶段评估值，若生长阶段评估值高于预设的阶段阈值，发出提醒信息；建立作物环境条件数据集，分别建立水分评估值和土壤评估值；若作物处于非正常的状态，则依据判断结果为作物匹配对应的辅助策略，在作物当前处于正常状态时，关联生成作物的生长环境系数，并使用平滑指数模型对生长环境系数进行预测，并匹配出对应的辅助策略；对匹配出辅助策略进行验证，若该辅助策略可行则将其输出，若不可行则对其进行修正；使得改善策略对于不同生长阶段的作物均具有较强针对性，实现资源的精准投放，可以有效减少资源的浪费和滥用，充分保护了作物生长，解决了
技术介绍
中的问题。
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
一种多源农业数据的采集管理方法，包括：步骤一、在作物处于生长状态时，采集作物的生长状态数据，并汇总为生长状态数据集，并由生长状态数据集生成生长阶段评估值Cev，若生长阶段评估值Cev高于预设的阶段阈值，发出提醒信息；所述生长状态数据集的建立方式如下：在作物处于生长状态时，确定作物的种植区域后，在种植区域内选择若干个检测点，以检测点的作物为检测对象，以图像识别的方式获取作物的叶片数量，在平均后获取叶片数目Ncl；在各个检测点处测量获取作物的作物高度及径粗，在平均后分别获取生长高度Cgh和径粗Cgt；汇总后，建立生长状态数据集；步骤二、接收提醒信息后，对作物的生长环境进行监测，汇总获取的若干种监测结果，并建立作物环境条件数据集；并由作物环境条件数据集内的参数分别建立水分评估值Sev和土壤评估值Tev，步骤三、依据水分评估值Sev和土壤评估值Tev的分布，判断作物当前的生长状态，若作物处于非正常的状态，则依据判断结果为作物匹配对应的辅助策略；所述辅助策略包括：灌溉策略、防涝策略及施肥策略；步骤四、在作物当前处于正常状态时，由水分评估值Sev及土壤评估值Tev关联生成作物的生长环境系数，并使用平滑指数模型对生长环境系数进行预测，获取预测值；依据该预测值的分布，发出预警信息并匹配出对应的辅助策略；步骤五、使用训练后的作物生长预测模型对匹配出辅助策略进行验证，若该辅助策略可行，则将其输出，若不可行，则对其进行修正，直至其可行时，将其输出；若难以通过修正获取可行的辅助策略，则发出报警信息。
[0009]进一步的，依据种植区域的位置及面积信息，建立至少覆盖种植区域的电子地图；在电子地图上等面积的将种植区域分割为若干个子区域，并分别进行编号；在子区域内的生长环境系数的两个预测值中的较低者低于预先设置的环境阈值时，将对应的子区域确定为待处理区域，并将待处理区域在电子地图上进行标记；获取各个待处理区域内的生长环境系数的最低预测值，以其低于环境阈值的比例作为处理优先级；使用训练后的路径规划模型，结合待处理区域的位置信息及处理优先级，规划出处理路径，将处理路径在电子地图上标注。
[0010]进一步的，所述作物的生长阶段评估值Cev获取方式如下：对作物的径粗Cgt、叶片数目Ncl和生长高度Cgh做无量纲处理，将各参数相关联，关联公式如下所示：；其中，系数的意义及取值为：为径粗系数，，为叶片系数，，为高度系数，，C为常数修正系数。
[0011]此时，预先设置阶段阈值，获取生长阶段评估值Cev后，若生长阶段评估值Cev高于阶段阈值，则发出提醒信息。
[0012]进一步的，所述环境条件数据集的建立方式如下：在获取种植区域的位置信息后，
通过公开渠道查询获取在作物生长周期内的日平均降雨量，生成降水量Pre，并获取当前的气温和土壤湿度，分别生成气温At及土壤湿度Sm；在各个检测点处分别选择若干个作物作为样本，采集各个样本的作物蒸情况，获取作物蒸腾量Ct；所述水分评估值Sev的生成方式如下：对降水量Pre、气温At、土壤湿度Sm和作物蒸腾量Ct做无量纲处理，将各参数相关联，关联公式如下所示：；其中，系数的意义及取值为：为降水量系数，，为气温系数，，为湿度系数，，为蒸腾量系数，，为常数修正系数。
[0013]进一步的，预先设置第一湿润阈值和第二湿润阈值，且第一湿润阈值低于第二湿润阈值；当水分评估值Sev低于第一湿润阈值时，判定作物处于缺水状态，在作物处于缺水状态下时，执行灌溉策略，当水分评估值Sev在第一湿润阈值与第二湿润阈值之间，判定作物处于正常状态，当水分评估值Sev高于第二湿润阈值时，判定作物处于受涝风险状态；在作物处于受涝风险状态下时，执行防涝策略。
