CN114862338A - 一种大数据农林智慧监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明一种大数据农林智慧监测系统，包括数据采集系统，其具有土地绘制模块、土地传感器、卫星遥感模块；土地管理系统，包括作物监测模块、作物测算模块以及深度学习模块；农机调动系统，基于多源WIFI定位技术实现对无人机的飞行精度控制，实现无人机对土地的监测和喷洒；还具有一数据库，所述土地管理系统和数据采集系统均与该数据库信息互通，提供全方位土地测量分块能力，并基于土地传感器检测土地数据，提供作物生长周期时间段的模型数据，实现土地、作物的自动化、信息化管理，规范土地利用率，提高农作物产量，减少人工投入，对于农林大数据的积累，有利于农林产业的推广应用，实现农林产业的快速发展。
Description
技术领域
本发明涉及农林信息化技术领域，具体为一种大数据农林智慧监测系统。
背景技术
农林业种植土地面积比较广阔，但是分布比较分散，而且农业种植缺少现代化的种植技术，种植工作还是采用传统的农耕方式，不能够有效的提高工作效率。
信息时代科学技术不断的发展，农林技术中的新技术不断涌现，通过科学的方法来提高农林技术的发展，才能解决农林管理的问题，实施农业现代化的管理。
发明内容
基于上述技术缺陷，本发明提供一种大数据农林智慧监测系统，解决了上述技术问题中的技术缺陷。
本发明一种大数据农林智慧监测系统，包括数据采集系统，包括土地绘制模块、土地传感器、卫星遥感模块；土地管理系统，包括作物监测模块、作物测算模块以及深度学习模块；农机调动系统，基于多源WIFI定位技术实现对无人机的飞行精度控制，实现无人机对土地的监测和喷洒；所述作物监测模块及土地绘制模块均与航拍无人机系统连接，航拍无人机系统具有若干航拍无人机，还具有一数据库，所述土地管理系统和数据采集系统均与该数据库信息互通。
进一步，所述土地绘制模块基于卫星遥感模块以及航拍无人机对该区域进行观察、测量，得出该区域的土地面积、地形、坡度、土壤以及气候数据组成土地数据，所述土地测绘模块根据土地数据为土地进行分块，形成若干地块，土地测绘模块根据土地数据进行建模，并存储至数据库中。
进一步，所述作物监测模块基于土地传感器监测土地状况，该土地状况包括土壤水分、土壤肥力，所述作物监测模块基于卫星遥感模块及航拍无人机实现对作物识别，同时对作物的出苗率监测、长势监测、病虫害监测，所述土地状况及出苗率监测、长势监测、病虫害监测组成监测数据，所述作物监测模块将上述监测数据存储至所述数据库。
进一步，所述监测数据由深度学习模块建立一作物生长模型，所述深度学习模块基于作物生长模型对作物生长环境适时调控，该调控方式基于农机调动系统。
进一步，所述农机调动系统具有若干农保无人机，所述农保无人机包括药物喷洒无人机、肥料喷洒无人机，所述深度学习模块根据作物生长模型中一块或多块地块中的作物分别进行调控，所述农保无人机根据多源 WIFI定位技术精确飞行至其中一块或多块进行施肥、喷药操作。
进一步，所述土地传感器分布于若干地块中，所述土地传感器为农保无人机提供定位信号，所述农保无人机操作完成后，其产生的农保信息上传至作物生长模型。
进一步，所述作物测算模块，所述作物测算模块与深度学习模块连接，所述作物测算模块基于作物生长模型，并结合历史气象数据和历史产量进行农作物产量测算，所述作物测算模块还根据历史气象数据预测作物生长周期内及收割时期时的天气状态，是否存在影响农作物产量自然灾害，做出风险评估。
进一步，所述作物测算模块基于作物历史市场价格及同年作物产量，对该作物的实时出售价格进行测算，所述作物测算模块还具有种子管理模块和销售管理模块，所述种子管理模块基于土地数据分析筛选适合该地块的作物种子，所述销售管理模块基于作物销售金额进行统计存档，并根据历史销售数据计算分析高价值农作物。
本发明一种大数据农林智慧监测系统，提供全方位土地测量分块能力，并基于土地传感器检测土地数据，提供作物生长周期时间段的模型数据，实现土地、作物的自动化、信息化管理，规范土地利用率，提高农作物产量，减少人工投入，对于农林大数据的积累，有利于农林产业的推广应用，实现农林产业的快速发展。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
根据图1所示的，本发明一种大数据农林智慧监测系统，包括数据采集系统，其包括土地绘制模块、土地传感器、卫星遥感模块；土地管理系统，包括作物监测模块、作物测算模块以及深度学习模块；农机调动系统，基于多源WIFI定位技术实现对无人机的飞行精度控制，实现无人机对土地的监测和喷洒；所述作物监测模块及土地绘制模块均与航拍无人机系统连接，航拍无人机系统具有若干航拍无人机，还具有一数据库，所述土地管理系统和数据采集系统均与该数据库信息互通。
所述土地绘制模块基于卫星遥感模块以及航拍无人机对该区域进行观察、测量，得出该区域的土地面积、地形、坡度、土壤以及气候数据组成土地数据，所述土地测绘模块根据土地数据为土地进行分块，形成若干地块，土地测绘模块根据土地数据进行建模，并存储至数据库中。
数据采集系统具有多种数据采集途径，其包括基于航拍无人机携带的摄像装置，设置于地块的土地传感器以及遥感卫星采集的图像，所采集到的数据信息由土地绘制模块进行数据分析、建模，将土地划分地块，实现对土地的合理利用。
所述作物监测模块基于土地传感器监测土地状况，该土地状况包括土壤水分、土壤肥力，所述作物监测模块基于卫星遥感模块及航拍无人机实现对作物识别，同时对作物的出苗率监测、长势监测、病虫害监测，所述土地状况及出苗率监测、长势监测、病虫害监测组成监测数据，所述作物监测模块将上述监测数据存储至所述数据库。
