CN105868349A - 一种作物品种区域试验数据采集方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种作物品种区域试验数据采集方法,包括以下步骤:对应需要采集的作物品种区域试验数据预先构造数据采集表单,每个所述数据采集表单包含多个待采集项目;针对当前需要采集的所述作物品种区域试验数据调用相应的数据采集表单;针对所述数据采集表单中的每个所述待采集项目进行所述作物品种区域试验数据的采集,在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,标记所述数据采集表单的采集进度,当存在没有完成数据采集的待采集项目时提醒采集人员。根据本发明的方法不仅可以避免数据采集过程中的采集项目遗漏以及错过采集期限的问题,而且可以大大的降低采集人员的工作量,提高采集效率。
Description
技术领域
本发明涉及农业研究领域,具体说涉及一种作物品种区域试验数据采集方法。
背景技术
根据《种子法》和《主要农作物品种审定办法》规定,主要农作物品种(稻、小麦、玉米等)在推广应用之前应当通过国家级或者省级审定。而品种在申请审定时必须要进行品种区域试验,用以客观地评价新品种在丰产性、稳产性、适应性、抗逆性等方面的表现,为品种科学、公正地审定提供数据支持和现实依据。农作物品种区域试验往往需要进行多年、多点的数据采集。
目前我国各类农作物品种区域试验数据通常都是通过各个试验地点工作人员进行数据采集并记载在数据记录本上,试验结束后对田间试验调查结果进行整理,之后上报试验主持单位。由于需要采集的项目繁多,采集数据量大,再加上整体采集工作持续时间很长,因此整个数据采集工作需要消耗大量的人力资源。另外,由于人工记录操作的失误率较高,常常会出现数据采集漏项的情况。再加上采集操作失误或者人为篡改采集数据的情况时有发生,最终获取的采集数据准确性不能得到有效保证。
因此,为了提高作物品种区域试验数据的采集效率,减少人力资源消耗并确保数据的准确性,需要一种作物品种区域试验数据采集方法。
发明内容
为了提高作物品种区域试验数据的采集效率,减少人力资源消耗并确保数据的准确性,本发明提供了一种作物品种区域试验数据采集方法,所述方法包括以下步骤:
对应需要采集的作物品种区域试验数据预先构造数据采集表单,所述数据采集表单包括气象条件采集表单、田间农事操作采集表单、非正常情况采集表单以 及性状指标采集表单,每个所述数据采集表单包含多个待采集项目,每个所述待采集项目对应一项所述作物品种区域试验数据;
针对当前需要采集的所述作物品种区域试验数据调用相应的数据采集表单;
针对所述数据采集表单中的每个所述待采集项目进行所述作物品种区域试验数据的采集,在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,标记所述数据采集表单的采集进度,当存在没有完成数据采集的待采集项目时提醒采集人员。
在一实施例中,在调用所述数据采集表单时针对所述数据采集表单中的每项所述待采集项目分别设定采集时间参数,所述采集时间参数包括采集开始时间和/或采集最后时限,其中:
在当前时间接近所述采集开始时间时提醒所述采集人员;
在当前时间已过所述采集开始时间但所述采集人员未开始采集操作时提醒所述采集人员;
在当前时间接近所述采集最后期限但采集操作仍未完成时提醒所述采集人员。
在一实施例中,在调用所述数据采集表单时针对所述数据采集表单中的每项所述待采集项目分别设定采集位置参数,在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,自动向所述采集人员提示所述采集位置参数匹配当前位置的未完成的所述待采集项目。
在一实施例中,所述作物品种区域试验数据包含图像数据,所述图像数据的来源仅为通过采集设备的摄像头获取的当前图像。
在一实施例中,在采集所述图像数据的过程中,根据采集目标的种植号和品种名称对采集到的所述图像数据进行命名。
在一实施例中,在采集所述图像数据的过程中,将当前品种的所述图像数据与同一天采集的对照品种的所述图像数据自动匹配并生成组合图像。
在一实施例中,在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,自动采集进行当前采集操作的采集时间和/或采集位置并将所述采集位置和/或所述采集时间与相应的所述作物品种区域试验数据进行绑定。
在一实施例中,基于所述作物品种区域试验数据的历史采集结果预先构造多个不同的采集结果描述,在采集所述作物品种区域试验数据的过程中选择与实际情况匹配的采集结果描述作为所述作物品种区域试验数据的描述模版或直接作 为所述作物品种区域试验数据的采集结果。
在一实施例中:
在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,自动采集进行当前采集操作的采集时间和/或采集位置;
在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,判断所述采集时间和/或所述采集位置与当前进行的采集项目是否匹配以验证数据采集操作的正确性。
在一实施例中,预先定义所述待采集项目对应的试验数据的合理范围,其中:
在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,判断采集到的所述作物品种区域试验数据是否处于所述合理范围内以验证数据采集操作的正确性。
与现有技术相比,本发明具有如下优点:
根据本发明的方法不仅可以避免数据采集过程中的采集项目遗漏以及错过采集期限的问题,而且可以大大的降低采集人员的工作量,提高采集效率;
根据本发明的方法不仅可以及时有效验证数据,而且可以最大限度的避免数据篡改以及数据替换。
本发明的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且,本发明的部分特征或优点将通过说明书而变得显而易见,或者通过实施本发明而被了解。本发明的目的和部分优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的步骤来实现或获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例共同用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是根据本发明一实施例的方法执行流程图;
图2以及图3是根据本发明一实施例的方法执行部分流程图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式,借此本发明的实施人员可以充分理解本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程并依据上述实现过程具体实施本发明。需要说明的是,只要不构成冲突,本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合,所形成的技术 方案均在本发明的保护范围之内。
为了提高作物品种区域试验数据的采集效率,减少人力资源消耗并确保数据的准确性,本发明提出了一种作物品种区域试验数据采集方法。
在现有技术环境下,作物品种区域试验数据的采集通常是采用人工手动记录的方式。由于需要采集的项目繁多,就要求采集人员必须熟悉每一项需要采集的数据项目。当采集人员发生失误遗漏某些采集项目时,就会造成整体采集数据的不完整。由于作物品种区域试验数据的采集是一个长期持续的行为,其数据采集量很大,因此具有相当高的数据遗漏发生机率。另外,由于作物品种区域试验数据具有一定的实效性,当某项数据被遗漏,在数据采集期限过后是无法补救的。
为了解决数据采集遗漏的问题,在本发明的方法中,首先对应需要采集的作物品种区域试验数据预先构造数据采集表单,在进行数据采集操作之前先针对当前需要采集的作物品种区域试验数据调用相应的数据采集表单;在数据采集过程中针对数据采集表单中的每个待采集项目进行作物品种区域试验数据的采集,与此同时,标记数据采集表单的采集进度(完成进度),在数据采集表单上还存在未完成的待采集项目时提醒采集人员。由于数据采集表单上的每一个待采集项目都是预先设置好的,只要保证每一项都采集完成就能实现数据采集的完整性,避免数据采集遗漏。
接下来基于附图详细描述根据本发明一实施例的方法的执行流程。附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
如图1所示,首先执行步骤S100,构造数据采集表单。在步骤S100中,每个数据采集表单包含多个待采集项目,每个待采集项目对应一项所述作物品种区域试验数据。
具体的,在本实施例中,根据《种子法》、《主要农作物品种审定办法》、《农作物品种区域试验技术规程》等相关法律法规和行业标准中的评价方法和记载项目,在本实施例中,预先构建的数据采集表单分为4类:气象条件采集表单(步骤S101)、田间农事操作采集表单(步骤S102)、非正常情况(试验日志)采集表单(步骤S103)以及性状指标采集表单(步骤S104)。
气象条件采集表单用于记录有关试验地的小气候、特殊气候。
田间农事操作采集表单用于详细记载整个试验过程中的农事操作,比如整地、播种、中耕除草、施肥、浇水的时间、次数等,有利于判别试验质量和保障参试品种的正常发育。
非正常情况(试验日志)采集表单用于记录整个生育期间遇到的由意外因子造成对试验有严重影响的现象。如鼠雀危害、冻害、药害、肥害、牛吃、人盗等,这些现象会使品种表现失去正常状态,试验中应尽力避免。在整个生育期间,不管什么阶段遇到预料之外的特殊情况,导致试验受损甚至报废,都需详细记载发生原因、时间过程和影响程度,应及时报告主持人(试验管理者),如实反映情况,估计出受损程度,并提出处理建议。主持人视情况进行现场考察,做出处理决定,报告上级主管单位。
性状指标采集表单按作物生长试验的周期划分为收获前、收获时、收获后三个采集阶段表单。收获前表单为田间记载项目,主要包括物候期、形态特征、生育动态、抗逆性、熟相、病虫害等数据采集项目;收获时表单包括小区行距、行长、收获面积、产量、籽粒水分含量等关键数据采集项目;收获后表单为考种项目,有每穗粒数、饱满度、粒质、千粒重、容重等采集项目。
数据采集表单构造完成后就可以进行数据的采集了。在本实施例中,在进行数据采集操作之前,首先执行步骤S110,针对当前需要采集的作物品种区域试验数据调用相应的数据采集表单。之后就可以执行步骤S120,采集数据步骤。
在采集作物品种区域试验数据,需要着重考虑的一点就是采集到的数据的正确性。为了保证数据的正确性,在本实施例的方法中采用了多种验证方法。首先是验证数据的合理性(步骤S121)。具体的,预先定义采集项目对应的试验数据的合理范围,在采集作物品种区域试验数据的过程中,判断采集到的作物品种区域试验数据是否处于合理范围内以验证数据采集操作的正确性。
当采集到的数据不合理时执行步骤S122,输出提醒,并再次执行步骤S120,重新采集数据。
由于作物品种区域试验数据存在时效以及位置特征(正确的作物品种区域试验数据必须在正确的时间正确的地点采集),在本实施例中,当采集到的数据合理时,就要执行步骤S131,验证采集时间/采集位置的合理性。在采集作物品种区域试验数据的过程中,自动采集进行当前采集操作的采集时间和/或采集位置,判断采集时间和/或采集位置与当前进行的采集项目是否匹配以验证数据采集操 作的正确性。
具体的,首先确定当前进行的采集项目的正确的采集时间以及采集地点,当当前的采集时间与采集地点和正确的采集时间以及采集地点不一致时采集时间/采集地点不合理,执行步骤S132,输出提醒,并再次执行步骤S120,重新采集数据。
通过数据、采集时间、采集地点的合理性验证,本发明的方法可以及时有效的发现数据采集的错误,从而有效的进行修正(重新采集)。避免了事后发现错误但由于采集时限已过无法获取正确数据的情况。
进一步的,由于作物品种区域试验数据存在时效以及位置特征。在应用作物品种区域试验数据时必须对照其时间标签以及位置标签(明确该数据是在何时何地采集),才能对比多个不同的试验区域间从而了解试验情况。为了避免故意修改时间地点标签以替换篡改试验数据,在本实施例中,当采集时间/采集位置的合理性被验证后执行步骤S133,将采集位置和/或采集时间与相应的其他作物品种区域试验数据进行绑定。
绑定后的数据为只读属性,不经过试验管理人员的许可,采集人员无法自行修改时间标签以及地点标签,这就保证了数据的正确性。进一步的,为了避免人工录入时间地点时的录入错误(故意录入错误以替换数据),在本实施例中,采集时间以及采集地点的获取是由系统后台自动执行(自动采集)的,最大可能的避免了人为因素的干扰。
当采集位置和/或采集时间与相应的其他作物品种区域试验数据(步骤S133)完成后,则相当于一项待采集项目采集完成,此时执行步骤S141,判断整个采集操作是否完成(数据采集表单上的所有待采集项目是否完成),当数据采集表单存在未完成的待采集项目时执行步骤S142,输出提醒,提醒采集人员继续执行步骤S120,针对未完成的待采集项目进行数据采集。当数据采集表单上所有的待采集项目均被完成时执行步骤S150,输出完成的表单。
由于数据采集表单上包含多个不同的待采集项目,并且在实际采集过程中,每个待采集项目的采集结果均需要大量的文字描述(例如气象描述,农作物性状描述),完成整个数据采集表单就需要大量的文字录入,这势必带来大量劳动。为了提高采集工作的效率,降低采集人员的工作强度。在本实施例中,基于作物品种区域试验数据的历史采集结果预先构造多个不同的采集结果描述,在采集作 物品种区域试验数据的过程中选择与实际情况匹配的采集结果描述作为作物品种区域试验数据的描述模版或直接作为作物品种区域试验数据的采集结果。
这样,对于已有历史描述的采集结果,采集人员只需要直接选用或者在模板的基础上稍作修改就可以完成采集结果的录入。从而大大降低了劳动强度,提高了工作效率。
与固定性状的采集目标不同,作物品种区域试验数据是随时间不断变化的(例如作物随时间流逝不断生长,气象随时间流逝不断变化等)。因此在采集作物品种区域试验数据时采集时间是一个必须要考虑的因素,某些数据只能在特定时间段内采集。然而由于作物品种区域试验数据的待采集数据量很大,并且整个采集操作的持续时间很长,采集人员常常错过正确的数据采集时间。这就严重影响了最终的数据采集结果的正确性。
为了保证数据采集的正确性,在本实施例中,在调用数据采集表单时针对数据采集表单中的每项待采集项目分别设定采集时间参数,采集时间参数包括采集操作开始时间和/或采集操作最后时限,其中:
具体步骤如图2所示,采集开始后(步骤S200),首先执行步骤S210,搜索未完成的待采集项目。然后执行步骤S220,获取当前时间。接下来执行步骤S221,匹配时间参数,将所有未完成的待采集项目的采集时间参数与当前时间做匹配。最后根据匹配结果向采集人员输出提醒(步骤S230)。
具体的,在步骤S230中:
在当前时间接近采集操作开始时间时提醒采集人员(步骤S231);
在当前时间已过采集操作开始时间但采集人员未开始采集操作时提醒采集人员(步骤S232);
在当前时间接近采集操作最后期限但采集操作仍未完成时提醒采集人员(步骤S233)。
这样就能最大程度的保证采集人员在正确的采集时间段内采集数据。
进一步的,为了避免采集项目遗漏,提高采集效率,在本实施例中,在调用数据采集表单时针对数据采集表单中的每项待采集项目分别设定采集位置参数,在采集作物品种区域试验数据的过程中,自动向采集人员提示采集位置参数匹配当前位置的未完成的待采集项目。
具体的,在步骤S230之后执行步骤S240,获取当前位置。然后执行步骤S241, 匹配采集位置参数。在步骤S241中,将所有目前没有完成但可以采集的待采集项目(没有采集完成,但是处于采集开始时间与采集最后期限之间)的采集位置参数与当前位置做匹配。将采集位置参数与当前位置一致的待采集项目输出给采集人员(提醒采集人员当前位置上可以进行的所有采集操作)(步骤S242)。
在本实施例中,为了更加准确的描述区域试验的实验效果,作物品种区域试验数据包含图像数据(例如农作物当前的照片,配合文字描述以更准确的描述农作物的性状)。为了避免图像数据造假(采用其他来源的图片冒充),在本实施例中,图像数据的来源仅为通过采集设备的摄像头获取的当前图像。
如图3所示,首先执行步骤S300,采集图像,利用采集设备的摄像头获取当前图像。接下来,执行步骤S301,验证图像来源,验证图像是否是采集设备的摄像头获取的当前图像,避免图片冒充顶替。如果验证失败则重新执行步骤S300。如果验证成功则执行步骤S310,命名图像,为了便于以后整理分析,根据采集目标的种植号和品种名称对采集到的图像数据进行命名。
接下来,为了便于以后整理分析,避免图像数据混乱并避免图像数据被替换,在本实施例中,执行步骤S320,获取采集时间/采集位置。并执行步骤S321,修订图像,在图像上显示采集时间/采集位置。(在这里,采集时间/采集位置的获取以及图像的修订是系统后台自动执行的,避免人工手动录入)
在实际应用作物品种区域试验数据时,经常会需要对比当前品种与对照品种之间的生长情况区别。为了便于对比,并保证对比结果的准确性,在本实施例中,获取图像数据后执行步骤S330,匹配同一天采集到的对照品种图像。然后执行步骤S331,将匹配到的对照品种图像与当前品种图像组合生成组合图像。这样就不需要试验人员手动查找对照品种图像,从而减少了工作量。
进一步的,对照品种图像的匹配以及图像组合由系统后台自动完成,避免了人工参与,从而最大限度的预防了图像替换,保证了数据的正确性。
根据本发明的方法不仅可以避免数据采集过程中的采集项目遗漏以及错过采集期限的问题,而且可以大大的降低采集人员的工作量,提高采集效率;进一步的,根据本发明的方法不仅可以及时有效验证数据,而且可以最大限度的避免数据篡改以及数据替换。
虽然本发明所公开的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。本发明所述的方法还可有其他多种实 施例。在不背离本发明实质的情况下,熟悉本领域的技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变或变形,但这些相应的改变或变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种作物品种区域试验数据采集方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
对应需要采集的作物品种区域试验数据预先构造数据采集表单,所述数据采集表单包括气象条件采集表单、田间农事操作采集表单、非正常情况采集表单以及性状指标采集表单,每个所述数据采集表单包含多个待采集项目,每个所述待采集项目对应一项所述作物品种区域试验数据;
针对当前需要采集的所述作物品种区域试验数据调用相应的数据采集表单;
针对所述数据采集表单中的每个所述待采集项目进行所述作物品种区域试验数据的采集,在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,标记所述数据采集表单的采集进度,当存在没有完成数据采集的待采集项目时提醒采集人员。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在调用所述数据采集表单时针对所述数据采集表单中的每项所述待采集项目分别设定采集时间参数,所述采集时间参数包括采集开始时间和/或采集最后时限,其中:
在当前时间接近所述采集开始时间时提醒所述采集人员;
在当前时间已过所述采集开始时间但所述采集人员未开始采集操作时提醒所述采集人员;
在当前时间接近所述采集最后期限但采集操作仍未完成时提醒所述采集人员。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在调用所述数据采集表单时针对所述数据采集表单中的每项所述待采集项目分别设定采集位置参数,在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,自动向所述采集人员提示所述采集位置参数匹配当前位置的未完成的所述待采集项目。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述作物品种区域试验数据包含图像数据,所述图像数据的来源仅为通过采集设备的摄像头获取的当前图像。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在采集所述图像数据的过程中,根据采集目标的种植号和品种名称对采集到的所述图像数据进行命名。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,在采集所述图像数据的过程中,将当前品种的所述图像数据与同一天采集的对照品种的所述图像数据自动匹配并生成组合图像。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,自动采集进行当前采集操作的采集时间和/或采集位置并将所述采集位置和/或所述采集时间与相应的所述作物品种区域试验数据进行绑定。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法,其特征在于,基于所述作物品种区域试验数据的历史采集结果预先构造多个不同的采集结果描述,在采集所述作物品种区域试验数据的过程中选择与实际情况匹配的采集结果描述作为所述作物品种区域试验数据的描述模版或直接作为所述作物品种区域试验数据的采集结果。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法,其特征在于:
在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,自动采集进行当前采集操作的采集时间和/或采集位置;
在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,判断所述采集时间和/或所述采集位置与当前进行的采集项目是否匹配以验证数据采集操作的正确性。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法,其特征在于,预先定义所述待采集项目对应的试验数据的合理范围,其中:
在采集所述作物品种区域试验数据的过程中,判断采集到的所述作物品种区域试验数据是否处于所述合理范围内以验证数据采集操作的正确性。
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Cited By (2)
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CN109033348A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-18 | 成都天地量子科技有限公司 | 一种基于卫星地图的农田作物品种信息管理系统 |
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Citations (3)
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---|---|---|---|---|
CN102799751A (zh) * | 2011-05-25 | 2012-11-28 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 备忘录系统、备忘录实现方法及具有该系统的手持式设备 |
CN103475702A (zh) * | 2013-09-04 | 2013-12-25 | 重庆大学 | 一种基于移动终端的网络化外协加工进度实时管控方法 |
CN105045464A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-11 | 努比亚技术有限公司 | 一种提示表单填写进度的方法和装置 |
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2016
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102799751A (zh) * | 2011-05-25 | 2012-11-28 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 备忘录系统、备忘录实现方法及具有该系统的手持式设备 |
CN103475702A (zh) * | 2013-09-04 | 2013-12-25 | 重庆大学 | 一种基于移动终端的网络化外协加工进度实时管控方法 |
CN105045464A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-11 | 努比亚技术有限公司 | 一种提示表单填写进度的方法和装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
黄锦等: "基于手机的玉米育种田间数据采集系统设计", 《农机化研究》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109033348A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-18 | 成都天地量子科技有限公司 | 一种基于卫星地图的农田作物品种信息管理系统 |
CN112988719A (zh) * | 2019-12-02 | 2021-06-18 | 金色熊猫有限公司 | 一种数据质量检测方法、装置、可读介质及电子设备 |
CN112988719B (zh) * | 2019-12-02 | 2023-04-04 | 金色熊猫有限公司 | 一种数据质量检测方法、装置、可读介质及电子设备 |
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