CN116993058A - 放牧草地精准补饲方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种放牧草地精准补饲方法及装置。通过获取放牧草地的土壤信息得到第一饲养属性；获取放牧草地的植被信息，得到第二饲养属性；获取放牧草地的动物信息，得到第三饲养属性；根据所述第一饲养属性、第二饲养属性计算所述放牧草地的植被的饲养属性，判断其是否符合放牧草地的动物的饲养需求，若不符合饲养需求，则进行人工补饲。以此，通过放牧草地的土壤信息、植被信息和动物信息综合计算放牧草地的植被的饲养属性是否符合动物的饲养需求，进而根据需要确认是否需要进行人工补饲和补饲量，从而提升动物饲养的精确性。

Description

放牧草地精准补饲方法和装置

技术领域

本申请涉及畜牧生产领域，具体涉及一种放牧草地精准补饲方法。

背景技术

人工草地是通过人为播种建植人工草本群落，并实施一系列田间管理，以获取稳产、高产、优质饲草料的草地，一般分为单播和混播两种模式。单播便于田间管理，生物量高，适于生产商品草，缺点为营养成分较为单一。

混播一般为豆禾混播，充分地利用光照、土壤养分、水分，有利于提高饲草生长速度，增加株高高度，提高饲草中粗蛋白质含量，降低中性及酸性洗涤纤维的含量，提高饲草的饲用价值。同时减少化肥施用，增加土壤有机质和肥力。缺点为草地组成不稳定，营养成分变化较大。

通过人工草地放牧可利用高产饲草实现放牧家畜快速增重，提高饲草转化效率，但是放牧草地营养和生物量有限，需要同时进行人工补饲，又因为草地的营养成分和生物量在持续变化，且不同生长阶段的家畜营养需求量也有所不同，当人工补饲量过少时，家畜难以发挥增重潜力；当人工补饲量过多时，又造成饲料浪费，因此如何做到精准补饲是亟需解决的一大难题。

发明内容

本申请提供一种放牧草地精准补饲方法和装置，可以提升人工补饲的精确性。

为解决上述的技术问题，

第一方面，本申请提供以下技术方案：

一种放牧草地精准补饲方法，包括：

获取放牧草地的土壤信息，所述土壤信息包括土壤水分含量和土壤养分含量；根据所述放牧草地的土壤信息计算放牧草地的第一饲养属性；

获取放牧草地的植被信息，所述植被信息包括植被类型、植被高度、植被面积、植被盖度、植被养分的一种或多种；根据所述放牧草地的植被信息计算放牧草地的第二饲养属性；

获取放牧草地的动物信息，所述动物信息包括动物类型、动物性别、动物数量、动物体重、动物采食量、动物饮水量以及动物活动轨迹的一种或多种；根据所述放牧草地的动物信息，计算所述放牧草地的第三饲养属性，所述第三饲养属性指所述放牧草地的动物的饲养需求；

根据所述第一饲养属性、第二饲养属性计算所述放牧草地的植被的饲养属性；

判断所述放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需求，若不符合饲养需求，则进行人工补饲。

第二方面，本申请提供以下技术方案：

一种放牧草地精准补饲装置，包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取放牧草地的土壤信息，所述土壤信息包括土壤水分含量和土壤养分含量；

第一计算模块，所述第一计算模块根据所述第一获取模块获取到的放牧草地的土壤信息计算放牧草地的第一饲养属性；

第二获取模块，所述第二获取模块用于获取放牧草地的植被信息，所述植被信息包括植被类型、植被高度、植被面积、植被盖度、植被养分的一种或多种；

第二计算模块，所述第二计算模块根据所述第二获取模块获取到的放牧草地的植被信息计算放牧草地的第二饲养属性；

第三获取模块，所述第三获取模块用于获取放牧草地的动物信息，所述动物信息包括动物类型、动物性别、动物数量、动物体重、动物采食量、动物饮水量以及动物活动轨迹的一种或多种；

