CN109116897A - 一种基于大数据的农业种植环境智能调节方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的农业种植环境智能调节方法，包括：记录上一年目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数并建立环境参数数据库；记录上一年目标种植物从发芽到收成的过程中每天的土壤参数并建立土壤参数数据库；在今年目标种植物发芽到收成的过程中，根据环境参数数据库中环境参数对大棚内的当前环境参数进行调节；在今年目标种植物发芽到收成的过程中，根据土壤参数数据库中土壤参数对大棚内的当前土壤参数进行调节。

Description

一种基于大数据的农业种植环境智能调节方法

技术领域

本发明涉及农业智能化管理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的农业种植环境智能调节方法。

背景技术

随着农业以及园林业的发展，大棚的使用越来越广泛；大棚可提供优良生长环境，作物发芽生长的速度比在自然状态下更快，特别是面对四季温湿度的变化，大棚是培育跨季节植物及农业产品的必需设施。

目前的大棚只能根据种植户的经验操作大棚能的设备，让大棚起到加温和保温的作用，无法科学的根据种植物实际情况对大棚内的环境和土壤进行调节，不能很好的满足实际使用需求。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于大数据的农业种植环境智能调节方法；

本发明提出的一种基于大数据的农业种植环境智能调节方法，包括：

S1、记录上一年目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数并建立环境参数数据库；

S2、记录上一年目标种植物从发芽到收成的过程中每天的土壤参数并建立土壤参数数据库；

S3、在今年目标种植物发芽到收成的过程中，根据环境参数数据库中环境参数对大棚内的当前环境参数进行调节；

S4、在今年目标种植物发芽到收成的过程中，根据土壤参数数据库中土壤参数对大棚内的当前土壤参数进行调节。

优选地，步骤S1，具体包括：

记录上一年亩产量大于预设阈值的目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数并建立环境参数数据库。

优选地，步骤S1中，所述环境参数，具体包括：温度、雨量、风力、光照强度中一者或多者。

优选地，步骤S2，具体包括：

记录上一年亩产量大于预设阈值的目标种植物从发芽到收成的过程中每天的土壤参数并建立土壤参数数据库。

优选地，步骤S2中，所述土壤参数，具体包括：PH值、电导率、水分含量、温度中一者或多者。

优选地，步骤S3，具体包括：

在今年目标种植物发芽到收成的过程中，对大棚内的当前环境参数进行调节，使大棚内的当前环境参数与环境参数数据库中对应的环境参数之间的误差值小于预设第一误差值。

优选地，步骤S4，具体包括：

在今年目标种植物发芽到收成的过程中，对大棚内的当前土壤参数进行调节，使大棚内的当前土壤参数与土壤参数数据库中对应的土壤参数之间的误差值小于预设第二误差值。

本发明根据上一年高产量的目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数和土壤参数分别建立环境参数数据库和土壤参数数据库，作为参数调节的对比基础，在今年目标种植物发芽时，根据环境参数数据库和土壤参数数据库中的环境参数和土壤参数对大棚内的当前环境参数和当前土壤参数进行调节，如此，针对性的改善目标种植物的环境和土壤，以提高目标种植物的产量，增加种植户的收益，相对于通过经验调节目标种植物的环境和土壤而言，更加科学、有效和便捷。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于大数据的农业种植环境智能调节方法的流程示意图。

具体实施方式

参照图1，本发明提出的一种基于大数据的农业种植环境智能调节方法，包括：

步骤S1，记录上一年目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数并建立环境参数数据库，具体包括：记录上一年亩产量大于预设阈值的目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数并建立环境参数数据库，其中，所述环境参数包括：温度、雨量、风力、光照强度中一者或多者。

在具体方案中，在上一年(或上一季)，目标种植物从发芽到收成的过程中，记录目标种植物每天所处环境的温度、雨量、风力、光照强度，再判断目标种植物上一年亩产量是否大于预设阈值(即判断目标种植物在上一年是否高产)，在判断结果为是时，根据目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数建立环境参数数据库。

步骤S2，记录上一年目标种植物从发芽到收成的过程中每天的土壤参数并建立土壤参数数据库，具体包括：记录上一年亩产量大于预设阈值的目标种植物从发芽到收成的过程中每天的土壤参数并建立土壤参数数据库，其中，土壤参数包括：PH值、电导率、水分含量、温度中一者或多者。

