CN105446309A - 一种基于物联网的农业智能分析监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的农业智能分析监控系统。首先将规模较大的农场划分为不同的区域，每个区域内配一架安装有传感器和GPS终端的无人机，传感器将采集到的信息通过无线网络上传到数据处理模块，数据处理模块然后通过对农作物长势图像智能识别选择最优的调控规则，当满足调控条件时，将调控指令发送给灌溉、农药喷洒、施肥模块和用户的移动客户端。系统调控有两种工作模式即自动模式和授权模式，授权模式下当系统满足调控条件时，这些模块需用户授权才能执行调控指令，自动模式下没有授权就可直接执行。本发明能克服传统采集点安装维护性差等问题，适用于大规模多农作物混合种植的情况，提高农业生产的效率，减少管理劳动强度。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于物联网的农业智能分析监控系统，属于农业生成领域。
背景技术
近年来，随着农业信息化的开展，电子技术和自动化技术被大量应用于农业领域，特别是物联网技术日益广泛的应用，为农业的进一步发展奠定了基础，使农业生产的效率得到了很大的提高。
201010582715.4号发明专利公开了一种远程农业信息智能分析系统及农业环境调控方法。该发明首先在农业生产所涉及的空间内安装部署无线传感器等设施，通过该无线网络传输光照信息、空气温度信息、湿度信息、土壤含水量信息、土壤温度信息等农业生产中所需要的信息，定时遍历调控规则列表，将收集到的信息与之相关的农业信息属性门限值进行比较，得出是否需要进行调控的决策结果。其缺点是：1.此发明针对小规模单一农作物种植设计，不适于大规模多农作物混合种植的农业生产领域；2.对于农作物生长环境较复杂的情况，传感器采集点布置困难，安装维护性等。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于物联网的农业智能分析监控系统。
本发明所采用的技术方案是：此系统包括数据采集模块、无线传输网络、数据处理模块、灌溉模块、农药喷洒模块以及施肥模块六部分，数据采集模块是由分布在不同区域中的无人机完成，包括各区域内空气温度、空气湿度、农作物长势图像及无人机所在的地理位置等信息的采集；所述无线传输网络将采集到的农作物环境信息和无人机地理位置信息传输给数据处理模块；所述数据处理模块将采集的信息图像进行特征提取，并分别根据农作物水分、虫害及矿物质含量的诊断结果得出相应的解决措施，最后将调控指令发送给灌溉模块、农药喷洒模块以及施肥模块和用户的移动客户端。
进一步地，所述数据采集模块主要包括空气温度传感器、空气湿度传感器、无人机组等，传感器装置安装在无人机上，而不是部署在农作物生长的现场，各区域的空气温度和湿度等环境信息的采集是由传感器装置完成；无人机的飞行路线是基于雷达导航技术实现的，由尾舵调控在一定区域内飞行，并且利用卫星定位技术实时获取无人机所在的地理位置和状态信息；图像信息的采集不仅可以实现农作物种植模式的智能识别，还能分析其所在土壤的含水量、矿物质含量以及病虫害等信息，从而有针对性地解决不利于农作物生长的环境问题。
进一步地，所述无线传输网络是基于GPRS无线通信技术实现的，包括GSM基站和固定在无人机上的GPS终端，主要功能是将采集到的空气温度、空气湿度、农作物图像及无人机所在地理位置等信息经GSM基站中的GPRS区域节点发送给数据处理模块，这些区域节点构建成网络相互通信，在某个区域节点损坏失效等问题出现的情况下，无线通信网络能够自动调控，从而确保整个系统的正常工作。
进一步地，所述数据处理模块中有两种种植模式可供选择即智能识别或自定义种植模式，种植模式的智能识别是基于模式识别中纹理特征的识别技术实现的，其关键是对采集到的农作物叶片具有结构规律的特征加以分析并进行描述，形成其形状的周长、面积、圆形度等可视特征矢量，从而在图像数据库中找出农作物所属类别；自定义种植模式下用户可以根据自身特有情况定义种植模式，设定自己的调控条件，例如当空气温度大于25℃时，某个区域的灌溉装置工作。
