一种基于物联网的除草剂性能评估方法及系统

本发明涉及除草剂领域，特别是一种基于物联网的除草剂性能评估方法及系统。

背景技术：

1、在荒废许久的农田、树林、甚至马路边的路基上，由于城市环境污染、乡村环境污染等因素，导致在上述地方容易长出杂草，影响市容市貌，或者影响其他植物生长等。需要使用除草剂对杂草进行去除，除草剂的性能关系着杂草的去除效率，通过使用除草剂对选定区域进行除草实验，根据除草实验结果可以获取除草剂的除草效率。结合物联网可以清晰明确的对除草剂进行性能评估，并可以通过性能评估结果对除草剂的喷洒效率、浓度、化合物含量等进行优化。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的不足，提供了一种基于物联网的除草剂性能评估方法及系统。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

3、本发明第一方面提供了一种基于物联网的除草剂性能评估方法，包括以下步骤：

4、获取选定区域的图像并对图像进行分析，根据分析结果在选定区域中构建三维模型，并通过分析三维模型，生成最终需除草区域；

5、使用除草剂对最终需除草区域内的土壤进行除草可行性分析，得到最终需除草区域中的除草剂最佳浓度；

6、基于除草剂最佳浓度，使用除草剂在最终需除草区域中进行除草实验，得到除草效果，并基于除草效果对除草剂喷洒状态进行调控；

7、分析除草后的选定区域中可清理植物的光合作用速率，基于可清理植物的光合作用速率，对除草剂的除草效率进行评估，并基于除草剂的除草效率对除草剂进行优化。

8、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述获取选定区域的图像并对图像进行分析，根据分析结果在选定区域中构建三维模型，并通过分析三维模型，生成最终需除草区域，具体为：

9、通过无人机，对选定区域进行图像获取，得到选定区域图像；

10、对所述选定区域图像进行图像预处理，包括图像灰度化处理、图像降噪处理及图像阈值分割处理，得到选定区域的各种图像参数；

11、基于所述选定区域的各种图像参数，构建选定区域三维模型，基于大数据，获取选定区域三维模型中所有植物的种类以及植物重要程度，并将重要程度大于预设值的植物定义为不可清理植物，其他植物定义为可清理植物；

12、基于所述选定区域三维模型，获取所有植物的生长高度，并对所有可清理植物的生长高度进行分析，若可清理植物的生长高度大于预设生长高度，则将生长高度大于预设生长高度的可清理植物所在区域定义为一类需除草区域；

13、对选定区域内的可清理植物的生长范围进行分析，若可清理植物的生长范围超出选定区域，则对对应的可清理植物所在区域定义为二类需除草区域；

14、在所述选定区域三维模型中进行模拟光照，得到光照覆盖参数，获取不可清理植物所在区域的光照覆盖参数，若不可清理植物所在区域的光照覆盖参数小于预设值，则获取对不可清理植物造成覆盖的可清理植物的所在区域，定义为三类需除草区域；

15、结合一类需除草区域、二类需除草区域和三类需除草区域，得到最终需除草区域。

16、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述使用除草剂对最终需除草区域内的土壤进行除草可行性分析，得到最终需除草区域中的除草剂最佳浓度，具体为：

17、将所述最终需除草区域划分为多个采样区域，并在多个采样区域内采集土壤样品；

18、将除草剂作用在土壤样品中，对除草剂作用后的土壤样品进行化学成分分析，得到土壤化学成分分析结果，所述土壤化学成分分析结果包括土壤样品的ph值、微生物活性和土壤化合物成分浓度；

19、对除草剂的作用浓度进行实时调控，得到土壤样品在各个作用浓度的除草剂下的土壤化学成分分析结果；

20、分析除草剂处理后的土壤样品在各个作用浓度的除草剂下的土壤化学成分分析结果，若除草剂处理后的土壤样品中的ph值不在预设范围内，则将ph值对应的除草剂浓度定义为不可作用除草剂浓度；

21、将除草剂处理后的土壤样品中的化合物成分浓度导入大数据网络中的知识图谱中进行比对，若除草剂处理后的土壤样品中存在毒性在预设范围内的化合物成分，或除草剂处理后的土壤样品中存在化合物成分超标现象，则对除草剂处理后的土壤样品对应的除草剂浓度定义为不可作用除草剂浓度；

22、分析除草剂处理后的土壤样品中的微生物活性，若微生物活性小于预设值，则同样将除草剂处理后的土壤样品对应的除草剂浓度定义为不可作用除草剂浓度，并将余下的除草剂浓度定义为可作用除草剂浓度；

23、获取最终需除草区域的光照强度和环境温湿度，并使用灰色关联法计算最终需除草区域的光照强度、环境温湿度及可作用除草剂浓度之间的关联性，并基于关联性得到最终需除草区域中的除草剂最佳浓度。

24、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述基于除草剂最佳浓度，使用除草剂在最终需除草区域中进行除草实验，得到除草效果，并基于除草效果对除草剂喷洒状态进行调控，具体为：

