【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于环境监测，尤其涉及一种智能化葡萄种植环境监测系统。
技术介绍
1、葡萄栽培技术是一门专门研究葡萄和生产葡萄的学科，内容包含所有在葡萄园中所进行的园艺工作，为园艺学的一个分支。葡萄栽培的工作内容为育苗、选地种植、灌溉、施肥、葡萄冠层管理、冬季剪定、病虫害防治、观察果实的发育情况以及其中的酒品特色等，并决定采收时机，葡萄栽培技术主要包括整枝技术、肥水技术、花果技术和病虫害防治技术。在现在的生产过程中只能依靠经验、目测对葡萄园进行管理作业，但所得数据不准确或错误，同时空气温湿度、光照强度、土壤温湿度等数据还是依靠单一的检测设置逐一检测，很难对采集数据进行统计。
2、在现有的葡萄栽培技术中，确实存在一些缺陷和问题，主要包括以下几个方面：
3、1.依赖经验：现有的葡萄栽培技术在很大程度上依赖个人的经验和判断，而这种方式存在很大的不确定性和误差。例如，决定葡萄的采收时机，经验法并不能准确预测葡萄的糖度、色泽和风味。这会影响葡萄的质量和最终产出的葡萄酒的品质。
4、2.数据采集和处理不准确：在现有的生产过程中，对葡萄园进行管理作业的数据通常是依靠目测或者单一的检测设备获得的，这些数据的准确性和全面性有限。例如，空气温湿度、光照强度、土壤温湿度等数据只能通过单一的检测设备逐一检测，不能全面、实时、准确地获取这些信息。
5、3.缺乏自动化管理：当前的葡萄园管理主要依靠人工进行，例如施肥、灌溉、剪枝等工作，这既耗费大量的人力物力，也增加了管理的难度。同时，人工管理也存在操作误差，会影响到
6、4.病虫害防治不及时：病虫害的发生和发展往往是在短时间内快速进行的，现有的技术无法及时发现和有效防治，导致病虫害的蔓延，给葡萄的生长带来影响。
7、急需解决的技术问题包括：
8、1.数据采集和处理的准确性：急需开发新的传感器和检测设备，可以实时、准确地获取葡萄园的各种数据。
9、2.自动化管理：需要研发新的自动化设备和系统，可以自动进行施肥、灌溉、剪枝等工作，减少人工干预，提高管理效率。
10、3.智能预警系统：需要开发智能预警系统，可以实时监控葡萄园的各种数据，及时发现异常，预防病虫害的发生。
11、4.精准农业：利用大数据、物联网等技术，进行精准管理和精准农业，以提高葡萄的质量和产量。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种智能化葡萄种植环境监测系统。
2、本专利技术是这样实现的，一种智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，该系统具体包括：
3、数据采集模块，用于采集各种环境参数；
4、信号增强模块，与数据采集模块连接，用于对电信号进行增强；
5、信号转换模块，与信号增强模块连接，用于将电信号转换为数据信号；
6、数据分析模块，与信号转换模块连接，用于依据采集到的各组数据构建并调整相对应的环境模型，并进行分析预测；
7、预警模块，与数据分析模块连接，当数据分析模块分析预测的结果超过所设置的阈值时，进行预警；
8、调节优化模块，与数据分析模块连接，用于依据预测结果对种植方案进行调整模拟。
9、进一步，所述环境参数具体包括：光照、温度、湿度、土壤水分以及养分含量等。
10、进一步，所述信号增强模块对电信号进行增强具体包括：
11、利用hurst指数的时间函数建立离散时间序列的非规则指标；
12、将所述自适应滤波器的参数利用代价函数迭代计算，计算公式如下：
13、jw＝cw+λhw；
14、
15、其中，jw为代价函数，cw为收敛指标，λ为拉格朗日乘子，hw为不规则性指标，n为时间序数，w(n)为所述自适应滤波器的参数矩阵，μ为迭代步长，e(n)为误差信号，h(n)为所述延时模块的输出信号矩阵，g(n)为所述自适应滤波器输出信号，i1、i2为间隔序数；
16、自适应滤波器在调整后的参数下，输出去噪后的目标信号；
17、将经过信号增强处理后得到的回拨信号数据进行叠加，经过耦合后，输入至信号转换模块。
18、进一步，所述数据分析模块，依据采集到的各组数据构建并调整相对应的环境模型，并进行分析预测具体包括：
19、步骤(1)：数据分析模块将数据采集模块获取的光照强度、温湿度以及土壤水分及养分含量分别整合归纳为光照数据集、温湿度数据集以及土壤数据集；
20、步骤(2)：对各组数据集中的数据通过独立编码器进行符值转换处理，之后对处理完成的各组数据进行归一化计算，再对归一化后的各组数据数据进行特征降维，将三组数据数据分别分为验证集、测试集以及训练集；
21、步骤(3)：分别使用各组验证集中的数据重复多次对环境模型精度进行验证，并统计各测试集中数据均方根误差，同时对每组数据都进行一次预测，并将预测结果最好的数据作为最优参数输出；
