一种基于大数据的智慧农业种植监测系统及方法

本发明涉及智慧农业种植监测领域，具体涉及一种基于大数据的智慧农业种植监测系统及方法。

背景技术：

1、对于农业种植监测，主要包括种植区环境和农作物种植状态，种植去环境主要通过人工检测，进行种植区环境采集、分析与处理，农作物种植状态通过农户种植经验进行判断；其中人工检测可能存在采集数据不够详细和准确，农户种植经验对农作物种植状态进行判断，由于种植区环境不同，会存在误判。

2、在农业种植过程中，需要使用到农业种植监控系统对农业种植进行监测，保证农作物健康成长。

3、现有的技术中，监测类型单一，监测数据不够准确，导致监测效果较差，不够智慧化，给监测系统的使用带来了一定的影响，因此，提出一种基于大数据的智慧农业种植监测系统及方法。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于大数据的智慧农业种植监测系统及方法。

2、本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括图像采集模块、土壤采集模块、天气采集模块、水源采集模块、大数据分析模块、数据库、信息处理模块与信息发送模块；

3、所述图像采集模块为无人机图像采集设备，用于采集农作物种植实时图像信息，土壤采集模块用于采集种植区土壤成分信息，天气采集模块用于获取天气预测信息，水源采集模块用于获取种植区水源质量信息与种植区水源距离信息；

4、所述大数据分析模块用于对种植区土壤成分信息、种植区天气预测信息、种植区水源质量信息与种植区水源距离信息进行分析，获取到种植区的评级信息；

5、所述数据库储存了通过大数据分析的农作物种植状态标准信息和农作物种植所需评级信息，其中农作物种植状态标准信息包括农作物种植标准图像信息与农作物在地面上部分的标准高度；

6、所述信息处理模块用于将获取到的农作物种植实时图像信息与数据库中储存的农作物种植状态标准信息进行处理，获取到农作物种植信息，农作物种植信息包括农作物种植倾斜和种植深度信息，将获取到种植区的评级信息与数据库中储存的农作物种植所需评级信息进行比对处理，获取到种植区可以种植的农作物种类；

7、所述信息发送模块用于将农作物种植的详细信息发送到用户接收终端，农作物种植的详细信息包括农作物种植信息和种植区可以种植的农作物种类。

8、进一步在于：所述获取种植区的评级信息包括一级评级、二级评级、三级评级和四级评级具体过程如下：将种植区土壤成分信息标记为a，将种植区天气预测信息标记为b，将种植区水源质量信息标记为c，将种植区水源距离信息标记为d，对a进行评分，获得第一评分a，对b进行评分，获得第二评分b，对c进行评分，获得第三评分c，对d进行评分，获得第四评分d，再对a、b、c与d进行计算处理，获得综合评分，再对综合评分进行处理，获取到种植区的评级信息。

9、进一步在于：所述对a、b、c与d进行评分具体过程如下：对a中的营养成分含量进行检测，当营养成分含量大于预设值m1时，第一评分a为95，当营养成分含量小于等于预设值m1同时大于等于预设值m2时，第一评分a为100，当营养成分含量小于预设值m2时，第一评分a为90；

10、对b中的年降雨量和每日光照时长进行预测，当年降雨量大于预设值x1，每日光照时长大于预设值y1时，第二评分b为100，当年降雨量大于等于预设值x1，每日光照时长小于等于预设值y1时，第二评b分95，当年降雨量小于预设值x1，每日光照时长小于预设值y1时，第二评分b为90；

11、对c中污染物含量进行检测，当污染物含量大于等于预设值n时，第三评分c为80，当污染物含量小于预设值n时，第三评分c为100；

12、对d进行比对处理，当d大于等于预设值z时，第四评分d为95，当d小于预设值z时，第四评分d为100。

13、进一步在于：所述种植区的评级信息的具体获取过程如下：对a赋予修正值h1，对b赋予修正值h2，对c赋予修正值h3，对d赋予修正值h4，h1+h2+h3+h4＝1，h1＞h2＞h3＞h4；

14、通过公式a*h1+b*h2+c*h3+d*h4＝w获取到综合评分，设置了评分评级预设值q1、q2与q3，q1＞q2＞q3,当w＞q1时，种植区评为一级，当q1≥w≥q2时，种植区评为二级，当q2＞w≥q3时,种植区评为三级，当q3＞w时，种植区评为四级。

15、进一步在于：所述获取农作物种植倾斜信息和农作物种植深度信息具体过程如下：提取出农作物种植实时图像信息，通过农作物种植实时图像信息获取到农作物主干直径和农作物在地面上部分的实际高度，将农作物在地面上部分的标准高度标记为h，设置了农作物在地面上部分的高度修正值标记为l，l与农作物主干直径成正比，0.9＜l＜1.1，对农作物在地面上部分的高度修正值、农作物在地面上部分的实际高度与农作物在地面上部分的标准高度进行处理，获取到农作物种植深度信息，农作物种植深度信息包括农作物种植过深信息与农作物种植过浅信息；

16、使用图像分割技术对清晰化处理后农作物种植实时图像信息中每颗农作物进行分割，对分割后农作物进行中心线标注，将标注出的中心线与铅锤线进行测量，获取到中心线和铅垂线之间的夹角，将获取到的中心线和铅垂线之间的夹角标记为α，对获取到的中心线和铅垂线之间的夹角与农作物在地面上部分的标准高度进行处理，其中中心线是农作物与土壤接触处的中心点与农作物顶端的中心点之间的一条直线，铅锤线是农作物种植点为顶点进行向上垂直延伸的射线，获得农作物种植倾斜信息。

17、进一步在于：所述农作物种植倾斜信息具体获取过程如下：通过公式获得农作物种植倾斜误差值q，其中p为误差修正值，1.1≥p≥1，p与h成反比，当q≥1时，产生农作物种植倾斜信息，当q＜1时，不产生农作物种植倾斜信息。

18、进一步在于：所述对农作物在地面上部分的高度修正值、农作物在地面上部分的实际高度与农作物在地面上部分的标准高度处理过程如下：将农作物在地面上部分的高度修正值与农作物在地面上部分的实际高度相乘，获取到高度修正后参数，再将高度修正后参数减去农作物在地面上部分的标准高度得到误差值r，当0.1＜r时，产生农作物种植过浅信息，当-0.1≤r≤0.1，不产生农作物种植深度信息，当r＜-0.1时，产生农作物种植过深信息。

19、一种基于大数据的智慧农业种植监测方法，包括以下步骤：

20、步骤一：采集农作物种植实时图像信息、种植区土壤成分信息、天气预测信息、种植区水源质量信息与种植区水源距离信息；

21、步骤二；对种植区土壤成分信息、种植区天气预测信息、种植区水源质量信息与种植区水源距离信息进行大数据分析，获取到种植区的评级信息；

22、步骤三：将获取到种植区的评级信息与数据库中储存的农作物种植所需评级信息进行比对处理，获取到种植区可以种植的农作物种类；

23、步骤四：将种植区可以种植的农作物种类发送到用户接收终端；

24、步骤五：对农作物种植实时图像信息与数据库中储存的农作物种植状态标准信息进行对比处理，获取到农作物种植信息；

25、步骤六：将获取到的农作物种植信息发送到用户接收终端。

26、本发明的有益效果体现在：该大数据的智慧农业种植监测系统及方法，通过对土壤、天气、水源方面的信息进行全面收集和分析，可以帮助农民更好地了解和管理农田环境，通过对种植区评级可以明确种植区的优劣势和潜在风险，从而有针对性地制定管理措施，通过实时图像处理和测量技术，可以获取到农作物的种植深度和倾斜信息，这些数据可以帮助农民和管理者了解农作物的生长状况和健康状况，通过计算农作物种植倾斜误差值，可以更准确地判断农作物的生长状况。