一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统

1.本发明属于植物种植领域，涉及用药分析技术，具体是一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统。


背景技术：

2.随着科技的发展人们逐渐不满足于靠土地吃饭的传统种植方式，于是出现了一种新型的利用机器模拟自然生长环境的种植方式，像设施种植、立体种植、汇彦种植等等这些新型种植方式出现在了人们的视野，也统称为现代化种植。
3.现有的植物用药分析系统仅能够对植物的用药种类进行分析，但是无法根据植物生长状态对植物的用药特征进行分析，同时无法结合历史数据对用药参数进行精细化分析，导致药物治疗与预防的效果较差。
4.针对上述技术问题，本技术提出一种解决方案。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，用于解决现有的植物用药分析系统无法根据植物生长状态对植物的用药特征进行分析的问题；
6.本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以根据植物生长状态对植物的用药特征进行分析的面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
8.一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，包括决策分析平台，所述决策分析平台通信连接有生长监测模块、特征修正模块、决策分析模块以及存储模块；
9.所述生长监测模块用于对植物的生长状态进行监测分析：将种植区域分割为若干个监测区域，对监测区域内的植物进行图像拍摄并得到监测图像，通过监测区域获取到监测区域的灰均值与灰波值，通过存储模块获取到灰均阈值与灰波阈值，将监测图像的灰均值、灰波值分别与灰均阈值、灰波阈值进行比较并通过比较结果对监测区域的用药特征进行标记；
10.所述特征修正模块用于对监测区域的用药特征进行修正分析：获取用药特征为治疗以及预防的监测区域的数量并分别标记为zl以及yf，通过对zl、yf以及监测区域的数量进行数值计算得到种植区域的修正系数xz，通过存储模块获取到修正阈值yzmax，将种植区域的修正系数yz与修正阈值yzmax进行比较并通过比较结果对监测区域的用药特征是否需要修正进行判定；
11.所述决策分析模块用于对种植区域的植物用药进行决策分析。
12.作为本发明的一种优选实施方式，监测区域的灰均值与灰波值的获取过程包括：将监测图像分割为若干个子区域，将监测图像放大为像素格图像并进行灰度变换，获取种植区域内种植植物的品种以及种植生长时长，通过种植植物的品种以及种植生长时长在存储模块中调取对应的灰度范围，将灰度范围的最大值与最小值的平均值标记为灰表值，对
子区域内像素格的灰度值进行求和取平均值得到子区域的灰显值，将灰显值与灰表值差值的绝对值标记为子区域的灰差值，将所有子区域的灰差值进行求和取平均值得到监测区域的灰均值，由所有子区域的灰差值建立灰差集合，对灰差集合进行方差计算得到灰波值。
13.作为本发明的一种优选实施方式，将监测图像的灰均值、灰波值分别与灰均阈值、灰波阈值进行比较的具体过程包括：若灰均值小于等于灰均阈值且灰波值大于灰波阈值，则判定监测区域内的植物生长状态不满足要求，将监测区域的用药特征标记为预防；若灰均值小于等于灰均阈值且灰波值小于等于灰波阈值，则判定监测区域的植物生长状态满足要求，将监测区域的用药特征标记为正常；否则，将监测区域的用药特征标记为治疗；将监测区域的用药特征发送至决策分析平台，决策分析平台将接收到的监测区域的用药特征发送至特征修正模块。
14.作为本发明的一种优选实施方式，将种植区域的修正系数yz与修正阈值yzmax进行比较的具体过程包括：若修正系数yz小于修正阈值yzmax，则不对种植区域内监测区域的用药特征进行修正；若修正系数yz大于等于修正阈值yzmax，则对种植区域内监测区域的用药特征进行修正：将用药特征为正常的监测区域的用药特征修正为预防，将用药特征为预防的监测区域的用药特征修正为治疗；将监测区域的用药特征发送至决策分析模块，决策分析平台将接收到的监测区域的用药特征发送至决策分析模块。
