CN110926530A - 一种基于物联网的农田灾害监管方法和系统 - Google Patents

一种基于物联网的农田灾害监管方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于物联网的农田灾害监管方法和系统，将农田监管区域进行网络划分，建立监管区域网格布局网络；将属于同一农田区域的网格单元标号为同一网络组别；在每个网络组别中放置检测分机，在每个网格单元中放置检测装置；每个检测分机分布式的连接至建立农田监管网络管理主机；通过农田灾害预测神经网络模型，获得预测结果；管理主机将预测结果发送至相应的管理分机进行灾害处理。本发明通过远程实时监测农田灾害状态，能够对农田灾害状态进行智能化的有效监管，能够提高检测精确度和检测效率，提高监管效率，保证了农田的安全可靠运作；对农田进行整体和局部的分布式管理，适用于大范围规模化的农田灾害集中管理。

Description

一种基于物联网的农田灾害监管方法和系统
技术领域
本发明属于农田灾害监管技术领域，特别是涉及一种基于物联网的农田灾害监管方法和系统。
背景技术
农田灾害是影响农业生产的巨大问题，灾害会造成农作物产量的减少，为农业生产带来巨大损失。随着农田种植的规模化，对大面积农田的人工监控模式已经滞后。
目前，通常采用卫星遥感等技术进行农田灾害监控，但是存在拍摄周期长、空间分辨低、易受天气影响等不足，监控信息具有时间不连续性；高清定点摄像技术具有实时性、高分辨率等特点，但监控范围极为有限，空间信息不连续；成本高且可靠度低。无法同时从整体和局部两方面来把握农田灾害状态，无法及时发现灾害状态，大大降低了监管效率，带来巨大的经济效益和社会效益。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于物联网的农田灾害监管方法和系统，通过远程实时监测农田灾害状态，能够对农田灾害状态进行智能化的有效监管，能够提高检测精确度和检测效率，提高监管效率，保证了农田的安全可靠运作；对农田进行整体和局部的分布式管理，适用于大范围规模化的农田灾害集中管理。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于物联网的农田灾害监管方法，包括步骤：
将农田监管区域进行网络划分，建立监管区域网格布局网络，所述网格布局网络包括多组列阵式网格单元；
将属于同一农田区域的网格单元标号为同一网络组别；
在每个网络组别中放置检测分机，在每个网格单元中放置检测装置，将同一网络组别中的所有检测装置连接至检测分机；
每个检测分机分布式的连接至管理主机，在所述管理主机中建立农田监管网络，农田监管网络中设置有农田灾害预测神经网络模型；将所述检测分机上传的检测数据通过农田灾害预测神经网络模型，获得预测结果；
所述管理主机将预测结果发送至相应的管理分机处，由该管理分机根据预测结果对该网络组别下的农田区域进行灾害处理。
进一步的是，将农田区域进行网络划分，在网格布局网络中对每个网格单元内进行坐标编码，每个坐标编码作为该网络组别的子码；并在每个网格单元处相应的农田中安装检测装置，所述检测装置与检测分机进行通讯连接。
进一步的是，所述检测装置包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、定位器、网络传输器和数据处理器，所述土壤湿度传感器、温度传感器和光照传感器安装网络单元内的农田中并将采集信号传递至数据处理器，定位器定位检测装置位置并将定位信号传递至数据处理器，并由网络传输器将数据处理器中的采集信息传递至检测分机。
进一步的是，所述检测分机包括风力传感器、采集通讯电路、网络通讯电路和控制器，所述风力传感器检测区域风力状态并将风力采集数据传递至控制器，采集通讯电路接收组别内各个检测装置上传的网格单元采集数据至控制器，控制器将网格单元采集数据和该时段的风力状态采集数据打包后构成检测数据，通过网络通讯电路上传至管理主机。对每个网格单元的进行温湿度检测和光照检测，并对区域进行风力检测，在保证危害基础数据的有效获取上，还能够节约构建成本。
进一步的是，在所述管理主机中根据监管区域网格布局网络建立农田监管网络模型，在所述农田监管网络模型包含数据派送模块和列阵式的网格模块，每个网络模块对应于一个网格单元，所述数据派送模块接收检测分机上传的检测信息并根据监测信息所在网格单元的坐标编码将检测信息派送至相应的网络模块中；每个网格模块具有独自的农田灾害预测神经网络模型，通过农田灾害预测神经网络模型对检测信息进行大数据分析得到该网格单元的监测结果；监测结果根据其组别发送至相应的管理分机。通过网格并行的分布式检测，再结合对每个网格单元进行单独的神经网络识别，能够有效精确匹配检测位置和反馈预测结果，同时能够有效的对农田中众多的检测点进行同步检测，提高了检测效率。