第三计算模块，所述第三计算模块根据所述第三获取模块获取到的放牧草地的动物信息计算所述放牧草地的第三饲养属性，所述第三饲养属性指所述放牧草地的动物的饲养需求；

第四计算模块，所述第四计算模块通过对第一饲养属性计算得到再生饲养属性；

第五计算模块，所述第五计算模块对所述再生饲养属性和所述第二饲养属性求和得到第四饲养属性；

判断模块，所述判断模块用于判断第四饲养属性与第三饲养属性的关系，若所述第四饲养属性小于所述第三饲养属性，则表明所述放牧草地的植被的饲养属性不符合放牧草地的动物的饲养需求，则需要进行人工补饲。

本申请实施例获取放牧草地的土壤信息，根据所述放牧草地的土壤信息计算放牧草地的第一饲养属性；获取放牧草地的植被信息，根据所述放牧草地的植被信息计算放牧草地的第二饲养属性；获取放牧草地的动物信息，根据所述放牧草地的动物信息，计算所述放牧草地的第三饲养属性；根据所述第一饲养属性、第二饲养属性计算所述放牧草地的植被的饲养属性；判断所述放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需求，若不符合饲养需求，则进行人工补饲。

以此，通过放牧草地的土壤信息、植被信息和动物信息综合计算放牧草地的植被的饲养属性是否符合动物的饲养需求，进而根据需要确认是否需要进行人工补饲和补饲量，从而提升动物饲养的精确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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是本申请实施例提供的放牧草地精准补饲方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的放牧草地精准补饲装置的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。

实施例一

参见图1，图1是本申请实施例提供的放牧草地精准补饲方法的流程示意图，如图1所述，本实施例包括步骤S110至步骤S140，各步骤具体如下：

步骤S110中，获取放牧草地的土壤信息，所述土壤信息包括土壤水分含量和土壤养分含量；根据所述放牧草地的土壤信息计算放牧草地的第一饲养属性。

本实施例中，所述土壤养分含量包括土壤有机质含量和土壤矿物质含量。

其中，所述土壤有机质为土壤所含动植物残体及其腐解产物。

其中，所述土壤矿物质包括但不限于氮、磷、钾、钙、镁、铁和/或锰、铜、锌、钼。

需要说明的是，所述土壤有机质含量以及土壤矿物质含量均可以通过现有技术手段监测获得，本发明不做限制。

根据获取到的土壤养分含量判断所述土壤养分含量是否符合土壤养分阈值，若不符合所述土壤养分阈值，则对所述放牧草地进行施肥；

根据获取到的土壤水分含量判断所述土壤水分含量是否符合土壤水分阈值，若不符合所述土壤水分阈值，则对所述放牧草地进行浇水。

具体的，所述土壤养分阈值和所述土壤水分阈值可以事先设定。

土壤养分阈值和土壤水分阈值可根据获取的放牧草地的植被信息中的植被高度，判断植被的生长阶段，从而调用数据库中预先存储的该阶段最有利于植被生长的土壤养分阈值和土壤水分阈值；从而判断获取的放牧草地的土壤的土壤养分含量与土壤养分阈值的关系，当土壤养分含量不符合所述土壤养分阈值时，则对所述放牧草地的植被进行施肥；判断获取的放牧草地的土壤水分含量与土壤水分阈值的关系，当土壤水分含量不符合所述土壤水分阈值时，则对所述放牧草地的植被进行浇水。

具体的，可以用过无线传感网络或NIRS传感器获取放牧草地的土壤信息。

进一步的，判断第一饲养属性是否符合放牧草地的植被的生长需求。

通过判断第一饲养属性是否符合放牧草地的植被的生长需求，也即通过对放牧草地的土壤的养分含量和水分含量判断放牧草地的土壤是否符合放牧草地的植被的生长需求，若不符合植被的生长需求，则对放牧草地的植被进行施肥和/或浇水，进而满足放牧草地的植被生长需要。

步骤S120,获取放牧草地的植被信息，所述植被信息包括植被类型、植被高度、植被面积、植被盖度、植被养分的一种或多种；根据所述放牧草地的植被信息计算放牧草地的第二饲养属性，第二饲养属性指放牧草地的植被可供放牧草地的动物食取的饲养信息。

在本实施例中，根据所述放牧草地的植被类型，以及放牧草地的光谱数据和表型数据，确定该植被类型的单位植被养分zby，具体的植被类型可以为紫花苜蓿、黑麦草等，根据放牧区域地理环境的不同植被类型有所差异，本发明不做限制。不同植被类型的植被养分不同，关于植被类型与植被养分的关系可调用数据中预先存储的根据光谱数据和表型数据与植被养分的映射关系表，从而得到不同植被类型的植被养分。

再根据以下公式计算所述放牧草地的第二饲养属性，具体为：

=zbh /> zbs /> zbρ />zhy.

