基于云计算的智慧农业信息管理平台的制作方法

本发明涉及智慧农业，特别是涉及一种基于云计算的智慧农业信息管理平台。

背景技术：

1、农业系统是一种多层次的大生产系统，而物联网技术的快速发展，也为现代智慧农业的发展提供了助力，从而有利于规模化农业生产的进行，有利于降低种植成本，提升种植效率，是农业现阶段的发展趋势。

2、传统的农业信息管理系统存在以下问题：

3、数据存储和处理能力有限：传统系统通常依赖本地服务器或个人计算机进行数据存储和处理，受限于硬件资源和存储容量。这限制了系统能够处理和分析大规模的农业数据，尤其是在面对复杂的数据分析需求时。

4、数据共享和协作困难：传统系统通常缺乏有效的数据共享和协作机制，导致不同部门或农民之间难以共享数据和协同工作。这限制了信息的流动和农业决策的整体效率。

5、实时数据更新和监测不足：传统系统通常无法实时获取和更新农业数据，导致对农作物生长、气候变化等关键信息的监测不够及时和准确，这可能影响农业生产的决策和管理。

6、缺乏智能分析和决策支持：传统系统往往缺乏智能分析和决策支持功能，无法利用先进的技术如机器学习和数据挖掘来发现潜在的模式、趋势和规律。这限制了农业管理者对农业生产和市场的深入理解，可能导致效率低下和资源浪费。

7、安全性和可靠性问题：传统系统中的数据存储和传输往往存在安全性和可靠性方面的风险。数据可能容易受到病毒、黑客攻击或硬件故障的影响，导致数据丢失或泄露的风险。

8、因此，本领域亟需一种能够解决以上问题农业信息管理平台。

9、公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种综合能力强的智慧农业信息管理平台。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种基于云计算的智慧农业信息管理平台，包括：

4、数据采集和监测模块，用于通过传感器、物联网技术实时采集农业数据，并将其上传到云平台进行存储和分析；

5、数据存储和处理模块，用于利用云计算提供的存储和计算资源，对农业数据进行存储、处理和分析；包括使用统计方法和可视化工具探索数据的分布、趋势和相关性，指导后续分析步骤；建立时间预测模型预测作物产量和市场需求，建立图像处理和计算机视觉模型分析遥感图像，检测作物健康状；建立深度学习模型处理时间序列数据，预测未来气象条件对作物生长的影响；建立集成学习模型来结合多个数据源进行综合预测，集成学习算法具体为：

