CN117114243A - 一种基于物联网的数字乡村管理系统 - Google Patents

一种基于物联网的数字乡村管理系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117114243A
CN117114243A CN202311240131.2A CN202311240131A CN117114243A CN 117114243 A CN117114243 A CN 117114243A CN 202311240131 A CN202311240131 A CN 202311240131A CN 117114243 A CN117114243 A CN 117114243A
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
irrigation
crop
growth
analysis
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.)
Granted
Application number
CN202311240131.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117114243B (zh
Inventor
唐珏
廖文栋
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.)
Shenzhen Chengcun Interconnection Digital Technology Co ltd
Original Assignee
Hangzhou Zhibo 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 Hangzhou Zhibo Technology Co ltd filed Critical Hangzhou Zhibo Technology Co ltd
Priority to CN202311240131.2A priority Critical patent/CN117114243B/zh
Publication of CN117114243A publication Critical patent/CN117114243A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117114243B publication Critical patent/CN117114243B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • 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
    • 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
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/05—Agriculture
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/10—Information sensed or collected by the things relating to the environment, e.g. temperature; relating to location
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/10—Detection; Monitoring
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/30—Control
    • 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
    • Y02A40/22—Improving land use; Improving water use or availability; Controlling erosion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于物联网的数字乡村管理系统，涉及乡村管理技术领域，包括作物信息库、物联网采集模块、生长分析模块、辅助生长模块以及生长判断模块，所述物联网采集模块用于获取土壤湿度、天气信息以及作物图像，检测土壤的养分含量；所述生长分析模块用于对土壤湿度、天气信息进行分析；所述辅助生长模块用于对农田进行喷灌处理，输出施肥详情信息；所述生长判断模块用于对作物图像以及作物生长天数对应的作物颜色进行分析，输出作物生长信息，本发明用于解决现有的数字乡村管理系统缺少对喷灌处理和施肥处理后作物的生长信息的判断，导致无法判断农田中是否存在作物生长不良的问题。

Description

一种基于物联网的数字乡村管理系统
技术领域
本发明涉及乡村管理技术领域，尤其涉及一种基于物联网的数字乡村管理系统。
背景技术
数字乡村是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用，是农民现代信息技能的提高而内生的农业农村现代化发展和转型进程，通过数字乡村的数字化技术可以实现智慧农业，智慧农业是指利用信息化的管理方式开展农业生产经营，在生产环节，通过“35”技术可以及时获取感知农作物生产的环境因素如湿度、温度等，并通过“物物相联”自动调节生产条件、干预生产过程，从而有效提高农产品质量、提高农业生产效率和竞争力。