公式中：指第二饲养属性，zbh指所述放牧草地的植被高度，zbs指所述放牧草地的植被面积，zbρ指指所述放牧草地的植被盖度，zby指所述植被类型的单位植被养分。

具体的，所述光谱数据包括但不限于植被指数，例如NDVI、RVI、GVI、DVIEVI等。所述表型数据包括但不限于植株高度、植株根茎粗、植物叶面积等。

具体的，可以通过无线传感网络或NIRS传感器或卫星遥感获取放牧草地的植被信息。

可以理解的是，不同植被类型的植被养分不同，因此先通过获取放牧草地的植被类型及光谱数据和表型数据，得到不同植被类型的单位植被养分，再通过植被高度、植被面积、植被盖度计算放牧草地的第二饲养属性。

通过植被类型、植被高度、植被面积、植被盖度综合计算放牧草地的第二饲养属性，可以提高对于放牧草地的植被的第二饲养属性计算的准确性。

步骤S130，获取放牧草地的动物信息，所述动物信息包括动物类型、动物性别、动物数量、动物体重、动物采食量、动物饮水量以及动物活动轨迹的一种或多种；根据所述放牧草地的动物信息，计算所述放牧草地的第三饲养属性，所述第三饲养属性指所述放牧草地的动物的饲养需求。

在本实施例中，根据所述放牧草地的动物信息计算放牧草地的第三饲养属性，其中，根据以下公式进行第三饲养属性的计算，具体为：

获取放牧草地的动物类型和动物性别，所述动物类型包括牛和/或羊，所述动物性别包括公畜和/或母畜，再根据获取到的动物体重，判断动物的生产阶段，动物的生长阶段包括哺乳期、幼年期、青年期和成年期。

根据获取到的动物类型、动物数量和动物采食量计算放牧草地的第三饲养属性，具体为：

=Na/>Sa+Nb/>Sb+Nc/>Sc+Nd/>Sd；

公式中，指第三饲养属性，Na指处于哺乳期的动物数量，Sa指哺乳期动物的动物采食量;Nb指处于幼年期的动物数量，Sb指幼年期动物的动物采食量;Nc指处于哺乳期的动物数量，Sc指哺乳期动物的动物采食量;Nd指处于哺乳期的动物数量，Sd指哺乳期动物的动物采食量。

更进一步的，还可以根据获取到的动物类型、动物性别、动物数量和动物采食量计算放牧草地的第三饲养属性。还可以根据获取到的动物类型、动物性别、动物数量、动物采食量、和动物活动轨迹计算放牧草地的第三饲养属性。可以理解的是，参与计算的动物信息越多，关于第三饲养属性的计算结果更为精确。

具体的，可以通过摄像设备获取放牧草地的动物信息。

通过摄像设备获取放牧草地的动物热成像图，根据所述动物热成像图，提取与所述动物热成像图对应的热点数量、热点轮廓和热点面积，根据所述热点数量确定所述放牧草地的动物数量；根据所述热点轮廓确定所述放牧草地的动物类型；根据所述热点面积确定所述放牧草地的动物体重，从而确定放牧草地的动物生长阶段；根据所述动物生长阶段确定动物采食量；所述动物生长阶段与所述动物采食量的关系预先设定。

具体的通过热点轮廓判断所述放牧草地的动物为牛和/或羊。

以所获取的动物类型为羊为例，若热点面积大于第一面积阈值，则判断为成年期，成年期的羊的进食量为3kg牧草，若热点面积大于第二面积阈值小于第一面积阈值，则判断为青年期，青年期的羊的进食量为2kg牧草，若热点面积大于第三面积阈值小于第二面积阈值，则判断为幼年期，幼年期的羊的进食量为1kg牧草，若热点面积小于第三面积阈值，则判断为哺乳期，哺乳期的羊的进食量为0.5kg牧草。关于第一面积阈值、第二面积阈值、第三面积阈值可以预先设置。第一面试阈值大于第二面积阈值，第二面积阈值大于第三面积阈值。

