CN114493347A - 农业管理系统及其方法、电子设备 - Google Patents
农业管理系统及其方法、电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114493347A CN114493347A CN202210141797.1A CN202210141797A CN114493347A CN 114493347 A CN114493347 A CN 114493347A CN 202210141797 A CN202210141797 A CN 202210141797A CN 114493347 A CN114493347 A CN 114493347A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- agricultural
- data
- farming
- strategy
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 40
- 238000009313 farming Methods 0.000 claims abstract description 219
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 69
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 58
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims abstract description 48
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims abstract description 28
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 18
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 11
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 description 37
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 29
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 21
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 12
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 12
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 10
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 10
- 241000238631 Hexapoda Species 0.000 description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 description 8
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 description 7
- 235000005824 Zea mays ssp. parviglumis Nutrition 0.000 description 7
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 7
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 description 7
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 5
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000013138 pruning Methods 0.000 description 5
- 230000017260 vegetative to reproductive phase transition of meristem Effects 0.000 description 5
- 238000009333 weeding Methods 0.000 description 5
- 230000035558 fertility Effects 0.000 description 4
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 4
- 239000002420 orchard Substances 0.000 description 4
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 208000003643 Callosities Diseases 0.000 description 2
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 244000068988 Glycine max Species 0.000 description 2
- 235000010469 Glycine max Nutrition 0.000 description 2
- 206010020649 Hyperkeratosis Diseases 0.000 description 2
- 240000008790 Musa x paradisiaca Species 0.000 description 2
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 2
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 2
- 235000021015 bananas Nutrition 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 2
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 230000010152 pollination Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 2
- 238000009331 sowing Methods 0.000 description 2
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 244000198134 Agave sisalana Species 0.000 description 1
- 244000099147 Ananas comosus Species 0.000 description 1