现有的智慧农业系统，通常都是对土壤的水分或肥料进行单一分析，并且缺少对作物生长状态的判断；比如在申请公开号为CN111399508A的专利中，公开了智慧农业系统和智慧农业方法，该方案就是对土壤信息以及作物信息进行分析，确定各区域的施肥量，缺少对施肥后作物的生长状态进行分析，再例如在申请公开号为CN111507857A的专利中，公开了一种基于物联网技术的数字化农业种植系统和方法，该方法通过机器人精确地遥控农业设施实现智能化的农业生产，节省人力、降低人为误差，使用户能够线上远程控制农田种植环境，精准化管理农作物，但是该方法缺少对农作物生长过程的状态的需求的判断，鉴于此，有必要对现有的数字乡村管理系统进行优化。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于物联网的数字乡村管理系统，能够获取土壤湿度、天气信息以及作物图像，对土壤湿度以及天气信息进行分析，对农田进行喷灌处理；检测土壤的养分含量，输出剩余养分含量，输出施肥详情信息；对作物图像以及作物生长天数对应的作物颜色进行分析，输出作物生长信息；以解决现有的数字乡村管理系统缺少对喷灌处理和施肥处理后作物的生长信息的判断，导致无法判断农田中是否存在作物生长不良的问题。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于物联网的数字乡村管理系统，包括作物信息库、物联网采集模块、生长分析模块、辅助生长模块以及生长判断模块；所述作物信息库内存储有多种作物的需求养分含量、多种作物的作物需水数据以及作物生长天数对应的作物颜色；
所述物联网采集模块用于获取土壤湿度、天气信息以及作物图像，还用于接收养分检测信号，检测土壤的养分含量，输出剩余养分含量；
所述生长分析模块包括湿度分析单元、天气分析单元以及喷灌分析单元，所述湿度分析单元用于对土壤湿度以及作物需水数据进行分析得到作物水分信息；所述天气分析单元用于对天气信息进行分析得到灌溉参考信息；所述喷灌分析单元用于对作物水分信息以及灌溉参考信息进行分析，基于分析结果输出喷灌信息；
所述辅助生长模块包括喷灌实施单元以及施肥分析单元，所述喷灌实施单元用于根据喷灌信息对农田进行喷灌处理，输出水分正常信息以及养分检测信号；所述施肥分析单元用于对剩余养分含量以及需求养分含量进行分析，基于分析结果输出施肥详情信息以及养分正常信息；
当所述生长判断模块接收到水分正常信息以及养分正常信息时，对作物图像以及作物生长天数对应的作物颜色进行分析，基于分析结果输出作物生长信息。
进一步地，所述物联网采集模块包括湿度检测单元；所述湿度检测单元包括第一数量的土壤湿度传感器，所述湿度检测单元配置有湿度检测策略；所述湿度检测策略包括：获取第一数量的湿度数据；计算第一数量的湿度数据的平均值，标记为土壤湿度；
所述物联网采集模块还包括气候获取单元，所述气候获取单元用于利用网络通信获取未来第一天数的天气信息，所述天气信息包括无雨信息以及有雨信息；
所述生长分析模块包括湿度分析单元，所述湿度分析单元配置有湿度分析策略，所述湿度分析策略包括：从作物信息库中获取作物需水数据；
计算土壤湿度与作物需水数据的比值，标记为湿度比值；
当湿度比值小于或等于第一湿度比值时，输出作物干枯信息；当湿度比值大于第一湿度比值且小于等于第二湿度比值时，输出作物缺水信息；当湿度比值大于第二湿度比值时，输出水分充沛信息；
所述作物水分信息包括作物干枯信息、作物缺水信息以及水分充沛信息。
进一步地，所述天气分析单元还配置有天气分析策略，所述天气分析策略包括：
分析天气信息，当天气信息均为无雨信息时，输出急需灌溉信息；
当获取到有雨信息时，将有雨信息对应的日期标记为下雨日期，将下雨日期减去当前日期得到的天数标记为等待天数；当等待天数大于第二天数时，输出需要灌溉信息；
当等待天数小于或等于第二天数时，输出不需灌溉信息；
所述灌溉参考信息包括急需灌溉信息、需要灌溉信息以及不需灌溉信息。
进一步地，所述喷灌分析单元还配置有喷灌分析策略，所述喷灌分析策略包括：
接收作物水分信息以及灌溉参考信息；
当接收到作物干枯信息时，分析灌溉参考信息；当灌溉参考信息为急需灌溉信息时，输出第一灌溉水量；当灌溉参考信息不为急需灌溉信息时，输出第二灌溉水量；
当接收到作物缺水信息时，分析灌溉参考信息；当灌溉参考信息为急需灌溉信息或需要灌溉信息时，输出第二灌溉水量；当灌溉参考信息为不需灌溉信息时，输出第三灌溉水量；
当接收到水分充沛信息时，输出第三灌溉水量；
将第一灌溉水量、第二灌溉水量以及第三灌溉水量标记为灌溉水量；输出控制信号；
所述喷灌信息包括灌溉水量以及控制信号；
所述辅助生长模块包括喷灌实施单元，所述喷灌实施单元包括流量计，所述流量计用于检测喷灌流量；所述喷灌实施单元配置有喷灌策略，所述喷灌策略包括：当接收到控制信号时，根据控制信号对应灌溉水量进行喷灌处理；
喷灌处理开始时，启动流量计进行检测，当检测到喷灌流量等于灌溉水量时，停止喷灌处理；
输出养分检测信号以及水分正常信息。
进一步地，所述物联网采集模块还包括养分获取单元，所述养分获取单元包括第二数量的土壤氮磷钾传感器，所述土壤氮磷钾传感器用于获取土壤的养分含量；所述养分获取单元配置有养分获取策略，所述养分获取策略包括：
当接收到检测信号时，获取喷灌处理后第二数量的土壤的养分含量，建立土壤的养分含量的频率直方图，将频率直方图中频率最高的组距的中值标记为剩余养分含量，输出剩余养分含量。
进一步地，所述辅助生长模块还包括施肥分析单元，所述施肥分析单元配置有施肥分析策略，所述施肥分析策略包括：
获取需求养分含量；
比对剩余养分含量与需求养分含量；
当剩余养分含量大于需求养分含量时，输出不需施肥信息；当剩余养分含量小于或等于需求养分含量时，输出需要施肥信息；
输出养分正常信息；
所述施肥详情信息包括不需施肥信息以及需要施肥信息。
进一步地，物联网采集模块还包括图像获取单元，所述图像获取单元包括高分辨率摄像设备，所述高分辨率摄像设备能够在第一焦距至第二焦距内调整焦距，其中第一焦距小于第二焦距；所述高分辨率摄像设备用于拍摄高分辨率的作物图像；所述图像获取单元配置有图像采集策略，所述图像采集策略包括：
当接收到水分正常信息以及养分正常信息时，在第一焦距下获取一次作物图像；
