CN116011812A - 一种基于农业物联网的气象灾害预警系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及农业种植领域，特别涉及一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，包括：图像获取模块：所述图像获取模块用于获取农作物及其生长环境的图像数据；气象数据获取模块：所述气象数据获取模块用于获取农作物生长环境的气象数据，所述气象数据至少包括环境温湿度数据；数据库模块：用于存储农作物生长信息，农作物生长信息至少包括农作物的种类和农作物各生长阶段所需的适宜温湿度；还涉及一种基于农业物联网的气象灾害预警方法，包括以下步骤：S1：获取农作物及其生长环境的图像：S2：根据图像分析出农作物的种类以及生长阶段；S3：确定该生长阶段下的农作物生长所需的适宜温湿度；解决了由测得的自然环境数据对农作物影响判断不精准的问题。

Description

一种基于农业物联网的气象灾害预警系统及方法

技术领域

本发明涉及农业种植领域，特别涉及一种基于农业物联网的气象灾害预警系统及方法。

背景技术

农业气象灾害是不利气象条件给农业造成的灾害。由温度因子引起的有热害、冻害、霜冻、热带作物寒害和低温冷害；由水分因子引起的有旱灾、洪涝灾害、雪害和雹害；由风引起的有风害；由气象因子综合作用引起的有干热风、冷雨和冻涝害等。与气象的概念不同，农业气象灾害是结合农业生产遭受灾害而言的。例如寒潮、倒春寒等，在气象上是一种天气气候现象或过程，不一定造成灾害。但当它们危及小麦、水稻等农作物时，即造成冻害、霜冻、低温冷害等农业气象灾害。

而对于同一种天气气候现象，对于同时期的不同作物，并不都会形成气象灾害，如：涝害，对水生作物则不是气象灾害，对育苗期的水稻同样也不是气象灾害，但是对于挂果期的玉米、小麦则是涝害。单纯使用天气气候现象进行预警，并不能够准确地提供农业预警。

申请号为 202110879314.3的发明专利公布了一种基于农业物联网的气象灾害预警方法，该方法包括以下步骤：步骤1，搭建以STM32F407为基础的农业气象灾害感知层；步骤2，设置网络层通信协议；步骤3，模拟数据的环境噪声；步骤4，提取农作物图像特征；步骤5，训练农业气象灾害分类器；步骤6，将基于BP神经网络的农业气象灾害分类器嵌入物联网的平台层中，并通过网络层与感知层相连，获得农业物联网的气象灾害预警系统。本发明搭建了基于农业物联网的气象灾害预警方法，通过感知层采集各类农业气象相关数据，利用网络层将数据传输至平台层，同时在平台中嵌入BP网络农业气象灾害分类模型，对农业气象灾害进行实时监控及预警，减少农作物受灾损失，提高农作物产量。

上述技术仅通过获取环境数据，通过设置的农业气象灾害分类模型，分析出实时的气象状态灾害进行预警和监控，但是该技术仅用于对气象变化的初识别，基于农业物联网的普及，能够获取农作物的生长数据，从而评判生长状态，针对不同生长阶段的农作物或不同类别的农作物，对于气象环境变化的适应性不同，从而对于灾害判定规则也不同，现需要一种技术，能够在气象突变时，测算出气象变化对农作物的影响程度，从而针对性对发出对应的预警信号。

发明内容

本发明提供了一种基于农业物联网的气象灾害预警系统及方法，能够解决测得的自然环境数据对农作物影响判断不精准的问题。

为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，包括：

图像获取模块：所述图像获取模块用于获取农作物及其生长环境的图像数据；

气象数据获取模块：所述气象数据获取模块用于获取农作物生长环境的气象数据，所述气象数据至少包括环境温湿度数据；

数据库模块：所述数据库模块用于存储农作物生长信息，所述农作物生长信息至少包括农作物的种类和农作物各生长阶段所需的适宜温湿度；

数据处理模块：所述数据处理模块与数据库模块信息交互，所述数据处理模块在获取图像数据后提取农作物的表面轮廓，并识别出该农作物种类，根据农作物的表面轮廓信息提取农作物的颜色，通过叶片颜色和分析出该农作物的所处的生长阶段，数据处理模块根据该生长阶段在数据库模块中查询适宜温湿度数值，然后农作物的当前环境温湿度数据，计算适宜温湿度数值与环境温湿度数据的差值，若差值在第一阈值范围外在，则发出预警信号，对应提示温湿度差距值；

