CN115269744A - 农业地理数据可视化方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，提供一种农业地理数据可视化方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：确定待可视化的目标种植物，并确定目标种植物对应的目标审定区域；获取目标审定区域对应的第一地理数据，以及目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，第一地理数据包括目标审定区域的边界信息，任一第二地理数据包括种植指标区域的边界信息；确定用于限定种植指标的限定条件，并从至少一个第二地理数据中确定出符合限定条件的至少一个第三地理数据；将第一地理数据与至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对目标地理数据进行可视化展示。本发明实现对农业地理数据的可视化展示，提高农业地理数据的分析效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种农业地理数据可视化方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
审定区域是为种植物品种进行生态区划分的区域。例如，我国对玉米品种进行生态区划分得到八个审定区域。
目前，为分析某一审定区域是否适宜种植目标种植物，或者分析该目标种植物的产量等等，均需要结合种植指标进行分析。然而，需要依赖专家经验结合种植指标对审定区域进行分析，难以分析且分析结果无法可视化展示。
综上，如何对农业地理数据进行可视化展示，是目前亟需解决的问题。
发明内容
本发明提供一种农业地理数据可视化方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中农业地理数据难以分析，且农业地理数据无法可视化的缺陷，实现农业地理数据的可视化展示，提高农业地理数据的分析效果。
本发明提供一种农业地理数据可视化方法，包括：
确定待可视化的目标种植物，并确定所述目标种植物对应的目标审定区域；
获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，所述第一地理数据包括所述目标审定区域的边界信息，任一所述第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，所述种植指标区域对应的种植指标用于判断所述目标种植物是否适合种植；
确定用于限定种植指标的限定条件，并从所述至少一个第二地理数据中确定出符合所述限定条件的至少一个第三地理数据；
将所述第一地理数据与所述至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对所述目标地理数据进行可视化展示。
根据本发明提供的一种农业地理数据可视化方法，所述获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，包括：
基于所述目标审定区域，从审定区域数据表中获取所述目标审定区域对应的第一地理数据；
基于所述目标审定区域，从至少一个种植指标数据表中获取所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，一个种植指标数据表用于获取一个第二地理数据；
其中，所述审定区域数据表用于记录所述目标种植物对应的所有审定区域的边界信息；
任一所述种植指标数据表用于记录种植指标区域的边界信息和种植指标情况。
根据本发明提供的一种农业地理数据可视化方法，所述审定区域数据表基于如下步骤确定：
确定所述目标种植物对应的所有审定区域；
获取所述所有审定区域的审定区域地理数据，并将所述审定区域地理数据存储至所述审定区域数据表；
任一所述种植指标数据表基于如下步骤确定：
获取多种种植指标类型的第一种植指标数据；
从所述第一种植指标数据中确定出一种种植指标类型的第二种植指标数据；
将所述第二种植指标数据存储至所述种植指标数据表。
根据本发明提供的一种农业地理数据可视化方法，所述基于所述目标审定区域，从审定区域数据表中获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，之前还包括：
将所述审定区域数据表与所述至少一个种植指标数据表进行关联处理，以供通过查询所述审定区域数据表获取所述至少一个种植指标数据表中的数据。
根据本发明提供的一种农业地理数据可视化方法，所述对所述目标地理数据进行可视化展示，包括：
将所述目标地理数据和认证数据进行封装，得到用于可视化的封装数据；
将所述封装数据发送至显示终端，以供所述显示终端对所述封装数据进行认证处理和可视化展示处理。
根据本发明提供的一种农业地理数据可视化方法，所述确定所述目标种植物对应的目标审定区域，包括：
确定所述目标种植物对应的所有审定区域；
基于区域选择指令，从所述所有审定区域中确定出目标审定区域。
根据本发明提供的一种农业地理数据可视化方法，所述至少一个第二地理数据包括积温地理数据、积雨地理数据、病虫害地理数据、播期地理数据、种植密度地理数据、农事操作地理数据中的至少一种；
所述限定条件包括积温限定条件、积雨限定条件、病虫害限定条件、播期限定条件、种植密度限定条件、农事操作限定条件中的至少一种。
本发明还提供一种农业地理数据可视化装置，包括：
区域确定模块，用于确定待可视化的目标种植物，并确定所述目标种植物对应的目标审定区域；
数据获取模块，用于获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，所述第一地理数据包括所述目标审定区域的边界信息，任一所述第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，所述种植指标区域对应的种植指标用于判断所述目标种植物是否适合种植；