- 235000007119 Ananas comosus Nutrition 0.000 description 1
- 235000004936 Bromus mango Nutrition 0.000 description 1
- 240000007154 Coffea arabica Species 0.000 description 1
- 240000000491 Corchorus aestuans Species 0.000 description 1
- 235000011777 Corchorus aestuans Nutrition 0.000 description 1
- 235000010862 Corchorus capsularis Nutrition 0.000 description 1
- 229920000742 Cotton Polymers 0.000 description 1
- 240000003133 Elaeis guineensis Species 0.000 description 1
- 235000001950 Elaeis guineensis Nutrition 0.000 description 1
- 244000299507 Gossypium hirsutum Species 0.000 description 1
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 240000007228 Mangifera indica Species 0.000 description 1
- 235000014826 Mangifera indica Nutrition 0.000 description 1
- 244000061176 Nicotiana tabacum Species 0.000 description 1
- 235000002637 Nicotiana tabacum Nutrition 0.000 description 1
- 241001494479 Pecora Species 0.000 description 1
- 235000009184 Spondias indica Nutrition 0.000 description 1
- 206010042496 Sunburn Diseases 0.000 description 1
- 241000282898 Sus scrofa Species 0.000 description 1
- 244000269722 Thea sinensis Species 0.000 description 1
- 244000299461 Theobroma cacao Species 0.000 description 1
- 235000009470 Theobroma cacao Nutrition 0.000 description 1
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 1
- 230000009418 agronomic effect Effects 0.000 description 1
- 238000003975 animal breeding Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010225 co-occurrence analysis Methods 0.000 description 1
- 235000016213 coffee Nutrition 0.000 description 1
- 235000013353 coffee beverage Nutrition 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 235000013365 dairy product Nutrition 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000003958 fumigation Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000010413 gardening Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000011534 incubation Methods 0.000 description 1
- 239000003621 irrigation water Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000000447 pesticide residue Substances 0.000 description 1
- 230000008635 plant growth Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 235000013616 tea Nutrition 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 238000010792 warming Methods 0.000 description 1
- 239000003643 water by type Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y10/00—Economic sectors
- G16Y10/05—Agriculture
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供一种农业管理系统及其方法、电子设备。该农业管理系统包括：物联网监测设备以及数据管理平台，其中，物联网监测设备用于采集目标地块的当前农业数据，并将当前农业数据传输给数据管理平台；数据管理平台用于采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，并向终端设备发送第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。本申请通过采集目标地块的当前农业数据，采用知识图谱技术能够针对当前农业数据给农户推送第一农事策略，实现对农业数据的自动化分析，进而提高农业对象的培育效率和产量。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种农业管理系统及其方法、电子设备。
背景技术
农业是利用动植物的生长发育规律，通过人工培育来获得农业产品的产业。农业生产过程中所涉及的农业数据以及农事环节越来越多，农业数据例如，气象数据、土壤数据、农业对象(动物或者植物)的生长发育数据等。对于植物的农事环节例如：耕地、播种、浇水、施肥、除草、驱虫等。对于动物的农事环节例如：卫生清理、育种、喂养等。农业生产者通过分析农业数据来确定具体的农事操作，这对农业生产者的农业知识水平的要求较高，并且通常农业生产者的农事操作并不符合农业对象的生长发育的需要，进而导致农业对象的培育效率和产量并不理想，因此，亟需一种自动化数据分析方法，以提高农业对象的培育效率和产量。
发明内容
