CN108848845A - 一种基于云计算的智能灌溉施肥系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于云计算的智能灌溉施肥系统，包括灌溉施肥模块、数据采集模块、控制模块、云端服务系统，其中：灌溉施肥模块，用于为农田提供作物生长所需水、肥料；数据采集模块，用于实时监测和追踪所处区域的植物生长环境数据，并对植物生长环境数据进行异常数据清理后，将可用的植物生长环境数据发送至控制模块；控制模块，用于接收数据采集模块实时监测和追踪田间的植物生长环境数据，以及将数据发送给云端服务系统，同时接收来自云端服务系统的指令，开启或关闭水泵和电磁阀。

Description

一种基于云计算的智能灌溉施肥系统

技术领域

本发明涉及农业技术领域，具体涉及一种基于云计算的智能灌溉施肥系统。

背景技术

目前农业用水效率总体还较低，浪费现象比较普遍、严重。开展田间高效智能灌溉技术这一农业关键共性问题研究，是我国农业可持续发展的重要保证。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于云计算的智能灌溉施肥系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种基于云计算的智能灌溉施肥系统，包括灌溉施肥模块、数据采集模块、控制模块、云端服务系统，其中：

灌溉施肥模块，用于为农田提供作物生长所需水、肥料；

数据采集模块，用于实时监测和追踪所处区域的植物生长环境数据，并对植物生长环境数据进行异常数据清理后，将可用的植物生长环境数据发送至控制模块；

控制模块，用于接收数据采集模块实时监测和追踪田间的植物生长环境数据，以及将数据发送给云端服务系统，同时接收来自云端服务系统的指令，开启或关闭水泵和电磁阀。

优选地，所述灌溉施肥模块包括灌水器、施肥器、水泵、流量计、管路；其中，所述水泵安装有无线信号接收器，施肥器上安装有电磁阀，电磁阀与无线信号接收器相连接，不同灌溉施肥管路支路负责不同区域的灌溉施肥，不同灌溉施肥管路支路上均安装电磁阀与无线信号接收器；电磁阀负责输水施肥管路的开启和关闭；无线信号接收器负责接收水泵或电磁阀的启闭信号，以控制水泵和电磁阀动作；所述灌溉施肥模块通过喷灌、微灌、低压管道提供灌溉和施肥，对于不同的灌溉方式，对应的灌水器分别为喷头、滴头和给水栓。

优选地，所述数据采集模块包括不同类型的传感器，其中传感器类型包括土壤水分传感器、土壤盐分传感器、温度传感器、光照传感器；所述数据采集模块根据传感器工作范围，在田间分区域进行安装，负责实时监测和追踪所处区域的植物生长环境数据，所述植物生长环境数据包括土壤含水量、温度、盐分以及光照、温度数据。

其中，所述云端服务系统包括数据处理和存储功能，根据数据采集模块需求特殊定制，具有大数据分析处理、实时数据处理与提取、历史数据分析与处理、异常数据预警报告、建议方案生成与存储功能，为灌溉施肥模块提供不同作物、不同生长时期在不同灌溉方式下的灌水量与灌水时长、施肥量与施肥时长数据。

本发明的有益效果为：根据传感器信息精准确定不同区域作物的生长环境信息，由云端服务系统根据作物生长规律制定相应的适宜的灌溉施肥制度，由微控制单元控制水泵、施肥器工作，并根据不同区域作物的不同灌溉制度有选择的启闭不同灌溉施肥管道的电磁阀，以进行针对不同区域的作物进行有选择的灌溉施肥，从而实现精准灌溉和施肥，杜绝不必要的水肥浪费。

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是本发明一个示例性实施例的基于云计算的智能灌溉施肥系统的结构示意框图；

图2是本发明一个示例性实施例的云端服务系统的结构示意框图。

附图标记：

灌溉施肥模块1、数据采集模块2、控制模块3、云端服务系统4、异常检测处理模块10、数据融合模块20、数据分析模块30。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本发明实施例提供了一种基于云计算的智能灌溉施肥系统，包括灌溉施肥模块1、数据采集模块2、控制模块3、云端服务系统4，其中：

灌溉施肥模块1，用于为农田提供作物生长所需水、肥料；

数据采集模块2，用于实时监测和追踪所处区域的植物生长环境数据，并对植物生长环境数据进行异常数据清理后，将可用的植物生长环境数据发送至控制模块3；

控制模块3，用于接收数据采集模块2实时监测和追踪田间的植物生长环境数据，以及将数据发送给云端服务系统4，同时接收来自云端服务系统4的指令，开启或关闭水泵和电磁阀。

