CN114391352A - 一种基于果园水肥一体化设备的控制系统 - Google Patents
一种基于果园水肥一体化设备的控制系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及农业自动化设备控制分析技术领域,用于解决现有的水肥一体化设备在治理果园的工作中,控制水肥一体化设备执行浇水施肥操作的依据存在极大的不准确性和片面性,故难以实现水肥一体化设备的治理果园的高效性,也难以实现果园的科学的治理的问题,尤其公开了一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,包括生长监测平台和管控分析平台;本发明是通过对果园的环境情况和果树的生长情况的进行了全面且准确的预测分析,为水肥一体化设备执行果园治理操作的准确性奠定了基础,从在实现了对水肥一体化设备执行工作的精准控制的同时,也确保了水肥一体化设备执行操作的准确性和高效性,也促进果园的高效发展。
Description
技术领域
本发明涉及农业自动化设备控制分析技术领域,具体为一种基于果园水肥一体化设备的控制系统。
背景技术
随着人们生活水平的不断提高,果园种植行业的发展速度逐渐提升,而随着科技的发展和劳动人口的逐渐减少,我国的果树产业由传统老果园模式逐渐向规模化、标准化、现代化果园的方向发展,利用自动化机械治理果园在未来果园行业的发展中将起到越来越关键的作用,也是实现果园高效治理的唯一途径;
在果园田间治理的过程中,常用到的田间管理自动化机械设备是水肥一体化设备,水肥一体化设备能够对大面积的果园完成自动化的浇水和施肥操作,其极大的节省了果园田间管理的人力资源,也降低了人员治理果园的劳动强度,但使用水肥一体化设备对果园进行自动化浇水和施肥前,需要对果园的环境情况以及果树的生长情况进行预测分析;
而现有的对果园浇水施肥的预测大都以人为主观经验作为预测依据,其预测分析的方式存在极大的不准确性和片面性,且在使用水肥一体化设备治理果园的过程中,没有一套高效且准确的控制系统给水肥一体化的执行操作作为依托,故难以实现水肥一体化设备的治理果园的高效性,也难以实现果园的科学的治理;
为了解决上述缺陷,现提供一种技术方案。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决现有的在使用水肥一体化设备治理果园的工作中,控制水肥一体化设备执行浇水施肥操作的依据存在极大的不准确性和片面性,没有一套高效且准确的控制系统给水肥一体化的执行操作作为依托,故难以实现水肥一体化设备的治理果园的高效性,也难以实现果园的科学的治理的问题,通过对果园的环境情况和果树的生长情况的进行了全面且准确的预测分析,为水肥一体化设备执行果园治理操作的准确性奠定了基础,利用参照值的代入比较以及信号的交叉输出的方式,实现了对水肥一体化设备执行工作的精准控制,从而在确保了水肥一体化设备执行操作的准确性和高效性的同时,也实现了果园的科学治理的效果,而提出一种基于果园水肥一体化设备的控制系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,包括生长监测平台和管控分析平台,生长监测平台内设置有服务器,服务器通讯连接有数据采集单元、环境定性单元、植本定性单元和综合预测单元,管控分析平台内部设置有处理器,处理器通讯连接有分步治理单元、水肥一体化设备终端、治理核验单元、监管执行单元和显示终端;
生长监测平台用于对单位区域内果树的生长环境信息和生长数据信息进行监测分析,通过数据采集单元采集单位区域内果树的生长环境信息和生长数据信息,并将其分别发送至环境定性单元和植本定性单元,通过环境定性单元对接收的果树的生长环境信息进行环境定性分析处理,据此生成区域土壤肥沃信号、区域土壤一般信号和区域土壤贫瘠信号,通过植本定性单元对接收的果树的生长数据信息进行长势定性分析处理,据此生成区域长势旺盛信号、区域长势正常信号和区域长势迟缓信号,并将环境土壤定性类别信号和果树长势定性类别信号均通过服务器发送至综合预测单元,综合预测单元对接收的各类别定性信号进行集合分析处理,据此生成无需治理指令、次加强治理指令和加强治理指令,并将其通过服务器发送至管控分析平台;
管控分析平台用于接收的各类治理指令并据此作出管控分析,通过分步治理单元对接收的各类治理指令进行管控治理分析处理,据此生成各类执行信号,并将各类执行信号通过处理器发送至水肥一体化设备终端,通过水肥一体化设备终端对单位区域内的果树以及果树所处的土壤施行对应的治理操作,并在水肥一体化设备终端完成各类执行操作后生成完成治理信号,并通过处理器将完成治理信号发送至治理核验单元,治理核验单元用于接收完成治理信号,并据此对施行对应的治理操作后的果园进行抽检分析处理,据此生成治理显著信号、治理无效信号和治理细微信号,并将其均发送至监管执行单元,通过监管执行单元对接收的各类治理判别信号进行监管分析处理,并将结果以文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出。
进一步的,生长环境信息用于表示果园单位区域内所有果树所生长的土壤环境情况的信息数据,且生长环境信息包括表色量值、微生物量值、水分量值以及松软量值,其中,表色量值指的是衡量土壤表观颜色深浅的数据量值,微生物量值指的是土壤中所含微生物数量的多少的数据量值,水分量值指的是土壤中含水情况的数据量值,松软量值指的是土壤的土质松软程度的数据量值;