[0014]进一步的，所述环境条件数据集内还包括如下：依据作物以往的生长数据确定该作物最适应的土壤pH值，以实际测量的土壤pH值与最适宜pH值的差值的绝对值作为土壤pH偏差值，土壤有机质含量通过测量土壤获得，生成土壤有机质含量Som；在获取土壤pH值时，也对土壤内微生物量进行检测，获取土壤内微生物的平均密度，生成微生物密度Snc。
[0015]进一步的，土壤评估值Tev的生成方式如下：对环境条件数据集内的土壤pH偏差值SpH、土壤有机质含量Som和微生物密度Snc做无量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源农业数据的采集管理方法，其特征在于，包括：步骤一、在作物处于生长状态时，采集作物的生长状态数据，并汇总为生长状态数据集，并由生长状态数据集生成生长阶段评估值Cev，若生长阶段评估值Cev高于预设的阶段阈值，发出提醒信息；所述生长状态数据集的建立方式如下：在作物处于生长状态时，确定作物的种植区域后，在种植区域内选择若干个检测点，以检测点的作物为检测对象，以图像识别的方式获取作物的叶片数量，在平均后获取叶片数目Ncl；在各个检测点处测量获取作物的作物高度及径粗，在平均后分别获取生长高度Cgh和径粗Cgt；汇总后建立生长状态数据集；步骤二、接收提醒信息后，对作物的生长环境进行监测，汇总获取的若干种监测结果，并建立作物环境条件数据集；并由作物环境条件数据集内的参数分别建立水分评估值Sev和土壤评估值Tev；步骤三、依据水分评估值Sev和土壤评估值Tev的分布，判断作物当前的生长状态，若作物处于非正常的状态，则依据判断结果为作物匹配对应的辅助策略；所述辅助策略包括：灌溉策略、防涝策略及施肥策略；步骤四、在作物当前处于正常状态时，由水分评估值Sev及土壤评估值Tev关联生成作物的生长环境系数，并使用平滑指数模型对生长环境系数进行预测，获取预测值；依据该预测值的分布，发出预警信息并匹配出对应的辅助策略；步骤五、使用训练后的作物生长预测模型对匹配的辅助策略进行验证，若该辅助策略可行，则将其输出，若不可行，则对其进行修正，直至其可行时，将其输出；若难以通过修正获取可行的辅助策略，则发出报警信息；依据种植区域的位置及面积信息，建立至少覆盖种植区域的电子地图；在电子地图上等面积的将种植区域分割为若干个子区域，并分别进行编号；在子区域内的生长环境系数的两个预测值中的较低者低于预先设置的环境阈值时，将对应的子区域确定为待处理区域，并将待处理区域在电子地图上进行标记；获取各个待处理区域内的生长环境系数的最低预测值，以其低于环境阈值的比例作为处理优先级；使用训练后的路径规划模型，结合待处理区域的位置信息及处理优先级，规划出处理路径，并将处理路径在电子地图上标注。2.根据权利要求1所述的一种多源农业数据的采集管理方法，其特征在于：所述环境条件数据集的建立方式如下：在获取种植区域的位置信息后，通过公开渠道查询获取在作物生长周期内的日平均降雨量，生成降水量Pre，并获取当前的气温和土壤湿度，分别生成气温At及土壤湿度Sm；在各个检测点处分别选择若干个作物作为样本，采集各个样本的作物蒸腾情况，获取作物蒸腾量Ct；所述水分评估值Sev的生成方式如下：对降水量Pre、气温At、土壤湿度Sm和作物蒸腾量Ct做无量纲处理，将各参数相关联，关联公式如下所示：；其中，系数的意义及取值为：为降水量系数，，为气温系数，，为湿度系数，，为蒸腾量系数，，
为常数修正系数。3.根据权利要求2所述的一种多源农业数据的采集管理方法，其特征在于：预先设置第一湿润阈值和第二湿润阈值，且第一湿润阈值低于第二湿润阈值；当水分评估值Sev低于第一湿润阈值时，判定作物处于缺水状态，在作物处于缺水状态下时，执行灌溉策略，当水分评估值Sev在第一湿润阈值与第二湿润阈值之...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘金娟，
申请(专利权)人：贵州中昂科技有限公司，
类型：发明
国别省市：