CN114170508B - 一种土地资源监控方法、系统、存储介质及智能终端 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种土地资源监控方法、系统、存储介质及智能终端，涉及土地资源合理利用的领域，该方法包括获取当前时间信息和遥感图像信息并获取编号遥感图像信息；确定当前作物信息；计算出植被覆盖率信息；计算土地干旱指数信息；确定当前灌溉流量信息；根据当前灌溉流量信息对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。改善了浇灌的过程中往往是农民按照自身的经验进行的，灌溉的需求和实际灌溉量之间存在较大的误差，影响作物的正常收成的问题，本申请具有科学分析和灌溉，灌溉较为贴合农田的实际情况，提高了农田的灌溉精确度和效率的效果。

Description

一种土地资源监控方法、系统、存储介质及智能终端

技术领域

本申请涉及土地资源合理利用的领域，尤其是涉及一种土地资源监控方法、系统、存储介质及智能终端。

背景技术

耕地，是人类赖以生存的基本资源和条件。进入21世纪，人口不断增多，耕地逐渐减少，人民生活水平不断提高，保持农业可持续发展首先要确保耕地的数量和质量。

针对上述中的相关技术，发明人认为，在实际的生活中，耕地中的土壤和作物需要进行浇灌等，而浇灌的过程中往往是农民按照自身的经验进行的，灌溉的需求和实际灌溉量之间存在较大的误差，影响作物的正常收成，尚有改进的空间。

发明内容

为了改善浇灌的过程中往往是农民按照自身的经验进行的，灌溉的需求和实际灌溉量之间存在较大的误差，影响作物的正常收成的问题，本申请提供一种土地资源监控方法、系统、存储介质及智能终端。

第一方面，本申请提供一种土地资源监控方法，采用如下的技术方案：

一种土地资源监控方法，包括：

获取当前时间信息和遥感图像信息并将遥感图像信息和所预设的土地编号信息进行分割获取以确定每个土地编号信息所对应的遥感图像，将该遥感图像定义为编号遥感图像信息；

根据所预设的作物数据库中所存储的作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的作物情况，将该作物情况定义为当前作物信息；

根据编号遥感图像信息和当前作物信息计算出植被覆盖率信息；

根据植被覆盖率信息选择合适的计算公式对编号遥感图像信息中的参数进行计算以得到土地干旱指数信息；

根据所预设的灌溉数据库中所存储的沟渠灌入田地内的灌溉流量与土地干旱指数信息以及当前作物信息进行匹配以确定土地干旱指数信息以及当前作物信息所对应的灌溉流量，将该灌溉流量定义为当前灌溉流量信息；

根据当前灌溉流量信息对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

通过采用上述技术方案，通过遥感图像信息对土地以及作物的干旱情况进行获取，并用对应的计算公式进行计算以确定实际的干旱情况，科学分析和灌溉，计算数据精确，灌溉较为贴合农田的实际情况，能够准确的解决农田灌溉问题，提高了农田的灌溉精确度和效率，且节约了人力成本。

可选的，还包括进行施肥的方法，该方法包括：

判断土地编号信息所对应的植被覆盖率信息是否为0；

若是，则根据作物数据库中所存储的下一次作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的下一次作物情况，将该作物情况定义为预作物信息；

根据所预设的泥土储备数据库中所存储的土壤养分和预作物信息进行匹配分析以确定预作物信息所对应的土壤养分，将该土壤养分定义为土壤养分信息；

根据所预设的混合比例数据库中所存储的肥料混合比例和土壤养分信息进行匹配分析以确定土壤养分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第一混合比例信息；

将土壤养分信息按照第一混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉；

若否，则根据所预设的作物养分数据库中所存储的作物养分和当前作物信息进行匹配分析以确定当前作物信息所对应的作物养分，将该作物养分定义为作物养分信息；

根据混合比例数据库中所存储的肥料混合比例和作物养分信息进行匹配分析以确定作物养分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第二混合比例信息；

将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

通过采用上述技术方案，一方面，当处于收割后的土壤时则可以通过事先进行土壤的养护来对之后进行种植提供养料铺垫，减少土壤和植物不相适配的情况发生，提高了土壤的肥沃程度；另一方面，当处于种植所在的土壤时，通过不同作物选择不同的养分并混合在灌溉的土壤中，无需人为操作即可对作物进行施肥，提高了作物的收成量。

可选的，作物养分信息的确定方法包括：

根据所预设的土壤覆盖信息和当前作物信息从编号遥感图像信息中筛选出不同于土壤覆盖信息和当前作物信息的色彩图像，将该色彩图像定义为异常图像信息；

根据所预设的异常图像数据库中所存储的异常情况与异常图像信息进行匹配分析以确定异常图像信息所对应的异常情况，将该异常情况定义为异常情况信息；

根据所预设的药物数据库中所存储的药物成分和异常情况信息进行匹配分析以确定异常情况信息所对应的药物成分，将该药物成分定义为药物成分信息；

将作物养分信息和药物成分信息进行比对分析以确定药物成分信息中不同于作物养分信息的成分，将该成分定义为区别成分信息；

根据混合比例数据库中所存储的混合比例和区别成分信息进行匹配分析以确定区别成分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第三混合比例信息；

