CN108684278A - 智能配肥方法、装置和*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能配肥方法、装置和***，属于配肥领域。该方法包括接收终端设备发送的配肥请求信息；根据位置信息获取土壤养分检测值、PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量；根据土壤养分检测值计算土壤养分供应量；根据农作物信息获取养分需求量；根据养分需求量和土壤养分供应量计算养分施用量；根据养分施用量和肥料原材料计算标准肥料配方和标准施肥量；根据PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量进行调节，得到实际肥料配方和实际施肥量并发送到终端设备。本发明实现了精准施肥，降低农业生产成本，增加农民收入；极大推进了精准农业、智慧农业的现代化进程，保证农业可持续发展。

Description

智能配肥方法、装置和***
技术领域
本发明涉及配肥领域，特别是指一种智能配肥方法、装置和***。
背景技术
农业发展进程中，化肥为粮食肥增产丰收有着巨大的作用，但化肥的过量、不合理使用引发的资源浪费、环境污染、耕地质量下降等问题接踵而至。
2004年12月《中共中央、国务院关于进一步加强农村工作提高农业综合生产能力若干政策的意见》实施“沃土工程”计划，推广测土配方施肥技术开始，之后国家相继出台各种政策推进测土配方施肥工作，以期解决合理施肥问题。根据农业部制定的测土配方施肥规范，测土配方施肥是以肥料田间试验和土壤测试为基础，在合理施用有机肥料的基础上，提出氮、磷、钾及中、微量元素等肥料的施用品种、数量、施用时期和施用方法。
现行农业生产中作物种植管理粗放、作物种类繁多、农民种植管理专业技术匮乏、急需农业专家的技术指导。同专家队伍资源及时间不足、专业技术领域局限，无法满足农民的需求。难以实现精准农业、智慧农业的现代化进程。
发明内容
本发明提供一种智能配肥方法、装置和***，本发明实现了精准施肥，降低农业生产成本，增加农民收入；极大推进了精准农业、智慧农业的现代化进程，保证农业可持续发展。
为解决上述技术问题，本发明提供技术方案如下：
一种智能配肥方法，包括：
步骤10：接收终端设备发送的配肥请求信息，所述配肥请求信息包括农作物信息和位置信息；
步骤20：根据所述位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤养分检测值、PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量；
步骤30：根据所述土壤养分检测值计算当前地块的土壤养分供应量；
步骤40：根据所述农作物信息获取该农作物的养分需求量；
步骤50：根据所述养分需求量和土壤养分供应量计算养分施用量；
步骤60：根据所述养分施用量和肥料原材料计算标准肥料配方和标准施肥量；
步骤70：根据所述PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量对所述标准肥料配方和标准施肥量进行调节，得到实际肥料配方和实际施肥量；
步骤80：将所述实际肥料配方和实际施肥量发送到所述终端设备。
进一步的，所述土壤养分供应量＝土壤质量系数*土壤有效养分校正系数*土壤养分检测值*土壤养分换算系数，其中：0.14≤土壤质量系数≤0.16；所述土壤有效养分校正系数为土壤中含有的养分能被作物吸收利用的比例；所述土壤养分换算系数为土壤养分检测值中N、P、K元素的质量占比，换算成为N、P2O5、K2O的质量占比；
所述养分需求量＝目标产量*单位产量养分吸收量，所述单位产量养分吸收量为农作物每生产一个单位产量所吸收的养分数量；
所述养分施用量＝(养分需求量-土壤养分供应量)/(肥料养分含量*肥料利用率)，所述肥料利用率为肥料施入土壤后，农作物当季吸收利用的养分量占所施养分总量的百分率。
进一步的，所述实际肥料配方＝标准肥料配方*[100％+(PH值调节系数-100％)+(历史产量调节系数-100％)+(施肥习惯第一调节系数-100％)+(土质第一调节系数-100％)]。
进一步的，当6.5≤PH值≤7时，所述PH值调节系数＝100％，当5≤PH值＜6.5时，PH值每减少0.1，氮元素的PH值调节系数提高0-1％，磷元素的PH值调节系数提高1-5％，钾元素的PH值调节系数提高0-1％；当7＜PH值≤8时，PH值每增加0.1，氮元素的PH值调节系数提高1-5％，磷元素的PH值调节系数提高0-1％，钾元素的PH值调节系数提高0-1.2％；
所述历史产量调节系数＝实际历史产量/标准肥料配方试验理论产量；
若施肥习惯为一次性施肥，则氮、磷、钾元素的施肥习惯第一调节系数分别为130％-160％，100％-110％，110％-120％；若施肥习惯为底肥加氮追肥，则氮、磷、钾元素的施肥习惯调节系数分别为100％、100％-110％、110％-115％；
若土质为沙土，则所述土质第一调节系数为110％-150％；若土质为黏土，则所述土质第一调节系数为85％-97％。
进一步的，所述实际施肥量＝标准施肥量*[100％+(土质第二调节系数-100％)+(地形调节系数-100％)+(施肥习惯第二调节系数-100％)]。
进一步的，若施肥习惯为一次性施肥，则施肥习惯第二调节系数为120％-150％；若施肥习惯为底肥加氮追肥，则施肥习惯第二调节系数为95％-100％；
若土质为沙土，则土质第二调节系数为110％-170％；若土质为黏土，则土质第二调节系数为85％-99％；
所述地形调节系数＝(坡度/90°/10)*100％+100％。
进一步的，所述方法还包括：
步骤11：根据所述位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤概述信息，所述土壤概述信息包括土壤质地及基本养分含量；
步骤12：根据所述农作物信息和位置信息获取与该位置信息对应地块的养分需求概述信息，所述养分需求概述信息包括需求量和需求时期；
步骤31：根据所述土壤养分供应量判断土壤的养分含量丰缺，得到土壤营养分析概述信息；
