CN117114246B - 一种城市森林植物生长环境监测管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及植物环境监测领域，公开了一种城市森林植物生长环境监测管理系统及方法，包括：S100：基于测绘无人机采集种植绿化区域的位置分布信息；S200：基于温湿度传感器实时采集各个种植绿化区域的生长环境信息；S300：对各个种植绿化区域的生长环境信息进行处理分析，根据处理分析结果制定预警策略，根据预警策略制定洒水车的路线规划；S400：按照路线规划对种植绿化区域进行补水，并对补充后的状态进行评价，根据评价结果进行洒水车的管理。本发明将各个种植绿化区域的具体土壤湿度状态进行比较，根据比较结果以及洒水车的位置，控制洒水车及时到水分缺失的种植绿化区域进行更加高频率的生长环境监测。
Description
技术领域
本发明涉及植物环境监测领域，具体涉及一种城市森林植物生长环境监测管理系统及方法。
背景技术
随着社会发展的不断进步，环境问题也逐渐成为当今社会的一大重要难题，工业化生产的废物、废气成为环境污染的主要因素，其次，随着人口的增多，二氧化碳的呼出量增加，使得全球已有变暖的趋势。而经科学家们的研究，植物可以有效的吸收二氧化碳并释放出氧气，对保持氧气和二氧化碳的平衡起到重要作用，此时，植物还可以过滤天气单的有害气体，减少放射性物质，保证空气质量，使人们生活在健康、舒适的环境里。
城市森林植物的种植是提高城市绿化覆盖面积的有效措施，而生长环境对植物的生长起到很大的影响，例如温度、光照、土壤湿度等与植物的生长周期密切相关，在干旱地区，在干旱地区，水分条件往往决定着生长期的长短。而在新种植绿化区域往往处于适应期，此时植物对水分的需求最为密切，因此新种植区域的土壤湿度需要进行严格监测。
在日常植物生长环境的维护过程中，需要对种植绿化区域进行巡视洒水，现有技术一般采用人工管理的方式进行管理，主要有工作人员驾驶洒水车按照固定路径行进，在达到种植绿化区域后，另一个工作人员在洒水车尾控制水管对该区域浇水，然而由于人工观察能力有限和浇水量控制方式较为粗糙，实际上难以对各个种植绿化区域的具体状态做准确的监测及对应的浇水供给，导致植物生长过程中水分生长环境与实际的浇水量存在不匹配的情况，影响生长环境管理的效果和效率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种城市森林植物生长环境监测管理系统及方法，解决以上技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种城市森林植物生长环境监测管理方法，包括：
S100：基于测绘无人机采集种植绿化区域的位置分布信息；
S200：基于温湿度传感器实时采集各个种植绿化区域的生长环境信息；
S300：对各个种植绿化区域的生长环境信息进行处理分析，根据处理分析结果制定预警策略，根据预警策略制定洒水车的路线规划；
S400：按照路线规划对种植绿化区域进行补水，并对补充后的状态进行评价，根据评价结果进行洒水车的管理。
通过上述技术方案，能够基于温湿度传感器和测绘无人机获得每个种植绿化区域的土壤湿度状态情况，然后将各个种植绿化区域的具体土壤湿度状态进行比较，根据比较结果以及洒水车的位置，控制洒水车及时到水分缺失的种植绿化区域进行更加高频率的生长环境监测。而越远离市区，对种植绿化区域的关注度越少，越容易使得该区域内的生长环境变化无法及时反映，容易发生缺水等情况，导致该种植绿化区域的植物容易受到损害；而通过上述技术方案，洒水车能够及时行驶至人群稀疏区域，根据温湿度传感检测到的水分缺失情况的分析，确定合理的预警策略，对种植绿化区域的管理人员进行预警提示。
作为进一步的技术方案，对生长环境信息进行分析的具体过程为：
实时获取第i个种植绿化区域的湿度数据，通过线性回归算法拟合湿度数据的变化曲线；
对过去一个时间周期内的湿度变化曲线进行分析；
通过以下公式：
计算出对应种植绿化区域的土壤湿度参数；其中，/>为参考系数，根据实验数据拟合获得；/>为转化函数，转化函数与对应种植绿化区域的植物类型相关，/>为第i个种植绿化区域的面积；
将获得的土壤湿度参数与预设阈值/>比较，根据比较结果判断是否进行预警。
通过上述技术方案，提供一种对生长环境信息进行分析的过程。
作为进一步的技术方案，预警策略的建立过程为：
获取每i个种植绿化区域的土壤湿度参数；
若，则表示该种植绿化区域的水分充足，判断符合生长水分环境需求，不进行预警；
