[发明专利]一种利用物联网技术进行水稻干物质预测的系统

说明书

技术领域

本发明涉及监控领域，具体的，涉及一种利用物联网技术进行水稻干物质预测的系统。

背景技术

在传统的农业专家系统中，通常实现的目的在于对于环境的监控，或者简单的对某些物质含量进行预测，但是，都存在一个问题：功能单一、预测精度低。

而实际上，农业技术人员对产量的预测精度高求很高，需要根据实际的产量进行产品预售，如果预测的数值偏差过大，将会为农业技术人员及企业带来巨大的经济损失。

为此，本发明为克服上述问题，提出一种利用物联网技术进行水稻干物质预测的系统。

发明内容

本发明中提出了一种利用物联网技术进行水稻干物质预测的系统，其特征在于，所述系统包含传感器网络、监控单元、信息发送/接收单元，

所述传感器网络，被配置用于采集环境信息和植物的状态信息；

所述信号发送/接收单元，被配置用于实现传感器网络与监控单元的信息桥接；

监控单元，被配置用于根据传感器网络的数据进行实时和历史环境监测，以及根据传感器网络获取的数据进行干物质含量的预测。

优选的，在监控单元中，预先设置了所有传感器参数与干物质含量的数学模型。

优选的，所述系统还包括信号调理单元，用于传感器信号的调理，设置于传感器网络与监控单元之间。

优选的，所述传感器网络由若干传感器组成，各传感器具备无线传输功能，传感器的数量和位置，与面积、水稻株数、地势土壤类别、取样监测值的方差有关，所述取样监测值为各类传感器采集的数值。

优选的，所述传感器的数量确定方式为：

将种植区域模块化，根据传感器数量与面积、水稻株数、地势土壤类别、取样监测值的方差之间的数学模型，确定传感器的数量，再将传感器在该区域均匀分布设置。

优选的，所述传感器网络中的传感器包括：大气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、土壤张力传感器、土壤EC值传感器、光照度监测传感器、CO2浓度传感器、O2浓度传感器、土壤PH值传感器、水质PH值传感器、水压传感器、液位传感器、土壤盐分传感器，系统根据所述传感器的检测数值对干物质含量进行预测。

优选的，所述传感器网络中的传感器还包括：水中溶氧量传感器、电导率传感器，系统根据所述传感器的检测数值所述对干物质含量进行预测。

优选的，所述传感器还包括病虫害传感器，所述病虫害传感器包含摄像头，病虫害传感器后端还连接有图像处理装置，此时，可将图像处理装置视为信号调理单元的一部分。

优选的，所述图像处理装置获取摄像头采集的图像，图像处理装置将图像二值化，在根据灰度判断病虫害面积，根据病虫害面积与图像面积的大小，确定病虫害程度，再将病虫害程度作为影响干物质含量的输入量。

优选的，所述传感器还包括天气传感器，用于捕获未来的天气状况，所述天气状况涉及风速、风向、降雨量。

优选的，所述系统可以根据未来的天气状况，结合水稻的当前状态，进行前向预测，若预测的干物质含量呈现减少趋势、且减少数量超过预设阈值时，进行预警。

优选的，在实时监测时，对于未来的数据参数，采用如下方式之一填充：

1）平均值填充：根据以往数据对应每个时间点的参数取平均值，赋给该时间点，以此补全未来几个月缺失的参数。

2）就近补齐：找到以前的对象中与该对象最相似的对象，然后用这个相似对象的相对应时间点的值来补充。该方法的前提是需要在至少一段时间后才能开始预测，因为只有积累一定时间段的参数后才能用于找到相似对象。例如，计算当前对象前期的数据，与历史数据中相同时间段的数据进行相似性判断，根据相似性的结果选择历史数据，并将其填充到未来的数据。

3）迭代缓存数据：基于以往缓存的数据，运用一定参考指标，对缓存的数据取时间窗，以补全将来的数据。

优选的，所述系统还包括执行单元，用于对环境参数进行调节。

在监测单元中，预设了理想的干物质含量，当预测干物质含量与理想的干物质含量偏差大于一定阈值时，以最小化预测干物质含量与理想的干物质含量为目标函数，将所有传感器参数与干物质含量的数学模型、传感器的实际取值范围为约束，进行环境信息和状态信息寻优，并据此调节执行单元动作。

优选的，系统中还包括时间检测单元，将时间监测单元与天气传感器相结合，考虑节气对水稻产量的影响，将特定时间的天气也作为数学模型输入的一部分。