优选地，所述灌溉施肥模块1包括灌水器、施肥器、水泵、流量计、管路；其中，所述水泵安装有无线信号接收器，施肥器上安装有电磁阀，电磁阀与无线信号接收器相连接，不同灌溉施肥管路支路负责不同区域的灌溉施肥，不同灌溉施肥管路支路上均安装电磁阀与无线信号接收器；电磁阀负责输水施肥管路的开启和关闭；无线信号接收器负责接收水泵或电磁阀的启闭信号，以控制水泵和电磁阀动作；所述灌溉施肥模块1通过喷灌、微灌、低压管道提供灌溉和施肥，对于不同的灌溉方式，对应的灌水器分别为喷头、滴头和给水栓。

优选地，所述数据采集模块2包括不同类型的传感器，其中传感器类型包括土壤水分传感器、土壤盐分传感器、温度传感器、光照传感器；所述数据采集模块2根据传感器工作范围，在田间分区域进行安装，负责实时监测和追踪所处区域的植物生长环境数据，所述植物生长环境数据包括土壤含水量、温度、盐分以及光照、温度数据。

其中，所述云端服务系统4包括数据处理和存储功能，根据数据采集模块2需求特殊定制，具有大数据分析处理、实时数据处理与提取、历史数据分析与处理、异常数据预警报告、建议方案生成与存储功能，为灌溉施肥模块1提供不同作物、不同生长时期在不同灌溉方式下的灌水量与灌水时长、施肥量与施肥时长数据。

本发明上述实施例根据传感器信息精准确定不同区域作物的生长环境信息，由云端服务系统4根据作物生长规律制定相应的适宜的灌溉施肥制度，由微控制单元控制水泵、施肥器工作，并根据不同区域作物的不同灌溉制度有选择的启闭不同灌溉施肥管道的电磁阀，以进行针对不同区域的作物进行有选择的灌溉施肥，从而实现精准灌溉和施肥，杜绝不必要的水肥浪费。

在一个实施中，数据采集模块2对植物生长环境数据进行异常数据清理，包括：将同类型的不同传感器在同一时刻测量出的植物生长环境数据作为一个植物生长环境数据集，对每个植物生长环境数据集中的植物生长环境数据进行异常筛查，将筛查出的异常植物生长环境数据进行剔除。作为一种可选的方式，数据采集模块2对植物生长环境数据集中的植物生长环境数据进行异常筛查，具体包括：

(1)设同类型的不同传感器在同一时刻测量出的植物生长环境数据为{z₁,z₂,…,z_x}，x为同类型的传感器数量，求取{z₁,z₂,…,z_x}的平均值

(2)若{z₁,z₂,…,z_x}中存在植物生长环境数据z_i不满足下列条件，将该植物生长环境数据z_i视为异常植物生长环境数据：

式中，z_j为{z₁,z₂,…,z_x}中的第j个植物生长环境数据。

实际情况中，传感器容易因为环境、工作时间长等原因出现故障，测量的植物生长环境数据由于传感器故障原因可能与真实值存在较大的偏差。在实际监测的时候无法人为地对植物生长环境数据进行异常筛查。本实施例考虑到这种情况，充分利用同类型不同传感器测量的植物生长环境数据作为筛查指标，对相应的每个植物生长环境数据进行筛查，并将筛查出不符合条件的植物生长环境数据剔除。本实施例能够有效地提高植物生长环境数据采集的精度，避免传感器故障对植物生长环境数据的精度造成不利的影响。

在一个实施例中，如图2所示，云端服务系统4包括依次连接的异常检测处理模块10、数据融合模块20、数据分析模块30，异常检测处理模块10用于对数据采集模块2发送的植物生长环境数据进行异常检测处理；数据融合模块20用于对异常检测处理模块10输出的植物生长环境数据进行融合处理；数据分析模块30用于根据融合处理后的植物生长环境数据，对不同作物、不同生长时期在不同灌溉方式下的灌水量与灌水时长、施肥量与施肥时长进行分析。

在一个实施例中，异常检测处理模块10对数据采集模块2发送的植物生长环境数据进行异常检测处理，具体包括：

(1)设定移动窗口宽度n，对同一个传感器获取的植物生长环境数据进行遍历，提取植物生长环境数据时间序列{z_i-1,z_i-2,…,z_i-n}，将{z_i-1,z_i-2,…,z_i-n}中的植物生长环境数据随机分成两组，去除每组中的极大值和极小值后，获取每组序列的中值，设获取的中值分别为

(2)计算新序列{Z_i}的中值Z_i,n，其中

(3)若植物生长环境数据z_i满足下列公式，则将该植物生长环境数据视为异常植物生长环境数据，用代替z_i，否则z_i为正常植物生长环境数据：

式中，y为设定的门限参数。

现有技术中，采用Hampel滤波算法对数据进行处理，具有算法快捷的特点，便于实时完成数据净化处理，且对异常数据的分布和大小并不敏感，然而该算法对数据进行检测的精度还有待提高。

