CN117502196A - 一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于计算机、数据处理及智能控制技术领域，具体涉及一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策***及方法。设计了一套集成多个检测装置及控制装置的园林绿化智能灌溉决策***，该***基于无人机平台实现，通过各个装置对若干种数据采集分析结合反馈控制机制，各个装置之间有序配合启动，实现对无人机的农药配比、喷洒量、飞行轨迹控制和修正，喷射角度的精准控制，旨在制定更加智能化的灌溉喷洒决策方案，降低了人工劳动强度的同时，可以提高大面积园林的灌溉效率，针对不同类型的植株进行精准施肥灌溉，保证施肥和灌溉的均匀性和精确性，确保园林中的绿化树木得到更好的关怀和管理，代表了园林管理的未来趋势，有望提高绿化质量和可持续性。
Description
技术领域
本发明属于计算机、数据处理及智能控制技术领域，具体涉及一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策***及方法。
背景技术
在现有园林管理技术中，对园林中的绿化树木进行施肥和灌溉是一项至关重要的任务。然而，传统的人工控制喷洒车的方式存在一系列显著的缺陷和挑战，限制了其效率和实用性，严重影响了园林的维护和美化工作。
低效和人力资源密集：人工操作的方式通常需要大量的人力资源，因为工人必须手持控制喷枪或设备，逐株或逐个地进行施肥和喷洒。这不仅耗时费力，而且效率较低，特别是在大面积园林中。
困难的植株类型适应性：不同的植株类型和品种通常需要不同类型和比例的施肥和灌溉。人工方式难以根据具体植株的需求进行调整，因为操作员可能缺乏准确的信息和工具，以确保精确的施肥和灌溉。
无法覆盖难以进入的区域：在园林中，存在一些难以进入的区域，如狭窄的小径、高架树冠或有阻碍物的地方，传统的喷洒车无法涵盖这些区域，导致部分植物未能得到充分的关注。
不够精细和准确：人工控制存在人为因素，难以保证施肥和灌溉的均匀性和精确性。这可能导致过度或不足的养分投入，影响植物的生长和健康。
以上背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解，因此，背景技术中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。
发明内容
为了解决这些问题，本发明提出了一种基于智能无人机的园林绿化智能灌溉决策***及方法，制定更加智能化的灌溉喷洒方案，可以提高效率、精确度和适应性，确保园林中的绿化树木得到更好的关怀和管理。可以根据植物类型、需水需肥程度和园林环境的要求来调整施肥和灌溉，提供更精确的服务，同时智能无人机能够覆盖难以进入的区域。这些新技术代表了园林管理的未来趋势，有望提高绿化质量和可持续性。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法，包括：
步骤1：获取当前时间节点的天气信息(天气预报信息以及实时天气信息)并与数据库中预存可进行作业的天气类型数据进行比较，若判定结果不符合可作业的天气类型，停止作业，反之，执行下一步；
步骤2：无人机执行命令飞行至规划作业区域中第一个目标点正上方，开始执行灌溉作业前准备程序，按序执行如下指令：
探测待作业区域内有无人员活动，若有则进行驱离，反之执行下一步
获取当前作业区域的作业目标以及环境的图像信息，并与数据库中预存数据进行比较，调整水肥的农药配比以及喷洒量，并确定无人机的飞行轨迹；
步骤3：前置准备工作完成后，开始执行对目标的水肥灌溉作业，无人机的飞行过程中，实时采集与目标的距离、障碍物以及当前时间节点的风速风向信息，并实时调整飞行轨迹以及喷枪的喷洒角度。
所述园林绿化智能灌溉决策方法基于智能控制***实现，所述***包括：
主控制装置以及分别与主控制装置电连接的天气信息获取模块、红外线探测装置、警报装置、图像采集装置、水肥配置装置、光照检测装置、温湿度检测装置、出水量控制装置、轨迹预设模块、距离检测装置、轨迹修正模块、障碍物识别装置、机翼控制模块、风速风向检测装置、喷枪角度控制装置及计时装置；
所述天气信息获取模块用于获取当前时间节点的天气信息；
所述红外线探测装置用于探测待作业区域内有无人员活动；
所述警报装置用于提醒人员离开待作业区域；
所述图像采集装置用于获取待作业目标植株的图像信息；
所述水肥配置装置用于调控水肥中的农药配比；
所述光照检测装置用于检测当前作业区域内的光照强度；
所述温湿度检测装置用于检测当前作业区域内的空气湿度、土壤温度和土壤湿度；
所述出水量控制装置用于调节单位时间内喷枪的出水量；
所述轨迹预设模块用于根据植株的形状特征生成无人机飞行轨迹；
所述距离检测装置用于实时获取无人机与目标的距离数据；
所述轨迹修正模块用于根据实时距离数据对飞行轨迹进行实时修正；
所述障碍物识别装置用于识别无人机在当前飞行轨迹方向的障碍物信息；
所述机翼控制模块用于调整无人机的飞行方向，使其紧急避让障碍物；
所述风速风向检测装置用于检测当前时间节点无人机受到的风速及风向；
所述喷枪角度控制装置用于控制水肥的喷射角度；
所述计时装置用于获取当前时间节点的时序信息。