步骤71：根据所述实际肥料配方和实际施肥量，以及/或者所述位置信息确定施肥管理方案，根据农作物信息确定农作物管理方案；
步骤72：将所述土壤概述信息、养分需求概述信息、土壤营养分析概述信息、施肥管理方案和农作物管理方案发送到所述终端设备。
一种智能配肥装置，包括：
配肥请求接收模块，用于接收终端设备发送的配肥请求信息，所述配肥请求信息包括农作物信息和位置信息；
土壤数据获取模块，用于根据所述位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤养分检测值、PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量；
土壤养分供应量计算模块，用于根据所述土壤养分检测值计算当前地块的土壤养分供应量；
养分需求量获取模块，用于根据所述农作物信息获取该农作物的养分需求量；
养分施用量计算模块，用于根据所述养分需求量和土壤养分供应量计算养分施用量；
配方和施肥量计算模块，用于根据所述养分施用量和肥料原材料计算标准肥料配方和标准施肥量；
调节模块，用于根据所述PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量对所述标准肥料配方和标准施肥量进行调节，得到实际肥料配方和实际施肥量；
第一发送模块，用于将所述实际肥料配方和实际施肥量发送到所述终端设备。
进一步的，所述装置还包括：
土壤概述信息获取模块，用于根据所述位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤概述信息，所述土壤概述信息包括土壤质地及基本养分含量；
养分需求概述信息获取模块，用于根据所述农作物信息和位置信息获取与该位置信息对应地块的养分需求概述信息，所述养分需求概述信息包括需求量和需求时期；
土壤营养分析概述信息获取模块，用于根据所述土壤养分供应量判断土壤的养分含量丰缺，得到土壤营养分析概述信息；
施肥和农作物管理方案获取模块，用于根据所述实际肥料配方和实际施肥量，以及/或者所述位置信息确定施肥管理方案，根据农作物信息确定农作物管理方案；
第二发送模块，用于将所述土壤概述信息、养分需求概述信息、土壤营养分析概述信息、施肥管理方案和农作物管理方案发送到所述终端设备。
一种智能配肥***，包括终端设备、配肥机和权利要求8或9所述的智能配肥装置，所述终端设备和配肥机与所述智能配肥装置信号连接，其中：
所述终端设备包括：
配肥请求发送模块，用于向所述智能配肥装置发送配肥请求信息，所述配肥请求信息包括农作物信息和位置信息；
第一接收模块，用于接收所述智能配肥装置发送的实际肥料配方和实际施肥量；
第二接收模块，用于接收所述智能配肥装置发送的土壤概述信息、养分需求概述信息和土壤营养分析概述信息；
所述配肥机用于根据实际肥料配方和实际施肥量生产肥料。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过终端设备向管理平台发送配肥请求信息，管理平台根据配肥请求信息中的位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤养分检测值、PH值、地形、土质、施肥***台根据配肥请求信息中的农作物信息获取该农作物的养分需求量；再根据养分需求量和土壤养分供应量计算养分施用量，并根据养分施用量和肥料原材料计算标准肥料配方和标准施肥量；最后通过PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量对标准肥料配方和标准施肥量进行调整，得到最终的配方和用量，并发送到终端设备。
本发明能够针对特定农作物和特定地块个性化地定制肥料配方和用量，并且本发明考虑了土壤养分检测值之外的其他数据，配方和用量精确，能够根据作物需求推荐适宜作物的最佳肥料配方及施肥技术方案。本发明实现了精准施肥，减少因过量用肥造成的面源污染。同时降低农业生产成本，增加农民收入；极大推进了精准农业、智慧农业的现代化进程，保证农业可持续发展。
附图说明
图1为本发明的智能配肥方法流程图；
图2为本发明的智能配肥装置示意图；
图3为本发明的智能配肥***示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
一方面，本发明提供一种智能配肥方法，如图1所示，包括：
步骤10：接收终端设备发送的配肥请求信息，配肥请求信息包括农作物信息和位置信息。
本步骤中，终端设备包括手机、PAD和PC机等，用户先在手机或PAD上安装app或在手机、PAD或PC上进入管理平台网站，注册会员并登录。根据图片或文字选择农作物，农作物包括粮棉油、水果、蔬菜三大类多种；并选择位置或自动定位位置。并将农作物信息和位置信息作为配肥请求信息发送到管理平台，管理平台是基于互联网、物联网建设的配方肥销售、管理的***，部署在服务器或云端。
管理平台根据配肥请求信息，自动定位用户所在区域；再次访问，记忆上次选择的地区。
步骤20：根据位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤养分检测值、PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量。
土壤养分检测值包括土壤中氮(N)、磷(P)、钾(K)元素、有机质以及其他中微量元素的含量，地形是指土地的平整度以及坡度等，施肥习惯包括一次性施肥和底肥加氮追肥等多次施肥方式。
步骤30：根据土壤养分检测值计算当前地块的土壤养分供应量。本步骤中，根据土壤养分检测值计算土壤能够提供给作物吸收的氮、磷、钾元素以及其他中微量元素的量，即为土壤养分供应量。本步骤中，N、P、K元素的土壤养分供应量以N、P2O5、K2O表示。
步骤40：根据农作物信息(包括农作物种类，生长期等数据)获取该农作物的养分需求量。养分需求量是要达到目标产量时农作物需要的养分量。
步骤50：根据养分需求量和土壤养分供应量计算养分施用量。养分施用量为要达到目标产量时向土壤中施加的养分量。
步骤60：根据养分施用量和肥料原材料计算标准肥料配方和标准施肥量。肥料是通过原材料如大颗粒尿素、磷酸二胺、氯化钾或硫酸钾等原材料配比得到的，肥料中并不是全部能够被作物吸收的养分，需要将养分换算成原材料配比，得到标准肥料配方和标准施肥量。