数据确定模块，用于确定用于限定种植指标的限定条件，并从所述至少一个第二地理数据中确定出符合所述限定条件的至少一个第三地理数据；
数据计算模块，用于将所述第一地理数据与所述至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对所述目标地理数据进行可视化展示。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述农业地理数据可视化方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述农业地理数据可视化方法。
本发明提供的农业地理数据可视化方法、装置、电子设备和存储介质，确定待可视化的目标种植物，并确定目标种植物对应的目标审定区域；获取目标审定区域对应的第一地理数据，以及目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，第一地理数据包括目标审定区域的边界信息，任一第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，种植指标区域对应的种植指标用于判断目标种植物是否适合种植；确定用于限定种植指标的限定条件，并从至少一个第二地理数据中确定出符合限定条件的至少一个第三地理数据；将第一地理数据与至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对目标地理数据进行可视化展示。通过上述方式，将目标审定区域的第一地理数据与基于限定条件确定的第三地理数据进行空间计算，即将目标审定区域结合种植指标进行分析，从而分析得到符合限定条件的目标地理数据，进而可以对目标地理数据进行可视化展示，从而可以简单快速地结合种植指标对目标审定区域进行分析，并可以将分析结果进行可视化展示，从而实现对农业地理数据的可视化展示，进而提高农业地理数据的分析效率和分析准确性，即提高农业地理数据的分析效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的农业地理数据可视化方法的流程示意图之一；
图2为本发明提供的农业地理数据可视化方法的流程示意图之二；
图3为本发明提供的农业地理数据可视化装置的结构示意图；
图4为本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出以下各实施例。该农业地理数据可视化方法的执行主体可以为服务器、台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、手机等等。图1为本发明提供的农业地理数据可视化方法的流程示意图之一，如图1所示，该农业地理数据可视化方法包括：
步骤110，确定待可视化的目标种植物，并确定所述目标种植物对应的目标审定区域。
此处，目标种植物为需要对其对应的目标审定区域和对应的种植指标区域进行分析，并对分析结果进行可视化的种植物。
该目标种植物可以由用户设定，也可以预设确定，或者根据某一特定条件进行设定，本发明实施例对此不作限定。
在一具体实施例中，获取种植物选择指令，基于该种植物选择指令确定待可视化的目标种植物。该种植物选择指令可以由用户通过用户终端触发，或者由用户通过该方法的执行主体触发。
此处，目标审定区域为该目标种植物的某一种植区域。该目标审定区域可以由用户确定，也可以预设确定，或者根据某一特定条件进行设定，本发明实施例对此不作限定。
需要说明的是，该目标种植物对应有多个审定区域。例如，目标种植物为玉米，则玉米包括8个审定区域，分别为：北方极早熟春玉米类型区、北方早熟春玉米类型区、东华北中早熟春玉米类型区、东华北中熟春玉米类型区、东华北中晚熟春玉米类型区、西北春玉米类型区、黄淮海夏玉米类型区、京津冀早熟夏玉米类型区。基于此，需要从多个审定区域选择一个区域作为目标审定区域，例如，选择黄淮海夏玉米类型区作为目标审定区域。
在一具体实施例中，可以将目标种植物对应的所有审定区域显示给用户进行选择，并以用户所选择的区域确定为目标审定区域。所有审定区域可以在用户终端显示，或者在该方法的执行主体显示。
步骤120，获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，所述第一地理数据包括所述目标审定区域的边界信息，任一所述第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，所述种植指标区域对应的种植指标用于判断所述目标种植物是否适合种植。
此处，第一地理数据为可以在地图显示服务上进行可视化显示的数据，例如，其可以在高德地图上显示。该第一地理数据的数据形式可以为Geometry(几何数据)数据，该Geometry数据可以为MultiPolygon(多个多边形)、Polygon(多边形)等数据形式。
此处，目标审定区域的边界信息可以用于表征目标审定区域所处的位置及范围。该第一地理数据还可以包括相关的位置信息，例如审定区域名、审定区域级别等。
此处，任一第二地理数据为可以在地图显示服务上进行可视化显示的数据，例如，其可以在高德地图上显示。该第一地理数据的数据形式可以为Geometry(几何数据)数据，该Geometry数据可以为MultiPolygon(多个多边形)、Polygon(多边形)等数据形式。
此处，种植指标区域的边界信息可以用于表征种植指标区域所处的位置及范围。该第二地理数据还可以包括种植指标的指标情况，例如种植指标区域为积温区域，则第二地理数据还包括积温情况。
需要说明的是，对目标审定区域进行分析的种植指标可以包括1个或多个。一个种植指标对应一个第二地理数据，即一个第二地理数据包括一个种植指标对应的种植指标区域的边界信息。
在一实施例中，若对目标审定区域进行分析的种植指标包括1个，则获取目标审定区域对应的一个第二地理数据。