所述生长判断模块包括生长检测单元，当接收到生长检测单元发送的检测调整信息时，将焦距从第一焦距调整至第二焦距，获取作物图像。
进一步地，所述生长判断模块包括图像处理单元，所述图像处理单元配置有图像处理策略，所述图像处理策略包括：
获取作物图像，将作物图像进行灰度化处理后进行二值化处理，得到作物的轮廓图；
基于作物的轮廓图在作物图像中将未被轮廓图包围区域进行删除处理，得到作物分析图。
进一步地，所述生长检测单元配置有生长检测策略，所述生长检测策略包括：
从作物信息库中获取作物生长天数以及作物生长天数对应的作物颜色的RGB值，分别标记为R参考颜色值、G参考颜色值以及B参考颜色值；
将作物分析图中每个像素点分别用RGB[R(a1)、G(a2)、B(a3)]进行色彩标记，其中，R(a1)表示该像素点在红色上的分量，G(a2)表示该像素点在绿色上的分量，B(a3)表示该像素点在蓝色上的分量，a1、a2以及a3的取值范围均为0-255；
计算每个像素点的RGB值与对应的参考颜色值的差值，标记为颜色分析值；设置初始值为0的像素参考值，当颜色分析值小于或等于第一颜色差值时，将该像素对应的像素参考值进行加一处理；当颜色分析值大于第一颜色差值时，不作处理；
当像素参考值小于或等于第一分析值时，将该像素点标记为分析像素点；当像素参考值大于第一分析值时，不作标记处理；
计算分析像素点与总像素点数量的比值，标记为生长分析值，当生长分析值大于等于第一生长比值时，输出生长不良信息；当生长分析值小于第一生长比值且大于等于第二生长比值时，输出检测调整信息，同时重复执行图像采集策略、图像处理策略以及生长检测策略；当生长分析值小于第二生长比值时，输出作物正常生长信息；
所述作物生长信息包括生长不良信息以及作物正常生长信息。
本发明的有益效果：本发明通过生长分析模块的湿度分析单元能够对土壤湿度以及作物需水数据进行分析得到作物水分信息；通过天气分析单元能够对天气信息进行分析得到灌溉参考信息；通过喷灌分析单元能够对作物水分信息以及灌溉参考信息进行分析，基于分析结果输出喷灌信息，该方式能够基于作物和天气综合分析得到作物是否需要灌溉，提高了农作物灌溉数字化分析的准确性；
本发明通过辅助生长模块的喷灌实施单元能够根据喷灌信息对农田进行喷灌处理，输出水分正常信息以及养分检测信号；通过施肥分析单元能够对剩余养分含量以及需求养分含量进行分析，基于分析结果输出施肥详情信息以及养分正常信息，该方式能够提高对农作物监测的全面性，进一步保证了农作物的正常生长；
本发明通过生长判断模块能够对作物图像以及作物生长天数对应的作物颜色进行分析，基于分析结果输出作物生长信息，该方法首先通过对作物的水分以及土壤的养分进行分析，基于分析结果进行喷灌处理以及输出施肥详情信息，在水分以及养分能够支持作物正常生长后，再对作物图像进行处理分析，基于分析结果能够得到作物的生长信息，提高了农作物数字化监管的全面性，全面保证农作物整个生长周期的生长稳定性。
本发明附加方面的优点将在下面的具体实施方式的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其他特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的系统的原理框图；
图2为本发明的农田的示意图；
图3为本发明的土壤的养分含量的频率直方图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1
请参阅图1所示，本发明提供了一种基于物联网的数字乡村管理系统，能够获取土壤湿度、天气信息以及作物图像，对土壤湿度以及天气信息进行分析，对农田进行喷灌处理；检测土壤的养分含量，输出剩余养分含量，输出施肥详情信息；对作物图像以及作物生长天数对应的作物颜色进行分析，输出作物生长信息。
具体地，本发明提供一种基于物联网的数字乡村管理系统，包括作物信息库、物联网采集模块、生长分析模块、辅助生长模块以及生长判断模块；
物联网采集模块包括湿度检测单元、气候获取单元、养分获取单元以及图像获取单元；
湿度检测单元包括第一数量的土壤湿度传感器，湿度检测单元配置有湿度检测策略；湿度检测策略包括：获取第一数量的湿度数据；计算第一数量的湿度数据的平均值，标记为土壤湿度；
请参阅图2所示，图2中，T1为高分辨率摄像设备；T2为土壤氮磷钾传感器；T3为土壤湿度传感器；T4为作物种植区域；T5为喷灌实施单元；T1为图中的三角形区域，T2为图中的正方形区域，T3为图中的圆形区域，T4为图中的长方形区域；T5为图中的五边形区域，具体实施时第一数量设置为5，土壤湿度传感器设置于农田的中心以及农田边缘附近，由于作物的吸收导致不同区域的湿度数据存在不同，但土壤中的水分会流动，使土壤湿度保持较为平均的数值，因此计算5个数据的平均值作为土壤湿度；
气候获取单元用于利用网络通信获取未来第一天数的天气信息，天气信息包括无雨信息以及有雨信息；
具体实施时，第一天数设置为7天；7天为一个周期能够确保天气预报尽可能地准确，同时又具备一定的预测性；
养分获取单元包括第二数量的土壤氮磷钾传感器，土壤氮磷钾传感器设置于农田边缘、农田过道以及多个相邻作物中间，用于获取土壤的养分含量；养分获取单元配置有养分获取策略，养分获取策略包括：
请参阅图3所示，当接收到检测信号时，获取喷灌处理后土壤的养分含量，建立土壤的养分含量的频率直方图，将频率直方图中频率最高的组距的中值标记为剩余养分含量，输出剩余养分含量；
具体实施时，第二数量的设置为10，土壤氮磷钾传感器设置于农田边缘、农田过道以及多个相邻作物中间是为了分析作物吸收养分对土壤的养分含量的影响；由于作物对养分的吸收，导致无法使用平均值来代表农田内的养分含量，因此绘制养分含量的频率直方图，选择频率最高的组距的中值作为剩余养分含量；当接收到检测信号后再获取土壤的养分含量是为了分析喷灌处理对土壤的养分含量的影响；
图像获取单元包括高分辨率摄像设备，高分辨率摄像设备设置于农田的四周，且高分辨率摄像设备能够在第一焦距至第二焦距内调整焦距，其中第一焦距小于第二焦距；高分辨率摄像设备用于拍摄高分辨率的作物图像；图像获取单元配置有图像采集策略，图像采集策略包括：