进一步地，所述数据处理模块是基于专家系统实现的，专家系统具有良好的人机界面，主要包括形态特征参数、数据接口、推理机制和输出形态特征的诊断结果四部分，实现对灌溉、农药喷洒和施肥三个模块的调控；专家系统主要特征是大规模并行处理、信息的分布式存储，直接在计算机输入范例，把专家求解实际问题的知识、经验及推理通过计算机来表达，根据农作物生产的实际需求，采用了面向对象的知识表达法，对农作物叶片水分饱和程度、病虫害及缺少氮、磷、钾等矿物质的特征等知识进行整理，首先识别农作物的所属类别，然后把相似属性和操作对象并为一类，形成低层次，自低层向上对具有公共属性的低层类抽取其共性成父类，直到无共性为止，最后形成知识库模型，例如对于病虫害症状的诊断，首先根据症状的发病部位的共性分为茎部、叶部、果实三大类，再分别根据类中各对象的症状共性，如有病斑或病斑的部位、颜色等加以分类，这样逐步归纳抽象，直到最后将各种病害区分诊断。
进一步地，所述数据处理模块中灌溉调控是基于专家系统实现的，包括各种农作物叶片水分饱和程度特征及预防知识，主要功能是首先对采集到的农作物图像进行数字转换，提取出农作物叶片水分饱和程度的特征信息，用以判断其所在土壤中的温度及湿度，然后通过推理机制得出需要灌溉与否的诊断结果，如果需要将灌溉量发送给相应的灌溉设备，灌溉有两种调控方式即自动和授权，授权方式下当系统满足调控条件时，将调控指令发送给灌溉模块和用户的移动客户端，需用户授权后，灌溉模块才能执行调控指令，自动方式下没有授权就可直接执行。
进一步地，所述数据处理模块中农药喷洒调控是基于专家系统实现的，包括各种农作物病虫害的特征及预防和防治知识，主要功能是首先对采集到的农作物图像进行数字转换，提取出叶片的形态特征信息，然后通过推理机制得出是否被虫害的诊断结果，如果是将所需农药剂型和使用浓度的调控指令发送给相应的农药喷洒装置，农药喷洒有两种调控方式即自动和授权，授权方式下当系统满足调控条件时，将调控指令发送给农药喷洒模块和用户的移动客户端，需用户授权后，农药喷洒模块才能执行调控指令，自动方式下没有授权就可直接执行。
进一步地，所述数据处理模块中施肥调控是基于专家系统实现的，包括各种农作物缺少氮、磷、钾等矿物质的特征及预防和防治知识，主要功能是首先对采集到的农作物图像进行数字转换，提取叶片的颜色特征信息，然后通过推理机制得出是否缺少矿物质的诊断结果，如果是将所需肥料类型和使用量的调控指令发送给相应的施肥装置，施肥有两种调控方式即自动和授权，授权方式下当系统满足调控条件时，将调控指令发送给施肥模块和用户的移动客户端，需用户授权后，施肥模块才能执行调控指令，自动方式下没有授权就可直接执行。
本发明提供了一种基于物联网的农业智能分析监控系统，可实现远程智能调控农作物环境现场的作用，能克服传统采集点安装维护性差等问题，适用于大规模多农作物混合种植的情况，能提高农业生产的效率，从而降低农作物生产管理劳动的强度。
附图说明
图1是本发明一种基于物联网的农业智能分析监控系统的结构示意图；
图2是本发明一种基于物联网的农业智能分析监控系统数据处理模块专家系统功能图。
具体实施方式
本发明涉及一种基于物联网的农业智能分析监控系统。下面详细说明。
如图1所述，本系统包括数据采集模块、无线传输网络、数据处理模块、灌溉模块、农药喷洒模块以及施肥模块，虚线表示无线连接。数据采集模块用来采集农作物的空气温度、空气湿度以、农作物的图像及无人机所在位置等信息；无线传输网络功能是将数据采集模块的采集的信息通区域节点组成的网络传送给数据处理模块，接收数据处理模块传送过来的控制命令，将控制命令传给灌溉模块、农药喷洒模块以及施肥模块；灌溉模块用来调控不同农业区域内的灌溉设施；农药喷洒模块安装在无人机上用来调控不同区域内所需农药剂型和使用浓度；施肥模块安装在无人机上用来调控不同区域内的施肥的类型和数量。
本发明涉及的一种基于物联网的农业智能分析监控系统，其包括如下步骤：
1)将规模较大的农场划分为不同的区域，每个区域内配一架安装有传感器和GPS终端的无人机；
2)安装有传感器和GPS终端的无人机按照规定的飞行区域将空气温度、空气湿度、农作物长势图像及所在的地理位置等信息通过无线通信网络发送给数据处理模块；
3)数据处理模块初始化，用户通过人机界面设置种植模式和灌溉、农药喷洒、施肥的调控方式。种植模式有两种即种植模式智能识别或自定义种植，种植模式的智能识别是基于图像模式识别技术实现的，自定义种植模式下用户可以根据自身特有情况定义种植模式，设定自己的调控条件；灌溉、农药喷洒、施肥的调控方式有两种即自动和授权，授权方式下当系统满足调控条件时，将调控指令发送给灌溉模块和用户的移动客户端，需用户授权后，这些模块才能执行调控指令，自动方式下没有授权就可直接执行。
4)数据处理模块基于专家系统实现的，如图2所示，首先对采集到的农作物图像进行数字转换，提取出农作物叶片水分饱和程度、病虫害及缺少氮、磷、钾等矿物质等特征信息，用以判断其所在土壤中的温度、湿度、病虫害和土壤中的温度矿物质含量等情况，然后通过推理机制得出诊断结果，如果满足调控的条件，则向灌溉、农药喷洒、施肥模块和用户的移动客户端发出调控指令。
