【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业数据管理，具体为一种基于人工智能的农业数据管理系统及方法。
技术介绍
1、人工智能是指一种模拟人类的智能技术和系统，可以使计算机系统能够执行需要人类智能的任务，如学习、推理、识别图像等一系列问题，使用人工智能在农业数据管理上，有以下几点好处：1、可以对数据进行分析和预测，人工智能通过对农业生产数据的分析，可以识别数据的变化趋势，从而对农作物生产情况、病虫害蔓延趋势等进行预测；2、提供智能的决策支持，基于农业数据的分析和预测结果，人工智能可以为农民提供智能的决策支持，从而帮助农民提高农业生产效率和经济效益；3、农业生产的自动化，人工智能可以应用在农业设备上，从而实现在农业生产上的自动化，包括自动驾驶拖拉机等。
2、在农业生产过程中，对农作物进行灌溉在保障农作物的生长和发展、从而提高农业生产效益、保障粮食安全上具有不要替代的作用，但是目前常见对农作物进行灌溉，通常只会采用某一种方式进行，并且灌溉设备也不会根据农作物状态进行智能调整，从而会导致经常出现不合理的灌溉，使得农业生产遭受不必要的损失。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的农业数据管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中存在的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的农业数据管理方法，方法包括：
3、步骤s100：构建农业管理云平台，获取农田内农作物的历史病害记录，获取农田内灌溉设备的历史灌溉记录，从历史病害记录中提取
4、步骤s200：从历史灌溉记录中，提取出农田的土壤理化性质的土壤数据，获取历史灌溉记录中农田内农作物的生长状态，分析历史灌溉记录中农田的土壤理化性质，对农作物生长状态影响程度，得到农田的土壤影响数据；
5、步骤s300：从历史灌溉记录中，提取出灌溉设备的设备控制参数的灌溉数据，并结合土壤理化性质对农作物的土壤影响数据，评估不同灌溉数据下的设备控制参数对农田内农作物的生长状态影响程度，得到农田的标记灌溉数据；
6、步骤s400：获取当前周期内农田内土壤状态数据和农作物状态数据，并结合农田的标记灌溉数据，对当前周期内农田中，灌溉设备的设备控制参数进行智能调整，对农田进行智能管理。
7、进一步的，步骤s100包括：
8、步骤s101：构建农业管理云平台，从灌溉设备的历史灌溉记录中，提取出灌溉设备开始对农田进行灌溉的时间点；
9、步骤s102：获取农作物中与灌溉相关的各种病害类型并进行汇集，得到农作物的灌溉病害集，从历史病害记录中提取出农作物的病害信息，并分析农作物的所属病害类型，当所属病害类型存在于灌溉病害集中，对历史病害记录进行标记，并记为灌溉历史病害记录；
10、步骤s103：从灌溉历史病害记录中，提取出农作物被检测出病害的时间点，当农作物被检测出病害的时间点，在相邻两个历史灌溉记录对应时间点之间的时段内，将相邻两个历史灌溉记录对应时间点靠前的历史灌溉记录，标记为与农作物病害相关的历史灌溉记录；
11、步骤s104：获取各个历史灌溉记录中，被标记为与农作物病害相关的历史灌溉记录并进行汇集，得到与农作物病害相关的历史灌溉记录集，并将未标记为与农作物病害相关的历史灌溉记录进行汇集，得到与农作物病害不相关的历史灌溉记录集。
12、进一步的，步骤s200包括：
13、步骤s201：获取历史灌溉记录中，灌溉设备对农田内农作物开始灌溉前，农田的土壤中各项土壤理化性质对应的数值，并记为第一土壤数值，获取历史灌溉记录中，灌溉设备对农田内农作物灌溉完毕后农田的土壤中，各项土壤理化性质对应的数值，并记为第二土壤数值，将历史灌溉记录中，各项土壤理化性质的第一土壤数值和第二土壤数值进行汇集，得到各项土壤理化性质的土壤数据；
14、步骤s202：对历史灌溉记录中农田内农作物的生长状态获取的具体过程包括，获取历史灌溉记录中，灌溉设备对农田内农作物开始灌溉前，农田内农作物的各项农作物生长指标对应的数值；
