CN115481351A - 一种基于农业互联网的智慧农业系统 - Google Patents

一种基于农业互联网的智慧农业系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115481351A
CN115481351A CN202211033558.0A CN202211033558A CN115481351A CN 115481351 A CN115481351 A CN 115481351A CN 202211033558 A CN202211033558 A CN 202211033558A CN 115481351 A CN115481351 A CN 115481351A
Authority
CN
China
Prior art keywords
greenhouse
value
agricultural
temperature
values
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.)
Withdrawn
Application number
CN202211033558.0A
Other languages
English (en)
Inventor
杨开敏
邵梅
周玉洁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui Zhilitong Technology Co ltd
Original Assignee
Anhui Zhilitong Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Zhilitong Technology Co ltd filed Critical Anhui Zhilitong Technology Co ltd
Priority to CN202211033558.0A priority Critical patent/CN115481351A/zh
Publication of CN115481351A publication Critical patent/CN115481351A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G9/00—Cultivation in receptacles, forcing-frames or greenhouses; Edging for beds, lawn or the like
    • A01G9/14—Greenhouses
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes
    • 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
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
    • Y02A40/25—Greenhouse technology, e.g. cooling systems therefor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于农业互联网的智慧农业系统，该系统能够获取不同农产品在不同的大棚温度偏差值的条件下的生长状态，工作人员可以根据各农产品对应的单位面积内的单位产量与大棚温度偏差值的关系在对对应的农产品进行种植时，可以快速确定对应保温效果的大棚，一方面在大棚建设时可以降低保温材料冗余带来的成本提升，另一方面可以在一个种植区进行多种农产品的种植时，合理的安排不同的农产品进入不同的种植大棚进行种植，提升总体的经济效益；另外本发明通过对同一大棚内各温度传感器采集的温度数据进行处理，排除其中受干扰较大的温度传感器采集的温度数据，保证温度数据的真实性。