而生长数据信息用于表示果园单位区域内果树的生长表现情况的数据信息,且生长数据信息包括叶量值、茎干量值以及枝长量值,其中,叶量值指的是一棵果树的嫩芽叶片和绿叶的数量之和与半发黄叶片和全发黄叶片的数量之和之间比值,茎干量值指的是衡量果树茎干粗细程度的数据量值,枝长量值指的是一棵果树的树枝各类表现数据的综合的数据量值,且枝长量值包括长度量值、硬度量值和色泽量值。
进一步的,环境定性分析处理的具体操作步骤如下:
S1:将果园等面积划分为k个单位区域,再将一个单位区域等面积划分为i个子单位区域,其中,k和i均为大于等于1的正整数;
S2:随机捕捉k个单位区域内的各子单位区域的果树的生长环境信息,并提取生长环境信息中的表色量值、微生物量值、水分量值以及松软量值,并将其分别标定为bski、wski、fski和rski,并将其进行归一化处理,依据公式Fewki=e1*bski+e2*wski+e3*fski+e4*rski,求得肥沃系数Fewki,其中,e1、e2、e3和e4分别为表色量值、微生物量值、水分量值以及松软量值的权重因子系数,且e2>e1>e3>e4,e1+e2+e3+e4=7.3201;
S3:随机捕捉10个子单位区域内的肥沃系数Fewki,以子单位区域为横坐标,以肥沃系数为纵坐标,并据此建立二维坐标系,将10个子单位区域的肥沃系数Fewki分别在二维坐标系上通过平滑的曲线显示出来;
S4:将S3中获取的10个子单位区域的肥沃系数Fewki进行递减排序序列构建,并剔除递减排序序列中的排序位为1的肥沃系数和排序位为10的肥沃系数,将剩下的8个子单位区域的肥沃系数进行均值处理,依据公式求得肥沃均值其中,Fewk1表示8个子单位区域的肥沃系数中的第一个肥沃系数,Fewk2表示8个子单位区域的肥沃系数中的第二个肥沃系数,以此类推,Fewk8表示8个子单位区域的肥沃系数中的最后一个肥沃系数;
S5:在二维坐标系上建立参照线统计处于参照线以上的子单位区域数量和,并将其标定为SL,若满足SL≥7时,则生成区域土壤肥沃信号,若满足5≤SL<7时,则生成区域土壤一般信号,若满足SL<5时,则生成区域土壤贫瘠信号。
进一步的,长势定性分析处理的具体操作步骤如下:
捕捉与上述相同的单位区域内的各果树的生长数据信息,并提取生长数据信息中的叶量值、茎干量值以及枝长量值,并将其分别标定为ylkij、glkij和zlkij,依据公式Zaxkij=f1*ylkij+f2*glkij+f3*zlkij,求得长势系数Zaxkij,其中,f1、f2和f3分别为叶量值、茎干量值以及枝长量值的修正因子系数,且f2>f1>f3,f1+f2+f3=4.9052,j为大于等于1的正整数;
随机获取子单位区域内的任意20棵果树的长势系数Zaxkij,并将其分别代入对应的预设阈值Yu内进行比对分析,当长势系数Zaxkij大于预设阈值Yu的最大值时,则生成长势迅猛信号,当长势系数Zaxkij处于预设阈值Yu之内时,则生成长势正常信号,当长势系数Zaxkij小于预设阈值Yu的最小值时,则生成长势迟缓信号;
分别统计20棵果树的长势判别信号种类的数量和,将果树为长势迅猛信号的数量和标定为Sh1,将果树为长势正常信号的数量和标定为Sh2,将果树为长势迟缓信号的数量和标定为Sh3,若满足Sh1+Sh2>Sh3=0时,则生成区域长势正常信号,若满足Sh1+Sh2≤Sh3时,则生成区域长势迟缓信号,若满足Sh1>Sh2+Sh3时,则生成区域长势旺盛信号。
进一步的,集合分析处理的具体操作步骤如下:
捕捉果园同一单位区域内的环境土壤定性类别信号和果树长势定性类别信号,将区域土壤肥沃信号标定为T-1,区域土壤一般信号标定为T-2,区域土壤贫瘠信号标定为T-3,将区域长势旺盛信号标定为Z-1,区域长势正常信号标定为Z-2,区域长势迟缓信号标定为Z-3,并将各类标定符号进行集合分析;
若满足(T-1∪T-2)∩Z-1或T-1∩(Z-1∪Z-2)时,则生成无需治理指令,若满足T-3∩Z-3时,则生成加强治理指令,若满足(T-2∪T-3)∩Z-2或T-2∩(Z-2∪Z-3)时,则生成次加强治理指令。
进一步的,管控治理分析处理的具体操作步骤如下:
SS1:当接收到无需治理指令时,则对单位区域内的果树以及土壤均不施行任何治理操作,而当接收到加强治理指令和次加强治理指令时,则据此随机捕捉子单位区域内果树的生长环境信息中的微生物量值wski、水分量值fski和松软量值rski与果树的生长数据信息中的叶量值ylkij,并将其分别代入对应的参照值Ca1、Ca2、Ca3和Ca4中;
SS2:当满足微生物量值wski<参照值Ca1或叶量值ylkij<参照值Ca4时,则均生成缺养分信号,当满足水分量值fski<参照值Ca2或松软量值rski<参照值Ca3时,则均生成缺水分信号;
SS3:统计四项参数指标的判别信号的表现情况,若同时捕捉到两个缺养分信号和两个缺水分信号时,则生成重度施肥执行信号和重度浇水执行信号,若同时捕捉到两个缺养分信号和一个缺水分信号时,则生成重度施肥执行信号和轻度浇水执行信号,若同时捕捉到一个缺养分信号和两个缺水分信号时,则生成轻度施肥执行信号和重度浇水执行信号,若同时捕捉到一个缺养分信号和一个缺水分信号时,则生成轻度施肥执行信号和轻度浇水执行信号;