在另一实施例中，若对目标审定区域进行分析的种植指标包括多个，则获取目标审定区域对应的至少两个第二地理数据。例如，获取目标审定区域对应的两个第二地理数据，其中一个第二地理数据包括积温区域的边界信息，另一个第二地理数据包括积雨区域的边界信息。
此处，种植指标区域对应的种植指标除了可以用于判断目标种植物是否适合种植在目标审定区域，还可以用于判断目标种植物在目标审定区域的产量。当然，还可以用于分析得到其他分析结果，本发明实施例对此不作具体限定。
需要说明的是，一个第二地理数据可以包括1个种植指标区域的相关数据或多个种植指标区域的相关数据。在一具体实施例中，一个第二地理数据包括多个种植指标区域，即将目标审定区域划分成多个区域，每个区域对应一个种植指标情况，进而得到多个种植指标区域。进一步地，每个种植指标区域可以为5*5公里的区域，从而确保种植指标的准确性，并防止计算量过大。
在一些实施例中，至少一个第二地理数据可以包括但不限于：积温地理数据、积雨地理数据、病虫害地理数据、播期地理数据、种植密度地理数据、农事操作地理数据。
步骤130，确定用于限定种植指标的限定条件，并从所述至少一个第二地理数据中确定出符合所述限定条件的至少一个第三地理数据。
此处，限定条件用于筛选目标审定区域内符合条件的地理数据，其可以限定种植指标的过滤条件，例如，积温指标对应的限定条件可以为积温情况必须大于积温阈值。
该限定条件可以包括一个或多个，该限定条件的数量与第二地理数据的数量一致。例如，积温地理数据对应积温限定条件，积雨地理数据对应积雨限定条件。
该限定条件可以由用户设定，也可以预设确定，或者根据某一特定条件进行设定，本发明实施例对此不作限定。
在一具体实施例中，获取条件限定指令，基于该条件限定指令确定限定条件。该条件限定指令可以由用户通过用户终端触发，或者由用户通过该方法的执行主体触发。
此处，第二地理数据的数量与第三地理数据的数量一致。一个第二地理数据确定出一个第三地理数据。可以理解，第三地理数据包括对应的第二地理数据的部分数据。
需要说明的是，任一第三地理数据为可以在地图显示服务上进行可视化显示的数据，例如，其可以在高德地图上显示。该第三地理数据的数据形式可以为Geometry数据，该Geometry数据可以为MultiPolygon、Polygon等数据形式。任一第三地理数据包括种植指标区域的边界信息，该第三地理数据包括的种植指标区域相比第二地理数据更少。
具体地，基于限定条件，从至少一个第二地理数据中筛选出符合限定条件的至少一个第三地理数据。
在一些实施例中，限定条件可以包括但不限于：积温限定条件、积雨限定条件、病虫害限定条件、播期限定条件、种植密度限定条件、农事操作限定条件等等。
步骤140，将所述第一地理数据与所述至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对所述目标地理数据进行可视化展示。
此处，空间计算包括几何相交、几何相差等等。在一具体实施例中，基于GeoTools工具包，对第一地理数据与至少一个第三地理数据进行空间计算。更为具体地，将第一地理数据和第三地理数据传入GeoTools进行空间计算，得到目标地理数据。
其中，GeoTools是一个开源的实现了OpenGIS标准的Java几何基础类库，其提供了标准方法来处理地理数据，它支持简单几何体，几何体集合，曲线几何体，并提供了大量的几何运算函数，支持区域聚合合并操作。
此处，目标地理数据为对目标审定区域和对应的种植指标区域进行分析得到的地理数据。
该目标地理数据为可以在地图显示服务上进行可视化显示的数据，例如，其可以在高德地图上显示。该目标地理数据的数据形式可以为Geometry数据，该Geometry数据可以为MultiPolygon、Polygon等数据形式。
该目标地理数据可以包括目标区域的边界信息，目标区域的边界信息可以用于表征目标区域所处的位置及范围。该目标区域可以包括1个或多个。
此处，可以将目标地理数据在该方法的执行主体上进行可视化展示，也可以将目标地理数据在其他显示终端上进行可视化展示。
需要说明的是，若目标地理数据的数据形式为Geometry数据，则需要对目标地理数据进行封装，以封装成可以可视化的数据。其中，具体如何封装则根据具体的地图显示服务进行设定。
本发明实施例提供的农业地理数据可视化方法，确定待可视化的目标种植物，并确定目标种植物对应的目标审定区域；获取目标审定区域对应的第一地理数据，以及目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，第一地理数据包括目标审定区域的边界信息，任一第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，种植指标区域对应的种植指标用于判断目标种植物是否适合种植；确定用于限定种植指标的限定条件，并从至少一个第二地理数据中确定出符合限定条件的至少一个第三地理数据；将第一地理数据与至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对目标地理数据进行可视化展示。通过上述方式，将目标审定区域的第一地理数据与基于限定条件确定的第三地理数据进行空间计算，即将目标审定区域结合种植指标进行分析，从而分析得到符合限定条件的目标地理数据，进而可以对目标地理数据进行可视化展示，从而可以简单快速地结合种植指标对目标审定区域进行分析，并可以将分析结果进行可视化展示，从而实现对农业地理数据的可视化展示，进而提高农业地理数据的分析效率和分析准确性，即提高农业地理数据的分析效果。
基于上述实施例，图2为本发明提供的农业地理数据可视化方法的流程示意图之二，如图2所示，上述步骤120包括：
步骤121，基于所述目标审定区域，从审定区域数据表中获取所述目标审定区域对应的第一地理数据。
其中，所述审定区域数据表用于记录所述目标种植物对应的所有审定区域的边界信息。
此处，任一审定区域的边界信息可以用于表征该审定区域所处的位置及范围。
此处，审定区域数据表还可以用于记录相关的位置信息，例如审定区域名、审定区域级别等。