6、初始化一个模型单棵决策树t0，通过拟合训练集d得到初始预测

7、对于第t轮迭代，t≥1，计算残差其中是前t-1轮的预测结果；

8、训练一个新的基础模型tt来拟合残差rt；

9、更新集成模型的预测结果：

10、

11、其中η是学习率，控制每轮迭代的贡献程度；

12、对于新的输入样本xnew，通过累加每棵树的预测结果来得到最终的预测值：

13、

14、其中t是迭代的总轮数；

15、决策支持和优化模块，用于基于云平台提供的数据分析和机器学习能力，对农业数据进行智能分析和预测，为农民和农业管理者提供决策支持和优化建议；

16、远程监控和管理模块，用于通过云平台实时监控农田的情况，并及时调整农业生产策略，生产策略包括：

17、作物选择与品种优化，根据当地气候、土壤条件和市场需求选择适合的作物品种；

18、优化品种选择以适应气候变化和抗病虫害能力；

19、土壤管理与健康，实施科学的土壤测试和分析，确保土壤养分平衡和健康；应用有机肥料和土壤改良剂，提升土壤质量和结构；

20、水资源管理，实施节水灌溉技术，包括滴灌和雨水收集；

21、监控土壤湿度和作物需水量，实现精确灌溉；

22、病虫害防治，实施综合的病虫害监测和防治措施，包括生物防治和环境友好型农药的使用；

23、推广耐病虫害品种和农业生态系统的平衡管理；

24、机械化和技术应用，采用现代农业机械和技术，包括自动化收割机和精确播种设备，提高生产效率；

25、应用信息技术优化决策和管理；

26、市场导向与质量控制，分析市场需求和价格趋势，调整作物种植结构；

27、实施质量控制措施，确保产品符合市场标准和消费者期望；

28、可持续发展和环境保护，采取可持续农业实践，减少农药和化肥使用量，保护土壤和水资源；

29、支持生物多样性和生态系统服务，保护自然生态平衡；

30、提供农民培训和技术支持，帮助其掌握最新的农业技术和最佳实践；

31、推广农业合作社和技术合作，促进信息分享和资源整合；

32、提供市场接入机会和财务支持，促进农业产业链的健康发展；

33、农业信息共享和协同模块，用于使不同农场和农业相关的利益相关方通过云计算平台共享农业信息和经验，促进农业生产的协同工作和知识共享；

34、农业耕作管理模块，用于管理农业耕作过程，包括：

35、土壤资源信息采集单元，用于采集土壤的资源信息；

36、耕作机械装备信息感知单元，用于感知耕作机械装备的各项信息；

37、土壤水分分析单元，用于建立气象因素与需水量的关系模型并结合物联网技术建立智能水量控制单元来对土壤水分进行预测和远程控制；

38、土壤切削模拟单元，用于对土壤及农业耕作机械设备进行神经网络建模并对土壤切削过程进行仿真预测，以获得耕作机械设备前进速度、耕作深度、土壤理化性质对耕作效果的影响；