进一步的是，在每个所述网格模块中调用预先建立的农田灾害预测神经网络模型，所述农田灾害预测神经网络模型根据历史农田状态数据和灾害数据训练构成，通过将检测信息输入农田灾害预测神经网络模型识别出该网格模块中所检测到现有网格单元点位的农田灾害预测状态，并将农田灾害预测状态作为预测结果输出。结合神经网络模型的学习，能够准确且高效的识别各个网格单元的农田的灾害状态，能够对农田情况进行智能化的有效监管，提高监管效率。
另一方面，本发明还提供了一种基于物联网的农田灾害监管系统，包括检测装置、检测分机、管理主机和管理分机；
所述检测装置分布在监管区域网格布局网络的各个阵式网格单元内，所述监管区域网格布局网络包括多组列阵式网格单元，每个网格单元具有独自的检测装置；
所述检测分机接收同一网络组别内所有检测装置的采集数据，并将采集数据和检测分机的区域采集数据进行结合后构成同一农田区域检测数据并上传至管理主机；
在所述管理主机中建立农田监管网络，农田监管网络中设置有农田灾害预测神经网络模型；将所述检测分机上传的检测数据通过农田灾害预测神经网络模型，获得预测结果；所述管理主机将预测结果发送至相应的管理分机处；
所述管理分机根据预测结果对该网络组别下的农田区域进行灾害处理。
进一步的是，每个村对应有一个管理分机，便于每个管辖区域对农田进行自主管理；每户的农田对应设置有一个检测分机，便于对每户农户的自主检测和管理，能够快速识别和管理农田位置和相关监护人员，提高了监管效率。
进一步的是，所述检测装置包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、定位器、网络传输器和数据处理器，所述土壤湿度传感器、温度传感器和光照传感器安装网络单元内的农田中并将采集信号传递至数据处理器，定位器定位检测装置位置并将定位信号传递至数据处理器，并由网络传输器件数据处理器中的检测信息传递至检测分机；
所述检测分机包括风力传感器、采集通讯电路、网络通讯电路和控制器，所述风力传感器检测区域风力状态并将采集数据传递至控制器，采集通讯电路接收组别内各个检测装置上传的网格单元采集数据至控制器，控制器将网格单元采集数据和该时段的风力状态采集数据打包后构成检测数据，通过网络通讯电路上传至管理主机。
进一步的是，所述管理主机采用服务器或云服务器，通过互联网与各个检测分机和管理分机通讯连接。
采用本技术方案的有益效果：
本发明将农田监管区域进行网络划分，建立包含有多组列阵式网格单元的监管区域网格布局网络，并同时配合管理主机中建立得农田监管网络，进行分布式的检测，能够有效精确匹配检测位置和反馈预测结果，能够同时有效的对农田广阔且大范围的检测点进行同步检测，提高了检测效率，对农田进行整体和局部的分布式管理，适用于大范围规模化的农田灾害集中管理。
本发明结合神经网络分析，预测各个网格单元的灾害状态，对农田进行全方位的实时监控，能够对农田灾害状态进行智能化的有效监管，提高监管效率，保证了农田的安全可靠运作。本发明具有强大的数据处理与通讯能力，采用计算机网络通讯技术，局域网内的管理分机都可以访问管理主机，在线查看监控点位的温湿度变化情况、光照变化情况和风力情况，并能够获得灾害预警，实现远程进行监控和预警。本发明利用物联网技术实现农田运作指标实时监控，结合大数据的统计分析，提前感知发现问题，为智慧管控提供基础性支撑，提升了农田管理、巡检、运维等业务的工作效率。
附图说明
图1为本发明的一种基于物联网的农田灾害监管方法流程示意图；
图2为本发明实施例中一种基于物联网的农田灾害监管系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种基于物联网的农田灾害监管方法，包括步骤：
将农田监管区域进行网络划分，建立监管区域网格布局网络，所述网格布局网络包括多组列阵式网格单元；
将属于同一农田区域的网格单元标号为同一网络组别；
在每个网络组别中放置检测分机，在每个网格单元中放置检测装置，将同一网络组别中的所有检测装置连接至检测分机；
每个检测分机分布式的连接至管理主机，在所述管理主机中建立农田监管网络，农田监管网络中设置有农田灾害预测神经网络模型；将所述检测分机上传的检测数据通过农田灾害预测神经网络模型，获得预测结果；
所述管理主机将预测结果发送至相应的管理分机处，由该管理分机根据预测结果对该网络组别下的农田区域进行灾害处理。
作为上述实施例的优化方案，将农田区域进行网络划分，在网格布局网络中对每个网格单元内进行坐标编码，每个坐标编码作为该网络组别的子码；并在每个网格单元处相应的农田中安装检测装置，所述检测装置与检测分机进行通讯连接。
