CN109120670A - 一种水稻田智能化种植管理系统及其应用方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种水稻田智能化种植管理系统：包括信息采集系统、无线传输系统、视频监控系统和软件平台；信息采集系统，包括：在地面、地下以及水下配置的监测设备；用于监测地面、地下和水下的数据采集后传给无线传输系统。视频监控系统：查看作物实时生长情况，病虫害防治监控。无线传输系统：用于远程无线传输信息采集系统和视频监控系统的数据，并传给软件平台。软件平台：具有数据实时查看功能，自动化控制功能，以及预警功能。本发明的优点在于：通过实施水稻生育期全程智能化管理，进行实时监控，提高了水稻种植的科技水平和劳动生产率，促进了水稻规模种植经营；提高了产量，改善了品质，降低了成本，增强了市场竞争力。

Description

一种水稻田智能化种植管理系统及其应用方法
技术领域
本发明涉及农业技术领域，特别涉及一种水稻田智能化种植管理系统及其应用方法。
背景技术
水稻是世界三大粮食作物之一，也是中国最重要的粮食作物，中国是世界最大的水稻生产国，总产位居世界第一，1961～2013年间中国水稻年平均种植面积为3200万hm2，占我国粮食作物平均种植面积的34.97％，占世界水稻生产面积的22.12％；我国稻区覆盖辽阔，主产区分布于秦岭淮河一线以南，种植总面积大约在2800～2900万hm2之间；北至黑龙江省，南至广东省，都有水稻种植。
水稻喜高温、多湿、短日照，种植在水田中，由于生长季节有水层保护，水稻植株个体发育其受环境小，个体长势较一致，有利于农业生产措施的实施；由于稻田分布广泛，人工成本高，生长发育及耕作信息采集耗时长，不能及时了解气象、土壤和水分变化情况，对水稻生长发育和病虫害预测预报，也需要人工田间调查，往往贻误农时，影响农业措施的实施，给水稻生产造成一定的损失，最终影响水稻稳产高产。
发明内容
本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种水稻田智能化种植管理系统及其应用方法，能有效的解决上述现有技术存在的问题。
为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下：
一种水稻田智能化种植管理系统：包括信息采集系统、无线传输系统、视频监控系统和软件平台；
信息采集系统，包括：在地面、地下以及水下配置的监测设备；用于监测地面、地下和水下的数据采集后传给无线传输系统。
视频监控系统：查看作物实时生长情况，病虫害防治监控。安装摄像机通过同轴视频电缆将图像传输到软件平台，实时得到植物生长信息，在软件平台或异地互联网上即可随时看到作物的生长情况。用户可通过视频监控查看田间情况，然后采取合理方式应对田间具体发生状况。
无线传输系统：用于远程无线传输信息采集系统和视频监控系统的数据，并传给软件平台。
软件平台：具有远程数据实时查看功能，自动化控制功能，以及预警功能。用户可在主机系统上对每一个监测设备设配设定合理范围，当地面、地下或水下信息超出设定范围时，软件平台可将田间信息通过手机短息和弹出到主机界面两种方式告知用户。
进一步地，地面监测设备包括：温度、光照、光合有效辐射、雨量、风速、风向和气压监测设备；
使用地面温度、光照、光合有效辐射监测设备采集信息可以及时掌握水稻生长情况，当水稻因这些因素生长受限，用户可快速反应，采取应急措施；
使用雨量、风速、风向、气压监测设备可收集大量气象信息，当这些信息超出正常值范围，用户能够及时采取防范措施，减轻自然灾害带来的损失。
进一步地，地下和水下监测设备包括：土壤温度、水分、水位、氮磷钾、溶氧和PH值监测设备；
地下和水下监测设备：检测土壤温度、水分、水位是为了实现合理灌溉，杜绝水源浪费和大量灌溉导致的土壤养分流失。检测氮磷钾、溶氧、PH值信息，是为了全面检测土壤养分含量，准确指导水田合理施肥，提高产量，避免由于过量施肥导致的环境问题。
与现有技术相比本发明的优点在于：通过实施水稻生育期全程智能化管理，进行实时监控，提高了水稻种植的科技水平和劳动生产率，促进了水稻规模种植经营；提高了产量，改善了品质，降低了成本，增强了市场竞争力。
附图说明
图1为本发明实施例系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下举实施例，对本发明做进一步详细说明。
一种水稻田智能化种植管理系统：包括信息采集系统、无线传输系统、视频监控系统和软件平台；
信息采集系统，包括：在地面、地下以及水下配置的监测设备；
地面监测设备包括：温度、光照、光合有效辐射、雨量、风速、风向和气压监测设备；
使用地面温度、光照、光合有效辐射监测设备采集信息可以及时掌握水稻生长情况，当水稻因这些因素生长受限，用户可快速反应，采取应急措施；
使用雨量、风速、风向、气压监测设备可收集大量气象信息，当这些信息超出正常值范围，用户可及时采取防范措施，减轻自然灾害带来的损失。
地下和水下监测设备包括：土壤温度、水分、水位、氮磷钾、溶氧和PH值监测设备；
地下或水下信息采集：检测土壤温度、水分、水位是为了实现合理灌溉，杜绝水源浪费和大量灌溉导致的土壤养分流失。检测氮磷钾、溶氧、PH值信息，是为了全面检测土壤养分含量，准确指导水田合理施肥，提高产量，避免由于过量施肥导致的环境问题。
视频监控系统：查看作物实时生长情况，病虫害防治监控，。安装摄像机通过同轴视频电缆将图像传输到控制主机，实时得到植物生长信息，在监控中心或异地互联网上即可随时看到作物的生长情况。用户可通过视频监控查看田间情况，然后采取合理方式应对田间具体发生状况。