本申请的多个方面提供一种农业管理系统及其方法、电子设备，以向农业生产者提供有效的农事策略。
本申请实施例第一方面提供一种农业管理系统，包括：物联网监测设备，用于采集目标地块的当前农业数据，并将当前农业数据传输给数据管理平台；
数据管理平台，用于采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，并向终端设备发送第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。
本申请实施例第二方面提供一种农业管理方法，应用于第一方面的农业管理系统，该农业管理方法包括：采集目标地块的当前农业数据；采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略；向终端设备发送第一农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。
本申请实施例第三方面提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第二方面的农业管理方法。
本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时，致使处理器实现第二方面的农业管理方法。
本申请实施例应用于农业种植场景中，提供的农业管理系统包括：物联网监测设备以及数据管理平台，其中，物联网监测设备用于采集目标地块的当前农业数据，并将当前农业数据传输给数据管理平台；数据管理平台用于采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，并向终端设备发送第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。本申请实施例通过采集目标地块的当前农业数据，采用知识图谱技术能够针对当前农业数据给农户推送第一农事策略，实现对农业数据的自动化分析，进而提高农业对象的培育效率和产量。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请示例性实施例提供的一种农业管理系统的结构框意图；
图2为本申请示例性实施例提供的一种数据管理平台的结构框意图；
图3为本申请示例性实施例提供的一种农业管理方法的步骤流程图；
图4为本申请示例性实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
针对现有农业种植场景中，存在的对农业生产者的农业知识水平的要求较高，并且通常农业生产者的农事操作并不符合农业对象的生长发育的需要，进而导致农业对象的培育效率和产量并不理想的问题，在本申请实施例提供一种农业管理系统，包括：物联网监测设备以及数据管理平台，其中，物联网监测设备用于采集目标地块的当前农业数据，并将当前农业数据传输给数据管理平台；数据管理平台用于采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，并向终端设备发送第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。本申请实施例通过采集目标地块的当前农业数据，采用知识图谱技术能够针对当前农业数据给农户推送第一农事策略，实现对农业数据的自动化分析，进而提高农业对象的培育效率和产量。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
图1为本申请示例性实施例提供的一种农业管理系统10的结构示意图。如图1所示，该农业管理系统10包括：物联网监测设备11和数据管理平台12。在本实施例中，并不限定物联网监测设备11和数据管理平台12的部署实现方式。可选地，物联网监测设备11是部署在目标地块上。数据管理平台12是可以部署在任意的服务器中，例如，数据管理平台12可以部署在云端，例如部署在数据中心或中心云系统中，实现为云服务器。相对于云端部署，农业管理系统也可以部署在常规服务器、或服务器阵列等服务端设备。
本申请实施例提供的农业管理系统可应用于各种农业种植场景中，例如，种植园农业(包括：咖啡、可可、茶、香蕉、菠萝、芒果、香蕉、油棕、剑麻、烟草、棉花和黄麻等)、水稻农业、谷物家畜农业、园艺农业、乳品农业、牲畜育肥农业、游牧农业以及牧场农业等。此外，农业管理系统可以实现对各种农业的智能化管理，给农户或者农业机械推送专业的农事策略，提高农业的生成效率和产量。
此外，在本申请实施例提供的农业管理系统应用于动物的养殖时，可以在动物的不同生长发育时期，给农户推送该时期对应的农事策略，以及在动物养殖所在的目标地块有突发情况时，也可以及时给农户推送应对突发情况的农事策略。若农业管理系统应用于植物的种植时，可以在植物的不同生长发育时期，给农户推送该时期对应的农事策略，以及在植物种植所在的目标地块有突发情况时，也可以及时给农户推送应对突发情况的农事策略。进而提高农业对象的培育效率以及产量。
在本申请实施例中，并不限定具体农业的划分。无论农业具体是哪一类动物的养殖或者哪一类植物的种植，在本实施例提供的农业管理系统可以针对目标地块以及动植物的种类，提供准确的农事策略，以提高农业对象的培育效率和产量。本申请实施例以下内容主要以植物的培育进行示例，相关技术也可以同样应用于动物的养殖。
在本实施例的农业管理系统中，物联网监测设备11用于采集目标地块的当前农业数据，并将当前农业数据传输给数据管理平台；数据管理平台12用于采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，并向终端设备发送第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。
其中，物联网监测设备11采集的当前农业数据可以是当前时刻以及当前时刻前预设时长的农业数据。例如，物联网监测设备11可以每隔1天采集一次农业数据，则物联网监测设备11可以将当前时刻以及当前时刻前10天内采集的农业数据作为当前农业数据。参照图1，物联网监测设备可以将包括多种监测仪，例如，环境监测仪、农业对象监测仪、病害监测仪和虫情监测仪。
本申请实施例中，环境监测仪如小气候监测站以及天气预报仪等，小气候监测站可以监测目标地块的气象环境和土壤墒情，其中，气象环境包括：温度、湿度、风速、风向、光照度、降雨量、二氧化碳、大气压力等数据。土壤墒情包括：土壤温度、水分含量、酸碱度、土壤养分、肥力以及农药残留等数据。其中，天气预报仪可以采集当日的实时天气数据，也可以采集未来几日的天气预报数据。其中，采集天气预报信息可以向农户预警常见的气象灾害，例如：寒潮、干旱、大风、暴雪等。其中，气象环境、土壤环境以及天气预报等数据作为当前农业数据发送给数据管理平台，数据管理平台可以将这些数据和知识图谱技术融合的农业数据(气象以及土壤数据)进行比对，进而针对当前农业数据给出专业的第一农事策略，如浇水、施肥等。
进一步地，农业对象监测仪包括：摄像机和无人机等，摄像机如，枪机和球机，无人机如搭载多光谱摄像头的无人机。通过摄像机和无人机可以采集到农业对象的生长状态以及杂草状态等，如生长的大小、生长的时期。此外，农业对象监测仪还可起到安防作用，可以对目标地块的安全性进行村的管理者，此外还可以对农场工作人员的管理。此外，无人机采集的目标地块的图像，可以通过人工智能算法识别出农业对象的生长状态。其中，将农业对象监测仪监测的数据作为当前农业数据发送给数据管理平台，数据管理平台可以将这些数据和知识图谱技术融合的农业数据(生长发育数据)进行比对，进而针对当前农业数据给出专业的第一农事策略，如除草、授粉等。