进一步的，还可以根据动物的生长阶段计算所述动物的目标体重范围，所述动物的生长阶段与动物的目标体重范围可以预先设定。再判断获取的动物体重是否属于目标体重范围，若获取的动物体重不属于目标体重范围，则表明放牧草地的植被的饲养属性不满足放牧草地的动物的饲养需求，则需要进行人工补饲。

具体的，以所获取的动物类型为羊为例，一只成年公羊的体重范围为85~125kg,而获取到的成年公羊的体重为75kg,则表明该羊不符合生长规律，从而表明放牧草地的植被信息不满足羊的饲养需求，则需要进行人工补饲。

进一步的，还可以根据动物饮水量判断放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需要，若获取的动物饮水量不符合动物饮水范围时，则表明放牧草地的植被的饲养属性不满足放牧草地的动物的饲养需求，需要进行人工补饲。

具体的，以所获取的动物类型为羊为例，一只成年公羊一天的饮水量范围为5L~8L，而获取到的一只成年公羊当天的饮水量为10L，则表明放牧草地的植被属性不满足该成年公羊的饲养需求，羊才大量饮水，从而判断出放牧草地的植被的饲养属性不满足放牧草地的动物的饲养需求，则需要进行人工补饲。

进一步的，还可以根据动物活动轨迹判断放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需要，若获取的动物活动轨迹偏离之前获取的动物活动轨迹，则表明放牧草地的植被的饲养属性不满足放牧草地的动物的饲养需要，需要进行人工补饲。关于当前获取的动物活动轨迹与之前获取的动物活动轨迹的偏离程度，可以根据实际需要设置。

具体的，动物活动轨迹以区域范围作为判断基础，关于偏离程度，可以是区域范围位置的偏离，也可以是区域范围面积的变化。更具体的，以区域范围面积的变化为例，若当前获取的区域范围面积为S1，而之前获取的区域范围面积为S2，若S2>S1，则表明动物活动轨迹偏离，进而表明放牧草地的植被的饲养属性不满足放牧草地的动物的饲养需要，需要进行人工补饲。也可以通过当前获取的区域面积与之前获取的区域范围面积求差的绝对值，再判断该绝对值与偏离阈值的关系，若该区域范围面积差的绝对值大于偏离阈值，则表明动物活动轨迹偏离，进而表明放牧草地的植被的饲养属性不满足放牧草地的动物的饲养需要，需要进行人工补饲。

可以理解的是，不同动物类型的饲养需求不同，同一类型动物不同的生产阶段，其饲养需求也不相同。因此通过获取动物的动物类型、动物数量、动物生长阶段、动物采食量综合计算放牧草地的第三饲养属性，可以提高对于放牧草地的动物的第三饲养属性计算的准确性。

还可以通过动物体重和动物饮水量判断放牧草地的植被的饲养属性是否满足放牧草地的动物的饲养需求。

通过多种方式判断放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需要，从而提高对放牧草地的动物的精准补饲。

步骤S140，根据所述第一饲养属性、第二饲养属性计算所述放牧草地的植被的饲养属性，判断所述放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需求，若不符合饲养需求，则进行人工补饲。

具体的，根据所述第一饲养属性判断所述第一饲养属性是否符合放牧草地的植被的生长需求，若符合放牧草地的植被的生长需求，计算所述放牧草地的再生饲养属性，所述再生饲养属性=a第二饲养属性，5%≤a≤10%，所述再生饲养属性指所述放牧草地的植被在放牧草地的土壤的第一饲属性下可再生长的饲养属性，a是常数，以此得到再生饲养属性与第二饲养属性的关系。

再根据所述再生饲养属性和第二饲养属性计算所述放牧草地的第四饲养属性，第四饲养属性是再生饲养属性和第二饲养属性之和，第四饲养属性是指所述放牧草地的植被的饲养属性，也即在对第四饲养属性的计算中，即包含了第二饲养属性（即当前植被的饲养属性），还包括了再生饲养属性（即当前植被的可再生长属性），也即既包括了植被当前的生长属性也包括了植被将来可再生的生长属性，进一步提高了对放牧草地的植被的饲养属性计算的准确性。