SS4:将SS3中的各类型执行信号通过处理器发送至水肥一体化设备终端,通过水肥一体化设备终端对单位区域内的果树以及果树所处的土壤施行对应的治理操作,并在水肥一体化设备终端完成各类执行操作后,并据此生成完成治理信号。
进一步的,抽检验证分析处理的具体操作步骤如下:
捕捉单位区域内任意子单位区域治理前后的生长环境信息和生长数据信息中的各项参数指标,并将其分别进行集合序列整合,将治理前的生长环境信息中的各项参数指标标定为序列A1=(bski,wski,fski,rski),将治理后的生长环境信息中的各项参数指标标定为序列A2=(bski′,wski′,fski′,rski′),将治理前的生长数据信息中的各项参数指标标定为序列B1=(ylkij,glkij,zlkij),将治理前的生长数据信息中的各项参数指标标定为序列B2=(ylkij′,glkij′,zlkij′);
将同一类型序列的各项对应的参数指标进行比较,若序列A2的各项参数指标较序列A1中对应的各项参数指标在数值表现上有明显变化,且序列B2的各项参数指标较序列B1中对应的各项参数指标在数值表现上也有明显变化,则生成治理显著信号;
若序列A2的各项参数指标较序列A1中对应的各项参数指标在数值表现上基本无变化,且序列B2的各项参数指标较序列B1中对应的各项参数指标在数值表现上也基本无变化,则生成治理无效信号;
若两种类型序列中存在任意一类型序列中的各项参数指标较对应的各项参数指标有明显变化,而任意另一类型序列中的各项参数指标较对应的各项参数指标基本无变化,则生成治理细微信号。
进一步的,监管分析处理的具体操作步骤如下:
当接收到治理显著信号时,并以“水肥一体化设备的运行管控效率高”的文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出;
当接收到治理无效信号时,并以“水肥一体化设备的运行管控效率低”的文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出;
当接收到治理细微信号时,并以“水肥一体化设备的运行管控效率一般”的文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明,通过归一化的处理、构建坐标系分析以及数据比较的方式,分别将单位区域内果树的生长环境和果树的生长数据状况进行准确的定性分析,并利用符号标定以及集合处理的方式,将判别果园生长环境情况进行了综合的定性分析,从而在实现了对果园的环境情况和果树的生长情况的全面且准确的预测分析的同时,也为水肥一体化设备执行果园治理操作的准确性奠定了基础,也进一步促进了果园治理管控的高效性;
2、本发明,通过对水肥一体化设备工作的执行控制进行了准确的判断输出,并利用处理器将各类执行信号发送至水肥一体化设备终端,从而在确保了水肥一体化设备执行操作的准确性和高效性的同时,也实现了果园的科学治理的效果。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1为本发明的系统总框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:
如图1所示,一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,包括生长监测平台和管控分析平台,生长监测平台内设置有服务器,服务器通讯连接有数据采集单元、环境定性单元、植本定性单元和综合预测单元,管控分析平台内部设置有处理器,处理器通讯连接有分步治理单元、水肥一体化设备终端、治理核验单元、监管执行单元和显示终端;
生长监测平台用于对单位区域内果树的生长环境信息和生长数据信息进行监测分析,通过数据采集单元采集单位区域内果树的生长环境信息和生长数据信息,并将其分别发送至环境定性单元和植本定性单元;
需要说明的是,生长环境信息用于表示果园单位区域内所有果树所生长的土壤环境情况的信息数据,且生长环境信息包括表色量值、微生物量值、水分量值以及松软量值,其中,表色量值指的是衡量土壤表观颜色深浅的数据量值,需要说明的是,当表色量值的表现数值越大时,则说明土壤的表观颜色越深,而土壤的颜色深又进一步说明土壤的肥沃;
微生物量值指的是土壤中所含微生物数量的多少的数据量值,需要说明的是,当微生物量值的表现数值越大时,则越说明土壤中微生物的所含的数量多,而微生物的含量多又突出了土壤的肥沃;
水分量值指的是土壤中含水情况的数据量值,而松软量值指的是土壤的土质松软程度的数据量值,需要说明的是,当松软量值的表现数值越大时,则越说明土壤的土质处于松软状态的程度大,而土壤松软程度大有利于土壤的透气好,也能进一步体现土壤的肥沃性;
而生长数据信息用于表示果园单位区域内果树的生长表现情况的数据信息,且生长数据信息包括叶量值、茎干量值以及枝长量值,其中,叶量值指的是一棵果树的嫩芽叶片和绿叶的数量之和与半发黄叶片和全发黄叶片的数量之和之间比值,需要说明的是,嫩芽叶片指的是果树上刚萌发的绿色颜色较浅的新叶,绿叶指的是果树上绿色颜色较深的叶子,半发黄叶片指的是果树上的叶子部分出现发黄的叶子,而全发黄叶片指的是果树上的叶子全部发黄的叶子;
茎干量值指的是衡量果树茎干粗细程度的数据量值,需要说明的是,当茎干量值的表现数值越大时,则越说明果树的茎干越粗,而果树的茎干越粗,则越说明果树的长势好;
