CN115638816A - 一种智慧农业信息监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及农业监测技术领域，尤其为一种智慧农业信息监测系统，包括监测模块：用于通过基础监测站通过各监测设备实时观测农业基地各项信息并上传至控制平台；控制平台：用于将通过基础监测站搭建的智慧农业科技监测站采集到的农业数据进行集中分析处理，并生成作业指令传输至应用模块；应用模块：用于通过自动化灌溉设备实现灌溉作业。本发明通过设置各类监测站，对农作物的成长环境进行全方位监测，及时了解农作物生成环境，并对害虫进行智能识别分类，有利于种植人员及时掌握害虫信息，并及时应对；本发明融入水肥一体化系统，通过水肥一体化系统为农作物进行施肥，节省人力、物力。
Description
技术领域
本发明涉及农业监测技术领域，尤其是一种智慧农业信息监测系统。
背景技术
在现代农业种植中，需要对农作物进行监测，从而实时观察农作物的状态，从而便于农业种植人员能够及时根据农作物的状态做出不同的措施，在对农作物进行监测的过程中，若只通过人工进行监测，需要耗费大量的人力，因此通常会使用监测状态系统进行监测。现有技术中在对农作物进行监测的过程中，通常通过拍摄获得农作物的实时状态，由农业种植人员人工对农作物状态及环境进行监测。对于农作物成长过程中受到的病虫害等情况，需要种植人员进行自行辨认，难以及时发现并处理。并且现有的智慧农业监测系统多半只包括节水灌溉系统，对于农作物的肥料使用还需要人工进行,耗费大量人力、物力。
发明内容
本发明的目的是通过提出一种智慧农业信息监测系统，以解决上述背景技术中提出的缺陷。
本发明采用的技术方案如下：
提供一种智慧农业信息监测系统，包括：
监测模块：用于通过基础监测站中的各类监测设备实时观测农业基地各项信息并上传至控制平台；
控制平台：用于将通过基础监测站搭建的智慧农业科技监测站采集到的农业数据进行集中分析处理，并生成作业指令传输至应用模块；
应用模块：用于根据所述作业指令通过自动化灌溉设备实现灌溉作业。
作为本发明的一种优选技术方案：所述监测模块的基础监测站包括农业植保监测站、农业气象监测站、土壤墒情监测站、可视农业观测站和苗情监测站。
作为本发明的一种优选技术方案：所述监测模块的监测设备包括土壤墒情监测站设备、病虫害防治植保站设备、物联网农业气象站设备、可视农业监测设备、苗情监测设备、太阳能供电系统、农田气象监测设备、科技园区监测站基础设施和太阳能杀虫灯。
作为本发明的一种优选技术方案：所述控制平台为由农田地理信息中心、智能灌溉控制系统、农业植保监测系统、农业气象监测系统、可视农业应用系统、苗情监测应用系统、农产品溯源系统组成的5G+智慧农云平台。
作为本发明的一种优选技术方案：所述监测模块中的监测设备包含各类传感器，所述各类传感器采集样本数据过程中，检测样本数据x1,x2,…,xn，对样本数据进行处理，得到：
样本平均值：
其中，n为样本数；
根据样本平均值
求出样本标准差：
设定数据控制线：
其中，
为平均标准差；H、L的值根据数据采样处理标准设定，分别为数据测定最低标准和最高标准，通过：
LRs<Si<HRs
若是样本的绝对误差：
满足
则将该样本数据作为无效的样本数据进行剔除，其中，fi为该样本数据的预测值，yi为该样本数据的真实值。
作为本发明的一种优选技术方案：所述农业植保监测站通过虫情测报设备自动捕捉广谱害虫，识别、统计区域内虫害情况；植物孢子病菌捕捉设备实时监测广谱病害发生情况；太阳能物联网杀虫灯诱杀广谱害虫；所述自动捕捉广谱害虫过程中，将害虫图像作为训练集进行模型训练；通过分类器对害虫类别进行分类和回归，并引入损失函数以计算分类和回归的损失值。
作为本发明的一种优选技术方案：所述模型训练的过程如下：
H(p,k,σj,v)＝H(p,k)+μH0(σj,v)
其中：
p＝(p0,p1,…,pm)
v＝(va,vb,vc,vd)
H(p,k)＝-ln pk