25、在所述最终需除草区域中选定一片区域，作为除草实验区域；

26、基于所述选定区域三维模型，获取除草实验区域三维模型，基于所述除草实验区域三维模型，获取除草实验区域中可清理植物的生长状态；

27、将除草实验区域中可清理植物的生长状态与除草剂最佳浓度导入卷积神经网络的卷积层中进行卷积处理，生成卷积值，将所述卷积值导入池化层中进行最大池化处理后，生成池化值，并基于交叉熵函数对池化值进行反向训练处理，输出预测值，所述预测值为除草剂喷洒状态；

28、基于除草剂最佳浓度和除草剂喷洒状态，在所述除草实验区域中使用除草剂，通过除草实验区域三维模型，实时监测可清理植物的存活状态，并基于所述可清理植物的存活状态，对除草剂喷洒状态进行实时调控。

29、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述通过除草实验区域三维模型，实时监测可清理植物的存活状态，并基于所述可清理植物的存活状态，对除草剂喷洒状态进行实时调控，具体为：

30、基于所述除草实验区域三维模型，实时监测可清理植物的存活状态，所述可清理植物的存活状态包括可清理植物的高度和可清理植物的数量；

31、将高度和数量在预设值外的可清理植物定义为一类可清理植物，对所述一类可清理植物进行采样处理，得到一类可清理植物样品，将除草剂作用于所述一类可清理植物样品中，获取一类可清理植物样品与除草剂之间的反应速率；

32、将一类可清理植物样品与除草剂之间的反应速率导入卷积神经网络中预测，基于预测结果对除草剂的喷洒状态进行优化，得到除草剂优化喷洒状态并输出；

33、若在除草剂优化喷洒状态下，可清理植物的高度和可清理植物的数量仍在预设值外，则获取对应可清理植物与除草剂之间的反应速率，结合周边环境温湿度，引入熵权法计算关联值；

34、若关联值大于预设关联值，则对周边环境温湿度进行调控，直至可清理植物与除草剂之间的反应速率达到预设阈值。

35、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述分析除草后的选定区域中可清理植物的光合作用速率，基于可清理植物的光合作用速率，对除草剂的除草效率进行评估，并基于除草剂的除草效率对除草剂进行优化，具体为：

36、在最终需除草区域中使用除草剂进行除草处理，得到除草后的选定区域；

37、获取除草前可清理植物的光合作用速率和除草后可清理植物的光合作用速率，并计算除草前后可清理植物的光合作用速率之间的马氏距离，得到马氏距离区间；

38、基于所述马氏距离区间，判断除草前后可清理植物的光合作用速率的相似度，若相似度在预设相似度范围内，则对最佳浓度下除草剂的除草效率评估为优秀；

39、若可清理植物的光合作用速率与除草前可清理植物的光合作用速率的相似度不在预设范围内，则获取最终需除草区域中的土壤内化合物种类；

40、基于大数据检索，获取最终需除草区域中的土壤内化合物种类的活性抑制物，定义为化合物活性抑制物，并确定化合物活性抑制物浓度；

41、基于所述化合物活性抑制物浓度，在除草剂中引入化合物活性抑制物，得到优化除草剂，并使用优化除草剂在最终需除草区域中进行二次除草处理。

42、本发明第二方面还提供了一种基于物联网的除草剂性能评估系统，所述性能评估系统包括存储器与处理器，所述存储器中储存有基于物联网的除草剂性能评估方法，所述基于物联网的除草剂性能评估方法被所述处理器执行时，实现如下步骤：

43、获取选定区域的图像并对图像进行分析，根据分析结果在选定区域中构建三维模型，并通过分析三维模型，生成最终需除草区域；

44、使用除草剂对最终需除草区域内的土壤进行除草可行性分析，得到最终需除草区域中的除草剂最佳浓度；

45、基于除草剂最佳浓度，使用除草剂在最终需除草区域中进行除草实验，得到除草效果，并基于除草效果对除草剂喷洒状态进行调控；

46、分析除草后的选定区域中可清理植物的光合作用速率，基于可清理植物的光合作用速率，对除草剂的除草效率进行评估，并基于除草剂的除草效率对除草剂进行优化。

47、本发明解决的背景技术中存在的技术缺陷，本发明具备以下有益效果：构建选定区域三维模型，并通过分析选定区域三维模型，获取最终需除草区域；对所述最终需除草区域中的土壤进行除草可行性分析，得到除草剂最佳浓度，并基于所述除草剂最佳浓度进行除草实验，对除草剂的喷洒状态进行调控；最后基于除草后可清理植物的光合作用速率，对除草剂的除草效率进行评估，并基于除草剂的除草效率对除草剂进行优化。本发明能够通过进行除草实验，来实现除草剂的性能评估，节省人力物力对除草效率的把控，提高了除草带来的经济收益和社会影响。