步骤70：根据PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量对标准肥料配方和标准施肥量进行调节，得到实际肥料配方和实际施肥量。传统配肥方法仅仅考虑土壤中N、P、K和中微量元素，没有考虑土壤的PH值，土质，地形，作物历史产量和农民施肥习惯等，导致配肥不精确，不能指导农民科学施肥。本步骤根据PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量对配方和用量进行修正，可以满足上述精确配肥和指导农民科学施肥的目的。
步骤80：将实际肥料配方和实际施肥量发送到终端设备，以供用户根据配方和用量购买相应的肥料。
本发明通过终端设备向管理平台发送配肥请求信息，管理平台根据配肥请求信息中的位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤养分检测值、PH值、地形、土质、施肥***台根据配肥请求信息中的农作物信息获取该农作物的养分需求量；再根据养分需求量和土壤养分供应量计算养分施用量，并根据养分施用量和肥料原材料计算标准肥料配方和标准施肥量；最后通过PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量对标准肥料配方和标准施肥量进行调整，得到最终的配方和用量，并发送到终端设备。
本发明能够针对特定农作物和特定地块个性化地定制肥料配方和用量，并且本发明考虑了土壤养分检测值之外的其他数据，配方和用量精确，能够根据作物需求推荐适宜作物的最佳肥料配方及施肥技术方案。本发明实现了精准施肥，减少因过量用肥造成的面源污染。同时降低农业生产成本，增加农民收入；极大推进了精准农业、智慧农业的现代化进程，保证农业可持续发展。
作为本发明的一种改进，土壤养分供应量＝土壤质量系数*土壤有效养分校正系数*土壤养分检测值*土壤养分换算系数，其中：0.14≤土壤质量系数≤0.16；土壤有效养分校正系数为土壤中含有的养分能被作物吸收利用的比例；土壤养分换算系数为土壤养分检测值中N、P、K元素的质量占比，换算成为N、P2O5、K2O的质量占比，例如土壤养分供应量N、P、K分别为a，b，c，换算成N、P2O5、K2O则为a，2.291b，1.205c。
土壤质量系数优选为0.15，以每亩耕层土壤质量按150000kg计算，土壤养分测定值单位为mg/kg，若将土壤养分值换算成kg，则乘以土壤质量系数0.15。
养分需求量＝目标产量*单位产量养分吸收量，单位产量养分吸收量为农作物每生产一个单位产量(如100kg)所吸收的养分数量。
本部分作物目标产量及作物单位产量养分吸收量读取后台配置的当前作物数据信息。举例说明：作物单位产量养分吸收量：水稻每形成100kg产量需要氮2.1～2.4kg，磷0.9～1.3kg，钾2.1～3.3kg。
养分施用量＝(养分需求量-土壤养分供应量)/(肥料养分含量*肥料利用率)，肥料利用率为肥料施入土壤后，农作物当季吸收利用的养分量占所施养分总量的百分率，它是一个变数，因土壤肥力状况、气候条件、耕作方式、施肥量等变化而变化；肥料养分含量为肥料中的养分占肥料总量的比例。
目标产量、单位产量养分吸收量、土壤有效养分校正系数、肥料利用率均根据各区域田间试验取得。
进一步的，实际肥料配方＝标准肥料配方*[100％+(PH值调节系数-100％)+(历史产量调节系数-100％)+(施肥习惯第一调节系数-100％)+(土质第一调节系数-100％)]。
优选的，当6.5≤PH值≤7时，PH值调节系数＝100％，当5≤PH值＜6.5时，PH值每减少0.1，氮元素的PH值调节系数提高0-1％，磷元素的PH值调节系数提高1-5％，钾元素的PH值调节系数提高0-1％，当PH值＜5时，推荐使用碱性土壤调理剂，7＜PH值≤8时，PH值每增加0.1，氮元素的PH值调节系数提高1-5％，磷元素的PH值调节系数提高0-1％，钾元素的PH值调节系数提高0-1.2％，当PH值>8时，推荐使用酸性土壤调理剂。
历史产量调节系数＝实际历史产量/标准肥料配方试验理论产量。
若施肥习惯为一次性施肥，则氮、磷、钾元素的施肥习惯第一调节系数分别为130％-160％，100％-110％，110％-120％；若施肥习惯为底肥加氮追肥等多次施肥方式，则氮、磷、钾元素的施肥习惯调节系数分别为100％、100％-110％、110％-115％。
若土质为沙土，则土质第一调节系数为110％-150％；若土质为黏土，则土质第一调节系数为85％-97％。
进一步的，实际施肥量＝标准施肥量*[100％+(土质第二调节系数-100％)+(地形调节系数-100％)+(施肥习惯第二调节系数-100％)]。
优选的，若施肥习惯为一次性施肥，则施肥习惯第二调节系数为120％-150％；若施肥习惯为底肥加氮追肥等多次施肥方式，则施肥习惯第二调节系数为95％-100％。
若土质为沙土，则土质第二调节系数为110％-170％；若土质为黏土，则土质第二调节系数为85％-95％。
地形调节系数＝(坡度/90°/10)*100％+100％。。
作为本发明的另一种改进，该方法还包括：
步骤11：根据位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤概述信息，土壤概述信息包括土壤质地及基本养分含量。
本发明获取定位区域的土壤质地情况和基本养分含量分析，不仅展示土壤的保水保肥性能，还包括土壤的有机质、大量元素、中微量元素含量情况，土壤的酸碱性等信息，为作物的种植、农资产品的选购提供重要的参考。该部分数据信息均来自国内外权威专家团研究成果转化。
步骤12：根据农作物信息和位置信息获取与该位置信息对应地块的养分需求概述信息，养分需求概述信息包括需求量和需求时期。
本发明读取后台维护的所有村庄信息、配置的当前作物的土壤科普及需肥信息。作物的养分需求量、需求时期数据信息经过国内外植物营养学家专家团经过试验研究取得。
步骤31：根据土壤养分供应量判断土壤的养分含量丰缺，得到土壤营养分析概述信息。
