一种作物动态监控方法、装置、设备和系统与流程

本发明涉及农业信息技术领域，尤其涉及一种作物动态监控方法、装置、设备和系统。

背景技术：

水分是作物生长的重要条件要素，不同的作物对水分的需求有较大差异；而同一作物在其生长发育的不同时期对应的不同生长速度，所对应的需水量、忍受和抵抗干旱的能力以及对水分的敏感程度均有所不同。例如，在作物需水临界期，由于水分的缺乏或过多将会对产量将产生极大影响。因此，精准监测作物在不同生长周期各阶段水分吸收状况、缺水需水状况具有重要意义。

监测作物水分的传统方法一般包括：将土壤水分传感器布设在土壤中，监测土壤的水分含量信息；通过高光谱成像分析仪定点监测作物光谱信息，通过光谱信息和模型反演作物水分信息；通过卫星遥感方法监测作物叶面积指数和光谱信息等等方法。

但是，传统方法监测作物水分都存在较大弊端，例如土壤水分监测法只能监测土壤水分信息，无法直接监测作物体内的水分状况，难以直接判断当前土壤水分是否满足作物生长，土壤传感器也存在易腐蚀、使用周期短和更新成本高等缺点。高光谱成像分析法测定的是作物光谱信息，无法直接测定作物水分信息，另外，高光谱成像的设备成本昂贵且操作复杂。卫星遥感法只适合大面积监测，而且需要和地面定点测定相结合，其测定的精度较低。

技术实现要素：

本发明提供一种作物动态监控方法、装置、设备和系统，可以精准监测作物在不同时期的水分状况。

第一方面，本发明提供了一种作物动态监控方法，包括：

通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量，其中，每个作物上设置至少两个监测点，每个监测点对应设置水分监测装置；

对于每个监测点，根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息；

根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据，其中，所述水分传输信息流数据包括任意两个监测点之间水分传输速率，以及所述作物在任意时间段的水分吸收量；

根据水分传输信息流数据指导智能控制执行装置进行自动化作业。

进一步地，根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流包括：

确定任意两个监测点，作为第一监测点和第二监测点；

在第一监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第一时间；

在第二监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第二时间；

根据所述第一时间和所述第二时间的时间差值，以及所述第一监测点和第二监测点的距离确定水分传输速率和水分吸收量，并确定为水分传输信息流确定任意两个监测点，作为第一监测点和第二监测点；

在第一监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第一时间；

在第二监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第二时间；

根据所述第一时间和所述第二时间的时间差值，以及所述第一监测点和第二监测点的距离确定水分传输速率和水分吸收量，并确定为水分传输信息流确定任意两个监测点，作为第一监测点和第二监测点；

在第一监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第一时间；

在第二监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第二时间；

根据所述第一时间和所述第二时间的时间差值，以及所述第一监测点和第二监测点的距离确定水分传输速率和水分吸收量，并确定为水分传输信息流。

进一步地，通过水分监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量之前，还包括：

校准监测装置，获取作物的监测点对应的基准含水率，所述基准含水率η为植物健康生长的植物组织最佳水分含量；

将所述基准含水率设置为所述水分监测装置的基准值；

根据所述基准含水率确定水分监测装置信息流监测基准线。

进一步地，包括根据所监测的水分传输信息流构建作物健康指数、水分盈亏指数、灌溉指数和排水指数，所述作物健康指数、水分盈亏指数、灌溉指数和排水指数用于指导智能化作业。

进一步地，根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据之后，还包括：

获取一个产量周期内的水分传输信息流数据，以及获取所述产量周期对应的最终产量；

根据所述产量周期内的水分传输信息流数据和最终产量建立产量预测模型，其中，所述产量预测模型用于根据输入的水分传输信息流数据输出对应的预测产量。

进一步地，获取一个产量周期内的水分传输信息流数据还包括：

获取所述产量周期内的外界影响参数；

根据所述产量周期内的水分传输信息流数据和最终产量建立产量预测模型包括：

根据所述产量周期内的水分传输信息流数据、外界影响参数和最终产量建立产量预测模型，其中，所述产量预测模型用于根据输入的水分传输信息流数据和外界影响参数输出对应的预测产量。