15.作为本发明的一种优选实施方式，决策分析模块对种植区域的植物用药进行决策分析的具体过程包括：通过种植植物的品种、种植生长时长以及用药特征获取到推荐药物，通过存储模块获取到推荐药物的历史使用数据，历史使用数据包括用药浓度以及用药周期，通过历史使用数据获取到决策浓度以及决策周期，由推荐药物、决策浓度以及决策周期组成决策数据，将决策数据发送至决策分析平台，决策分析平台接收到决策数据后将决策数据发送至管理人员的手机终端。
16.作为本发明的一种优选实施方式，决策浓度以及决策周期的获取过程包括：由推荐药物历史使用数据中的用药浓度最大值与用药浓度最小值构成浓度范围，将浓度范围分割为若干个浓度区间，获取浓度区间内种植区域在完成用药周期之后的修正系数，将种植区域用药之前的修正系数与用药之后的修正系数的差值标记为种植区域的修差值，对浓度区间内所有种植区域的修差值进行求和取平均值得到浓度区间的修正值，将修正值数值最大的浓度区间标记为决策区间，将用药浓度位于决策区间之内种植区域标记为初选区域，将初选区域的历史使用数据中用药周期最短的初选区域标记为决策区域，将决策区域的用药浓度以及用药周期标记为决策浓度以及决策周期。
17.作为本发明的一种优选实施方式，该面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统的工作方法，包括以下步骤：
18.步骤一：对植物的生长状态进行监测分析：将种植区域分割为若干个监测区域，对监测区域内的植物进行图像拍摄并得到监测图像，通过监测图像获取到监测区域的灰均值与灰波值，通过灰均值与灰均值对监测区域的用药特征进行标记；
19.步骤二：对监测区域的用药特征进行修正分析：获取用药特征为治疗以及预防的监测区域的数量并进行数值计算得到种植区域的修正系数xz，通过修正系数xz的数值对种植区域内监测区域的用药特征是否需要修正进行判定；
20.步骤三：对种植区域的植物用药进行决策分析：通过种植植物的品种、种植生长时
长以及用药特征获取到推荐药物，通过存储模块获取到推荐药物的历史使用数据，通过对历史使用数据进行分析得到决策浓度以及决策周期，由推荐药物、决策浓度以及决策周期组成决策数据并将决策数据发送至管理人员的手机终端。
21.本发明具备下述有益效果：
22.1、通过生长监测模块可以对植物的生长状态进行监测分析，通过对种植区域进行区域划分，再对每一个监测区域进行图像采集以及处理分析得到监测区域的灰均值以及灰波值，从而通过灰均值与灰波值对监测区域的植物生长状态进行监测与反馈，并对监测区域的用药特征进行标记，为用药决策分析提供数据支撑；
23.2、通过特征修正模块可以对监测区域的用药特征进行修正分析，通过对种植区域内所有监测区域的用药特征标记情况进行分析得到修正系数，从而根据修正系数的数值对监测区域之间受到的关联影响进行反馈，种植区域内存在大面积的预防标记或治疗标记时，对监测区域的用药特征进行修正，提高用药预防、治疗的效果；
24.3、通过决策分析模块可以对种植区域的植物用药进行决策分析，通过种植植物的品种、种植生长时长等参数进行分析得到推荐药物，然后结合历史使用数据对推荐药物的最佳用药浓度与用药周期进行标记，进一步保证植物的药物治疗、预防效果。
附图说明
25.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
26.图1为本发明实施例一的系统框图；
27.图2为本发明实施例二的方法流程图。
具体实施方式
28.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
29.实施例一
30.如图1所示，一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，包括决策分析平台，决策分析平台通信连接有生长监测模块、特征修正模块、决策分析模块以及存储模块。
31.生长监测模块用于对植物的生长状态进行监测分析：将种植区域分割为若干个监测区域，对监测区域内的植物进行图像拍摄并得到监测图像，将监测图像分割为若干个子区域，将监测图像放大为像素格图像并进行灰度变换，获取种植区域内种植植物的品种以及种植生长时长，通过种植植物的品种以及种植生长时长在存储模块中调取对应的灰度范围，将灰度范围的最大值与最小值的平均值标记为灰表值，对子区域内像素格的灰度值进行求和取平均值得到子区域的灰显值，将灰显值与灰表值差值的绝对值标记为子区域的灰差值，将所有子区域的灰差值进行求和取平均值得到监测区域的灰均值，由所有子区域的