枝长量值指的是一棵果树的树枝各类表现数据的综合的数据量值,且枝长量值包括长度量值、硬度量值和色泽量值,需要说明的是,长度量值用于衡量果树枝条长短的数据量值,当长度量值的表现数值越大时,则越说明果树的长势好,而硬度量值用于衡量果树枝条硬度的数据量值,当硬度量值的表现数值越大时,则越说明果树的长势好,色泽量值用于衡量果树枝条光泽表现的数据量值,当色泽量值的表现数值越大时,则越说明果树的长势好;
通过环境定性单元对接收的果树的生长环境信息进行环境定性分析处理,据此生成区域土壤肥沃信号、区域土壤一般信号和区域土壤贫瘠信号,通过植本定性单元对接收的果树的生长数据信息进行长势定性分析处理,据此生成区域长势旺盛信号、区域长势正常信号和区域长势迟缓信号,并将环境土壤定性类别信号和果树长势定性类别信号均通过服务器发送至综合预测单元,综合预测单元对接收的各类别定性信号进行集合分析处理,据此生成无需治理指令、次加强治理指令和加强治理指令,并将其通过服务器发送至管控分析平台;
管控分析平台用于接收的各类治理指令并据此作出管控分析,通过分步治理单元对接收的各类治理指令进行管控治理分析处理,据此生成各类执行信号,并将各类执行信号通过处理器发送至水肥一体化设备终端,通过水肥一体化设备终端对单位区域内的果树以及果树所处的土壤施行对应的治理操作,并在水肥一体化设备终端完成各类执行操作后生成完成治理信号,并通过处理器将完成治理信号发送至治理核验单元,治理核验单元用于接收完成治理信号,并据此对施行对应的治理操作后的果园进行抽检分析处理,据此生成治理显著信号、治理无效信号和治理细微信号,并将其均发送至监管执行单元,通过监管执行单元对接收的各类治理判别信号进行监管分析处理,并将结果以文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出。
实施例二:
如图1所示,当环境定性单元接收到果树的生长环境信息时,并据此进行环境定性分析处理,具体的操作步骤如下:
S1:将果园等面积划分为k个单位区域,再将一个单位区域等面积划分为i个子单位区域,其中,k和i均为大于等于1的正整数,需要说明的是,k表示一个单位区域,i表示子单位区域个数;
S2:随机捕捉k个单位区域内的各子单位区域的果树的生长环境信息,并提取生长环境信息中的表色量值、微生物量值、水分量值以及松软量值,并将其分别标定为bski、wski、fski和rski,并将其进行归一化处理,依据公式Fewki=e1*bski+e2*wski+e3*fski+e4*rski,求得肥沃系数Fewki,其中,e1、e2、e3和e4分别为表色量值、微生物量值、水分量值以及松软量值的权重因子系数,且e2>e1>e3>e4,e1+e2+e3+e4=7.3201,需要说明的是,权重因子系数用于均衡各项数据在总量中所具有的重要程度;
S3:随机捕捉10个子单位区域内的肥沃系数Fewki,以子单位区域为横坐标,以肥沃系数为纵坐标,并据此建立二维坐标系,将10个子单位区域的肥沃系数Fewki分别在二维坐标系上通过平滑的曲线显示出来;
S4:将S3中获取的10个子单位区域的肥沃系数Fewki进行递减排序序列构建,并剔除递减排序序列中的排序位为1的肥沃系数和排序位为10的肥沃系数,将剩下的8个子单位区域的肥沃系数进行均值处理,依据公式求得肥沃均值其中,Fewk1表示8个子单位区域的肥沃系数中的第一个肥沃系数,Fewk2表示8个子单位区域的肥沃系数中的第二个肥沃系数,以此类推,Fewk8表示8个子单位区域的肥沃系数中的最后一个肥沃系数;
S5:在二维坐标系上建立参照线统计处于参照线以上的子单位区域数量和,并将其标定为SL,若满足SL≥7时,则生成区域土壤肥沃信号,若满足5≤SL<7时,则生成区域土壤一般信号,若满足SL<5时,则生成区域土壤贫瘠信号,并将生成的区域土壤肥沃信号、区域土壤一般信号和区域土壤贫瘠信号通过服务器发送至综合预测单元;
当植本定性单元接收到果树的生长数据信息时,并据此进行长势定性分析处理,具体的操作步骤如下:
捕捉与上述相同的单位区域内的各果树的生长数据信息,并提取生长数据信息中的叶量值、茎干量值以及枝长量值,并将其分别标定为ylkij、glkij和zlkij,依据公式Zaxkij=f1*ylkij+f2*glkij+f3*zlkij,求得长势系数Zaxkij,其中,f1、f2和f3分别为叶量值、茎干量值以及枝长量值的修正因子系数,且f2>f1>f3,f1+f2+f3=4.9052,j为大于等于1的正整数;
需要说明的是,修正因子系数用于修正各项参数在公式计算过程中出现的偏差,从而使得计算更加准确和参数数据,且j表示一个子单位区域的果树的数量;
随机获取子单位区域内的任意20棵果树的长势系数Zaxkij,并将其分别代入对应的预设阈值Yu内进行比对分析,当长势系数Zaxkij大于预设阈值Yu的最大值时,则生成长势迅猛信号,当长势系数Zaxkij处于预设阈值Yu之内时,则生成长势正常信号,当长势系数Zaxkij小于预设阈值Yu的最小值时,则生成长势迟缓信号;
分别统计20棵果树的长势判别信号种类的数量和,将果树为长势迅猛信号的数量和标定为Sh1,将果树为长势正常信号的数量和标定为Sh2,将果树为长势迟缓信号的数量和标定为Sh3,若满足Sh1+Sh2>Sh3=0时,则生成区域长势正常信号,若满足Sh1+Sh2≤Sh3时,则生成区域长势迟缓信号,若满足Sh1>Sh2+Sh3时,则生成区域长势旺盛信号;