将区别成分信息按照第三混合比例信息混合至作物养分信息内。

通过采用上述技术方案，通过遥感图像信息区分出作物的异常情况并根据异常情况判断出当前的作物缺少的成分，降低了作物产量减少的可能性，提高了作物的产量。

可选的，还包括当前灌溉流量信息的进一步确定方法，该方法包括：

获取当天天气信息；

判断当天天气信息是否对应为雨天信息；

若当天天气信息对应为雨天信息，则获取下雨结束后在土地编号信息所对应的土地中的雨量信息；

计算雨量信息和当前灌溉信息的差值，将该差值定义为多余雨量信息；

判断多余雨量信息是否为正数；

若是，则将土地编号信息中所对应的水量按照多余雨量信息进行排出；

若否，则根据多余雨量信息对当前灌溉流量信息进行修正且在下雨天之后进行灌溉；

若当天天气信息对应为晴天信息，则获取阳光强度信息；

根据所预设的危害数据库中所存储的灼伤程度与阳光强度信息进行匹配分析以确定阳光强度信息所对应的灼伤程度，将该灼伤程度定义为灼伤程度信息；

判断灼伤程度信息是否大于所预设的警戒值；

若大于警戒值，则将当前灌溉流量更新为0；

若小于警戒值，则不改变当前灌溉流量且在所预设的合适灌溉时间进行灌溉；

若当天天气信息对应为阴天，则不改变当前灌溉流量且可以在任意时间进行灌溉。

通过采用上述技术方案，根据天气情况决定是否进行灌溉，使得灌溉既不会因天气太热而将水分蒸腾起来将作物蒸熟，也不会因为下雨而将灌溉的水流中的养分冲走，提高了灌溉的安全性和稳定性。

可选的，根据多余雨量信息对当前灌溉流量信息进行修正的方法包括：

获取雨水成分信息；

将雨水成分信息和作物养分信息进行匹配分析以确定雨水成分信息中和作物养分信息一致的成分，将该成分定义为相同成分信息；

根据相同成分信息和雨量信息进行计算得到可减少成分量信息；

根据所预设的危害成分数据库中所存储的危害成分与雨水成分信息进行匹配分析以确定雨水成分信息所对应的危害成分，将该危害成分定义为危害成分信息；

根据危害成分信息和雨量信息进行计算得到危害成分量信息；

根据所预设的中和成分数据库中所存储的中和成分量与危害成分量信息进行匹配分析以确定危害成分量信息所对应的中和成分种类和总量，将该中和成分种类和总量定义为中和成分量信息；

按照可减少成分量信息和中和成分量信息对当前灌溉流量信息中的作物养分信息进行修正。

通过采用上述技术方案，通过对留在农田内的雨水和将要进入农田的水流进行统一考虑，并利用雨水中有用的成分以及降低危害成分信息的吸收，使得整个农田内的植被所吸收的水分适合作物，提高了养分吸收的稳定性和排毒性。

可选的，将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉的方法包括：

根据所预设的密度数据库中所存储的植被密度与当前作物信息进行匹配分析以确定当前作物信息所对应的植被密度，将该植被密度定义为植被密度信息；

根据植被覆盖率信息、土地编号信息所对应的土地面积以及植被密度信息计算出植被总量信息；

根据所预设的吸收数据库中所存储的吸收成分总量与植被总量信息以及作物养分信息进行匹配分析以确定植被总量信息以及作物养分信息所对应的吸收成分总量，将该吸收成分总量定义为吸收成分总量信息；

根据吸收成分总量信息和第二比例信息计算出预计灌溉水量信息；

判断当前灌溉流量信息是否和预计灌溉水量信息所对应的水量一致；

若当前灌溉流量信息大于预计灌溉水量信息所对应的水量，则将吸收成分总量信息所对应的作物养分混合至当前灌溉流量信息所对应的水量中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉；

若当前灌溉流量信息小于预计灌溉水量信息所对应的水量，则将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流并按照预计灌溉水量信息进行灌溉；

计算当前灌溉流量信息和预计灌溉水量信息之间的差值，将该差值定义为差值水量信息；

将差值水量信息所对应的水流进行排出。

通过采用上述技术方案，通过计算预计灌溉水流然后和当前灌溉水流信息进行匹配分析以确定是否需要排水和如何对作物养分信息的总量进行调整，使得结果更加精确，作物养分信息的总量数据更加贴合作物需求。

可选的，将水流进行排出后水流的利用方法包括：

获取每个土地编号信息所对应的土地中的水流排出后聚集在蓄水池中的蓄水总量信息和蓄水成分信息；

将蓄水成分信息和作物养分信息进行比对以确定作物养分信息中包含且包括蓄水成分信息的土地编号信息，将这些土地编号信息定义为适配土地编号信息；

计算蓄水成分信息和适配土地编号信息所对应的作物养分信息之间的相差成分，将该相差成分定义为相差成分信息；

将蓄水总量信息和适配土地编号信息所对应的当前灌溉流量信息进行比对；

若蓄水总量信息大于当前灌溉流量信息，则将蓄水池中的水流按照当前灌溉流量信息进行回流并在回流途中将相差成分信息按照第二比例信息进行混合然后继续寻找物养分信息中包含且包括蓄水成分信息的土地编号信息；

若蓄水总量信息小于当前灌溉流量信息，则根据蓄水总量信息对当前灌溉流量信息进行修正并将相差成分信息按照第二比例信息进行混合。

通过采用上述技术方案，通过将多余的水进行回收并输送给成分有蓄水池内的成分且还需要有其它成分的土地进行灌溉，使得排除的水量不易浪费，节约了水力资源。

第二方面，本申请提供一种土地资源监控系统，采用如下的技术方案：

一种土地资源监控系统，包括：

计时模块，用于获取当前时间信息；

图像获取模块，用于获取遥感图像信息；

处理模块，与计时模块和图像获取模块，用于信息的存储和处理；

处理模块将遥感图像信息和所预设的土地编号信息进行分割获取以确定每个土地编号信息所对应的遥感图像，将该遥感图像定义为编号遥感图像信息；

处理模块根据所预设的作物数据库中所存储的作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的作物情况，将该作物情况定义为当前作物信息；

处理模块根据编号遥感图像信息和当前作物信息计算出植被覆盖率信息；

处理模块根据植被覆盖率信息选择合适的计算公式对编号遥感图像信息中的参数进行计算以得到土地干旱指数信息；

处理模块根据所预设的灌溉数据库中所存储的沟渠灌入田地内的灌溉流量与土地干旱指数信息以及当前作物信息进行匹配以确定土地干旱指数信息以及当前作物信息所对应的灌溉流量，将该灌溉流量定义为当前灌溉流量信息；

