一种基于大数据的智能水肥灌溉系统及分析方法与流程

本发明涉及农业灌溉技术领域，具体来说，涉及一种基于大数据的农业水肥灌溉系统及分析方法。

背景技术：

我国是农业大国，农业人口众多，全国耕地面积约1.2亿公顷，占国土总面积的12.5％，其中半干旱、干旱地区约占国土面积的1/2，整体来说我国思资源总量不足，且时空分布不均，干旱缺水严重制约着农业发展。通过智能水肥灌溉系统，对环境数据、产品数据、往期作业数据的统计分析，结合当前环境数据，提供最优的作业模型，开展节水施肥作业，将全面提升农业水分灌溉生产效率和肥料利用率。

现代农业常用的节水灌溉方法包括渠道防渗、喷灌、微喷灌、渗灌和滴灌等，部分农业企业也开始采用将灌溉与施肥融为一体的水肥一体化技术，目前常用的水肥一体化技术，通过人为操作，利用水肥机、水泵等设备，将水和肥和一定比例配置，进行水肥作业，但人为的配置水肥比例，操作水肥作业开启关闭，导致水肥一体化系统存在水肥配置比例不当、水肥作业开启时间非作物最佳施肥时间、作物肥害、水涝。本发明通过物联网终端采集设备，收集土壤墒情数据、环境数据结合系统知识库中的标准作物作业模型及往期环境数据、生产数据等，通过系统处理分析，针对农业种植作物，系统提供标准的水肥一体化灌溉模型，不需要用户操作，系统便可以自动进行灌溉。

同时，系统会通过土壤墒情、环境监测的数据，通过水肥灌溉数据处理，系统会提供标准的水肥一体化灌溉模型，保证农业生产过程中作物在不同阶段所需的肥料与水分，同时，系统会根据每年的产量及用户上传的产品检测报告，根据用户需求，调整作业模型，确保在质量与产量之间，根据用户需求，提供符合用户需求的水肥一体化灌溉模型。

但是现有的设备中存在下列问题：目前常用的水肥一体化技术，通过人为操作，利用水肥机、水泵等设备，将水和肥和一定比例配置，进行水肥作业，但人为的配置水肥比例，操作水肥作业开启关闭，导致水肥一体化系统存在水肥配置比例不当、水肥作业开启时间非作物最佳施肥时间、作物肥害、水涝。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于大数据的农业水肥灌溉系统及分析方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明公开一种基于大数据的智能水肥灌溉系统，所述智能水肥灌溉系统包括有水肥灌溉数据中心、水肥灌溉模型上传中心、水肥灌溉作业模型分析中心、智能水肥一体化灌溉模块以及管路消毒模块；

所述水肥灌溉数据中心包括有历史水肥灌溉作业数据、水肥灌溉作业模型数据、水肥灌溉科研成果、历史环境数据、系统作业模型数据、农作物数据及农资数据；

所述水肥灌溉模型上传中心用于企业在后台中将针对某一作物的水肥灌溉模型上传到系统中，以此扩充系统灌溉模型数据库中样本案例，同时将国内外农业期刊、论坛中发布的最新的灌溉模型数据经过处理器进行上传，对已经存在的相同的模型进行替换，并基于最新的灌溉模型配置参数，应用于实际的案例中，对于不存在的模型，将直接追加至模型中心；

所述水肥灌溉作业模型分析中心利用用户输入的作物参数、质量参数、产量参数及投入品参数信息，通过随机森林算法，提供标准水肥灌溉模型，根据当地的地理情况、品种、生长周期以及产量的实际需求，编辑水肥灌溉模型；

所述智能水肥一体化灌溉模块执行用户确认的标准水肥灌溉模型，在执行的过程中，调整水肥灌溉作业的开关、执行时长以及间隔周期，根据设定好的标准水肥灌溉模型自行执行。

优选的，所述水肥灌溉作业模型分析中心用于设置基础农业参数、基地参数、产品质量参数、产品产量参数及投入品参数信息。

优选的，所述水肥灌溉作业模型分析中心中农作物参数包括有农作物名称、农作物品种及农作物的生产周期，基地参数包括有基地经纬度、基地海拔及基地土质信息，产品质量参数包括有有机产品、绿色产品及产品标准信息，产品产量参数包括有单株产量、最小单位量及基地总产量信息，选择投入品则是包括有种苗、有机肥及花粉信息。