15、步骤s203：当两个历史灌溉记录中农田内农作物种类相同，但是农田的各项农作物生长指标不完全相同时，对两个历史灌溉记录中农田内农作物生长状态进行相似判定，其中，对第a个历史灌溉记录与第b个历史灌溉记录中，农田内农作物进行相似判定的具体过程包括，计算第a个历史灌溉记录与第b个历史灌溉记录中，农田的各项农作物生长指标的差异值，其中，第a个历史灌溉记录与第b个历史灌溉记录中，农田的第c项农作物生长指标的差异值，为第a个历史灌溉记录中，农田的第c项农作物生长指标对应的数值，为第b个历史灌溉记录中，农田的第c项农作物生长指标对应的数值；
16、步骤s204：计算第a个历史灌溉记录，与第b个历史灌溉记录的农作物差异值，其中，为第a个历史灌溉记录与第b个历史灌溉记录中，农作物的第i项农作物生长指标的差异值，j为第a个历史灌溉记录与第b个历史灌溉记录中，农作物的农作物生长指标的总项数；
17、步骤s205：当第a个历史灌溉记录，与第b个历史灌溉记录的农作物差异值，小于预设的农作物差异值阈值，判定第a个历史灌溉记录，与第b个历史灌溉记录农作物的生长状态相似；
18、上述预设农作物差异值阈值的获取，是获取由工作人员在农作物实验组中，判定为生长状态相似的同种类的农作物，然后再通过计算实验组中，农作物生长状态相似的同种类的农作物差异值的平均值，将平均值作为相同种类农作物的农作物差异值阈值；
19、步骤s206：获取农田中不含历史病害记录的历史灌溉记录集，对同一农作物种类的历史灌溉记录进行汇集，获取判定为农作物的生长状态相似的各个历史灌溉记录中，各项土壤理化性质的土壤数据，对各项土壤理化性质的土壤数据中的第二土壤数值取平均值，并记为各个历史灌溉记录中各项土壤理化性质的第二标记土壤数值，用各个历史灌溉记录中各项土壤理化性质的第二标记土壤数值，去替换各项土壤理化性质的土壤数据中的第二土壤数值，得到农作物的生长状态相似的各个历史灌溉记录的各项土壤理化性质的标记土壤数据；
20、步骤s207：对判定为农作物的生长状态相似的各个历史灌溉记录中，各项农作物生长指标对应数值取平均值，并作为农作物的各项农作物生长指标的标记农作物数值，将各个历史灌溉记录，记为各项农作物生长指标的标记农作物数值的所属历史灌溉记录；
21、步骤s208：获取各个农作物种类中，各项农作物生长指标的标记农作物数值的各项土壤理化性质的标记土壤数据，并对其进行记录汇集，得到农作物种类的农作物土壤影响数据，对农田内各个农作物种类的农作物的土壤影响数据进行获取并汇集，得到农田的土壤影响数据；
22、上述步骤对各个历史灌溉记录进行农作物的生长状态相似判定，是因为对于农作物在不同状态下，其对灌溉的需求是不同的，就本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的农业数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的农业数据管理方法，其特征在于，所述步骤S100包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的农业数据管理方法，其特征在于，所述步骤S200包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的农业数据管理方法，其特征在于，所述步骤S300包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的农业数据管理方法，其特征在于，所述步骤S400包括：
6.应用权利要求1-5中任意一项所述的一种基于人工智能的农业数据管理方法的农业数据管理系统，其特征在于，所述农业数据管理系统包括历史灌溉记录集模块、土壤影响数据模块、标记灌溉数据模块、智能管理模块；
7.根据权利要求6所述的农业数据管理系统，其特征在于，所述历史灌溉记录集模块包括灌溉历史病害记录单元、历史灌溉记录集单元；
8.根据权利要求6所述的农业数据管理系统，其特征在于，所述土壤影响数据模块包括农作物的生长状态相似单元、土壤影响数据单元；
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