灰差值建立灰差集合，对灰差集合进行方差计算得到灰波值，通过存储模块获取到灰均阈值与灰波阈值，将监测图像的灰均值、灰波值分别与灰均阈值、灰波阈值进行比较：若灰均值小于等于灰均阈值且灰波值大于灰波阈值，则判定监测区域内的植物生长状态不满足要求，将监测区域的用药特征标记为预防；若灰均值小于等于灰均阈值且灰波值小于等于灰波阈值，则判定监测区域的植物生长状态满足要求，将监测区域的用药特征标记为正常；否则，将监测区域的用药特征标记为治疗；将监测区域的用药特征发送至决策分析平台，决策分析平台将接收到的监测区域的用药特征发送至特征修正模块；对植物的生长状态进行监测分析，通过对种植区域进行区域划分，再对每一个监测区域进行图像采集以及处理分析得到监测区域的灰均值以及灰波值，从而通过灰均值与灰波值对监测区域的植物生长状态进行监测与反馈，并对监测区域的用药特征进行标记，为用药决策分析提供数据支撑。
32.特征修正模块用于对监测区域的用药特征进行修正分析：获取用药特征为治疗以及预防的监测区域的数量并分别标记为zl以及yf，通过公式xz＝(α1*zl+α2*yf)/(α3*jc)得到种植区域的修正系数xz，其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1，yc为监测区域的数量；通过存储模块获取到修正阈值yzmax，将种植区域的修正系数yz与修正阈值yzmax进行比较：若修正系数yz小于修正阈值yzmax，则不对种植区域内监测区域的用药特征进行修正；若修正系数yz大于等于修正阈值yzmax，则对种植区域内监测区域的用药特征进行修正：将用药特征为正常的监测区域的用药特征修正为预防，将用药特征为预防的监测区域的用药特征修正为治疗；将监测区域的用药特征发送至决策分析模块，决策分析平台将接收到的监测区域的用药特征发送至决策分析模块；对监测区域的用药特征进行修正分析，通过对种植区域内所有监测区域的用药特征标记情况进行分析得到修正系数，从而根据修正系数的数值对监测区域之间受到的关联影响进行反馈，种植区域内存在大面积的预防标记或治疗标记时，对监测区域的用药特征进行修正，提高用药预防、治疗的效果。
33.决策分析模块用于对种植区域的植物用药进行决策分析：通过种植植物的品种、种植生长时长以及用药特征获取到推荐药物，通过存储模块获取到推荐药物的历史使用数据，历史使用数据包括用药浓度以及用药周期，由推荐药物历史使用数据中的用药浓度最大值与用药浓度最小值构成浓度范围，将浓度范围分割为若干个浓度区间，获取浓度区间内种植区域在完成用药周期之后的修正系数，将种植区域用药之前的修正系数与用药之后的修正系数的差值标记为种植区域的修差值，对浓度区间内所有种植区域的修差值进行求和取平均值得到浓度区间的修正值，将修正值数值最大的浓度区间标记为决策区间，将用药浓度位于决策区间之内种植区域标记为初选区域，将初选区域的历史使用数据中用药周期最短的初选区域标记为决策区域，将决策区域的用药浓度以及用药周期标记为决策浓度以及决策周期，由推荐药物、决策浓度以及决策周期组成决策数据，将决策数据发送至决策分析平台，决策分析平台接收到决策数据后将决策数据发送至管理人员的手机终端；对种植区域的植物用药进行决策分析，通过种植植物的品种、种植生长时长等参数进行分析得到推荐药物，然后结合历史使用数据对推荐药物的最佳用药浓度与用药周期进行标记，进一步保证植物的药物治疗、预防效果。
34.实施例二
35.如图2所示，一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估方法，包括以下步骤：
36.步骤一：对植物的生长状态进行监测分析：将种植区域分割为若干个监测区域，对
监测区域内的植物进行图像拍摄并得到监测图像，通过监测图像获取到监测区域的灰均值与灰波值，通过灰均值与灰均值对监测区域的用药特征进行标记；
37.步骤二：对监测区域的用药特征进行修正分析：获取用药特征为治疗以及预防的监测区域的数量并进行数值计算得到种植区域的修正系数xz，通过修正系数xz的数值对种植区域内监测区域的用药特征是否需要修正进行判定；
38.步骤三：对种植区域的植物用药进行决策分析：通过种植植物的品种、种植生长时长以及用药特征获取到推荐药物，通过存储模块获取到推荐药物的历史使用数据，通过对历史使用数据进行分析得到决策浓度以及决策周期，由推荐药物、决策浓度以及决策周期组成决策数据并将决策数据发送至管理人员的手机终端。