优选的，所述智能水肥一体化灌溉模块中通过iot设备中的传感器及遥感设备进行监控，系统整体根据环境因素进行实时调整，通过系统自行干预，分别打开和关闭控制器，完成执行施肥或结束施肥的作业。

优选的，在农作物基地安装的终端传感器以及遥感设备相关的物联网设备所监测到的环境数据进行自我调整，其中当监测到环境土壤湿度低于标准水肥灌溉模型设定值后，智能水肥灌溉系统控制控制器打开放水，当雨量传感器上报下雨信息后，此时智能水肥灌溉系统将自动下达指令，关闭相关在执行的阀门。

优选的，所述管路消毒模块内包括有氯气发生器、超声波发射器以及管路电磁阀，所述管路消毒模块用于通过对水肥输送管路进行内部消毒，通过关闭水肥输送管路上的管路电磁阀，以此形成一组循环，当氯气发生器发射氯气之后，氯气在输送管路内部流动，超声波发射器向内发射超声波，对输送管路内壁进行超声振动，去除内壁上的水垢及病菌。

优选的，所述管路电磁阀置于输送管路上每组喷头的位置处。

本发明还提供一种基于大数据的智能水肥灌溉系统的智能水肥灌溉分析方法，其特征在于，包括有以下步骤：

步骤一：组建水肥灌溉数据中心，由历史水肥灌溉作业数据、行业专家提交的水肥灌溉作业模型数据、国内外博硕论文中引用的水肥灌溉作业数据、网络中的共享的水肥灌溉科研成果、历史环境数据、系统作业模型数据、农作物数据及农资数据构成水肥灌溉数据中心；

步骤二：水肥灌溉模型数据上传，期刊、论坛中发布的最新的灌溉模型数据经过处理器进行上传，对已经存在相同的模型进行替换，并基于最新的灌溉模型配置参数，应用于实际的案例中，对于不存在的模型，将直接追加至模型中心，以此完成水肥灌溉模型数据的上传；

步骤三：设置水肥灌溉，确定基础农业参数、基地参数、产品质量参数、产品产量参数及投入品参数信息；

步骤四：设置输送管路消毒，管路消毒模块用于通过对水肥输送管路进行内部消毒，通过关闭水肥输送管路上的管路电磁阀，以此形成一组循环，当氯气发生器发射氯气之后，氯气在输送管路内部流动，与此同时，超声波发射器向内发射超声波，对输送管路内壁进行超声振动，进而去除内壁上的水垢及病菌。

优选的，完成水肥灌溉之后，将数据传输至云端，进行多级备份，并通过加密秘钥对传输数据进行锁定。

本发明的有益效果：

(1)本发明中，在传统水肥灌溉系统解决施肥浇水的问题的基础上，进一步深入分析探讨，结合大数据分析技术、ai技术、物联网技术，对传统依靠技术员的水肥灌溉作业模式进行升级优化，通过大数据处理技术，收集、分析、处理、应用水肥灌溉数据模型，实现智慧农业，会通过土壤墒情、环境监测的数据，通过水肥灌溉数据处理，系统会提供标准的水肥一体化灌溉模型，保证农业生产过程中作物在不同阶段所需的肥料与水分，同时，系统会根据每年的产量及用户上传的产品检测报告，根据用户需求，调整作业模型，确保在质量与产量之间，根据用户需求，提供符合用户需求的水肥一体化灌溉模型；

(2)本发明中，基于农业水肥灌溉数据收集、分析、处理，针对种植作物、种植基地、气候环境因素，为农业种植用户提供水肥灌溉标准模型，并在用户实际应用的过程中，根据用户行为，调整农业水肥灌溉方案，并将全过程数据进行记录、统计、分析，并针对当期农作物长势及产出情况，分析计算出符合该基地、该农作物的标准化的水肥作业模型；