并将生成的区域长势旺盛信号、区域长势正常信号和区域长势迟缓信号通过服务器发送至综合预测单元;
综合预测单元对接收的各类别定性信号进行集合分析处理,具体的操作步骤如下:
捕捉果园同一单位区域内的环境土壤定性类别信号和果树长势定性类别信号,将区域土壤肥沃信号标定为T-1,区域土壤一般信号标定为T-2,区域土壤贫瘠信号标定为T-3,将区域长势旺盛信号标定为Z-1,区域长势正常信号标定为Z-2,区域长势迟缓信号标定为Z-3,并将各类标定符号进行集合分析;
若满足(T-1∪T-2)∩Z-1或T-1∩(Z-1∪Z-2)时,则生成无需治理指令,若满足T-3∩Z-3时,则生成加强治理指令,若满足(T-2∪T-3)∩Z-2或T-2∩(Z-2∪Z-3)时,则生成次加强治理指令;
并将生成的无需治理指令、次加强治理指令和加强治理指令通过服务器发送至管控分析平台。
实施例三:
如图1所示,管控分析平台用于接收的各类治理指令并据此作出管控分析,通过分步治理单元对接收的各类治理指令进行管控治理分析处理,具体的操作步骤如下:
SS1:当接收到无需治理指令时,则对单位区域内的果树以及土壤均不施行任何治理操作,而当接收到加强治理指令和次加强治理指令时,则据此随机捕捉子单位区域内果树的生长环境信息中的微生物量值wski、水分量值fski和松软量值rski与果树的生长数据信息中的叶量值ylkij,并将其分别代入对应的参照值Ca1、Ca2、Ca3和Ca4中;
SS2:当满足微生物量值wski<参照值Ca1或叶量值ylkij<参照值Ca4时,则均生成缺养分信号,当满足水分量值fski<参照值Ca2或松软量值rski<参照值Ca3时,则均生成缺水分信号;
SS3:统计四项参数指标的判别信号的表现情况,若同时捕捉到两个缺养分信号和两个缺水分信号时,则生成重度施肥执行信号和重度浇水执行信号,若同时捕捉到两个缺养分信号和一个缺水分信号时,则生成重度施肥执行信号和轻度浇水执行信号,若同时捕捉到一个缺养分信号和两个缺水分信号时,则生成轻度施肥执行信号和重度浇水执行信号,若同时捕捉到一个缺养分信号和一个缺水分信号时,则生成轻度施肥执行信号和轻度浇水执行信号;
SS4:将SS3中的各类型执行信号通过处理器发送至水肥一体化设备终端,通过水肥一体化设备终端对单位区域内的果树以及果树所处的土壤施行对应的治理操作,并在水肥一体化设备终端完成各类执行操作后,并据此生成完成治理信号;
通过处理器将完成治理信号发送至治理核验单元,当治理核验单元接收到完成治理信号时,并据此对施行对应的治理操作后的果园进行抽检分析处理,具体的操作步骤如下:
捕捉单位区域内任意子单位区域治理前后的生长环境信息和生长数据信息中的各项参数指标,并将其分别进行集合序列整合,将治理前的生长环境信息中的各项参数指标标定为序列A1=(bski,wski,fski,rski),将治理后的生长环境信息中的各项参数指标标定为序列A2=(bski′,wski′,fski′,rski′),将治理前的生长数据信息中的各项参数指标标定为序列B1=(ylkij,glkij,zlkij),将治理前的生长数据信息中的各项参数指标标定为序列B2=(ylkij′,glkij′,zlkij′);
将同一类型序列的各项对应的参数指标进行比较,若序列A2的各项参数指标较序列A1中对应的各项参数指标在数值表现上有明显变化,且序列B2的各项参数指标较序列B1中对应的各项参数指标在数值表现上也有明显变化,则生成治理显著信号;
若序列A2的各项参数指标较序列A1中对应的各项参数指标在数值表现上基本无变化,且序列B2的各项参数指标较序列B1中对应的各项参数指标在数值表现上也基本无变化,则生成治理无效信号;
若两种类型序列中存在任意一类型序列中的各项参数指标较对应的各项参数指标有明显变化,而任意另一类型序列中的各项参数指标较对应的各项参数指标基本无变化,则生成治理细微信号;
并将生成的治理显著信号、治理无效信号和治理细微信号均发送至监管执行单元;
通过监管执行单元对接收的各类治理判别信号进行监管分析处理,具体的操作步骤如下:
当接收到治理显著信号时,并以“水肥一体化设备的运行管控效率高”的文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出;
当接收到治理无效信号时,并以“水肥一体化设备的运行管控效率低”的文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出;
当接收到治理细微信号时,并以“水肥一体化设备的运行管控效率一般”的文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式,公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置;
如公式:Fewki=e1*bski+e2*wski+e3*fski+e4*rski;
由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的权重因子系数;将设定的权重因子系数和采集的样本数据代入公式,任意两个公式构成二元一次方程组,将计算得到的系数进行筛选并取均值,得到e1、e2、e3和e4取值分别为3.1241、0.9035、2.7454和0.5471;
