[發明專利]一種基于蘋果病害預測的智能調控方法及其裝置

有效

• 申請號: 202110429915.4
• 申請日: 2021-04-21
• 公開（公告）號: CN113115679B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 曹姍姍;劉繼芳;孫偉;孔繁濤;吳建寨;蔡潮勇;韓書慶;朱孟帥
• 申請（專利權）人: 中國農業科學院農業信息研究所
• 主分類號: A01G17/00
• 分類號: A01G17/00;A01G13/00;A01G9/14;A01G9/24;G06N3/084;G06N3/048;G06Q10/04;G06Q50/02
• 代理公司: 西安匯恩知識產權代理事務所(普通合伙) 61244
• 代理人: 張偉花

本發明提供了一種基于蘋果病害預測的智能調控方法及其裝置，方法包括利用基于機器學習中的預測模型，根據蘋果所屬環境中特征的提取，對蘋果病害模型進行訓練，建立預測模型，根據模擬出病害易爆發的環境條件和時間階段，比對蘋果標準生長環境，從而控制蘋果周邊環境，控制病害發生；分析生長環境參數，合理的控制生產所經歷不同階段。裝置包括蘋果氣候及地形相關參數的獲取、實時環境參數，土壤參數獲取，雨水的收集和溫室環境調控模塊。本發明能節約人力物力，減少病害人為預判的不準確性，減輕病害及濫施農藥污染環境問題，利于提高蘋果品質、產量。

技術領域

本發明屬于智慧果園技術領域，具體涉及一種基于蘋果病害預測的智能調控方法及其裝置。

背景技術

隨著農業結構的轉型升級和人們的消費水平不斷提高，蘋果產業逐漸向規模化和經濟化方向過渡，從而有效促進區域經濟的發展，充分保證了種植戶的經濟效益。果園栽培和管理過程中，實現機械化有效代替傳統人工方式儼然成為一種未來發展趨勢。在實際生產中，大多數果農對于蘋果病害的發生只是靠經驗，憑感覺，對診斷目標不明確，信息輸入能力低，造成診斷依據不足。由于不能準確地監測出蘋果病蟲害，所以農戶在蘋果發生病害時盲目地施用大量的農藥和化肥來防治病害的發生，這樣不僅浪費了財力、物力和人力，沒有起到很好的防治作用，而且影響了水果的品質和產量，也破壞了生態環境。

目前，關于目前關于蘋果病害預測的研究很多，主要集中于以蘋果產量和品質為目標的研究上，多數還是基于農戶對蘋果的病害預測的經驗模型，即按經驗給出蘋果病害的預測，同時及時給出相應的處理措施。以上研究不僅浪費人力和物力，而且沒有起到很好的防治，最后破壞了生態環境也影響了蘋果的品質和產量。隨著大數據時代的發展，在目前的蘋果病害預測的研究較多，大多數模型的都能夠給出很好的預測結果，但是根據這些預測結果給出相應的預防措施還是集中在人為處理上，缺少一個智能的系統區進行自動干預。

進行蘋果病害預測的研究，是設計的的基礎，但是單單依據預測的結果而不結合一些機械化的方式去滿足生產的基本需求，會導致頭重腳輕的問題；對于作物生長環境的把控，構建一套可移動式的蘋果種植頂棚的研究還相對較少，缺乏對生長環境因子控制，果實病害的幾率可能只是停留在預測階段，現有的病害調控方式多以人力為基礎，常出現農藥隨意施放破壞生態環境，也使得經濟效益無法實現最大化。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術的不足，提供一種基于蘋果病害預測的智能調控方法及其裝置，能根據氣象和海拔等環境因素對蘋果病害預測結果來對蘋果的生長環境實時進行動態調整方法及裝置，不僅可以收集雨水，高效利用自然環境，節約水資源，而且科學的控制生長環境可以減少農藥施放，保護自然環境，使蘋果產出健康環保，實現經濟效益最大化。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是：一種基于蘋果病害預測的智能調控方法，其特征在于，包括以下步驟：

S101、獲取實時蘋果生長環境的參數數據，基于機器學習方法識別分析當前蘋果的生長狀況和易發病環境；所述生長環境的參數數據包括土壤情況、施肥情況、氣候情況和地形情況；

S102、根據識別分析結果，判別是否處于易致病菌生長的環境，決策環境調控方案，通過控制指令對頂棚及生長環境進行智能調控；

S103、通過當前蘋果的生長周期和環境參數，對蘋果樹進行灌溉、授粉和輔助光和作用。

優選地，所述S101中所述的機器學習算法包括以下步驟：

S201、數據的采集與處理：獲取生長環境的參數數據并結合病蟲害的發生情況數據進行相關性分析，增強數據與病害間的特征表現；

S202、BP神經網絡模型的訓練：初始化連接權值和閾值，確定BP神經網絡輸入節點數、隱含層節點數、輸出節點數和激活函數，通過網絡的訓練不斷調整隱含層和輸出層的權值；