在一具体实施例中，基于指定数据库字段，从审定区域数据表中获取指定数据库字段内目标审定区域对应的边界信息。
步骤122，基于所述目标审定区域，从至少一个种植指标数据表中获取所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，一个种植指标数据表用于获取一个第二地理数据。
其中，任一所述种植指标数据表用于记录种植指标区域的边界信息和种植指标情况。
此处，种植指标区域的边界信息可以用于表征种植指标区域所处的位置及范围。该种植指标区域的的种植指标情况可以用于表征种植指标区域某一种植指标对应的指标情况，例如种植指标区域为积温区域，则对应的种植指标情况为积温情况。
需要说明的是，对目标审定区域进行分析的种植指标可以包括1个或多个。基于此，将每个种植指标对应的种植指标区域的地理数据分别存储至对应的种植指标数据表，以从一个种植指标数据表中获取一个种植指标对应的地理数据，从而提高地理数据获取效率，进而提高农业地理数据的分析效率，即进一步提高农业地理数据的分析效果。
在一实施例中，若对目标审定区域进行分析的种植指标包括1个，则从一个种植指标数据表中获取目标审定区域对应的一个第二地理数据。
在另一实施例中，若对目标审定区域进行分析的种植指标包括多个，则从至少两个种植指标数据表中获取目标审定区域对应的至少两个第二地理数据。例如，从两个种植指标数据表中获取目标审定区域对应的两个第二地理数据，其中一个种植指标数据表为积温数据表，此时，第二地理数据包括积温区域的边界信息，另一个种植指标数据表为积雨数据表，此时，第二地理数据包括积雨区域的边界信息。
在一些实施例中，在上述步骤121之前，该方法还包括：
对审定区域数据表进行初始化处理，并对至少一个种植指标数据表进行初始化处理，以供后续可以获取审定区域数据表以及至少一个种植指标数据表的地理数据。
在一些实施例中，在上述步骤122之后，该方法还包括：
对至少一个第二地理数据进行封装处理，以供后续可以进行空间计算。
在一些实施例中，基于PostGIS(对象-关系型数据库管理系统)，对审定区域数据表及其存储的数据，以及对种植指标数据表及其存储的数据，进行处理。也就是说，通过PostGIS对数据进行管理，可以充分利用PostGIS的高性能特性，加快地理数据获取速度，从而提高农业地理数据的分析效率，进而进一步提高农业地理数据的分析性能。
本发明实施例提供的农业地理数据可视化方法，通过上述方式，第一地理数据存储于审定区域数据表，第二地理数据存储于种植指标数据表，从而通过查表可以快速获取地理数据，进而提高农业地理数据的分析效率，以进一步提高农业地理数据的分析效果。此外，一个种植指标数据表用于获取一个第二地理数据，从而提高地理数据获取效率，进而提高农业地理数据的分析效率，以进一步提高农业地理数据的分析效果。
基于上述任一实施例，该方法中，所述审定区域数据表基于如下步骤确定：
确定所述目标种植物对应的所有审定区域；
获取所述所有审定区域的审定区域地理数据，并将所述审定区域地理数据存储至所述审定区域数据表。
此处，该目标种植物对应有多个审定区域。例如，目标种植物为玉米，则玉米包括8个审定区域，分别为：北方极早熟春玉米类型区、北方早熟春玉米类型区、东华北中早熟春玉米类型区、东华北中熟春玉米类型区、东华北中晚熟春玉米类型区、西北春玉米类型区、黄淮海夏玉米类型区、京津冀早熟夏玉米类型区。基于此，所有审定区域包括8个审定区域。
此处，审定区域地理数据包括所有审定区域的边界信息。进一步地，审定区域地理数据还可以包括相关的位置信息，例如审定区域名、审定区域级别等。
其中，任一审定区域的边界信息可以用于表征该审定区域所处的位置及范围。
在一具体实施例中，确定所有审定区域对应的审定区域代号，基于所有审定区域代号，获取所有审定区域的审定区域地理数据。
在一具体实施例中，基于指定数据库字段，将审定区域地理数据存储至审定区域数据表的指定数据库字段内。
该方法中，任一所述种植指标数据表基于如下步骤确定：
获取多种种植指标类型的第一种植指标数据；
从所述第一种植指标数据中确定出一种种植指标类型的第二种植指标数据；
将所述第二种植指标数据存储至所述种植指标数据表。
此处，多种种植指标类型可以包括但不限于：积温指标、积雨指标、病虫害指标、播期指标、种植密度指标、农事操作指标等等。
其中，病虫害指标可以包括多种病虫害所对应的指标，例如，目标种植物为玉米，则可以包括春玉米(R3-R6)灌浆期倒伏、春玉米(V12-R6)干旱、春玉米倒春寒、春玉米茎腐病、春玉米大斑病、春玉米穗腐病、夏玉米(V12-VT)前期倒伏、夏玉米(R3-R6)灌浆期倒伏、夏玉米花期高温干旱、夏玉米南方锈病、夏玉米茎腐病对应的病虫害指标。
其中，农事操作指标可以包括多种农事操作对应的指标，例如，化控习惯、收获方式对应的指标。
此处，第一种植指标数据包括所有种植指标类型对应种植指标区域的边界信息，以及所有种植指标类型对应种植指标区域的指标情况。
其中，任一种植指标区域的边界信息可以用于表征该种植指标区域所处的位置及范围。
需要说明的是，一个第一种植指标数据可以包括多个种植指标区域的相关数据。在一具体实施例中，将全国区域划分成多个区域，每个区域对应一个种植指标情况，进而得到多个种植指标区域，以得到多个种植指标区域对应的种植指标数据。进一步地，每个种植指标区域可以为5*5公里的区域，从而确保种植指标的准确性，并防止计算量过大。
在一些实施例中，第一种植指标数据可以包括但不限于：积温地理数据、积雨地理数据、病虫害地理数据、播期地理数据、种植密度地理数据、农事操作地理数据。
需要说明的是，获取多种种植指标类型的第一种植指标数据之后，可以将每个种植指标类型对应的种植指标数据分别存储至对应的种植指标数据表，以供后续从一个种植指标数据表中获取一个种植指标对应的地理数据，从而提高地理数据获取效率，进而提高农业地理数据的分析效率，即进一步提高农业地理数据的分析效果。