其中：p为害虫分类输出；k为害虫类别；σj为回归输出；v为回归目标；H(p,k)为分类损失；H0(σj,v)为回归损失；
通过反向传播实现样本数据的训练。
作为本发明的一种优选技术方案：所述样本数据训练完成后，将采集的害虫图像数据与害虫样本图像进行比对分类：
其中，τ为回归向量。
作为本发明的一种优选技术方案：所述控制平台的智慧农业科技监测站包括农业环境科技监测站、农业植保科技监测站和可视农业观测站监测站；
所述农业环境科技监测站通过对农业生产环境气象和土壤墒情的综合数据监测，为平台提供决策依据；
所述农业植保科技监测站通过不同功能手段对地面虫害、地下虫害、高空虫害做出精准监测并上报管理后台做分析防治的数据支撑；
所述可视农业观测站监测站中，可视农业及苗情监测站在管理中心部署的中控机房，通过组建本地光纤通讯局域网，将分布在田间的可视农业及苗情监测设备对田间形成全天候可视化管理。
作为本发明的一种优选技术方案：所述应用模块包括智能灌溉系统，所述智能灌溉系统包括高效节水灌溉系统和大棚水肥一体化灌溉系统。
本发明提供的智慧农业信息监测系统，与现有技术相比，其有益效果有：
本发明通过设置各类监测站，对农作物的成长环境进行全方位监测，及时了解农作物生成环境，并对害虫进行智能识别分类，有利于种植人员及时掌握害虫信息，并及时应对；本发明融入水肥一体化系统，通过水肥一体化系统为农作物进行施肥，节省人力、物力。
附图说明
图1为本发明优选实施例的系统框图。
图中各个标记的意义为：100、监测模块；200、控制平台；300、应用模块。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，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，都属于本发明保护的范围。
参照图1，本发明优选实施例提供了一种智慧农业信息监测系统，包括：
监测模块100：用于通过基础监测站中的各类监测设备实时观测农业基地各项信息并上传至控制平台200；
控制平台200：用于将通过基础监测站搭建的智慧农业科技监测站采集到的农业数据进行集中分析处理，并生成作业指令传输至应用模块300；
应用模块300：用于根据所述作业指令通过自动化灌溉设备实现灌溉作业。
所述监测模块100的基础监测站包括农业植保监测站、农业气象监测站、土壤墒情监测站、可视农业观测站和苗情监测站。
所述监测模块100的监测设备包括土壤墒情监测站设备、病虫害防治植保站设备、物联网农业气象站设备、可视农业监测设备、苗情监测设备、太阳能供电系统、农田气象监测设备、科技园区监测站基础设施和太阳能杀虫灯。
所述控制平台200为由农田地理信息中心、智能灌溉控制系统、农业植保监测系统、农业气象监测系统、可视农业应用系统、苗情监测应用系统、农产品溯源系统组成的5G+智慧农云平台。
所述监测模块100中的监测设备包含各类传感器，所述各类传感器采集样本数据过程中，检测样本数据x1,x2,…,xn，对样本数据进行处理，得到：
样本平均值：
其中，n为样本数；
根据样本平均值
求出样本标准差：
设定数据控制线：
其中，
为平均标准差；H、L的值根据数据采样处理标准设定，分别为数据测定最低标准和最高标准，通过：
LRs<Si<HRs
若是样本的绝对误差：
满足
则将该样本数据作为无效的样本数据进行剔除，其中，fi为该样本数据的预测值，yi为该样本数据的真实值在本实施例中，由于传感器在实际工作过程中由于各种因素影响，其检测数据会有个别样本产生误差，为了避免这种误差样本影响控制平台200的作业指令准确性，本发明实施例通过对样本的离散数据进行统计计算，通过平均标准差设定采样处理标准，再通过样本的绝对误差值与其进行比对，从而剔除大误差样本，保证系统执行的准确性。
所述农业植保监测站通过虫情测报设备自动捕捉广谱害虫，识别、统计区域内虫害情况；植物孢子病菌捕捉设备实时监测广谱病害发生情况；太阳能物联网杀虫灯诱杀广谱害虫；所述自动捕捉广谱害虫过程中，将害虫图像作为训练集进行模型训练；通过分类器对害虫类别进行分类和回归，并引入损失函数以计算分类和回归的损失值。