作为上述实施例的优化方案，所述检测装置包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、定位器、网络传输器和数据处理器，所述土壤湿度传感器、温度传感器和光照传感器安装网络单元内的农田中并将采集信号传递至数据处理器，定位器定位检测装置位置并将定位信号传递至数据处理器，并由网络传输器将数据处理器中的采集信息传递至检测分机。
所述检测分机包括风力传感器、采集通讯电路、网络通讯电路和控制器，所述风力传感器检测区域风力状态并将风力采集数据传递至控制器，采集通讯电路接收组别内各个检测装置上传的网格单元采集数据至控制器，控制器将网格单元采集数据和该时段的风力状态采集数据打包后构成检测数据，通过网络通讯电路上传至管理主机。对每个网格单元的进行温湿度检测和光照检测，并对区域进行风力检测，在保证危害基础数据的有效获取上，还能够节约构建成本。
作为上述实施例的优化方案，在所述管理主机中根据监管区域网格布局网络建立农田监管网络模型，在所述农田监管网络模型包含数据派送模块和列阵式的网格模块，每个网络模块对应于一个网格单元，所述数据派送模块接收检测分机上传的检测信息并根据监测信息所在网格单元的坐标编码将检测信息派送至相应的网络模块中；每个网格模块具有独自的农田灾害预测神经网络模型，通过农田灾害预测神经网络模型对检测信息进行大数据分析得到该网格单元的监测结果；监测结果根据其组别发送至相应的管理分机。通过网格并行的分布式检测，再结合对每个网格单元进行单独的神经网络识别，能够有效精确匹配检测位置和反馈预测结果，同时能够有效的对农田中众多的检测点进行同步检测，提高了检测效率。
在每个所述网格模块中调用预先建立的农田灾害预测神经网络模型，所述农田灾害预测神经网络模型根据历史农田状态数据和灾害数据训练构成，通过将检测信息输入农田灾害预测神经网络模型识别出该网格模块中所检测到现有网格单元点位的农田灾害预测状态，并将农田灾害预测状态作为预测结果输出。结合神经网络模型的学习，能够准确且高效的识别各个网格单元的农田的灾害状态，能够对农田情况进行智能化的有效监管，提高监管效率。
为配合本发明方法的实现，基于相同的发明构思，如图2所示，本发明还提供了一种基于物联网的农田灾害监管系统，包括检测装置、检测分机、管理主机和管理分机；
所述检测装置分布在监管区域网格布局网络的各个阵式网格单元内，所述监管区域网格布局网络包括多组列阵式网格单元，每个网格单元具有独自的检测装置；
所述检测分机接收同一网络组别内所有检测装置的采集数据，并将采集数据和检测分机的区域采集数据进行结合后构成同一农田区域检测数据并上传至管理主机；
在所述管理主机中建立农田监管网络，农田监管网络中设置有农田灾害预测神经网络模型；将所述检测分机上传的检测数据通过农田灾害预测神经网络模型，获得预测结果；所述管理主机将预测结果发送至相应的管理分机处；
所述管理分机根据预测结果对该网络组别下的农田区域进行灾害处理。
作为上述实施例的优化方案，每个村对应有一个管理分机，便于每个管辖区域对农田进行自主管理；每户的农田对应设置有一个检测分机，便于对每户农户的自主检测和管理，能够快速识别和管理农田位置和相关监护人员，提高了监管效率。
其中，所述检测装置包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、定位器、网络传输器和数据处理器，所述土壤湿度传感器、温度传感器和光照传感器安装网络单元内的农田中并将采集信号传递至数据处理器，定位器定位检测装置位置并将定位信号传递至数据处理器，并由网络传输器件数据处理器中的检测信息传递至检测分机；
所述检测分机包括风力传感器、采集通讯电路、网络通讯电路和控制器，所述风力传感器检测区域风力状态并将采集数据传递至控制器，采集通讯电路接收组别内各个检测装置上传的网格单元采集数据至控制器，控制器将网格单元采集数据和该时段的风力状态采集数据打包后构成检测数据，通过网络通讯电路上传至管理主机。
所述管理主机采用服务器或云服务器，通过互联网与各个检测分机和管理分机通讯连接。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种基于物联网的农田灾害监管方法，其特征在于，包括步骤：
将农田监管区域进行网络划分，建立监管区域网格布局网络，所述网格布局网络包括多组列阵式网格单元；
将属于同一农田区域的网格单元标号为同一网络组别；
在每个网络组别中放置检测分机，在每个网格单元中放置检测装置，将同一网络组别中的所有检测装置连接至检测分机；
每个检测分机分布式的连接至管理主机，在所述管理主机中建立农田监管网络，农田监管网络中设置有农田灾害预测神经网络模型；将所述检测分机上传的检测数据通过农田灾害预测神经网络模型，获得预测结果；