处理模块根据当前灌溉流量信息对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

通过采用上述技术方案，通过遥感图像信息对土地以及作物的干旱情况进行获取，并用对应的计算公式进行计算以确定实际的干旱情况，科学分析和灌溉，计算数据精确，灌溉较为贴合农田的实际情况，能够准确的解决农田灌溉问题，提高了农田的灌溉精确度和效率，且节约了人力成本。

第三方面，本申请提供一种智能终端，采用如下的技术方案：

一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述任一种土地资源监控方法的计算机程序。

通过采用上述技术方案，通过遥感图像信息对土地以及作物的干旱情况进行获取，并用对应的计算公式进行计算以确定实际的干旱情况，科学分析和灌溉，计算数据精确，灌溉较为贴合农田的实际情况，能够准确的解决农田灌溉问题，提高了农田的灌溉精确度和效率，且节约了人力成本。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，能够存储相应的程序，具有控制灌溉的特点。

一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：

一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述任一种土地资源监控方法的计算机程序。

通过采用上述技术方案，通过遥感图像信息对土地以及作物的干旱情况进行获取，并用对应的计算公式进行计算以确定实际的干旱情况，科学分析和灌溉，计算数据精确，灌溉较为贴合农田的实际情况，能够准确的解决农田灌溉问题，提高了农田的灌溉精确度和效率，且节约了人力成本。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

通过遥感图像信息，科学分析和灌溉，灌溉较为贴合农田的实际情况，提高了农田的灌溉精确度和效率；

当处于种植所在的土壤时，通过不同作物选择不同的养分并混合在灌溉的土壤中，无需人为操作即可对作物进行施肥，提高了作物的收成量。

附图说明

图1是本申请实施例中的一种土地资源监控方法的流程图。

图2是本申请实施例中的进行施肥的方法的流程图。

图3是本申请实施例中的作物养分信息的确定方法的流程图。

图4是本申请实施例中的当前灌溉流量信息的进一步确定方法的流程图。

图5是本申请实施例中的根据多余雨量信息对当前灌溉流量信息进行修正的方法的流程图。

图6是本申请实施例中的将作物养分信息混合的方法的流程图。

图7是本申请实施例中的将水流进行排出后水流的利用方法的流程图。

图8是本申请实施例中一种土地资源监控方法的模块示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-8及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

下面结合说明书附图对本发明实施例作进一步详细描述。

参见图1，本发明实施例提供一种土地资源监控方法，土地资源监控方法的主要流程描述如下：

步骤100：获取当前时间信息和遥感图像信息并将遥感图像信息和所预设的土地编号信息进行分割获取以确定每个土地编号信息所对应的遥感图像，将该遥感图像定义为编号遥感图像信息。

当前时间信息为当前的时间的信息包含了年、月、日以及一天中的具体时间。遥感图像信息为高空遥感技术获取得到的，例如卫星遥感利用可见光、近红外、红外、微波等多种波段对农田进行大面积的监测并绘制呈多种不同波段的图像。土地编号信息为用遥感技术进行监测的土地，然后按照田垦来进行分割，最后按照一定的顺序进行编号的信息。编号遥感图像信息为遥感图像信息中对应每一个土地编号信息的图像，当土地进行分割后，每个编号的土地在遥感图像中的坐标和面积均已经确定，则按照坐标将遥感图像进行切割，得到最终的编号遥感图像信息。获取的目的是为了对每一个土地进行分析，以精确到每一亩土地。

步骤101：根据所预设的作物数据库中所存储的作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的作物情况，将该作物情况定义为当前作物信息。

当前作物信息为每一个土地编号信息所对应的土地中种植的作物的信息，包含了种类、所需养分、所需水分、颜色、不同病害后的颜色和高度长度等。作物数据库中存储有土地编号信息以及当前时间信息和当前作物信息的映射关系，即每一个土地在当前时间时应该种植的作物是事先设定好的，事先储存于数据库中的，由本领域技术人员事先进行输入的，后续当输入当前时间信息和土地编号信息之后，系统自动查找到对应的当前作物信息。

步骤102：根据编号遥感图像信息和当前作物信息计算出植被覆盖率信息。

植被覆盖率信息为当前编号遥感信息中当前作物信息所占据的比例信息。即将整个编号遥感图像信息划分成尽可能多的栅格然后当栅格中具有对应当前作物信息的颜色时即记为当前作物信息，然后通过计算当前作物信息所占的格数比例来计算植被覆盖率信息。

步骤103：根据植被覆盖率信息选择合适的计算公式对编号遥感图像信息中的参数进行计算以得到土地干旱指数信息。

土地干旱指数信息为表示当前编号内的土地的干旱程度的信息。计算公式为事先设计好的计算公式，当植被覆盖率小于等于15%时，使用红光和近红外波段，利用遥感相关波段数据构件的NIR-Red光谱特征空间散点图呈典型的三角形分布，然后进行垂直干旱指数PDI计算；当植被覆盖率大于15%小于65%时，实用反照率和归一化植被指数数据，采用植被条件反照率干旱指数VCADI进行计算；当植被大于65%时，实用近红外和短驳红外波段，进行短波红外垂直失水指数SPSI、植被水分含量指数VCWI和植被水分亏缺指数VCSI进行计算。所有的计算公式均已经公开，故不在此赘述，其中的数据必要时可以通过人为参与辅助进行。

步骤104：根据所预设的灌溉数据库中所存储的沟渠灌入田地内的灌溉流量与土地干旱指数信息以及当前作物信息进行匹配以确定土地干旱指数信息以及当前作物信息所对应的灌溉流量，将该灌溉流量定义为当前灌溉流量信息。

当前灌溉流量信息为在此土地中种植当前作物信息所对应的作物后应对土地干旱指数信息所对应的干旱情况所需要灌溉的水量的信息。灌溉数据库中存储有针对不同的干旱指数和当前灌溉流量信息的映射关系，为本领域工作人员通过常年的试验以及工作经验得到的最佳的灌溉流量和干旱指数的关系数据库。