当接收到水分正常信息以及养分正常信息时，在第一焦距下获取一次作物图像；
当接收到生长检测单元发送的检测调整信息时，将焦距从第一焦距调整至第二焦距，获取作物图像；
具体实施时，第一焦距为50mm，第二焦距为60mm；调整焦距是为了得到更加细致且便于分析的作物图像；
生长分析模块包括湿度分析单元、天气分析单元以及喷灌分析单元；
湿度分析单元配置有湿度分析策略，湿度分析策略包括：从作物信息库中获取作物需水数据；
计算土壤湿度与作物需水数据的比值，标记为湿度比值；
当湿度比值小于或等于第一湿度比值时，输出作物干枯信息；当湿度比值大于第一湿度比值且小于等于第二湿度比值时，输出作物缺水信息；当湿度比值大于第二湿度比值时，输出水分充沛信息；
作物水分信息包括作物干枯信息、作物缺水信息以及水分充沛信息；
具体实施时，第一湿度比值设置为0.7，第二湿度比值设置为0.9；当湿度比值小于0.7时，表示此时土壤湿度已经不满足作物生长需求，作物可能会干枯，因此输出作物干枯信息，不代表作物已经干枯；同理当湿度比值大于0.9时不代表作物完全不缺水，在湿度比值为0.9至1的范围内作物可以正常生长，因此输出水分充沛信息；在湿度比值为0.7至0.9的范围内，作物能够生长，但生长受限，输出作物缺水信息；为了根据作物水分信息来进行决定后续的灌溉水量，因此分成三种作物水分信息进行输出；
天气分析单元还配置有天气分析策略，天气分析策略包括：
分析天气信息，当天气信息均为无雨信息时，输出急需灌溉信息；
当获取到有雨信息时，将有雨信息对应的日期标记为下雨日期，将下雨日期减去当前日期得到的天数标记为等待天数；当等待天数大于第二天数时，输出需要灌溉信息；
当等待天数小于或等于第二天数时，输出不需灌溉信息；
灌溉参考信息包括急需灌溉信息、需要灌溉信息以及不需灌溉信息；
具体实施时，第二天数设置为3天；灌溉参考信息需要与作物水分信息综合进行分析，例如当输出急需灌溉信息时仅代表在未来7天内不会下雨，若此时作物缺水则急需进行喷灌处理，若作物不缺水则不需进行喷灌处理；
喷灌分析单元还配置有喷灌分析策略，喷灌分析策略包括：
接收作物水分信息以及灌溉参考信息；
当接收到作物干枯信息时，分析灌溉参考信息；当灌溉参考信息为急需灌溉信息时，输出第一灌溉水量；当灌溉参考信息不为急需灌溉信息时，输出第二灌溉水量；
当接收到作物缺水信息时，分析灌溉参考信息；当灌溉参考信息为急需灌溉信息或需要灌溉信息时，输出第二灌溉水量；当灌溉参考信息为不需灌溉信息时，输出第三灌溉水量；
当接收到水分充沛信息时，输出第三灌溉水量；
将第一灌溉水量、第二灌溉水量以及第三灌溉水量标记为灌溉水量；输出控制信号；
喷灌信息包括灌溉水量以及控制信号；
具体实施时，由于未来7天内的天气信息为无雨信息，且作物水分信息为作物干枯信息，因此需要喷灌处理来支持一周内作物的水分需求，因此第一灌溉水量设置为20L；第二灌溉水量设置为5L，是为了支持2至3天内作物的水分需求，后续的水分需求由降雨支持；第三灌溉水量设置为0L，因为此时作物不缺水或作物可以生长，降雨之后作物可以正常生长；
辅助生长模块包括喷灌实施单元以及施肥分析单元；
喷灌实施单元包括流量计以及喷灌装置，流量计用于检测喷灌装置的喷灌流量；喷灌实施单元配置有喷灌策略，喷灌策略包括：当接收到控制信号时，根据控制信号对应灌溉水量进行喷灌处理；
喷灌处理开始时，启动流量计进行检测，当检测到喷灌流量等于灌溉水量时，停止喷灌处理；
输出养分检测信号以及水分正常信息；
具体实施时，当喷灌完成后输出养分检测信号是为了分析喷灌处理对土壤的养分含量的影响；水分正常信息表示在此次分析至下次分析之间土壤湿度支持作物正常生长；
施肥分析单元配置有施肥分析策略，施肥分析策略包括：
获取需求养分含量；
比对剩余养分含量与需求养分含量；
当剩余养分含量大于需求养分含量时，输出不需施肥信息；当剩余养分含量小于或等于需求养分含量时，输出需要施肥信息；
输出养分正常信息；
施肥详情信息包括不需施肥信息以及需要施肥信息；
具体实施时，当剩余养分含量小于或等于需求养分含量时，由于作物生长会不断吸收养分，因此需要施肥处理，输出需要施肥信息；养分正常信息代表此次分析至下次分析之间，经过施肥处理后或不需施肥处理，土壤的养分含量支持作物正常生长；
生长判断模块包括图像处理单元以及生长检测单元；
图像处理单元配置有图像处理策略，所述图像处理策略包括：
获取作物图像，将作物图像进行灰度化处理后进行二值化处理，得到作物的轮廓图；
基于作物的轮廓图在作物图像中将未被轮廓图包围区域进行删除处理，得到作物分析图；
生长检测单元配置有生长检测策略，生长检测策略包括：
从作物信息库中获取作物生长天数以及作物生长天数对应的作物颜色的RGB值，分别标记为R参考颜色值、G参考颜色值以及B参考颜色值；
将作物分析图中每个像素点分别用RGB[R(a1)、G(a2)、B(a3)]进行色彩标记，其中，R(a1)表示该像素点在红色上的分量，G(a2)表示该像素点在绿色上的分量，B(a3)表示该像素点在蓝色上的分量，a1、a2以及a3的取值范围均为0-255；
计算每个像素点的RGB值与对应的参考颜色值的差值，标记为颜色分析值；设置初始值为0的像素参考值，当颜色分析值小于或等于第一颜色差值时，将该像素对应的像素参考值进行加一处理；当颜色分析值大于第一颜色差值时，不作处理；
当像素参考值小于或等于第一分析值时，将该像素点标记为分析像素点；当像素参考值大于第一分析值时，不作标记处理；
计算分析像素点与总像素点数量的比值，标记为生长分析值，当生长分析值大于等于第一生长比值时，输出生长不良信息；当生长分析值小于第一生长比值且大于等于第二生长比值时，输出检测调整信息，同时重复执行图像采集策略、图像处理策略以及生长检测策略；当生长分析值小于第二生长比值时，输出作物正常生长信息；
所述作物生长信息包括生长不良信息以及作物正常生长信息；
