CN117575169A - 一种基于数据处理的智慧农业管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于数据处理的智慧农业管理系统，包括传感器数据采集模块：系统通过各类传感器实时采集农田土壤湿度、温度、光照、作物生长情况等数据、数据处理与存储模块：云端服务器对采集的数据进行处理和存储，建立起完整的农田环境数据和作物生长数据的数据库、数据分析与预测模块：系统利用大数据分析算法对农田环境和作物生长数据进行分析和挖掘，实现对作物生长趋势、病虫害风险等的预测，本发明利用先进的传感器技术、大数据分析算法和云计算平台，实现对农业生产全过程的实时监测、数据分析和智能决策，提高农业生产效率和质量，减少资源浪费，具有重要的应用价值，通过数据采集、处理和分析，实现农业生产的精细化管理。
Description
技术领域
本发明属于数据处理的智慧农业管理相关技术领域，具体涉及一种基于数据处理的智慧农业管理系统。
背景技术
传统农业生产管理存在着信息闭塞、数据不准确、决策滞后等问题，难以满足现代农业对高效、智能管理的需求。因此，需要一种基于数据处理的智慧农业管理系统，通过数据采集、处理和分析，实现农业生产的精细化管理。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数据处理的智慧农业管理系统，以解决上述背景技术中提出的传统农业生产管理存在着信息闭塞、数据不准确、决策滞后等问题，难以满足现代农业对高效、智能管理的需求的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于数据处理的智慧农业管理系统，包括传感器数据采集模块、数据处理与存储模块、数据分析与预测模块、智能决策支持模块和移动端应用模块；
传感器数据采集模块：系统通过各类传感器实时采集农田土壤湿度、温度、光照、作物生长情况等数据，并将数据上传至云端服务器；
数据处理与存储模块：云端服务器对采集的数据进行处理和存储，建立起完整的农田环境数据和作物生长数据的数据库；
数据分析与预测模块：系统利用大数据分析算法对农田环境和作物生长数据进行分析和挖掘，实现对作物生长趋势、病虫害风险等的预测；
智能决策支持模块：系统根据数据分析结果，为农业生产提供智能决策支持，包括灌溉、施肥、病虫害防治方面的建议；
移动端应用模块：系统提供移动端应用，农民可以通过手机或平板电脑实时查看农田环境数据、作物生长情况，并接收智能决策建议。
优选的，传感器数据采集是智慧农业管理系统中非常重要的一环，通过传感器可以实时监测农田的土壤湿度、温度、光照等参数，以及作物生长情况，为农业生产提供精准的数据支持，传感器数据采集的具体步骤如下：
S1、选择合适的传感器：根据农田的实际情况和需要监测的参数，选择适合的土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器；
S2、部署传感器节点：将选定的传感器节点布设在农田中，确保覆盖范围和位置合理，能够准确反映农田环境和作物生长情况；
S3、传感器数据采集：传感器节点定时或实时采集农田环境和作物生长数据，如土壤湿度、温度、光照强度、作物生长高度；
S4、数据传输：采集到的数据通过通信模块传输至云端服务器，确保数据能够及时上传和存储；
S5、数据存储和管理：云端服务器对接收到的数据进行存储和管理，建立起完整的农田环境数据和作物生长数据的数据库。
优选的，数据处理与存储模块是智慧农业管理系统中至关重要的一部分，它负责接收、存储、处理和分析从传感器节点采集到的数据，为农业生产提供决策支持，数据处理与存储模块包括以下几个方面的功能：
S1、数据接收与存储：接收来自传感器节点的数据，包括土壤湿度、温度、光照强度、作物生长情况数据，将这些数据存储在云端服务器或者专门的数据库中，确保数据的安全性和完整性；
S1、数据预处理：对接收到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、校正等操作，以确保数据的准确性和可靠性；
S2、数据分析与挖掘：利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析，提取有用的信息和规律，比如预测作物生长趋势、判断土壤湿度是否适宜；