Description

一种基于农业互联网的智慧农业系统
技术领域
本发明属于现代农业生产技术领域，具体的，涉及一种基于农业互联网的智慧农业系统。
背景技术
随着现代科技技术的发展，传统农业也得到了高速发展，新兴的互联网技术在农业中的应用能够对农业生产数据进行采集与分析，帮助用户及时的发现异常情况并辅助用户确定最优的生长条件，从而有效提升生产效率，降低能源与资源的浪费；
为了提升大棚的生产效率与农产品质量，需要保证大棚内部具有良好的温度与温度稳定性，但是当保温效果提升至一定程度后，对于农产品质量与生产效率的影响就会显著降低，另外对于不同的农产品，其对于温度的要求也完全不同，因此盲目的增加大棚的保温冗余只会大大提升建设成本而对产量没有较大的影响，另外不同的大棚由于后续维修使用状况以及建设结构、建设材料、建设位置的不同，其保温效果也会存在差别，为了解决上述问题，合理的分配不同大棚的种植项目，本发明提供了以下技术方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于农业互联网的智慧农业系统，解决现有技术中大棚的保温冗余只会大大提升建设成本而对部分农产品的产量没有较大的影响，且无法根据大棚的实际情况分配合适的种植项目的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于农业互联网的智慧农业系统，包括：
温度采集模块，用于采集大棚内的温度信息，并将所采集的生长要输数据通过信息传输模块传输至控制器；
上述的一种基于农业互联网的智慧农业系统的工作方法包括如下步骤：
第一步，在一个大棚内，每隔预设的时间t1通过对应的若干个温度传感器将实时温度值传输至控制器，将k个温度传感器在同一时刻采集的温度标记为C1、C2、……、Ck；
第二步，根据公式
Figure BDA0003818007430000021
计算得到C1至Ck的分散值，若S≤S1成立，则取(C1+C2+、……、+Ck)/k作为对应时刻大棚内的平均温度G；
若S＞S1成立，则按照|Ci-Cp|从大到小的顺序对应删除Ci值，直至S≤S1成立，记录删除的Ci值数量k1，获取k1/k的值，将k1/k标记为Q，并将剩余未删除的Ci值的平均值作为对应时刻大棚内的平均温度G；
其中S1为预设值，1≤i≤k；
当未删除任何Ci值而计算得到的S满足S≤S1时，其Q值标记为0；
第三步，根据第二步中的方法，获取在一天内采集的平均温度G，将一天内对应的各采集时刻的平均温度G依次标记为G1、G2、……、Gn，根据公式
Figure BDA0003818007430000022
计算得到G1至Gn这一组数据的离散值F；
获取在对应农产品的生长周期内的若干个F的平均值Fp，将Fp值标记为该大棚的第一温度偏差值；
按照第二步中的方法，计算得到一天内采集的n个Q值，计算这一天内n个Q值的平均值Q1，然后再计算在对应农产品的生长周期内，这若干个Q1的平均值Qp，将Qp值标记为该大棚的第二温度偏差值；
第四步，在大棚内对应农产品进行收获时，获取其单位面积内的单日产量X；
第五步，根据公式P＝β1*Fp+β2*Qp获取各大棚对应的温度偏差值P，获取一个农产品在一个温度偏差值P条件下对应的若干个单位面积内的平均单日产量Xpp；
第六步，按照第五步中的方法依次获取不同农产品在不同的大棚温度偏差值的情况下的单位面积内的单位产量Xpp，获取各农产品对应的单位面积内的单位产量Xpp与大棚温度偏差值P的关系。
作为本发明的进一步方案，第四步中所述X的计算方法为：首先获取大棚内对应农产品单位种植面积的产量Xz，然后再获取该农产品在大棚内的实际种植时长t2，X＝Xz/t2。
作为本发明的进一步方案，所述Xpp的计算方法为：获取一个农产品在一个温度偏差值P条件下对应的若干个单位面积内的单日产量X，将这若干个X依次标记为X1、X2、……、Xm，根据公式
Figure BDA0003818007430000031
计算得到这一组数据的分散值F1，若F1＞F2成立，则按照|Xh-Xp|从大到小的顺序对应删除Xh值，直至F1值小于等于F2成立，计算此时剩余的未删除的Xh值的平均值，将该平均值标记为平均单日产量Xpp；
若F1≤F2成立，则直接将Xp标记为Xpp，其中Xp＝(X1+X2+、……、+Xm)/m，F2为预设值。
本发明的有益效果：
(1)本发明能够获取不同农产品在不同的大棚温度偏差值的条件下的生长状态，工作人员可以根据各农产品对应的单位面积内的单位产量Xpp与大棚温度偏差值P的关系在对对应的农产品进行种植时，可以快速确定对应保温效果的大棚，一方面在大棚建设时可以降低保温材料冗余带来的成本提升，另一方面可以在一个种植区进行多种农产品的种植时，合理的安排不同的农产品进入不同的种植大棚进行种植，提升总体的经济效益；
(2)由于大棚内部空间较大，不同位置的温度传感器在检测时可能会受到各种因素的影响而出现较大的差别，本发明通过对同一大棚内各温度传感器采集的温度数据进行处理，排除其中受干扰较大的温度传感器采集的温度数据，保证温度数据的真实性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种基于农业互联网的智慧农业系统的框架结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。
一种基于农业互联网的智慧农业系统，如图1所示，包括：
温度采集模块，用于采集大棚内的温度信息，并将所采集的生长要输数据通过信息传输模块传输至控制器；
所述温度采集模块包括若干个温度传感器，若干个温度传感器分布设置在大棚内部；
图像采集模块，用于采集大棚内种植区的图像，为了保证图像采集的准确性，当大棚内部面积较大时，在本发明的一个实施例中，所述的图像采集模块包括若干个图像采集单元，各图像采集单元均匀的安装在大棚内；
上述的一种基于农业互联网的智慧农业系统的工作方法包括如下步骤：
第一步，在一个大棚内，每隔预设的时间t1通过对应的若干个温度传感器将实时温度值传输至控制器，假设对应温度传感器的数量为k，将k个温度传感器在同一时刻采集的温度标记为C1、C2、……、Ck；
第二步，根据公式
Figure BDA0003818007430000051
计算得到C1至Ck的分散值，若S≤S1成立，则取(C1+C2+、……、+Ck)/k作为对应时刻大棚内的平均温度G；
若S＞S1成立，则按照|Ci-Cp|从大到小的顺序对应删除Ci值，直至S≤S1成立，记录删除的Ci值数量k1，获取k1/k的值，将k1/k标记为Q，并将剩余未删除的Ci值的平均值作为对应时刻大棚内的平均温度G；
其中S1为预设值，1≤i≤k；