若，则表示该种植绿化区域的水分不足，判断对应种植绿化区域的水分欠缺状态，则进行预警。
作为进一步的技术方案，根据预警策略确定洒水车路线规划的过程为：
获取处于水分不足状态的种植绿色区域的个数；
通过公式：
计算出第i个处于水分不足状态的种植绿化区域的水分欠缺参数；
其中，为洒水车规划路径上的种植绿化面积总值；
将处于水分不足状态的种植绿色区域对应的水分欠缺参数按照从大到小进行优先级排序；
控制洒水车按照优先级依次运动至对应的种植绿化区域。
本实施例中，提供洒水车对欠缺水分的绿化种植区域进行补水的路径规划。
作为进一步的技术方案，洒水车的路径规划过程还包括路径校正策略，对洒水车的载水状态进行综合分析，并根据综合分析的结果制定路径校正策略，以对洒水车的路径规划进行校正。
作为进一步的技术方案，洒水车路径规划的校正过程为：
将绿色种植区域的水分欠缺参数与预设区间/>做比较；
若，则表示当前种植绿化区域属于轻度缺水状态；
若，则表示种植绿化区域处于中度缺水状态；
若，则表示当前种植绿化区域属于重度缺水状态；
依次选择重度、中度和轻度缺水状态的种植绿化区域作为节点；
基于GPS实时获取洒水车的位置，以洒水车处于节点位置为基准，获取洒水车单次作业行程为半径画圆；
将圆形范围内的所有节点标记处，并获取从当前节点至其他节点之间的路程值；
将各个路程值按照从大到小依次排列，并按照路程值/>从小到大的方式作为洒水车执行洒水任务的校正路线。
通过上述技术方案，提供了一种对单个洒水车的路线调整策略。
作为进一步的技术方案，所述步骤S400中的评价过程为：
按照距离城中心的距离划分一环、二环、......、N环；
将第i环内属于重度缺水状态的种植绿化区域进行连线，围成面积M；
通过公式：
计算获取风险区域状态值；
其中为第i环对应缺水状态的预设面积；/>为预设系数；
将风险区域状态值与预设值/>进行比较；
若，则表示第i环内的植物生长环境得到改善，洒水车的补水效率高；
若，则表示第i环内的生长环境改善欠佳，洒水车的补水效率低。
通过上述技术方案，将城市的种植绿化区域进行区划管理，并将过去一个周期内进行洒水任务后的植物情况对比。
一种城市森林植物生长环境监测管理系统，包括：
采集模块，用于采集种植绿化区域的生长环境信息；
测绘机器人，用于采集种植绿化区域的位置信息和分布信息；
分析模块，用于根据生长环境信息进行预警分析，根据预警分析的处理结果制定预警策略，并根据预警策略制定洒水车的路径规划；
预警模块，用于根据预警策略发出预警。本发明的有益效果：
本发明可以基于温湿度传感器获得种植绿化区域内的土壤湿度情况，然后将各个种植绿化区域的具体土壤湿度状态进行比较，根据比较结果以及洒水车的位置，控制洒水车及时到水分缺失的种植绿化区域进行更加高频率的生长环境监测；
本发明还能够将城市区划，并将获取每环内的植物种植区域整体的风险区域状态值，反映出每环内植物的生长状态，并对洒水车的洒水效率进行评价，为洒水车提高工作效率提供依据。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的概要框图。
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。
S100：基于测绘无人机采集种植绿化区域的位置分布信息；
S200：基于温湿度传感器实时采集各个种植绿化区域的生长环境信息；
S300：对各个种植绿化区域的生长环境信息进行处理分析，
请参阅图1所示，本发明为一种城市森林植物生长环境监测管理方法，包括：
根据处理分析结果制定预警策略，根据预警策略制定洒水车的路线规划；
S400：按照路线规划对种植绿化区域进行补水，并对补充后的状态进行评价，根据评价结果进行洒水车的管理。
通过上述技术方案，能够基于温湿度传感器和测绘无人机获得每个种植绿化区域的土壤湿度状态情况，然后将各个种植绿化区域的具体土壤湿度状态进行比较，根据比较结果以及洒水车的位置，控制洒水车及时到水分缺失的种植绿化区域进行更加高频率的生长环境监测。而越远离市区，对种植绿化区域的关注度越少，越容易使得该区域内的生长环境变化无法及时反映，容易发生缺水等情况，导致该种植绿化区域的植物容易受到损害；而通过上述技术方案，洒水车能够及时行驶至人群稀疏区域，根据温湿度传感检测到的水分缺失情况的分析，确定合理的预警策略，对种植绿化区域的管理人员进行预警提示。
作为进一步的技术方案，对生长环境信息进行分析的具体过程为：
