【技术实现步骤摘要】
本申请涉及云计算，尤其涉及基于云计算平台的树木生长智能监测系统。
技术介绍
1、随着云计算平台的快速发展，基于云计算平台的树木生长智能监测系统利用云计算平台的高性能和灵活性，通过传感器和数据分析算法实现对树木生长状态的实时监测和分析。采用高质量的传感器确保对树木的直径、高度、叶面积指数、光合作用速率和蒸腾速率进行准确测量，高速的云计算平台可以提供快速稳定的数据传输通道，确保传感器数据能够及时传输到云端，通过采用先进的数据分析和机器学习算法，可以对监测数据进行准确的分析和生长预测，提供更精确的树木生长状态评估，云计算平台提供的大规模存储能力存储大量的监测数据，以便后续的数据分析和历史数据查询。本专利以解决传统方法在准确性、可靠性和安全性的局限性，实现更高效可靠的基于云计算平台的树木生长智能监测系统，为树木监测和管理提供更有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提供基于云计算平台的树木生长智能监测系统。
2、本专利技术的主要目的在于提供一种创新的方法，涉及基于云计算平台的树木生长智能监测系统，旨在提供一种准确、可靠、安全的智能监测系统，该系统包括以下模块：数据采集模块、数据传输模块、数据存储模块、机器算法模块、数据分析和处理模块、可视化界面模块和数据库，具体使用传感器连接google cloud platform云计算平台进行树木数据的采集和传输，并使用深度学习算法，具体使用cnn模型，在cnn模型中使用并行化的rmsprop优化算法对数据进行分析和生长
3、本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供基于云计算平台的树木生长智能监测系统，包括数据采集模块、数据传输模块、数据存储模块、机器算法模块、数据分析和处理模块、可视化界面模块和数据库，所述基于云计算平台的树木生长智能监测系统采用云计算的方法对树木生长进行智能检测，所述方法包括以下步骤：
4、步骤s1：在树木周围安装传感器，数据采集模块通过传感器准确的采集树木的数据，数据包括直径、高度、叶面积指数、光合作用速率、蒸腾速率、土壤湿度、温度、养分含量和时间点；
5、步骤s2：传感器通过无线网络连接google cloud platform云计算平台；
6、步骤s3：数据传输模块将传感器采集的数据通过google cloud platform云计算平台进行传输；
7、步骤s4：数据存储模块将采集的数据储存在google cloud platform云计算平台的云端；
8、步骤s5：机器算法模块对深度学习算法中的cnn模型进行训练和测试，数据分析和处理模块采用训练和测试完成的cnn模型对数据进行分析和生长预测，得到分析和生长预测结果，数据分析和处理模块将分析和生长预测结果传输至数据库；
9、步骤s6：可视化界面模块将分析和生长预测结果展示给用户；
10、步骤s7：定期维护和更新基于云计算平台的树木生长智能监测系统，根据需求不断进行优化和改进。
11、进一步的，在步骤s2中，传感器通过无线网络连接google cloud platform云计算平台的具体方法包括以下步骤：
12、步骤s21:将传感器连接到可用的无线网络；
13、步骤s22:在google cloud platform的控制台上创建一个新的项目,启用cloudiot core服务；
14、步骤s23:在cloud iot core服务中，创建一个设备注册表；
15、步骤s24:在设备注册表中注册传感器设备；
16、步骤s25:为传感器设备配置使用公钥认证方式；
17、步骤s26:使用http设备通信协议；
18、步骤s27:使用传感器设备id和认证方式将传感器连接到cloud iot core服务。
19、进一步的，在步骤s4中，数据存储模块将采集的数据储存在google cloudplatform云计算平台的云端的具体方法包括以下步骤：
20、步骤s41:在google cloud platform的控制台上，打开cloud storage服务，并创建一个新的用于存储和管理数据的存储桶；
21、步骤s42:在存储桶设置中，定义存储桶的访问权限为公共或私有；
22、步骤s43:使用google cloud platform提供的gsutil命令行工具将采集的数据上传到存储桶中；
23、步骤s44:使用cloud storage提供的加密功能，以确保数据在传输和存储过程中的安全；
24、步骤s45:使用cloud storage的api进行数据的读取、写入和删除操作。
25、进一步的，步骤s5中，机器算法模块对深度学习算法中的cnn模型进行训练和测试包括以下步骤：
26、步骤s51:定义一个用于训练和测试的数据集，包括传感器采集到所有数据和时间点；
27、步骤s52：对数据集中的所有数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和特征标准化；
28、步骤s53：将进行预处理后的数据集划分为训练集和测试集，将85%的数据用于训练集，将15%的数据用于测试集；
29、步骤s54：构建cnn模型；
30、步骤s55：使用训练集对cnn模型进行训练，在训练过程中，cnn模型学习树木生长数据的模式和规律，并且在训练过程中使用并行化的rmsprop优化算法；
31、步骤s56：使用测试集对cnn模型进行验证，得到验证结果，对测试集中的数据进行生长预测；
32、步骤s57：根据验证结果，对cnn模型进行调优，包括调整cnn模型的超参数、使用正则化技术；
33、步骤s58：对树木的生长进行生长预测，给定需要生长预测的树木信息和环境因素，cnn模型输出预测的树木生长情况。
34、进一步的，在步骤s55中，在训练过程中使用并行化的rmsprop优化算法的具体方法包括以下步骤：
35、步骤s551：将每个数据w初始化为一个较小的随机值，并初始化一个累积平方梯度变量s，初始值为0；
36、步骤s552：对于每个训练样本(x,y)，通过前向传播计算损失函数关于数据w的梯度dw，使用分布式计算来同时计算不同数据的梯度；
37、步骤s553：更新累积平方梯度变量s，使用指数加权平均的方式计算：
38、；
39、其中，β是一个衰减率，取0.9；
40、步骤s554：根据更新规则：
41、；
42、其中，α是学习率，ε的范围为（0，1）；
43、步骤s555：重复步骤s552至s554，直到达到最大迭代次数；
44、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于云计算平台的树木生长智能监测系统，包括数据采集模块、数据传输模块、数据存储模块、机器算法模块、数据分析和处理模块、可视化界面模块和数据库，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的基于云计算平台的树木生长智能监测系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于云计算平台的树木生长智能监测系统，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的基于云计算平台的树木生长智能监测系统，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于云计算平台的树木生长智能监测系统，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的基于云计算平台的树木生长智能监测系统，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的基于云计算平台的树木生长智能监测系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.基于云计算平台的树木生长智能监测系统，包括数据采集模块、数据传输模块、数据存储模块、机器算法模块、数据分析和处理模块、可视化界面模块和数据库，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的基于云计算平台的树木生长智能监测系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于云计算平台的树木生长智能监测系统，其特征在于：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：邹俊亮，张萍萍，
申请(专利权)人：中国科学院地球环境研究所，
类型：发明
国别省市：
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