进一步地，所述外界影响参数包括光照强度、环境温度、环境湿度、灌溉强度和施肥强度中的至少一个；

所述建立预测模型所用的水分信息流数据和光照强度、环境温度、环境湿度、土壤参数、灌溉强度、施肥强度等外界影响参数，数据监测的时间周期可以扩展，数据粒度可为每月、每周、每日、每小时或每分钟，可监测不同时间周期的参数，预测不同时间周期的产量。

第二方面，本发明还提供了一种作物动态监控装置，包括：

水分无损监测模块，用于通过水分监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量，其中，每个作物上设置至少两个监测点，每个监测点对应设置水分监测装置；

含量变化生成模块，用于对于每个监测点，根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息；

信息流监测模块，用于根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据，其中，所述水分传输信息流数据包括任意两个监测点之间水分传输速率，以及所述作物在任意时间段的水分吸收量；

监测基准校准模块，用于校准监测装置，获取作物的监测点对应的基准含水率，确定水分监测装置信息流监测基准线；

估产预测模块，用于根据输入的水分信息流数据、作物生长外界影响参数输出对应的预测产量；

智能作业模块，用于构建作物健康指数、水分盈亏指数、灌溉指数和排水指数，并将信息输入智能控制执行装置进行自动化作业，所述自动化作业为灌溉、排水、施肥或其他相关作业。

第三方面，本发明还提供了一种作物动态监控设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明任意实施例所述的一种作物动态监控方法。

第四方面，本发明还提供了一种作物动态监控系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所述的一种作物动态监控方法。

本发明提供了一种作物动态监控方案，通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量；对于每个监测点，根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息；根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据，其中，所述水分传输信息流数据包括任意两个监测点之间水分传输速率，以及所述作物在任意时间段的水分吸收量；根据水分传输信息流数据指导智能控制执行装置进行自动化作业。本发明的优点在于根据监测的作物的不同监测点的水分含量可以得到作物的不同部位以及整体在全生命周期的水分状况，可得到水分在作物内部流动运输信息，且具有成本低和操作简单的优点。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种作物动态监控方法的流程图；

图2为本发明实施例一提供的一种作物动态监控方法的场景示意图；

图3是本发明实施例一中的另一种作物动态监控方法的流程图；

图4是本发明实施例二中的一种作物动态监控方法的流程图；

图5是本发明实施例三中的作物动态监控装置的结构示意图；

图6是本发明实施例五中的一种作物动态监控设备的硬件结构示意图；

图7是本发明一实施例中水分无损监测微型柔性传感器贴附在植物叶面进行检测的示意图；

图8是本发明一实施例中水分传输信息流的监测基准线示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的作物动态监控方法的流程图，该方法可以由作物动态监控装置来执行，其中，该装置可以由软件和/或硬件实现，一般可以集成在硬件平台上，具体包括如下步骤：

s100、通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量，其中，每个作物上设置至少两个监测点，每个监测点对应设置水分监测装置。

本实施例中，水分无损监测装置可以是通过新型功能化修饰纳米复合材料和微纳米加工工艺制备的水分无损监测微型柔性传感器，所述水分无损监测装置可以是置于作物的表面上的一个或多个监测点处，水分无损监测装置可以采集作物的监测点对应位置的水分含量。参考图7，一实施例中水分无损监测微型柔性传感器131贴附在植物叶面132上，水分无损监测微型柔性传感器131的检测信号经导线连接至监控数据处理服务器133。

每个作物上设置有至少两个监测点，监测点分别设置在作物上不同的部位，每个监测点对应设置水分无损监测装置，以定点采集该监测点处的水分含量。图2为本发明实施例一提供的作物动态监控方法的场景示意图，示例性地，如图2所示，作物10包括茎干和叶片的部位，可以在茎干上设置若干个监测点11a，以及在叶片上设置对应的监测点，并对各个监测点对应的水分无损监测装置进行编号。对于同一个部位上也可以设置多个监测点，示例性地，可以在叶片的叶基和叶尖分别设置监测点11b和监测点11c。

由于作物的不同部位距离作物的根部不同，不同部位的水分蒸发程度也有所不同，所以需要在作物的不同部位设置多个监测点，以采集到作物的不同部位的水分含量。

可选地，在通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量之前还可以对水分无损监测装置进行校准，可以包括如下步骤：