步骤105：根据当前灌溉流量信息对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

参照图2，还包括进行施肥的方法，该方法包括：

步骤200：判断土地编号信息所对应的植被覆盖率信息是否为0。

判断的目的是为了确定该土地上是否有作物。

步骤2001：若是，则根据作物数据库中所存储的下一次作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的下一次作物情况，将该作物情况定义为预作物信息。

预作物信息为土地上不存在作物后下一次进行种植时的作物的情况信息。作物数据库中还存储有在当前时间信息所对应的时间之后下一个进行种植的作物和土地编号信息的映射关系，即当输入当前时间信息和土地编号信息之后，可以得到预作物信息。

步骤2002：若否，则根据所预设的作物养分数据库中所存储的作物养分和当前作物信息进行匹配分析以确定当前作物信息所对应的作物养分，将该作物养分定义为作物养分信息。

作物养分信息为土地编号信息所对应的土地上种植有当前作物信息所对应管的作物，该作物所需要的养分的信息。作物养分数据库中存储有作物养分信息和当前作物信息的映射关系，数据库由本领域技术人员按照常年的经验和学术论文中记载的数据进行分析确定的。当输入当前作物信息中的作物种类后，数据库中自动调取出对应的作物养分信息。

步骤201：根据所预设的泥土储备数据库中所存储的土壤养分和预作物信息进行匹配分析以确定预作物信息所对应的土壤养分，将该土壤养分定义为土壤养分信息。

土壤养分信息为没有作物种植的土壤为了下一个种植在其上的作物进行储能养肥所需要的养分的信息。泥土储备数据库中包括有土壤养分和预作物信息的映射关系，即当输入预作物信息时，系统从数据库中选出对应的土壤养分信息。

步骤202：根据所预设的混合比例数据库中所存储的肥料混合比例和土壤养分信息进行匹配分析以确定土壤养分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第一混合比例信息。

第一混合比例信息为土壤养分能够溶解于水中的土壤养分重量和水的最佳比例的信息。混合比例数据库中包含有肥料混合比例和土壤养分信息的映射关系，该映射关系由本领域技术人员通过长时间的经验和科学依据得到的，通过输入对应的土壤养分信息，系统自动从数据库中调选出对应的第一混合比例信息。需要注意的是，第一混合比例信息和土壤养分信息是一一对应的，当养分成分多于一种时，第一混合比例信息的数量也不止一种。

步骤203：将土壤养分信息按照第一混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

当得知比例之后，则将所有的土壤养分的信息按照每一种养分的第一混合比例信息进行混合，以使得养分随着水流流入土地中进行灌溉。

步骤204：根据混合比例数据库中所存储的肥料混合比例和作物养分信息进行匹配分析以确定作物养分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第二混合比例信息。

第二混合比例信息为作物养分能够溶解于水中的作物养分重量和水的最佳比例的信息。混合比例数据库中包含有肥料混合比例和作物养分信息的映射关系，作物养分信息和土壤养分信息其实为一个养分，只是为了区分而特意命名。通过输入对应的作物养分信息，系统自动从数据库中调选出对应的第二混合比例信息。

步骤205：将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

和步骤203相似，将养分信息按照每一种养分的第二混合比例信息进行混合。

参照图3，作物养分信息的确定方法包括：

步骤300：根据所预设的土壤覆盖信息和当前作物信息从编号遥感图像信息中筛选出不同于土壤覆盖信息和当前作物信息的色彩图像，将该色彩图像定义为异常图像信息。

异常图像信息即在当前作物信息的基础上不同于正常作物的色彩图像。在编号遥感图像信息中，除了土壤本身的颜色和作物的正常颜色以外，其余的都是异常的颜色，则可以筛选出异常的图像。异常图像包括枯黄、冰霜、发育不良所呈现的颜色，甚至是植柱矮小的图像。

步骤301：根据所预设的异常图像数据库中所存储的异常情况与异常图像信息进行匹配分析以确定异常图像信息所对应的异常情况，将该异常情况定义为异常情况信息。

异常情况信息为编号遥感图像作物的非正常的情况的信息。异常图像数据库中存储有异常情况和异常图像的映射关系，为本领域工作人员通过在生活中常见的情况进行输入得到的，包含了异常情况下颜色的范围情况。

步骤302：根据所预设的药物数据库中所存储的药物成分和异常情况信息进行匹配分析以确定异常情况信息所对应的药物成分，将该药物成分定义为药物成分信息。

药物成分信息为针对异常情况信息所对应的病害而进行治疗所需要的成分的信息。药物数据库中包含有异常情况信息和药物成分信息的映射关系，为本领域工作人员经过长期的工作经验和科学知识进行总结得到的。

步骤303：将作物养分信息和药物成分信息进行比对分析以确定药物成分信息中不同于作物养分信息的成分，将该成分定义为区别成分信息。

区别成分信息为药物成分信息中不同于作物养分信息的成分的信息，即将药物成分信息中所有的成分和作物养分信息一一对比，筛选出药物成分中不同的成分。目的是为了防止两者之间重复的成分重复加入导致其它和它配合的化合物被析出而导致无法把多余的养分随着水流流入土地中。

步骤304：根据混合比例数据库中所存储的混合比例和区别成分信息进行匹配分析以确定区别成分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第三混合比例信息。

第三混合比例信息为区别成分能够溶解于水中的区别成分重量和水的最佳比例的信息。混合比例数据库中包含有肥料混合比例和区别成分信息的映射关系，区别成分信息和土壤养分信息其实为一个成分，只是为了区分而特意命名。通过输入对应的区别成分信息，系统自动从数据库中调选出对应的第三混合比例信息。

步骤305：将区别成分信息按照第三混合比例信息混合至作物养分信息内。

参照图4，还包括当前灌溉流量信息的进一步确定方法，该方法包括：

步骤400：获取当天天气信息。

当天天气信息包含了一整天的天气信息，即当天内所有天气信息，需要注意的是，优先级为雨天最优先、晴天次之、阴天最后。获取的方式为从网络上直接进行获取，当然此处也仅为预告天气，也可以根据实际情况进行更新。