需要注意的是，当未删除任何Ci值而计算得到的S满足S≤S1时，其Q值标记为0；
由于大棚内部空间较大，不同位置的温度传感器在检测时可能会受到各种因素的影响而出现较大的差别，该步骤通过对同一大棚内各温度传感器采集的温度数据进行处理，排除其中受干扰较大的温度传感器采集的温度数据，保证温度数据的真实性；
第三步，根据第二步中的方法，获取在一天内采集的平均温度G，将一天内对应的各采集时刻的平均温度G依次标记为G1、G2、……、Gn，根据公式
Figure BDA0003818007430000052
计算得到G1至Gn这一组数据的离散值F；
按照第三步中上述的方法，获取在对应农产品的生长周期内，获取的若干个F的平均值Fp，将Fp值标记为该大棚的第一温度偏差值；
按照第二步中的方法，计算得到一天内采集的n个Q值，计算这一天内n个Q值的平均值Q1，然后再计算在对应农产品的生长周期内，这若干个Q1的平均值Qp，将Qp值标记为该大棚的第二温度偏差值，
第四步，在大棚内对应农产品进行收获时，获取其单位面积内的单日产量X；
具体的，X的计算方法为：首先获取大棚内对应农产品单位种植面积的产量Xz，然后再获取该农产品在大棚内的实际种植时长t2，X＝Xz/t2；
第五步，根据公式P＝β1*Fp+β2*Qp获取各大棚对应的温度偏差值P，获取一个农产品在一个温度偏差值P条件下对应的若干个单位面积内的单日产量X，将这若干个X依次标记为X1、X2、……、Xm，根据公式
Figure BDA0003818007430000061
计算得到这一组数据的分散值F1，若F1＞F2成立，则按照|Xh-Xp|从大到小的顺序对应删除Xh值，直至F1值小于等于F2成立，计算此时剩余的未删除的Xh值的平均值，将该平均值标记为平均单日产量Xpp；
若F1≤F2成立，则直接将Xp标记为Xpp，其中Xp＝(X1+X2+、……、+Xm)/m，F2为预设值；
平均单日产量Xpp表示一种农产品在大棚温度偏差值为P时的单位面积内的单日产量；
第六步，按照第五步中的方法依次获取不同农产品在不同的大棚温度偏差值的情况下的单位面积内的单位产量Xpp，获取各农产品对应的单位面积内的单位产量Xpp与大棚温度偏差值P的关系；
工作人员可以根据各农产品对应的单位面积内的单位产量Xpp与大棚温度偏差值P的关系在对对应的农产品进行种植时，可以快速确定对应保温效果的大棚，一方面在大棚建设时可以降低保温材料冗余带来的成本提升，另一方面可以在一个种植区进行多种农产品的种植时，合理的安排不同的农产品进入不同的种植大棚进行种植，提升总体的经济效益。
在说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于农业互联网的智慧农业系统，其特征在于，包括：
温度采集模块，用于采集大棚内的温度信息，并将所采集的生长要输数据通过信息传输模块传输至控制器；
上述的一种基于农业互联网的智慧农业系统的工作方法包括如下步骤：
第一步，在一个大棚内，每隔预设的时间t1通过对应的若干个温度传感器将实时温度值传输至控制器，将k个温度传感器在同一时刻采集的温度标记为C1、C2、……、Ck；
第二步，根据公式
Figure FDA0003818007420000011
计算得到C1至Ck的分散值，若S≤S1成立，则取(C1+C2+、……、+Ck)/k作为对应时刻大棚内的平均温度G；
若S＞S1成立，则按照|Ci-Cp|从大到小的顺序对应删除Ci值，直至S≤S1成立，记录删除的Ci值数量k1，获取k1/k的值，将k1/k标记为Q，并将剩余未删除的Ci值的平均值作为对应时刻大棚内的平均温度G；
其中S1为预设值，1≤i≤k；
当未删除任何Ci值而计算得到的S满足S≤S1时，其Q值标记为0；
第三步，根据第二步中的方法，获取在一天内采集的平均温度G，将一天内对应的各采集时刻的平均温度G依次标记为G1、G2、……、Gn，根据公式
Figure FDA0003818007420000012
计算得到G1至Gn这一组数据的离散值F；
获取在对应农产品的生长周期内的若干个F的平均值Fp，将Fp值标记为该大棚的第一温度偏差值；
按照第二步中的方法，计算得到一天内采集的n个Q值，计算这一天内n个Q值的平均值Q1，然后再计算在对应农产品的生长周期内，这若干个Q1的平均值Qp，将Qp值标记为该大棚的第二温度偏差值；
第四步，在大棚内对应农产品进行收获时，获取其单位面积内的单日产量X；
第五步，根据公式P＝β1*Fp+β2*Qp获取各大棚对应的温度偏差值P，获取一个农产品在一个温度偏差值P条件下对应的若干个单位面积内的平均单日产量Xpp；
第六步，按照第五步中的方法依次获取不同农产品在不同的大棚温度偏差值的情况下的单位面积内的单位产量Xpp，获取各农产品对应的单位面积内的单位产量Xpp与大棚温度偏差值P的关系。
2.根据权利要求1所述的一种基于农业互联网的智慧农业系统，其特征在于，第四步中所述X的计算方法为：首先获取大棚内对应农产品单位种植面积的产量Xz，然后再获取该农产品在大棚内的实际种植时长t2，X＝Xz/t2。
3.根据权利要求2所述的一种基于农业互联网的智慧农业系统，其特征在于，所述Xpp的计算方法为：获取一个农产品在一个温度偏差值P条件下对应的若干个单位面积内的单日产量X，将这若干个X依次标记为X1、X2、……、Xm，根据公式
Figure FDA0003818007420000021
计算得到这一组数据的分散值F1，若F1＞F2成立，则按照|Xh-Xp|从大到小的顺序对应删除Xh值，直至F1值小于等于F2成立，计算此时剩余的未删除的Xh值的平均值，将该平均值标记为平均单日产量Xpp；
若F1≤F2成立，则直接将Xp标记为Xpp，其中Xp＝(X1+X2+、……、+Xm)/m，F2为预设值。
CN202211033558.0A 2022-08-26 2022-08-26 一种基于农业互联网的智慧农业系统 Withdrawn CN115481351A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211033558.0A CN115481351A (zh) 2022-08-26 2022-08-26 一种基于农业互联网的智慧农业系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211033558.0A CN115481351A (zh) 2022-08-26 2022-08-26 一种基于农业互联网的智慧农业系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115481351A true CN115481351A (zh) 2022-12-16