所述管理主机将预测结果发送至相应的管理分机处，由该管理分机根据预测结果对该网络组别下的农田区域进行灾害处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的农田灾害监管方法，其特征在于，将农田区域进行网络划分，在网格布局网络中对每个网格单元内进行坐标编码，每个坐标编码作为该网络组别的子码；并在每个网格单元处相应的农田中安装检测装置，所述检测装置与检测分机进行通讯连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的农田灾害监管方法，其特征在于，所述检测装置包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、定位器、网络传输器和数据处理器，所述土壤湿度传感器、温度传感器和光照传感器安装网络单元内的农田中并将采集信号传递至数据处理器，定位器定位检测装置位置并将定位信号传递至数据处理器，并由网络传输器将数据处理器中的采集信息传递至检测分机。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的农田灾害监管方法，其特征在于，所述检测分机包括风力传感器、采集通讯电路、网络通讯电路和控制器，所述风力传感器检测区域风力状态并将风力采集数据传递至控制器，采集通讯电路接收组别内各个检测装置上传的网格单元采集数据至控制器，控制器将网格单元采集数据和该时段的风力状态采集数据打包后构成检测数据，通过网络通讯电路上传至管理主机。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的农田灾害监管方法，其特征在于，在所述管理主机中根据监管区域网格布局网络建立农田监管网络模型，在所述农田监管网络模型包含数据派送模块和列阵式的网格模块，每个网络模块对应于一个网格单元，所述数据派送模块接收检测分机上传的检测信息并根据监测信息所在网格单元的坐标编码将检测信息派送至相应的网络模块中；每个网格模块具有独自的农田灾害预测神经网络模型，通过农田灾害预测神经网络模型对检测信息进行大数据分析得到该网格单元的监测结果；监测结果根据其组别发送至相应的管理分机。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的农田灾害监管方法，其特征在于，在每个所述网格模块中调用预先建立的农田灾害预测神经网络模型，所述农田灾害预测神经网络模型根据历史农田状态数据和灾害数据训练构成，通过将检测信息输入农田灾害预测神经网络模型识别出该网格模块中所检测到现有网格单元点位的农田灾害预测状态，并将农田灾害预测状态作为预测结果输出。
7.一种基于物联网的农田灾害监管系统，其特征在于，包括检测装置、检测分机、管理主机和管理分机；
所述检测装置分布在监管区域网格布局网络的各个阵式网格单元内，所述监管区域网格布局网络包括多组列阵式网格单元，每个网格单元具有独自的检测装置；
所述检测分机接收同一网络组别内所有检测装置的采集数据，并将采集数据和检测分机的区域采集数据进行结合后构成同一农田区域检测数据并上传至管理主机；
在所述管理主机中建立农田监管网络，农田监管网络中设置有农田灾害预测神经网络模型；将所述检测分机上传的检测数据通过农田灾害预测神经网络模型，获得预测结果；所述管理主机将预测结果发送至相应的管理分机处；
所述管理分机根据预测结果对该网络组别下的农田区域进行灾害处理。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的农田灾害监管系统，其特征在于，每个村对应有一个管理分机；每户的农田对应设置有一个检测分机。
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网的农田灾害监管系统，其特征在于，所述检测装置包括土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、定位器、网络传输器和数据处理器，所述土壤湿度传感器、温度传感器和光照传感器安装网络单元内的农田中并将采集信号传递至数据处理器，定位器定位检测装置位置并将定位信号传递至数据处理器，并由网络传输器件数据处理器中的检测信息传递至检测分机；
所述检测分机包括风力传感器、采集通讯电路、网络通讯电路和控制器，所述风力传感器检测区域风力状态并将采集数据传递至控制器，采集通讯电路接收组别内各个检测装置上传的网格单元采集数据至控制器，控制器将网格单元采集数据和该时段的风力状态采集数据打包后构成检测数据，通过网络通讯电路上传至管理主机。
10.根据权利要求8所述的一种基于物联网的农田灾害监管系统，其特征在于，所述管理主机采用服务器或云服务器，通过互联网与各个检测分机和管理分机通讯连接。
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