具体实施时，第一颜色差值设置为15，第一分析值设置为1，第一生长比值设置为0.2，第二生长比值设置为0.1；当R参考颜色值为127、G参考颜色值为255、B参考颜色值为0时，若两组颜色分析值分别为(20，13，8)以及(10，25，18)，则第一组的像素参考值为2，第二组的像素参考值为1，则将第二组的像素参考值对应的像素点标记为分析像素点。
实施例2
实施例2与实施例1的不同之处在于，针对作物的生长天数不同设置有不同的灌溉水量；在实际应用中，作物在不同生长天数时，对土壤水分含量的要求也不同；例如当作物种类为玉米时，在拔节期要求土壤水分含量在70％～80％；玉米抽穗开花的时候对土壤水分要求保持在80％～85％；因此针对作物不同生长天数设置有不同的灌溉水量可以较为全面地支持作物正常生长；具体为：喷灌分析单元还配置有喷灌分析策略，喷灌分析策略包括：
接收作物水分信息以及灌溉参考信息；
当接收到作物干枯信息时，分析灌溉参考信息；当灌溉参考信息为急需灌溉信息时，输出第一灌溉水量；当灌溉参考信息不为急需灌溉信息时，输出第二灌溉水量；
当接收到作物缺水信息时，分析灌溉参考信息；当灌溉参考信息为急需灌溉信息或需要灌溉信息时，输出第二灌溉水量；当灌溉参考信息为不需灌溉信息时，输出第三灌溉水量；
当接收到水分充沛信息时，输出第三灌溉水量；
将第一灌溉水量、第二灌溉水量以及第三灌溉水量标记为灌溉水量；输出控制信号；
喷灌信息包括灌溉水量以及控制信号；
具体实施时，若作物种类为玉米且生长天数处于拔节期，则第一灌溉水量设置为10L，第二灌溉水量设置为3L，第三灌溉水量为0L；具体应用中，用户可根据实际情况对其进行调节，以满足不同时期的不同需求。
实施例3
实施例3与实施例1的不同之处在于，针对作物的生长天数不同设置有不同第一颜色差值；在实际应用中，例如作物种类为水稻时，在生长时期水稻普遍呈现绿色，而在快要成熟的过程中颜色总体呈现由绿逐渐变为小麦色，且每个水稻的颜色可能存在明显差异，因此需要设置不同的第一颜色差值，具体为前期生长时水稻处于绿色的周期会占整个生长周期的80％左右，因此前80％的生长周期内的颜色差异较小，颜色变化速率也较小，第一颜色差值的设置值要小于后期成熟期的设置值，在最后的20％的成熟期，颜色的变化速率较快，此时针对第一颜色差值的设置范围要扩大，能够更加准确判断作物的生长信息；具体为：生长检测单元配置有生长检测策略，生长检测策略包括：
从作物信息库中获取作物生长天数以及作物生长天数对应的作物颜色的RGB值，分别标记为R参考颜色值、G参考颜色值以及B参考颜色值；
将作物分析图中每个像素点分别用RGB[R(a1)、G(a2)、B(a3)]进行色彩标记，其中，R(a1)表示该像素点在红色上的分量，G(a2)表示该像素点在绿色上的分量，B(a3)表示该像素点在蓝色上的分量，a1、a2以及a3的取值范围均为0-255；
计算每个像素点的RGB值与对应的参考颜色值的差值，标记为颜色分析值；设置初始值为0的像素参考值，当颜色分析值小于或等于第一颜色差值时，将该像素对应的像素参考值进行加一处理；当颜色分析值大于第一颜色差值时，不作处理；
当像素参考值小于或等于第一分析值时，将该像素点标记为分析像素点；当像素参考值大于第一分析值时，不作标记处理；
计算分析像素点与总像素点数量的比值，标记为生长分析值，当生长分析值大于等于第一生长比值时，输出生长不良信息；当生长分析值小于第一生长比值且大于等于第二生长比值时，输出检测调整信息，同时重复执行图像采集策略、图像处理策略以及生长检测策略；当生长分析值小于第二生长比值时，输出作物正常生长信息；
所述作物生长信息包括生长不良信息以及作物正常生长信息；
具体实施时，第一颜色差值设置为30，第一分析值设置为1，第一生长比值设置为0.2，第二生长比值设置为0.1；当R参考颜色值为127、G参考颜色值为255、B参考颜色值为0时，若两组颜色分析值分别为(20，13，8)以及(10，25，18)，则第一组的像素参考值为2，第二组的像素参考值为2，此时两组像素参考值对应的像素点都不作处理。
具体应用中，用户可根据实际情况对其进行调节，以满足不同时期的不同需求。
工作原理：首先通过物联网采集模块获取土壤湿度、天气信息以及作物图像，接收养分检测信号，检测土壤的养分含量，输出剩余养分含量；
然后通过湿度分析单元对土壤湿度以及作物需水数据进行分析得到作物水分信息；通过天气分析单元对天气信息进行分析得到灌溉参考信息；通过喷灌分析单元对作物水分信息以及灌溉参考信息进行分析，基于分析结果输出喷灌信息；
喷灌实施单元根据喷灌信息对农田进行喷灌处理，输出水分正常信息以及养分检测信号；通过施肥分析单元对剩余养分含量以及需求养分含量进行分析，基于分析结果输出施肥详情信息以及养分正常信息；
最后，当所述生长判断模块接收到水分正常信息以及养分正常信息时，对作物图像以及作物生长天数对应的作物颜色进行分析，基于分析结果输出作物生长信息。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static RandomAccess Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Red Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-OnlyMemory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，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：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，包括作物信息库、物联网采集模块、生长分析模块、辅助生长模块以及生长判断模块；所述作物信息库内存储有多种作物的需求养分含量、多种作物的作物需水数据以及作物生长天数对应的作物颜色；
所述物联网采集模块用于获取土壤湿度、天气信息以及作物图像，还用于接收养分检测信号，检测土壤的养分含量，输出剩余养分含量；