判断所述第四饲养属性是否小于第三饲养属性，若第四饲养属性不小于第三饲养属性，则表明放牧草地的植被的饲养属性符合动物的饲养需要，则不需要进行人工补饲；若第四饲养属性小于第三饲养属性，则表明放牧草地的植被的饲养属性不符合动物的饲养需求，也即放牧草地的草地不够放牧草地的动物饮食，则需要进行人工补饲。

本实施例中通过计算放牧草地的第一饲养属性判断其是否符合放牧草地的植被的生产需求，从而通过植被的第二饲养属性计算出放牧草地的植被的再生饲养属性，进而将再生饲养属性与第二饲养属性求和得到第四饲养属性，再通过第四饲养属性与第三饲养属性的关系综合判断放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需求，提升对放牧草地的植被的饲养属性和动物的饲养需求的计算的准确性，进而实现对放牧草地的动物进行精准补饲。

在另一实施例中，因放牧草地的植被的第二饲养属性计算得到的再生饲养属性小，也可以直接判断第二饲养属性与第三饲养属性的关系，若第二饲养属性不小于第三饲养属性，则表明放牧草地的植被的饲养属性符合动物的饲养需要，则不需要进行人工补饲；若第二饲养属性小于第三饲养属性，则表明放牧草地的植被的饲养属性不符合动物的饲养需求，也即放牧草地的草地不够放牧草地的动物饮食，则需要进行人工补饲。通过第二饲养属性与第三饲养属性的关系综合判断放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需求，提升对放牧草地的植被的饲养属性和动物的饲养需求的计算的准确性，进而实现对放牧草地的动物进行精准补饲。

在另一实施例中，也可以先判断第二饲养属性与第三饲养属性的关系，在第二饲养属性小于第三饲养属性时；再判断第四饲养属性与第三饲养属性的关系，若第四饲养属性小于第三饲养属性，则表明放牧草地的植被的饲养属性不符合动物的饲养需求，也即放牧草地的草地不够放牧草地的动物饮食，则需要进行人工补饲。也即，先判断植被当前的饲养属性是否符合动物的饲养需求，在不符合的情况下，再联合植被将来可再生的饲养属性是否符合动物的饲养需求，通过两次判断过程计算植被的饲养属性是否符合动物的饲养需求，提升对放牧草地的植被的饲养属性和动物的饲养需求的计算的准确性，进而实现对放牧草地的动物进行精准补饲。

更进一步的，在获取放牧草地的土壤信息、植被信息和动物信息之前，还可以获取放牧草地的时间信息，所述放牧草地的时间信息包括季节信息、白天信息和/或夜晚信息；根据所述放牧草地的时间信息计算放牧草地的第一饲养属性、第二饲养属性、第三饲养属性和第四饲养属性。

具体的，在不同的季节，放牧草地的植物生长速率不同，如春天和冬天，放牧草地的植被属于发芽期或者枯草期，其植物的生产速率慢，而春天和夏天，放牧草地的植物的生长速率快，因此，在不同的季节下，在同样的第一饲养属性环境下，其放牧场地的再生饲养属性不同，进而放牧场地的植被的第四饲养属性不同。

在不同的季节，放牧草地的动物的饲养需要不同，如冬天，因天气寒冷和白天时间短，动物的放养时间短，而在春天，因天气暖和白天时间长，动物的放养时间长，因此，在不同的季节下，其放牧场地的动物的第三饲养属性也不相同。

因此通过获取放牧草地的时间信息，可以更为精准的计算放牧草地的第一饲养属性、第二饲养属性、第三饲养属性和第四饲养属性，从而更为精准的判断放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需求，进而实现对放牧草地的动物的精准补饲。