(3)本发明中，不需要农业技术人员的干预，根据用户选择的作业模型，通过物联网设备，实时的调整水肥灌溉频率、水肥比例，为农作物提供最优生长环境，为用户提供符合用户需求的农产品，智能水肥灌溉系统在基地收集到农作物的一个生长周期的数据后，在用户不懂种植技术的情况下，依然能够采用最专业的种植模型从事农业种植，同时智能水肥灌溉系统也叫指导农业从业者，执行标准化的水肥灌溉作业模型；

(4)本发明中，通过管路消毒模块，利用发射的氯气和超声波，能够对水肥输送管路的内部进行消毒杀菌，有效的去除了管路内壁上的水垢以及病菌，保证了管路的整洁度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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是根据本发明基于大数据的智能水肥灌溉系统及分析方法实施例的模块示意图；

图2是根据本发明基于大数据的智能水肥灌溉系统及分析方法实施例中水肥灌溉数据中心示意图；

图3是根据本发明基于大数据的智能水肥灌溉系统及分析方法实施例中水肥灌溉模型上传中心示意图；

图4是根据本发明基于大数据的智能水肥灌溉系统及分析方法实施例中水肥灌溉作业模型分析中心示意图；

图5是根据本发明基于大数据的智能水肥灌溉系统及分析方法实施例中智能水肥灌溉系统示意图；

图6是根据本发明基于大数据的智能水肥灌溉系统及分析方法实施例中管路消毒模块示意图。

图中：

智能水肥灌溉系统1、水肥灌溉数据中心2、水肥灌溉模型上传中心3、水肥灌溉作业模型分析中心4、智能水肥一体化灌溉模块5、管路消毒模块6、氯气发生器7、超声波发射器8、管路电磁阀9。

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所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

根据本发明的实施例，如图1至6所示，提供了一种基于大数据的智能水肥灌溉系统及分析方法，智能水肥灌溉系统1包括有水肥灌溉数据中心2、水肥灌溉模型上传中心3、水肥灌溉作业模型分析中心4、智能水肥一体化灌溉模块5以及管路消毒模块6；

水肥灌溉数据中心2包括有历史水肥灌溉作业数据、水肥灌溉作业模型数据、水肥灌溉科研成果、历史环境数据、系统作业模型数据、农作物数据及农资数据，水肥灌溉数据中心2用于整个数据来源；

水肥灌溉模型上传中心3用于企业在后台中将针对某一作物的水肥灌溉模型上传到系统中，以此扩充系统灌溉模型数据库中样本案例，同时将国内外农业期刊、论坛中发布的最新的灌溉模型数据经过处理器进行上传，对已经存在相同的模型进行替换，并基于最新的灌溉模型配置参数，应用于实际的案例中，对于不存在的模型，将直接追加至模型中心；

水肥灌溉作业模型分析中心4利用用户输入的作物参数、质量参数、产量参数及投入品参数信息，通过随机森林算法，其中随机森林算法的计算公式如下：

其中的n代表有n个分类类别(比如假设是2类问题，那么n＝2)。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。

现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi＝vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支，很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵h1和h2，计算出分枝后的总信息熵h′＝p1＊h1+p2＊h2.，则此时的信息增益δh＝h-h′，以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。

决策树的优点：

计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；

缺点：容易过拟合(后续出现了随机森林，减小了过拟合现象)；

为用户提供标准水肥灌溉模型，根据当地的地理情况、品种、生长周期以及产量的实际需求，调节各个参数因子相关的取值，编辑水肥灌溉模型；

智能水肥一体化灌溉模块5执行用户确认的标准水肥灌溉模型，在执行的过程中，调整水肥灌溉作业的开关、执行时长以及间隔周期，根据设定好的标准水肥灌溉模型自行执行。

作为优选的，水肥灌溉模型上传中心3中，确定所上传文件的类型，其中文件类型包括有文献扫描件、文献照片、在线编辑、文档、网络同步，文件类型准确的则是直接被系统匹配收录，其中文件类型存在明显错误的，文献扫描件和文献照片在ai识别关键模块之后，被系统拒绝收录，当其编辑完善之后，正确的文件类型则是被系统匹配收录，显示系统收录成功，结束水肥灌溉模型上传作业。

作为优选的，水肥灌溉作业模型分析中心4中设置水肥灌溉，确定基础农业参数、基地参数、产品质量参数、产品产量参数及投入品信息。

作为优选的，水肥灌溉作业模型分析中心4中农作物参数包括有农作物名称、农作物品种及农作物的生产周期，基地参数包括有基地经纬度、基地海拔及基地土质信息，产品质量参数包括有有机产品、绿色产品及产品标准信息，产品产量参数包括有单株产量、最小单位量及基地总产量信息，选择投入品则是包括有种苗、有机肥及花粉信息。

作为优选的，智能水肥一体化灌溉模块5中有两方面进行干预，其中一方面，是技术人员对农作物的长势预期及发生虫情的状况进行分析，通过人工干预完成相对应的数据整改，另一方面，则是通过iot设备中的传感器及遥感设备进行监控，系统整体根据环境因素进行实时调整，通过系统自行干预，分别打开和关闭控制器，完成执行施肥或结束施肥的作业。

作为优选的，智能水肥一体化灌溉模块5中当iot土壤盐碱度传感器监测到土壤中农作物所需的氨氮含量低于系统设定值时，即使不在灌溉周期内，系统也将自动执行施肥灌溉指令，保证土壤中的氨氮含量符合当前农作物生产的最低要求，同时在农作物基地安装的终端传感器以及遥感设备相关的物联网设备所监测到的环境数据进行自我调整，其中的设备数量根据用户的种植规模所调整，监测产生的数据则是由上位机进行自我整合，其中当监测到环境土壤湿度低于标准水肥灌溉模型设定值后，系统自动放水，当雨量传感器上报下雨信息后，此时系统处于水肥灌溉阶段，将自动下达指令，关闭相关在执行的阀门。

作为优选的，管路消毒模块6内包括有氯气发生器7、超声波发射器8以及管路电磁阀9，管路消毒模块6用于通过对水肥输送管路进行内部消毒，通过关闭水肥输送管路上的管路电磁阀9，以此形成一组循环，当氯气发生器7发射氯气之后，氯气在输送管路内部流动，与此同时，超声波发射器8向内发射超声波，对输送管路内壁进行超声振动，进而去除内壁上的水垢及病菌，管路电磁阀9置于输送管路上每组喷头的位置处。

本实施中，系统的一种基于大数据的农业水肥灌溉系统的分析方法包括有以下步骤：

步骤一：组建水肥灌溉数据中心，由历史水肥灌溉作业数据、行业专家提交的水肥灌溉作业模型数据、国内外博硕论文中引用的水肥灌溉作业数据、网络中的共享的水肥灌溉科研成果、历史环境数据、系统作业模型数据、农作物数据及农资数据构成水肥灌溉数据中心2；

步骤二：水肥灌溉模型数据上传，期刊、论坛中发布的最新的灌溉模型数据经过处理器进行上传，对已经存在相同的模型进行替换，并基于最新的灌溉模型配置参数，应用于实际的案例中，对于不存在的模型，将直接追加至模型中心，以此完成水肥灌溉模型数据的上传；

步骤三：设置水肥灌溉，确定基础农业参数、基地参数、产品质量参数、产品产量参数及投入品信息；

步骤四：输送管路消毒，管路消毒模块6用于通过对水肥输送管路进行内部消毒，通过关闭水肥输送管路上的管路电磁阀9，以此形成一组循环，当氯气发生器7发射氯气之后，氯气在输送管路内部流动，与此同时，超声波发射器8向内发射超声波，对输送管路内壁进行超声振动，进而去除内壁上的水垢及病菌。

作为优选的，完成水肥灌溉之后，将数据传输至云端，进行多级备份，并通过加密秘钥对传输数据进行锁定。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。