所述生长分析模块包括湿度分析单元、天气分析单元以及喷灌分析单元，所述湿度分析单元用于对土壤湿度以及作物需水数据进行分析得到作物水分信息；所述天气分析单元用于对天气信息进行分析得到灌溉参考信息；所述喷灌分析单元用于对作物水分信息以及灌溉参考信息进行分析，基于分析结果输出喷灌信息；
所述辅助生长模块包括喷灌实施单元以及施肥分析单元，所述喷灌实施单元用于根据喷灌信息对农田进行喷灌处理，输出水分正常信息以及养分检测信号；所述施肥分析单元用于对剩余养分含量以及需求养分含量进行分析，基于分析结果输出施肥详情信息以及养分正常信息；
当所述生长判断模块接收到水分正常信息以及养分正常信息时，对作物图像以及作物生长天数对应的作物颜色进行分析，基于分析结果输出作物生长信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，所述物联网采集模块包括湿度检测单元；所述湿度检测单元包括第一数量的土壤湿度传感器，所述湿度检测单元配置有湿度检测策略；所述湿度检测策略包括：获取第一数量的湿度数据；计算第一数量的湿度数据的平均值，标记为土壤湿度；
所述物联网采集模块还包括气候获取单元，所述气候获取单元用于利用网络通信获取未来第一天数的天气信息，所述天气信息包括无雨信息以及有雨信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，所述湿度分析单元配置有湿度分析策略，所述湿度分析策略包括：从作物信息库中获取作物需水数据；
计算土壤湿度与作物需水数据的比值，标记为湿度比值；
当湿度比值小于或等于第一湿度比值时，输出作物干枯信息；当湿度比值大于第一湿度比值且小于等于第二湿度比值时，输出作物缺水信息；当湿度比值大于第二湿度比值时，输出水分充沛信息；
所述作物水分信息包括作物干枯信息、作物缺水信息以及水分充沛信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，所述天气分析单元还配置有天气分析策略，所述天气分析策略包括：
分析天气信息，当天气信息均为无雨信息时，输出急需灌溉信息；
当获取到有雨信息时，将有雨信息对应的日期标记为下雨日期，将下雨日期减去当前日期得到的天数标记为等待天数；当等待天数大于第二天数时，输出需要灌溉信息；
当等待天数小于或等于第二天数时，输出不需灌溉信息；
所述灌溉参考信息包括急需灌溉信息、需要灌溉信息以及不需灌溉信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，所述喷灌分析单元还配置有喷灌分析策略，所述喷灌分析策略包括：
接收作物水分信息以及灌溉参考信息；
当接收到作物干枯信息时，分析灌溉参考信息；当灌溉参考信息为急需灌溉信息时，输出第一灌溉水量；当灌溉参考信息不为急需灌溉信息时，输出第二灌溉水量；
当接收到作物缺水信息时，分析灌溉参考信息；当灌溉参考信息为急需灌溉信息或需要灌溉信息时，输出第二灌溉水量；当灌溉参考信息为不需灌溉信息时，输出第三灌溉水量；
当接收到水分充沛信息时，输出第三灌溉水量；
将第一灌溉水量、第二灌溉水量以及第三灌溉水量标记为灌溉水量；输出控制信号；
所述喷灌信息包括灌溉水量以及控制信号；
所述喷灌实施单元包括流量计，所述流量计用于检测喷灌流量；所述喷灌实施单元配置有喷灌策略，所述喷灌策略包括：当接收到控制信号时，根据控制信号对应灌溉水量进行喷灌处理；
喷灌处理开始时，启动流量计进行检测，当检测到喷灌流量等于灌溉水量时，停止喷灌处理；
输出养分检测信号以及水分正常信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，所述物联网采集模块还包括养分获取单元，所述养分获取单元包括第二数量的土壤氮磷钾传感器，所述土壤氮磷钾传感器用于获取土壤的养分含量；所述养分获取单元配置有养分获取策略，所述养分获取策略包括：
当接收到检测信号时，获取喷灌处理后第二数量的土壤的养分含量，建立土壤的养分含量的频率直方图，将频率直方图中频率最高的组距的中值标记为剩余养分含量，输出剩余养分含量。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，所述辅助生长模块还包括施肥分析单元，所述施肥分析单元配置有施肥分析策略，所述施肥分析策略包括：
获取需求养分含量；
比对剩余养分含量与需求养分含量；
当剩余养分含量大于需求养分含量时，输出不需施肥信息；当剩余养分含量小于或等于需求养分含量时，输出需要施肥信息；
输出养分正常信息；
所述施肥详情信息包括不需施肥信息以及需要施肥信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，物联网采集模块还包括图像获取单元，所述图像获取单元包括高分辨率摄像设备，所述高分辨率摄像设备能够在第一焦距至第二焦距内调整焦距，其中第一焦距小于第二焦距；所述高分辨率摄像设备用于拍摄作物图像；所述图像获取单元配置有图像采集策略，所述图像采集策略包括：
当接收到水分正常信息以及养分正常信息时，在第一焦距下获取一次作物图像；
所述生长判断模块包括生长检测单元，当接收到生长检测单元发送的检测调整信息时，将焦距从第一焦距调整至第二焦距，获取作物图像。
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，所述生长判断模块包括图像处理单元，所述图像处理单元配置有图像处理策略，所述图像处理策略包括：
获取作物图像，将作物图像进行灰度化处理后进行二值化处理，得到作物的轮廓图；
基于作物的轮廓图在作物图像中将未被轮廓图包围区域进行删除处理，得到作物分析图。
10.根据权利要求9所述的一种基于物联网的数字乡村管理系统，其特征在于，所述生长检测单元配置有生长检测策略，所述生长检测策略包括：
从作物信息库中获取作物生长天数以及作物生长天数对应的作物颜色的RGB值，分别标记为R参考颜色值、G参考颜色值以及B参考颜色值；