此外，虫害监测仪包括：虫情测报灯。其中，虫情测报灯对害虫进行诱捕，并采用远程拍照方式对诱捕到的害虫进行拍照，然后记录得到的害虫图像、拍照时间、孢子仪的位置信息(经纬度信息)，进而分析当前时刻的害虫数量，害虫的生长状态等，实现常见虫害的实时监测。将害虫图像、拍照时间、孢子仪的位置信息、害虫数量，害虫的生长状态等数据作为当前农业数据发送给数据管理平台，数据管理平台可以将这些数据和知识图谱技术融合的农业数据(虫害数据)进行比对，进而针对当前农业数据给出专业的第一农事策略，如农药喷洒，射线杀虫等制虫策略。
此外，病害监测仪包括：孢子仪。孢子仪可以采集到周围区域的孢子种类和数量。将孢子种类和数量作为当前农业数据发送给数据管理平台，数据管理平台可以将这些数据和知识图谱技术融合的农业数据(病害数据)进行比对，进而针对当前农业数据给出专业的第一农事策略，如农药喷洒。
再者，本申请实施例可以将上述物联网监测设备采集的所有数据作为当前农业数据发送给数据管理平台，数据管理平台可以将这些当前农业数据和知识图谱技术融合的农业数据进行比对，进而针对当前农业数据给出专业的第一农事策略。此次，本申请实施例可以根据目标地块以及对应的农业对象，在目标地块安装所需的其他物联网监测设备，进行其他当前农业数据的采集，在此不加以限定。
其中，目标地块为种植或者养殖农业对象的地块。例如，针对农作物，目标地块可以是田地或者农场等。针对动物，目标地块可以是养殖场或池塘等。当前农业数据包括：目标地块所有的相关数据。例如，环境数据、土壤数据、虫害数据、病害数据、生长发育数据、安保数据等。知识图谱技术是采用应用数学、图形学、信息科可视化技术、信息学科等学科的理论与计量学引文分析、共现分析等方法结合对农业对象的影响因素进行数据挖掘、数据处理、知识计量以及图像绘制得到农业数据以及对应的农事策略的技术，为根据当前农业数据确定第一农事策略提供切实的且有价值的参考。此外，知识图谱技术可以采用可视化的图谱形象的展示农业数据的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体的知识架构，实现各种农业数据与农事策略的融合。
进一步地，数据管理平台通过知识图谱技术融合了农业专家针对目标地块的农业对象在不同农业数据下的专业培育知识，因此能够给农户提供专业的第一农事策略。例如，根据目标地块的地理位置、土壤情况等信息，确定目标地块适宜种植的玉米，则可以向农户推送的第一农事策略可以为：目标地块适宜种植的农作物为玉米，并指导农户购买玉米种子的注意事项，以及种植玉米的初始培育方案，在玉米生长过程中，通过获取当前农业数据，及时调整玉米的种植方案以及当前该采取的第一农事策略，推送给农户。
本实施例中，图1所示的终端设备对应的执行主体可以是农户，则终端设备可以是移动终端，数据管理平台11将第一农事策略发送给移动终端，移动终端在界面显示第一农事策略对应的图谱或者文字信息，农户在浏览第一农事策略后，可以根据第一农事策略的指导进行相关的农事操作。如播种、除草、收割、治理病害、虫害等。此外，图1所示的终端设备对应的执行主体也可以是农业机械，例如：农用动力机械、农田建设机械、土壤耕作机械、种植和施肥机械、植物保护机械、农田排灌机械、作物收获机械、农产品加工机械、畜牧业机械和农业运输机械。则终端设备可以是控制这些农业机械工作的设备。数据管理平台11将第一农事策略发送给终端设备，终端设备根据第一农事策略，控制相应的农业机器进行相关的农事操作。如第一农事策略为浇水1000L，则终端设备控制农田排灌机械给目标地块灌溉1000L水。还比如，第一农事策略为开射线灯杀虫5小时，则终端设置控制射线灯开灯5小时。本申请实施例通过当前农业数据的采集，并且结合知识图谱技术，能够控制对应的农业机械进行农事操作，进而能够实现农业的智能化。
在本申请实施例中，以土壤数据、气象数据、农业对象的生长状态数据、病虫害数据以及其他物联网监测数据作为当前农业数据，以目标地块为单元，配置农业机械以及数据管理平台，进而实现数字化农业。此外，数据管理平台能够采用知识图谱技术，融合了专业的农业数据和专业的农事策略，实现了农业的数字培育服务，实现农业对象的质量提升、产量提升、节约成本以及效率的提升。
此外，目标地块可以是一个农场主或者一个村。本申请实施例将目标地块作为一个生态系统，收集该生态系统中所有的数据为当前农业数据，然后数据处理平台采用知识图谱技术对当前农业数据进行专业的分析，可以给农场主或者村的管理者提供专业的第一农事策略，农场主或者村的管理者可以对指挥目标地块的工作人员进行相应的农事操作。此外，目标地块可以是某个农户所有的地块，则可以给该农户提供专业的第一农事策略。
在本申请实施例中，参照图2，数据管理平台12包括：知识图谱模块121，用于采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略；操作管理模块122，用于确定第一农事策略对应的执行主体，并向执行主体对应的终端设备发送第一农事策略，执行主体包括：农户和/或农业机械。
其中，影响农业对象的效益(质量、产量)的因素很多，知识图谱模块121预先将各种因素通过知识图谱技术进行分析归纳后得到农业数据和农事策略，知识图谱模块121在得到当前农业数据时，将当前农业数据与预先分析归纳得到的农业数据进行比对，进而得到针对当前农业数据的第一农事策略。示例性地，影响农作物的效益的因素包括：物候期气象条件、农作物生长状态、物候期土壤条件、物候期虫情预测、物候期病情预测以及物候期关键农事等。
此外，第一农事策略可以为多项，该多项第一农事策略可以由农户人工进行操作和/或农业机械进行操作，则操作管理模块122需要将第一农事策略发送给农户和/或农业机械对应的终端设备。例如，第一农事策略为灌溉和除草。则操作管理模块122可以将灌溉对应的第一农事策略发送给农业机械对应的终端设备，将除草发送给农户对应的终端设备。进而实现第一农事策略的精准推送。
在本申请实施例中，参照图2，知识图谱模块121包括：农业知识库1211，用于存储农业对象的农业数据以及农业数据对应的农事策略；策略单元1212，用于从农业数据库获取当前农业数据对应的农事策略，并将获取的农事策略确定为第一农事策略。
其中，农业知识库1211中还存储有目标地块的基本属性信息，基本属性信息包括：目标地块的地理位置(经度和纬度)、目标地块的大小、所属者等信息。农业数据包括：农业对象类型、气象信息、农业对象生长状态信息、病虫害信息、土壤信息中的至少一项。其中，农业对象类型如：玉米、水稻、猪或羊等。农事策略是针对不同农业数据给出的农事策略。
在实际使用过程中，策略单元1212根据获取到的当前农业数据，然后将当前农业数据与农业知识库1211中的农业数据比对，在农业知识库中获取与当前农业数据相同的农业数据对应的农事策略为第一农事策略。
此外，农业知识库中还可以存储农事策略对应的执行主体，以及农业对象对应的金融数据，其中金融数据包括：农业对象的当前市价以及预估经济效益等。进而可以将金融数据推送给农户，以使农户确定培育该农业对象获得经济效益的预估值。
在本申请实施例中，农业知识库1211还包括目标地块的基本属性信息，策略单元1212还用于：根据基本属性信息、农业对象的农业数据以及农业数据对应的农事策略，生成目标地块的初始培育方案；根据当前农业数据调整初始培育方案，得到目标培育方案；向终端设备发送目标培育方案，目标培育方案用于指示农户按照目标培育方案在目标地块种植农业对象。