S3、数据可视化：将处理后的数据以图表、曲线等形式进行可视化呈现，使农场主或者农业管理者能够直观地了解农田环境和作物生长情况；
S4、决策支持：根据数据分析的结果，生成决策报告或者提供决策建议，帮助农场主或者农业管理者做出科学合理的决策，比如调整灌溉量、施肥方案。
优选的，数据分析与预测模块是智慧农业管理系统中的核心组成部分，它负责对农田环境和作物生长数据进行分析、挖掘和预测，为农业生产提供科学的决策支持，该模块包括以下功能：
S1、数据清洗与处理：对从传感器节点采集到的原始数据进行清洗、去噪、校正等处理，以确保数据的准确性和可靠性；
S2、数据分析：利用统计学、机器学习、数据挖掘等技术对清洗后的数据进行分析，提取其中的规律、趋势和关联性，分析土壤湿度与作物生长的关系、分析光照强度对作物生长的影响；
S3、预测模型建立：基于历史数据和分析结果，建立预测模型，可以是基于统计方法的模型，也可以是机器学习算法建立的模型，用于预测未来的农田环境和作物生长情况；
S4、预测结果展示：将预测结果以可视化的形式展示给农场主或者农业管理者，比如预测未来一段时间内的作物生长趋势、土壤湿度变化趋势；
S5、决策支持：基于数据分析和预测结果，生成决策报告或者提供决策建议，帮助农场主或者农业管理者做出科学合理的决策，比如调整灌溉方案、施肥方案。
优选的，智能决策支持模块是智慧农业管理系统中的重要组成部分，它利用数据分析、机器学习和人工智能技术，为农场主或农业管理者提供科学化、智能化的决策支持，该模块包括以下功能：
S1、数据整合与分析：从数据处理与存储模块获取农田环境和作物生长的数据，对数据进行整合和分析，识别出潜在的问题和规律；
S2、决策模型建立：基于历史数据和分析结果，建立决策模型，是基于规则的专家系统，也可以是基于机器学习的预测模型，用于辅助决策制定；
S3、智能推荐：根据数据分析和决策模型，生成智能化的决策建议，比如调整灌溉方案、施肥方案、病虫害防治方案，以提高农业生产效率和质量；
S4、实时监测与反馈：监测农田环境和作物生长情况，及时反馈数据变化和异常情况，调整决策建议，保证决策的实时性和准确性；
S5、决策可视化：将决策结果以图表、曲线等形式进行可视化展示，使农场主或农业管理者能够直观地了解决策建议的影响和效果。
优选的，移动端应用模块在智慧农业管理系统中扮演着重要的角色，它使农场主和农业管理者能够随时随地通过手机或平板电脑对农田环境和作物生长情况进行监测和管理。移动端应用模块通常包括以下功能：
S1、实时监测：通过移动端应用，用户可以实时监测农田环境的数据，包括土壤湿度、温度、光照强度等，以及作物生长情况的数据，生长状态、病虫害情况；
S2、远程控制：用户可以通过移动端应用对农田设备进行远程控制，远程开启或关闭灌溉系统、调整温室内的温度；
S3、数据分析与报告：移动端应用可以提供数据分析和报告功能，用户可以查看历史数据的分析结果，以及系统生成的决策建议和预测结果；
S4、报警与通知：当农田环境出现异常情况时，移动端应用可以向用户发送实时的报警信息和通知，提醒用户及时处理问题；
S5、决策支持：移动端应用可以整合智能决策支持模块的功能，向用户提供智能化的决策建议和支持，帮助用户做出科学合理的决策。
与现有技术相比，本发明提供了一种基于数据处理的智慧农业管理系统，具备以下有益效果：
本发明利用先进的传感器技术、大数据分析算法和云计算平台，实现对农业生产全过程的实时监测、数据分析和智能决策，提高农业生产效率和质量，减少资源浪费，具有重要的应用价值，通过数据采集、处理和分析，实现农业生产的精细化管理。
具体实施方式
下面将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。
本发明提供一种技术方案：
一种基于数据处理的智慧农业管理系统，包括传感器数据采集模块、数据处理与存储模块、数据分析与预测模块、智能决策支持模块和移动端应用模块；
传感器数据采集模块：系统通过各类传感器实时采集农田土壤湿度、温度、光照、作物生长情况等数据，并将数据上传至云端服务器；
数据处理与存储模块：云端服务器对采集的数据进行处理和存储，建立起完整的农田环境数据和作物生长数据的数据库；
数据分析与预测模块：系统利用大数据分析算法对农田环境和作物生长数据进行分析和挖掘，实现对作物生长趋势、病虫害风险等的预测；
