[發明專利]一種智慧農業的種植管理方法及系統

在審

• 申請號: 202211344815.2
• 申請日: 2022-10-31
• 公開（公告）號: CN115629585A
• 公開（公告）日: 2023-01-20
• 發明（設計）人: 馬馳;胡輝
• 申請（專利權）人: 惠州學院
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418;G06F16/83;G06F16/906;G06Q50/02
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 葉新平

1.一種智慧農業的種植管理方法，其特征在于，包括步驟：

S1、獲取種植區域的監測數據，并采用XML數據存儲架構進行存儲得到種植數據庫；

S2、根據植株類別從所述種植數據庫中檢索得到相關的存儲數據，代入預設訓練模型，獲取初始調控參數和后期調控參數；

S3、獲取當前的種植植株的生長圖像并識別，判斷是否處于生長狀態，若是則調用對應的所述后期調控參數作為目標參數，若否則調用對應的所述初始調控參數作為目標參數；

S4、獲取種植植株的實時監測數據，并與所述目標參數進行對比，若對比不一致，則根據所述目標參數調控所述種植植株的種植參數。

2.如權利要求1所述的一種智慧農業的種植管理方法，其特征在于，所述步驟S1包括步驟：

S11、通過傳感網絡對每一類植株的露天種植區域進行數據采集，獲取監測數據；

S12、對所述監測數據標注對應的區域標簽及監測時間；

S13、將標注后的所述監測數據上傳至云端，并以XML數據存儲架構進行存儲得到每一類植株的種植數據庫；

所述監測數據至少包括土壤數據、溫度數據、水分數據、圖像數據及天氣數據中的一種或多種。

3.如權利要求2所述的一種智慧農業的種植管理方法，其特征在于，所述步驟S2包括步驟：

S21、以當前種植植株為前提，從所述種植數據庫中獲取對應的所述存儲數據，通過關鍵詞檢索篩選近似生長環境的所述存儲數據，進行多元回歸分析獲取相關回歸函數，并根據所述相關回歸函數和當前環境參數計算對應的初始調控參數；

S22、以當前種植植株為前提，從所述種植數據庫中獲取對應的所述存儲數據，通過關鍵詞檢索獲取近似生長環境的所述存儲數據，進行加權平均計算得到對應的后期調控參數。

4.如權利要求3所述的一種智慧農業的種植管理方法，其特征在于，所述步驟S21包括步驟：

A1、以當前種植植株為前提，匹配對應的種植數據庫；

A2、根據第一檢索條件對所述種植數據庫進行關鍵詞檢索，獲取與當前種植植株所屬區域生長環境最為近似的存儲數據；

A3、獲取培育階段的所述存儲數據，并進行異常值去除；

A4、將所述存儲數據中的土壤數據和水分數據作為因變量、天氣數據和溫度數據作為自變量進行多元回歸分析，得到相關回歸函數；

A5、將所述所屬區域的當前環境參數代入所述相關回歸函數，得到初始調控參數；

其中，所述第一檢索條件依次序為相近區域、不同年份、接近時間段；所述當前環境參數包括天氣數據及溫度數據，所述初始調控參數包括目標土壤數據及目標水分數據。

5.如權利要求3所述的一種智慧農業的種植管理方法，其特征在于，所述步驟S23包括步驟：

B1、以當前種植植株為前提，匹配對應的種植數據庫；

B2、根據第二檢索條件對所述種植數據庫進行關鍵詞檢索，獲取與當前種植植株所屬區域生長環境最為近似的存儲數據；

B3、對每一所述存儲數據中的生長圖像進行圖像識別，進行生長狀況評分；

B4、獲取評分較高的若干組所述存儲數據進行加權平均計算，得到預測數據；

B5、獲取所述預測數據對應的接近時間段中的天氣數據和溫度數據，判斷是否存在異常天氣，若是則剔除對應異常天氣的所述存儲數據，返回步驟B2重新生成預測數據作為所述后期調控參數；

其中，所述第二檢索條件依次序為相近區域、同一年份、接近時間段；所述后期調控參數包括目標土壤數據及目標水分數據。

6.如權利要求5所述的一種智慧農業的種植管理方法，其特征在于，在所述步驟B5中，所述異常天氣的判斷具體為：獲取天氣數據和溫度數據，并繪制對應的變化曲線，對所述變化曲線進行微分計算，若微分計算數值大于預設閾值，則認為外部環境發生劇烈變化，對應時間段存在異常天氣。