实时获取第i个种植绿化区域的湿度数据，通过线性回归算法拟合湿度数据的变化曲线；
对过去一个时间周期内的湿度变化曲线进行分析；
通过以下公式：
计算出对应种植绿化区域的土壤湿度参数；其中，/>为参考系数，根据实验数据拟合获得；/>为转化函数，转化函数与对应种植绿化区域的植物类型相关，/>为第i个种植绿化区域的面积；
将获得的土壤湿度参数与预设阈值/>比较，根据比较结果判断是否进行预警。
通过上述技术方案，提供对生长环境信息进行分析的过程，具体的，将城市森林按照距离市区的远近划分区域，实时获取第i个种植绿化区域内的湿度数据，通过通过线性回归算法拟合湿度数据的变化曲线，对过去一个时间周期内的湿度变化曲线进行分析；通过公式/>计算获得对应种植绿化区域的土壤湿度参数/>，该土壤湿度参数/>反映了过去一个时间周期内对应种植绿化区域的土壤湿度情况，将土壤湿度参数/>与预设阈值/>进行比对，若/>，说明该种植绿化区域达到需要洒水出进行补水的初步要求，因此发出预警，根据预警信息结合对应种植绿化区域的土壤湿度变化情况，根据土壤湿度变化情况确定洒水车的路线规划。需要说明的是，参考系数/>为预设值，可根据实验数据拟合获得，种植绿化区域的面积由测绘无人机测量获取。
作为进一步的技术方案，预警策略的建立过程为：
获取每i个种植绿化区域的土壤湿度参数；
若，则表示该种植绿化区域的水分充足，判断符合生长水分环境需求，不进行预警；
若，则表示该种植绿化区域的水分不足，判断对应种植绿化区域的水分欠缺状态，则进行预警。
作为进一步的技术方案，根据预警策略确定洒水车路线规划的过程为：
获取处于水分不足状态的种植绿色区域的个数；
通过公式：
计算出第i个处于水分不足状态的种植绿化区域的水分欠缺参数；
其中，为洒水车规划路径上的种植绿化面积总值；
将处于水分不足状态的种植绿色区域对应的水分欠缺参数按照从大到小进行优先级排序；
控制洒水车按照优先级依次运动至对应的种植绿化区域。
本实施例中，提供洒水车对欠缺水分的绿化种植区域进行补水的路径规划，具体的，通过公式出第i个处于水分不足状态的种植绿化区域的水分欠缺参数，该水分欠缺参数不仅反映了对应种植绿化区域在过去一个时间周期内欠缺水分的多少，根据缺水的多少作为参照，可以有效的提高对浇水量的控制，实现植物欠缺水分和实际浇水量之间的匹配，让种植绿化区域内的植物处于合适的生长环境；同时还反映了该种植绿化区域缺水程度的变化趋势，也反映出该种植绿化区域补水的急切程度，随植物的生长影响越大；因此将水分欠缺参数/>按照从大到小进行优先级排序，再控制洒水车按照优先级依次运动至对应的种植绿化区域进行补水，可以有效提高洒水车的洒水效率。
作为进一步的技术方案，洒水车的路径规划过程还包括路径校正策略，对洒水车的载水状态进行综合分析，并根据综合分析的结果制定路径校正策略，以对洒水车的路径规划进行校正。
作为进一步的技术方案，洒水车路径规划的校正过程为：
将绿色种植区域的水分欠缺参数与预设区间/>做比较；
若，则表示当前种植绿化区域属于轻度缺水状态；
若，则表示种植绿化区域处于中度缺水状态；
若，则表示当前种植绿化区域属于重度缺水状态；
依次选择重度、中度和轻度缺水状态的种植绿化区域作为节点；
基于GPS实时获取洒水车的位置，以洒水车处于节点位置为基准，获取洒水车单次作业行程为半径画圆；
将圆形范围内的所有节点标记处，并获取从当前节点至其他节点之间的路程值；
将各个路程值按照从大到小依次排列，并按照路程值/>从小到大的方式作为洒水车执行洒水任务的校正路线。
通过上述技术方案，提供了一种对单个洒水车的路线调整策略，具体的，将与预设的参考值区间/>做比较，若/>，则表示当前种植绿化区域属于轻度缺水状态；若/>，则表示种植绿化区域处于中度缺水状态；若/>，则表示当前种植绿化区域属于重度缺水状态；将所有需要补水的种植绿化区域按照三种缺水状态进行分级，可以将当前洒水车的作业半径内综合缺水状态和移动路径两种影响因素，达到以当前洒水车载水量的基础上，最快的缓解植物的缺水情况，有效提高洒水车的洒水效率。
作为进一步的技术方案，所述步骤S400中的评价过程为：
按照距离城中心的距离划分一环、二环、......、N环；
将第i环内属于重度缺水状态的种植绿化区域进行连线，围成面积M；
通过公式：
计算获取风险区域状态值；
其中为第i环对应缺水状态的预设面积；/>为预设系数；
将风险区域状态值与预设值/>进行比较；
若，则表示第i环内的植物生长环境得到改善，洒水车的补水效率高；
若，则表示第i环内的生长环境改善欠佳，洒水车的补水效率低。