所述模型训练的过程如下：
H(p,k,σj,v)＝H(p,k)+μH0(σj,v)
其中：
p＝(p0,p1,…,pm)
v＝(va,vb,vc,vd)
H(p,k)＝-ln pk
其中：p为害虫分类输出；k为害虫类别；σj为回归输出；v为回归目标；H(p,k)为分类损失；H0(σj,v)为回归损失；
通过反向传播实现样本数据的训练。
所述样本数据训练完成后，将采集的害虫图像数据与害虫样本图像进行比对分类：
其中，τ为回归向量。
能够实现智能化自动捕捉广谱害虫，并通过分类和回归的方式不断更新害虫类别，保证捕杀地全面和学习性。
所述控制平台200的智慧农业科技监测站包括农业环境科技监测站、农业植保科技监测站和可视农业观测站监测站；
所述农业环境科技监测站通过对农业生产环境气象和土壤墒情的综合数据监测，为平台提供决策依据；
所述农业植保科技监测站通过不同功能手段对地面虫害、地下虫害、高空虫害做出精准监测并上报管理后台做分析防治的数据支撑；
所述可视农业观测站监测站中，可视农业及苗情监测站在管理中心部署的中控机房，通过组建本地光纤通讯局域网，将分布在田间的可视农业及苗情监测设备对田间形成全天候可视化管理。
所述应用模块300包括智能灌溉系统，所述智能灌溉系统包括高效节水灌溉系统和大棚水肥一体化灌溉系统。
本实施例中，以河南省驻马店市上蔡县农村产业融合发展示范园建设项目为例，主要建设内容包括农产品冷链仓储基地、园区内部分数字智慧农业基础设施建设、食品检验检测中心、园区内部分道路及基础设施补短板四大部分内容。
主要建设内容包括；智慧农业管理软件系统、智慧农业体验中心、智慧农业科技站、高效节水灌溉工程、大棚水肥一体化改造。
智慧农业管理软件系统：农田地理信息系统1套、智能灌溉控制系统1套、农业植保监测系统、可视农业系统1套、农产品溯源系统1套、物联网农业气象系统1套、苗情监测管理系统1套、智慧农业体验中心1套；
示范区监测设备：土壤墒情监测站设备1组、病虫害防治植保站设备1套、物联网农业气象站设备1套、可视农业监测设备4套、苗情监测20套、太阳能供电系统2套、农田气象监测(副站)2处、科技园区监测站基础设施建设1套、太阳能杀虫灯30套；
高效节水灌溉工程：新打机井2眼(深40m))、维修机井16眼，配套水肥一体机18套、电磁阀203个、出水口203个、PVC-Uφ110管道11.039km、地埋电缆线9000m。
大棚水肥一体化改造：电磁阀20套、水肥一体机20套。
通过监测模块100通过农业植保监测站、农业气象监测站、土壤墒情监测站、可视农业观测站和苗情监测站中的各监测设备实时观测农业基地各项信息并上传至控制平台200。其中：农业植保监测站：虫情测报设备自动捕捉广谱害虫，识别、统计区域内虫害情况；植物孢子病菌捕捉设备实时监测广谱病害发生情况；太阳能物联网杀虫灯诱杀广谱害虫。
农业气象监测站：实时监测大气环境因素(大气温度，大气湿度、大气压、光照、风速、风向、降雨量、辐射值等)，
土壤墒情监测站：实时监测土壤墒情(土壤温度、土壤湿度、土壤电导率等)；
可视农业观测站：实时观测主要灌溉设施、主要地块的情况；1.5.苗情监测站：实时观测育苗生长情况。
由农田地理信息中心、智能灌溉控制系统、农业植保监测系统、农业气象监测系统、可视农业应用系统、苗情监测应用系统、农产品溯源系统组成5G+智慧农业云平台；将智慧农业科技监测站采集到的农业数据进行集中分析处理，由智能灌溉控制系统生成对智能节水灌溉装备的作业指令；同时以数字可视化的形式为农机、农技、农艺管理团队做病虫害防治决策提供精确数据支撑。
以“云智能物联网灌溉终端”为核心设备，联动智能水肥一体机、智能电磁阀、无线阀控器、恒压变频器、智能变频水泵、自动反冲洗过滤器、超声波流量计、智能测控一体闸门、喷灌机等自动化灌溉装备，执行智慧农业云平台的作业指令；根据不同的种植结构，完成中心支轴喷灌、平移式喷灌、固定式喷灌、伸缩式喷灌、半固定式喷灌、滴灌、微喷灌、绞盘式喷灌、平移式喷灌等多种方式灌溉作业。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (10)