具体的，在计算出放牧草地的植被的饲养属性不符合放牧草地的动物的饲养需求时，进行提醒，以指示放牧场地的工人进行人工补饲。

更进一步的，获取放牧草地的土壤信息、植被信息、动物信息可以实时获取或者周期性获取，为了节省算力，可以周期性的计算，如每天、每周或者每个月进行一次计算。

放牧草地的土壤信息、植被信息、动物信息的获取频率可以同时开展也可以不同时开展。

具体的，因需要获取放牧草地的土壤的第一饲养属性进而计算再生饲养属性，再生饲养属性与放牧草地的植被的第二饲养属性求和得到第四饲养属性，因此放牧草地的土壤信息和植被信息是密切相关的，因此放牧草地的土壤信息获取频率和放牧草地的植被信息的获取频率相同，从而提升计算第四饲养属性的准确性。

又因放牧草地的植被的消耗速率大，变化率大；而放牧草地的动物的变化率低，若放牧草地的植被信息的获取频率与放牧草地的动物信息的获取频率相同，会影响算力。因此为了节省算力，放牧草地的植被信息的获取频率与放牧草地的动物信息的获取频率不同，所述放牧草地的动物信息的获取频率小于所述放牧草地的植被信息的获取频率。

通过对放牧草地的土壤信息、植被信息和动物信息的获取频率的不同设置，在保证放牧草地的植被饲养属性符合要求的情况下，调整获取频率，可以节省算力。

实施例二

请参阅图2，图2为本申请实施例提供的放牧草地精准补饲装置的结构示意图，该放牧草地精准补饲装置应用于终端，其中该放牧草地精准补饲装置包括：

第一获取模块101，所述第一获取模块101用于获取放牧草地的土壤信息，所述土壤信息包括土壤水分含量和土壤养分含量；

第一计算模块102，所述第一计算模块102根据所述第一获取模块101获取到的放牧草地的土壤信息计算放牧草地的第一饲养属性；

第二获取模块201，所述第二获取模块201用于获取放牧草地的植被信息，所述植被信息包括植被类型、植被高度、植被面积、植被盖度、植被养分的一种或多种；

第二计算模块202，所述第二计算202模块根据所述第二获取模块201获取到的放牧草地的植被信息计算放牧草地的第二饲养属性；

第三获取模块301，所述第三获取模块301用于获取放牧草地的动物信息，所述动物信息包括动物类型、动物性别、动物数量、动物体重、动物采食量、动物饮水量以及动物活动轨迹的一种或多种；

第三计算模块302，所述第三计算模块302根据所述第三获取模块301获取到的放牧草地的动物信息，计算所述放牧草地的第三饲养属性；

第四计算模块402，所述第四计算模块402通过对第二饲养属性计算得到再生饲养属性；

第五计算模块502，所述第五计算模块502对所述再生饲养属性和所述第二饲养属性求和得到第四饲养属性；

判断模块603，判断模块603用于判断第四饲养属性是否小于第三饲养属性，若所述第四饲养属性小于所述第三饲养属性，则表明所述放牧草地的植被的饲养属性不符合放牧草地的动物的饲养需求，则需要进行人工补饲。

作为上述方案的改进，还包括第二判断模块，所述第二判断模块用于判断所述第一饲养属性是否符合放牧草地的植被生长需求，若符合放牧草地的植被的生长需求，再通过第四计算模块402计算所述再生饲养属性。

本实施例通过第一计算模块计算第一获取模块获取的放牧草地的土壤的第一饲养属性，通过第二计算模块计算第二获取模块获取的放牧草地的植被的第二饲养属性，通过第三计算模块计算第三获取模块获取的放牧草地的动物的第三饲养属性，通过第四计算模块计算第一饲养属性下的再生饲养属性，再通过第五计算模块对再生饲养属性和第二饲养属性求和计算得到第四饲养属性，再通过判断模块判断第四饲养属性与第三饲养属性的关系，若所述第四饲养属性小于所述第三饲养属性，则表明所述放牧草地的植被的饲养属性不符合放牧草地的动物的饲养需求，则需要进行人工补饲，若所述第四饲养属性不小于所述第三饲养属性，则表明所述放牧草地的植被的饲养属性符合放牧草地的动物的饲养需求，则不需要进行人工补饲。

本实施例通过计算放牧草地的第一饲养属性，从而计算出放牧草地的再生饲养属性，进而将再生饲养属性与第二饲养属性求和得到第四饲养属性，再通过第四饲养属性与第三饲养属性的关系综合判断放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需求，提升对放牧草地的植被的饲养属性和动物的饲养需求的计算的准确性，进而实现对放牧草地的动物进行精准补饲。