步骤401：判断当天天气信息是否对应为雨天信息。

判断的方式为文字上的比对，只有文字包含才确定，例如阴转多云的情况则表示阴天，而阴转晴则表示晴天，但是晴转雨，则表示雨天。

步骤4011：若当天天气信息对应为雨天信息，则获取下雨结束后在土地编号信息所对应的土地中的雨量信息。

雨量信息为在下雨后留在土地内的雨水量，此处还包含了原先存在的水。若对应为雨天时，则为了防止雨水过大而将养分混合后的水冲淡冲走，则需要在雨天后进行雨量信息的获取且灌溉也需要在雨天之后之后。

步骤4012：若当天天气信息对应为晴天信息，则获取阳光强度信息。

阳光强度信息为阳光的强度的信息，还包括了在此阳光强度下导致土壤温度升高的温度信息。若当天天气信息对应为晴天信息，则说明今天的天气可能会导致土地容易温度过高，不宜在土壤温度高的时候进行灌溉，导致整个土壤上的作物烧根，所以需要得到对应的阳光强度信息。

步骤4013：若当天天气信息对应为阴天，则不改变当前灌溉流量且可以在任意时间进行灌溉。

若当天天气信息对应为阴天，则说明今天灌溉既不会烧根，也不会导致雨水的浪费，所以可以在任意时刻进行灌溉。

步骤402：计算雨量信息和当前灌溉信息的差值，将该差值定义为多余雨量信息。

多余雨量信息为雨量多余当前灌溉信息的差值，计算的目的是为了进行步骤403的判断从而确定是否还需要进行灌溉的水量。

步骤403：判断多余雨量信息是否为正数。

判断的方式为数值上的比较。

步骤4031：若是，则将土地编号信息中所对应的水量按照多余雨量信息进行排出。

如果为正数，则说土壤中的雨量过多，容易造成烂根的现象，所以需要将多余的水排出。

步骤4032：若否，则根据多余雨量信息对当前灌溉流量信息进行修正且在下雨天之后进行灌溉。

如果不为正数，则说明雨量还无法满足灌溉的需求，所以需要继续灌溉，灌溉的水量为多余水量信息对应的水量。

步骤404：根据所预设的危害数据库中所存储的灼伤程度与阳光强度信息进行匹配分析以确定阳光强度信息所对应的灼伤程度，将该灼伤程度定义为灼伤程度信息。

灼伤程度信息为阳光强度信息所对应的灌溉之后容易对植物的根造成烧根的灼伤程度的信息。危害数据库中包含有阳光强度信息和灼伤程度信息的映射关系，即当输入阳光强度信息后，系统自动从数据库中进行调取。

步骤405：判断灼伤程度信息是否大于所预设的警戒值。

警戒值为一个灼伤程度的临界值，即超过该值时灌溉流水的话就会造成作物的烧根。判断的目的是为了确定当前阳光的强度下是否可以进行灌溉。

步骤4051：若大于警戒值，则将当前灌溉流量更新为0。

若大于警戒值，则说会造成烧根，则将灌溉的水量定义为0表示不进行灌溉。

步骤4052：若小于警戒值，则不改变当前灌溉流量且在所预设的合适灌溉时间进行灌溉。

合适灌溉时间为在作物可以充分吸收流水中养分的时间。如果小于警戒值，则说明即使在阳光照射下灌溉也不会造成烧根，但是还是需要在合适的时间进行灌溉，这样能够保证养分吸收的充分性。

参照图5，根据多余雨量信息对当前灌溉流量信息进行修正的方法包括：

步骤500：获取雨水成分信息。

雨水成分信息为雨水中存在的成分的信息。获取的方式为事先对当地区域的雨水成分进行化学分析得到的。

步骤501：将雨水成分信息和作物养分信息进行匹配分析以确定雨水成分信息中和作物养分信息一致的成分，将该成分定义为相同成分信息。

相同成分信息为雨水成分信息中和作物养分信息中一致的成分的信息。即将两者进行比对确定两者相同的内容。

步骤502：根据相同成分信息和雨量信息进行计算得到可减少成分量信息。

可减少成分量信息为雨量信息中不同于相同成分信息的成分。计算的方式为两者进行比对分析，将相同成分从雨量信息中进行删除后得到。

步骤503：根据所预设的危害成分数据库中所存储的危害成分与雨水成分信息进行匹配分析以确定雨水成分信息所对应的危害成分，将该危害成分定义为危害成分信息。

危害成分信息为雨水中对植物具有一定危害的成分以及。危害成分数据库中包含有雨水成分信息和危害成分信息的映射关系。即将所有的雨水成分和数据库中的成分进行比对是否为数据库中的成分，数据库为本领域工作人员结合自身的经验常识得到的。

步骤504：根据危害成分信息和雨量信息进行计算得到危害成分量信息。

危害成分量信息为雨水中所占有的危害成分的总量。计算的方式其实仅为筛选的过程，即当雨量确定后，其中成分中为危害成分的总量也就相当于是确定了。

步骤505：根据所预设的中和成分数据库中所存储的中和成分量与危害成分量信息进行匹配分析以确定危害成分量信息所对应的中和成分种类和总量，将该中和成分种类和总量定义为中和成分量信息。

中和成分量信息为将雨水中的危害成分所对应的总量进行中和，使得危害成分和中和成分组合成为不被作物所吸收的化合物并随水流流走的信息。中和成分数据库中包含有中和成分种类和总量和危害成分量信息的映射关系，该数据库为本领域技术人员通过常识得到的，在此不做赘述。

步骤506：按照可减少成分量信息和中和成分量信息对当前灌溉流量信息中的作物养分信息进行修正。

将中和成分混入作物养分信息中并按照可减少成分量信息将作物养分信息中的成分进行删减，节约了材料成本。

参照图6：将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉的方法包括：

步骤600：根据所预设的密度数据库中所存储的植被密度与当前作物信息进行匹配分析以确定当前作物信息所对应的植被密度，将该植被密度定义为植被密度信息。

植被密度信息为当前作物信息所对应的植被在种植过程中的覆盖密度的信息。密度数据库中存储有植被密度信息和当前作物信息的映射关系，该数据库由本领域技术人员通过合理的规划得到的，使得植被既不过于拥挤，也不过于疏散而造成土地的浪费，当用户将当前作物信息的种类进行输入后，系统自动调取数据库中的植被密度进行输出。