在具体方案中，在上一年(或上一季)，目标种植物从发芽到收成的过程中，记录目标种植物种植的土壤每天的PH值、电导率、水分含量、温度，再判断目标种植物上一年亩产量是否大于预设阈值(即判断目标种植物在上一年是否高产)，在判断结果为是时，根据目标种植物从发芽到收成的过程中每天的土壤参数建立土壤参数数据库。

步骤S3，在今年目标种植物发芽到收成的过程中，根据环境参数数据库中环境参数对大棚内的当前环境参数进行调节，具体包括：在今年目标种植物发芽到收成的过程中，对大棚内的当前环境参数进行调节，使大棚内的当前环境参数与环境参数数据库中对应的环境参数之间的误差值小于预设第一误差值。

在具体方案中，在今年目标种植物发芽时开始，根据环境参数数据库中每天环境的温度、雨量、风力、光照强度调节大棚内当天环境的温度、雨量、风力、光照强度，使大棚内当天环境的温度、雨量、风力、光照强度与环境参数数据库中每天环境的温度、雨量、风力、光照强度相同(或误差小于第一误差值)，改善目标种植物的环境，以提高目标种植物的产量。

步骤S4，在今年目标种植物发芽到收成的过程中，根据土壤参数数据库中土壤参数对大棚内的当前土壤参数进行调节，具体包括：

在今年目标种植物发芽到收成的过程中，对大棚内的当前土壤参数进行调节，使大棚内的当前土壤参数与土壤参数数据库中对应的土壤参数之间的误差值小于预设第二误差值。

在具体方案中，在今年目标种植物发芽时开始，根据土壤参数数据库中每天土壤的温度、雨量、风力、光照强度调节大棚内当天土壤的温度、雨量、风力、光照强度，使大棚内当天土壤的温度、雨量、风力、光照强度与土壤参数数据库中每天土壤的温度、雨量、风力、光照强度相同(或误差小于第一误差值)，改善目标种植物的土壤，以提高目标种植物的产量。

本发明根据上一年高产量的目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数和土壤参数分别建立环境参数数据库和土壤参数数据库，作为参数调节的对比基础，在今年目标种植物发芽时，根据环境参数数据库和土壤参数数据库中的环境参数和土壤参数对大棚内的当前环境参数和当前土壤参数进行调节，如此，针对性的改善目标种植物的环境和土壤，以提高目标种植物的产量，增加种植户的收益，相对于通过经验调节目标种植物的环境和土壤而言，更加科学、有效和便捷。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于大数据的农业种植环境智能调节方法，其特征在于，包括：

S1、记录上一年目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数并建立环境参数数据库；

S2、记录上一年目标种植物从发芽到收成的过程中每天的土壤参数并建立土壤参数数据库；

S3、在今年目标种植物发芽到收成的过程中，根据环境参数数据库中环境参数对大棚内的当前环境参数进行调节；

S4、在今年目标种植物发芽到收成的过程中，根据土壤参数数据库中土壤参数对大棚内的当前土壤参数进行调节。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的农业种植环境智能调节方法，其特征在于，步骤S1，具体包括：

记录上一年亩产量大于预设阈值的目标种植物从发芽到收成的过程中每天的环境参数并建立环境参数数据库。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的农业种植环境智能调节方法，其特征在于，步骤S1中，所述环境参数，具体包括：温度、雨量、风力、光照强度中一者或多者。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的农业种植环境智能调节方法，其特征在于，步骤S2，具体包括：

记录上一年亩产量大于预设阈值的目标种植物从发芽到收成的过程中每天的土壤参数并建立土壤参数数据库。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的农业种植环境智能调节方法，其特征在于，步骤S2中，所述土壤参数，具体包括：PH值、电导率、水分含量、温度中一者或多者。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的农业种植环境智能调节方法，其特征在于，步骤S3，具体包括：

在今年目标种植物发芽到收成的过程中，对大棚内的当前环境参数进行调节，使大棚内的当前环境参数与环境参数数据库中对应的环境参数之间的误差值小于预设第一误差值。

7.根据权利要求1所述的基于大数据的农业种植环境智能调节方法，其特征在于，步骤S4，具体包括：

在今年目标种植物发芽到收成的过程中，对大棚内的当前土壤参数进行调节，使大棚内的当前土壤参数与土壤参数数据库中对应的土壤参数之间的误差值小于预设第二误差值。