具体地，通过地理信息系统GIS，获取多种种植指标类型的第一种植指标数据。更为具体地，通过中台系统途径调用GIS服务获取全国5*5公里区域内的积温、积雨、病虫害、播期、种植密度、农事操作数据，以将数据落库存储。其中，全国5*5公里区域内的积温、积雨、病虫害、播期、种植密度、农事操作数据为底层指标数据，落库存储可快速提取并对数据进行操作。
本发明实施例提供的农业地理数据可视化方法，通过上述方式，审定区域地理数据存储于审定区域数据表，多种种植指标类型对应的种植指标数据分别存储于对应的种植指标数据表，从而通过查表可以快速获取地理数据，进而提高农业地理数据的分析效率，以进一步提高农业地理数据的分析效果。此外，一个种植指标类型对应的种植指标数据存储于一个种植指标数据表，从而提高地理数据获取效率，进而提高农业地理数据的分析效率，以进一步提高农业地理数据的分析效果。
基于上述任一实施例，该方法中，在上述步骤121之前，还包括：
将所述审定区域数据表与所述至少一个种植指标数据表进行关联处理，以供通过查询所述审定区域数据表获取所述至少一个种植指标数据表中的数据。
此处，在将审定区域数据表与种植指标数据表进行关联之后，审定区域数据表中存在种植指标数据表的外键字段。审定区域数据表中一个外键字段对应一个种植指标数据表。
需要说明的是，在将审定区域数据表与种植指标数据表进行关联之后，基于目标审定区域，查询审定区域数据表的同时，可以获取审定区域数据表中的数据，也可以获取关联的种植指标数据表中的数据。具体地，基于目标审定区域，从审定区域数据表中获取目标审定区域对应的第一地理数据，并从审定区域数据表中获取对应的至少一个外键字段，基于该至少一个外键字段，从至少一个种植指标数据表中获取目标审定区域对应的至少一个第二地理数据。
本发明实施例提供的农业地理数据可视化方法，通过上述方式，将审定区域数据表与至少一个种植指标数据表进行关联处理，从而提高地理数据获取效率，进而提高农业地理数据的分析效率，以进一步提高农业地理数据的分析效果。
基于上述任一实施例，该方法中，上述步骤140中，对所述目标地理数据进行可视化展示，包括：
将所述目标地理数据和认证数据进行封装，得到用于可视化的封装数据；
将所述封装数据发送至显示终端，以供所述显示终端对所述封装数据进行认证处理和可视化展示处理。
此处，认证数据为本发明实施例的农业地理数据可视化方法的执行主体的平台认证数据，其用于显示终端对该执行主体进行认证，以使符合认证要求的执行主体才可以将其目标地理数据发送至显示终端进行可视化展示。
其中，具体如何封装根据显示终端进行设定，更为具体地，根据显示终端中的地图显示服务进行设定。
此处，认证处理为显示终端对该方法的执行主体的认证数据进行验证，只有在验证成功后，显示终端才进行可视化展示处理。
此处，可视化展示处理为在地图显示服务上进行渲染展示。该地图显示服务可以根据实际需要进行设定，例如高德地图、百度地图等等。
在一实施例中，将封装数据以Json数据格式发送至显示终端。
本发明实施例提供的农业地理数据可视化方法，通过上述方式，将目标地理数据交由显示终端进行可视化展示，以将农业地理数据的分析处理与分析结果的可视化处理交由不同终端进行处理，从而提高农业地理数据的分析效率，并提高农业地理数据的可视化效率，以进一步提高农业地理数据的分析效果。
基于上述任一实施例，该方法中，上述步骤110中，确定所述目标种植物对应的目标审定区域，包括：
确定所述目标种植物对应的所有审定区域；
基于区域选择指令，从所述所有审定区域中确定出目标审定区域。
此处，该目标种植物对应有多个审定区域。例如，目标种植物为玉米，则玉米包括8个审定区域，分别为：北方极早熟春玉米类型区、北方早熟春玉米类型区、东华北中早熟春玉米类型区、东华北中熟春玉米类型区、东华北中晚熟春玉米类型区、西北春玉米类型区、黄淮海夏玉米类型区、京津冀早熟夏玉米类型区。基于此，所有审定区域包括8个审定区域。
此处，区域选择指令可以由用户进行触发，其用于确定用户选择的目标审定区域。
在一具体实施例中，可以将目标种植物对应的所有审定区域显示给用户进行选择，基于用户选择的区域生成区域选择指令。
需要说明的是，所有审定区域可以在用户终端显示，即区域选择指令可以在用户终端上触发，然后再将区域选择指令发送至该方法的执行主体；或者所有审定区域在该方法的执行主体显示，即区域选择指令在该执行主体上触发。
本发明实施例提供的农业地理数据可视化方法，通过上述方式，可以由用户选择目标审定区域，从而提高农业地理数据分析的个性化水平，进而进一步提高农业地理数据的分析效果。
基于上述任一实施例，该方法中，所述至少一个第二地理数据包括积温地理数据、积雨地理数据、病虫害地理数据、播期地理数据、种植密度地理数据、农事操作地理数据中的至少一种。
此处，病虫害地理数据可以包括多种病虫害所对应的地理数据，例如，目标种植物为玉米，则可以包括春玉米(R3-R6)灌浆期倒伏、春玉米(V12-R6)干旱、春玉米倒春寒、春玉米茎腐病、春玉米大斑病、春玉米穗腐病、夏玉米(V12-VT)前期倒伏、夏玉米(R3-R6)灌浆期倒伏、夏玉米花期高温干旱、夏玉米南方锈病、夏玉米茎腐病对应的病虫害地理数据。
此处，农事操作地理数据可以包括多种农事操作对应的地理数据，例如，化控习惯、收获方式对应的地理数据。
其中，积温地理数据包括积温区域的边界信息。该积温区域的边界信息可以用于表征积温区域所处的位置及范围。该积温地理数据还可以包括积温情况。
其中，积雨地理数据包括积雨区域的边界信息。该积雨区域的边界信息可以用于表征积雨区域所处的位置及范围。该积雨地理数据还可以包括积雨情况。
其中，病虫害地理数据包括病虫害区域的边界信息。该病虫害区域的边界信息可以用于表征病虫害区域所处的位置及范围。该病虫害地理数据还可以包括病虫害情况。
其中，播期地理数据包括播期区域的边界信息。该播期区域的边界信息可以用于表征播期区域所处的位置及范围。该播期地理数据还可以包括播期情况。
其中，种植密度地理数据包括种植密度区域的边界信息。该种植密度区域的边界信息可以用于表征种植密度区域所处的位置及范围。该种植密度地理数据还可以包括种植密度情况。