其中，所述气象数据获取模块还用于获取天气预报信息，提取天气预报中的降雨时间和降雨量，在温湿度低于第一阈值时，若降雨时间在第二阈值内，且降雨量未达到第三阈值，则生成不用浇水信号，在农作物根部边缘泼洒肥料；若在温湿度低于第一阈值时，且下一次降雨时间在第二阈值范围外，则给农作物浇灌水肥一体溶液；若气象获取模块获取到第二天的最高温度或最大降雨量超过该农作物当前生长阶段的允许范围，或者当日降雨量或温湿度超过允许范围值，但持续时间超过第四阈值，则生成对应的预警信号。

本方案的基本原理及有益效果：图像获取模块实时获取农作物和生长环境的图像数据，气象数据获取模块主要用于获取农作物生长环境的温度，数据库模块内储存图像信息和农作物各生长阶段岁序的适宜温湿度，数据处理模块用于对以上数据进行处理，通过图像信息中农作物的叶片形状及颜色判断该农作物的生长阶段，从而调取该阶段下适宜生长的温湿度范围，通过未来降雨量的预测，来实现当前浇水量和施肥量的值，在温湿度（温度和湿度）低于或高于允许范围值时，发出对应的预警信号，提示农作物即将处于一种极端的自然条件中，需要及早进行排查和预防。

本方案针对农作物各生长阶段对于温湿度的需求量不同，来进行差异化的把控各个阶段的预警信号的发布，如降水量增加时，对水生作物的影响不大，但是对于陆生作物而言，危害极大，可能导致根茎损伤坏死，以水稻为例，在育苗期时，降水量增加对其生长影响不大，但是在挂果期时，降水量增加，雨滴冲刷稻穗，可能会使得稻穗从稻秆掉落，浸泡在水中，造成损失，通过对天气降水量的预测，能够在大雨侵袭前发出预警，提前对成熟的稻穗进行收取，减少了农作物的损失。

本方案在极端天气情况来临前，如低温、高温、干旱和涝灾爆发前，通过对环境温湿度的测量，以及天气预报的未来半月内的天气情况（当前的天气情况，气象台可以预测到15日以上），在极端天气导致的自然灾害来临前提前发出预警信息，管理人员根据预警信息及时对农作物进行处置，降低损伤农作物带来的经济损失。在降水量低或无降水量时，在浇灌时同步进行肥料的施肥，特别是在降雨来临前，通过将肥料泼洒在农作物周围，在后期雨水的冲刷下逐渐进入土壤，蕴养农作物根部，在保证肥料充足的同时，又防止肥度过大烧伤根部，且雨水不断向下浸染，可将农作物根部之下的土壤也培育成沃土，提高农作物的生长产量。

在天气突变时，即天气预报数据在该阶段农作物的允许范围内，但实际数值在测量所得的温湿度数据超过该阶段农作物最大的承受范围时，且超过了额定的时间，也发出对应的预警信息，提醒管理人员快速响应，从而解决了由测得的自然环境数据对农作物影响判断不精准的问题。

进一步，还包括水肥一体精量灌溉控制模块，用于给农作物定时、定量滴灌配兑好的水肥一体溶液；所述水肥一体精量灌装控制模块包括配兑箱、进水管和进料管，所述配兑箱出水口与滴管用的水管连通，还包括第一阀门和第二阀门，分别用于调节进入配兑箱内水和肥料的用量，数据处理模块还用于发出对应的控制信号控制第一阀门和第二阀门，所述数据处理模块还根据当前降雨量发出对应的控制信号控制第一阀门和第二阀门。