22、步骤(4)：依据最优参数对各训练集进行标准化处理生成对应训练样本，之后将训练样本输送到环境模型中，并采用长期迭代法对该环境模型进行实时优化，并计算该环境模型运行损失值以进行准确率、检出率以及误报率分析。
23、进一步，步骤(2)中所述归一化计算具体运算公式如下：
24、
25、式中，xnew代表归一化后的数据，xmin代表特征数据的最小值，xmax代表特征数据的最大值，x代表各组采集信息的特征数据；
26、步骤(4)中所述损失值具体计算公式如下：
27、fl(pi)＝-α(1-pi)γlog(pi)
28、式中，pi代表预测值，α代表权重因子，γ代表聚焦参数。
29、进一步，所述数据分析模块进行分析预测具体包括：
30、实时将环境模型中的光照强度、温湿度以及土壤水分及养分含量与规定参数阈值进行比较，若存在某一数值低于相对应阈值，则对相关种植物进行生长预测。
31、进一步，所述调节优化模块调整模拟具体步骤如下：
32、第一步：调节优化模块接收环境分析模块生成的各组预测结果，之后构建卷积神经网络，同时将过往种植方案以及各组预测结果导入该卷积神经网络中；
33、第二步：卷积神经网络依据各组预测结果对种植方案中存在缺陷的部分进行标记，同时从相关农业数据库中抓取相关优化方案，并通过迭代训练形成最优种植参数，并依据生成的最优种植参数对该种植方案进行优化；
34、第三步：调节优化模块依据各组种植图片中的害虫位置生成该该害虫实际位置坐标，并将其反馈至距离最近且空闲的工作人员，并提示该工作人员进行除虫处理，同时将相关除虫方案发送至移动设备上以供工作人员查看参考。
35、本专利技术另一目的在于提供一种实施所述智能化葡萄种植环境监测系统的智能化葡萄种植环境监测方法，该方法包括：
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【技术保护点】
1.一种智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，该系统具体包括：
2.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，信号增强模块具体实现方法为：
3.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，所述信号增强模块对电信号进行增强具体包括：
4.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，所述数据分析模块，依据采集到的各组数据构建并调整相对应的环境模型，并进行分析预测具体包括：
5.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，数据分析模块具体实现方法为：
6.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，所述数据分析模块进行分析预测具体包括：
7.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，所述调节优化模块调整模拟具体步骤如下：
8.一种实施如权利要求1-7任意一项所述智能化葡萄种植环境监测系统的智能化葡萄种植环境监测方法，其特征在于，该方法包括：
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时
10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求8所述智能化葡萄种植环境监测系统。
...【技术特征摘要】
1.一种智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，该系统具体包括：
2.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，信号增强模块具体实现方法为：
3.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，所述信号增强模块对电信号进行增强具体包括：
4.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，所述数据分析模块，依据采集到的各组数据构建并调整相对应的环境模型，并进行分析预测具体包括：
5.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监测系统，其特征在于，数据分析模块具体实现方法为：
6.如权利要求1所述智能化葡萄种植环境监...
【专利技术属性】
技术研发人员：张丹，钟坤，李家文，蒋振华，覃秀顺，周艳霞，秦忠明，张海平，李顺辉，
申请(专利权)人：桂林市农业科学研究中心，
类型：发明
国别省市：
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