CN106899670A - 基于大数据病虫害监测预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于大数据病虫害监测预警系统，包括病虫害监测子系统、用户终端、云服务器和大数据网络平台，所述病虫害监测子系统与云服务器连接，所述云服务器和用户终端皆与大数据网络平台连接；所述病虫害监测子系统用于采集病虫害监测数据，并将病虫害监测数据发送至云服务器，云服务器将病虫害数据发送至大数据网络平台进行数据分析，再将分析结果反馈至用户终端。本发明的云服务器将病虫害数据发送至大数据网络平台进行数据分析，再将分析结果反馈至用户终端，可以准确、及时的对目标区域进行病虫害监测预警。

Description

基于大数据病虫害监测预警系统

技术领域

本发明涉及农业监测领域，具体涉及基于大数据病虫害监测预警系统。

背景技术

开展主要农作物有害生物种类与发生危害特点研究，对于摸清主要农作物有害生物发生危害家底，提高植保防灾减灾水平意义十分重大，因此，有必要设计一种病虫害监测预警系统。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供基于大数据病虫害监测预警系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

基于大数据病虫害监测预警系统，包括病虫害监测子系统、用户终端、云服务器和大数据网络平台，所述病虫害监测子系统与云服务器连接，所述云服务器和用户终端皆与大数据网络平台连接；所述病虫害监测子系统用于采集病虫害监测数据，并将病虫害监测数据发送至云服务器，云服务器将病虫害数据发送至大数据网络平台进行数据分析，再将分析结果反馈至用户终端。

本发明的有益效果为：设置病虫害监测子系统、用户终端、云服务器和大数据网络平台，其中云服务器将病虫害数据发送至大数据网络平台进行数据分析，再将分析结果反馈至用户终端，可以准确、及时的对目标区域进行病虫害监测预警。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1本发明的结构连接框图；

图2是本发明病虫害监测子系统的结构连接框图。

附图标记：

病虫害监测子系统1、用户终端2、云服务器3、大数据网络平台4、传感器监测模块10、病虫害监测数据采集模块20、病虫害数据传送模块30。

具体实施方式

结合以下应用场景对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例的基于大数据病虫害监测预警系统，包括病虫害监测子系统1、用户终端2、云服务器3、大数据网络平台4，所述病虫害监测子系统1与云服务器3连接，所述云服务器3和用户终端2皆与大数据网络平台4连接；所述病虫害监测子系统1用于采集病虫害监测数据，并将病虫害监测数据发送至云服务器3，云服务器3将病虫害数据发送至大数据网络平台4进行数据分析，再将分析结果反馈至用户终端2。

优选地，如图2所示，所述病虫害监测子系统1包括传感器监测模块10、病虫害监测数据采集模块20和病虫害数据传送模块30。

优选地，所述传感器监测模块10包括温度传感器、湿度传感器、光敏传感器、风速传感器和GPQ定位器。

本发明上述实施例中，设置病虫害监测子系统1、用户终端2、云服务器3和大数据网络平台4，其中云服务器3将病虫害数据发送至大数据网络平台4进行数据分析，再将分析结果反馈至用户终端2，可以准确、及时的对目标区域进行病虫害监测预警。

优选地，所述病虫害监测数据采集模块20用于通过无线传感器网络的传感器节点采集病虫害监测数据，所述病虫害数据传送模块30用于将传感器节点的病虫害监测数据传送至无线传感器网络的汇聚节点，再由汇聚节点将病虫害监测数据传送到云服务器3。

优选地，所述病虫害数据传送模块30将传感器节点的病虫害监测数据传送至无线传感器网络的汇聚节点时，采用改进的LEACH分层路由协议，该改进的LEACH分层路由协议具体包括：

利用K-means聚类算法将无线传感器网络的传感器节点分成多个簇，每个簇包括多个传感器节点，在每个簇中选择一个传感器节点作为簇首节点，剩余的传感器节点作为簇成员节点，所述簇首节点用于将簇成员节点采集的病虫害监测数据进行融合处理并发送至汇聚节点；所述病虫害数据传送模块30在每个簇中选择一个传感器节点作为簇首节点时，具体执行：