步骤71：根据实际肥料配方和实际施肥量，以及/或者位置信息确定施肥管理方案，根据农作物信息确定农作物管理方案。本发明中，通过位置信息，“实际肥料配方和实际施肥量”两者中的任一个或两个确定施肥管理方案，施肥管理方案包括施肥时期、施肥用量和施肥注意事项等。农作物管理方案包括农作物的各个生长期的特点，需肥情况和管理方法等，知道用户施肥和管理。
步骤72：将土壤概述信息、养分需求概述信息、土壤营养分析概述信息、施肥管理方案和农作物管理方案发送到终端设备。
管理平台根据自动定位地理坐标，调用国家测土大数据或调用通过测土信息数据交互平台实现实时更新的数据库数据，制定作物种植管理数据库等实现信息回传、记录、共享，可反复利用。本发明可将国家农业部全国土壤普查土壤检测大数据进行有效利用，同时本发明可以收录各用户实时的土壤检测数据进行更新、进一步利用。
另外，本发明还可以根据用户位置信息及农作物信息提供农作物施肥注意事项、种植管理方案。本发明综合当地土壤、作物信息提供作物种植过程全程管理方案，包括用户所在地的土壤基本状况、作物的种植管理方案、最佳施肥方案等信息。
确定好配方和用量后，用户通过终端设备订购肥料，订购成功后，管理平台通知配肥机生产。
本发明操作简单，能够方便快捷、专业、全面的选购肥料。本发明同时链接定制配方肥业务链及农资选购业务链，根据***信息及农户需求提供，满足农户的具体需求。
另一方面，本发明提供一种智能配肥装置1，本发明的智能配肥装置为服务器或管理平台，如图2所示，包括：
配肥请求接收模块101，用于接收终端设备发送的配肥请求信息，配肥请求信息包括农作物信息和位置信息。
土壤数据获取模块102，用于根据位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤养分检测值、PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量。
土壤养分供应量计算模块103，用于根据土壤养分检测值计算当前地块的土壤养分供应量。
养分需求量获取模块104，用于根据农作物信息获取该农作物的养分需求量。
养分施用量计算模块105，用于根据养分需求量和土壤养分供应量计算养分施用量。
配方和施肥量计算模块106，用于根据养分施用量和肥料原材料计算标准肥料配方和标准施肥量。
调节模块107，用于根据PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量对标准肥料配方和标准施肥量进行调节，得到实际肥料配方和实际施肥量。
第一发送模块108，用于将实际肥料配方和实际施肥量发送到终端设备。
本发明能够针对特定农作物和特定地块个性化地定制肥料配方和用量，并且本发明考虑了土壤养分检测值之外的其他数据，配方和用量精确，能够根据作物需求推荐适宜作物的最佳肥料配方及施肥技术方案。本发明实现了精准施肥，减少因过量用肥造成的面源污染。同时降低农业生产成本，增加农民收入；极大推进了精准农业、智慧农业的现代化进程，保证农业可持续发展。
作为本发明的一种改进，土壤养分供应量＝土壤质量系数*土壤有效养分校正系数*土壤养分检测值*土壤养分换算系数，其中：0.14≤土壤质量系数≤0.16；土壤有效养分校正系数为土壤中含有的养分能被作物吸收利用的比例；土壤养分换算系数为土壤养分检测值中N、P、K元素的质量占比，换算成为N、P2O5、K2O的质量占比，例如土壤养分供应量N、P、K分别为a，b，c，换算成N、P2O5、K2O则为a，2.291b，1.205c。
土壤质量系数优选为0.15，以每亩耕层土壤质量按150000kg计算，土壤养分测定值单位为mg/kg，若将土壤养分值换算成kg，则乘以土壤质量系数0.15。
养分需求量＝目标产量*单位产量养分吸收量，单位产量养分吸收量为农作物每生产一个单位产量(如100kg)所吸收的养分数量。
本部分作物目标产量及作物单位产量养分吸收量读取后台配置的当前作物数据信息。举例说明：作物单位产量养分吸收量：水稻每形成100kg产量需要氮2.1～2.4kg，磷0.9～1.3kg，钾2.1～3.3kg。
养分施用量＝(养分需求量-土壤养分供应量)/(肥料养分含量*肥料利用率)，肥料利用率为肥料施入土壤后，农作物当季吸收利用的养分量占所施养分总量的百分率，它是一个变数，因土壤肥力状况、气候条件、耕作方式、施肥量等变化而变化；肥料养分含量为肥料中的养分占肥料总量的比例。
目标产量、单位产量养分吸收量、土壤有效养分校正系数、肥料利用率均根据各区域田间试验取得。
进一步的，实际肥料配方＝标准肥料配方*[100％+(PH值调节系数-100％)+(历史产量调节系数-100％)+(施肥习惯第一调节系数-100％)+(土质第一调节系数-100％)]。
优选的，当6.5≤PH值≤7时，PH值调节系数＝100％，当5≤PH值＜6.5时，PH值每减少0.1，氮元素的PH值调节系数提高0-1％，磷元素的PH值调节系数提高1-5％，钾元素的PH值调节系数提高0-1％，当PH值＜5时，推荐使用碱性土壤调理剂，7＜PH值≤8时，PH值每增加0.1，氮元素的PH值调节系数提高1-5％，磷元素的PH值调节系数提高0-1％，钾元素的PH值调节系数提高0-1.2％，当PH值>8时，推荐使用酸性土壤调理剂。
历史产量调节系数＝实际历史产量/标准肥料配方试验理论产量。
若施肥习惯为一次性施肥，则氮、磷、钾元素的施肥习惯第一调节系数分别为130％-160％，100％-110％，110％-120％；若施肥习惯为底肥加氮追肥等多次施肥方式，则氮、磷、钾元素的施肥习惯调节系数分别为100％、100％-110％、110％-115％。
若土质为沙土，则土质第一调节系数为110％-150％；若土质为黏土，则土质第一调节系数为85％-97％。
进一步的，实际施肥量＝标准施肥量*[100％+(土质第二调节系数-100％)+(地形调节系数-100％)+(施肥习惯第二调节系数-100％)]。
优选的，若施肥习惯为一次性施肥，则施肥习惯第二调节系数为120％-150％；若施肥习惯为底肥加氮追肥等多次施肥方式，则施肥习惯第二调节系数为95％-100％。
若土质为沙土，则土质第二调节系数为110％-170％；若土质为黏土，则土质第二调节系数为85％-95％。