步骤601：根据植被覆盖率信息、土地编号信息所对应的土地面积以及植被密度信息计算出植被总量信息。

植被总量信息为在土地编号信息对应的土地上的所有的植被总量。计算的方式为三者相乘。

步骤602：根据所预设的吸收数据库中所存储的吸收成分总量与植被总量信息以及作物养分信息进行匹配分析以确定植被总量信息以及作物养分信息所对应的吸收成分总量，将该吸收成分总量定义为吸收成分总量信息。

吸收成分总量信息为当前作物对作物养分信息中的养分的吸收总量，该总量为一个灌溉周期内能够吸收的总的数量。数据库中包含有吸收成分总量和植被总量信息以及作物养分信息的映射关系，即当植被总量信息和作物养分信息确定后，系统根据数据库查看到对应的吸收成分总量并进行输出。数据库由本领域工作人员经过长期的试验得到的。

步骤603：根据吸收成分总量信息和第二比例信息计算出预计灌溉水量信息。

预计灌溉量信息为如果当前作物信息所对应的吸收成分总量信息时所需要的灌溉水量。

步骤604：判断当前灌溉流量信息是否和预计灌溉水量信息所对应的水量一致。

判断的目的是为了确定当前灌溉水量是否足够。

步骤6041：若当前灌溉流量信息大于预计灌溉水量信息所对应的水量，则将吸收成分总量信息所对应的作物养分混合至当前灌溉流量信息所对应的水量中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

若当前灌溉流量信息大于预计灌溉水量信息所对应的水量，则说当前的灌溉水量足够，吸收成分总量信息可以完全被当前灌溉流量信息进行吸收，使得整个作物得到最佳的成分量。

步骤6042：若当前灌溉流量信息小于预计灌溉水量信息所对应的水量，则将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流并按照预计灌溉水量信息进行灌溉。

若当前灌溉流量信息小于预计灌溉水量信息所对应的水量，则说明当前灌溉的水流无法满足吸收成分总量信息的混合，所以将作物养分信息混合到当前灌溉流量信息中，然后继续向当前灌溉流量信息中加水至预计灌溉水量信息所对应的水流进行灌溉。

步骤605：计算当前灌溉流量信息和预计灌溉水量信息之间的差值，将该差值定义为差值水量信息。

差值水量信息为当前灌溉流量信息和预计灌溉水量信息之间的差值，计算的目的是将多余的水分排出防止烂根。

步骤606：将差值水量信息所对应的水流进行排出。

参照图7，将水流进行排出后水流的利用方法包括：

步骤700：获取每个土地编号信息所对应的土地中的水流排出后聚集在蓄水池中的蓄水总量信息和蓄水成分信息。

蓄水总量信息为多个土地上排出的水汇合在一个蓄水池中的总量的信息。蓄水成分信息为蓄水池中的水中成分的信息。蓄水总量信息的获取可以为任意一种读数的方式，例如：在蓄水池旁设置深度计等。而蓄水成分信息可以为在每天结束后试验人员取出小部分水进行化学试验的测试。

步骤701：将蓄水成分信息和作物养分信息进行比对以确定作物养分信息中包含且包括蓄水成分信息的土地编号信息，将这些土地编号信息定义为适配土地编号信息。

适配土地编号信息为蓄水成分信息中的成分均在适配土地编号信息对应的作物养分信息中的土地编号，即适配土地编号信息所对应的作物养分信息包含且多余蓄水成分信息中的成分，当不存在时则不输出。

步骤702：计算蓄水成分信息和适配土地编号信息所对应的作物养分信息之间的相差成分，将该相差成分定义为相差成分信息。

相差成分信息为蓄水成分信息和适配土地编号信息所对应的作物养分信息之间的相差成分的信息，计算的方式为一一比对的方式，即当均具有该成分时，则不计入相差成分，当适配土地编号信息中具有而蓄水成分信息中不具有时则计入相差成分信息中。

步骤703：将蓄水总量信息和适配土地编号信息所对应的当前灌溉流量信息进行比对。

比对的目的是为了确定蓄水总量信息能否满足适配土地编号信息所对应的土地所需要的当前灌溉流量信息。

步骤7031：若蓄水总量信息大于当前灌溉流量信息，则将蓄水池中的水流按照当前灌溉流量信息进行回流并在回流途中将相差成分信息按照第二比例信息进行混合然后继续寻找物养分信息中包含且包括蓄水成分信息的土地编号信息。

若蓄水总量信息大于当前灌溉流量信息，则说明只需要将蓄水池中的水按照当前灌溉流量信息流入对应的适配土地编号信息中并且在当前灌溉流量信息所对应的水流中混入相差成分信息即可，然后观察能否将剩下的水灌溉至其它的土地中。

步骤7032：若蓄水总量信息小于当前灌溉流量信息，则根据蓄水总量信息对当前灌溉流量信息进行修正并将相差成分信息按照第二比例信息进行混合。

若蓄水总量信息小于当前灌溉流量信息，则说明蓄水总量信息还无法满足当前灌溉流量信息，则需要另外进行水量的灌溉，其中灌溉的水量为当前灌溉流量信息和蓄水总量信息之间的差值，即为实际的当前灌溉流量信息。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种土地资源监控系统，包括：

参照图8，一种土地资源监控系统，包括：

计时模块804，用于获取当前时间信息；

图像获取模块803，用于获取遥感图像信息；

混料模块805，与处理模块801相连，用于将作物养分信息和当前灌溉流量信息进行混合；

处理模块801，与计时模块804和图像获取模块803，用于信息的存储和处理；

判断模块802，与处理模块801相连，用于判断土地编号信息所对应的植被覆盖率信息是否为0；

天气获取模块806，与处理模块801相连，用于获取当天天气信息；

排水模块807，与处理模块801相连，用于将差值水量信息所对应的水流进行排出；

处理模块801将遥感图像信息和所预设的土地编号信息进行分割获取以确定每个土地编号信息所对应的遥感图像，将该遥感图像定义为编号遥感图像信息；

处理模块801根据所预设的作物数据库中所存储的作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的作物情况，将该作物情况定义为当前作物信息；