系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值,便于后续比较,关于系数的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的权重因子系数;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
本发明在使用时,通过采集果园单位区域内果树的生长环境信息和生长数据信息,利用归一化的处理、构建坐标系分析以及数量和比较的方式,将单位区域内果树的生长环境进行准确的定性分析,并通过符号的标定、公式化的处理以及数据比较的方式,将果园内果树的生长数据状况进行准确的定性分析;
利用符号标定以及集合处理的方式,将判别果园生长环境情况进行了综合的定性分析,从而在实现了对果园的环境情况和果树的生长情况的全面且准确的预测分析的同时,也为水肥一体化设备执行果园治理操作的准确性奠定了基础,也进一步促进了果园治理管控的高效性;
依据各类治理指令,通过参照值的代入比较以及信号的交叉输出的方式,对水肥一体化设备工作的执行控制进行了准确的判断输出,并利用处理器将各类执行信号发送至水肥一体化设备终端,从而确保了水肥一体化设备执行操作的准确性和高效性,并利用集合序列的整合和分类比较的方式,将通过水肥一体化执行操作前后的果园环境情况进行比较分析,从而进一步促进了水肥一体化设备作业的科学性和高效性,也促进果园的高效发展。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (8)
1.一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,包括生长监测平台和管控分析平台,其特征在于,生长监测平台内设置有服务器,服务器通讯连接有数据采集单元、环境定性单元、植本定性单元和综合预测单元,管控分析平台内部设置有处理器,处理器通讯连接有分步治理单元、水肥一体化设备终端、治理核验单元、监管执行单元和显示终端;
生长监测平台用于对单位区域内果树的生长环境信息和生长数据信息进行监测分析,通过数据采集单元采集单位区域内果树的生长环境信息和生长数据信息,并将其分别发送至环境定性单元和植本定性单元,通过环境定性单元对接收的果树的生长环境信息进行环境定性分析处理,据此生成区域土壤肥沃信号、区域土壤一般信号和区域土壤贫瘠信号,通过植本定性单元对接收的果树的生长数据信息进行长势定性分析处理,据此生成区域长势旺盛信号、区域长势正常信号和区域长势迟缓信号,并将环境土壤定性类别信号和果树长势定性类别信号均通过服务器发送至综合预测单元,综合预测单元对接收的各类别定性信号进行集合分析处理,据此生成无需治理指令、次加强治理指令和加强治理指令,并将其通过服务器发送至管控分析平台;
管控分析平台用于接收的各类治理指令并据此作出管控分析,通过分步治理单元对接收的各类治理指令进行管控治理分析处理,据此生成各类执行信号,并将各类执行信号通过处理器发送至水肥一体化设备终端,通过水肥一体化设备终端对单位区域内的果树以及果树所处的土壤施行对应的治理操作,并在水肥一体化设备终端完成各类执行操作后生成完成治理信号,并通过处理器将完成治理信号发送至治理核验单元,治理核验单元用于接收完成治理信号,并据此对施行对应的治理操作后的果园进行抽检分析处理,据此生成治理显著信号、治理无效信号和治理细微信号,并将其均发送至监管执行单元,通过监管执行单元对接收的各类治理判别信号进行监管分析处理,并将结果以文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,其特征在于,生长环境信息用于表示果园单位区域内所有果树所生长的土壤环境情况的信息数据,且生长环境信息包括表色量值、微生物量值、水分量值以及松软量值,其中,表色量值指的是衡量土壤表观颜色深浅的数据量值,微生物量值指的是土壤中所含微生物数量的多少的数据量值,水分量值指的是土壤中含水情况的数据量值,松软量值指的是土壤的土质松软程度的数据量值;
而生长数据信息用于表示果园单位区域内果树的生长表现情况的数据信息,且生长数据信息包括叶量值、茎干量值以及枝长量值,其中,叶量值指的是一棵果树的嫩芽叶片和绿叶的数量之和与半发黄叶片和全发黄叶片的数量之和之间比值,茎干量值指的是衡量果树茎干粗细程度的数据量值,枝长量值指的是一棵果树的树枝各类表现数据的综合的数据量值,且枝长量值包括长度量值、硬度量值和色泽量值。
3.根据权利要求1所述的一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,其特征在于,环境定性分析处理的具体操作步骤如下:
S1:将果园等面积划分为k个单位区域,再将一个单位区域等面积划分为i个子单位区域,其中,k和i均为大于等于1的正整数;
S2:随机捕捉k个单位区域内的各子单位区域的果树的生长环境信息,并提取生长环境信息中的表色量值、微生物量值、水分量值以及松软量值,并将其分别标定为bski、wski、fski和rski,并将其进行归一化处理,依据公式Fewki=e1*bski+e2*wski+e3*fski+e4*rski,求得肥沃系数Fewki,其中,e1、e2、e3和e4分别为表色量值、微生物量值、水分量值以及松软量值的权重因子系数,且e2>e1>e3>e4,e1+e2+e3+e4=7.3201;
