【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于烟草种植，尤其涉及智能烟草种植管理系统及方法。
技术介绍
1、目前，科学技术的不断发展，新型的种植业生产技术也随之快速的发展。在新兴的种植业技术中，对于烟草的种植中也融入了新型技术，但是目前的技术对于烟草的种植系统并没有很完善，还存在许多需要改进的技术实施。传统的烟草种植管理依赖于农户的经验和直观判断，使用基础的农业工具和技术进行种植、灌溉和病虫害防治。一些现代农业实践已经开始使用基本的智能农业技术，如简单的土壤湿度传感器和自动灌溉系统。虽然这些系统提高了农业的某些方面，但它们通常是孤立的解决方案，缺乏综合性和系统性。
2、为了更好的实现烟草智慧种苗，智慧水肥，智慧烟草保护、智慧农机和智慧监管的目的，有效的实现高效的烟草种植管理、监测和控制，提出一种智能烟草种植管理系统及方法是有必要的。
3、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
4、现有技术在烟草种植管理方面存在的主要问题包括缺乏精确性和系统性、资源使用效率低下、以及决策支持的不足。
5、目前对于烟草的种植系统并没有很完善，还存在许多需要改进的技术实施。
6、为了更好的实现烟草智慧种苗，智慧水肥，智慧烟草保护、智慧农机和智慧监管的目的，有效的实现高效的烟草种植管理、监测和控制，提出一种智能烟草种植管理系统及方法是有必要的。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了智能烟草种植管理系统及方法。
2、本专利技术是这样实现的，智
3、烟草种植大数据管理模块，包含机器学习算法和时间序列分析工具，其中机器学习算法采用决策树和聚类算法对病虫害模式和种植区域进行分析和分类，时间序列分析工具使用arima模型对烟草产量和种植周期进行预测，实现烟草种植数据的高效处理和准确分析；
4、智能感知模块，包含神经网络和回归分析算法，其中神经网络用于处理病虫害远程实时监测传感器收集的图像数据，并进行模式识别，回归分析算法对土壤质量与环境数据进行量化分析；
5、自动控制模块，应用遗传算法和模型预测控制算法，遗传算法优化水肥一体化控制，确定最佳水肥比例，模型预测控制算法用于土壤墒情及气象环境分析的自动化灌溉控制，根据预测模型调整灌溉策略；
6、决策管理模块，利用地理信息系统和环境模拟算法，其中gis进行数据的可视化和一体化管理，应用空间数据分析和地理统计学方法优化烟草种植的地理分布，环境模拟算法应用系统动力学模型，模拟和预测烟叶生长环境的变化，调整种植策略。
7、进一步，所述烟草种植大数据管理模块使用决策树算法对烟草病虫害的发生规律和影响因素进行模式识别和规则提取；同时，采用聚类算法如k均值或层次聚类，对烟草种植区域进行分群，以优化资源分配和提高管理效率；
8、所述烟草种植大数据管理模块运用时间序列分析工具中的arima模型，对烟草产量和种植周期进行预测，通过分析历史数据中的时间序列特征，预测烟草的生产趋势和周期性变化，辅助农户和管理者进行种植计划和市场策略的优化。
9、进一步，所述烟草种植大数据管理模块汇聚烟草种植环节中的烟草基地、田块、农户、物资、装备等基础资源数据，病虫害、土壤、墒情、气象、水肥等种植监控数据，烟草品种、产量、种植期等产业生产数据，通过地图、统计数据、柱形图、环形图、预警雷达等各种图表形象标示全域烟草种植总体态势和关键指标，实现全息数据多维展示、实时运行态势关键指杆监测预警；
10、智能感知模块包括对烟草种植信息的智能采集和前端感知监测；其中土壤质量与环境感知单元主要是基于对环境、土壤、病虫害、苗情、灾情等物联监控设备，对作物生长过程、生长环境进行全维度自动监测和科学预测；
11、智能感知核心设备单元主要是通过在农田、育苗温室部署病虫害远程实时监测传感器，获取烟草重大病虫害发生发展数据，通过自动化数据解析与分析,提供绿色防控决策方案，后端联通防治作业组织，实现监测预警至专业化防治。
12、进一步，所述智能感知模块利用深度学习中的卷积神经网络算法对病虫害远程实时监测传感器收集的图像数据进行处理和分析，通过cnn的层级结构识别和分类烟草病虫害的图像特征；
13、所述智能感知模块结合时间序列分析和机器学习算法，对不同来源和类型的感知数据进行综合分析和预测，提供关于作物生长状态和潜在风险的实时监控。
14、进一步，所述自动控制模块实现智慧种植的自动化、智能化控制；实现对水肥设备、灌溉设备、温室设备和监控设备进行远程控制，设置控制模型；
15、水肥智能一体化控制装备方法是根据烟草不同时期对水肥的需求规律，将作物最优水肥比输入到水肥一体机，在恰当的时间进行全自动智能化施肥；
16、土壤墒情及气象环境分析的自动化灌溉控制方法是通过自动气象站、土壤温湿度传感器等监测土壤水分温度等数据，根据作物需水模型再结合降雨预测等信息，智能调节灌溉时间和灌溉量；
17、植保无人机、农机联网与控制方法是智能农机基于数字烟草数据，通过农机资源总览、作业工况、作业轨迹规划及作业质量监控，实现所有接入农机的实时管理，实现作业核查、作业补贴发放、作业报酬领取和资源盘点。
18、进一步，所述决策管理模块中的资源数据管理单元是数字烟草资源管理以烟田资源数据成果为基础，建立针对烟田资源的管理系统，通过整合国土、林业、农业、环境、气象等多源数据信息，利用gis平台实现数据的可视化、一体化管理；
19、物联感知数据单元是通过传感器、高清摄像头采集空气温湿度、光照度等环境数据和烟叶生长状况，与烟叶生长模型进行对比，实时对烟叶生长环境进行远程、精准、智能、自动调控。