通过上述技术方案，将城市的种植绿化区域进行区划管理，并将过去一个周期内进行洒水任务后的植物情况对比，具体的，将第i环内属于重度缺水状态的种植绿化区域进行连线，围成面积M，格局围成面积的区域变化与洒水车工作后的预期面积进行比对，既可以根据前后两次的围成面积进行重合对照，判断出重合和缩程度，可以直接反映出该处植物的缺水程度是否按照预期进行缓解；
同时，通过公式计算获取风险区域状态值/>，反映出每环内植物的生长状态，同时根据风险区域状态值/>和预设值/>进行比较，若/>，则表示第i环内的植物生长环境得到改善，洒水车的补水效率高，若/>，则表示第i环内的生长环境改善欠佳，洒水车的补水效率低，有利于提高洒水车的作业效率；需要说明的是：/>为第i环对应缺水状态的预设面积；
请参阅图2所示，一种城市森林植物生长环境监测管理系统，包括：
采集模块，用于采集种植绿化区域的生长环境信息；
测绘机器人，用于采集种植绿化区域的位置信息和分布信息；
分析模块，用于根据生长环境信息进行预警分析，根据预警分析的处理结果制定预警策略，并根据预警策略制定洒水车的路径规划；
预警模块，用于根据预警策略发出预警。
通过上述技术方案，针对远离远离市区的区域，对种植绿化区域的关注度越少，越容易使得该区域内的生长环境变化无法及时反映，容易发生缺水等情况，导致该种植绿化区域的植物容易受到损害；而通过上述技术方案，利用采集模块采集各个种植绿化区域的生长环境信息，例如土壤湿度信息，分析模块和预警模块配合对生长环境进行分析，对该种植绿化区域整体的生长情况进行分析，控制洒水车能够及时行驶至人群稀疏区域，根据监测到的水分缺失情况的分析，确定合理的预警策略，对种植绿化区域的管理人员进行预警提示。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (5)
1.一种城市森林植物生长环境监测管理方法，其特征在于，包括：
S100：基于测绘无人机采集种植绿化区域的位置分布信息；
S200：基于温湿度传感器实时采集各个种植绿化区域的生长环境信息；
S300：对各个种植绿化区域的生长环境信息进行处理分析，根据处理分析结果制定预警策略，根据预警策略制定洒水车的路线规划；
S400：按照路线规划对种植绿化区域进行补水，并对补充后的状态进行评价，根据评价结果进行洒水车的管理；
对生长环境信息进行分析的具体过程为：
实时获取第i个种植绿化区域的湿度数据，通过线性回归算法拟合湿度数据的变化曲线；
对过去一个时间周期内的湿度变化曲线进行分析；
通过以下公式：
计算出对应种植绿化区域的土壤湿度参数；其中，/>为参考系数，根据实验数据拟合获得；/>为转化函数，/>为第i个种植绿化区域的面积；/>分别为开始时间和截止时间；
将获得的土壤湿度参数与预设阈值/>比较，根据比较结果判断是否进行预警；
洒水车的路径规划过程还包括路径校正策略，对洒水车的载水状态进行综合分析，并根据综合分析的结果制定路径校正策略，以对洒水车的路径规划进行校正；
洒水车路径规划的校正过程为：
将第i个绿色种植区域的水分欠缺参数与预设区间/>做比较；
若，则表示当前种植绿化区域属于轻度缺水状态；
若，则表示种植绿化区域处于中度缺水状态；
若，则表示当前种植绿化区域属于重度缺水状态；
依次选择重度、中度和轻度缺水状态的种植绿化区域作为节点；
基于GPS实时获取洒水车的位置，以洒水车处于节点位置为基准，获取洒水车单次作业行程为半径画圆；
将圆形范围内的所有节点进行标记，并获取从当前节点至其他节点之间的路程值；
将各个路程值按照从大到小依次排列，并按照路程值/>从小到大的方式作为洒水车执行洒水任务的校正路线。
2.根据权利要求1所述的城市森林植物生长环境监测管理方法，其特征在于，预警策略的建立过程为：
获取每i个种植绿化区域的土壤湿度参数；
若，则表示该种植绿化区域的水分充足，判断符合生长水分环境需求，不进行预警；
若，则表示该种植绿化区域的水分不足，判断对应种植绿化区域的水分欠缺状态，则进行预警。
3.根据权利要求2所述的城市森林植物生长环境监测管理方法，其特征在于，根据预警策略确定洒水车路线规划的过程为：
获取处于水分不足状态的种植绿色区域的个数；
通过公式：
计算出第i个处于水分不足状态的种植绿化区域的水分欠缺参数；
其中，为洒水车规划路径上的种植绿化面积总值；
将处于水分不足状态的种植绿色区域对应的水分欠缺参数按照从大到小进行优先级排序；
控制洒水车按照优先级依次运动至对应的种植绿化区域。