其中，目标地块在没有任何农业对象时，可以先根据目标地块的基本属性信息、农业数据和农事策略，生成一个初始培育方案。即初始培育方案包括：目标地块适宜培育的农业对象，即农业对象在培育过程中可能需要进行的农事操作。示例性地，若目标地块的地理位置为东北水域较少的位置，则该目标地块适宜种植耐寒耐旱的玉米或者大豆等。其中玉米或大豆在种植过程中需要的农事操作包括：日常管理农事、自然灾害引起的应急农事、病虫草害管理农事以及土肥水管理农事。然后根据获取的当前农业数据，调整初始培育方案，例如，获取的当前农业数据中并没有病害或者虫害，则可以将农事操作中病虫草害管理农事去除，若获取的当前农业数据中出现极端天气，如长时间未下雨，则在农事操作中添加灌溉等农事操作。进一步地，调整初始培育方案得到目标培育方案，将目标培育方案通过发送给终端设备，可以农户查看目标培育方案，进而进行相应的农事操作。
示例性地，对于植物的初始培育方案是根据春夏秋冬、不同农作物类别、灾害类型确定的。其中，日常管理农事是指按照一季植物的整个生长过程中，在每个物候期内所需要进行的日常农事操作，以果树为例，日常农事操作包括：冬剪、花前复剪、人工疏花、授粉、除萌、疏果、定果、套袋、夏剪、环剥、除袋、摘叶、转果、铺设反光膜、秋剪、冬剪、清园等。自然灾害引起的应急农事是指针对自然灾害(例如：干旱、暴雨、暴雪、高温日灼、低温寡照、寒潮、霜冻、大风、洪涝)的预报预警或发生，进行的应急农事。病虫草害管理农事是指针对不同的植物，会对应一套病虫草害治理农事，例如针对主要病虫草害类型、危害时期、危害部位应该采取的防治措施等。土肥水管理农事是指根据植物在不同的生长时期对土壤、营养、水分的需求而进行的农事。策略单元可以根据上述数据生成初始培育方案。
进一步地，在植物的生长过程中，可以根据获取的当前农业数据调整上述初始培育方案，以及给出对应的第一农事策略。例如：在果树的生长时期，策略单元可以根据当前农业数据确定是否需要进行上述的各个农事，进而调整初始培育方案。例如，当前农业数据指示无病害或者无虫害，则目标培育方案中去除治理病害和虫害的农事，若当前农业数据指示目标地块的土壤肥力和初始培育方案的土壤肥力数据不一致，则可以调整初始培育方案以应对目标地块的土壤肥力的农事操作。
在实际使用过程中，可以将目标培育方案作为整个培育过程的农事方案推送给农户，以供其学习并实时调整农事操作。而第一农事策略是针对当前农业数据所要进行的当前农事操作。例如，在4月中旬，当前农业数据指示果树处于开花期，并且未来三天天气晴好，则当前农业数据对应的第一农事策略为“疏花”农事，然后将“疏花”农事(疏花对应的操作规范：大蕾期及时疏去弱花序和梢头花序(3朵花/序～4朵花/序))发送给终端设备，指示农户进行相应的农事操作。再例如，在6月中下旬当前农业数据指示果树做果稳定后，并且未来一周天气晴好、温度适宜。则可以进行“套袋”农事。
此外，在植物生长的不同时期，对自然灾害的承灾能力不一致，最终导致的受灾程度也会不一致。综合考虑灾害发生的时间、灾害范围、灾害强度、植物时期、植物对灾害敏感度等因素，进行针对性的应急管理操作。例如策略单元预报寒潮预警，并判断果园果树目前处于开花期，由于开花期的果树对对温度及其敏感，因此策略单元将触发果园对寒潮应急管理流程作为第一农事策略推送给农户，具体为可进行果园灌水、熏烟等改善果园小气候的管理方案，也可以农业机械(如：灌溉设备、增温设备)进行关联，指示农业机械进行相应的农事操作。其中，管理人员可通过操作管理模块直接下发任务，向工作人员对应的终端设备发送指示信息，指示对应的工作人员进行相应的防灾操作。
进一步地，当策略单元通过当前农业数据确定目标地块中存在某种病虫草害，则确定该病虫草害对应的第一农事策略，发送给终端设备。对于土肥水管理农事可以基于构建的农业知识库中的内容和当前农业数据，动态评估果树对土肥水的需求，依据农业知识库中的内容进行第一农事策略的确定。例如果树在花期、果实膨大期均对水分及其敏感。通过对物联网监测设备对土壤水分进行实时村的管理者，保证在需水关键期保障水分供应，一旦低于临界值，则向终端设备发送灌溉水的第一农事策略。此外，策略单元还可以通过计算分析计算出对应的灌溉时间和灌溉量，进行精准的灌溉。
在本申请实施例中，在目标地块上未培育任何的农业对象时，数据管理平台的策略单元也可以根据农业知识库中存储的数据，生成初始培育方案，以使农户选择培育的农业对象并预知需要的农事操作，进而对培育农业对象进行相应的准备工作。此外，目标培育方案是对初始培育方案的优化，进而目标培育方案更加适合目标地块的生态环境。
在本申请实施例中，参照图2，数据管理平台12还包括：结果分析模块123，用于根据当前农业数据确定目标地块的预估效益，并获取目标地块的历史效益；若预估效益高于历史效益，则将当前农业数据以及针对当前农业数据实际采用的农事策略存储至农业知识库。
其中，结果分析模块123可以实现多个功能，如获取历史数据、进行策略迭代、产量预测、效益评估以及生成生产报告。具体地，结果分析模块123可以将获取到策略单元1212生成以及接收到的所有数据，例如，策略单元生成的初始培育方案、目标培育方案、第一农事策略和风险信息。策略单元接收到的：当前农业数据，以及操作管理模块122反馈给策略单元的针对当前农业数据实际采用的农事策略以及从农业知识库获取到的农业数据等。此外，结果分析模块123获取的历史数据包括：历史存储的“当前农业数据”和对应的农事策略，以及该农事策略得到的历史效益。策略迭代是指针对当前农业数据，采用的实际采用的农事策略的预估效益大于历史效益时，则可以确定在当前农业数据对应的情况下，采用实际采用的农事策略能够获得更高的效益，则可以将当前农业数据和实际采用的农事策略更新至农业知识库，可以使目标地块下次产生该当前农业数据时，将实际采用的农事策略推送给农户，进而达到策略迭代。此外，产量预测是指采用第一农业策略下农业对象的产量的预估，效益评估是指指采用第一农业策略下农业对象的效益(农业对象的质量、培育农业对象的成本等)的预估，生产报告是指培育过程中遇到的问题，以及对应的解决方法生成相应的报告。
在本申请实施例中，数据管理平台还用于：根据当前农业数据，确定目标地块存在的风险信息；向终端设备发送风险信息，风险信息用于指示农户根据风险信息对农业对象进行相应的保护操作。
其中，风险信息包括：极端天气的风险以及安全风险。例如，当前农业数据指示未来几天会有寒潮或者当前有不知名人物进入目标地块，则对农户进行提醒。
在本申请实施例中，数据管理平台还用于：接收终端设备发送的农事操作结果信息；根据农事操作结果信息，在预设时长后获取物联网监测设备采集的目标农业数据；根据目标农业数据调整第一农事策略，得到第二农事策略；向终端设备发送第二农事策略。
其中，农事操作结果信息可以是上述农户针对当前农业数据实际采用的农事策略。例如，第一农事策略为农药杀虫，但是农户采用了射线杀虫。则射线杀虫为农户实际采用的农事策略，将该实际采用的农事策略反馈给数据管理平台，数据管理平台在预设时长(如3天)后，获取目标农业数据，如目标农业数据指示无害虫，并且植物生长较好，则可以将农户实际采用的农事策略更新至农业知识库。此外，若根据目标农业数据指示还有害虫，但是有少量减少，则调整第一农事策略，得到第二农事策略，第二农事策略如采用农药和射线共同进行杀虫。进一步地，若根据目标农业数据指示还有害虫，并且大量减少量，则调整第一农事策略，得到第二农事策略，第二农事策略如射线继续进行杀虫。