地形调节系数＝(坡度/90°/10)*100％+100％。。
作为本发明的另一种改进，该装置还包括：
土壤概述信息获取模块，用于根据位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤概述信息，土壤概述信息包括土壤质地及基本养分含量。
养分需求概述信息获取模块，用于根据农作物信息和位置信息获取与该位置信息对应地块的养分需求概述信息，养分需求概述信息包括需求量和需求时期。
土壤营养分析概述信息获取模块，用于根据土壤养分供应量判断土壤的养分含量丰缺，得到土壤营养分析概述信息。
施肥和农作物管理方案获取模块，用于根据实际肥料配方和实际施肥量，以及/或者位置信息确定施肥管理方案，根据农作物信息确定农作物管理方案。
第二发送模块，用于将土壤概述信息、养分需求概述信息、土壤营养分析概述信息、施肥管理方案和农作物管理方案发送到终端设备。
本发明操作简单，能够方便快捷、专业、全面的选购肥料。本发明同时链接定制配方肥业务链及农资选购业务链，根据***信息及农户需求提供，满足农户的具体需求。
另一方面，本发明提供一种智能配肥***，如图3所示，包括终端设备2、配肥机3和上述的智能配肥装置1，终端设备2和配肥机3与智能配肥装置1信号连接，其中：
终端设备2包括：
配肥请求发送模块，用于向智能配肥装置发送配肥请求信息，配肥请求信息包括农作物信息和位置信息，
第一接收模块，用于接收智能配肥装置发送的实际肥料配方和实际施肥量，
第二接收模块，用于接收智能配肥装置发送的土壤概述信息、养分需求概述信息和土壤营养分析概述信息，
配肥机3用于根据实际肥料配方和实际施肥量生产肥料。
本发明能够针对特定农作物和特定地块个性化地定制肥料配方和用量，并且本发明考虑了土壤养分检测值之外的其他数据，配方和用量精确，能够根据作物需求推荐适宜作物的最佳肥料配方及施肥技术方案。本发明实现了精准施肥，减少因过量用肥造成的面源污染。同时降低农业生产成本，增加农民收入；极大推进了精准农业、智慧农业的现代化进程，保证农业可持续发展。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种智能配肥方法，其特征在于，包括：
步骤10：接收终端设备发送的配肥请求信息，所述配肥请求信息包括农作物信息和位置信息；
步骤20：根据所述位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤养分检测值、PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量；
步骤30：根据所述土壤养分检测值计算当前地块的土壤养分供应量；
步骤40：根据所述农作物信息获取该农作物的养分需求量；
步骤50：根据所述养分需求量和土壤养分供应量计算养分施用量；
步骤60：根据所述养分施用量和肥料原材料计算标准肥料配方和标准施肥量；
步骤70：根据所述PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量对所述标准肥料配方和标准施肥量进行调节，得到实际肥料配方和实际施肥量；
步骤80：将所述实际肥料配方和实际施肥量发送到所述终端设备。
2.根据权利要求1所述的智能配肥方法，其特征在于，所述土壤养分供应量＝土壤质量系数*土壤有效养分校正系数*土壤养分检测值*土壤养分换算系数，其中：0.14≤土壤质量系数≤0.16；所述土壤有效养分校正系数为土壤中含有的养分能被作物吸收利用的比例；所述土壤养分换算系数为土壤养分检测值中N、P、K元素的质量占比，换算成为N、P2O5、K2O的质量占比；
所述养分需求量＝目标产量*单位产量养分吸收量，所述单位产量养分吸收量为农作物每生产一个单位产量所吸收的养分数量；
所述养分施用量＝(养分需求量-土壤养分供应量)/(肥料养分含量*肥料利用率)，所述肥料利用率为肥料施入土壤后，农作物当季吸收利用的养分量占所施养分总量的百分率。
3.根据权利要求2所述的智能配肥方法，其特征在于，所述实际肥料配方＝标准肥料配方*[100％+(PH值调节系数-100％)+(历史产量调节系数-100％)+(施肥习惯第一调节系数-100％)+(土质第一调节系数-100％)]。
4.根据权利要求3所述的智能配肥方法，其特征在于：
当6.5≤PH值≤7时，所述PH值调节系数＝100％，当5≤PH值＜6.5时，PH值每减少0.1，氮元素的PH值调节系数提高0-1％，磷元素的PH值调节系数提高1-5％，钾元素的PH值调节系数提高0-1％；当7＜PH值≤8时，PH值每增加0.1，氮元素的PH值调节系数提高1-5％，磷元素的PH值调节系数提高0-1％，钾元素的PH值调节系数提高0-1.2％；
所述历史产量调节系数＝实际历史产量/标准肥料配方试验理论产量；
若施肥习惯为一次性施肥，则氮、磷、钾元素的施肥习惯第一调节系数分别为130％-160％，100％-110％，110％-120％；若施肥习惯为底肥加氮追肥，则氮、磷、钾元素的施肥习惯调节系数分别为100％、100％-110％、110％-115％；
若土质为沙土，则所述土质第一调节系数为110％-150％；若土质为黏土，则所述土质第一调节系数为85％-97％。
5.根据权利要求2所述的智能配肥方法，其特征在于，所述实际施肥量＝标准施肥量*[100％+(土质第二调节系数-100％)+(地形调节系数-100％)+(施肥习惯第二调节系数-100％)]。
6.根据权利要求5所述的智能配肥方法，其特征在于：
若施肥习惯为一次性施肥，则施肥习惯第二调节系数为120％-150％；若施肥习惯为底肥加氮追肥，则施肥习惯第二调节系数为95％-100％；
若土质为沙土，则土质第二调节系数为110％-170％；若土质为黏土，则土质第二调节系数为85％-99％；
所述地形调节系数＝(坡度/90°/10)*100％+100％。
7.根据权利要求1-6任一所述的智能配肥方法，其特征在于，所述方法还包括：
步骤11：根据所述位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤概述信息，所述土壤概述信息包括土壤质地及基本养分含量；
步骤12：根据所述农作物信息和位置信息获取与该位置信息对应地块的养分需求概述信息，所述养分需求概述信息包括需求量和需求时期；