4.根据权利要求1所述的城市森林植物生长环境监测管理方法，其特征在于，所述步骤S400中的评价过程为：
按照距离城中心的距离划分一环、二环、......、N环；
将第i环内属于重度缺水状态的种植绿化区域进行连线，围成面积M；
通过公式：
计算获取风险区域状态值；
其中为第i环对应缺水状态的预设面积；/>为预设系数；
将风险区域状态值与预设值/>进行比较；
若，则表示第i环内的植物生长环境得到改善，洒水车的补水效率高；
若，则表示第i环内的生长环境改善欠佳，洒水车的补水效率低。
5.一种城市森林植物生长环境监测管理系统，其特征在于，所述系统用于执行权利要求1-4中任意一项所述的城市森林植物生长环境监测管理方法；包括：
采集模块，用于采集种植绿化区域的生长环境信息；
测绘机器人，用于采集种植绿化区域的位置信息和分布信息；
分析模块，用于根据生长环境信息进行预警分析，根据预警分析的处理结果制定预警策略，并根据预警策略制定洒水车的路径规划；
预警模块，用于根据预警策略发出预警。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311367987.6A CN117114246B (zh) | 2023-10-23 | 2023-10-23 | 一种城市森林植物生长环境监测管理系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311367987.6A CN117114246B (zh) | 2023-10-23 | 2023-10-23 | 一种城市森林植物生长环境监测管理系统及方法 |
Publications (2)
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|---|---|
| CN117114246A CN117114246A (zh) | 2023-11-24 |
| CN117114246B true CN117114246B (zh) | 2023-12-22 |
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| CN202311367987.6A Active CN117114246B (zh) | 2023-10-23 | 2023-10-23 | 一种城市森林植物生长环境监测管理系统及方法 |
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| CN (1) | CN117114246B (zh) |
Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN107258486A (zh) * | 2016-04-06 | 2017-10-20 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 智能洒水机器人及用于智能洒水机器人的控制方法 |
| CN107942867A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-04-20 | 浙江天地人科技有限公司 | 一种城市绿化智慧管理系统 |
| KR20220034588A (ko) * | 2020-09-11 | 2022-03-18 | 주식회사 유비벨록스모바일 | 빅데이터를 활용한 머신러닝 기반 골프장 관수 제어 시스템 |
| CN114431122A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-06 | 山东交通学院 | 一种道路绿化洒水智能控制系统及方法 |
-
2023
- 2023-10-23 CN CN202311367987.6A patent/CN117114246B/zh active Active
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| Publication number | Publication date |
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| CN117114246A (zh) | 2023-11-24 |
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