本申请实施例应用于农业种植场景中，提供的农业管理系统包括：物联网监测设备以及数据管理平台，其中，物联网监测设备用于采集目标地块的当前农业数据，并将当前农业数据传输给数据管理平台；数据管理平台用于采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，并向终端设备发送第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。本申请实施例通过采集目标地块的当前农业数据，采用知识图谱技术能够针对当前农业数据给农户推送第一农事策略，实现对农业数据的自动化分析，进而提高农业对象的培育效率和产量。
在本申请实施例中，除了提供一种农业管理系统之外，还提供一种农业管理方法，应用于上述任一项农业管理系统，如图3所示，该方法包括：
S301，采集目标地块的当前农业数据。
S302，采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略。
其中，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略；
S303，向终端设备发送第一农事策略。
其中，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。
在一可选实施例中，采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略包括：知识图谱模块采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略。向终端设备发送第一农事策略包括：操作管理模块确定第一农事策略对应的执行主体，并向执行主体对应的终端设备发送第一农事策略，执行主体包括：农户和/或农业机械。
在一可选实施例中，知识图谱模块采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略包括：农业知识库存储农业对象的农业数据以及农业数据对应的农事策略；策略单元从农业数据库获取当前农业数据对应的农事策略，并将获取的农事策略确定为第一农事策略。
在一可选实施例中，农业知识库还包括目标地块的基本属性信息，农业管理方法还包括：策略单元还根据基本属性信息、农业对象的农业数据以及农业数据对应的农事策略，生成目标地块的初始培育方案；根据当前农业数据调整初始培育方案，得到目标培育方案；向终端设备发送目标培育方案，目标培育方案用于指示农户按照目标培育方案在目标地块种植农业对象。
在一可选实施例中，农业管理方法还包括：结果分析模块根据当前农业数据确定目标地块的预估效益，并获取目标地块的历史效益；若预估效益高于历史效益，则将当前农业数据以及针对当前农业数据实际采用的农事策略存储至农业知识库。
在一可选实施例中，农业管理方法还包括：根据当前农业数据，确定目标地块存在的风险信息；向终端设备发送风险信息，风险信息用于指示农户根据风险信息对农业对象进行相应的保护操作。
在一可选实施例中，农业管理方法还包括：接收终端设备发送的农事操作结果信息；根据农事操作结果信息，在预设时长后获取物联网监测设备采集的目标农业数据；根据目标农业数据调整第一农事策略，得到第二农事策略；向终端设备发送第二农事策略。
本申请提供的农业管理方法的具体内容参照上述农业管理系统的相关描述，在此不再赘述。
本申请实施例应用于农业种植场景中，提供的农业管理方法通过采集目标地块的当前农业数据，采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，并向终端设备发送第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。本申请实施例通过采集目标地块的当前农业数据，采用知识图谱技术能够针对当前农业数据给农户推送第一农事策略，实现对农业数据的自动化分析，进而提高农业对象的培育效率和产量。
图4为本申请示例性实施例提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备用于运行上身语音回复方法。如图4所示，该电子设备包括：存储器44和处理器45。
存储器44，用于存储计算机程序，并可被配置为存储其它各种数据以支持在电子设备上的操作。该存储器44可以是对象存储(Object Storage Service，OSS)。
存储器44可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
处理器45，与存储器44耦合，用于执行存储器44中的计算机程序，以用于：采集目标地块的当前农业数据；采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略；向终端设备发送第一农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。
进一步可选地，处理器45采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略包括：知识图谱模块采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略。向终端设备发送第一农事策略包括：操作管理模块确定第一农事策略对应的执行主体，并向执行主体对应的终端设备发送第一农事策略，执行主体包括：农户和/或农业机械。
进一步可选地，处理器45在采用知识图谱模块采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略具体用于：采用农业知识库存储农业对象的农业数据以及农业数据对应的农事策略；策略单元从农业数据库获取当前农业数据对应的农事策略，并将获取的农事策略确定为第一农事策略。
进一步可选地，处理器45还用于采用策略单元还根据基本属性信息、农业对象的农业数据以及农业数据对应的农事策略，生成目标地块的初始培育方案；根据当前农业数据调整初始培育方案，得到目标培育方案；向终端设备发送目标培育方案，目标培育方案用于指示农户按照目标培育方案在目标地块种植农业对象。
在一可选实施例中，处理器45还用于，采用结果分析模块根据当前农业数据确定目标地块的预估效益，并获取目标地块的历史效益；若预估效益高于历史效益，则将当前农业数据以及针对当前农业数据实际采用的农事策略存储至农业知识库。
在一可选实施例中，处理器45还用于，根据当前农业数据，确定目标地块存在的风险信息；向终端设备发送风险信息，风险信息用于指示农户根据风险信息对农业对象进行相应的保护操作。
在一可选实施例中，处理器45还用于接收终端设备发送的农事操作结果信息；根据农事操作结果信息，在预设时长后获取物联网监测设备采集的目标农业数据；根据目标农业数据调整第一农事策略，得到第二农事策略；向终端设备发送第二农事策略。
进一步，如图4所示，该电子设备还包括：防火墙41、负载均衡器42、通信组件46、电源组件48等其它组件。图4中仅示意性给出部分组件，并不意味着电子设备只包括图4所示组件。