步骤31：根据所述土壤养分供应量判断土壤的养分含量丰缺，得到土壤营养分析概述信息；
步骤71：根据所述实际肥料配方和实际施肥量，以及/或者所述位置信息确定施肥管理方案，根据农作物信息确定农作物管理方案；
步骤72：将所述土壤概述信息、养分需求概述信息、土壤营养分析概述信息、施肥管理方案和农作物管理方案发送到所述终端设备。
8.一种智能配肥装置，其特征在于，包括：
配肥请求接收模块，用于接收终端设备发送的配肥请求信息，所述配肥请求信息包括农作物信息和位置信息；
土壤数据获取模块，用于根据所述位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤养分检测值、PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量；
土壤养分供应量计算模块，用于根据所述土壤养分检测值计算当前地块的土壤养分供应量；
养分需求量获取模块，用于根据所述农作物信息获取该农作物的养分需求量；
养分施用量计算模块，用于根据所述养分需求量和土壤养分供应量计算养分施用量；
配方和施肥量计算模块，用于根据所述养分施用量和肥料原材料计算标准肥料配方和标准施肥量；
调节模块，用于根据所述PH值、地形、土质、施肥习惯和/或历史产量对所述标准肥料配方和标准施肥量进行调节，得到实际肥料配方和实际施肥量；
第一发送模块，用于将所述实际肥料配方和实际施肥量发送到所述终端设备。
9.根据权利要求8所述的智能配肥装置，其特征在于，所述装置还包括：
土壤概述信息获取模块，用于根据所述位置信息获取与该位置信息对应地块的土壤概述信息，所述土壤概述信息包括土壤质地及基本养分含量；
养分需求概述信息获取模块，用于根据所述农作物信息和位置信息获取与该位置信息对应地块的养分需求概述信息，所述养分需求概述信息包括需求量和需求时期；
土壤营养分析概述信息获取模块，用于根据所述土壤养分供应量判断土壤的养分含量丰缺，得到土壤营养分析概述信息；
施肥和农作物管理方案获取模块，用于根据所述实际肥料配方和实际施肥量，以及/或者所述位置信息确定施肥管理方案，根据农作物信息确定农作物管理方案；
第二发送模块，用于将所述土壤概述信息、养分需求概述信息、土壤营养分析概述信息、施肥管理方案和农作物管理方案发送到所述终端设备。
10.一种智能配肥***，其特征在于，包括终端设备、配肥机和权利要求8或9所述的智能配肥装置，所述终端设备和配肥机与所述智能配肥装置信号连接，其中：
所述终端设备包括：
配肥请求发送模块，用于向所述智能配肥装置发送配肥请求信息，所述配肥请求信息包括农作物信息和位置信息；
第一接收模块，用于接收所述智能配肥装置发送的实际肥料配方和实际施肥量；
第二接收模块，用于接收所述智能配肥装置发送的土壤概述信息、养分需求概述信息和土壤营养分析概述信息；
所述配肥机用于根据实际肥料配方和实际施肥量生产肥料。
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Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109168521A (zh) * 2018-11-20 2019-01-11 湖南省林业科学院 一种毛竹笋用林配方施肥方法
CN109258042A (zh) * 2018-11-20 2019-01-25 湖南省林业科学院 一种成年油茶林配方施肥方法
CN109258041A (zh) * 2018-11-20 2019-01-25 湖南省林业科学院 一种幼年油茶林配方施肥方法
CN109467481A (zh) * 2018-12-29 2019-03-15 云南云叶化肥股份有限公司 一种测土配方专用掺混复合肥配肥***
CN109829589A (zh) * 2019-02-14 2019-05-31 中科赛诺（北京）科技有限公司 制作土壤施肥处方图的方法、土壤精准施肥处方图及应用
CN110400097A (zh) * 2019-08-08 2019-11-01 陈�峰 一种测土施肥的一种信息化方法
CN111027857A (zh) * 2019-12-10 2020-04-17 中南林业科技大学 基于特定要素数据包络分析泡桐养分利用效率的方法
CN111144746A (zh) * 2019-12-26 2020-05-12 深圳春沐源控股有限公司 肥料购买量的推荐方法、计算机设备和存储介质
CN111222804A (zh) * 2020-01-16 2020-06-02 西北农林科技大学 一种小麦施肥方案推荐方法、装置及***
CN111489496A (zh) * 2019-01-28 2020-08-04 卢庆伟 一种全营养液体肥智能配肥售肥***
CN111615901A (zh) * 2020-04-30 2020-09-04 北京农业信息技术研究中心 一种果树施肥量预测方法及***
CN111869387A (zh) * 2020-07-16 2020-11-03 河海大学 一种基于大田机械化生产下肥料自动投加***和投加方法
CN112470650A (zh) * 2020-11-24 2021-03-12 江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所 一种肥料配制方法及***
CN112868455A (zh) * 2021-01-14 2021-06-01 柳州市彭莫山农业科技有限公司 一种提高钩藤种植产量的方法和装置
CN113295208A (zh) * 2021-05-19 2021-08-24 天津现代职业技术学院 一种智慧农业种植数据监测方法
CN113671154A (zh) * 2021-08-16 2021-11-19 武汉禾大科技有限公司 一种测土配方***
CN113973559A (zh) * 2021-10-09 2022-01-28 上海易航海芯农业科技有限公司 一种智能施肥方法及装置
CN114051810A (zh) * 2021-11-10 2022-02-18 上海联适导航技术股份有限公司 一种无人驾驶高精度农机施肥控制方法、***及智慧农机