有益效果：通过降雨量来调节施肥用料，保证农作物的肥料供给，从而保证农作物生长所需，提升经济收益。

进一步，还包括土壤肥度探测模块，所述土壤肥度探测模块用于检测农作物土壤肥沃情况，若第二阈值内的时间没有下雨的预报，土壤肥度探测模块所测得的土壤肥沃数据未在高于或低于标准范围，则对应的降低或提高滴灌的水肥一体溶液中肥料的浓度。

有益效果：通过检测土壤肥沃度，然后调节施肥量，使其达到合适范围，保证了农作物的生长效率。

进一步，所述肥料为可溶性固体肥料。

进一步，所述肥料为可溶性固体肥料或液体肥料。

进一步， 在所述气象数据获取模块获取到第二日温度降低至农作物最低耐寒温度值时，发出低温预警，管理人员及时对农作物进行保暖。

进一步，所述保暖为覆盖保暖或喷施防冻剂和营养液保暖中的一种。

进一步，所述气象获取模块还用于获取风速风向值，所述数据处理模块还根据农作物的图像信息分析农作物茎秆状态，若茎秆处于倒伏状态，且倒伏方向和此前风向一致，则表明此倒伏由风速引起，将图像画面标记，并发出倒伏预警信号，管理人员对倒伏农作物进行及时救治；若倒伏方向与风向不一致，或当前额定时间内未出现超过预定值的风速，则判定有动物进入，数据处理模块与倒伏区域为中心辐射0-500M划定入侵范围，并生成入侵预警，管理人员在入侵范围搜寻、驱赶动物。

一种基于农业物联网的气象灾害预警方法，包括以下步骤：

S1：获取农作物及其生长环境的图像：

S2：根据图像分析出农作物的种类以及生长阶段；

S3：确定该生长阶段下的农作物生长所需的适宜温湿度；

S4：通过天气预报得到至少第二天的降水量，根据降水时间和降水量调控当前浇水量；

S5：根据第二天的降水量调控当前的施肥模式。

附图说明

图1为一种基于农业物联网的气象灾害预警系统的结构示意图；

图2为一种基于农业物联网的气象灾害预警方法的步骤流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例一如附图1所示，

一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，包括：

图像获取模块：所述图像获取模块用于获取农作物及其生长环境的图像数据；农作物以种植玉米为例，获取玉米的外形特征，包括水稻的颜色，叶片形状，叶片大小，图像获取模块针对种植面积小的地方，采用固定点位的摄像头进行实时监控，针对大面积种植区域，采用无人机摄像，定时点航线巡查，如每天早中晚巡查三次，观测生长状态，并实时回传图像信息。

气象数据获取模块：所述气象数据获取模块用于获取农作物生长环境的气象数据，所述气象数据至少包括环境温湿度数据；气象数据获取模包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、翻斗式雨量传感器和风速风向仪等，分别对农作物生长环境中的温度、湿度、光照强度、即时降雨量和风速风向等数据进行采取，气象数据获取模块还获取官方的天气预报，至少获取到未来15天内的天气走向和降水量的预测数据。

数据库模块：所述数据库模块用于存储农作物生长信息，所述农作物生长信息至少包括农作物的种类和农作物各生长阶段所需的适宜温湿度；数据库模块对玉米生长数据进行保存，粗分为幼苗期，成长期和结果期，分别记录各阶段生长所需的适宜温湿度，土温在20-24度时最适合根的生长，低于4.5度或超过35度要停止生长或生长缓慢。水分抽穗前后15天是玉米的水分临界期需水最多。在苗期是玉米一生中最抗旱的时期。玉米的需水规律苗期需水较少，占一生的18%～19%穗期需水较多，占一生的37%～38%花粒期需水最多，占一生的43%～44%抽雄、吐丝期需水强度最大。数据库模块中预先根据实验室结果划定各生长阶段适宜的温湿度。

