一种农产品种植智能管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智慧农业技术领域，提供了一种农产品种植智能管理方法及系统，包括：依次根据气候数据

【技术实现步骤摘要】
一种农产品种植智能管理方法及系统


[0001]本专利技术属于智慧农业
，尤其涉及一种农产品种植智能管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术
。
[0003]现阶段，农业的种植主力依然是散户和大户，集约化生产仍存在短板，这就导致农民在选择种植农作物的阶段，尤其是，选择新的农作物的时候，往往会根据历史经验和简单地条件判断来进行种植，忽略了地区特色的种植模式和已经形成了区域优势或品牌打造，同时因市场信息的流通性较差，严重忽略了市场对于农业种植的导向性，轻则造成农业生产的大小年情况
、
重则影响这个农业产业的发展，给农民带来收入等各方面的损失，因此，亟需一种可以根据不同乡村特色
、
风土人情
、
人文资源以及气象环境等因素，结合当前农作物的特性以及乡村的特色，来智能推荐农产品的种植，包括种植周期
、
管理模式等
。
[0004]同时，现阶段农产品的销售问题也成为了制约农业发展的重大问题，虽然网络直播
、
助农带货等相关营销方式在如火如荼的进行，但是，其也存在着流量不固定
、
物流存在问题，农产品质量安全
、
无法形成大面积订单等的问题
。
为此，打造一种集农产品特色种植
、
农产品营销于一体的系统，完善农业全产业链的发展，做到产供销相结合，是助力农业农村发展，促进农民增收
、
安居乐业的重要一步
。
[0005]更重要的是，农产品种植的过程中，现有识别方法对病虫害识别的准确度较低，而且，无法给出防治方法
。