其中，农事操作地理数据包括农事操作区域的边界信息。该农事操作区域的边界信息可以用于表征农事操作区域所处的位置及范围。该农事操作地理数据还可以包括农事操作情况。
基于上述任一实施例，该方法中，所述限定条件包括积温限定条件、积雨限定条件、病虫害限定条件、播期限定条件、种植密度限定条件、农事操作限定条件中的至少一种。
此处，病虫害限定条件可以包括多种病虫害所对应的限定条件，例如，目标种植物为玉米，则可以包括春玉米(R3-R6)灌浆期倒伏、春玉米(V12-R6)干旱、春玉米倒春寒、春玉米茎腐病、春玉米大斑病、春玉米穗腐病、夏玉米(V12-VT)前期倒伏、夏玉米(R3-R6)灌浆期倒伏、夏玉米花期高温干旱、夏玉米南方锈病、夏玉米茎腐病对应的病虫害限定条件。
此处，农事操作限定条件可以包括多种农事操作对应的限定条件，例如，化控习惯、收获方式对应的限定条件。
本发明实施例提供的农业地理数据可视化方法，通过上述方式，可以将目标审定区域的第一地理数据与基于限定条件确定的多个第三地理数据进行空间计算，即将目标审定区域结合多种种植指标进行分析，从而提高农业地理数据的分析准确性，进而进一步提高农业地理数据的分析效果。
本发明在实际应用中，根据不同的土壤情况、农事操作，结合积温、积雨、病虫害等信息，制定科学的一站式解决方案，帮助农户种出好品质，卖出好价钱。
下面对本发明提供的农业地理数据可视化装置进行描述，下文描述的农业地理数据可视化装置与上文描述的农业地理数据可视化方法可相互对应参照。
图3为本发明提供的农业地理数据可视化装置的结构示意图，如图3所示，该农业地理数据可视化装置，包括：
区域确定模块310，用于确定待可视化的目标种植物，并确定所述目标种植物对应的目标审定区域；
数据获取模块320，用于获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，所述第一地理数据包括所述目标审定区域的边界信息，任一所述第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，所述种植指标区域对应的种植指标用于判断所述目标种植物是否适合种植；
数据确定模块330，用于确定用于限定种植指标的限定条件，并从所述至少一个第二地理数据中确定出符合所述限定条件的至少一个第三地理数据；
数据计算模块340，用于将所述第一地理数据与所述至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对所述目标地理数据进行可视化展示。
本发明实施例提供的农业地理数据可视化装置，通过上述方式，将目标审定区域的第一地理数据与基于限定条件确定的第三地理数据进行空间计算，即将目标审定区域结合种植指标进行分析，从而分析得到符合限定条件的目标地理数据，进而可以对目标地理数据进行可视化展示，从而可以简单快速地结合种植指标对目标审定区域进行分析，并可以将分析结果进行可视化展示，从而实现对农业地理数据的可视化展示，进而提高农业地理数据的分析效率和分析准确性，即提高农业地理数据的分析效果。
基于上述任一实施例，该数据获取模块320包括：
第一数据获取单元，用于基于所述目标审定区域，从审定区域数据表中获取所述目标审定区域对应的第一地理数据；
第二数据获取单元，用于基于所述目标审定区域，从至少一个种植指标数据表中获取所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，一个种植指标数据表用于获取一个第二地理数据；
其中，所述审定区域数据表用于记录所述目标种植物对应的所有审定区域的边界信息；
任一所述种植指标数据表用于记录种植指标区域的边界信息和种植指标情况。
基于上述任一实施例，该装置还包括：
审定区域确定模块，用于确定所述目标种植物对应的所有审定区域；
地理数据存储模块，用于获取所述所有审定区域的审定区域地理数据，并将所述审定区域地理数据存储至所述审定区域数据表。
基于上述任一实施例，该装置还包括：
指标数据获取模块，用于获取多种种植指标类型的第一种植指标数据；
指标数据确定模块，用于从所述第一种植指标数据中确定出一种种植指标类型的第二种植指标数据；
指标数据存储模块，用于将所述第二种植指标数据存储至所述种植指标数据表。
基于上述任一实施例，该数据获取模块320还包括：
数据表关联单元，用于将所述审定区域数据表与所述至少一个种植指标数据表进行关联处理，以供通过查询所述审定区域数据表获取所述至少一个种植指标数据表中的数据。
基于上述任一实施例，该数据计算模块340包括：
数据封装单元，用于将所述目标地理数据和认证数据进行封装，得到用于可视化的封装数据；
数据发送单元，用于将所述封装数据发送至显示终端，以供所述显示终端对所述封装数据进行认证处理和可视化展示处理。
基于上述任一实施例，该区域确定模块310包括：
区域确定单元，用于确定所述目标种植物对应的所有审定区域；
目标区域确定单元，用于基于区域选择指令，从所述所有审定区域中确定出目标审定区域。
基于上述任一实施例，所述至少一个第二地理数据包括积温地理数据、积雨地理数据、病虫害地理数据、播期地理数据、种植密度地理数据、农事操作地理数据中的至少一种；
所述限定条件包括积温限定条件、积雨限定条件、病虫害限定条件、播期限定条件、种植密度限定条件、农事操作限定条件中的至少一种。
图4示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(Communications Interface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行农业地理数据可视化方法，该方法包括：确定待可视化的目标种植物，并确定所述目标种植物对应的目标审定区域；获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，所述第一地理数据包括所述目标审定区域的边界信息，任一所述第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，所述种植指标区域对应的种植指标用于判断所述目标种植物是否适合种植；确定用于限定种植指标的限定条件，并从所述至少一个第二地理数据中确定出符合所述限定条件的至少一个第三地理数据；将所述第一地理数据与所述至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对所述目标地理数据进行可视化展示。