S3:随机捕捉10个子单位区域内的肥沃系数Fewki,以子单位区域为横坐标,以肥沃系数为纵坐标,并据此建立二维坐标系,将10个子单位区域的肥沃系数Fewki分别在二维坐标系上通过平滑的曲线显示出来;
S4:将S3中获取的10个子单位区域的肥沃系数Fewki进行递减排序序列构建,并剔除递减排序序列中的排序位为1的肥沃系数和排序位为10的肥沃系数,将剩下的8个子单位区域的肥沃系数进行均值处理,依据公式求得肥沃均值其中,Fewk1表示8个子单位区域的肥沃系数中的第一个肥沃系数,Fewk2表示8个子单位区域的肥沃系数中的第二个肥沃系数,以此类推,Fewk8表示8个子单位区域的肥沃系数中的最后一个肥沃系数;
4.根据权利要求1所述的一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,其特征在于,长势定性分析处理的具体操作步骤如下:
捕捉与上述相同的单位区域内的各果树的生长数据信息,并提取生长数据信息中的叶量值、茎干量值以及枝长量值,并将其分别标定为ylkij、glkij和zlkij,依据公式Zaxkij=f1*ylkij+f2*glkij+f3*zlkij,求得长势系数Zaxkij,其中,f1、f2和f3分别为叶量值、茎干量值以及枝长量值的修正因子系数,且f2>f1>f3,f1+f2+f3=4.9052,j为大于等于1的正整数;
随机获取子单位区域内的任意20棵果树的长势系数Zaxkij,并将其分别代入对应的预设阈值Yu内进行比对分析,当长势系数Zaxkij大于预设阈值Yu的最大值时,则生成长势迅猛信号,当长势系数Zaxkij处于预设阈值Yu之内时,则生成长势正常信号,当长势系数Zaxkij小于预设阈值Yu的最小值时,则生成长势迟缓信号;
分别统计20棵果树的长势判别信号种类的数量和,将果树为长势迅猛信号的数量和标定为Sh1,将果树为长势正常信号的数量和标定为Sh2,将果树为长势迟缓信号的数量和标定为Sh3,若满足Sh1+Sh2>Sh3=0时,则生成区域长势正常信号,若满足Sh1+Sh2≤Sh3时,则生成区域长势迟缓信号,若满足Sh1>Sh2+Sh3时,则生成区域长势旺盛信号。
5.根据权利要求1所述的一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,其特征在于,集合分析处理的具体操作步骤如下:
捕捉果园同一单位区域内的环境土壤定性类别信号和果树长势定性类别信号,将区域土壤肥沃信号标定为T-1,区域土壤一般信号标定为T-2,区域土壤贫瘠信号标定为T-3,将区域长势旺盛信号标定为Z-1,区域长势正常信号标定为Z-2,区域长势迟缓信号标定为Z-3,并将各类标定符号进行集合分析;
若满足(T-1∪T-2)∩Z-1或T-1∩(Z-1∪Z-2)时,则生成无需治理指令,若满足T-3∩Z-3时,则生成加强治理指令,若满足(T-2∪T-3)∩Z-2或T-2∩(Z-2∪Z-3)时,则生成次加强治理指令。
6.根据权利要求1所述的一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,其特征在于,管控治理分析处理的具体操作步骤如下:
SS1:当接收到无需治理指令时,则对单位区域内的果树以及土壤均不施行任何治理操作,而当接收到加强治理指令和次加强治理指令时,则据此随机捕捉子单位区域内果树的生长环境信息中的微生物量值wski、水分量值fski和松软量值rski与果树的生长数据信息中的叶量值ylkij,并将其分别代入对应的参照值Ca1、Ca2、Ca3和Ca4中;
SS2:当满足微生物量值wski<参照值Ca1或叶量值ylkij<参照值Ca4时,则均生成缺养分信号,当满足水分量值fski<参照值Ca2或松软量值rski<参照值Ca3时,则均生成缺水分信号;
SS3:统计四项参数指标的判别信号的表现情况,若同时捕捉到两个缺养分信号和两个缺水分信号时,则生成重度施肥执行信号和重度浇水执行信号,若同时捕捉到两个缺养分信号和一个缺水分信号时,则生成重度施肥执行信号和轻度浇水执行信号,若同时捕捉到一个缺养分信号和两个缺水分信号时,则生成轻度施肥执行信号和重度浇水执行信号,若同时捕捉到一个缺养分信号和一个缺水分信号时,则生成轻度施肥执行信号和轻度浇水执行信号;
SS4:将SS3中的各类型执行信号通过处理器发送至水肥一体化设备终端,通过水肥一体化设备终端对单位区域内的果树以及果树所处的土壤施行对应的治理操作,并在水肥一体化设备终端完成各类执行操作后,并据此生成完成治理信号。
7.根据权利要求1所述的一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,其特征在于,抽检验证分析处理的具体操作步骤如下:
捕捉单位区域内任意子单位区域治理前后的生长环境信息和生长数据信息中的各项参数指标,并将其分别进行集合序列整合,将治理前的生长环境信息中的各项参数指标标定为序列A1=(bski,wski,fski,rski),将治理后的生长环境信息中的各项参数指标标定为序列A2=(bski′,wski′,fski′,rski′),将治理前的生长数据信息中的各项参数指标标定为序列B1=(ylkij,glkij,zlkij),将治理前的生长数据信息中的各项参数指标标定为序列B2=(ylkij′,glkij′,zlkij′);
将同一类型序列的各项对应的参数指标进行比较,若序列A2的各项参数指标较序列A1中对应的各项参数指标在数值表现上有明显变化,且序列B2的各项参数指标较序列B1中对应的各项参数指标在数值表现上也有明显变化,则生成治理显著信号;