本申请实施例还提供一种计算机设备，该计算机设备可以为终端，如图3所示，其示出了本发明实施例所涉及的计算机设备的结构示意图，具体来讲：

该计算机设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器701、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器702、电源703和输入单元704等部件。本领域技术人员可以理解，图3中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

处理器701是该计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器702内的软件程序和/或单元，以及调用存储在存储器702内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。可选的，处理器701可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器701可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器701中。

存储器702可用于存储软件程序以及单元，处理器701通过运行存储在存储器702的软件程序以及单元，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器702可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器702还可以包括存储器控制器，以提供处理器701对存储器702的访问。

计算机设备还包括给各个部件供电的电源703，优选的，电源703可以通过电源管理系统与处理器701逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源703还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

该计算机设备还可包括输入单元704，该输入单元704可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。

尽管未示出，计算机设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器701会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器702中，并由处理器701来运行存储在存储器702中的应用程序，从而实现各种功能。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对放牧草地补饲方法的详细描述，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本申请实施例提供一种计算机存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种区域设置方法中的步骤。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例提供的各种可选实现方式中提供的方法。

以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

其中，该计算机存储介质可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory）、随机存取记忆体（RAM，Random Access Memory）、磁盘或光盘等。

由于该计算机存储介质中所存储的指令，可以执行本申请实施例所提供的任一种区域设置方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种区域设置方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。

以上对本申请实施例所提供的一种放牧草地补饲方法、装置、存储介质及计算机设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (12)

1.一种放牧草地精准补饲方法，其特征在于，包括：

获取放牧草地的土壤信息，所述土壤信息包括土壤水分含量和土壤养分含量；根据所述放牧草地的土壤信息计算放牧草地的第一饲养属性；

获取放牧草地的植被信息，所述植被信息包括植被类型、植被高度、植被面积、植被盖度、植被养分的一种或多种；根据所述放牧草地的植被信息计算放牧草地的第二饲养属性；

获取放牧草地的动物信息，所述动物信息包括动物类型、动物性别、动物数量、动物体重、动物采食量、动物饮水量以及动物活动轨迹的一种或多种；根据所述放牧草地的动物信息，计算所述放牧草地的第三饲养属性，所述第三饲养属性指所述放牧草地的动物的饲养需求；

根据所述第一饲养属性、第二饲养属性计算所述放牧草地的植被的饲养属性；判断所述放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需求，若不符合饲养需求，则进行人工补饲。

2.根据权利要求1所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，根据所述第一饲养属性、第二饲养属性计算所述放牧草地的植被的饲养属性，判断所述放牧草地的植被的饲养属性是否符合放牧草地的动物的饲养需求，包括：

根据所述第一饲养属性判断所述第一饲养属性是否符合放牧草地的植被的生长需求，若符合放牧草地的植被的生长需求，计算所述放牧草地的再生饲养属性，所述再生饲养属性=a*第二饲养属性，5%≤a≤10%；

根据所述再生饲养属性和第二饲养属性计算所述放牧草地的第四饲养属性；

所述第四饲养属性是所述再生饲养属性与所述第二饲养属性之和，所述第四饲养属性指所述放牧草地的植被的饲养属性；

判断所述第四饲养属性是否小于第三饲养属性，若所述第四饲养属性小于所述第三饲养属性，则表明所述放牧草地的植被的饲养属性不符合动物的饲养需求，则需进行人工补饲；

若所述第四饲养属性不小于所述第三饲养属性，则表明所述放牧草地的植被的饲养属性符合动物的饲养需要，则不需要进行人工补饲。

3.根据权利要求2所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，所述判断所述第一饲养属性是否符合放牧草地的植被的生长需求，包括：

所述土壤养分含量包括土壤有机质含量和土壤矿物质含量 ；

根据获取到的土壤养分含量判断所述土壤养分含量是否符合土壤养分阈值，若不符合所述土壤养分阈值，则对所述放牧草地的植被进行施肥；

根据获取到的土壤水分含量判断所述土壤水分含量是否符合土壤水分阈值，若不符合所述土壤水分阈值，则对所述放牧草地的植被进行浇水。

4.根据权利要求1所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，根据所述放牧草地的植被信息计算放牧草地的第二饲养属性，包括：