Family

ID=84422687

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211033558.0A Withdrawn CN115481351A (zh) 2022-08-26 2022-08-26 一种基于农业互联网的智慧农业系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115481351A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116347382A (zh) * 2023-04-13 2023-06-27 仲恺农业工程学院 基于作物生长阶段的sdn数据优先级传输方法
CN117145618A (zh) * 2023-10-30 2023-12-01 中国第一汽车股份有限公司 排气温度检测元件、排气温度检测元件的控制方法及车辆

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116347382A (zh) * 2023-04-13 2023-06-27 仲恺农业工程学院 基于作物生长阶段的sdn数据优先级传输方法
CN117145618A (zh) * 2023-10-30 2023-12-01 中国第一汽车股份有限公司 排气温度检测元件、排气温度检测元件的控制方法及车辆
CN117145618B (zh) * 2023-10-30 2024-03-15 中国第一汽车股份有限公司 排气温度检测元件、排气温度检测元件的控制方法及车辆

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115481351A (zh) 一种基于农业互联网的智慧农业系统
CN110069032B (zh) 一种基于小波神经网络的茄子温室环境智能检测系统
CN101953287A (zh) 基于多数据的作物需水检测系统及检测方法
CN116755376B (zh) 一种基于农业物联网的监控方法及系统
CN210570820U (zh) 一种农业检测预警系统
CN113269374B (zh) 基于优化光谱指数的玉米生长季氮肥施用方法
CN112304902B (zh) 一种农作物物候的实时监测方法和装置
CN115938083B (zh) 一种基于移动终端农业监测预警方法及系统
CN112101658A (zh) 一种育肥猪养殖饲料消耗预测方法
CN115685862A (zh) 一种基于边缘计算的智慧农业检测系统
CN112493100B (zh) 基于土壤水势的棉花水分监测滴灌控制方法及系统
Pavithra et al. Analysis of precision agriculture based on random forest algorithm by using sensor networks
CN116562813B (zh) 一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统
CN109615150B (zh) 一种确定水稻气象产量的方法和系统
CN112445256A (zh) 一种基于传感识别技术的植物种植管理系统
Wang et al. Research on application of smart agriculture in cotton production management
CN112131954A (zh) 基于卷积神经网络的中国北方冬小麦遥感估产
Kaburlasos et al. Intelligent clustering techniques for prediction of sugar production
CN111582303B (zh) 一种农产品信息采集校正方法及系统
CN117391482B (zh) 一种基于大数据监测的大棚温度智能预警方法及系统
Ejike-Alieji et al. Climate Change and Rice Production in Anambra State
Thakur et al. A comparative study of economic efficiency of different irrigation systems in western Uttar Pradesh
Wang et al. The application of the internet of things technology in apple production
Jinger et al. Maize Yield Prediction Considering Growth Stages using Fuzzy Logic Modelling
KR102471743B1 (ko) 스마트팜의 미래 생산량 예측 방법

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
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20221216