一种基于大数据和云计算的农作物长势监控方法与系统

技术领域

本发明涉及农作物生长技术领域，具体为一种基于大数据和云计算的农作物长势监控方法与系统。

背景技术

随着科学技术的快速发展和人民生活水平的提高，如何促进农作物增产是当今农业发展的动力因素之一，同时为保证农作物持续高产量生产，需要对农作物长势进行实时监控，农作物长势是指农作物生长状况以及趋势，通过将互联网与农业相结合，通过云平台大数据分析计算对农作物的生长态势进行实时监控，及时掌握农作物生长情况，以及了解农作物是否有条件得到匹配的生态环境，同时对自然界中突发的病虫害信息情况进行获知，以便根据实际情况对农作物种植方式进行调整，然而现有的农作物长势监控方法与系统还存在以下问题：

现有的农作物长势监控方法与系统在对农作物长势进行监控时，不便对农作物所处的生态环境和自身生长状况信息数据进行整合，导致容易对农作物种植方式进行指导时造成影响，同时大多未对农作物进行同一批次不同种类的横向对比，以及与往期中不同生长周期的纵向对比，使得反馈信息不全面，不便形成螺旋式上升管理，从而容易对农作物持续增产造成影响。

所以我们提出了一种基于大数据和云计算的农作物长势监控方法与系统，以便于解决上述中提出的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据和云计算的农作物长势监控方法与系统，以解决上述背景技术提出的目前市场上现有的农作物长势监控方法与系统不便对农作物所处的生态环境和自身生长状况信息数据进行整合，同时大多未对农作物进行横向和纵向对比分析，不便形成螺旋式上升管理，对农作物持续增产容易造成影响的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据和云计算的农作物长势监控系统，包括信息采集单元，智能云平台数据库，云计算分析处理单元，执行监测单元和执行结果反馈单元；

所述信息采集单元包括区域生态环境采集模块和农作物生长状况采集模块，用于采集农作物生长过程中的宏观环境和微观环境信息，对农作物内外信息进行全面采集；

所述智能云平台数据库是基于云平台的大数据处理控制系统，对所接收到的农作物生长信息数据进行储存，

所述云计算分析处理单元对智能云平台数据库中储存的农作物各类信息数据进行分析和处理，同时在绿色植物光谱理论的基础上，通过遥感监测反映农作物整体生长信息，并且对农作物未来生长状况进行预测；

所述执行监测单元包括农业生产自动化设备以及监控设备，通过农业生产自动化设备实现对农作物生产的自动化管理，且对农作物各个生长周期进行监测，并且对农作物不同生长周期数据进行实时记录，而且将数据同步保存至智能云平台数据库中，同时及时向用户发布病虫草害动态信息；

所述执行结果反馈单元整合农作物长势数据，与智能云平台数据库中往期农作物生长数据进行对比分析，且通过数据对比反映农作物长势问题，并将形成相应的应对策略反馈给用户。

优选的，所述区域生态环境采集模块包括温度传感器，湿度传感器，土壤养分检测仪，光照强度测量仪和CO2传感器，且各个传感器之间实时保存和记录数据以保证数据信息的及时性和有效性。

优选的，所述农作物生长状况采集模块包括农作物整体生长特征和农作物个体生长特征，且农作物整体生长特征通过作物长势遥感监测系统进行采集，并且农作物个体生长特征通过近距离监控设备进行监测。

优选的，所述农业生产自动化设备包括智能水肥一体机，智能温室控制系统和病虫害灾害预警设备。

优选的，所述执行结果反馈单元中通过将农作物与往期不同生长周期下的同种作物数据进行纵向对比，且将同一批次的不同种类的农作物进行横向对比，并且将对比结果进行归纳总结。

一种基于大数据和云计算的农作物长势监控方法，包括以下步骤：

第一步：通过温度传感器、湿度传感器、土壤养分检测仪等检测仪器对农作物的生长环境信息进行定时采集，且分别通过作物长势遥感监测系统和近距离监控设备对农作物整体生长特征和农作物个体生长特征进行采集整理，并且将各类信息同步储存至智能云平台信息管理系统中；

第二步：智能云平台信息管理系统将各类信息进行整合分析，结合农作物生长周期规律为农作物未来生长状况进行预测，并且对农作物产量进行预估；

第三步：智能云平台信息管理系统对农作物生长状况进行实时监测，对智能水肥一体机和智能温室控制系统进行远程控制；

第四步：对农作物长势数据进行整合分析，并与智能云平台中农作物往期生长数据进行对比，反馈监控系统对农作物长势的影响，生成总结改善报告，形成螺旋上升式管理；

优选的，所述农作物整体生长特征包括但不限于农作物单位面积植株数量、覆盖率、叶面积指数数据。

优选的，所述农作物个体生长特征包括但不限于农作物植株高度、叶片颜色、生长速度，且该数据实时保存至智能云平台数据库中。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于大数据和云计算的农作物长势监控方法与系统，通过对农作物生长环境以及农作物自身生长状况的信息数据进行实时采集，并将采集数据通过智能云平台数据库进行储存，利用云计算分析处理单元对数据进行分析整合，进而通过执行监测单元对农业自动化设备进行控制，及时对农作物进行浇灌施肥，通过往期中不同生长周期下的农作物生长状态进行纵向对比，同时将同一批次的不同农作物进行横向比较，并将对比数据进行分析，反映农作物长势问题，并形成相应的应对策略，反馈给用户，形成螺旋式上升管理，保证农作物持续增产。

附图说明

图1为本发明整体流程结构示意图；

图2为本发明区域生态环境采集模块结构示意图。

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在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种基于大数据和云计算的农作物长势监控系统，所述该基于大数据和云计算的农作物长势监控系统包括有：信息采集单元，智能云平台数据库，云计算分析处理单元，执行监测单元和执行结果反馈单元；

所述信息采集单元包括区域生态环境采集模块和农作物生长状况采集模块，用于采集农作物生长过程中的宏观环境和微观环境信息，对农作物内外信息进行全面采集；

所述智能云平台数据库是基于云平台的大数据处理控制系统，对所接收到的农作物生长信息数据进行储存，

所述云计算分析处理单元对智能云平台数据库中储存的农作物各类信息数据进行分析和处理，同时在绿色植物光谱理论的基础上，通过遥感监测反映农作物整体生长信息，并且对农作物未来生长状况进行预测；

所述执行监测单元包括农业生产自动化设备以及监控设备，通过农业生产自动化设备实现对农作物生产的自动化管理，且对农作物各个生长周期进行监测，并且对农作物不同生长周期数据进行实时记录，而且将数据同步保存至智能云平台数据库中，同时及时向用户发布病虫草害动态信息；

所述执行结果反馈单元整合农作物长势数据，与智能云平台数据库中往期农作物生长数据进行对比分析，且通过数据对比反映农作物长势问题，并将形成相应的应对策略反馈给用户。

区域生态环境采集模块包括温度传感器，湿度传感器，土壤养分检测仪，光照强度测量仪和CO2传感器，且各个传感器之间实时保存和记录数据以保证数据信息的及时性和有效性，使得可以对农作物；

农作物生长状况采集模块包括农作物整体生长特征和农作物个体生长特征，且农作物整体生长特征通过作物长势遥感监测系统进行采集，并且农作物个体生长特征通过近距离监控设备进行监测；

农业生产自动化设备包括智能水肥一体机，智能温室控制系统和病虫害灾害预警设备；

执行结果反馈单元中通过将农作物与往期不同生长周期下的同种作物数据进行纵向对比，且将同一批次的不同种类的农作物进行横向对比，并且将对比结果进行归纳总结。

一种基于大数据和云计算的农作物长势监控方法，其特征在于：包括以下步骤：

第一步：通过温度传感器、湿度传感器、土壤养分检测仪等检测仪器对农作物的生长环境信息进行定时采集，且分别通过作物长势遥感监测系统和近距离监控设备对农作物整体生长特征和农作物个体生长特征进行采集整理，并且将各类信息同步储存至智能云平台信息管理系统中；

第二步：智能云平台信息管理系统将各类信息进行整合分析，结合农作物生长周期规律为农作物未来生长状况进行预测，并且对农作物产量进行预估；

第三步：智能云平台信息管理系统对农作物生长状况进行实时监测，对智能水肥一体机和智能温室控制系统进行远程控制；

第四步：对农作物长势数据进行整合分析，并与智能云平台中农作物往期生长数据进行对比，反馈监控系统对农作物长势的影响，生成总结改善报告，形成螺旋上升式管理。

农作物整体生长特征包括但不限于农作物单位面积植株数量、覆盖率、叶面积指数数据；

农作物个体生长特征包括但不限于农作物植株高度、叶片颜色、生长速度，且该数据实时保存至智能云平台数据库中。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，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。