校准监测装置，获取作物的监测点对应的基准含水率，所述基准含水率η为植物健康生长的植物组织最佳水分含量，具体地，通过校准水分无损监测装置的传感器，获取作物的监测点对应的基准含水率η，所述基准含水率η为植物健康生长的植物组织最佳水分含量。

将所述基准含水率设置为所述水分无损监测装置的基准值。

根据所述基准含水率确定水分监测装置信息流监测基准线。具体地，根据所述基准含水率η确定水分无损监测装置关于水分传输信息流的监测基准线τ，τ＝f(η)。一实施例的水分传输信息流的监测基准线如图8所示。

其中，所述基准含水率为作物上的任一部位的基准含水率，根据任一部位的基准含水率来标定监测该部位的水分无损监测装置的基准值，可以提高水分无损监测装置的监测准确性。

可选地，所述基准含水率为作物上的叶片的叶含水率，相应地，可以将所述叶含水率设置为所述水分无损监测装置的基准值。

可以根据切片称重法来获取叶含水率，示例性地，选取作物上与待监测的叶片一致的叶片，摘取该叶片并对其进行称重以获取该叶片的叶鲜重；然后将该叶片进行烘烤处理，以烘干叶片内的水分，烘干24小时后对叶片进行称重，得到叶干重。根据叶鲜重和叶干重计算作物的叶含水率，叶含水率＝(叶鲜重-叶干重)/叶鲜重×％。

得到叶含水率后，可以将叶含水率对水分无损监测装置进行标定，可以将叶含水率设置为水分无损监测装置的基准值，即将所述叶含水率设置为所述水分无损监测装置置于待监测的叶片上所测得的初始的水分含量。

s101、对于每个监测点，根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息。

其中，所述水分含量变化信息为该监测点处的水分含量随时间变化的信息，示例性地，可以是水分含量变化曲线。在对作物进行灌溉处理后，作物上的监测点的水分含量会随着时间逐渐上升，而在灌溉之后，监测点的水分含量又会随着作物蒸腾逐渐降低。

根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息，水分含量变化信息可以体现不同时间点作物内部水分的状况，进而可以从水分变化信息中提取所需要的信息。

s102、根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据，其中，所述水分传输信息流数据包括任意两个监测点之间水分传输速率，以及所述作物在任意时间段的水分吸收量。

所述水分传输信息流数据为体现作物内水分的变化信息以及作物内的水分状况的数据。水分的变化信息包括水分在作物内的移动信息，可以是任意两个监测点之间的水分传输速率，作物内的水分状况为作物在任意时间段的水分吸收量。

在对作物进行浇灌后，水分会从作物的根部被吸收，以及逐渐向上传输，沿着作物的茎干并向叶片传输。作物的状态不同，对应的水分在作物内移动的传输速率不同。示例性地，如果作物内的水分传输速率较低，可能表示作物的根部活力较低，或者作物出现病害的问题。作物内的水分含量也可以体现作物的状态，示例性地，在对作物进行浇灌后，如果作物的水分含量并未增加，作物可能出现病害等问题。

对于所述任意两个监测点之间水分传输速率，可以根据所述两个监测点的水分含量在预设时间内的变化进行确定，在对作物进行浇灌后，水分会在作物内进行传输，根据水分传输先后经过的两个监测点所测得的水分含量的变化进行确定。

可选地，如图3所示，根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据的步骤可以通过如下方式进行实施：

s1021、确定任意两个监测点，作为第一监测点和第二监测点。

其中，所述任意两个监测点可以是位于作物的同一部位的两个监测点，也可以是位于不同部位的两个监测点。示例性地，第一监测点可以是作物的茎干上最接近根部的监测点，第二监测点可以是作物的茎干上较高的一个监测点，根据两个监测点就可以得到水分在茎干上传输的速率。第一监测点和第二监测点是水分的传输先后经过的两个监测点。

s1022、在第一监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第一时间。

所述预设水分条件可以是监测到的水分含量发生突变的情况，示例性地，如果监测点的水分含量在第一时间内增加量大于第一阈值，则确定所述第一监测点的水分含量符合预设水分条件，即监测点的水分含量发生了突变。如果第一监测点的水分含量符合预设水分条件，则意味着水分从根部传输到了第一监测点，记录当前时间为第一时间。

s1023、在第二监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第二时间。

如果第二监测点的水分含量符合预设水分条件，则意味着水分从根部传输到了第二监测点，记录当前时间为第二时间。

s1024、根据所述第一时间和所述第二时间的时间差值，以及所述第一监测点和第二监测点的距离确定水分传输速率和水分吸收量，并确定为水分传输信息流。

所述距离为水分在作物内的传输距离，示例性地，如果所述第二监测点为一个叶片的叶尖，第一监测点为茎干上的一个监测点，则所述距离为第二监测点所在的叶片的长度以及所在叶片的叶基到第一监测点的距离的和。