无线传输系统：用于远程无线传输信息采集系统和视频监控系统的数据，并传给软件平台。
视频监控系统：能够查看作物实时生长情况，病虫害防治监控。
软件平台：具有远程数据实时查看功能，自动化控制功能，以及预警功能。用户可在主机系统上对每一个监测设备设配设定合理范围，当地面、地下或水下信息超出设定范围时，软件平台可将田间信息通过手机短息和弹出到主机界面两种方式告知用户。
2016年至2017年试验在黑龙江省农垦科学院水稻科技园区完成，试验设2个处理，处理1：一种水稻田智能化种植管理系统和应用方法，水稻田安装智能化种植管理系统；处理2：水稻常规栽培方法。
试验地总面积210亩，其中处理1试验地面积为120亩，处理2试验地面积为90亩，试验水稻品种为垦稻12号。
试验各处理水稻生育期监测预报效果
在水稻生育期，智能化种植管理系统实时采集气象、土壤、水体的相关信息，用户根据报警系统及时补充稻田水分和肥料，根据采集的气象数据分析，在低温之前，灌溉护温水层，使水稻植株避免自然灾害的影响；视频监控系统能实时监控水稻的生长情况、是否有病虫害发生，生育期间及时预防病虫害发生，使水稻能健康生长。
处理2由于没有智能化种植管理系统，农户必需到田间才能观测到水稻生长发育情况，不能及时发现不利于水稻生长的因素，灌溉不及时，病虫害发现不及时，影响水稻植株生长发育。
试验各处理水稻苗期植株性状考查数据
试验于苗期考察了植株性状，本发明的北方寒区水稻井水灌溉增温技术效果明显，水稻分蘖数提高，植株干重增加，见表1。
表1试验各处理水稻苗期植株性状考查数据
试验各处理对水稻产量构成因子及产量的影响
每个试验区连续取样30株，进行产量性状调查，本发明的一种北方寒区水稻井水灌溉增温技术可增加穗长、单穗粒数，提高百粒重，增加单穗粒重，见表2。
表2试验各处理对水稻产量构成因子的影响
于试验区的每个处理中随机选取三点，每点选20平方米，将水稻收获实测产做为三次重复，产量结果表明，本发明的一种北方寒区水稻井水灌溉增温技术比常规方法平均增产5.53％，见表3。
表3试验各处理对水稻产量的影响
注：各处理产量计算结果水分均已扣除。测产小区面积20平方米
综上所述，应用本发明实施例所得的一种北方寒区水稻井水灌溉增温技术与常规方法相比，可提高灌溉水温度，提高水稻有效分蘖数，提高水稻结实率，水稻平均增产5.53％，平均增收378.33公斤/公顷，水稻价格按2.80元/公斤计算，平均增收1059元/公顷。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的实施方法，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种水稻田智能化种植管理系统，其特征在于：包括信息采集系统、无线传输系统、视频监控系统和软件平台；
信息采集系统包括：在地面、地下以及水下配置的监测设备；用于监测地面、地下和水下的数据采集后传给无线传输系统；
视频监控系统：查看作物实时生长情况，病虫害防治监控，安装摄像机通过同轴视频电缆将图像传输到软件平台，实时得到植物生长信息，在软件平台或异地互联网上即可随时看到作物的生长情况，用户可通过视频监控查看田间情况，然后采取合理方式应对田间具体发生状况；
无线传输系统：用于远程无线传输信息采集系统和视频监控系统的数据，并传给软件平台；
软件平台：具有远程数据实时查看功能，自动化控制功能，以及预警功能；用户可在主机系统上对每一个监测设备设配设定合理范围，当地面、地下或水下信息超出设定范围时，软件平台可将田间信息通过手机短息和弹出到主机界面两种方式告知用户。
2.根据权利要求1所述的一种水稻田智能化种植管理系统，其特征在于：地面监测设备包括：温度、光照、光合有效辐射、雨量、风速、风向和气压监测设备；
使用地面温度、光照、光合有效辐射监测设备采集信息可以及时掌握水稻生长情况，当水稻因这些因素生长受限，用户可快速反应，采取应急措施；
使用雨量、风速、风向、气压监测设备可收集大量气象信息，当这些信息超出正常值范围，用户能够及时采取防范措施，减轻自然灾害带来的损失。
3.根据权利要求2所述的一种水稻田智能化种植管理系统，其特征在于：地下和水下监测设备包括：土壤温度、水分、水位、氮磷钾、溶氧和PH值监测设备；
地下和水下监测设备：检测土壤温度、水分、水位是为了实现合理灌溉，杜绝水源浪费和大量灌溉导致的土壤养分流失；检测氮磷钾、溶氧、PH值信息，是为了全面检测土壤养分含量，准确指导水田合理施肥，提高产量，避免由于过量施肥导致的环境问题。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109596788A (zh) * 2019-01-30 2019-04-09 湖南农业大学 一种双季超级稻水肥耦合测定方法
CN111011133A (zh) * 2019-12-31 2020-04-17 江苏农创科技有限公司 一种基于实时检测且生长状况预估技术的水稻栽培方法
CN114401296A (zh) * 2022-03-24 2022-04-26 泰山学院 一种基于物联网的城市环境下田园管理远程光信号处理方法、系统和可读存储介质
CN114830979A (zh) * 2022-06-08 2022-08-02 新疆阿克猫农业开发有限公司 一种水稻智能种植方法
CN115379150A (zh) * 2022-10-25 2022-11-22 广州艾米生态人工智能农业有限公司 可远程自动化生成水稻生长过程动态视频的系统和方法
CN116158324A (zh) * 2023-03-15 2023-05-26 黑龙江八一农垦大学 一种新型智能标准化农田预制钢畦埂