39、农作物土壤空间变化分析统计模块，用于监测土壤变异结构；

40、耕作流程规划单元，用于将耕作需求、耕作目标、耕作效果、耕作规律和耕作成本结合神经网络技术建立神经网络模型来对耕作流程进行规划；

41、需求调研模块，包括实地调研、需求分析、生产需求和用户需求。

42、可选的，所述传感器包括：土壤传感器、气象传感器、植物传感器、摄像头传感器和gps传感器；

43、所述土壤传感器包括：土壤水分传感器、土壤温度传感器、土壤湿度传感器、土壤电导率传感器、土壤ph传感器和土壤营养传感器；

44、所述气象传感器包括：温度传感器、湿度传感器、降雨量传感器光照传感器、风速和风向传感器；

45、所述植物传感器包括：叶面积指数传感器、植株高度传感器、叶绿素含量传感器和叶面积传感器。

46、可选的，所述机械装备的各项信息包括：

47、农业机械的具体型号和机型；

48、发动机或电动机的功率输出；

49、农业机械的尺寸和整体重量；

50、可作业的最高速度；

51、不同机械的作业功能，包括耕作、播种、施肥、喷药、收割；

52、单位时间内完成作业的效率；

53、是否具备自动化控制功能，包括自动驾驶技术、智能作业控制；

54、操作方法，农民或操作员如何正确使用该设备；

55、安全注意事项，操作时需要注意的安全事项和操作规程；

56、维护周期和方法，设备的日常维护需求，如润滑、清洁、零件更换；

57、动力系统，包括发动机或电动机的类型、燃料消耗率；

58、传动系统，包括变速箱类型、传动方式；

59、控制系统，是否配备电子控制系统、监控系统；

60、投资成本，购买该机械设备的成本；

61、使用成本，日常使用和维护的成本，包括燃料费用、零件更换费用；

62、预期寿命和折旧分析，该设备的预期使用寿命和折旧情况，以及如何计划替换；

63、适用作物或作业类型，设备适用于哪些种类的农作物或特定的农业作业；

64、该设备在市场上的竞争力和用户评价；

65、设备是否符合环保法规和标准；

66、设备使用时的资源效率，包括能源消耗、水资源利用；

67、提供的售后服务和技术支持；

68、设备的保修期限和具体条款。

69、可选的，所述气象因素与需水量的关系模型算法公式具体为：

70、

71、其中，n(h)为采样点的个数，z为采样点气象参数和水量参数，xi为采样点空间位置。

72、可选的，所述对土壤及农业耕作机械设备进行神经网络建模并对土壤切削过程进行仿真预测包括：

73、收集土壤湿度、密度、结构类型、有机质含量、粘粒质含量；

74、收集耕作机械设备的动力输出、耕作深度、旋耕轮直径、施肥装置配置、操作参数数据；

75、利用传感器实时记录耕作过程中的力、位移、温度、振动等数据；

76、对收集到的数据进行标准化处理，去除噪音和异常值；

77、提取土壤和机械参数的组合特征，包括：土壤湿度与粘粒质含量之比、耕作深度与旋耕轮直径的乘积、利用主成分分析，将多维数据降维到更低维度的特征空间，提高模型的训练效率；

78、选择合适的深度学习框架和网络结构，包括卷积神经网络用于提取特征、循环神经网络用于处理时间序列数据，或混合网络结构；

79、将处理好的数据分为训练集、验证集和测试集；

80、利用训练集训练神经网络模型，并采用交叉验证技术选择最优的超参数；

81、利用验证集评估模型的性能，并进行模型调优；

82、利用测试集最终评估模型的泛化能力；

83、使用训练好的模型对新的土壤参数和机械参数组合进行预测，模拟不同条件下的土壤切削过程；

84、分析预测结果，并与实测数据进行对比，验证模型的准确性和可靠性。

85、可选的，所述将耕作需求、耕作目标、耕作效果、耕作规律和耕作成本结合神经网络技术建立神经网络模型来对耕作流程进行规划包括：

86、数据收集与预处理；

87、耕作需求数据包括作物种类、种植面积、土壤类型、气候条件、病虫害情况；

88、耕作目标数据包括产量目标、品质目标、经济效益目标；

89、耕作效果数据包括历史产量、品质指标、病虫害发生率、肥料使用量、灌溉用水量；

90、耕作规律数据包括作物生长模型、土壤肥力模型、病虫害发生模型；

91、耕作成本数据包括种子成本、肥料成本、农药成本、人工成本、机械成本、水费；

92、将原始数据进行数据清洗、数据归一化和特征提取；

93、根据不同的数据类型，选择合适的特征工程方法，包括:

94、时间序列数据使用滑动窗口、差分方法提取特征；

95、图像数据使用卷积神经网络提取特征；

96、文本数据使用词嵌入、主题模型方法提取特征；

97、神经网络模型设计；

98、模型结构选择循环神经网络模型；

99、将预处理后的数据作为模型的输入；

100、模型输出，模型的输出包括：

101、耕作流程规划，包括种植时间、施肥时间、灌溉时间、病虫害防治时间；

102、最佳耕作参数，包括最佳施肥量、最佳灌溉量、最佳病虫害防治方案；

103、产量预测，预测不同耕作方案下的产量；

104、成本预测，预测不同耕作方案下的成本；

105、模型训练与评估；

106、训练数据使用历史数据训练模型；

107、评估指标使用合适的评估指标评估模型性能，包括：

108、准确率，预测结果与实际结果的吻合程度；

109、召回率，预测结果中包含多少真实结果；

110、f1-score，准确率和召回率的综合指标；

111、成本效益，不同耕作方案的成本和效益比较；

112、模型部署与优化；

113、模型部署，将训练好的模型部署到实际生产环境中；

114、模型优化，持续收集新的数据，对模型进行优化，提高模型性能。

115、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

116、本发明提供了一种基于云计算的智慧农业信息管理平台，包括数据采集和监测模块、数据存储和处理模块、决策支持和优化模块、远程监控和管理模块、农业耕作管理模块和农作物土壤空间变化分析统计模块，解决了传统的农业信息管理系统存在的数据存储和处理能力有限、数据共享和协作困难、实时数据更新和监测不足、缺乏智能分析和决策支持、安全性和可靠性问题不足的问题，本发明提供的基于云计算的智慧农业信息管理平台能够有效整合农业数据，提高农业生产效率，降低生产成本，提升农业效益，促进农业发展，是推动农业现代化的重要手段。