所述水分传输速率v＝(l2-l1)/(t2-t1)，其中，所述l2为第二监测点到作物的根部的距离，l1为第一监测点到作物的根部的距离，t2为第二时间，t1为第一时间。

根据上述操作可以得到任意两个监测点之间的水分传输速率，即可以得到水分在作物的不同部位的水分传输速率，并确定为水分传输信息流。

本实施例中，根据所监测的水分传输信息流可以构建植物健康指数、水分盈亏指数、灌溉指数和排水指数，进而指导控制执行装置，例如灌溉装置、施肥装置或排水装置，进行智能化作业，所述智能化作业为灌溉、排水或其他相关作业。

对于所述作物在任意时间段的水分吸收量，可以是整株作物在任意时间段的水分吸收量，可以包括作物的所有叶片在任意时间段内的水分吸收量；还可以包括作物的茎干在任意时间段内的水分吸收量。

对于每个监测点，可以根据每个监测点在任意时间段所测得的水分含量计算所述作物在任意时间的水分吸收量。示例性地，选取一段时间段，设置于作物的叶片上的水分无损监测装置监测到作物的叶片在所述时间段内多个的水分含量，至少监测到所述时间段的起始点和结束点的两个水分含量，进而可以根据水分含量分别计算起始点的作物的含水量和结束点的作物的含水量，根据两个含水量可以得到作物在所述时间段内的水分吸收量。

其中，水分无损监测装置所监测到的监测点的水分含量，是监测点所处位置的水分含量，可以根据所述监测点所处位置的水分含量计算作物的基准水分含量。所述基准水分含量可以是一个单位内的含水量，示例性地，对于作物的叶片的水分含量，基准水分含量可以是一平方厘米内的含水量。可以根据基准水分含量计算整个叶片的叶片含水量。根据两个时间点的叶片含水量可以得到叶片在这段时间内的水分吸收量。

对于作物的茎干的水分吸收量也可以根据整株植物的水分吸收量也可以根据上述方式进行计算。进而可以得到整株作物在任意时间段的水分吸收量。

根据每个监测点的水分含量变化信息所确定的水分传输信息流数据，可以得到作物的不同部位以及整体在不同时期的水分状况，进而可以使管理人员根据水分传输信息流数据对作物进行监控和管理。

可选地，持续获取作物上的监测点的水分含量的同时还包括：

通过元素监测装置持续获取作物上的监测点的元素含量。

可以通过设置在作物表面上的元素监测装置持续获取元素含量，其中，所述元素含量为水分中所含的元素的含量，所述元素包括重金属含量、农药含量以及营养液含量中的至少一个；相应地，元素监测装置为重金属监测装置、农药监测装置以及营养液监测装置中的至少一个。所述重金属监测装置为通过重金属敏感材料制成，所述农药监测装置为通过农药残留感知敏感材料制成，所述营养液监测装置为通过营养敏感材料所制成。

相应地，根据持续获取的元素含量生成元素含量变化信息，根据每个监测点的元素含量变化信息确定元素信息流数据，其中，所述元素信息流数据包括任意两个监测点之间的元素传输速率，以及所述作物在任意时间段的元素吸收量。

通过元素监测装置持续获取作物上的监测点的元素含量，可以得到作物中的元素信息流数据，可以得到作物内不同部位以及整体在不同时期的各种元素的状况，可以进一步辅助管理员对作物进行监控和管理。

s103、根据水分传输信息流数据指导智能控制执行装置进行自动化作业。

本实施例中根据确定的水分传输信息流数据来进行自动化作业，可以使用智能控制执行装置，例如自动灌溉浇水装置，在水分流失超过预设阈值的时候进行补水灌溉，又如使用气体补充装置在二氧化碳浓度低于预设阈值的时候进行二氧化碳气体补充，再如使用人工光源在光照低于预设阈值的时候进行补充照明。