若序列A2的各项参数指标较序列A1中对应的各项参数指标在数值表现上基本无变化,且序列B2的各项参数指标较序列B1中对应的各项参数指标在数值表现上也基本无变化,则生成治理无效信号;
若两种类型序列中存在任意一类型序列中的各项参数指标较对应的各项参数指标有明显变化,而任意另一类型序列中的各项参数指标较对应的各项参数指标基本无变化,则生成治理细微信号。
8.根据权利要求1所述的一种基于果园水肥一体化设备的控制系统,其特征在于,监管分析处理的具体操作步骤如下:
当接收到治理显著信号时,并以“水肥一体化设备的运行管控效率高”的文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出;
当接收到治理无效信号时,并以“水肥一体化设备的运行管控效率低”的文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出;
当接收到治理细微信号时,并以“水肥一体化设备的运行管控效率一般”的文本字样的方式发送至显示终端进行显示输出。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2005124664A (ru) * | 2005-08-02 | 2007-02-10 | Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образовани "Кубанский государственный аграрный университет" (RU) | Способ диагностирования адаптивного потенциала сортов плодовых культур |
CN104881017A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-02 | 张迪 | 一种基于北斗的农作物生长监管系统 |
CN110679259A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-01-14 | 山东交通学院 | 基于自动驾驶巡检装置的智能水肥一体化系统及方法 |
CN210470540U (zh) * | 2019-07-23 | 2020-05-08 | 科斯睿智能信息系统(常州)有限公司 | 水肥一体化灌溉系统 |
CN112314318A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-05 | 禹州战营迷迭香生物科技有限公司 | 一种迷迭香种植用浇灌施肥方法 |
CN113347875A (zh) * | 2019-02-04 | 2021-09-03 | 精密种植有限责任公司 | 用于监视土壤特点和确定土壤颜色的系统、装置和方法 |
-
2022
- 2022-01-17 CN CN202210049055.6A patent/CN114391352A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2005124664A (ru) * | 2005-08-02 | 2007-02-10 | Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образовани "Кубанский государственный аграрный университет" (RU) | Способ диагностирования адаптивного потенциала сортов плодовых культур |
CN104881017A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-02 | 张迪 | 一种基于北斗的农作物生长监管系统 |
CN113347875A (zh) * | 2019-02-04 | 2021-09-03 | 精密种植有限责任公司 | 用于监视土壤特点和确定土壤颜色的系统、装置和方法 |
CN210470540U (zh) * | 2019-07-23 | 2020-05-08 | 科斯睿智能信息系统(常州)有限公司 | 水肥一体化灌溉系统 |
CN110679259A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-01-14 | 山东交通学院 | 基于自动驾驶巡检装置的智能水肥一体化系统及方法 |
CN112314318A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-05 | 禹州战营迷迭香生物科技有限公司 | 一种迷迭香种植用浇灌施肥方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
孙林林: "苹果园水肥一体化施肥模型研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
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