智能决策支持模块：系统根据数据分析结果，为农业生产提供智能决策支持，包括灌溉、施肥、病虫害防治方面的建议；
移动端应用模块：系统提供移动端应用，农民可以通过手机或平板电脑实时查看农田环境数据、作物生长情况，并接收智能决策建议。
传感器数据采集是智慧农业管理系统中非常重要的一环，通过传感器可以实时监测农田的土壤湿度、温度、光照等参数，以及作物生长情况，为农业生产提供精准的数据支持，传感器数据采集的具体步骤如下：
S1、选择合适的传感器：根据农田的实际情况和需要监测的参数，选择适合的土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器；
S2、部署传感器节点：将选定的传感器节点布设在农田中，确保覆盖范围和位置合理，能够准确反映农田环境和作物生长情况；
S3、传感器数据采集：传感器节点定时或实时采集农田环境和作物生长数据，如土壤湿度、温度、光照强度、作物生长高度；
S4、数据传输：采集到的数据通过通信模块传输至云端服务器，确保数据能够及时上传和存储；
S5、数据存储和管理：云端服务器对接收到的数据进行存储和管理，建立起完整的农田环境数据和作物生长数据的数据库。
通过以上步骤，系统可以实现对农田环境和作物生长情况的实时监测和数据采集，为后续的数据处理、分析和智能决策提供了基础数据支持。
数据处理与存储模块是智慧农业管理系统中至关重要的一部分，它负责接收、存储、处理和分析从传感器节点采集到的数据，为农业生产提供决策支持，数据处理与存储模块包括以下几个方面的功能：
S1、数据接收与存储：接收来自传感器节点的数据，包括土壤湿度、温度、光照强度、作物生长情况数据，将这些数据存储在云端服务器或者专门的数据库中，确保数据的安全性和完整性；
S1、数据预处理：对接收到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、校正等操作，以确保数据的准确性和可靠性；
S2、数据分析与挖掘：利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析，提取有用的信息和规律，比如预测作物生长趋势、判断土壤湿度是否适宜；
S3、数据可视化：将处理后的数据以图表、曲线等形式进行可视化呈现，使农场主或者农业管理者能够直观地了解农田环境和作物生长情况；
S4、决策支持：根据数据分析的结果，生成决策报告或者提供决策建议，帮助农场主或者农业管理者做出科学合理的决策，比如调整灌溉量、施肥方案；
综合来看，数据处理与存储模块通过对农田环境和作物生长数据的处理和分析，为智慧农业管理系统提供了科学决策的依据，提高了农业生产的效率和质量。
数据分析与预测模块是智慧农业管理系统中的核心组成部分，它负责对农田环境和作物生长数据进行分析、挖掘和预测，为农业生产提供科学的决策支持，该模块包括以下功能：
S1、数据清洗与处理：对从传感器节点采集到的原始数据进行清洗、去噪、校正等处理，以确保数据的准确性和可靠性；
S2、数据分析：利用统计学、机器学习、数据挖掘等技术对清洗后的数据进行分析，提取其中的规律、趋势和关联性，分析土壤湿度与作物生长的关系、分析光照强度对作物生长的影响；
S3、预测模型建立：基于历史数据和分析结果，建立预测模型，可以是基于统计方法的模型，也可以是机器学习算法建立的模型，用于预测未来的农田环境和作物生长情况；
S4、预测结果展示：将预测结果以可视化的形式展示给农场主或者农业管理者，比如预测未来一段时间内的作物生长趋势、土壤湿度变化趋势；
S5、决策支持：基于数据分析和预测结果，生成决策报告或者提供决策建议，帮助农场主或者农业管理者做出科学合理的决策，比如调整灌溉方案、施肥方案。
通过数据分析与预测模块，智慧农业管理系统可以利用大数据技术和人工智能算法，对农田环境和作物生长进行深入分析和预测，为农业生产提供了科学的决策支持，提高了生产效率和质量。
智能决策支持模块是智慧农业管理系统中的重要组成部分，它利用数据分析、机器学习和人工智能技术，为农场主或农业管理者提供科学化、智能化的决策支持，该模块包括以下功能：
S1、数据整合与分析：从数据处理与存储模块获取农田环境和作物生长的数据，对数据进行整合和分析，识别出潜在的问题和规律；
S2、决策模型建立：基于历史数据和分析结果，建立决策模型，是基于规则的专家系统，也可以是基于机器学习的预测模型，用于辅助决策制定；