CN114246043A (zh) * 2022-01-04 2022-03-29 史丹利农业集团股份有限公司 基于土壤和植物检测的番茄施肥校正方法及装置
CN114391351A (zh) * 2021-12-29 2022-04-26 北京市农林科学院信息技术研究中心 变量施肥决策方法及装置
CN114705810A (zh) * 2022-03-04 2022-07-05 四川中土检测检验有限公司 一种农作物肥料检验检测方法及***
CN115259929A (zh) * 2021-04-29 2022-11-01 辽宁新绿源肥料高新技术集团有限公司 农业复合肥配比装置
CN115486247A (zh) * 2022-08-30 2022-12-20 中联智慧农业股份有限公司 用于确定肥料配比的方法、存储介质及处理器
CN116520747A (zh) * 2023-05-06 2023-08-01 江苏东久机械有限公司 一种变量施肥控制***及方法
US11809466B1 (en) 2022-08-08 2023-11-07 Honda Motor Co., Ltd. Apparatuses and methods for lawncare assessment at a location
CN117158176A (zh) * 2023-11-02 2023-12-05 江苏苏启智能科技有限公司 一种农业侧深施肥机的施肥速率控制方法和***
CN117158173A (zh) * 2023-10-10 2023-12-05 常熟市农业科技发展有限公司 一种基于神经网络模型的农业高效率施肥***及施肥方法
CN117223459A (zh) * 2023-11-14 2023-12-15 江苏汉菱肥业有限责任公司 一种基于数据分析的肥料自动混配***
CN117480927A (zh) * 2023-11-17 2024-02-02 山东省农业科学院 一种智能施肥方法及装置

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1489887A (zh) * 2003-08-22 2004-04-21 中国农业科学院土壤肥料研究所 一种指导科学施肥的智能工具
CN101578936A (zh) * 2009-05-27 2009-11-18 中国农业大学 施肥处理方法及***
CN202632362U (zh) * 2012-07-06 2012-12-26 重庆师范大学 测土配方施肥智能***
CN103004498A (zh) * 2012-12-31 2013-04-03 江苏大学 一种温室花卉上市期调控方法
CN103927686A (zh) * 2014-04-23 2014-07-16 广西力源宝科技有限公司 松树智能施肥***
CN103927685A (zh) * 2014-04-23 2014-07-16 广西力源宝科技有限公司 农（林）业智能施肥***
CN103927684A (zh) * 2014-04-23 2014-07-16 广西力源宝科技有限公司 木薯智能施肥***
CN104429269A (zh) * 2014-11-28 2015-03-25 广西壮族自治区农业科学院农业资源与环境研究所 一种双目标施肥方法
CN104871704A (zh) * 2015-03-30 2015-09-02 衷成华 一种对农作物施肥量断定的方法
CN106570770A (zh) * 2016-11-11 2017-04-19 山东农业大学 果园水肥一体化追肥量精准估算方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1489887A (zh) * 2003-08-22 2004-04-21 中国农业科学院土壤肥料研究所 一种指导科学施肥的智能工具
CN1250067C (zh) * 2003-08-22 2006-04-12 中国农业科学院土壤肥料研究所 一种指导科学施肥的智能工具
CN101578936A (zh) * 2009-05-27 2009-11-18 中国农业大学 施肥处理方法及***
CN202632362U (zh) * 2012-07-06 2012-12-26 重庆师范大学 测土配方施肥智能***
CN103004498A (zh) * 2012-12-31 2013-04-03 江苏大学 一种温室花卉上市期调控方法
CN103927686A (zh) * 2014-04-23 2014-07-16 广西力源宝科技有限公司 松树智能施肥***
CN103927685A (zh) * 2014-04-23 2014-07-16 广西力源宝科技有限公司 农（林）业智能施肥***
CN103927684A (zh) * 2014-04-23 2014-07-16 广西力源宝科技有限公司 木薯智能施肥***
CN104429269A (zh) * 2014-11-28 2015-03-25 广西壮族自治区农业科学院农业资源与环境研究所 一种双目标施肥方法
CN104871704A (zh) * 2015-03-30 2015-09-02 衷成华 一种对农作物施肥量断定的方法
CN106570770A (zh) * 2016-11-11 2017-04-19 山东农业大学 果园水肥一体化追肥量精准估算方法

Cited By (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109168521B (zh) * 2018-11-20 2021-06-29 湖南省林业科学院 一种毛竹笋用林配方施肥方法
CN109258042A (zh) * 2018-11-20 2019-01-25 湖南省林业科学院 一种成年油茶林配方施肥方法
CN109258041A (zh) * 2018-11-20 2019-01-25 湖南省林业科学院 一种幼年油茶林配方施肥方法
CN109168521A (zh) * 2018-11-20 2019-01-11 湖南省林业科学院 一种毛竹笋用林配方施肥方法
CN109467481A (zh) * 2018-12-29 2019-03-15 云南云叶化肥股份有限公司 一种测土配方专用掺混复合肥配肥***
CN111489496A (zh) * 2019-01-28 2020-08-04 卢庆伟 一种全营养液体肥智能配肥售肥***
CN109829589A (zh) * 2019-02-14 2019-05-31 中科赛诺（北京）科技有限公司 制作土壤施肥处方图的方法、土壤精准施肥处方图及应用
CN110400097A (zh) * 2019-08-08 2019-11-01 陈�峰 一种测土施肥的一种信息化方法
CN111027857A (zh) * 2019-12-10 2020-04-17 中南林业科技大学 基于特定要素数据包络分析泡桐养分利用效率的方法
CN111144746A (zh) * 2019-12-26 2020-05-12 深圳春沐源控股有限公司 肥料购买量的推荐方法、计算机设备和存储介质
CN111144746B (zh) * 2019-12-26 2023-03-24 深圳春沐源控股有限公司 肥料购买量的推荐方法、计算机设备和存储介质
CN111222804A (zh) * 2020-01-16 2020-06-02 西北农林科技大学 一种小麦施肥方案推荐方法、装置及***
CN111222804B (zh) * 2020-01-16 2023-11-07 西北农林科技大学 一种小麦施肥方案推荐方法、装置及***
CN111615901A (zh) * 2020-04-30 2020-09-04 北京农业信息技术研究中心 一种果树施肥量预测方法及***
CN111869387A (zh) * 2020-07-16 2020-11-03 河海大学 一种基于大田机械化生产下肥料自动投加***和投加方法
CN112470650A (zh) * 2020-11-24 2021-03-12 江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所 一种肥料配制方法及***
CN112868455A (zh) * 2021-01-14 2021-06-01 柳州市彭莫山农业科技有限公司 一种提高钩藤种植产量的方法和装置
CN115259929A (zh) * 2021-04-29 2022-11-01 辽宁新绿源肥料高新技术集团有限公司 农业复合肥配比装置
CN113295208A (zh) * 2021-05-19 2021-08-24 天津现代职业技术学院 一种智慧农业种植数据监测方法
CN113671154A (zh) * 2021-08-16 2021-11-19 武汉禾大科技有限公司 一种测土配方***
CN113973559A (zh) * 2021-10-09 2022-01-28 上海易航海芯农业科技有限公司 一种智能施肥方法及装置
CN114051810A (zh) * 2021-11-10 2022-02-18 上海联适导航技术股份有限公司 一种无人驾驶高精度农机施肥控制方法、***及智慧农机
CN114391351A (zh) * 2021-12-29 2022-04-26 北京市农林科学院信息技术研究中心 变量施肥决策方法及装置
CN114246043A (zh) * 2022-01-04 2022-03-29 史丹利农业集团股份有限公司 基于土壤和植物检测的番茄施肥校正方法及装置
CN114705810B (zh) * 2022-03-04 2023-08-15 四川中土检测检验有限公司 一种农作物肥料检验检测方法及***
CN114705810A (zh) * 2022-03-04 2022-07-05 四川中土检测检验有限公司 一种农作物肥料检验检测方法及***
US11809466B1 (en) 2022-08-08 2023-11-07 Honda Motor Co., Ltd. Apparatuses and methods for lawncare assessment at a location
CN115486247B (zh) * 2022-08-30 2023-08-22 中联智慧农业股份有限公司 用于确定肥料配比的方法、存储介质及处理器
CN115486247A (zh) * 2022-08-30 2022-12-20 中联智慧农业股份有限公司 用于确定肥料配比的方法、存储介质及处理器
CN116520747B (zh) * 2023-05-06 2023-11-03 江苏东久机械有限公司 一种变量施肥控制***及方法
CN116520747A (zh) * 2023-05-06 2023-08-01 江苏东久机械有限公司 一种变量施肥控制***及方法
CN117158173A (zh) * 2023-10-10 2023-12-05 常熟市农业科技发展有限公司 一种基于神经网络模型的农业高效率施肥***及施肥方法
CN117158176A (zh) * 2023-11-02 2023-12-05 江苏苏启智能科技有限公司 一种农业侧深施肥机的施肥速率控制方法和***
CN117158176B (zh) * 2023-11-02 2024-01-12 江苏苏启智能科技有限公司 一种农业侧深施肥机的施肥速率控制方法和***
CN117223459A (zh) * 2023-11-14 2023-12-15 江苏汉菱肥业有限责任公司 一种基于数据分析的肥料自动混配***
CN117223459B (zh) * 2023-11-14 2024-02-02 江苏汉菱肥业有限责任公司 一种基于数据分析的肥料自动混配***
CN117480927A (zh) * 2023-11-17 2024-02-02 山东省农业科学院 一种智能施肥方法及装置
CN117480927B (zh) * 2023-11-17 2024-06-11 山东省农业科学院 一种智能施肥方法及装置

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