此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的农业地理数据可视化方法，该方法包括：确定待可视化的目标种植物，并确定所述目标种植物对应的目标审定区域；获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，所述第一地理数据包括所述目标审定区域的边界信息，任一所述第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，所述种植指标区域对应的种植指标用于判断所述目标种植物是否适合种植；确定用于限定种植指标的限定条件，并从所述至少一个第二地理数据中确定出符合所述限定条件的至少一个第三地理数据；将所述第一地理数据与所述至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对所述目标地理数据进行可视化展示。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的农业地理数据可视化方法，该方法包括：确定待可视化的目标种植物，并确定所述目标种植物对应的目标审定区域；获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，所述第一地理数据包括所述目标审定区域的边界信息，任一所述第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，所述种植指标区域对应的种植指标用于判断所述目标种植物是否适合种植；确定用于限定种植指标的限定条件，并从所述至少一个第二地理数据中确定出符合所述限定条件的至少一个第三地理数据；将所述第一地理数据与所述至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对所述目标地理数据进行可视化展示。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种农业地理数据可视化方法，其特征在于，包括：
确定待可视化的目标种植物，并确定所述目标种植物对应的目标审定区域；
获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，所述第一地理数据包括所述目标审定区域的边界信息，任一所述第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，所述种植指标区域对应的种植指标用于判断所述目标种植物是否适合种植；
确定用于限定种植指标的限定条件，并从所述至少一个第二地理数据中确定出符合所述限定条件的至少一个第三地理数据；
将所述第一地理数据与所述至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对所述目标地理数据进行可视化展示。
2.根据权利要求1所述的农业地理数据可视化方法，其特征在于，所述获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，包括：
基于所述目标审定区域，从审定区域数据表中获取所述目标审定区域对应的第一地理数据；
基于所述目标审定区域，从至少一个种植指标数据表中获取所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，一个种植指标数据表用于获取一个第二地理数据；
其中，所述审定区域数据表用于记录所述目标种植物对应的所有审定区域的边界信息；
任一所述种植指标数据表用于记录种植指标区域的边界信息和种植指标情况。
3.根据权利要求2所述的农业地理数据可视化方法，其特征在于，所述审定区域数据表基于如下步骤确定：
确定所述目标种植物对应的所有审定区域；
获取所述所有审定区域的审定区域地理数据，并将所述审定区域地理数据存储至所述审定区域数据表；
任一所述种植指标数据表基于如下步骤确定：
获取多种种植指标类型的第一种植指标数据；
从所述第一种植指标数据中确定出一种种植指标类型的第二种植指标数据；
将所述第二种植指标数据存储至所述种植指标数据表。
4.根据权利要求2所述的农业地理数据可视化方法，其特征在于，所述基于所述目标审定区域，从审定区域数据表中获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，之前还包括：
将所述审定区域数据表与所述至少一个种植指标数据表进行关联处理，以供通过查询所述审定区域数据表获取所述至少一个种植指标数据表中的数据。
5.根据权利要求1所述的农业地理数据可视化方法，其特征在于，所述对所述目标地理数据进行可视化展示，包括：
将所述目标地理数据和认证数据进行封装，得到用于可视化的封装数据；
将所述封装数据发送至显示终端，以供所述显示终端对所述封装数据进行认证处理和可视化展示处理。
6.根据权利要求1所述的农业地理数据可视化方法，其特征在于，所述确定所述目标种植物对应的目标审定区域，包括：
确定所述目标种植物对应的所有审定区域；
基于区域选择指令，从所述所有审定区域中确定出目标审定区域。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的农业地理数据可视化方法，其特征在于，所述至少一个第二地理数据包括积温地理数据、积雨地理数据、病虫害地理数据、播期地理数据、种植密度地理数据、农事操作地理数据中的至少一种；
所述限定条件包括积温限定条件、积雨限定条件、病虫害限定条件、播期限定条件、种植密度限定条件、农事操作限定条件中的至少一种。