获取放牧草地的光谱数据和表型数据，根据放牧草地的光谱数据和表型数据确定单位植被养分，得到放牧草地的第二饲养属性。

5.根据权利要求1所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，根据所述放牧草地的动物信息，计算所述放牧草地的第三饲养属性，包括：

所述动物类型包括牛和/或羊;

所述动物性别包括公畜和/或母畜；

根据获取到的动物体重，判断动物的生长阶段，所述动物的生产阶段包括哺乳期、幼年期、青年期和成年期。

6.根据权利要求5所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，根据所述放牧草地的动物信息，计算所述放牧草地的第三饲养属性，包括：

=Na/>Sa+Nb/>Sb+Nc/>Sc+Nd/>Sd；

式中，指第三饲养属性，Na指处于哺乳期的动物数量，Sa指哺乳期动物的动物采食量;Nb指处于幼年期的动物数量，Sb指幼年期动物的动物采食量;Nc指处于哺乳期的动物数量，Sc指哺乳期动物的动物采食量;Nd指处于哺乳期的动物数量，Sd指哺乳期动物的动物采食量。

7.根据权利要求5所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，根据所述动物的生长阶段计算所述动物的目标体重范围，再根据获取的所述动物的动物体重判断其是否属于目标体重范围，若获取的动物体重不属于目标体重范围，则进行人工补饲。

8.根据权利要求1所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，在获取所述放牧草地的土壤信息、植被信息、动物信息之前，还获取放牧草地的时间信息:

所述放牧草地的时间信息包括季节信息、白天信息和/或夜晚信息；根据所述放牧草地的时间信息计算所述放牧草地的第一饲养属性、第二饲养属性和第三饲养属性。

9.根据权利要求1所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，通过无线传感网络、NIRS传感器和/或摄像设备获取所述放牧草地的土壤信息、所述放牧草地的植被信息和所述放牧草地的动物信息。

10.根据权利要求1所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，所述获取放牧草地的土壤信息、获取放牧草地的植被信息、获取放牧草地的动物信息可以实时获取或者周期性获取，所述周期性获取的频率为一天、一周或一个月。

11.根据权利要求10所述的放牧草地精准补饲方法，其特征在于，所述放牧草地的土壤信息的获取频率和所述获取放牧草地的植被信息的获取频率相同，所述放牧草地的植被信息的获取频率和所述放牧草地的动物信息的获取频率不同，所述放牧草地的动物信息的获取频率小于所述放牧草地的植被信息的获取频率。

12.一种放牧草地精准补饲装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取放牧草地的土壤信息，所述土壤信息包括土壤水分含量和土壤养分含量；

第一计算模块，所述第一计算模块根据所述第一获取模块获取到的放牧草地的土壤信息计算放牧草地的第一饲养属性；

第二获取模块，所述第二获取模块用于获取放牧草地的植被信息，所述植被信息包括植被类型、植被高度、植被面积、植被盖度、植被养分的一种或多种；

第二计算模块，所述第二计算模块根据所述第二获取模块获取到的放牧草地的植被信息计算放牧草地的第二饲养属性；

第三获取模块，所述第三获取模块用于获取放牧草地的动物信息，所述动物信息包括动物类型、动物性别、动物数量、动物体重、动物采食量、动物饮水量以及动物活动轨迹的一种或多种；

第三计算模块，所述第三计算模块根据所述第三获取模块获取到的放牧草地的动物信息计算所述放牧草地的第三饲养属性，所述第三饲养属性指所述放牧草地的动物的饲养需求；

第四计算模块，所述第四计算模块通过对第二饲养属性计算得到再生饲养属性；

第五计算模块，所述第五计算模块对所述再生饲养属性和所述第二饲养属性求和得到第四饲养属性；

判断模块，所述判断模块用于判断第四饲养属性与第三饲养属性的关系，若所述第四饲养属性小于所述第三饲养属性，则表明所述放牧草地的植被的饲养属性不符合放牧草地的动物的饲养需求，则需要进行人工补饲。