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101877781A (zh) * 2009-04-30 2010-11-03 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 基于远程监控的农田信息实时采集系统、装置及方法
CN101930662A (zh) * 2009-10-10 2010-12-29 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 基于远程监控的农田信息实时监测系统及方法
CN102867271A (zh) * 2012-08-16 2013-01-09 北京市农林科学院 设施农业标准化种植环境因子控制方案形成的方法
CN103134551A (zh) * 2012-07-23 2013-06-05 丁昱 一种基于物联网设施蔬菜农田环境监测与标准化生产系统
CN106022940A (zh) * 2016-05-09 2016-10-12 徐洪军 一种基于物联网技术的智能农田管理系统
CN106054679A (zh) * 2016-07-21 2016-10-26 太仓市农业技术推广中心 一种基于物联网的农业智能监控系统及作物种植方法
CN107835244A (zh) * 2017-11-08 2018-03-23 石家庄圣艮启科技有限公司 基于物联网的农业大田气候灾害监测预警系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101877781A (zh) * 2009-04-30 2010-11-03 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 基于远程监控的农田信息实时采集系统、装置及方法
CN101930662A (zh) * 2009-10-10 2010-12-29 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 基于远程监控的农田信息实时监测系统及方法
CN103134551A (zh) * 2012-07-23 2013-06-05 丁昱 一种基于物联网设施蔬菜农田环境监测与标准化生产系统
CN102867271A (zh) * 2012-08-16 2013-01-09 北京市农林科学院 设施农业标准化种植环境因子控制方案形成的方法
CN106022940A (zh) * 2016-05-09 2016-10-12 徐洪军 一种基于物联网技术的智能农田管理系统
CN106054679A (zh) * 2016-07-21 2016-10-26 太仓市农业技术推广中心 一种基于物联网的农业智能监控系统及作物种植方法
CN107835244A (zh) * 2017-11-08 2018-03-23 石家庄圣艮启科技有限公司 基于物联网的农业大田气候灾害监测预警系统

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109596788A (zh) * 2019-01-30 2019-04-09 湖南农业大学 一种双季超级稻水肥耦合测定方法
CN111011133A (zh) * 2019-12-31 2020-04-17 江苏农创科技有限公司 一种基于实时检测且生长状况预估技术的水稻栽培方法
CN114401296A (zh) * 2022-03-24 2022-04-26 泰山学院 一种基于物联网的城市环境下田园管理远程光信号处理方法、系统和可读存储介质
CN114401296B (zh) * 2022-03-24 2022-07-15 泰山学院 一种基于物联网的城市环境下田园管理远程光信号处理方法、系统和可读存储介质
CN114830979A (zh) * 2022-06-08 2022-08-02 新疆阿克猫农业开发有限公司 一种水稻智能种植方法
CN115379150A (zh) * 2022-10-25 2022-11-22 广州艾米生态人工智能农业有限公司 可远程自动化生成水稻生长过程动态视频的系统和方法
CN115379150B (zh) * 2022-10-25 2023-03-14 广州艾米生态人工智能农业有限公司 可远程自动化生成水稻生长过程动态视频的系统和方法
CN116158324A (zh) * 2023-03-15 2023-05-26 黑龙江八一农垦大学 一种新型智能标准化农田预制钢畦埂
CN116158324B (zh) * 2023-03-15 2023-11-10 黑龙江八一农垦大学 一种新型智能标准化农田预制钢畦埂

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