[发明专利]基于数字梯度化技术的植物生长智能管理方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种植物生长监测和控制的智能管理方法和系统，尤其涉及一种基于数字梯度化技术的植物生长智能管理方法及系统，属于智能农业技术领域。

背景技术

电子技术和计算机技术的迅速发展推动了农业生产向智能化方向演变，但从我国农业生产应用的现状来看，大部分农业生产还停留在机械化层面上，农业智能化技术应用的重要性和现实意义认识的不足，是农业智能化发展滞后的客观原因。如果说给农业带来巨变的农业机械化的定义就是优化农业生产劳动力，把需要手工操作的原始农业转变成只需人工设置农业机器就能自动完成农业生产作业的话，那么，农业智能化的定义就是：彻底解放农业生产劳动力，使原本需要人工操作的农业机器由专业化走向傻瓜化，即把原本需要专业人士操控的农业机器变成无需人工干预，能根据农作物的状况和其他因素自动决定如何进行某项作业的智能机器。

然而，就我国目前的农业科技发展状况来看，我国的农业智能化技术发展十分缓慢，尚处于研究和试验示范阶段。农业生产应用是一个十分复杂的应用领域，需要多个学科的知识配合和应用。转型过来的科技企业在缺少农业专家和农业生产经验的情况下，只能将传感设备和控制设备安装于农田、大棚当中，仅仅达到检测植物生长的环境数据，灌溉、施肥时还需要人工操控，未起到真正的智能管理效果。

与本发明有所区别的是：专利申请号：201110185599.7公开的基于无线传感器网络的自适应农业信息数据管理方法，它通过传感器模块和终端处理器的交互，实现农业信息数据的自适应控制和管理，同时在无线传感器网络中引入了web2.0技术，实现了用户与网络平台的交互，增加了“植物博客”模块。该“植物博客”模块根据数据库系统动态自述周围环境参数，其中，该发明的经验数据数据库是根据历史农业生产经验和农作物生长状况建立的，所述的经验数据库，即是根据植物生长状况不断调整和自适应的过程。该发明与本发明不同的地方在于，本发明是由农业专家结合多年调研经验得出的植物生长规律和植物生长环境参数，并通过矩阵表下载于植物生长智能控制终端中，再通过与梯度化处理的外部环境数据相比对，最终调控环境调控单元对植物进行作业。该方法避免了植物生长过程中的自适应过程，能够根据植物的类别、生长周期，下载相适应的植物生长条件矩阵表，避开了农作物与设备相磨合的阶段，同时能精确、精准控制植物生长的外部环境参数。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于数字梯度化技术的植物生长智能管理方法及系统，该方法用于解决当前农业科技与农业生产知识结合的不足，系统设备与农作物之间的自适应时间长以及农业管理需要人工操控的缺点，提出了梯度化处理的智能管理方法，实现了全自动化监测和调控的农作物精细化管理，同时良好的伸缩性和灵活性使其能适应多种农作物生长环境。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：本发明提供一种基于数字梯度化技术的植物生长智能管理方法，它包括：

S1：传感器采集不同点位的环境数据信息；

S2：植物生长智能控制终端接收传感器发送的环境数据信息，并根据环境数据信息的解析结果进行数字梯度化处理；

S3：所述植物生长智能控制终端将数字梯度化处理结果与植物生长条件矩阵表比对判断，根据判断结果选择待控制的机电设备，并通过对应的信息隧道向待控制机电设备发送控制命令；

S4：所述待控制机电设备根据控制命令执行相应操作；

S5：反复执行以上步骤，不断采集植物生长的环境数据信息，用以监控植物生长环境信息和再次调控机电设备做准备。

具体的，在步骤S1的执行过程中，传感器采集所述的环境数据信息，它包括环境因子信息、功能标识和状态标识，所述环境因子信息包含植物生长的环境参数信息，梯度化处理后用于与植物生长条件矩阵表比对判断，功能标识用于识别设备的节点和名称，状态标识用于识别设备的连接状态、开闭状态和故障状态。

具体的，在步骤S2的执行过程中，植物生长智能控制终端对采集的环境数据信息进行数据梯度化处理，它包括以下两个步骤：

S21：将所述环境因子信息由非电量转换为电量，通过A/D转换后，转化成多元变量的线性方程；

S22：将多元变量的线性方程实行区域分割，得出梯度区间范围，用于机电设备的定量控制管理。