将作物分析图中每个像素点分别用RGB[R(a1)、G(a2)、B(a3)]进行色彩标记，其中，R(a1)表示像素点在红色上的分量，G(a2)表示像素点在绿色上的分量，B(a3)表示像素点在蓝色上的分量，a1、a2以及a3的取值范围均为0-255；
计算每个像素点的RGB值与对应的参考颜色值的差值，标记为颜色分析值；设置初始值为0的像素参考值，当颜色分析值小于或等于第一颜色差值时，将像素对应的像素参考值进行加一处理；当颜色分析值大于第一颜色差值时，不作处理；
当像素参考值小于或等于第一分析值时，将像素点标记为分析像素点；当像素参考值大于第一分析值时，不作标记处理；
计算分析像素点与总像素点数量的比值，标记为生长分析值，当生长分析值大于等于第一生长比值时，输出生长不良信息；当生长分析值小于第一生长比值且大于等于第二生长比值时，输出检测调整信息，同时重复执行图像采集策略、图像处理策略以及生长检测策略；当生长分析值小于第二生长比值时，输出作物正常生长信息；
所述作物生长信息包括生长不良信息以及作物正常生长信息。
CN202311240131.2A 2023-09-25 2023-09-25 一种基于物联网的数字乡村管理系统 Active CN117114243B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311240131.2A CN117114243B (zh) 2023-09-25 2023-09-25 一种基于物联网的数字乡村管理系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311240131.2A CN117114243B (zh) 2023-09-25 2023-09-25 一种基于物联网的数字乡村管理系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117114243A true CN117114243A (zh) 2023-11-24
CN117114243B CN117114243B (zh) 2024-12-31

Family

ID=88794885

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311240131.2A Active CN117114243B (zh) 2023-09-25 2023-09-25 一种基于物联网的数字乡村管理系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117114243B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003047340A (ja) * 2001-08-08 2003-02-18 Hitachi Ltd 作物観察用模擬環境装置及び制御方法
CN104077725A (zh) * 2014-07-14 2014-10-01 内蒙古德辰信息网络科技有限责任公司 马铃薯种植物联网监测、控制及信息服务云平台综合系统
US20160063420A1 (en) * 2014-08-29 2016-03-03 Ricoh Company, Ltd. Farmland management system and farmland management method
US20160202679A1 (en) * 2015-01-08 2016-07-14 International Business Machines Corporation Automated irrigation control system
CN110692338A (zh) * 2019-10-30 2020-01-17 北京农业智能装备技术研究中心 水肥一体化灌溉系统控制方法及水肥一体化灌溉系统
CN110719336A (zh) * 2019-10-21 2020-01-21 江苏省农业科学院 一种基于物联网的灌溉用水分析监控系统
CN111316896A (zh) * 2020-04-17 2020-06-23 天津蓝迪科农业科技有限公司 一种精细化栽培技术的灌溉控制系统
CN111480557A (zh) * 2020-04-23 2020-08-04 顾晓东 一种基于大数据物联网的农业灌溉实时监测调控系统
CN113040034A (zh) * 2021-03-26 2021-06-29 西京学院 一种节水灌溉控制系统及控制方法
CN113229123A (zh) * 2021-06-02 2021-08-10 湖北工程学院 农作物智能灌溉方法、装置、设备及存储介质
CN116746463A (zh) * 2023-06-19 2023-09-15 东北大学 一种基于天气预报和土壤监测的智能浇灌系统

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003047340A (ja) * 2001-08-08 2003-02-18 Hitachi Ltd 作物観察用模擬環境装置及び制御方法
CN104077725A (zh) * 2014-07-14 2014-10-01 内蒙古德辰信息网络科技有限责任公司 马铃薯种植物联网监测、控制及信息服务云平台综合系统
US20160063420A1 (en) * 2014-08-29 2016-03-03 Ricoh Company, Ltd. Farmland management system and farmland management method
US20160202679A1 (en) * 2015-01-08 2016-07-14 International Business Machines Corporation Automated irrigation control system