本发明实施例提供了一种作物动态监控方案，通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量；对于每个监测点，根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息；根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据，其中，所述水分传输信息流数据包括任意两个监测点之间水分传输速率，以及所述作物在任意时间段的水分吸收量；根据水分传输信息流数据指导智能控制执行装置进行自动化作业。本发明的优点在于根据监测的作物的不同监测点的水分含量可以得到作物的不同部位以及整体在全生命周期的水分状况，可得到水分在作物内部流动运输信息，且具有成本低和操作简单的优点。

替代实施例中，在根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据之后还可以进一步包括：

实施例二

图4为本发明实施例二提供的一种作物动态监控方法的流程图，该方法可以由作物动态监控装置来执行，其中，该装置可以由软件和/或硬件实现，一般可以集成在硬件平台上，具体包括如下步骤：

s110、通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量，其中，每个作物上设置至少两个监测点，每个监测点对应设置水分无损监测装置。

s111、对于每个监测点，根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息。

s112、根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据，其中，所述水分传输信息流数据包括任意两个监测点之间水分传输速率，以及所述作物在任意时间段的水分吸收量。

上述操作的具体实施方式可以参考上文的相关描述，在此不再赘述。

s113、获取一个产量周期内的水分传输信息流数据，以及获取所述产量周期对应的最终产量。

其中，可以提取所述水分传输信息流数据中的产量信息流数据，获取一个产量周期内的水分传输信息流数据可以是获取一个产量周期内的产量信息流数据。

所述产量信息流数据为会对作物产量造成影响的时间段的水分传输速率和水分吸收量。所述产量信息流数据对应的时间段可以根据监测人员的监测方法的不同进行调整。示例性地，对于作物进行灌溉后的预设时间段内的水分传输速率和水分吸收量，可以体现作物最终产量的结果，在作物进行灌溉后的预设时间段内的水分吸收量越好，作物的最终产量越高，相应的所述产量信息流数据可以是浇灌后的预设时间段内的水分传输速率和水分吸收量。还可以是作物处于不同的生长周期内的监测时间对应的水分传输速率和水分吸收量，所述生长周期包括发芽期、幼苗期、成熟期和开花期等，不同的生长周期中作物的水分传输信息流数据的不同，能够体现作物的生长状况，与作物的最终产量有一定的关系，相应的所述产量信息流数据可以是不同生长周期的预设时间段内的水分传输速率和水分吸收量。

所述产量周期为所述作物的一次生产的生命周期，示例性地，如果所述作物的产量周期为半年，则确定半年的水分传输信息流数据，即获取半年内的监测点的水分含量变化信息，进而可以根据半年的水分含量变化信息确定产量信息流数据。

通过获取整个产量周期的水分传输信息流数据和最终产量，可以建立产量预测模型，即根据已有的水分传输信息流数据和产量预测模型生成对应的预测量出。

s114、根据所述产量周期内的水分传输信息流数据和最终产量建立产量预测模型，其中，所述产量预测模型用于根据输入的水分传输信息流数据输出对应的预测产量。

所述产量预测模型为体现所述水分传输信息流数据和最终产量的对应关系，水分传输信息流数据和最终产量满足以下关系：r＝f1(w)，其中，w为水分传输信息流数据，r为最终产量，f1为产量预测模型。在未达到产量周期的结束时，可以根据已经采集到的水分传输信息流数据代入上述产量预测模型，计算得到的最终产量即为预测产量。

例如，对于产量周期为半年的作物，采集到该作物前三个月的水分传输信息流数据，后续三个月的水分传输信息流数据可以采用预设基准信息流数据，将采集到的水分传输信息流数据和预设基准信息流数据代入产量预测模型，以生成预测产量。所述预设基准信息流数据可以使根据实际采集到的水分传输信息流数据进行确定的，也可以是预先设置的固定参数的基准信息流数据。采集到的水分传输信息流数据越多，所得到的预测产量越准确。

示例性地，可以根据机器学习模型来建立产量预测模型，将多株作物在产量周期内的水分传输信息流数据和对应的最终产量作为训练数据输入至机器学习模型，以生成产量预测模型，产量预测模型可以根据输入的水分传输信息流数据输出对应的预测产量。