作物监测模块主要用于监测土壤状态和作物状态，土壤状态包括土壤水分，以此来判定是否需要浇水；土壤肥力，判定是否需要施肥，土壤病虫害，判定是否需要用药；对作物的监测主要基于遥感卫星监测气候变化对作物的影响，同时基于航拍无人机监测作物的生长状况。
所述监测数据由深度学习模块建立一作物生长模型，所述深度学习模块基于作物生长模型对作物生长环境适时调控，该调控方式基于农机调动系统，所述农机调动系统具有若干农保无人机，所述农保无人机包括药物喷洒无人机、肥料喷洒无人机，所述深度学习模块根据作物生长模型中一块或多块地块中的作物分别进行调控，所述农保无人机根据多源WIFI定位技术精确飞行至其中一块或多块进行施肥、喷药操作，所述土地传感器分布于若干地块中，所述土地传感器为农保无人机提供定位信号，所述农保无人机操作完成后，其产生的农保信息上传至作物生长模型。
所述深度学习模块为该区域地块建立一作物生长模型，实现对农作物的信息化管理，同时深度学习模块还将建立大数据库，以此来存储历年数据信息，再根据历年数据信息分析计算，指导该区域地块的种植作业，如选择农作物种类、适宜种子、灌溉情况、病虫害情况以及作物产量。
所述作物测算模块，所述作物测算模块与深度学习模块连接，所述作物测算模块基于作物生长模型，并结合历史气象数据和历史产量进行农作物产量测算，所述作物测算模块还根据历史气象数据预测作物生长周期内及收割时期时的天气状态，是否存在影响农作物产量自然灾害，做出风险评估，所述作物测算模块基于作物历史市场价格及同年作物产量，对该作物的实时出售价格进行测算，所述作物测算模块还具有种子管理模块和销售管理模块，所述种子管理模块基于土地数据分析筛选适合该地块的作物种子，所述销售管理模块基于作物销售金额进行统计存档，并根据历史销售数据计算分析高价值农作物。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所述技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种大数据农林智慧监测系统，其特征在于：包括
数据采集系统，具体包括土地绘制模块、土地传感器、卫星遥感模块；
土地管理系统，包括作物监测模块、作物测算模块以及深度学习模块；
农机调动系统，基于多源WIFI定位技术实现对无人机的飞行精度控制，实现无人机对土地的监测和喷洒；
所述作物监测模块及土地绘制模块均与航拍无人机系统连接，航拍无人机系统具有若干航拍无人机，还具有一数据库，所述土地管理系统和数据采集系统均与该数据库信息互通。
2.根据权利要求1所述的大数据农林智慧监测系统，其特征在于：所述土地绘制模块基于卫星遥感模块以及航拍无人机对该区域进行观察、测量，得出该区域的土地面积、地形、坡度、土壤以及气候数据组成土地数据，所述土地测绘模块根据土地数据为土地进行分块，形成若干地块，土地测绘模块根据土地数据进行建模，并存储至数据库中。
3.根据权利要求1所述的大数据农林智慧监测系统，其特征在于：所述作物监测模块基于土地传感器监测土地状况，该土地状况包括土壤水分、土壤肥力，所述作物监测模块基于卫星遥感模块及航拍无人机实现对作物识别，同时对作物的出苗率监测、长势监测、病虫害监测，所述土地状况及出苗率监测、长势监测、病虫害监测组成监测数据，所述作物监测模块将上述监测数据存储至所述数据库。
4.根据权利要求3所述的大数据农林智慧监测系统，其特征在于：所述监测数据由深度学习模块建立一作物生长模型，所述深度学习模块基于作物生长模型对作物生长环境适时调控，该调控方式基于农机调动系统。
5.根据权利要求4所述的大数据农林智慧监测系统，其特征在于：所述农机调动系统具有若干农保无人机，所述农保无人机包括药物喷洒无人机、肥料喷洒无人机，所述深度学习模块根据作物生长模型中一块或多块地块中的作物分别进行调控，所述农保无人机根据多源WIFI定位技术精确飞行至其中一块或多块进行施肥、喷药操作。
6.根据权利要求1所述的大数据农林智慧监测系统，其特征在于：所述土地传感器分布于若干地块中，所述土地传感器为农保无人机提供定位信号，所述农保无人机操作完成后，其产生的农保信息上传至作物生长模型。
7.根据权利要求1所述的大数据农林智慧监测系统，其特征在于：所述作物测算模块，所述作物测算模块与深度学习模块连接，所述作物测算模块基于作物生长模型，并结合历史气象数据和历史产量进行农作物产量测算，所述作物测算模块还根据历史气象数据预测作物生长周期内及收割时期时的天气状态，是否存在影响农作物产量自然灾害，做出风险评估。
8.根据权利要求7所述的大数据农林智慧监测系统，其特征在于：所述作物测算模块基于作物历史市场价格及同年作物产量，对该作物的实时出售价格进行测算，所述作物测算模块还具有种子管理模块和销售管理模块，所述种子管理模块基于土地数据分析筛选适合该地块的作物种子，所述销售管理模块基于作物销售金额进行统计存档，并根据历史销售数据计算分析高价值农作物。
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| CN117969156A (zh) * | 2024-02-26 | 2024-05-03 | 滁州学院 | 一种基于无人机群技术的山地农业土壤监测系统 |
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