1.一种智慧农业信息监测系统，其特征在于：包括：
监测模块(100)：用于通过基础监测站中的各类监测设备实时观测农业基地各项信息并上传至控制平台(200)；
控制平台(200)：用于将通过基础监测站搭建的智慧农业科技监测站采集到的农业数据进行集中分析处理，并生成作业指令传输至应用模块(300)；
应用模块(300)：用于根据所述作业指令通过自动化灌溉设备实现灌溉作业。
2.根据权利要求1所述的智慧农业信息监测系统，其特征在于：所述监测模块(100)的基础监测站包括农业植保监测站、农业气象监测站、土壤墒情监测站、可视农业观测站和苗情监测站。
3.根据权利要求1所述的智慧农业信息监测系统，其特征在于：所述监测模块(100)的监测设备包括土壤墒情监测站设备、病虫害防治植保站设备、物联网农业气象站设备、可视农业监测设备、苗情监测设备、太阳能供电系统、农田气象监测设备、科技园区监测站基础设施和太阳能杀虫灯。
4.根据权利要求1所述的智慧农业信息监测系统，其特征在于：所述控制平台(200)为由农田地理信息中心、智能灌溉控制系统、农业植保监测系统、农业气象监测系统、可视农业应用系统、苗情监测应用系统、农产品溯源系统组成的5G+智慧农云平台。
5.根据权利要求1所述的智慧农业信息监测系统，其特征在于：所述监测模块(100)中的监测设备包含各类传感器，所述各类传感器采集样本数据过程中，检测样本数据x1,x2,…,xn，对样本数据进行处理，得到：
样本平均值：
其中，n为样本数；
根据样本平均值
求出样本标准差：
设定数据控制线：
其中，
为平均标准差；H、L的值根据数据采样处理标准设定，分别为数据测定最低标准和最高标准，通过：
LRs<Si<HRs
若是样本的绝对误差：
满足
则将该样本数据作为无效的样本数据进行剔除，其中，fi为该样本数据的预测值，yi为该样本数据的真实值。
6.根据权利要求2所述的智慧农业信息监测系统，其特征在于：所述农业植保监测站通过虫情测报设备自动捕捉广谱害虫，识别、统计区域内虫害情况；植物孢子病菌捕捉设备实时监测广谱病害发生情况；太阳能物联网杀虫灯诱杀广谱害虫；所述自动捕捉广谱害虫过程中，将害虫图像作为训练集进行模型训练；通过分类器对害虫类别进行分类和回归，并引入损失函数以计算分类和回归的损失值。
7.根据权利要求6所述的智慧农业信息监测系统，其特征在于：所述模型训练的过程如下：
H(p,k,σj,v)＝H(p,k)+μH0(σj,v)
其中：
p＝(p0,p1,…,pm)
v＝(va,vb,vc,vd)
H(p,k)＝-lnpk
其中：p为害虫分类输出；k为害虫类别；σj为回归输出；v为回归目标；H(p,k)为分类损失；H0(σj,v)为回归损失；
通过反向传播实现样本数据的训练。
8.根据权利要求7所述的智慧农业信息监测系统，其特征在于：所述样本数据训练完成后，将采集的害虫图像数据与害虫样本图像进行比对分类：
其中，τ为回归向量。
9.根据权利要求1所述的智慧农业信息监测系统，其特征在于：所述控制平台(200)的智慧农业科技监测站包括农业环境科技监测站、农业植保科技监测站和可视农业观测站监测站；
所述农业环境科技监测站通过对农业生产环境气象和土壤墒情的综合数据监测，为平台提供决策依据；
所述农业植保科技监测站通过不同功能手段对地面虫害、地下虫害、高空虫害做出精准监测并上报管理后台做分析防治的数据支撑；
所述可视农业观测站监测站中，可视农业及苗情监测站在管理中心部署的中控机房，通过组建本地光纤通讯局域网，将分布在田间的可视农业及苗情监测设备对田间形成全天候可视化管理。
10.根据权利要求1所述的智慧农业信息监测系统，其特征在于：所述应用模块(300)包括智能灌溉系统，所述智能灌溉系统包括高效节水灌溉系统和大棚水肥一体化灌溉系统。
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