示例性地，还可以根据产量周期内的水分传输信息流数据和最终产量的离散数据，通过拟合法得到水分传输信息流和最终产量的对应关系，以确定产量预测模型。

可选地，所述获取一个产量周期内的水分传输信息流数据，以及获取所述产量周期对应的最终产量时，还包括：获取所述产量周期内的外界影响参数，本实施例中，所述外界影响参数包括日度的光照强度、环境温度、环境湿度、土壤参数、灌溉强度和施肥强度中的至少一个。

相应地，根据所述产量周期内的水分传输信息流数据、外界影响参数和最终产量建立产量预测模型，其中，所述产量预测模型用于根据输入的水分传输信息流数据和外界影响参数输出对应的预测产量。所述建立预测模型所用的水分信息流数据和光照强度、环境温度、环境湿度、土壤参数、灌溉强度、施肥强度等外界影响参数，数据监测的时间周期可以扩展，数据粒度可为每月、每周、每日、每小时或每分钟，可监测不同时间周期的参数，预测不同时间周期的产量。

所述外界影响参数为会对作物的最终产量造成影响的外界因素的参数，示例性地，外界因素包括天气因素，种植区域的环境因素，以及灌溉施肥的人为因素等。可选地，所述外界影响参数包括光照强度、环境温度、环境湿度、灌溉强度和施肥强度中的至少一个。

外界影响参数会对水分传输信息流数据进行一定的影响，示例性地，如果作物的水分传输信息流数据终端水分吸收量较低，可能是因为对作物的灌溉强度不够，也可能是因为环境温度较低导致作物根系吸收较慢。

所以，可以获取一个产量周期内的水分传输信息流数据、对应的外界影响参数以及最终产量来建立产量预测模型，产量预测模型可以体现上述三者的对应关系，进一步增加了外界影响参数作为预测条件，可以提高预测产量的准确性。水分传输信息流数据和最终产量满足以下关系：r＝f2(w,e)，其中，w为水分传输信息流数据，e为外界影响参数，r为最终产量，f2为产量预测模型。

示例性地，可以根据机器学习模型来建立产量预测模型，将多株作物在产量周期内的水分传输信息流数据、对应的外界影响参数和对应的最终产量作为训练数据输入至机器学习模型，以生成产量预测模型。还可以通过拟合法来得到水分传输信息流、外界影响参数和最终产量的对应关系，以确定产量预测模型。

一实施例中，所述建立预测模型所用的水分信息流数据和光照强度、环境温度、环境湿度、土壤参数、灌溉强度、施肥强度等外界影响参数，数据监测的时间周期可以扩展，数据粒度可为每月、每周、每日、每小时或每分钟。

可选地，还可以根据水分传输信息流数据和外界影响参数建立水分影响模型，水分影响模型为可以体现外界影响参数和水分传输信息流数据的对应关系，可以根据水分影响模型来对作物进行预警。水分影响模型可以根据外界影响参数输出预测的水分传输信息流数据，如果实际采集到的水分传输信息流数据偏离预测的水分传输信息流数据，则表示所述作物的生长出现问题，可以进行预警以提醒管理人员。示例性地，如果根据外界影响参数中的灌溉强度确定刚刚对作物进行了灌溉处理，而实际采集到的作物的水分传输信息流数据中的水分传速速率和水分吸收量较低，则表示作物出现了问题。

还可以根据产量预测模型对作物进行预警，例如，预测产量低于设定阈值，则表示作物生长出现问题，可能出现光照、气温、自然灾害、病虫害等因素，进而可以提醒作物的管理人员对作物进行管理。

本发明实施例通过获取一个产量周期内的水分传输信息流数据，以及获取所述产量周期对应的最终产量；根据所述产量周期内的水分传输信息流数据和最终产量建立产量预测模型，进而可以通过所述产量预测模型根据输入的水分传输信息流数据来对最终产量进行预测，进而可以辅助作物的管理人员提前制定作物收购计划以及应对市场波动等，可以进一步优化作物的管理。

实施例三

图5为本发明实施例三提供的作物动态监控装置的结构示意图，该装置可以由软件和/或硬件实现，一般可以集成在硬件平台上。如图5所示，所述作物动态监控装置包括：

水分无损监测模块200，用于通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量，其中，每个作物上设置至少两个监测点，每个监测点对应设置水分无损监测装置；

本实施例中，水分无损监测模块200，通过新型功能化修饰纳米复合材料和微纳米加工工艺制备水分无损监测微型柔性传感器装置，贴附安装于植物组织表面进行监测，用于持续无损在线获取作物上的监测点的水分含量。