39.一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，工作时，将种植区域分割为若干个监测区域，对监测区域内的植物进行图像拍摄并得到监测图像，通过监测图像获取到监测区域的灰均值与灰波值，通过灰均值与灰均值对监测区域的用药特征进行标记；获取用药特征为治疗以及预防的监测区域的数量并进行数值计算得到种植区域的修正系数xz，通过修正系数xz的数值对种植区域内监测区域的用药特征是否需要修正进行判定；通过种植植物的品种、种植生长时长以及用药特征获取到推荐药物，通过存储模块获取到推荐药物的历史使用数据，通过对历史使用数据进行分析得到决策浓度以及决策周期，由推荐药物、决策浓度以及决策周期组成决策数据并将决策数据发送至管理人员的手机终端。
40.以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
41.上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式xz＝(α1*zl+α2*yf)/(α3*jc)；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的修正系数；将设定的修正系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为4.48、3.25和2.68；
42.系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的修正系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如修正系数与用药特征被标记为治疗的次数的数值成正比。
43.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
44.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

技术特征：
1.一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，其特征在于，包括决策分析平台，所述决策分析平台通信连接有生长监测模块、特征修正模块、决策分析模块以及存储模块；所述生长监测模块用于对植物的生长状态进行监测分析：将种植区域分割为若干个监测区域，对监测区域内的植物进行图像拍摄并得到监测图像，通过监测区域获取到监测区域的灰均值与灰波值，通过存储模块获取到灰均阈值与灰波阈值，将监测图像的灰均值、灰波值分别与灰均阈值、灰波阈值进行比较并通过比较结果对监测区域的用药特征进行标记；所述特征修正模块用于对监测区域的用药特征进行修正分析：获取用药特征为治疗以及预防的监测区域的数量并分别标记为zl以及yf，通过对zl、yf以及监测区域的数量进行数值计算得到种植区域的修正系数xz，通过存储模块获取到修正阈值yzmax，将种植区域的修正系数yz与修正阈值yzmax进行比较并通过比较结果对监测区域的用药特征是否需要修正进行判定；所述决策分析模块用于对种植区域的植物用药进行决策分析。2.根据权利要求1所述的一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，其特征在于，监测区域的灰均值与灰波值的获取过程包括：将监测图像分割为若干个子区域，将监测图像放大为像素格图像并进行灰度变换，获取种植区域内种植植物的品种以及种植生长时长，通过种植植物的品种以及种植生长时长在存储模块中调取对应的灰度范围，将灰度范围的最大值与最小值的平均值标记为灰表值，对子区域内像素格的灰度值进行求和取平均值得到子区域的灰显值，将灰显值与灰表值差值的绝对值标记为子区域的灰差值，将所有子区域的灰差值进行求和取平均值得到监测区域的灰均值，由所有子区域的灰差值建立灰差集合，对灰差集合进行方差计算得到灰波值。3.根据权利要求2所述的一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，其特征在于，将监测图像的灰均值、灰波值分别与灰均阈值、灰波阈值进行比较的具体过程包括：若灰均值小于等于灰均阈值且灰波值大于灰波阈值，则判定监测区域内的植物生长状态不满足要求，将监测区域的用药特征标记为预防；若灰均值小于等于灰均阈值且灰波值小于等于灰波阈值，则判定监测区域的植物生长状态满足要求，将监测区域的用药特征标记为正常；否则，将监测区域的用药特征标记为治疗；将监测区域的用药特征发送至决策分析平台，决策分析平台将接收到的监测区域的用药特征发送至特征修正模块。