S3、智能推荐：根据数据分析和决策模型，生成智能化的决策建议，比如调整灌溉方案、施肥方案、病虫害防治方案，以提高农业生产效率和质量；
S4、实时监测与反馈：监测农田环境和作物生长情况，及时反馈数据变化和异常情况，调整决策建议，保证决策的实时性和准确性；
S5、决策可视化：将决策结果以图表、曲线等形式进行可视化展示，使农场主或农业管理者能够直观地了解决策建议的影响和效果。
通过智能决策支持模块，智慧农业管理系统能够利用大数据和人工智能技术，为农业生产提供智能化的决策支持，帮助农场主或农业管理者做出科学合理的决策，提高农业生产的效率和质量。
移动端应用模块在智慧农业管理系统中扮演着重要的角色，它使农场主和农业管理者能够随时随地通过手机或平板电脑对农田环境和作物生长情况进行监测和管理。移动端应用模块通常包括以下功能：
S1、实时监测：通过移动端应用，用户可以实时监测农田环境的数据，包括土壤湿度、温度、光照强度等，以及作物生长情况的数据，生长状态、病虫害情况；
S2、远程控制：用户可以通过移动端应用对农田设备进行远程控制，远程开启或关闭灌溉系统、调整温室内的温度；
S3、数据分析与报告：移动端应用可以提供数据分析和报告功能，用户可以查看历史数据的分析结果，以及系统生成的决策建议和预测结果；
S4、报警与通知：当农田环境出现异常情况时，移动端应用可以向用户发送实时的报警信息和通知，提醒用户及时处理问题；
S5、决策支持：移动端应用可以整合智能决策支持模块的功能，向用户提供智能化的决策建议和支持，帮助用户做出科学合理的决策。
通过移动端应用模块，智慧农业管理系统实现了信息化和智能化的管理，提升了农场主和农业管理者的工作效率和决策能力。同时，移动端应用也使得农业管理变得更加便捷和灵活，有助于提高农业生产的效率和质量。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种基于数据处理的智慧农业管理系统，其特征在于：包括传感器数据采集模块、数据处理与存储模块、数据分析与预测模块、智能决策支持模块和移动端应用模块；
传感器数据采集模块：系统通过各类传感器实时采集农田土壤湿度、温度、光照、作物生长情况等数据，并将数据上传至云端服务器；
数据处理与存储模块：云端服务器对采集的数据进行处理和存储，建立起完整的农田环境数据和作物生长数据的数据库；
数据分析与预测模块：系统利用大数据分析算法对农田环境和作物生长数据进行分析和挖掘，实现对作物生长趋势、病虫害风险等的预测；
智能决策支持模块：系统根据数据分析结果，为农业生产提供智能决策支持，包括灌溉、施肥、病虫害防治方面的建议；
移动端应用模块：系统提供移动端应用，农民可以通过手机或平板电脑实时查看农田环境数据、作物生长情况，并接收智能决策建议。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据处理的智慧农业管理系统，其特征在于：传感器数据采集是智慧农业管理系统中非常重要的一环，通过传感器可以实时监测农田的土壤湿度、温度、光照等参数，以及作物生长情况，为农业生产提供精准的数据支持，传感器数据采集的具体步骤如下：
S1、选择合适的传感器：根据农田的实际情况和需要监测的参数，选择适合的土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器；
S2、部署传感器节点：将选定的传感器节点布设在农田中，确保覆盖范围和位置合理，能够准确反映农田环境和作物生长情况；
S3、传感器数据采集：传感器节点定时或实时采集农田环境和作物生长数据，如土壤湿度、温度、光照强度、作物生长高度；
S4、数据传输：采集到的数据通过通信模块传输至云端服务器，确保数据能够及时上传和存储；
S5、数据存储和管理：云端服务器对接收到的数据进行存储和管理，建立起完整的农田环境数据和作物生长数据的数据库。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据处理的智慧农业管理系统，其特征在于：数据处理与存储模块是智慧农业管理系统中至关重要的一部分，它负责接收、存储、处理和分析从传感器节点采集到的数据，为农业生产提供决策支持，数据处理与存储模块包括以下几个方面的功能：