含量变化生成模块201，用于对于每个监测点，根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息；

信息流监测模块202，用于根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据，其中，所述水分传输信息流数据包括任意两个监测点之间水分传输速率，以及所述作物在任意时间段的水分吸收量。

监测基准校准模块203，用于校准监测装置，获取作物的监测点对应的基准含水率，确定水分监测装置信息流监测基准线；

估产预测模块204，用于根据输入的水分信息流数据、作物生长外界影响参数输出对应的预测产量；

智能作业模块205，用于构建作物健康指数、水分盈亏指数、灌溉指数和排水指数，并将信息输入智能控制执行装置进行自动化作业，所述自动化作业为灌溉、排水、施肥或其他相关作业。

本发明实施例提供了一种作物动态监控装置，通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量；对于每个监测点，根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息；根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据，其中，所述水分传输信息流数据包括任意两个监测点之间水分传输速率，以及所述作物在任意时间段的水分吸收量。本发明实施例的优点在于根据监测的作物的不同监测点的水分含量可以得到作物的不同部位以及整体在不同时期的水分状况，可以得到更准确的水分信息，且具有成本低和操作简单的优点。

可选地，信息流监测模块具体用于：

确定任意两个监测点，作为第一监测点和第二监测点；

在第一监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第一时间；

在第二监测点的水分含量符合预设水分条件时，确定当前时间为第二时间；

根据所述第一时间和所述第二时间的时间差值，以及所述第一监测点和第二监测点的距离确定水分传输速率，并确定为水分传输信息流。

监测基准校准模块，用于校准监测装置的传感器，在通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量之前，获取作物的监测点对应的基准含水率，确定水分无损监测装置信息流监测基准线，将所述基准含水率设置为所述水分无损监测装置的基准值。

可选地，所述基准含水率为作物上的叶片的叶含水率，监测基准校准模块具体用于：将所述叶含水率设置为所述水分无损监测装置的基准值。

可选地，还包括：

数据获取模块，用于根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据之后，获取一个产量周期内的水分传输信息流数据，以及获取所述产量周期对应的最终产量；

模型生成模块，用于根据所述产量周期内的水分传输信息流数据和最终产量建立产量预测模型，其中，所述产量预测模型用于根据输入的水分传输信息流数据输出对应的预测产量。

可选地，数据获取模块还用于：获取所述产量周期内的外界影响参数；

模型生成模块具体用于：根据所述产量周期内的水分传输信息流数据、外界影响参数和最终产量建立产量预测模型，其中，所述产量预测模型用于根据输入的水分传输信息流数据和外界影响参数输出对应的预测产量。

可选地，所述外界影响参数包括光照强度、环境温度、环境湿度、灌溉强度和施肥强度中的至少一个。

实施例四

本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的作物动态监控系统，所述计算机可执行指令在由作物动态监控系统的处理器执行时用于执行一种作物动态监控方法，该方法包括：

通过水分无损监测装置持续获取作物上的监测点的水分含量，其中，每个作物上设置至少两个监测点，每个监测点对应设置水分无损监测装置；

对于每个监测点，根据持续获取的水分含量生成水分含量变化信息；

根据每个监测点的水分含量变化信息确定水分传输信息流数据，其中，所述水分传输信息流数据包括任意两个监测点之间水分传输速率，以及所述作物在任意时间段的水分吸收量。

可选的，该计算机可执行指令在由计算机处理器执行时还可以用于执行本发明任意实施例所提供的一种作物动态监控方法。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在作物动态监控系统的存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-onlymemory,rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory,ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例五

如图6所示，为本发明实施例五提供的一种作物动态监控设备的硬件结构示意图，如图6所示，该作物动态监控设备包括：

一个或多个处理器410，图6中以一个处理器410为例；

存储器420；

所述作物动态监控设备还可以包括：输入装置430和输出装置440。

所述作物动态监控设备中的处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

存储器420作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种作物动态监控方法对应的程序指令/模块(例如，附图5所示的水分无损监测模块200、含量变化生成模块201和信息流监测模块202)。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行作物动态监控设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的一种作物动态监控方法。

存储器420可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据作物动态监控方法的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态性固态存储器件。在一些实施例中，存储器420可选包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与作物动态监控设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。