[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

本發明涉及一種基于大數據技術的精準農業管理平臺及方法，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；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；本發明可以實現對農作物生長狀態，生長環境，土壤墑情等的數據采集，為后續提供充足的數據積累。

技術領域：

本發明涉及智能化農業設備技術領域，尤其是一種基于大數據技術的精準農業管理平臺及方法。

背景技術：

目前，農業，林業，花園看護等涉及植物種植的行業(在后文中為了敘述的簡單，僅使用“農業”作為典型的例子)的生產中主要存在以下問題：(1)依賴經驗嚴重：管理者依據自身對農業的經驗實施對農田的管理，因此，管理水平強烈依賴于每個管理者的經驗。且由于每個人知識水平的限制，很難實現全面，高效的管理。(2)無量化指標：很難實現實時的檢測，很難實現對農作物生長環境和農作物需求進行精確的分析。(3)無差異化管理：一個管理單元進行無差異化管理。而實際在一個管理單元內(特別是大塊土地作為一個管理單元時)，每一小區域內植物生長環境，土壤的肥力、濕度等差異很大，且每株植物之間都有所差異。無差異管理會造成植物需求與人類的干預(給予)不均衡，無法發揮植物最大的生長潛力，無法實現高的經濟效益和生態效益。(4)浪費資源，污染環境：由于管理者知識水平的限制，以及缺少對農作物需求的量化能力，無法科學的合理的使用肥料，農藥等，非常容易造成錯誤和過量的使用它們，既不能保證農作物的健康生長，又造成資源浪費和環境污染。(5)實施精度低：在實施施肥，噴藥等操作時，人工方式會導致實施精度低，不僅表現在無法準確的調制出所需的肥料比例和藥物比例，還表現在無法均勻，高效和準確的實施或噴灑在農作物上。(6)無預測能力：主要采用“補救”方式，比如出現病蟲害后噴灑農藥，而無法實現對農作物生長化境，疾病，病蟲害等的預警和防止。(7)效率低下，費時費力：目前這些行業大量依靠人力和智能化程度低的機械，造成生產效率低下，費時費力。

總之，目前的農作物栽培的行業的自動化，精準化程度極低。

隨著科技的進步，精準農業給現代農業帶來了希望。精準農業是基于傳感器技術、物聯網技術、自動控制技術，實現對農作物生長化境的全面檢測，對農作物需求的準確分析，并通過精確的播種、施肥、灌溉、管理和收獲，實現農業的高效、可持續發展。目前，精準農業的重點難點集中在三個方面：一、無法全面、高效、實時的監測：目前，植物生長的環境因素的數據獲取困難，一方面，現有的農田環境監測系統的沒有形成清晰的體系，拓展性差；另一方面，檢測模塊的類別有限，實時監控困難，獲取的數據量有限。二、制定決策模型困難：(1)由于植物生長需求(產量)很難估計準確，而產量和植物生長各環境因素(包括溫度，濕度，土壤養分及其他因素)之間呈復雜的非線性關系，現有的精準農業方案面臨制定決策模型困難的窘境。(2)隨著可檢測數據量的增加，數據分析難度急劇增加，決策模型的制定愈發困難。(3)現有的決策制定模型多采用預先設置的方式，模型長期不變，無自主學習能力。但隨著應用環境的變化，數據的積累，決策模型應具有優化和重構功能。三、決策執行困難：

(1)目前，精準農業平臺多只集中于環境監測，人工分析，然后人工執行后續的管理等操作。由于人為的參與，造成耗時耗力，效率低下，且由于主觀因素影響，導致實施決策時誤差很大。(2)少數的精準農業平臺可以實現灌溉(滴灌)等較復雜的功能，但一方面，可執行的操作非常少，功能單一；另一方面，精準化程度低，比如采用大面積噴灌的方式，無差別對待。

發明內容：

本發明針對現有技術中存在的缺點和不足，提出了一種基于大數據技術的精準農業管理平臺及方法。

本發明可以通過以下措施達到：