[发明专利]一种基于物联网的农林病虫害监控系统有效

专利信息
申请号: 202210962290.2 申请日: 2022-08-11
公开(公告)号: CN115185220B 公开(公告)日: 2023-03-24
发明(设计)人: 陈耀宇;程武俊;冯晓霞;蔡海华;祝新;汪永安 申请(专利权)人: 安徽中昆绿色防控科技有限公司
主分类号: G05B19/042 分类号: G05B19/042
代理公司: 合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙) 34160 代理人: 刘念
地址: 230000 安*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 联网 农林 病虫害 监控 系统
【说明书】:

发明公开了一种基于物联网的农林病虫害监控系统,涉及农业物联网技术领域,包括数据分析模块、病虫害监测模块、病虫害进程演化模块以及病虫害防治中心;所述数据分析模块用于对接收到的农作物生长数据进行虫害防治系数分析,判断是否要进行病虫害预防措施;所述病虫害监测模块用于对病虫害的灾害进程进行实时监测,确定病虫害所对应的农作物的生长地点和生长候期;所述病虫害进程演化模块用于将病虫害监测模块的监测数据输入至对应的演化模型,进行病虫害发展过程的演化,建立病虫害发展时间轴,对时间、节点进行预判,得到病虫害波及范围分析评估结果,以提醒农林管理员在灾害未波及时提前进行预防措施,减少病虫害造成的经济损失。

技术领域

本发明涉及农业物联网技术领域,具体是一种基于物联网的农林病虫害监控系统。

背景技术

农业物联网一般应用是将大量的传感器节点构成监控网络,通过各种传感器采集信息实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中,其可以为温室精准调控提供科学依据,达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的;但是作物从种植到收获的整个生长周期常面临各种虫害的侵袭,如果防治不及时,不仅会引起产量和质量的下降,严重时甚至会造成很重大的经济损失。

传统的防治方式需要植保技术员进入田间实地观察作物有无虫害侵染现象,这种方法费时费力,并且有的虫害是可防不可治,当被发现时已经有可能错过了最佳施药时间,并不能起到病虫害预警的作用,无法使农林管理员及时获知病虫害动态并及时采取必要的抗灾措施,以减少病虫害造成的经济损失;因此,目前迫切需要一种切实有效的农林病虫害监控方案,以提高病虫害预警的及时性,帮助用户直观、清晰地了解病虫害发生的全过程,辅助管理者做好防护措施、修正策略,提高病虫害应急响应与防范能力,减少病虫害造成的经济损失。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本发明提出一种基于物联网的农林病虫害监控系统。

为实现上述目的,根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于物联网的农林病虫害监控系统,包括信息采集模块、病虫害监测模块、病虫害汇总模块、病虫害进程演化模块、演化修正模块以及病虫害防治中心;

所述信息采集模块用于通过物联网监控节点采集农作物生长数据,并将采集的农作物生长数据传输至数据分析模块;所述数据分析模块用于对接收到的农作物生长数据进行虫害防治系数分析,判断是否要进行病虫害预防措施;若虫害防治系数FZ大于对应的防治阈值F1,则判定对应农作物存在病虫害风险,生成虫害预防信号;

所述病虫害监测模块用于对病虫害的灾害进程进行实时监测,确定病虫害所对应的农作物的生长地点和生长候期,并将监测数据上传至云平台进行存储;所述病虫害进程演化模块用于将病虫害监测模块的监测数据输入至对应的演化模型,进行病虫害发展过程的演化,建立病虫害发展时间轴,对时间、节点进行预判,得到病虫害波及范围分析评估结果;

所述演化修正模块与病虫害进程演化模块相连接,用于对演化得到的病虫害波及范围分析评估结果进行修正,并将修正后的病虫害波及范围分析评估结果反馈至病虫害防治中心,供农林管理员实时查询;所述病虫害防治中心用于根据病虫害波及范围分析评估结果对灾害波及区域进行预警,以提醒农林管理员在灾害未波及时提前进行预防措施。

进一步地,所述数据分析模块的具体分析步骤为:

获取农作物的种类信息,并通过图像采集单元获取所述农作物各个观测部位的图像集合;将所述图像集合中的图像信息输入农作物候期识别模型,确定对应农作物的生长候期;

获取该生长候期所需的标准环境信息;将标准环境信息中对应的温度、湿度以及光照数据依次标记为Wb、Mb以及Gb;将生长环境信息中对应的温度、湿度、光照数据以及昆虫数量标记为Wi、Mi、Gi以及Ki;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽中昆绿色防控科技有限公司,未经安徽中昆绿色防控科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210962290.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top