20、本专利技术还提供了一种智能烟草种植管理方法，其特征在于，所述智能烟草种植管理方法运用决策树算法对烟草病虫害的发生规律和影响因素进行分析，提取模式识别和规则；随后采用k均值聚类算法对种植区域进行分群，实现资源的优化分配。
21、进一步，所述智能烟草种植管理方法应用arima模型和多维数据分析，通过分析历史数据中的时间序列特征和多维因素，预测烟草的生产趋势和周期性变化，辅助进行种植计划和市场策略的优化。
22、进一步，所述智能烟草种植管理方法利用卷积神经网络处理和分析病虫害监测传感器收集的图像数据，实现病虫害的快速识别；其次，运用多元线性回归分析土壤和环境数据，确定影响作物生长的关键因素，预测作物生长状态。
23、进一步，所述智能烟草种植管理方法应用遗传算法确定最佳水肥比例和施肥计划；其次，利用模型预测控制技术，根据土壤和气象数据智能调整灌溉策略，优化水资源的利用确保作物的健康生长。
24、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本专利技术所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
25、第一、本专利技术通过结合决策树和卷积神经网络(cnn)等机器学习技术，显著提高了对病虫害的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能烟草种植管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能烟草种植管理系统，其特征在于，所述烟草种植大数据管理模块使用决策树算法对烟草病虫害的发生规律和影响因素进行模式识别和规则提取；同时，采用聚类算法如K均值或层次聚类，对烟草种植区域进行分群，以优化资源分配和提高管理效率；
3.根据权利要求1所述的智能烟草种植管理系统，其特征在于，所述烟草种植大数据管理模块汇聚烟草种植环节中的烟草基地、田块、农户、物资、装备等基础资源数据，病虫害、土壤、墒情、气象、水肥等种植监控数据，烟草品种、产量、种植期等产业生产数据，通过地图、统计数据、柱形图、环形图、预警雷达等各种图表形象标示全域烟草种植总体态势和关键指标，实现全息数据多维展示、实时运行态势关键指杆监测预警；
4.根据权利要求1所述的智能烟草种植管理系统，其特征在于，所述智能感知模块利用深度学习中的卷积神经网络算法对病虫害远程实时监测传感器收集的图像数据进行处理和分析，通过CNN的层级结构识别和分类烟草病虫害的图像特征；
5.根据权利要求1所述的智能烟草种植管理系统，其
6.根据权利要求1所述的智能烟草种植管理系统，其特征在于，所述决策管理模块中的资源数据管理单元是数字烟草资源管理以烟田资源数据成果为基础，建立针对烟田资源的管理系统，通过整合国土、林业、农业、环境、气象等多源数据信息，利用GIS平台实现数据的可视化、一体化管理；
7.一种智能烟草种植管理方法，其特征在于，所述智能烟草种植管理方法运用决策树算法对烟草病虫害的发生规律和影响因素进行分析，提取模式识别和规则；随后采用K均值聚类算法对种植区域进行分群，实现资源的优化分配。
8.一种智能烟草种植管理方法，其特征在于，所述智能烟草种植管理方法应用ARIMA模型和多维数据分析，通过分析历史数据中的时间序列特征和多维因素，预测烟草的生产趋势和周期性变化，辅助进行种植计划和市场策略的优化。
9.一种智能烟草种植管理方法，其特征在于，所述智能烟草种植管理方法利用卷积神经网络处理和分析病虫害监测传感器收集的图像数据，实现病虫害的快速识别；其次，运用多元线性回归分析土壤和环境数据，确定影响作物生长的关键因素，预测作物生长状态。
10.一种智能烟草种植管理方法，其特征在于，所述智能烟草种植管理方法应用遗传算法确定最佳水肥比例和施肥计划；其次，利用模型预测控制技术，根据土壤和气象数据智能调整灌溉策略，优化水资源的利用确保作物的健康生长。
...【技术特征摘要】
1.一种智能烟草种植管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能烟草种植管理系统，其特征在于，所述烟草种植大数据管理模块使用决策树算法对烟草病虫害的发生规律和影响因素进行模式识别和规则提取；同时，采用聚类算法如k均值或层次聚类，对烟草种植区域进行分群，以优化资源分配和提高管理效率；
3.根据权利要求1所述的智能烟草种植管理系统，其特征在于，所述烟草种植大数据管理模块汇聚烟草种植环节中的烟草基地、田块、农户、物资、装备等基础资源数据，病虫害、土壤、墒情、气象、水肥等种植监控数据，烟草品种、产量、种植期等产业生产数据，通过地图、统计数据、柱形图、环形图、预警雷达等各种图表形象标示全域烟草种植总体态势和关键指标，实现全息数据多维展示、实时运行态势关键指杆监测预警；
4.根据权利要求1所述的智能烟草种植管理系统，其特征在于，所述智能感知模块利用深度学习中的卷积神经网络算法对病虫害远程实时监测传感器收集的图像数据进行处理和分析，通过cnn的层级结构识别和分类烟草病虫害的图像特征；
5.根据权利要求1所述的智能烟草种植管理系统，其特征在于，所述自动控制模块实现智慧种植的自动化、智能化控制；实现对水肥设备、灌溉设备、温室设备和监控设备进行远程控制，设置控制模型；
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：张谊寒，李军营，顾华东，尹锦甫，邓涛，杨林明，刘天彦，
申请(专利权)人：云南省烟草农业科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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