将网络初始化后传感器节点x被分配到的随机数N与阈值Ω(x)比较，若N<Ω(x)，则将该传感器节点x作为簇首节点，否则作为簇成员节点；

其中，改进的LEACH分层路由协议中的Ω(x)的计算公式为：

式中，D指所有传感器节点中允许充当簇首节点的百分率，1/P表示轮数间隔值，R指当前的循环轮数，Ψ指最近1/P轮中没有被选为簇首节点的传感器节点集合；Ψ_x为传感器节点x到对应汇聚节点的距离，Ψ为簇中所有传感器节点到对应汇聚节点的距离之和，κ为设定的距离权重因子；为能量权重因子，其中ξ_x为传感器节点x的当前能量，ξ₀为传感器节点x的初始能量。

本实施例中在Ω(x)的计算公式中，一方面引入了能量权重因子，改变了传感器节点成为簇首节点的概率，使得Ω(x)值变小，能够作为簇首节点的传感器节点数变少，从而使得簇首分布趋于均匀，提高了病虫害数据传送模块30的通信网络的稳定性，增强通信网络的自修复能力，从而能够保证病虫害监测数据的有效传输；

另一方面，在Ω(x)的计算公式中，考虑了传感器节点到对应汇聚节点的距离，使得在传感器节点能量消耗一致的情况下能够选择距离汇聚节点更近的传感器节点作为簇首节点，从而能够更好地均衡病虫害监测数据传输的能量消耗。

优选地，汇聚节点在接收簇首节点传送的病虫害监测数据时，遵循下述自定义数据接收协议：

(1)计算设定时间段内需要向汇聚节点传送病虫害监测数据的各簇首节点的数据重要程度，设Υ(j)表示在该时间段内需要向汇聚节点传送病虫害监测数据的簇首节点j的数据重要程度，定义该数据重要程度的计算公式为：

式中，N_j表示在该时间段内需要向汇聚节点传送病虫害监测数据的簇首节点的数目，Υ_i表示预先设定的簇首节点j所在的簇中传感器节点i的数据重要程度权值，n_j表示簇首节点j所在的簇中传感器节点的数目；

(2)设定数据重要程度的阈值，当簇首节点的数据重要程度低于该阈值时，汇聚节点不接收该簇首节点传送的病虫害监测数据，对数据重要程度大于该阈值的簇首节点按照数据重要程度从大到小的顺序进行排序；

(3)汇聚节点按照排序结果顺序接收簇首节点的病虫害监测数据。

本优选实施例中的病虫害数据传送模块30，其中的汇聚节点按照自定义数据接收协议接收符合条件的簇首节点传送的病虫害监测数据时，减少了需要传送的病虫害监测数据量，能够降低病虫害数据传送模块30的能量消耗，从而相对减少了本实施例的基于大数据病虫害监测预警系统的通信开销，节省成本。

优选地，汇聚节点在接收符合条件的簇首节点的病虫害监测数据时，接收的病虫害监测数据量需满足以下条件：

式中，M(j)为汇聚节点接收簇首节点j的病虫害监测数据量。

本优选实施例设定条件来接收病虫害监测数据量，使病虫害数据传送模块30中的无线传感器网络汇聚节点能够从重要的簇首节点接收较多的病虫害监测数据，保证了病虫害监测数据传输的效率的同时，确保了病虫害监测数据传输的公平性。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.基于大数据病虫害监测预警系统，其特征是，包括病虫害监测子系统、用户终端、云服务器和大数据网络平台，所述病虫害监测子系统与云服务器连接，所述云服务器和用户终端皆与大数据网络平台连接；所述病虫害监测子系统用于采集病虫害监测数据，并将病虫害监测数据发送至云服务器，云服务器将病虫害数据发送至大数据网络平台进行数据分析，再将分析结果反馈至用户终端。

