【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能农业，尤其涉及自动化树苗病害预防方法及系统。
技术介绍
1、智能农业
涵盖了利用信息技术、物联网、大数据、人工智能等现代科技手段来提升农业生产效率、增强作物品质与健康、优化农业资源管理的各种应用。在智能农业中，技术的应用范围广泛，包括土壤分析、气候监测、作物健康评估、病虫害预测与控制、自动化灌溉、精准施肥等，技术的融合使用不仅提高了农业生产的精准度和可持续性，而且还能够在面对不可预测的环境变化时，保障农作物的稳定产出。智能农业通过收集和分析批量的农业数据，使得决策过程更加科学和精准，极大地减少了资源浪费，提升了农业生产的整体效率和效益。
2、其中，自动化树苗病害预防方法作为智能农业
的一个应用，旨在通过自动化技术识别和预防树苗遭受的病害，以保障树苗的健康成长和提高作物的最终产量。方法的核心目的是通过早期诊断和及时干预，减少病害对树苗的影响，从而规避未来潜在的大规模损失。通过实现病害的早期发现和预防，该方法旨在提高农业生产的可持续性，减少化学农药的使用，保护环境，同时提升农作物的质量和产量。该技术的应用不仅能够有效地提升农业生产效率，而且还能够帮助农业从业者更好地管理作物健康，实现精准农业的目标。
3、传统自动化树苗病害预防方法在环境监测、数据处理和病害预防方面存在明显不足，传统环境监测依赖于人工定期检查，不仅耗时耗力，而且难以做到实时监控，导致无法及时响应环境变化，增加了病害发生的风险，缺乏有效的数据流管理和实时事件处理技术，使得收集到的数据无法快速处理和分析，延迟了对异常情
技术实现思路
1、本申请通过提供了自动化树苗病害预防方法及系统，解决了传统自动化树苗病害预防方法在环境监测、数据处理和病害预防方面存在明显不足，传统环境监测依赖于人工定期检查，不仅耗时耗力，而且难以做到实时监控，导致无法及时响应环境变化，增加了病害发生的风险，缺乏有效的数据流管理和实时事件处理技术，使得收集到的数据无法快速处理和分析，延迟了对异常情况的预警和响应，传统方法在病害风险评估和预防措施的决策上多依赖经验判断，缺乏精确的数据支持和分析工具，导致预防措施不够精准有效，资源分配存在浪费的问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了自动化树苗病害预防方法及系统。
3、本申请提供了自动化树苗病害预防方法，其中，所述方法包括：
4、s1：基于树苗生长环境，采用环境监测技术，通过温度、湿度和光照强度传感器实时监控树苗周围的环境条件，利用无线传输技术包括zigbee将收集的数据发送到中央数据库，生成中央环境数据集；
5、s2：基于所述中央环境数据集，采用流数据处理技术，使用apache kafka进行吞吐量的数据流管理，结合事件处理技术包括esper，对接收到的数据流进行实时分析，通过识别数据模式变化记录环境异常，生成环境异常结果；
6、s3：基于所述环境异常结果，采用机器学习算法，分析异常结果中的数据，对树苗潜在的病害风险进行评级，通过学习历史数据模式与实时异常模式的关联性，评估未来时间段内的病害发生的概率，生成病害风险评级结果；
7、s4：基于所述病害风险评级结果，采用决策支持技术，结合专家知识和规则引擎技术包括drools，对病害风险进行逻辑分析和规则匹配，制定病害预防措施，通过决策逻辑确定最优预防策略，生成预防措施方案；
8、s5：基于所述预防措施方案，采用simplex线性规划算法，对资源进行优化分配，通过数学建模和求解过程，对预防方案的需求计算最优资源分配比例，生成优化后的资源分配计划；
9、s6：基于所述优化后的资源分配计划，采用物联网控制技术，使用mqtt协议，对农业机械进行指令下发和控制，实时监控预防措施的执行情况，通过检测设备和监控摄像头收集执行过程中的反馈数据，生成实时监控结果；
10、s7：基于所述实时监控结果，采用时间序列分析技术，分析监控结果数据，评估预防措施的效果，通过对比实施的环境和病害状况变化，调整预防策略，优化未来时间段内的病害预防效果，生成效果评估与策略调整方案。
11、优选的，所述中央环境数据集包括温度数值、湿度百分比、光照强度计量的参数，所述环境异常结果具体指识别的温度异常波动、湿度异常变化、光照强度不符合生长标准的异常情况，所述病害风险评级结果包括病害发生的概率评分、影响程度预测、潜在影响范围等级，所述预防措施方案包括化学防治方案、生物防治策略、栽培管理调整方案的预防措施，所述优化后的资源分配计划具体指化肥使用量、灌溉水分配比例、人力资源分配的最优配置，所述实时监控结果包括防治措施执行状态、设备工作状况记录、防治效果初步反馈的数据，所述效果评估与策略调整方案具体指效果评估调整的防治策略、资源配置方案、未来时间段内的预防计划。
12、优选的，基于树苗生长环境，采用环境监测技术，通过温度、湿度和光照强度传感器实时监控树苗周围的环境条件，利用无线传输技术包括zigbee将收集的数据发送到中央数据库，生成中央环境数据集的步骤，还包括：
13、s101：基于树苗生长环境，采用模拟数字转换算法，通过模拟信号转换为数字信号的方式执行数据采集，利用zigbee技术进行数据传输，设置通信频率为2.4ghz，网络拓扑为星形拓扑，进行数据的无线传送，生成环境原始数据集；
14、s102：基于所述环境原始数据集，采用数据标准化处理方法，通过python pandas库的dataframe.apply函数，结合numpy库的numpy.log函数对数据进行转换，通过对数转换的方式减小数据量纲影响，将处理后数据通过zigbee技术上传至中央数据库，生成环境标准数据集；
15、s103：基于所述环境标准数据集，使用sql插入命令，通过jdbc连接中央数据库，执行数据插入操作，通过insert into语句将数据标准化处理后的结果插入至中央数据库表中，使用primary key索引提升数据检索效率，生成中央环境数据集。
16、优选的，基于所述中央环境数据集，采用流数据处理技术，使用apache kafka进行吞吐量的数据流管理，结合事件处理技术包括esper，对接收到的数据流进行实时分析，通过识别数据模式变化记录环境异常，生成环境异常结果的步骤，还包括：
17、s201：基于所述中央环境数据集，配置apache kafka进行数据流接收和管理，设置主题为环境监测，副本因子为1，分区数为3，利用apache kafka的生产者api将数据发布到指定主题，消费者api从主题订阅数据，进行吞吐量的数据流管理，生成环境数据流；
18、s202：基于所述环境数据流，应用esper事件处理引擎进行实时分析，通过定义epl语句识别温度、湿度和光照强度的异常模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.自动化树苗病害预防方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，所述中央环境数据集包括温度数值、湿度百分比、光照强度计量的参数，所述环境异常结果具体指识别的温度异常波动、湿度异常变化、光照强度不符合生长标准的异常情况，所述病害风险评级结果包括病害发生的概率评分、影响程度预测、潜在影响范围等级，所述预防措施方案包括化学防治方案、生物防治策略、栽培管理调整方案的预防措施，所述优化后的资源分配计划具体指化肥使用量、灌溉水分配比例、人力资源分配的最优配置，所述实时监控结果包括防治措施执行状态、设备工作状况记录、防治效果初步反馈的数据，所述效果评估与策略调整方案具体指效果评估调整的防治策略、资源配置方案、未来时间段内的预防计划。
3.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，基于树苗生长环境，采用环境监测技术，通过温度、湿度和光照强度传感器实时监控树苗周围的环境条件，利用无线传输技术包括ZigBee将收集的数据发送到中央数据库，生成中央环境数据集的步骤，还包括：
4.根据权利要求1所述的自
5.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，基于所述环境异常结果，采用机器学习算法，分析异常结果中的数据，对树苗潜在的病害风险进行评级，通过学习历史数据模式与实时异常模式的关联性，评估未来时间段内的病害发生的概率，生成病害风险评级结果的步骤，还包括：
6.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，基于所述病害风险评级结果，采用决策支持技术，结合专家知识和规则引擎技术包括Drools，对病害风险进行逻辑分析和规则匹配，制定病害预防措施，通过决策逻辑确定最优预防策略，生成预防措施方案的步骤，还包括：
7.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，基于所述预防措施方案，采用Simplex线性规划算法，对资源进行优化分配，通过数学建模和求解过程，对预防方案的需求计算最优资源分配比例，生成优化后的资源分配计划的步骤，还包括：
8.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，基于所述优化后的资源分配计划，采用物联网控制技术，使用MQTT协议，对农业机械进行指令下发和控制，实时监控预防措施的执行情况，通过检测设备和监控摄像头收集执行过程中的反馈数据，生成实时监控结果的步骤，还包括：
9.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，基于所述实时监控结果，采用时间序列分析技术，分析监控结果数据，评估预防措施的效果，通过对比实施的环境和病害状况变化，调整预防策略，优化未来时间段内的病害预防效果，生成效果评估与策略调整方案的步骤，还包括：
10.自动化树苗病害预防系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的自动化树苗病害预防方法执行，所述系统包括环境感知模块、数据汇集模块、实时数据处理模块、异常识别模块、风险评估模块、策略制定模块、资源配置模块、控制执行反馈模块；
...【技术特征摘要】
1.自动化树苗病害预防方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，所述中央环境数据集包括温度数值、湿度百分比、光照强度计量的参数，所述环境异常结果具体指识别的温度异常波动、湿度异常变化、光照强度不符合生长标准的异常情况，所述病害风险评级结果包括病害发生的概率评分、影响程度预测、潜在影响范围等级，所述预防措施方案包括化学防治方案、生物防治策略、栽培管理调整方案的预防措施，所述优化后的资源分配计划具体指化肥使用量、灌溉水分配比例、人力资源分配的最优配置，所述实时监控结果包括防治措施执行状态、设备工作状况记录、防治效果初步反馈的数据，所述效果评估与策略调整方案具体指效果评估调整的防治策略、资源配置方案、未来时间段内的预防计划。
3.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，基于树苗生长环境，采用环境监测技术，通过温度、湿度和光照强度传感器实时监控树苗周围的环境条件，利用无线传输技术包括zigbee将收集的数据发送到中央数据库，生成中央环境数据集的步骤，还包括：
4.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，基于所述中央环境数据集，采用流数据处理技术，使用apache kafka进行吞吐量的数据流管理，结合事件处理技术包括esper，对接收到的数据流进行实时分析，通过识别数据模式变化记录环境异常，生成环境异常结果的步骤，还包括：
5.根据权利要求1所述的自动化树苗病害预防方法，其特征在于，基于所述环境异常结果，采用机器学习算法，分析异常结果中的数据，对树苗潜在的病害风险进行评级，通过学习历史数...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟利香，李超，赵利国，张兰兰，
申请(专利权)人：北镇市幸福庄农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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