5)如果灌溉、农药喷洒、施肥调控方式是自动，无需用户授权，这些模块可以直接执行调控指令。
6)如果灌溉、农药喷洒、施肥调控方式是授权，则需用户授权后，这些模块才能执行调控指令。
Claims (9)
1.一种基于物联网的农业智能分析监控系统，该系统包括数据采集模块、无线传输网络、数据处理模块、灌溉模块、农药喷洒模块以及施肥模块。其特征在于所述数据采集模块是由分布在不同区域中的无人机完成，包括各区域内空气温度、空气湿度、农作物长势图像及无人机所在的地理位置等信息的采集；所述无线传输网络将采集到的农作物环境信息和无人机地理位置信息传输给数据处理模块；所述数据处理模块将采集的信息图像进行特征提取，并分别得出农作物水分、虫害及矿物质含量的诊断结果与相应的解决措施，最后将调控指令发送给灌溉模块、农药喷洒模块以及施肥模块和用户的移动客户端；所述的灌溉模块即被控制的各个区域内的灌溉装置；所述的农药喷洒模块即安装在无人机上的农药喷洒系统；所述的施肥模块即安装在无人机仓内的施肥系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农业智能分析监控系统，其特征在于，所述数据采集模块主要包括空气温度传感器、空气湿度传感器、无人机组等，传感器装置安装在无人机上，而不是部署在农作物生长的现场，无人机的飞行路线是基于雷达导航技术实现的，并且利用卫星定位技术实时获取无人机所在的地理位置和状态信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农业智能分析监控系统，其特征在于，所述无线传输网络是基于GPRS无线通信技术实现的，包括GSM基站和固定在无人机上的GPS终端，采集到的空气温度、空气湿度、农作物图像及无人机所在地理位置等信息经GSM基站中的GPRS区域节点发送给数据处理模块，这些区域节点构建成网络相互通信，在某个区域节点损坏失效等问题出现的情况下，无线通信网络能够自动调整。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农业智能分析监控系统，其特征在于，所述数据处理模块中有两种种植模式可供选择即智能识别或自定义种植模式，种植模式的智能识别是基于模式识别中纹理特征的识别技术实现的，自定义种植模式下用户可以根据自身特有情况定义种植模式，设定自己的调控条件。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农业智能分析监控系统，其特征在于，所述数据处理模块是基于专家系统实现的，专家系统具有良好的人机界面，主要包括形态特征参数、数据接口、推理机制和输出形态特征的诊断结果四部分，实现对灌溉、农药喷洒和施肥三个模块的调控。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农业智能分析监控系统，其特征在于，所述数据处理模块中灌溉调控是基于专家系统实现的，包括各种农作物叶片水分饱和程度特征及预防知识。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农业智能分析监控系统，其特征在于，所述数据处理模块中农药喷洒调控是基于专家系统实现的，包括各种农作物病虫害的特征及预防和防治知识。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农业智能分析监控系统，其特征在于，所述数据处理模块中施肥调控是基于专家系统实现的，包括各种农作物缺少氮、磷、钾等矿物质的特征及预防和防治知识。
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农业智能分析监控系统，其特征在于，所述的灌溉、农药喷洒、施肥调控有两种工作方式即自动和授权，授权方式下当系统满足调控条件时，将调控指令发送给灌溉模块、农药喷洒模块以及施肥模块和用户的移动客户端，需用户授权后，灌溉模块、农药喷洒模块以及施肥模块才能执行调控指令，自动方式下没有授权就可直接执行。
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Application publication date: 20160330 |
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