处理模块801根据编号遥感图像信息和当前作物信息计算出植被覆盖率信息；

处理模块801根据植被覆盖率信息选择合适的计算公式对编号遥感图像信息中的参数进行计算以得到土地干旱指数信息；

处理模块801根据所预设的灌溉数据库中所存储的沟渠灌入田地内的灌溉流量与土地干旱指数信息以及当前作物信息进行匹配以确定土地干旱指数信息以及当前作物信息所对应的灌溉流量，将该灌溉流量定义为当前灌溉流量信息；

处理模块801根据当前灌溉流量信息对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行土地资源监控方法的计算机程序。

计算机存储介质例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

基于同一发明构思，本发明实施例提供一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行土地资源监控方法的计算机程序。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

Claims (9)

1.一种土地资源监控方法，其特征在于，包括：

获取当前时间信息和遥感图像信息并将遥感图像信息和所预设的土地编号信息进行分割获取以确定每个土地编号信息所对应的遥感图像，将该遥感图像定义为编号遥感图像信息；

根据所预设的作物数据库中所存储的作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的作物情况，将该作物情况定义为当前作物信息；

根据编号遥感图像信息和当前作物信息计算出植被覆盖率信息；

根据植被覆盖率信息选择合适的计算公式对编号遥感图像信息中的参数进行计算以得到土地干旱指数信息，其中，土地干旱指数信息为表示当前编号内的土地的干旱程度的信息，当植被覆盖率小于等于15%时，使用垂直干旱指数PDI计算；当植被覆盖率大于15%小于65%时，采用植被条件反照率干旱指数VCADI进行计算；当植被大于65%时，采用短波红外垂直失水指数SPSI、植被水分含量指数VCWI和植被水分亏缺指数VCSI进行计算；

根据所预设的灌溉数据库中所存储的沟渠灌入田地内的灌溉流量与土地干旱指数信息以及当前作物信息进行匹配以确定土地干旱指数信息以及当前作物信息所对应的灌溉流量，将该灌溉流量定义为当前灌溉流量信息；

根据当前灌溉流量信息对土地编号信息所对应的土地进行灌溉；

还包括进行施肥的方法，该方法包括：

判断土地编号信息所对应的植被覆盖率信息是否为0；

若是，则根据作物数据库中所存储的下一次作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的下一次作物情况，将该作物情况定义为预作物信息；

根据所预设的泥土储备数据库中所存储的土壤养分和预作物信息进行匹配分析以确定预作物信息所对应的土壤养分，将该土壤养分定义为土壤养分信息；

根据所预设的混合比例数据库中所存储的肥料混合比例和土壤养分信息进行匹配分析以确定土壤养分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第一混合比例信息；

将土壤养分信息按照第一混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉；

若否，则根据所预设的作物养分数据库中所存储的作物养分和当前作物信息进行匹配分析以确定当前作物信息所对应的作物养分，将该作物养分定义为作物养分信息；

根据混合比例数据库中所存储的肥料混合比例和作物养分信息进行匹配分析以确定作物养分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第二混合比例信息；

将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

2.根据权利要求1所述的一种土地资源监控方法，其特征在于，作物养分信息的确定方法包括：

根据所预设的土壤覆盖信息和当前作物信息从编号遥感图像信息中筛选出不同于土壤覆盖信息和当前作物信息的色彩图像，将该色彩图像定义为异常图像信息；

根据所预设的异常图像数据库中所存储的异常情况与异常图像信息进行匹配分析以确定异常图像信息所对应的异常情况，将该异常情况定义为异常情况信息；

根据所预设的药物数据库中所存储的药物成分和异常情况信息进行匹配分析以确定异常情况信息所对应的药物成分，将该药物成分定义为药物成分信息；

将作物养分信息和药物成分信息进行比对分析以确定药物成分信息中不同于作物养分信息的成分，将该成分定义为区别成分信息；

根据混合比例数据库中所存储的混合比例和区别成分信息进行匹配分析以确定区别成分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第三混合比例信息；

将区别成分信息按照第三混合比例信息混合至作物养分信息内。

3.根据权利要求2所述的一种土地资源监控方法，其特征在于，还包括当前灌溉流量信息的进一步确定方法，该方法包括：

获取当天天气信息；

判断当天天气信息是否对应为雨天信息；

若当天天气信息对应为雨天信息，则获取下雨结束后在土地编号信息所对应的土地中的雨量信息；

计算雨量信息和当前灌溉信息的差值，将该差值定义为多余雨量信息；

判断多余雨量信息是否为正数；

若是，则将土地编号信息中所对应的水量按照多余雨量信息进行排出；

若否，则根据多余雨量信息对当前灌溉流量信息进行修正且在下雨天之后进行灌溉；

若当天天气信息对应为晴天信息，则获取阳光强度信息；

根据所预设的危害数据库中所存储的灼伤程度与阳光强度信息进行匹配分析以确定阳光强度信息所对应的灼伤程度，将该灼伤程度定义为灼伤程度信息；

判断灼伤程度信息是否大于所预设的警戒值；

若大于警戒值，则将当前灌溉流量更新为0；

若小于警戒值，则不改变当前灌溉流量且在所预设的合适灌溉时间进行灌溉；

若当天天气信息对应为阴天，则不改变当前灌溉流量且可以在任意时间进行灌溉。

4.根据权利要求3所述的一种土地资源监控方法，其特征在于，根据多余雨量信息对当前灌溉流量信息进行修正的方法包括：

获取雨水成分信息；

将雨水成分信息和作物养分信息进行匹配分析以确定雨水成分信息中和作物养分信息一致的成分，将该成分定义为相同成分信息；

根据相同成分信息和雨量信息进行计算得到可减少成分量信息；

根据所预设的危害成分数据库中所存储的危害成分与雨水成分信息进行匹配分析以确定雨水成分信息所对应的危害成分，将该危害成分定义为危害成分信息；

根据危害成分信息和雨量信息进行计算得到危害成分量信息；

根据所预设的中和成分数据库中所存储的中和成分量与危害成分量信息进行匹配分析以确定危害成分量信息所对应的中和成分种类和总量，将该中和成分种类和总量定义为中和成分量信息；