8.一种农业地理数据可视化装置，其特征在于，包括：
区域确定模块，用于确定待可视化的目标种植物，并确定所述目标种植物对应的目标审定区域；
数据获取模块，用于获取所述目标审定区域对应的第一地理数据，以及所述目标审定区域对应的至少一个第二地理数据，所述第一地理数据包括所述目标审定区域的边界信息，任一所述第二地理数据包括种植指标区域的边界信息，所述种植指标区域对应的种植指标用于判断所述目标种植物是否适合种植；
数据确定模块，用于确定用于限定种植指标的限定条件，并从所述至少一个第二地理数据中确定出符合所述限定条件的至少一个第三地理数据；
数据计算模块，用于将所述第一地理数据与所述至少一个第三地理数据进行空间计算，得到目标地理数据，并对所述目标地理数据进行可视化展示。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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程序时实现如权利要求1至7任一项所述农业地理数据可视化方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述农业地理数据可视化方法。
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|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117708256A (zh) * | 2023-12-13 | 2024-03-15 | 中化现代农业有限公司 | 作物适宜种植区域的显示方法、装置、设备和存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104899786A (zh) * | 2015-05-13 | 2015-09-09 | 中国农业大学 | 玉米品种种植适宜性精细区划方法与系统 |
| US20180027725A1 (en) * | 2016-07-29 | 2018-02-01 | Accenture Global Solutions Limited | Precision agriculture system |
| CN107680000A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-02-09 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 区域作物种植选择方法 |
| CN112116514A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-22 | 深圳文科园林股份有限公司 | 植物种植推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN112579807A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-30 | 杭州宣迅电子科技有限公司 | 一种基于云计算和大数据分析的智慧农业全周期种植数据云共享平台 |
| CN112732852A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 武汉大学 | 一种跨平台的时空大数据分布式处理方法及软件 |
-
2022
- 2022-07-25 CN CN202210878227.0A patent/CN115269744A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104899786A (zh) * | 2015-05-13 | 2015-09-09 | 中国农业大学 | 玉米品种种植适宜性精细区划方法与系统 |
| US20180027725A1 (en) * | 2016-07-29 | 2018-02-01 | Accenture Global Solutions Limited | Precision agriculture system |
| CN107680000A (zh) * | 2017-09-21 | 2018-02-09 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 区域作物种植选择方法 |
| CN112116514A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-22 | 深圳文科园林股份有限公司 | 植物种植推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN112579807A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-30 | 杭州宣迅电子科技有限公司 | 一种基于云计算和大数据分析的智慧农业全周期种植数据云共享平台 |
| CN112732852A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 武汉大学 | 一种跨平台的时空大数据分布式处理方法及软件 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 彭艳华: "分析农业气象灾害预警系统的开发与应用", 《农村科学实验》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117708256A (zh) * | 2023-12-13 | 2024-03-15 | 中化现代农业有限公司 | 作物适宜种植区域的显示方法、装置、设备和存储介质 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20221101 |