2.根据权利要求1所述的基于大数据病虫害监测预警系统，其特征是，所述病虫害监测子系统包括传感器监测模块、病虫害监测数据采集模块和病虫害数据传送模块。

3.根据权利要求2所述的基于大数据病虫害监测预警系统，其特征是，所述传感器监测模块包括温度传感器、湿度传感器、光敏传感器、风速传感器和GPQ定位器。

4.根据权利要求3所述的基于大数据病虫害监测预警系统，其特征是，所述病虫害监测数据采集模块用于通过无线传感器网络的传感器节点采集病虫害监测数据，所述病虫害数据传送模块用于将传感器节点的病虫害监测数据传送至无线传感器网络的汇聚节点，再由汇聚节点将病虫害监测数据传送到云服务器。

5.根据权利要求4所述的基于大数据病虫害监测预警系统，其特征是，所述病虫害数据传送模块将传感器节点的病虫害监测数据传送至无线传感器网络的汇聚节点时，采用改进的LEACH分层路由协议，该改进的LEACH分层路由协议具体包括：

利用K-means聚类算法将无线传感器网络的传感器节点分成多个簇，每个簇包括多个传感器节点，在每个簇中选择一个传感器节点作为簇首节点，剩余的传感器节点作为簇成员节点，所述簇首节点用于将簇成员节点采集的病虫害监测数据进行融合处理并发送至汇聚节点；所述病虫害数据传送模块30在每个簇中选择一个传感器节点作为簇首节点时，具体执行：

将网络初始化后传感器节点x被分配到的随机数N与阈值Ω(x)比较，若N<Ω(x)，则将该传感器节点x作为簇首节点，否则作为簇成员节点；

其中，改进的LEACH分层路由协议中的Ω(x)的计算公式为：

$\mathrm{\&Omega;}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\&kappa;}\frac{\mathrm{\&Psi;}-{\mathrm{\&Psi;}}_x}{\mathrm{\&Psi;}}+\frac{D}{1-D\&times;\left(R\mathrm{mod}\right(1/D\left)\right)}\left|\frac{{{\mathrm{\&xi;}}_0}^2-{{\mathrm{\&xi;}}_x}^2}{2{{\mathrm{\&xi;}}_0}^2}\right|,& x\&Element;\mathrm{\&Psi;}\\ 0,& x\&NotElement;\mathrm{\&Psi;}\end{array}\right.$

式中，D指所有传感器节点中允许充当簇首节点的百分率，1/P表示轮数间隔值，R指当前的循环轮数，Ψ指最近1/P轮中没有被选为簇首节点的传感器节点集合；Ψ_x为传感器节点x到对应汇聚节点的距离，Ψ为簇中所有传感器节点到对应汇聚节点的距离之和，κ为设定的距离权重因子；为能量权重因子，其中ξ_x为传感器节点x的当前能量，ξ₀为传感器节点x的初始能量。

6.根据权利要求5所述的基于大数据病虫害监测预警系统，其特征是，汇聚节点在接收簇首节点传送的病虫害监测数据时，遵循下述自定义数据接收协议：

(1)计算设定时间段内需要向汇聚节点传送病虫害监测数据的各簇首节点的数据重要程度，设表示在该时间段内需要向汇聚节点传送病虫害监测数据的簇首节点j的数据重要程度，定义该数据重要程度的计算公式为：

式中，N_j表示在该时间段内需要向汇聚节点传送病虫害监测数据的簇首节点的数目，表示预先设定的簇首节点j所在的簇中传感器节点i的数据重要程度权值，n_j表示簇首节点j所在的簇中传感器节点的数目；

(2)设定数据重要程度的阈值，当簇首节点的数据重要程度低于该阈值时，汇聚节点不接收该簇首节点传送的病虫害监测数据，对数据重要程度大于该阈值的簇首节点按照数据重要程度从大到小的顺序进行排序；

(3)汇聚节点按照排序结果顺序接收簇首节点的病虫害监测数据。