农作物的智能种植方法、装置、系统、终端设备及介质

技术领域

本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种农作物的智能种植方法、装置、系统、终端设备及介质。

背景技术

传统种植业采用人工种植方式，劳动生产率低且易受环境因素影响，导致农业资源的配置效率较低，作物结构和区域布局不科学合理。

为了提高农业资源的配置效率，合理布局作物结构、区域布局，出现了农作物的智能种植技术。其中，农作物的智能种植技术是基于物联网技术和自动化控制技术实现的。该智能种植技术依据农作物的实际生长环境因素，和/或，农作物的生长状况是否达到预设条件的判断结果，自动进行农事操作或生成生产指导意见，以使工作人员依据该生产指导意见进行相关农事操作。

现有的预设条件通常是根据人工经验设定的，而人工经验主要针对农作物的通用种植方式，无法做到因地制宜，无法根据种植环境、农作物生长特性设置最合适的条件，所以，如何进一步提高智能种植技术的智能化，精准化是目前种植业尚待解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供一种农作物的智能种植方法、装置、系统，能够获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数，并根据获取到的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数通过农作物生长模型生成农作物的生长环境参数调控策略，进而提高智能种植技术的智能化、精确化。

第一方面，本发明实施例提供了一种农作物的智能种植方法，应用于终端设备，包括：获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数；判断所述实际生长环境参数是否满足第一预设条件，和/或，判断所述实际生长指标是否满足第二预设条件；当至少一个判断结果为否时，生成并展示农作物的生长环境参数调控策略；其中，所述第一预设条件和第二预设条件是由农作物生长模型根据农作物的生长环境参数与农作物预期生长指标之间的第一映射对应关系设置得到的。

作为第一方面的一些可实现方式，所述农作物的实际生长环境参数包括土壤肥力。

作为第一方面的一些可实现方式，所述获取农作物的实际生长指标，具体为：获取农作物的图像；从所述图像中识别农作物的实际生长指标，从而获取农作物的实际生长指标。

作为第一方面的一些可实现方式，所述获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数之后，还包括：将农作物的实际生长指标和实际生长环境参数输入所述农作物生长模型，以更新所述农作物生长模型。

作为第一方面的一些可实现方式，农作物生长模型中还包括农作物生长指标与生长状况评估结果的第二映射关系。

作为第一方面的一些可实现方式，所述获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数之后，还包括：展示所述农作物的实际生长指标和/或实际生长环境参数。

作为第一方面的一些可实现方式，所述获取农作物的实际生长指标之后，还包括：根据所述农作物的实际生长指标和所述农作物生长模型，获取农作物的生长状况评估结果；展示所述农作物的生长状况评估结果。

作为第一方面的一些可实现方式，所述获取农作物的实际生长指标之后，还包括：根据所述农作物的实际生长指标和所农作物生长模型，获取农作物的收益分析结果；展示所述农作物的收益分析结果。

第二方面，本发明实施例提供了一种农作物的智能种植装置，包括：获取单元，用于获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数；判断单元，用于判断所述实际生长环境参数是否满足第一预设条件，和/或，判断所述实际生长指标是否满足第二预设条件；第一生成单元，用于当至少一个判断结果为否时，生成农作物的生长环境参数调控策略；第一展示单元，用于展示农作物的生长环境参数调控策略；其中，所述第一预设条件和第二预设条件是由农作物生长模型根据农作物的生长环境参数与农作物预期生长指标之间的第一映射关系设置得到的。

作为第二方面的一些可实现方式，所述农作物的实际生长环境参数包括土壤肥力。

作为第二方面的一些可实现方式，所述获取单元具体为：获取子单元，用于获取农作物的图像；识别子单元，用于从所述图像中识别农作物的实际生长指标，从而获取到农作物的实际生长指标。

作为第二方面的一些可实现方式，所述装置还包括：更新单元，用于将所述农作物的实际生长指标和实际生长环境参数输入所述农作物生长模型，以更新所述农作物生长模型。

作为第二方面的一些可实现方式，所述装置还包括：第二展示单元，用于展示所述农作物的实际生长指标和实际生长环境参数。

作为第二方面的一些可实现方式，所述装置还包括：第二生成单元，用于根据所述农作物的实际生长指标和所述农作物生长模型，获取农作物的生长状况评估结果。

作为第二方面的一些可实现方式，所述装置还包括：第三展示单元，用于展示所述农作物的生长状况评估结果。

作为第二方面的一些可实现方式，所述装置还包括：第三生成单元，用于根据农作物的实际生长指标和农作物生长模型，获取农作物的收益分析结果。

作为第二方面的一些可实现方式，所述装置还包括：第四展示单元，用于展示农作物的收益分析结果。

第三方面，本发明实施例提供了一种农作物的智能种植系统，包括：采集设备，用于采集农作物的实际生长指标和实际生长环境参数，并将采集到的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数发送至所述处理器；处理器，用于判断所述实际生长环境参数是否满足第一预设条件，和/或，判断所述实际生长指标是否满足第二预设条件；当至少一个判断结果为否时，生成农作物的生长环境参数调控策略；其中，所述第一预设条件和第二预设条件是由农作物生长模型根据农作物的生长环境参数与农作物预期生长指标之间的第一映射关系设置得到的；展示设备用于展示农作物的生长环境参数调控策略。

作为第三方面的一些可实现方式，所述农作物的实际生长环境参数包括土壤肥力。

作为第三方面的一些可实现方式，所述处理器还用于：将所述农作物的实际生长指标和实际生长环境参数输入所述农作物生长模型，以更新所述农作物生长模型。

作为第三方面的一些可实现方式，所述展示设备还用于展示所述农作物的实际生长指标和/或实际生长环境参数。

作为第三方面的一些可实现方式，所述处理器还用于根据所述农作物的实际生长指标和所述农作物生长模型，获取农作物的生长状况评估结果。

作为第三方面的一些可实现方式，所述展示设备还用于展示所述农作物的生长状况评估结果。

作为第三方面的一些可实现方式，处理器还用于根据农作物的实际生长指标和农作物生长模型，获取农作物的收费分析结果。

作为第三方面的一些可实现方式，所述展示设备还用于展示农作物的收益分析结果。

第四方面，本发明实施例提供了一种终端设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的农作物的智能种植方法的步骤。

第五方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的农作物的智能种植方法的步骤。

相较于现有技术，本申请具有以下有益效果：在本发明实施例中，农作物的智能种植系统可以采集农作物的实际生长环境参数和实际生长指标，再将所获得的生长环境参数通过与农作物预期生长指标进行比较，农作物生长模型根据二者之间的对应关系设置最有利于农作物生长的预设条件。通过将获取到的农作物的实际生长环境参数和农作物的实际生长指标与预设条件进行比较，根据比较结果生成生长环境参数调控策略。其中，预设条件的设置完全通过机器自动完成，不再局限于人工经验，能够做到因地制宜，并依据农作物的生长状况进行调整，提高了智能种植技术的智能化、精确化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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为本发明实施例提供的农作物生长模型的训练方法的流程示意图；

图2为本发明实施例一实施例提供的农作物的智能种植方法的流程示意图；

图3为本发明实施例一提供的上传农作物图像的图形界面图；

图4为本发明实施例一提供的生长环境参数调控策略的图形界面图。

图 5为本发明实施例二提供的农作物的智能种植方法的流程示意图；

图 6为本发明实施例三提供的农作物的智能种植方法的流程示意图；

图 7为本发明实施例四提供的农作物的智能种植方法的流程示意图；

图 8为本发明实施例四提供的生长状况评估的图形界面图；

图 9为本发明实施例五提供的农作物的智能种植方法的流程示意图；

图10为本发明实施例五提供的收益分析的图形界面图；

图11为本发明实施例六提供的农作物的智能种植方法的装置示意图；

图12为本发明实施例七提供的农作物的智能种植方法的系统示意图。

图13为实现本发明实施例的一种终端设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

由背景技术部分可知，现有的农作物智能化种植技术无法做到因地制宜，无法根据种植环境、农作物生长特性设置最合适的条件，所以，如何进一步提高智能种植技术的智能化，精准化是目前种植业尚待解决的技术问题。

为了解决上述的问题，本发明实施例提供了一种农作物的智能种植方法、装置、系统、终端设备及介质。

利用本发明实施例提供的农作物的智能种植方法、装置、系统、终端设备及介质，农作物的智能种植系统可以采集农作物的实际生长环境参数和实际生长指标，再将所获得的生长环境参数通过与农作物预期生长指标进行比较，农作物生长模型根据二者之间的对应关系设置最有利于农作物生长的预设条件。通过将获取到的农作物的实际生长环境参数和农作物的实际生长指标与预设条件进行比较，根据比较结果生成生长环境参数调控策略。其中，预设条件的设置完全通过机器自动完成，不再局限于人工经验，能够做到因地制宜，并依据农作物的生长状况进行调整，提高了智能种植技术的智能化、精确化。

下面首先介绍农作物生长模型及其训练方法。

其中，农作物生长模型可以为AI(人工智能，Artificial Intelligence)模型，

作为一种实现方式，如图1所示，农作物生长模型的训练方法可以包括以下步骤：

S101：获取训练样本集，训练样本集包括农作物的生长环境参数及与其对应的农作物生长指标、农作物的生长状况评估结果和农作物的收益分析结果。

S102：学习农作物的生长环境参数及与其对应的农作物生长指标之间的第一映射关系，学习所述农作物生长指标及其对应的农作物的生长状况评估结果之间的第二映射关系，并，学习所述农作物生长指标及其对应的农作物的收益分析结果之间的第三映射关系。

作为示例，通过关联规则学习算法，如Apriori算法和Eclat算法寻找农作物的生长环境参数及与其对应的农作物生长指标之间关系的规则，学习第一映射关系。

第一映射关系反映了农作物的生长环境参数及与其对应的农作物生长指标之间的对应关系，为指导农事操作，提高生产效率提供了数据支撑。

S103：根据所述第一映射关系、所述第二映射关系和所述第三映射关系，确定所述农作物生长模型的模型参数，从而得到所述农作物生长模型。

以上为本申请提供的一种农作物生长模型的训练方法。该训练方法通过学习获取的农作物的生长环境参数及与其对应的农作物生长指标之间的第一映射关系；学习获取的农作物生长指标及其对应的农作物的生长状况评估结果之间的第二映射关系；学习获取的农作物生长指标及其对应的农作物的收益分析结果之间的第三映射关系得到农作物生长模型。该农作物生长模型可以根据获取的农作物的实际生长环境参数和农作物的实际生长指标生成生长环境参数调控策略。其中，预设条件的设置完全自动完成，不再局限于人工经验，能够做到因地制宜，并依据农作物的生长状况进行调整，提高了智能种植技术的智能化、精确化。

首先介绍本申请实施例提供的一种农作物的智能种植方法的具体实现方式。

实施例一

请参见图2，图2示出了本发明实施例一提供的农作物的智能种植方法的流程示意图。如图2所示，该农作物的智能种植方法包括：

S201，获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数。

在本发明实施例中，农作物的实际生长指标为可反映农作物生长状况数据，作为示例，该农作物的实际生长指标可以为株高、鲜重、根长、有效干物质积累量和最大叶面宽度中的至少一种。作为示例，获取的农作物的实际生长指标可以为：株高7cm，根长9cm，有效干物质积累量0.08g。

在本发明实施例中，农作物的实际生长环境参数为可反映农作物生长环境的数据，可以为通过参数采集设备采集到的农作物的实际生长环境参数。作为示例，该农作物的实际生长环境参数可以包括土壤肥力、土壤温湿度、空气温湿度和光照强度中的至少一种。作为示例，获取的农作物的实际生长环境参数可以为：土壤湿度75％。

其中，可以使用土壤传感器采集土壤肥力；使用土壤湿度传感器采集土壤湿度；使用土壤温度传感器采集土壤温度；使用光照强度传感器采集光照强度；使用空气温度传感器采集空气温度；使用空气湿度传感器采集空气湿度。

需要说明，在本申请实施例中，当农作物的实际生长环境参数包括土壤肥力时，根据精确的土壤肥力数据有效指导农作物的生产操作，避免了施肥凭人工经验的弊端，进一步提高了种植技术的精确化。

作为本申请的一种实现方式，获取农作物的实际生长指标，可以包括以下步骤：

A1：获取农作物的图像。

用户通过设置在种植环境中的摄像头得到农作物图像，并在图3示出的终端界面选择上传农作物图像。界面左端显示用户选择上传的农作物图像，界面下方为确认按钮，点击确认按钮即可上传所选的农作物图像。

A2：从图像中识别农作物的实际生长指标，从而获取到农作物的实际生长指标。

作为一种实现方式，可以通过图像识别技术对获取的农作物图像进行图像识别，识别得到农作物的实际生长指标。

S202，判断实际生长环境参数是否满足第一预设条件，和/或，判断实际生长指标是否满足第二预设条件。

在本申请实施例中，第一预设条件和第二预设条件是由农作物生长模型根据农作物的生长环境参数与农作物预期生长指标之间的第一映射关系设置得到的。

如上所述，第一设条件和第二预设条件是根据农作物生长模型根据农作物的生长环境参数与农作物预期生长指标之间的第一映射关系设置得到的。例如，在农作物生长模型中，农作物预期生长指标对应的土壤湿度为65％到75％，则判断实际生长环境参数是否满足第一预设条件，具体为：判断农作物的实际土壤湿度是否在65％到75％之间。

例如：当实际土壤湿度为60％时，判断实际土壤湿度不满足第一预设条件。当实际土壤湿度的值在该区间范围内，如实际土壤湿度为73％时，判断实际土壤湿度满足第一预设条件。

此外，在农作物生长模型中，农作物预期生长指标为株高为5cm，则判断实际生长指标是否满足第二预设条件，可以具体为：判断农作物的株高是否达到5cm，

例如：当实际根长为3cm时，判断实际根长不满足第二预设条件。当实际根长为5cm时，判断实际根长满足第二预设条件。

S203，当至少一个判断结果为否时，生成并展示农作物的生长环境参数调控策略。

本步骤可以具体为：当实际生长环境参数不满足第一预设条件而实际生长指标满足第二预设条件时，或，当实际生长环境参数不满足第一预设条件，实际生长指标也不满足第二预设条件时，或，当实际生长环境参数满足第一预设条件而实际生长指标不满足第二预设条件时，生成并展示农作物的生长环境参数调控策略。

作为一种实现方式，农作物的生长环境参数调控策略可以通过界面的形式进行展示。图4所示了农作物的生长环境参数调控策略界面。图4展示了调控土壤肥力、通过间苗调控光照强度的策略。具体为：

在“追肥”操作下方显示追施肥类、施肥方式、每亩土壤的肥料元素含量、每亩土壤的含水量和土壤湿度。如：“追施氮肥，采用灌湿方式追肥，尿素2.5Kg/亩，水2.5Kg/亩，土壤湿度在70％左右。”

在“间苗”操作下方对应显示幼苗生长情况、间苗方式和苗间距，如：“第五片真叶长出，人工间苗。间距10km左右。”。

以上为本申请实施例一提供的一种农作物的智能种植方法的具体实现方式。在该具体实现方式中，农作物的智能种植系统可以采集农作物的实际生长环境参数和实际生长指标，再将所获得的生长环境参数通过与农作物预期生长指标进行比较，农作物生长模型根据二者之间的第一映射关系设置最有利于农作物生长的预设条件。通过将获取到的农作物的实际生长环境参数和农作物的实际生长指标与预设条件进行比较，根据比较结果生成生长环境参数调控策略。其中，预设条件的设置完全通过机器自动完成，不再局限于人工经验，能够做到因地制宜，并依据农作物的生长状况进行调整，提高了智能种植技术的智能化、精确化。

为了进一步提高农作物生长模型的精确性，本申请提供了另一种实施例，以更新农作物生长模型，请参见实施例二。

实施例二

如图5所示，本申请实施例二提供的农作物的智能种植方法包括以下步骤：

S301，获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数。

S302，判断实际生长环境参数是否满足第一预设条件，和/或，判断实际生长指标是否满足第二预设条件。其中，第一预设条件和第二预设条件是由农作物生长模型根据农作物的生长环境参数与农作物预期生长指标之间的第一映射关系设置得到的。

S303，当至少一个判断结果为否时，生成并展示农作物的生长环境参数调控策略。

S301至S303与实施例一中的S201至S203相同，为简要叙述，在此不再详细描述。

S304，将农作物的实际生长指标和实际生长环境参数输入农作物生长模型，以更新农作物生长模型。

本步骤可以具体为：将S301获取到的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数输入到农作物生长模型中，根据该农作物的实际生长指标和实际生长环境参数的对应关系来优化农作物生长模型的模型参数，从而实现农作物生长模型的更新，进而使得农作物生长模型更加准确。

以上为本申请实施例二提供的农作物的智能种植方法的具体实现方式。在该具体实现方式中，除了具有实施例一的有益效果外，还可以利用农作物的实际生长指标和实际生长环境参数来实时更新农作物生长模型，从而使得农作物生长模型更加准确，进而利用该农作物生长模型可以为用户提供更加准确的生长环境参数调控策略，以此有效指导农事操作，提高生产效率。

此外，为了使用户掌握当前农作物的生长状况，本申请提供了另一种实施例，以展示采集到的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数，请参见实施例三。

实施例三

如图6所示，本申请实施例三提供的农作物的智能种植方法包括以下步骤：

S401，获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数。

S402，判断实际生长环境参数是否满足第一预设条件，和/或，判断实际生长指标是否满足第二预设条件。其中，第一预设条件和第二预设条件是由农作物生长模型根据农作物的生长环境参数与农作物预期生长指标之间的第一映射关系设置得到的。

S403，当至少一个判断结果为否时，生成并展示农作物的生长环境参数调控策略。

S401至S403与实施例一中的S201至S203相同，为了简要起见，在此不再详细描述。

S404，展示农作物的实际生长指标和/或实际生长环境参数。

作为本申请的一种实现方式，农作物的实际生长指标可以通过界面的形式进行展示。

图3展示了农作物的根长、叶片数、有效干物质积累量、鲜重、根长和最大叶面宽的实际值及各生长指标对应的预期值。

界面采用表格形式展示农作物的实际生长指标与该生长指标对应的预期值，便于用户理解。

以上为本申请实施例三提供的一种农作物的智能种植方法的具体实现方式。在该具体实现方式中，在该实现方式中，除了具有实施例一的有益效果外，还可以展示获取的农作物的实际生长指标和/或实际生长环境参数，使用户更加了解农作物的生长状况，便于开展相关农事操作。

此外，为了从多角度展示当前农作物的生长状况，本申请提供了另一种实施例，以对农作物的生长状况进行评估，并展示评估结果，请参见实施例四。

实施例四

如图7所示，本申请实施例四提供的农作物的智能种植方法包括以下步骤：

S501，获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数。

S502，判断实际生长环境参数是否满足第一预设条件，和/或，判断实际生长指标是否满足第二预设条件。其中，第一预设条件和第二预设条件是由农作物生长模型根据农作物的生长环境参数与农作物预期生长指标之间的第一映射关系设置得到的。

S503，当至少一个判断结果为否时，生成并展示农作物的生长环境参数调控策略。

S501至S503与实施例一中的S201至S203相同，为了简要起见，在此不再详细描述。

S504，根据农作物的实际生长指标和农作物生长模型，获取农作物的生长状况评估结果。

S505，展示农作物的生长状况评估结果。

作为本申请的一种实现方式，农作物的生长状况评估结果还可以通过界面的形式进行展示。图8展示了农作物的生长状况评估结果界面。具体展示了株高、叶片数、有效干物质积累量、鲜重、根长、最大叶面宽及各生长指标对应的预期值的曲线图。每一幅曲线图用两条不同曲线对应展示不同生长指标对应的实际值和预期值在农作物的生长过程中发生的变化。在曲线图上方，还列出了该生长指标的实际值与预期值。如此，更加清晰直观地体现了农作物的生长状况，有助于用户理解。

以上为本申请实施例四提供的农作物的智能种植方法的具体实现方式。在该具体实现方式中，除了具有实施例一的有益效果外，还可以根据农作物的实际生长指标和实际环境参数获取农作物的生长状况评估结果，并展示获取的生长状况评估结果。以此有助于用户理解农作物的生长状况，开展农事操作，提高生产效率。

此外，为了使用户掌握当前农作物的收益分析，本申请提供了另一种实施例，以对农作物进行收益分析，并展示收益分析结果，请参见实施例五。

实施例五

如图9所示，本申请实施例五提供的农作物的智能种植方法包括以下步骤：

S601，获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数。

S602，判断实际生长环境参数是否满足第一预设条件，和/或，判断实际生长指标是否满足第二预设条件。其中，第一预设条件和第二预设条件是由农作物生长模型根据农作物的生长环境参数与农作物预期生长指标之间的第一映射关系设置得到的。

S603，当至少一个判断结果为否时，生成并展示农作物的生长环境参数调控策略。

S601至S603与实施例一中的S201至S203相同，为了简要起见，在此不再详细描述。

S604，根据农作物的实际生长指标和农作物生长模型，获取农作物的收益分析结果。

S605，展示农作物的收益分析结果。

作为本申请的一种实现方式，农作物的收益分析结果还可以通过界面的形式进行展示。图10展示了农作物的收益分析结果界面。具体展示了预计收益，投入分析和收益分析。

其中，投入分析包括人员工时、投入品、人员成本预估和投入品成本预估。例如：投入品可以包括：有机肥、尿素、复合肥、硫酸钾和小白菜种子。对应的，投入品成本预估为1247元。

其中，收益分析包括预计产量和预计销售额。例如：预计产量为2500公斤，预计销售额为12500元。

向用户展现收益分析结果，可使用户更加了解种植过程中的投入成本和预期收益，有助于用户更合理地分配资金，进行农事生产。

以上为本申请提供的一种农作物的智能种植方法的具体实现方式。在该具体实现方式中，在该实现方式中，除了具有实施例一的有益效果外，还可以根据农作物的实际生长指标和实际环境参数获取农作物的收益分析结果，并展示获取的收益分析结果。可以使用户直观了解农作物生长的收益分析和投入分析，有助于合理规划农事操作。

以上为本申请实施例提供的农作物智能种植方法的具体实现方式。基于该方法具体实现方式，相应地，本申请还提供了农作物智能种植装置的具体实现方式。请参见实施例六。

实施例六

图11示出了本发明实施例六提供的一种农作物的智能种植装置600的结构示意图。如图11所示，该装置包括：

获取单元1101，用于获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数；

判断单元1102，用于判断所述实际生长环境参数是否满足第一预设条件，和/或，判断所述实际生长指标是否满足第二预设条件；

第一生成单元1103，用于当至少一个判断结果为否时，生成农作物的生长环境参数调控策略。

第一展示单元1104，用于展示农作物的生长环境参数调控策略。

作为本申请的一种实现方式，获取单元1001获取的实际生长环境参数包括土壤肥力、土壤温湿度、空气温湿度和光照强度中至少一项。

获取单元1101获取的实际生长指标包括株高、鲜重、根长、有效干物质积累量和最大叶面宽度中至少一项。

作为本申请的一种实现方式，获取单元1101还可以包括：

获取子单元，用于获取农作物的图像；

识别子单元，用于从所述图像中识别农作物的实际生长指标，从而获取到农作物的实际生长指标。

作为本申请的一种实现方式，农作物的智能种植装置还可以包括：

更新单元，用于将所述农作物的实际生长指标和实际生长环境参数输入所述农作物生长模型，以更新所述农作物生长模型。

作为本申请的一种实现方式，农作物的智能种植装置还可以包括：

第二展示单元1114，用于展示所述农作物的实际生长指标和实际生长环境参数。

作为本申请的一种实现方式，农作物的智能种植装置还可以包括：

第二生成单元1113，用于根据所述农作物的实际生长指标和所述农作物生长模型，获取农作物的生长状况评估结果。

作为本申请的一种实现方式，农作物的智能种植装置还可以包括：

第三展示单元1124，用于展示所述农作物的生长状况评估结果。

作为本申请的一种实现方式，农作物的智能种植装置还可以包括：

第三生成单元1123，用于根据所述农作物的实际生长指标和所述农作物生长模型，获取农作物的收益分析结果。

作为本申请的一种实现方式，农作物的智能种植装置还可以包括：

第四展示单元1134，用于展示所述农作物的收益分析结果。

以上为本申请提供的一种农作物的智能种植装置。该农作物的智能种植装置可以通过终端设备接受获取单元上传的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数，通过判断单元判断所述实际生长指标和所述实际生长环境参数是否满足预设条件，由第一生成单元根据判断单元的判断结果生成农作物的生长环境参数调控策略，并通过展示单元在终端设备上展示生长环境参数调控策略。其中，预设条件的设置完全通过机器自动完成，不再局限于人工经验，能够做到因地制宜，并依据农作物的生长状况进行调整，提高了智能种植技术的智能化、精确化。

以上为本申请实施例提供的农作物智能种植装置的具体实现方式。基于该装置具体实现方式，相应地，本申请还提供了农作物智能种植系统的具体实现方式。请参见实施例七。

实施例七

图12示出了本发明实施例七提供的一种农作物的智能种植系统1200的结构示意图。如图12所示，该系统包括：采集设备1210、处理器1220和展示设备1230。

采集设备1210用于采集农作物的实际生长指标和实际生长环境参数，并将采集到的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数发送至所述处理器。

作为本申请的一种实现方式，采集设备可以包括摄像头、土壤传感器、土壤温湿度传感器、空气温湿度传感器、光照强度传感器中至少一种。

处理器1220用于接收采集设备上传的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数，并将所述农作物的实际生长指标和实际生长环境参数输入农作物生长模型。农作物生长模型将获得的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数与预设条件进行比较，根据比较结果生成生长环境参数调控策略。

作为本申请的一种实施方式，处理器还可以用于通过农作物生长模型根据得到的农作物的实际生长指标，得到农作物的生长状况评估结果。

作为本申请的一种实施方式，处理器还可以用于通过农作物生长模型根据得到的农作物的实际生长指标，得到农作物的收益分析结果。展示设备1230用于展示生成的生长环境参数调控策略。

作为本申请的一种实现方式，展示设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑等。

作为本申请的一种实现方式，展示设备还可以展示农作物的生长状况评估结果。

作为本申请的一种实现方式，展示设备还可以展示农作物的收益分析结果。

图13为实现本发明各个实施例的一种终端设备的硬件结构示意图。

该终端设备1300包括但不限于：射频单元1301、网络模块1302、音频输出单元1303、输入单元1304、传感器1305、显示单元1306、用户输入单元1307、接口单元1308、存储器1309、处理器1310、以及电源1311等部件。本领域技术人员可以理解，图13中示出的终端设备结构并不构成对终端设备的限定，终端设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，终端设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。

其中，处理器1310，用于接收采集设备上传的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数，并将所述农作物的实际生长指标和实际生长环境参数输入农作物生长模型。农作物生长模型将获得的农作物的实际生长指标和实际生长环境参数与预设条件进行比较，根据比较结果生成生长环境参数调控策略。

在本发明实施例中，终端设备获取农作物的实际生长指标和实际生长环境参数后，通过将获取到的农作物的实际生长环境参数和农作物的实际生长指标与预设条件进行比较，根据比较结果生成生长环境参数调控策略。其中，预设条件的设置完全通过机器自动完成，不再局限于人工经验，能够做到因地制宜，并依据农作物的生长状况进行调整，提高了智能种植技术的智能化、精确化。

应理解的是，本发明实施例中，射频单元1301可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器1310处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元1201包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元1301还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。

终端设备通过网络模块1302为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。

音频输出单元1303可以将射频单元1301或网络模块1302接收的或者在存储器1309中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元1303还可以提供与终端设备1300执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元503包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。

输入单元1304用于接收音频或视频信号。输入单元1304可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)13041和麦克风13042，图形处理器13041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元1306上。经图形处理器13041处理后的图像帧可以存储在存储器1309(或其它存储介质)中或者经由射频单元1301或网络模块1302进行发送。麦克风13042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元1301发送到移动通信基站的格式输出。

终端设备1300还包括至少一种传感器1305，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板13061的亮度，接近传感器可在终端设备1300移动到耳边时，关闭显示面板13061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别终端设备姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器1305还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。

显示单元1306用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元1306可包括显示面板13061，可以采用液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板13061。

用户输入单元1307可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与终端设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元1307包括触控面板13071以及其他输入设备13072。触控面板13071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板13071上或在触控面板13071附近的操作)。触控面板13071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1310，接收处理器1310发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板13071。除了触控面板13071，用户输入单元507还可以包括其他输入设备13072。具体地，其他输入设备13072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。

进一步的，触控面板13071可覆盖在显示面板13061上，当触控面板13071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1310以确定触摸事件的类型，随后处理器1310根据触摸事件的类型在显示面板13061上提供相应的视觉输出。虽然在图13中，触控面板13071与显示面板13061是作为两个独立的部件来实现终端设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板13071与显示面板13061集成而实现终端设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元1308为外部装置与终端设备1300连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元1308可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到终端设备1300内的一个或多个元件或者可以用于在终端设备1300和外部装置之间传输数据。

存储器1309可用于存储软件程序以及各种数据。存储器1309可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器1309可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器1310是终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1309内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1309内的数据，执行终端设备的各种功能和处理数据，从而对终端设备进行整体监控。处理器1310可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器1310可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1310中。

终端设备1300还可以包括给各个部件供电的电源1311(比如电池)，优选的，电源1311可以通过电源管理系统与处理器1310逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

另外，终端设备1300包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。

优选的，本发明实施例还提供一种终端设备，包括处理器1310，存储器1309，存储在存储器1309上并可在所述处理器1310上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器1310执行时实现上述任务管理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述智能种植方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-OnlyMemory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。