4.根据权利要求3所述的一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，其特征在于，将种植区域的修正系数yz与修正阈值yzmax进行比较的具体过程包括：若修正系数yz小于修正阈值yzmax，则不对种植区域内监测区域的用药特征进行修正；若修正系数yz大于等于修正阈值yzmax，则对种植区域内监测区域的用药特征进行修正：将用药特征为正常的监测区域的用药特征修正为预防，将用药特征为预防的监测区域的用药特征修正为治疗；将监测区域的用药特征发送至决策分析模块，决策分析平台将接收到的监测区域的用药特征发送至决策分析模块。5.根据权利要求4所述的一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，其特征在于，决策分析模块对种植区域的植物用药进行决策分析的具体过程包括：通过种植植物的品种、种植生长时长以及用药特征获取到推荐药物，通过存储模块获取到推荐药物的历
史使用数据，历史使用数据包括用药浓度以及用药周期，通过历史使用数据获取到决策浓度以及决策周期，由推荐药物、决策浓度以及决策周期组成决策数据，将决策数据发送至决策分析平台，决策分析平台接收到决策数据后将决策数据发送至管理人员的手机终端。6.根据权利要求5所述的一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，其特征在于，决策浓度以及决策周期的获取过程包括：由推荐药物历史使用数据中的用药浓度最大值与用药浓度最小值构成浓度范围，将浓度范围分割为若干个浓度区间，获取浓度区间内种植区域在完成用药周期之后的修正系数，将种植区域用药之前的修正系数与用药之后的修正系数的差值标记为种植区域的修差值，对浓度区间内所有种植区域的修差值进行求和取平均值得到浓度区间的修正值，将修正值数值最大的浓度区间标记为决策区间，将用药浓度位于决策区间之内种植区域标记为初选区域，将初选区域的历史使用数据中用药周期最短的初选区域标记为决策区域，将决策区域的用药浓度以及用药周期标记为决策浓度以及决策周期。7.根据权利要求1-6任一项所述的一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，其特征在于，该面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统的工作方法，包括以下步骤：步骤一：对植物的生长状态进行监测分析：将种植区域分割为若干个监测区域，对监测区域内的植物进行图像拍摄并得到监测图像，通过监测图像获取到监测区域的灰均值与灰波值，通过灰均值与灰均值对监测区域的用药特征进行标记；步骤二：对监测区域的用药特征进行修正分析：获取用药特征为治疗以及预防的监测区域的数量并进行数值计算得到种植区域的修正系数xz，通过修正系数xz的数值对种植区域内监测区域的用药特征是否需要修正进行判定；步骤三：对种植区域的植物用药进行决策分析：通过种植植物的品种、种植生长时长以及用药特征获取到推荐药物，通过存储模块获取到推荐药物的历史使用数据，通过对历史使用数据进行分析得到决策浓度以及决策周期，由推荐药物、决策浓度以及决策周期组成决策数据并将决策数据发送至管理人员的手机终端。

技术总结
本发明属于植物种植领域，涉及用药分析技术，用于解决现有的植物用药分析系统无法根据植物生长状态对植物的用药特征进行分析的问题，具体是一种面向植物种植的智慧施药决策可行性评估系统，包括决策分析平台，所述决策分析平台通信连接有生长监测模块、特征修正模块、决策分析模块以及存储模块；所述生长监测模块用于对植物的生长状态进行监测分析：将种植区域分割为若干个监测区域，对监测区域内的植物进行图像拍摄并得到监测图像，通过监测区域获取到监测区域的灰均值与灰波值；本发明可以对植物的生长状态进行监测分析，通过对种植区域进行区域划分，从而通过灰均值与灰波值对监测区域的植物生长状态进行监测与反馈。监测区域的植物生长状态进行监测与反馈。监测区域的植物生长状态进行监测与反馈。


技术研发人员：杨健源 汪文娟 陈深 汪聪颖 冯爱卿 苏菁 梁美玲 朱小源 封金奇 陈炳 陈凯玲 林晓鹏 陈蔚芹 张梅英
受保护的技术使用者：广东省农业科学院植物保护研究所
技术研发日：2023.05.15
技术公布日：2023/7/22