CN110719336A (zh) * 2019-10-21 2020-01-21 江苏省农业科学院 一种基于物联网的灌溉用水分析监控系统
CN110692338A (zh) * 2019-10-30 2020-01-17 北京农业智能装备技术研究中心 水肥一体化灌溉系统控制方法及水肥一体化灌溉系统
CN111316896A (zh) * 2020-04-17 2020-06-23 天津蓝迪科农业科技有限公司 一种精细化栽培技术的灌溉控制系统
CN111480557A (zh) * 2020-04-23 2020-08-04 顾晓东 一种基于大数据物联网的农业灌溉实时监测调控系统
CN113040034A (zh) * 2021-03-26 2021-06-29 西京学院 一种节水灌溉控制系统及控制方法
CN113229123A (zh) * 2021-06-02 2021-08-10 湖北工程学院 农作物智能灌溉方法、装置、设备及存储介质
CN116746463A (zh) * 2023-06-19 2023-09-15 东北大学 一种基于天气预报和土壤监测的智能浇灌系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN117114243B (zh) 2024-12-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111241912A (zh) 一种基于机器学习算法的多植被指数的水稻产量估测方法
CN116602106A (zh) 一种基于无人机的水稻田内变量施肥方法
CN111985724B (zh) 一种农作物产量预估的方法、装置、设备及存储介质
Oliver et al. Quantifying the spatial pattern of the yield gap within a farm in a low rainfall Mediterranean climate
CN115456476B (zh) 一种基于机器视觉的国土空间规划数据采集分析系统
WO2020215148A1 (en) Refined average for zoning method and system
CN113785759B (zh) 一种作物间套作种植智能灌溉系统、方法及可存储介质
CN116502901A (zh) 一种基于光学遥感数据的农田干旱空间分布评价方法
CN113470007A (zh) 一种基于植物生长状态的数据分析方法、系统及存储介质
CN117036926A (zh) 一种融合深度学习与图像处理的杂草识别方法
CN115690609A (zh) 一种作物生育期长势监测的方法
CN117114243A (zh) 一种基于物联网的数字乡村管理系统
CN118278610A (zh) 农牧混合智能化管理方法、终端、系统及介质
US12148207B1 (en) Method and system for intelligent identification of rice growth potential based on UAV monitoring
CN118592422A (zh) 一种设施农业精准对靶喷雾系统
Jang et al. Integrating plant morphological traits with remote-sensed multispectral imageries for accurate corn grain yield prediction
CN106373133A (zh) 一种基于暗通道去雾算法的农田插秧检测方法及其系统
Sadeh et al. Versatile crop yield estimator
CN114515663B (zh) 一种菌菇喷淋控制方法、装置及系统
CN114092807B (zh) 一种基于时段累计蒸散发的实际灌溉面积识别方法
CN117848975B (zh) 一种农业遥感图像分析方法及系统
CN117957997B (zh) 一种园林树木的自动施肥方法
CN115349340B (zh) 基于人工智能的高粱施肥控制方法及系统
CN117598084B (zh) 一种大豆栽培智能施肥方法及系统
CN118947320B (zh) 一种用于花田水肥一体机的远程控制系统、方法及存储介质

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
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20241206

Address after: 518000 Building 604, No. 6, Innovation Port, Hanyu Bay Area, Liyuan Road, Tangwei Community, Fuhai Street, Bao'an District, Shenzhen City, Guangdong Province

Applicant after: Shenzhen Chengcun Interconnection Digital Technology Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: No. 777, sunjialong, Qiufeng village, Fuchun street, Fuyang District, Hangzhou City, Zhejiang Province, 311400

Applicant before: Hangzhou Zhibo Technology Co.,Ltd.

Country or region before: China

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant