[发明专利]一种基于大数据的农业信息采集系统及采集方法

权利要求书

1.一种基于大数据的农业信息采集系统，其特征在于，包括：

大数据采集模块，用于采集多个区域同一类农作物的环境数据以及当前生长特征数据；

预处理模块，用于对所述环境数据以及所述当前生长特征数据进行预处理；

相关系数获取模块，用于获取所述环境数据与所述当前生长特征数据之间的相关系数；

模型构建模块，用于构建多个预测模型并分别利用所述相关系数大于预设系数值的环境数据以及当前生长特征数据训练多个所述预测模型；

预测模块，用于根据训练好的多个所述预测模型预估农作物产量。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据的农业信息采集系统，其特征在于，所述相关系数获取模块包括：

第一拟合曲线获取模块，用于对同一类农作物不同区域的空间环境参数与对应的所述农作物的所述当前生长特征数据进行拟合以获取第一拟合曲线；

第一相关系数值获取模块，用于分别获取与任一区域农作物对应的第一拟合曲线与与其余区域农作物对应的第一拟合曲线之间的第一相关系数值；

其中，所述相关系数包括所述第一相关系数值，所述模型构建模块用于分别利用所述第一相关系数值大于预设系数值的所述空间环境参数以及对应的所述农作物的所述当前生长特征数据对多个所述预测模型进行训练。

3.如权利要求2所述的一种基于大数据的农业信息采集系统，其特征在于，所述相关系数获取模块还包括：

第二拟合曲线获取模块，用于对同一类农作物不同区域的地下土壤参数与对应的所述农作物的所述当前生长特征数据进行拟合以获取第二拟合曲线；

第二相关系数值获取模块，用于分别获取与任一区域农作物对应的第二拟合曲线与与其余区域农作物对应的第二拟合曲线之间的第二相关系数值；

其中，所述相关系数还包括所述第二相关系数值，所述模型构建模块还用于分别利用所述第二相关系数值大于预设系数值的所述地下土壤参数以及对应的所述农作物的所述当前生长特征数据对多个所述预测模型进行训练。

4.如权利要求3所述的一种基于大数据的农业信息采集系统，其特征在于，所述当前生长特征数据为农作物某一植株部位的预设时间段内的变化量，所述空间环境参数包括空气温湿度平均值、光照强度平均值、氧气含量平均值以及二氧化碳含量平均值。

5.如权利要求4所述的一种基于大数据的农业信息采集系统，其特征在于，所述地下土壤参数包括土壤光感度平均值、土壤温湿度平均值以及土壤酸碱度平均值。

6.一种基于大数据的农业信息采集方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，采集多个区域同一类农作物的环境数据以及当前生长特征数据；

S2，对所述环境数据以及所述当前生长特征数据进行预处理；

S4，获取所述环境数据与所述当前生长特征数据之间的相关系数；

S4，构建多个预测模型并利用所述相关系数大于预设系数值的环境数据以及当前生长特征数据训练多个所述预测模型；

S5，根据训练好的多个所述预测模型预估农作物产量。

7.如权利要求6所述的一种基于大数据的农业信息采集方法，其特征在于，所述获取所述环境数据与所述当前生长特征数据之间的相关系数的具体方法包括如下步骤：

对同一类农作物不同区域的空间环境参数与对应的所述农作物的所述当前生长特征数据进行拟合以获取第一拟合曲线；

分别获取与任一区域农作物对应的第一拟合曲线与与其余区域农作物对应的第一拟合曲线之间的第一相关系数值；

对同一类农作物不同区域的地下土壤参数与对应的所述农作物的所述当前生长特征数据进行拟合以获取第二拟合曲线；

分别获取与任一区域农作物对应的第二拟合曲线与与其余区域农作物对应的第二拟合曲线之间的第二相关系数值；

其中，所述相关系数包括所述第一相关系数值以及所述第二相关系数值。