本申请实施例提供的电子设备，应用于农业种植场景中，能够通过采集目标地块的当前农业数据，采用知识图谱技术确定当前农业数据对应的第一农事策略，并向终端设备发送第一农事策略，知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略，终端设备用于指示执行主体根据第一农事策略对目标地块进行相应的农事操作。本申请实施例通过采集目标地块的当前农业数据，采用知识图谱技术能够针对当前农业数据给农户推送第一农事策略，实现对农业数据的自动化分析，进而提高农业对象的培育效率和产量。
相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当计算机程序/指令被处理器执行时，致使处理器实现图3所示方法中的步骤。
相应地，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，当计算机程序/指令被处理器执行时，致使处理器实现图3所示方法中的步骤。
上述图4中的通信组件被配置为便于通信组件所在设备和其他设备之间有线或无线方式的通信。通信组件所在设备可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G、3G、4G/LTE、5G等移动通信网络，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关文本。在一个示例性实施例中，通信组件还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
上述图4中的电源组件，为电源组件所在设备的各种组件提供电力。电源组件可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电源组件所在设备生成、管理和分配电力相关联的组件。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现文本存储。文本可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的文本。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种农业管理系统，其特征在于，包括：
物联网监测设备，用于采集目标地块的当前农业数据，并将所述当前农业数据传输给数据管理平台；
数据管理平台，用于采用知识图谱技术确定所述当前农业数据对应的第一农事策略，并向终端设备发送所述第一农事策略，所述知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略，所述终端设备用于指示执行主体根据所述第一农事策略对所述目标地块进行相应的农事操作。
2.根据权利要求1所述的农业管理系统，其特征在于，所述数据管理平台包括：
知识图谱模块，用于采用知识图谱技术确定所述当前农业数据对应的第一农事策略；
操作管理模块，用于确定所述第一农事策略对应的执行主体，并向所述执行主体对应的终端设备发送所述第一农事策略，所述执行主体包括：农户和/或农业机械。
3.根据权利要求2所述的农业管理系统，其特征在于，所述知识图谱模块包括：
农业知识库，用于存储农业对象的农业数据以及农业数据对应的农事策略；
策略单元，用于从所述农业数据库获取所述当前农业数据对应的农事策略，并将获取的农事策略确定为所述第一农事策略。
4.根据权利要求3所述的农业管理系统，其特征在于，所述农业知识库还包括所述目标地块的基本属性信息，所述策略单元还用于：
根据所述基本属性信息、所述农业对象的农业数据以及所述农业数据对应的农事策略，生成所述目标地块的农业对象的初始培育方案；
根据所述当前农业数据调整所述初始培育方案，得到目标培育方案；
向所述终端设备发送所述目标培育方案，所述目标培育方案用于指示农户按照所述目标培育方案在所述目标地块种植所述农业对象。
5.根据权利要求3或4所述的农业管理系统，其特征在于，所述数据管理平台还包括：
结果分析模块，用于根据所述当前农业数据确定所述目标地块的预估效益，并获取所述目标地块的历史效益；若所述预估效益高于所述历史效益，则将所述当前农业数据以及针对所述当前农业数据实际采用的农事策略存储至所述农业知识库。
6.根据权利要求1至4任一项所述的农业管理系统，其特征在于，所述数据管理平台还用于：
根据所述当前农业数据，确定所述目标地块存在的风险信息；
向所述终端设备发送所述风险信息，所述风险信息用于指示农户根据所述风险信息对农业对象进行相应的保护操作。
7.根据权利要求1至4任一项所述的农业管理系统，其特征在于，所述数据管理平台还用于：
接收所述终端设备发送的农事操作结果信息；
根据所述农事操作结果信息，在预设时长后获取所述物联网监测设备采集的目标农业数据；
根据所述目标农业数据调整所述第一农事策略，得到第二农事策略；
向所述终端设备发送所述第二农事策略。
8.一种农业管理方法，其特征在于，应用于权利要求1至8任一项所述的农业管理系统，所述农业管理方法包括：
采集目标地块的当前农业数据；
采用知识图谱技术确定所述当前农业数据对应的第一农事策略，所述知识图谱技术融合了目标地块的农业数据以及农业数据对应的农事策略；
向终端设备发送所述第一农事策略，所述终端设备用于指示执行主体根据所述第一农事策略对所述目标地块进行相应的农事操作。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求8所述的农业管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，致使处理器实现如权利要求8所述的农业管理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210141797.1A CN114493347A (zh) | 2022-02-16 | 2022-02-16 | 农业管理系统及其方法、电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210141797.1A CN114493347A (zh) | 2022-02-16 | 2022-02-16 | 农业管理系统及其方法、电子设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114493347A true CN114493347A (zh) | 2022-05-13 |
Family
ID=81480658
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210141797.1A Pending CN114493347A (zh) | 2022-02-16 | 2022-02-16 | 农业管理系统及其方法、电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114493347A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116361562A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-06-30 | 太极计算机股份有限公司 | 一种面向农业产业互联网的知识化推荐方法及系统 |
| CN117010929A (zh) * | 2022-05-30 | 2023-11-07 | 布瑞克(苏州)农业互联网股份有限公司 | 一种农产品舆情信息构建方法 |
