[發明專利]一種基于大數據技術的精準農業管理平臺及方法在審
| 申請號: | 201810647296.4 | 申請日: | 2018-06-22 |
| 公開(公告)號: | CN109003198A | 公開(公告)日: | 2018-12-14 |
| 發明(設計)人: | 肖曉飛 | 申請(專利權)人: | 肖曉飛 |
| 主分類號: | G06Q50/02 | 分類號: | G06Q50/02;G06F17/30 |
| 代理公司: | 威海科星專利事務所 37202 | 代理人: | 初姣姣 |
| 地址: | 264200*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 存儲平臺 人機交互設備 中心服務器 數據獲取 控制器 經傳輸網絡 傳輸網絡 管理平臺 精準農業 存儲器 大數據 運算器 農作物生長狀態 存儲方式 控制指令 生長環境 數據采集 數據采用 數據積累 數據平臺 土壤墑情 數據流 指令流 存儲 指令 輸出 | ||
1.一種基于大數據技術的精準農業管理平臺,其特征在于設有數據獲取端、存儲平臺、中心服務器、執行設備、人機交互設備和傳輸網絡;其中存儲平臺采用存儲器和云數據平臺相結合實現,存儲平臺經傳輸網絡接收由數據獲取端、中心服務器、執行設備以及人機交互設備輸出的數據流,中心服務器中設有運算器和用于產生控制指令的控制器,控制器經傳輸網絡實現對執行設備、人機交互設備、數據獲取端、運算器、存儲平臺以及傳輸網絡本身的控制,存儲平臺中的指令與數據采用同樣的存儲方式存儲在存儲平臺中的存儲器中,并通過指令流輸送給控制器;其中運算器中設有數據入口單元、數據來源識別單元、數據探索及預處理單元、數據挖掘引擎單元、結果與反饋單元、數據應用單元,其中所述數據入口單元分別設有實時檢測數據入口模塊、農業專家數據入口模塊,數據來源識別單元設有實時數據獲取模塊、專家數據獲取模塊、歷史數據獲取模塊,其中實時數據獲取模塊的輸入端與實時檢測數據入口模塊相連接,專家數據獲取模塊的輸入端與農業專家數據入口模塊相連接,數據探索及預處理單元中設有數據探索分析模塊、預處理模塊、數據倉庫,其中數據探索分析模塊接收數據來源識別單元輸出的數據,數據探索分析模塊的輸出端與預處理模塊相連接,預處理模塊中設有數據清洗模塊、缺失值處理模塊、數據變換模塊,預處理模塊的輸出端與數據倉庫相連接;數據挖掘引擎單元中設有建模樣本數據獲取模塊、待評估數據獲取模塊、模型訓練模塊、模型評價模塊、挖掘模型、自動評估模塊,其中建模樣本數據獲取模塊、待評估數據獲取模塊的輸入端與數據倉庫相連接,建模樣本數據獲取模塊的輸出端與模型訓練模塊相連接,模型訓練模塊與模型評價模塊相連接,模型評價模塊的輸出端與挖掘模型連接,挖掘模型輸出數據至自動評估模塊;所述結果與反饋單元中設有評估結果模塊,評估結果模塊輸出數據至數據來源識別單元中的歷史數據獲取模塊中存儲,評估結果模塊還輸出模型優化與重構數據至模型訓練模塊,評估結果模塊將命令數據輸出至數據應用單元,經數據應用單元輸出。
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據技術的精準農業管理平臺,其特征在于所述數據獲取端設有高光譜及多光譜攝像機、土壤濕度檢測模塊、PH檢測模塊、土壤養分檢測模塊、特殊氣體濃度監測模塊、光照檢測模塊、溫度檢測模塊、聲音檢測模塊、氣象數據獲取模塊、預留輸入模塊接口。
3.根據權利要求1所述的一種基于大數據技術的精準農業管理平臺,其特征在于所述人機交互設備設有預留接口、輸入及顯示設備、預處理及識別模塊,其中預留接口與外部傳輸網絡相連接,輸入及顯示機構與預處理及識別模塊相連接。
4.根據權利要求1所述的一種基于大數據技術的精準農業管理平臺,其特征在于所述執行設備包括液體精準投放平臺、驅鳥設備、防蟲設備、光照調節設備、濕度調節設備、溫度調節設備、氣體調節設備、其他執行設備以及預留執行設備接口。
5.一種基于大數據技術的精準農業管理方法,其特征在于包括以下內容:
步驟1:從各數據端獲取實時數據經實時監測數據入口輸入作為實時數據庫,專家數據則由農業專家數據入口輸入作為專家數據庫;
步驟2:對實時數據和部分專家數據樣本、部分歷史數據樣本進行數據探索分析,剔除不可能存在的錯誤數據,初步審視正常數據的特征,對數據進行預處理,包括數據清洗(剔除一些特殊數據,比如剔除沒有農作物耕種某一區域的數據)、缺失值處理(采用插值處理的方式,得到由于某些特殊原因沒有獲取的數據)和數據變換(雖然實時數據在一定程度上能反映農作物生長的某些需求,但要作為構建模型的樣本,特征不明顯,需要進行重新構造,基于數據變換,得到新的評價指標來表征農作生長環境和需求的所具有的規律)并放入數據倉庫,另一方面,將部分可以直接使用的專家數據、歷史數據直接放入數據倉庫;
步驟3:數據倉庫中的數據一部分成為建模樣本數據,用于模型訓練和模型評價,構建模型;另一部分成為待評價的數據,使用生成的模型進行自動評估;
步驟4:數據經過數據挖掘引擎的處理,經過反復的模型的優化與重構,最終生成評估結果;評估結果既可以被保存為歷史數據的,用于后續數據挖掘,又可以進行直接的數據應用。這些數據應用包括:生成控制指令,用于控制執行設備的運行,和其他模塊的控制;實時監測數據的各種報表,顯示;數據的追蹤,比如農作物一生需水量的數據的追蹤;預測結果,比如農作物病蟲害和雜草的預測;以及其他的應用;上述的數據會輸送到相應的接口,包括執行設備接口控制執行設備的運轉,顯示設備接口進行顯示和打印等,以及其他設備接口作為其他用途。
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