技术实现思路

[0006]为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种农产品种植智能管理方法及系统，依次根据气候数据
、
特色产业形成原因
、
特色作物和限制性因子，对农产品进行筛选，进行农产品种植的推荐，有利于实现农业资源的最大化利用；而且，通过形态识别
、
图谱识别和检索识别三种识别方法，可以极大地提升对病虫害识别的准确度，并结合推荐农产品的类型和种植过程中的农事操作，判断病虫害类型的发生概率和蔓延概率，给出恰当的防治方法，从而确保将损失降到最低程度
。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]本专利技术的第一个方面提供一种农产品种植智能管理方法，其包括：
[0009]获取区域内的气候数据
、
特色产业形成原因
、
特色作物和限制性因子；
[0010]依次根据气候数据
、
特色产业形成原因
、
特色作物和限制性因子，对农产品进行筛选，得到推荐农产品；
[0011]在所述推荐农产品种植的过程中，获取病虫害视频，通过神经网络识别病虫害特征，并基于病虫害特征判断病虫害类型；获取病虫害图片，与数据库的病虫害图片进行相似度对比，得到侵害程度；调取所述病虫害类型发生的条件，并结合所述推荐农产品的类型和
种植过程中的农事操作，判断所述病虫害类型的发生概率和蔓延概率；若发生概率和蔓延概率均超过阈值，则根据所述病虫害类型和所述侵害程度，给出防治方法
。
[0012]进一步地，所述对农产品进行筛选的依据还包括：农产品的生长周期
、
价格走势及供求数据
。
[0013]进一步地，还包括，在得到推荐农产品后，计算所述推荐农产品的预估产量
、
上市时间
、
预计投入和预计效益，并进行显示，以获取返回的是否符合预期的结果，对农产品进行进一步筛选
。
[0014]进一步地，还包括，在得到推荐农产品后，匹配耕地养地措施
、
播种时间
、
播种量和农事操作
。
[0015]进一步地，还包括，在所述推荐农产品采收后，获取采收量
、
价格走势及供求数据，判断是发布订单信息还是运往仓库储存
。
[0016]进一步地，还包括，获取区域所处的气候区，匹配得到所述区域内的气候数据
、
特色产业形成原因
、
特色作物和限制性因子
。
[0017]进一步地，还包括，在所述推荐农产品种植的过程中，获取所述推荐农产品的生长监测数据及栽培数据，生成溯源码
。
[0018]本专利技术的第二个方面提供一种农产品种植智能管理系统，其包括：
[0019]数据获取模块，其被配置为：获取区域内的气候数据
、
特色产业形成原因
、
特色作物和限制性因子；
[0020]筛选模块，其被配置为：依次根据气候数据
、
特色产业形成原因
、
特色作物和限制性因子，对农产品进行筛选，得到推荐农产品；
[0021]管理模块，其被配置为：在所述推荐农产品种植的过程中，获取病虫害视频，通过神经网络识别病虫害特征，并基于病虫害特征判断病虫害类型；获取病虫害图片，与数据库的病虫害图片进行相似度对比，得到侵害程度；调取所述病虫害类型发生的条件，并结合所述推荐农产品的类型和种植过程中的农事操作，判断所述病虫害类型的发生概率和蔓延概率；若发生概率和蔓延概率均超过阈值，则根据所述病虫害类型和所述侵害程度，给出防治方法
。
[0022]本专利技术的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的一种农产品种植智能管理方法中的步骤
。
[0023]本专利技术的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的一种农产品种植智能管理方法中的步骤
。
[0024]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0025]本专利技术依次根据气候数据
、
特色产业形成原因
、
特色作物和限制性因子，对农产品进行筛选，进行农产品种植的推荐，有利于实现农业资源的最大化利用，带动区域特色农业的进一步发展和农民的增收
。
[0026]本专利技术通过形态识别
、
图谱识别和检索识别三种识别方法，可以极大地提升对病虫害识别的准确度，并结合推荐农产品的类型和种植过程中的农事操作，判断病虫害类型的发生概率和蔓延概率，自动优化后续生育阶段的农事操作类型，给出恰当的防治方法，预估损害程度及补救办法，从而确保将损失降到最低程度
。
附图说明
[0027]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种农产品种植智能管理方法，其特征在于，包括：获取区域内的气候数据
、
特色产业形成原因
、
特色作物和限制性因子；依次根据气候数据
、
特色产业形成原因
、
特色作物和限制性因子，对农产品进行筛选，得到推荐农产品；在所述推荐农产品种植的过程中，获取病虫害视频，通过神经网络识别病虫害特征，并基于病虫害特征判断病虫害类型；获取病虫害图片，与数据库的病虫害图片进行相似度对比，得到侵害程度；调取所述病虫害类型发生的条件，并结合所述推荐农产品的类型和种植过程中的农事操作，判断所述病虫害类型的发生概率和蔓延概率；若发生概率和蔓延概率均超过阈值，则根据所述病虫害类型和所述侵害程度，给出防治方法
。2.
如权利要求1所述的一种农产品种植智能管理方法，其特征在于，所述对农产品进行筛选的依据还包括：农产品的生长周期
、
价格走势及供求数据
。3.
如权利要求1所述的一种农产品种植智能管理方法，其特征在于，还包括，在得到推荐农产品后，计算所述推荐农产品的预估产量
、
上市时间
、
预计投入和预计效益，并进行显示，以获取返回的是否符合预期的结果，对农产品进行进一步筛选
。4.
如权利要求1所述的一种农产品种植智能管理方法，其特征在于，还包括，在得到推荐农产品后，匹配耕地养地措施
、
播种时间
、
播种量和农事操作
。5.
如权利要求1所述的一种农产品种植智能管理方法，其特征在于，还包括，在所述推荐农产品采收后，获取采收量
、
价格走势及供求数据，判断是发布订单信息还是运往仓库储存
。6.
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张新宇，石秋发，王莹，纪丽萍，李川，刘晓通，庞程帅，夏荣，
申请(专利权)人：山东华丰数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：