| CN117745041A (zh) * | 2024-02-20 | 2024-03-22 | 安徽农业大学 | 一种无人农场玉米种植管理方法 |
| CN118211751A (zh) * | 2024-03-21 | 2024-06-18 | 中藜高科(北京)科技有限公司 | 一种基于大数据的种植技术共享平台 |
-
2022
- 2022-02-16 CN CN202210141797.1A patent/CN114493347A/zh active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117010929A (zh) * | 2022-05-30 | 2023-11-07 | 布瑞克(苏州)农业互联网股份有限公司 | 一种农产品舆情信息构建方法 |
| CN117010929B (zh) * | 2022-05-30 | 2024-04-26 | 布瑞克(苏州)农业互联网股份有限公司 | 一种农产品舆情信息构建方法 |
| CN116361562A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-06-30 | 太极计算机股份有限公司 | 一种面向农业产业互联网的知识化推荐方法及系统 |
| CN117745041A (zh) * | 2024-02-20 | 2024-03-22 | 安徽农业大学 | 一种无人农场玉米种植管理方法 |
| CN118211751A (zh) * | 2024-03-21 | 2024-06-18 | 中藜高科(北京)科技有限公司 | 一种基于大数据的种植技术共享平台 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Shaikh et al. | Recent trends in internet-of-things-enabled sensor technologies for smart agriculture | |
| Gallardo et al. | Adoption of labor-saving technologies in agriculture | |
| CN114493347A (zh) | 农业管理系统及其方法、电子设备 | |
| EP3252554B1 (en) | Intelligent horticulture system and external device in communication therewith | |
| Touil et al. | A review on smart irrigation management strategies and their effect on water savings and crop yield | |
| JP2018517220A (ja) | インテリジェント栽培管理方法及びインテリジェント栽培設備 | |
| US20170172077A1 (en) | Property landscape management apparatus and method | |
| US11631475B2 (en) | Real-time projections and estimated distributions of agricultural pests, diseases, and biocontrol agents | |
| Pontikakos et al. | Pest management control of olive fruit fly (Bactrocera oleae) based on a location-aware agro-environmental system | |
| CN110896660A (zh) | 用于经济农业管理的手持设备 | |
| Kirkpatrick | Technologizing agriculture | |
| KR102110452B1 (ko) | 농작물 수급 관리 시스템 | |
| Kwanmuang et al. | Small-scale farmers under Thailand’s smart farming system | |
| Namana et al. | Internet of Things for Smart Agriculture–State of the Art. and Challenges | |
| Tholhappiyan et al. | Agriculture Monitoring System with Efficient Resource Management using IoT | |
| US20220172467A1 (en) | Mini drone and agbot based distributed system and method of offering agronomics services to farmers | |
| AU2021100930A4 (en) | The controlling irrigation and pesticides in agricultural using method of artificial intelligence | |
| Kadam et al. | The Role of Artificial Intelligence and the Internet of Things in Smart Agriculture towards Green Engineering | |
| Ansar et al. | A step towards smart farming: Unified role of ai and IOT | |
| Halder et al. | Application of Precision Farming in Horticulture: A Comprehensive Review | |
| Suebsombut et al. | Classification and trends in knowledge research relevance and context for smart farm technology development | |
| SRIVASTAVA | Disruptive technologies: shaping the future of agriculture: Disruptive technologies for agriculture | |
| Verma et al. | Review of internet of things towards sustainable development in agriculture | |
| Dhivya et al. | Cutting Edge Technologies in Agriculture—Role and Its Application | |
| Balamurugan et al. | Introduction to Smart Agriculture |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |