一种农业果树种植管理系统、方法及应用方法

本发明涉及农业果树种植，且更具体地涉及一种农业果树种植管理系统、方法及应用方法。

背景技术：

1、农业果树种植管理系统包括多个子系统，包括环境监测、数据采集、数据处理、决策分析等。其中，环境监测子系统负责实时监测果树生长环境的温度、湿度、光照等参数；数据采集子系统负责将环境监测所得的数据进行采集和传输；数据处理子系统则对采集到的数据进行分析和处理，并生成相应的报表和图表；最后，决策分析子系统则利用处理后的数据进行决策分析，提供果树生长过程中的指导意见。在秋月梨种植中，该系统可以帮助果农实现对果树生长环境的全面实时监测和管理。通过对环境参数进行实时监测和分析，可以及时发现并解决果树生长过程中出现的问题。同时，该系统还可以提供相应的指导意见，帮助果农制定更加科学合理的管理方案。总之，在农业果树种植管理中使用该系统可以有效提高果树生产效率和品质，减少浪费和损失，并为果农提供更加科学、精细化的管理方案。

2、现有技术中，农业果树种植管理系统、方法及应用方法存在很多弊端，一方面，不能自动和准确实现灌溉、施肥和药物喷洒管理，导致农业果树或秋月梨水肥灌溉过少或过量，农药喷洒过多，农业果树或秋月梨管理不当，另一方面，不能准确检测病虫害类型，不能根据病虫害类型进行相应的生物防治，导致农业果树或秋月梨病虫害防治管理错误，达不到避免病虫害侵扰的效果，因此，本发明提出一种农业果树种植管理系统、方法及应用方法，旨在能够实现精准自动化灌溉、施肥和药物喷洒管理，避免病虫害侵扰。

技术实现思路

1、针对上述技术的不足，本发明公开一种农业果树种植管理系统、方法及应用方法，数据分析模块通过贝叶斯预测集成算法实现对果树生长趋势的分析，提高后续农业果树或秋月梨管理的精确度，云平台智能管理模型通过特征分析模块、智能决策模块、控制指令生成模块和控制执行模块实现农业果树种植的自动化灌溉、施肥和药物喷洒管理，解决不能自动和准确实现灌溉、施肥和药物喷洒管理问题，病虫害遥感管理通过遥感图像获取模块、遥感图像处理模块、病虫害监测诊断模块和病害虫防治模块对农业果树种植园进行病害虫监测和管理，解决不能准确检测病虫害类型，不能根据病虫害类型进行相应的生物防治问题。

2、本发明采用以下技术方案：

3、一种农业果树种植管理系统包含：

4、数据智能检测模块，用于实时监测果园环境参数，所述果园环境参数至少包括土壤温湿度、空气温湿度、光照、风速和二氧化碳浓度，所述数据智能检测模块至少包括土壤温湿度传感器、空气温湿度传感器、光照传感器、风速传感器和二氧化碳传感器；

5、用于对接收到的果园环境参数进行分析和处理，获取果树生成长趋势，所述数据分析模块包含自适应卡尔曼滤波模块和贝叶斯预测集成算法模块，其中所述适应卡尔曼滤波模块通过自适应卡尔曼滤波自动化数据预处理对果园环境参数进行预处理，所述贝叶斯预测集成算法模块通过贝叶斯预测集成算法实现对果树生长趋势的分析；

6、自动化管理控制模块，用于实现农业果树种植的自动化灌溉、施肥和药物喷洒管理，所述自动化管理控制模块采用云平台智能管理模型实现农业果树种植园自动调节土壤湿度、肥料浓度和农药浓度，自动化管理水肥灌溉和农药喷洒，所述云平台智能管理模型包括特征分析模块、智能决策模块、控制指令生成模块和控制执行模块，所述特征分析模块的输出端与所述智能决策模块的输入端连接，所述智能决策模块的输出端与所述控制指令生成模块的输入端连接，所述控制指令生成模块的输出端与所述控制执行模块的输入端连接；

7、物联网通信模块，用于实现农业果树种植管理系统中的数据传输，所述物联网通信模块采用电力线载波通信网络将果园环境参数进行实时传输，所述电力线载波通信网络通过时间同步网络模型分析同步误差实现时间同步误差最小化；

8、移动端应用模块，用于提供给果园管理人员方便的可视化界面，所述移动端应用模块通过响应式设计引擎自适应调整可视化界面的页面布局和元素形式，保证移动端应用模块在可视化设备上都能够正常显示；

9、所述数据智能检测模块的输出端与物联网通信模块的输入端连接，所述物联网通信模块的输出端与所述数据分析模块的输入端连接，所述数据分析模块的输出端与所述自动化管理控制模块的输入端连接，所述自动化管理控制模块的输出端与所述物联网通信模块的输入端连接，所述物联网通信模块的输出端与所述移动端应用模块的输入端连接。

10、作为本发明进一步的技术方案，所述贝叶斯预测集成算法的工作方法为：

11、s1、根据果园环境参数构建贝叶斯网络，所述贝叶斯预测集成算法采用联合树机制将贝叶斯网络转化为联合树的图形结构来表达果树生长趋势，所述贝叶斯预测集成算法再采用组合优化引擎进行变量消元，剔除果园环境参数中与果树生长趋势分析无关的数据；

12、s2、所述组合优化引擎利用乘积规则和条件独立性将果园环境参数分解为参数化的条件概率乘积，所述组合优化引擎通过变量消元函数对条件概率乘积进行求和节点消元，优化贝叶斯预测集成算法的运算量；

13、s3、所述贝叶斯预测集成算法最后采用联合树网络学习机制正确预测果树生长趋势，所述联合树网络学习机制根据联合树的图形结构表达的果树生长趋势直接判断果树的生长趋势。

14、作为本发明进一步的技术方案，所述特征分析模块采用协同过滤神经网络过滤果园环境参数分析果树生长环境特征，所述协同过滤神经网络通过神经网络进行训练，并输出果树生长环境特征，所述神经网络通过过滤卷积核对果园环境参数进行卷积过滤计算，所述过滤卷积核根据点乘运算函数对果园环境参数的每个数据节点进行过滤，提取果树生长环境特征，所述过滤卷积核再通过堆叠多层卷积将果树生长环境特征输出到智能决策模块。

15、作为本发明进一步的实施例，所述智能决策模块的工作方法为：

16、s1、采用模糊控制模型建立自动化灌溉、施肥和药物喷洒规则库，所述模糊控制模型通过高斯隶属函数将土壤湿度、肥料浓度和农药浓度作为输出量进行模糊化处理，所述模糊控制模型采用线性回归统计运算设置高斯隶属函数的均值和标准差，所述高斯隶属函数的均值计算公式为：

17、

18、在公式(1)中，s为高斯隶属函数的均值，m为高斯隶属函数的峰值，y为高斯隶属函数的低谷值，g为高斯隶属函数中个体数量，τ为线性回归统计运算的斜率；

19、所述高斯隶属函数的标准差计算公式为：

20、

21、在公式(2)中，w为高斯隶属函数的标准差，l为隶属函数的宽度值，x为隶属度函数在中心衰减的速率，v为隶属度函数在中心衰减的时间数值，为线性回归统计运算的残差；

22、s2、所述模糊控制模型采用模糊推理机对输出量进行规则推理，所述模糊推理机根据果树生长环境特征和果树的生长趋势对输入变量进行规则匹配，得到土壤湿度、肥料浓度和农药浓度的模糊输出，所述模糊推理机通过卢卡西维茨多值逻辑匹配将每个输入变量与规则库中所有规则进行匹配，计算出每个规则的置信度，所述卢卡西维茨多值逻辑匹配根据三角形隶属函数和置信度确定土壤湿度、肥料浓度和农药浓度的模糊输出；

23、s3、所述模糊控制模型再采用加权平均分析机制对土壤湿度、肥料浓度和农药浓度的模糊输出进行去模糊化处理，将土壤湿度、肥料浓度和农药浓度的模糊输出转化为土壤湿度、肥料浓度和农药浓度的控制量，所述土壤湿度的控制量计算公式为：

24、

25、在公式(3)中，r为土壤湿度的控制量，b为初始土壤湿度，a为一天内的平均降雨量，n为农业果树种植园中土壤深层渗漏量，μ为农业果树种植园中的土壤容重；

26、所述肥料浓度的控制量计算公式为：

27、

28、在公式(4)中，r为肥料浓度的控制量，r为每天需要提供给果树的总营养素量，p为一天内水的使用量，f为加权平均分析机制的线性函数加权因数，为加权平均分析机制的线性函数截距项；

29、所述农药浓度的控制量计算公式为：

30、

31、在公式(5)中，x为农药浓度的控制量，u为需要提供给果树的总农药量，z为用于农业果树种植园的水的总量，β为加权平均分析机制的数据拟合斜率。

32、作为本发明进一步的实施例，所述控制指令生成模块采用目标遗传机制构建农业果树种植管理的协同调控算法，所述目标遗传机制通过遗传机制子函数建立适应度函数的优化目标集，所述目标遗传机制根据优化目标集对协同调控算法的优化目标进行协同调控，达到最优化的协同调控算法，所述控制指令生成模块通过协同调控算法将土壤湿度、肥料浓度和农药浓度的控制量转化为控制指令，控制水肥灌溉和农药喷洒的设备工作，所述协同调控算法根据果树的生长趋势，结合季节、气候和土壤水分因素生成土壤湿度的控制量和肥料浓度的控制量对应的水肥灌溉控制指令，所述协同调控算法根据虫害、病害的发展状况，结合气象因素和果园管理要求生成农药浓度的控制量对应的农药喷洒控制指令；所述控制执行模块采用plc控制台将水肥灌溉控制指令和农药喷洒控制指令传输到水肥灌溉设备和农药喷洒设备中，实现对果树的水肥自动灌溉和农药喷洒，所述plc控制台通过西门子plc控制器实现水肥灌溉和农药喷洒设备的一体化管理，所述西门子plc控制器通过开关控制电路控制水肥灌溉设备的阀门，所述西门子plc控制器再通过调频控制电路控制水肥灌溉设备的气压系统，对果树提供精准的水肥补给，所述西门子plc控制器采用自适应变阻抗控制协议控制农药喷洒设备的喷雾强度，所述自适应变阻抗控制协议根据液体粘性、喷嘴直径和材料调整农药喷洒设备的电磁阀控制信号频率和脉冲宽度，实现对喷雾强度的自适应控制。

33、作为本发明进一步的实施例，一种农业果树种植管理方法，应用于所述一种农业果树种植管理系统，所述方法包括如下步骤：

34、步骤一、采用数据智能检测模块获取果园环境参数，确定种植的农业果树品种；

35、步骤二、所述数据分析模块采用自适应卡尔曼滤波自动化数据预处理和贝叶斯预测集成算法实现对果园环境参数的预处理和果树生长趋势的分析；

36、步骤三、所述自动化管理控制模块根据果树生长趋势和果树生长环境特征准确输出土壤湿度、肥料浓度和农药浓度的控制量，所述自动化管理控制模块采用协同调控算法将土壤湿度、肥料浓度和农药浓度的控制量转化为控制指令，所述自动化管理控制模块再采用plc控制台控制水肥灌溉设备和农药喷洒设备，实现对果树的自动水肥灌溉和农药喷洒；

37、步骤四、采用病虫害遥感管理对农业果树种植园进行病害虫监测和管理，所述病虫害遥感管理包括遥感图像获取模块、遥感图像处理模块、病虫害监测诊断模块和病害虫防治模块；

38、在步骤四中，所述遥感图像获取模块的输出端与所述遥感图像处理模块的输入端连接，所述遥感图像处理模块的输出端与所述病虫害监测诊断模块的输入端连接，所述病虫害监测诊断模块的输出端与所述病害虫防治模块的输入端连接，所述遥感图像获取模块通过无人机设备获取果树种植园的99％分辨率遥感图像，所述遥感图像处理模块采用支持向量机特征提取机制将获取的遥感图像进行数字化处理，所述支持向量机特征提取机制采用像素分量提取方差协议分析像素点之间的空间距离和颜色差异，提取果树生长状态特征数据和病虫害特征数据，所述特征数据至少包括果树叶片面积、植被覆盖度、叶片颜色、病虫害颜色和病虫害形态，所述病虫害监测诊断模块采用基于yolov7的目标检测算法对提取出来的特征数据进行分析和建模，确定存在的病虫害类型，所述病害虫防治模块采用生物防治对病虫害进行防治，所述生物防治利用天敌或微生物对病虫害进行有效防治，所述天敌或微生物至少包括昆虫寄生蜂、细菌杀灭剂、天牛寄生蜂、白僵菌、核多角体病毒和蚜虫寄生蜂；

39、步骤五、所述物联网通信模块采用电力线载波通信网络实时将果园环境参数和病虫害类型传输到移动端应用模块，所述移动端应用模块通过响应式设计引擎提供完整页面布局和元素形式的可视化界面。

40、作为本发明进一步的实施例，所述基于yolov7的目标检测算法的工作方法为：

41、s1、采用图像分割协议将输入图像分成至少1000个网格，所述基于yolov7的目标检测算法再采用yolov3头部网络结构对于每个网格进行目标检测，所述yolov3头部网络结构包含卷积层、上采样层和连接层；

42、s2、所述yolov3头部网络结构通过卷积层预测每个网格中存在对象的置信度和物体类别，所述yolov3头部网络结构根据锚点尺度和长宽比调整置信度和物体类别，所述yolov3头部网络结构根据置信度分数保留置信度最高的边界框；

43、s3、所述基于yolov7的目标检测算法采用回归器检测每个网格中物体框的形态，并通过分类器确定每个物体框所属的类别，所述基于yolov7的目标检测算法最后通过非极大值抑制机制对重叠的目标进行去重，得到最终的目标检测结果，所述目标检测结果为病虫害类型。

44、作为本发明进一步的实施例，一种农业果树种植管理应用方法，应用于所述一种农业果树种植管理系统和一种农业果树种植管理方法，所述应用方法包括如下步骤：

45、步骤1、所述智能决策模块根据果园环境参数精准输出数据土壤湿度、肥料浓度和农药浓度的控制量，所述控制指令生成模块和控制执行模块智能控制水肥和农药投入，实现精准灌溉、施肥和农药喷洒；

46、步骤2、所述病虫害遥感管理通过遥感图像获取模块、遥感图像处理模块、病虫害监测诊断模块和病害虫防治模块实时监测农业果树种植园的病害虫，为果农提供病虫害类型和防治措施；

47、步骤3、所述贝叶斯预测集成算法实现对果树生长趋势的分析，所述果农根据果树生长趋势进行修剪或疏花疏果管理；

48、步骤4、采用数据智能检测模块实时记录果树生长过程中的果园环境参数，实现产品溯源，提高果品品质和消费者信任；

49、步骤5、采用电力线载波通信网络将果园环境参数进行实时传输到移动端应用模块，所述移动端应用模块通过响应式设计引擎调整页面布局和元素形式，所述响应式设计引擎通过自适应布局自适应调整可视化界面的页面布局，所述自适应布局根据可视化界面规格调整页面布局，所述响应式设计引擎再通过弹性网格结构自适应调整可视化界面的元素形式，所述弹性网格结构根据可视化设备上显示区域自动调整网页中元素之间的间距、宽度和高度。

50、本发明区别于现有技术的积极有益效果：

51、本发明公开一种农业果树种植管理系统、方法及应用方法，数据分析模块通过贝叶斯预测集成算法实现对果树生长趋势的分析，提高后续农业果树或秋月梨管理的精确度，云平台智能管理模型通过特征分析模块、智能决策模块、控制指令生成模块和控制执行模块实现农业果树种植的自动化灌溉、施肥和药物喷洒管理，自动和准确实现灌溉、施肥和药物喷洒管理，病虫害遥感管理通过遥感图像获取模块、遥感图像处理模块、病虫害监测诊断模块和病害虫防治模块对农业果树种植园进行病害虫监测和管理，准确检测病虫害类型，根据病虫害类型进行相应的生物防治。