数据处理模块：所述数据处理模块与数据库模块信息交互，所述数据处理模块在获取图像数据后提取农作物的表面轮廓，并识别出该农作物种类，本实施例中以玉米举例，根据农作物的表面轮廓信息提取农作物的颜色，通过叶片颜色和分析出该农作物的所处的生长阶段，根据回传的图像照片，对农作物的叶片颜色以及大小，茂盛程度等进行测算，如嫩绿色、和枯黄色、绿中带黄等可以初步判断处于生长过程中的幼苗期、成熟期（挂果）、成长期，再根据叶片间的重叠，大叶片重叠度高，小叶片体积小，重叠少，根据像素块的重叠来判定幼苗期和成熟期，通过拍摄的视频信息或图片信息对随机一株农作物进行建模，分析出建模农作物的相对高度，从高度判断其成长阶段，如玉米生长到1.8m，前0.1-0.8m为幼苗期，0.8-1.8为成长期，叶片开始变黄象征越来越靠近成熟期，叶片黄斑比例高于绿色则进入成熟期。数据处理模块根据该生长阶段在数据库模块中查询适宜温湿度数值，然后农作物的当前环境温湿度数据，计算适宜温湿度数值与环境温湿度数据的差值，若差值在第一阈值范围外在，则发出预警信号，对应提示温湿度差距值；根据玉米生长过程中各阶段适宜温度需求，若测得的温度低于了4.5或高于35便发出预警信号提示管理人员。

其中，在湿度低至各阶段成长所需水分的80%时，若降雨时间在三天内，且降雨量超过400mm，未达到640mm，则生成不用浇水信号，在农作物根部边缘泼洒肥料，随着下雨，肥料溶于雨水，对玉米进行浇灌；若在温湿度低至该阶段成长所需水分的80%时，且下一次降雨时间在三天以后，则给农作物浇灌水肥一体溶液；玉米一生需要的营养是N、P、K分别为3.5公斤、1.7公斤、3.0公斤在前几年专家推荐的施肥比例为N：P：K=1：0.5：0.8现在推荐的施肥比例：N：P：K=1：0.5：1另在禾本科植物中玉米对Zn肥的需求最多。根据现在推荐的比例调配浇灌水肥一体溶液，补充水分的同时补充肥料。

若气象获取模块获取到第二天的最高温度或最大降雨量超过该农作物当前生长阶段的允许范围，或者当日降雨量或温湿度超过允许范围值，但持续时间超过10分钟，则生成对应的预警信号。在当前温湿度或预测温湿度的数据超过额定的数值（温度5-35℃、湿度为各生长阶段所需水分的120%），便发出预警信号，以便能够及早或及时进行处理。

还包括水肥一体精量灌溉控制模块，用于给农作物定时、定量滴灌配兑好的水肥一体溶液；所述水肥一体精量灌装控制模块包括配兑箱、进水管和进料管，所述配兑箱出水口与滴管用的水管连通，还包括第一阀门和第二阀门，分别用于调节进入配兑箱内水和肥料的用量，数据处理模块还用于发出对应的控制信号控制第一阀门和第二阀门，所述数据处理模块还根据当前降雨量发出对应的控制信号控制第一阀门和第二阀门。还包括土壤肥度探测模块，选择土壤成分检测仪器，每隔一段时间对土壤成分进行检测，检测周期以周为例。所述土壤肥度探测模块用于检测农作物土壤肥沃情况，若三天内的时间没有下雨的预报，土壤肥度探测模块所测得的土壤肥沃数据未在高于或低于标准范围，则对应地降低或提高滴灌的水肥一体溶液中肥料的浓度。所述肥料为可溶性固体肥料或液体肥料。

在所述气象数据获取模块获取到第二日温度降低至农作物最低耐寒温度值时，发出低温预警，管理人员及时对农作物进行保暖。所述保暖为覆盖保暖或喷施防冻剂和营养液保暖中的一种。即采用薄膜和稻草、玉米、蔗叶、杂草等作物秸秆直接覆盖或搭建小拱棚遮盖，保暖保温。低温冻害之前和期间，作物应停止使用氮肥，防止植株过于柔软抗寒能力下降和肥害死苗，可喷施0.3%—0.5%的磷酸二氢钾和400—500倍的植物防冻剂溶液。