S1、数据接收与存储：接收来自传感器节点的数据，包括土壤湿度、温度、光照强度、作物生长情况数据，将这些数据存储在云端服务器或者专门的数据库中，确保数据的安全性和完整性；
S1、数据预处理：对接收到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、校正等操作，以确保数据的准确性和可靠性；
S2、数据分析与挖掘：利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析，提取有用的信息和规律，比如预测作物生长趋势、判断土壤湿度是否适宜；
S3、数据可视化：将处理后的数据以图表、曲线等形式进行可视化呈现，使农场主或者农业管理者能够直观地了解农田环境和作物生长情况；
S4、决策支持：根据数据分析的结果，生成决策报告或者提供决策建议，帮助农场主或者农业管理者做出科学合理的决策，比如调整灌溉量、施肥方案。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据处理的智慧农业管理系统，其特征在于：数据分析与预测模块是智慧农业管理系统中的核心组成部分，它负责对农田环境和作物生长数据进行分析、挖掘和预测，为农业生产提供科学的决策支持，该模块包括以下功能：
S1、数据清洗与处理：对从传感器节点采集到的原始数据进行清洗、去噪、校正等处理，以确保数据的准确性和可靠性；
S2、数据分析：利用统计学、机器学习、数据挖掘等技术对清洗后的数据进行分析，提取其中的规律、趋势和关联性，分析土壤湿度与作物生长的关系、分析光照强度对作物生长的影响；
S3、预测模型建立：基于历史数据和分析结果，建立预测模型，可以是基于统计方法的模型，也可以是机器学习算法建立的模型，用于预测未来的农田环境和作物生长情况；
S4、预测结果展示：将预测结果以可视化的形式展示给农场主或者农业管理者，比如预测未来一段时间内的作物生长趋势、土壤湿度变化趋势；
S5、决策支持：基于数据分析和预测结果，生成决策报告或者提供决策建议，帮助农场主或者农业管理者做出科学合理的决策，比如调整灌溉方案、施肥方案。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据处理的智慧农业管理系统，其特征在于：智能决策支持模块是智慧农业管理系统中的重要组成部分，它利用数据分析、机器学习和人工智能技术，为农场主或农业管理者提供科学化、智能化的决策支持，该模块包括以下功能：
S1、数据整合与分析：从数据处理与存储模块获取农田环境和作物生长的数据，对数据进行整合和分析，识别出潜在的问题和规律；
S2、决策模型建立：基于历史数据和分析结果，建立决策模型，是基于规则的专家系统，也可以是基于机器学习的预测模型，用于辅助决策制定；
S3、智能推荐：根据数据分析和决策模型，生成智能化的决策建议，比如调整灌溉方案、施肥方案、病虫害防治方案，以提高农业生产效率和质量；
S4、实时监测与反馈：监测农田环境和作物生长情况，及时反馈数据变化和异常情况，调整决策建议，保证决策的实时性和准确性；
S5、决策可视化：将决策结果以图表、曲线等形式进行可视化展示，使农场主或农业管理者能够直观地了解决策建议的影响和效果。
6.根据权利要求1所述的一种基于数据处理的智慧农业管理系统，其特征在于：移动端应用模块在智慧农业管理系统中扮演着重要的角色，它使农场主和农业管理者能够随时随地通过手机或平板电脑对农田环境和作物生长情况进行监测和管理。移动端应用模块通常包括以下功能：
S1、实时监测：通过移动端应用，用户可以实时监测农田环境的数据，包括土壤湿度、温度、光照强度等，以及作物生长情况的数据，生长状态、病虫害情况；
S2、远程控制：用户可以通过移动端应用对农田设备进行远程控制，远程开启或关闭灌溉系统、调整温室内的温度；
S3、数据分析与报告：移动端应用可以提供数据分析和报告功能，用户可以查看历史数据的分析结果，以及系统生成的决策建议和预测结果；
S4、报警与通知：当农田环境出现异常情况时，移动端应用可以向用户发送实时的报警信息和通知，提醒用户及时处理问题；
S5、决策支持：移动端应用可以整合智能决策支持模块的功能，向用户提供智能化的决策建议和支持，帮助用户做出科学合理的决策。
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