按照可减少成分量信息和中和成分量信息对当前灌溉流量信息中的作物养分信息进行修正。

5.根据权利要求1所述的一种土地资源监控方法，其特征在于，将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉的方法包括：

根据所预设的密度数据库中所存储的植被密度与当前作物信息进行匹配分析以确定当前作物信息所对应的植被密度，将该植被密度定义为植被密度信息；

根据植被覆盖率信息、土地编号信息所对应的土地面积以及植被密度信息计算出植被总量信息；

根据所预设的吸收数据库中所存储的吸收成分总量与植被总量信息以及作物养分信息进行匹配分析以确定植被总量信息以及作物养分信息所对应的吸收成分总量，将该吸收成分总量定义为吸收成分总量信息；

根据吸收成分总量信息和第二比例信息计算出预计灌溉水量信息；

判断当前灌溉流量信息是否和预计灌溉水量信息所对应的水量一致；

若当前灌溉流量信息大于预计灌溉水量信息所对应的水量，则将吸收成分总量信息所对应的作物养分混合至当前灌溉流量信息所对应的水量中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉；

若当前灌溉流量信息小于预计灌溉水量信息所对应的水量，则将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流并按照预计灌溉水量信息进行灌溉；

计算当前灌溉流量信息和预计灌溉水量信息之间的差值，将该差值定义为差值水量信息；

将差值水量信息所对应的水流进行排出。

6.根据权利要求5所述的一种土地资源监控方法，其特征在于，将水流进行排出后水流的利用方法包括：

获取每个土地编号信息所对应的土地中的水流排出后聚集在蓄水池中的蓄水总量信息和蓄水成分信息；

将蓄水成分信息和作物养分信息进行比对以确定作物养分信息中包含且包括蓄水成分信息的土地编号信息，将这些土地编号信息定义为适配土地编号信息；

计算蓄水成分信息和适配土地编号信息所对应的作物养分信息之间的相差成分，将该相差成分定义为相差成分信息；

将蓄水总量信息和适配土地编号信息所对应的当前灌溉流量信息进行比对；

若蓄水总量信息大于当前灌溉流量信息，则将蓄水池中的水流按照当前灌溉流量信息进行回流并在回流途中将相差成分信息按照第二比例信息进行混合然后继续寻找物养分信息中包含且包括蓄水成分信息的土地编号信息；

若蓄水总量信息小于当前灌溉流量信息，则根据蓄水总量信息对当前灌溉流量信息进行修正并将相差成分信息按照第二比例信息进行混合。

7.一种土地资源监控系统，其特征在于，包括：

计时模块，用于获取当前时间信息；

图像获取模块，用于获取遥感图像信息；

处理模块，与计时模块和图像获取模块，用于信息的存储和处理；

处理模块将遥感图像信息和所预设的土地编号信息进行分割获取以确定每个土地编号信息所对应的遥感图像，将该遥感图像定义为编号遥感图像信息；

处理模块根据所预设的作物数据库中所存储的作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的作物情况，将该作物情况定义为当前作物信息；

处理模块根据编号遥感图像信息和当前作物信息计算出植被覆盖率信息；

处理模块根据植被覆盖率信息选择合适的计算公式对编号遥感图像信息中的参数进行计算以得到土地干旱指数信息，其中，土地干旱指数信息为表示当前编号内的土地的干旱程度的信息，当植被覆盖率小于等于15%时，处理模块使用垂直干旱指数PDI计算；当植被覆盖率大于15%小于65%时，处理模块采用植被条件反照率干旱指数VCADI进行计算；当植被大于65%时，处理模块采用短波红外垂直失水指数SPSI、植被水分含量指数VCWI和植被水分亏缺指数VCSI进行计算；

处理模块根据所预设的灌溉数据库中所存储的沟渠灌入田地内的灌溉流量与土地干旱指数信息以及当前作物信息进行匹配以确定土地干旱指数信息以及当前作物信息所对应的灌溉流量，将该灌溉流量定义为当前灌溉流量信息；

处理模块根据当前灌溉流量信息对土地编号信息所对应的土地进行灌溉；

还包括实行施肥的方法的系统，该系统包括：

判断模块，与处理模块相连，用于判断土地编号信息所对应的植被覆盖率信息是否为0；

若判断模块判断出是，则处理模块根据作物数据库中所存储的下一次作物情况和土地编号信息以及当前时间信息进行匹配分析以确定土地编号信息以及当前时间信息所对应的下一次作物情况，将该作物情况定义为预作物信息；

处理模块根据所预设的泥土储备数据库中所存储的土壤养分和预作物信息进行匹配分析以确定预作物信息所对应的土壤养分，将该土壤养分定义为土壤养分信息；

处理模块根据所预设的混合比例数据库中所存储的肥料混合比例和土壤养分信息进行匹配分析以确定土壤养分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第一混合比例信息；

处理模块将土壤养分信息按照第一混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉；

若判断模块判断出否，则处理模块根据所预设的作物养分数据库中所存储的作物养分和当前作物信息进行匹配分析以确定当前作物信息所对应的作物养分，将该作物养分定义为作物养分信息；

处理模块根据混合比例数据库中所存储的肥料混合比例和作物养分信息进行匹配分析以确定作物养分信息所对应的混合比例，将该混合比例定义为第二混合比例信息；

处理模块将作物养分信息按照第二混合比例信息混合至当前灌溉流量信息所对应的水流中并随水流对土地编号信息所对应的土地进行灌溉。

8.一种智能终端，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种土地资源监控方法的计算机程序。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种土地资源监控的计算机程序。

Images