所述气象获取模块还用于获取风速风向值，所述数据处理模块还根据农作物的图像信息分析农作物茎秆状态，若茎秆处于倒伏状态，且倒伏方向和此前风向一致，则表明此倒伏由风速引起，将图像画面标记，并发出倒伏预警信号，管理人员对倒伏农作物进行及时救治；若倒伏方向与风向不一致，或当前额定时间内未出现超过预定值的风速，则判定有动物进入，数据处理模块与倒伏区域为中心辐射200M划定入侵范围，并生成入侵预警，管理人员在入侵范围搜寻、驱赶动物。

应用于上述系统的一种基于农业物联网的气象灾害预警方法，如附图2所示，包括以下步骤：

S1：获取农作物及其生长环境的图像：

S2：根据图像分析出农作物的种类以及生长阶段；

S3：确定该生长阶段下的农作物生长所需的适宜温湿度；

S4：通过天气预报得到至少第二天的降水量，根据降水时间和降水量调控当前浇水量；

S5：根据第二天的降水量调控当前的施肥模式。

实施例二

在种植区域为山坡地区时，为了同时监控气象灾害对地质灾害的用心，实施例二与实施例一的不同之处在于：还包括叶轮，所述叶轮与第一发电马达相连接，在风吹动叶轮转动时，第一发电马达在叶轮的转动下产生风电动势数据，并传输给数据处理模块；还包括水车和第二发电马达，所述第二发电马达与水车同轴固定，在水车转动时，带动第二发电马达转动，生成雨电动势数据，并传输至数据处理模块。所述水车设置在一根贯通的管道中管道竖直设置，管道上端部固定有一个漏斗，用于承接雨水；还包括振动检测模块，用于实时检测种植区域的振动情况，并将测量数据传输至数据处理模块，振动检测模块选择振动传感器，如电感式振动传感器是依据电磁感应原理设计的一种振动传感器。电感式振动传感器设置有磁铁和导磁体，对物体进行振动测量时，能将机械振动参数转化为电参量信号。电感式振动传感器能应用于振动速度、加速度等参数的测量或电涡流式振动传感器是涡流效应为工作原理的振动式传感器，它属于非接触式传感器。电涡流式振动传感器是通过传感器的端部和被测对象之间距离上的变化，来测量种植区域的振动数据。电涡流式振动传感器主要用于振动位移的测量。数据处理模块根据回传的风电动势、雨电动势和振动数据，在振动数据超过预设的地质灾害数据（从各地地质环保部门查询各地质灾害情况的参数），若此时风电动势达到预设值（根据实际风速设定标准值范围），则表明此振动是风吹仪器引起的，若风电动势无，但画面中出现有车辆或动物经过时，对比车辆或动物离开该区域后的振动数据，若振动减小或在正常范围内，则不产生预警信号，若远离后振动数据不变或增加便生成异常预警信号，此举能够有效排除动物、车辆对检测仪器的影响。在大雨侵袭时，振动检测模块可能会产生异常振动，也有可能实际测得了异常振动，如泥石流，山体滑坡等，通过对雨电动势和风电动势，以及振动数据进行实时检测，并绘制图表对比，当三组数据同频，即同增同减可认定为是由自然条件引发的异常振动；若不同频，如取测量到的同一时间段的三组数据作为标准值，在后续的某一个时间点中风电动势和雨电动势达到标准值，但振动数据明显高于标准情况下的数值，此时便生成预警信号，昭示可能有泥石流发生。

以上的仅是本发明的实施例，该发明不限于此实施案例涉及的领域，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (9)

