[发明专利]一种基于物联网的灌溉决策方法及装置在审
申请号: | 202211736686.1 | 申请日: | 2022-12-30 |
公开(公告)号: | CN116011331A | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 杨玮;程涛;王懂;李民赞 | 申请(专利权)人: | 中国农业大学烟台研究院 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06Q10/04;G06F18/214;G06F18/2431;G06Q50/02;G06N5/01;G06N20/00 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 李东旭 |
地址: | 264670 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 联网 灌溉 决策 方法 装置 | ||
本发明提供一种基于物联网的灌溉决策方法,包括:S1:获取天气信息;S2:将所述天气信息输入灌溉决策模型,以得到所述灌溉决策模型预测的土壤预测含水量;S3:根据土壤预测含水量和作物情况,判断是否需要灌溉;其中,所述灌溉决策模型是基于天气样本信息,及天气样本信息对应的土壤质量含水量标签训练得到;所述灌溉决策模型用于根据天气信息预测土壤预测含水量。用以解决现有技术中传统灌溉模式依赖经验判断,造成水资源浪费并加剧了农业灌溉缺水的缺陷,实现水资源的利用效率的提升。
技术领域
本发明涉及土壤检测技术领域,尤其涉及一种基于物联网的灌溉方法及装置。
背景技术
在“互联网+现代农业”的时代背景下,智慧农业作为一种新型的农业生产形态备受人们关注。智慧农业是物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联网和区块链等多种现代技术在农业领域共同作用的结果,其中物联网是智慧农业的主要支撑技术之一。农业物联网分为3部分:感知层、传输层和应用层。感知层主要负责各种要素的感知,传输层则主要负责数据传输与通信,应用层更多的是基于获取信息的决策与管理。因此进行农业物联网研究的呼声较高,且研究意义较大。
当前的农业灌溉模式相对落后,采用传统的依据经验的灌溉模式仍然使用广泛,这种灌溉模式下,不仅水资源的利用效率低下,造成水资源浪费并加剧了农业灌溉缺水问题,而且,过多的灌溉水将造成深层渗漏和氮磷损失,引起土壤次生盐碱化等问题,这不仅影响了作物的正常生长,降低作物产量,而且还会污染地下水,引发环境生态问题。因此,如何基于物联网等智慧农业技术支持,综合考虑天气因素、土壤墒情等指标相结合,对当前作物的土壤灌溉情况进行分析,并提供决策,在保证作物产量的同时提高水资源利用率,是目前业界亟待解决的重要课题。
发明内容
本发明提供一种基于物联网的灌溉决策方法,用以解决现有技术中传统灌溉模式依赖经验判断,造成水资源浪费并加剧了农业灌溉缺水的缺陷,实现水资源的利用效率的提升。
本发明提供一种基于物联网的灌溉决策方法,包括:
S1:获取天气信息;
S2:将所述天气信息输入灌溉决策模型,以得到所述灌溉决策模型预测的土壤预测含水量;
S3:根据土壤预测含水量和作物情况,判断是否需要灌溉;
其中,所述灌溉决策模型是基于天气样本信息,及天气样本信息对应的土壤质量含水量标签训练得到;
所述灌溉决策模型用于根据天气信息预测土壤预测含水量。
根据本发明提供的一种基于物联网的灌溉决策方法,所述天气信息包括:最高温度、最低温度、空气压强、降雨量、风级和空气相对湿度中的一种或多种。
根据本发明提供的一种基于物联网的灌溉决策方法,在所述S2之前,还包括:训练灌溉决策模型,包括:
A1:以天气样本信息作为输入,土壤质量含水量作为标签,建立随机森林算法的训练集;
A2:从训练集中有放回地随机抽样,得到n个子训练集;
A3:根据n个子训练集分别训练n个决策树模型;
A4:将n个决策树模型预测值的平均值作为灌溉决策模型的预测结果;
A5:将预测结果与土壤质量含水量标签对比,小于预设误差范围则灌溉决策模型训练完成。
根据本发明提供的一种基于物联网的灌溉决策方法,所述A3与A4之间还包括:通过随机森林分类器对天气样本信息赋予重要性权重。
根据本发明提供的一种基于物联网的灌溉决策方法,所述随机森林算法通过Stacking算法从训练集中训练出初级学习器,然后生成新训练集训练次级学习器。
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