本实施例对现有的Hampel滤波算法进行改进，在获取中值绝对偏差估计时，将移动窗口提取的植物生长环境数据时间序列进行分组，去除每组中的极大值和极小值后再提取中值，结合两组的中值确定中值绝对偏差估计，相对于现有技术直接通过植物生长环境数据时间序列的中值来确定中值绝对偏差估计的方式，能够有效提高中值绝对偏差估计的精度，从而进一步提高了对植物生长环境数据进行异常检测的精度。

在一个实施例中，数据融合模块20对异常检测处理模块10输出的植物生长环境数据进行融合处理，具体包括：

(1)提取同一类型传感器在同一时刻获取的植物生长环境数据序列{z₁,z₂,…,z_p}，p为提取到的植物生长环境数据个数，获取各植物生长环境数据对应的传感器的噪声方差；

(2)按照下列公式对植物生长环境数据序列{z₁,z₂,…,z_p}进行融合处理：

式中，z表示融合处理得到的植物生长环境数据，W_j为获取到植物生长环境数据z_j的传感器的噪声方差，W_l为获取到植物生长环境数据z_l的传感器的噪声方差，z_j为植物生长环境数据序列{z₁,z₂,…,z_p}中第j个植物生长环境数据。

本实施例创新性地提出了一种对植物生长环境数据进行融合处理的机制，该机制基于噪声方差为同类型的不同传感器设定了相应的权值，并利用加权平均的方法计算出融合值，计算简单方便，更能贴近实际情况，数据准确度更高。

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)

1.一种基于云计算的智能灌溉施肥系统，其特征是，包括灌溉施肥模块、数据采集模块、控制模块、云端服务系统，其中：

灌溉施肥模块，用于为农田提供作物生长所需水、肥料；

数据采集模块，用于实时监测和追踪所处区域的植物生长环境数据，并对植物生长环境数据进行异常数据清理后，将可用的植物生长环境数据发送至控制模块；

控制模块，用于接收数据采集模块实时监测和追踪田间的植物生长环境数据，以及将数据发送给云端服务系统，同时接收来自云端服务系统的指令，开启或关闭水泵和电磁阀。

2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智能灌溉施肥系统，其特征是，所述灌溉施肥模块包括灌水器、施肥器、水泵、流量计、管路；其中，所述水泵安装有无线信号接收器，施肥器上安装有电磁阀，电磁阀与无线信号接收器相连接，不同灌溉施肥管路支路负责不同区域的灌溉施肥，不同灌溉施肥管路支路上均安装电磁阀与无线信号接收器；电磁阀负责输水施肥管路的开启和关闭；无线信号接收器负责接收水泵或电磁阀的启闭信号，以控制水泵和电磁阀动作；所述灌溉施肥模块通过喷灌、微灌、低压管道提供灌溉和施肥，对于不同的灌溉方式，对应的灌水器分别为喷头、滴头和给水栓。

3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智能灌溉施肥系统，其特征是，所述数据采集模块包括不同类型的传感器，其中传感器类型包括土壤水分传感器、土壤盐分传感器、温度传感器、光照传感器；所述数据采集模块根据传感器工作范围，在田间分区域进行安装，负责实时监测和追踪所处区域的植物生长环境数据，所述植物生长环境数据包括土壤含水量、温度、盐分以及光照、温度数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智能灌溉施肥系统，其特征是，所述云端服务系统包括依次连接的异常检测处理模块、数据融合模块、数据分析模块，异常检测处理模块用于对数据采集模块发送的植物生长环境数据进行异常检测处理；数据融合模块用于对异常检测处理模块输出的植物生长环境数据进行融合处理；数据分析模块用于根据融合处理后的植物生长环境数据，对不同作物、不同生长时期在不同灌溉方式下的灌水量与灌水时长、施肥量与施肥时长进行分析。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于云计算的智能灌溉施肥系统，其特征是，数据采集模块对植物生长环境数据进行异常数据清理，包括：将同类型的不同传感器在同一时刻测量出的植物生长环境数据作为一个植物生长环境数据集，对每个植物生长环境数据集中的植物生长环境数据进行异常筛查，将筛查出的异常植物生长环境数据进行剔除。

6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的智能灌溉施肥系统，其特征是，数据采集模块对植物生长环境数据集中的植物生长环境数据进行异常筛查，具体包括：

(1)设同类型的不同传感器在同一时刻测量出的植物生长环境数据为{z₁,z₂,…,z_x}，x为同类型的传感器数量，求取{z₁,z₂,…,z_x}的平均值

(2)若{z₁,z₂,…,z_x}中存在植物生长环境数据z_i不满足下列条件，将该植物生长环境数据z_i视为异常植物生长环境数据：

式中，z_j为{z₁,z₂,…,z_x}中的第j个植物生长环境数据。