1.一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，其特征在于，包括：

图像获取模块：所述图像获取模块用于获取农作物及其生长环境的图像数据；

气象数据获取模块：所述气象数据获取模块用于获取农作物生长环境的气象数据，所述气象数据至少包括环境温湿度数据；

数据库模块：所述数据库模块用于存储农作物生长信息，所述农作物生长信息至少包括农作物的种类和农作物各生长阶段所需的适宜温湿度；

数据处理模块：所述数据处理模块与数据库模块信息交互，所述数据处理模块在获取图像数据后提取农作物的表面轮廓，并识别出该农作物种类，根据农作物的表面轮廓信息提取农作物的颜色，通过叶片颜色和分析出该农作物的所处的生长阶段，数据处理模块根据该生长阶段在数据库模块中查询适宜温湿度数值，然后农作物的当前环境温湿度数据，计算适宜温湿度数值与环境温湿度数据的差值，若差值在第一阈值范围外在，则发出预警信号，对应提示温湿度差距值；

其中，所述气象数据获取模块还用于获取天气预报信息，提取天气预报中的降雨时间和降雨量，在温湿度低于第一阈值时，若降雨时间在第二阈值内，且降雨量未达到第三阈值，则生成不用浇水信号，在农作物根部边缘泼洒肥料；若在温湿度低于第一阈值时，且下一次降雨时间在第二阈值范围外，则给农作物浇灌水肥一体溶液；若气象获取模块获取到第二天的最高温度或最大降雨量超过该农作物当前生长阶段的允许范围，或者当日降雨量或温湿度超过允许范围值，但持续时间超过第四阈值，则生成对应的预警信号。

2. 根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，其特征在于： 还包括水肥一体精量灌溉控制模块，用于给农作物定时、定量滴灌配兑好的水肥一体溶液；所述水肥一体精量灌装控制模块包括配兑箱、进水管和进料管，所述配兑箱出水口与滴管用的水管连通，还包括第一阀门和第二阀门，分别用于调节进入配兑箱内水和肥料的用量，数据处理模块还用于发出对应的控制信号控制第一阀门和第二阀门，所述数据处理模块还根据当前降雨量发出对应的控制信号控制第一阀门和第二阀门。

3.根据权利要求2所述的一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，其特征在于：还包括土壤肥度探测模块，所述土壤肥度探测模块用于检测农作物土壤肥沃情况，若第二阈值内的时间没有下雨的预报，土壤肥度探测模块所测得的土壤肥沃数据未在高于或低于标准范围，则对应的降低或提高滴灌的水肥一体溶液中肥料的浓度。

4.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，其特征在于：所述肥料为可溶性固体肥料。

5. 根据权利要求3所述的一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，其特征在于： 所述肥料为可溶性固体肥料或液体肥料。

6. 根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，其特征在于： 在所述气象数据获取模块获取到第二日温度降低至农作物最低耐寒温度值时，发出低温预警，管理人员及时对农作物进行保暖。

7.根据权利要求6所述的一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，其特征在于：所述保暖为覆盖保暖或喷施防冻剂和营养液保暖中的一种。

8.根据权利要求7所述的一种基于农业物联网的气象灾害预警系统，其特征在于：所述气象获取模块还用于获取风速风向值，所述数据处理模块还根据农作物的图像信息分析农作物茎秆状态，若茎秆处于倒伏状态，且倒伏方向和此前风向一致，则表明此倒伏由风速引起，将图像画面标记，并发出倒伏预警信号，管理人员对倒伏农作物进行及时救治；若倒伏方向与风向不一致，或当前额定时间内未出现超过预定值的风速，则判定有动物进入，数据处理模块与倒伏区域为中心辐射0-500M划定入侵范围，并生成入侵预警，管理人员在入侵范围搜寻、驱赶动物。

9.一种基于农业物联网的气象灾害预警方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：获取农作物及其生长环境的图像：

S2：根据图像分析出农作物的种类以及生长阶段；

S3：确定该生长阶段下的农作物生长所需的适宜温湿度；

S4：通过天气预报得到至少第二天的降水量，根据降水时间和降水量调控当前浇水量；

S5：根据第二天的降水量调控当前的施肥模式。

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