所述步骤1和/或2中，主控制装置控制天气信息获取模块和计时装置常开，红外线探测装置、警报装置、图像采集装置、水肥配置装置、光照检测装置、温湿度检测装置、出水量控制装置及轨迹预设模块常闭；
所述天气信息获取模块获取到当前时间节点的天气信息符合作业条件，主控制装置控制无人机执行命令飞行至规划作业区域中第一个目标点正上方，并控制红外线探测装置开启；
红外线探测装置检测待作业区域内有无人员活动，若有，则控制警报装置发出报警，驱散作业区域内人员，反之，主控制装置控制图像采集装置、光照检测装置及温湿度检测装置开启；
图像采集装置获取待作业目标的图像信息，并根据目标种类以及健康程度，控制水肥配置装置开启，调整水肥的农药配比(配方、浓度)；
光照检测装置及温湿度检测装置分别获取当前作业区域内的光照强度、空气湿度、土壤温度和土壤湿度，主控制装置并根据上述参数，控制出水量控制装置开启，调节当前目标所需灌溉用水量；
水肥的配比及用水量确定完毕后，主控制装置控制图像采集装置获取目标的三维立体信息，并输入轨迹预设模块中预设好的飞机轨迹生成模型，得到当前目标的飞行轨迹。
所述温湿度检测装置包括空气湿度检测装置以及土壤温湿度检测装置，所述空气湿度检测装置以及土壤温湿度检测装置均为提前预设在园林各作业区域中，空气湿度检测装置固定在地面上，土壤温湿度检测装置预埋在土壤中。
所述主控制装置控制距离检测装置、轨迹修正模块、障碍物识别装置、机翼控制模块、风速风向检测装置及喷枪角度控制装置常闭；
所述步骤2灌溉作业前置准备工作完成后；
主控制装置控制距离检测装置开启，距离检测装置获取当前时间节点无人
机
与目标之间的实时距离，并反馈至主控制装置，主控制装置将其输入至轨迹修正模块中，并控制机翼控制模块开启，实时修正飞行轨迹；
无人机按照修正后的飞行轨迹进行作业过程中，主控制装置同时控制障碍物检测装置和风速风向检测装置开启；
障碍物检测装置识别到无人机在当前飞行轨迹方向存在障碍物，主控制装置控制机翼控制模块开启，调整无人机的飞行方向，使其紧急避让障碍物
风速风向检测装置检测当前时间节点无人机受到的风速及风向，主控制装置接收风速和风向信息并结合当前与目标之间的距离信息，对上述数据进行分析处理，发送指令控制喷枪角度控制装置开启，调整喷枪的喷射方向。
所述***还包括火焰检测装置，主控制装置控制火焰检测装置常闭，主控制装置控制无人机执行命令飞行至规划作业区域中第一个目标点正上方，并控制火焰检测装置开启，火焰检测装置检测待作业区域内有无发生火灾，若有，则控制警报装置向园区工作人员发出报警，并向报警平台发送火灾报警信息。
所述***还包括药量检测装置以及电量检测装置，主控制装置控制药量检测装置以及电量检测装置常开，在执行灌溉作业过程中，全程对无人机的药量以及电量进行实时监测，当前药量以及电量低于报警值，不足以完成本次作业用量时，控制无人机返回。
一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策***，用于实现所述的园林绿化智能灌溉决策方法。
一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被运行时执行所述的园林绿化智能灌溉决策方法
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
相比于现有技术，本发明设计了一套集成天气信息获取模块、红外线探测装置、警报装置、图像采集装置、水肥配置装置、光照检测装置、温湿度检测装置、出水量控制装置、轨迹预设模块、距离检测装置、轨迹修正模块、障碍物识别装置、机翼控制模块、风速风向检测装置、喷枪角度控制装置及计时装置的园林绿化智能灌溉决策***，该***基于无人机平台实现，用于对无人机在景区园林绿化灌溉作业中提供智能化决策方案指导，通过各个装置对若干种数据采集分析结合反馈控制机制，各个装置之间有序配合启动，协同作用，实现对无人机的农药配比、喷洒量、飞行轨迹控制和修正，喷射角度的精准控制，旨在制定更加智能化的灌溉喷洒决策方案，降低了人工劳动强度的同时，可以提高大面积园林的灌溉效率，针对不同类型的植株进行精准施肥灌溉，保证施肥和灌溉的均匀性和精确性，确保园林中的绿化树木得到更好的关怀和管理，代表了园林管理的未来趋势，有望提高绿化质量和可持续性。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
图1为本发明中基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法的流程图；
图2-图4为本发明中基于无人机的园林绿化智能灌溉决策***结构示意图；
图5为本发明中图像识别模块的结构示意图；
图6为本发明中主控制装置的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请实施例的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例1
本发明一方面提供了一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法，
参阅图1，包括：
步骤1：获取当前时间节点的天气信息，所述天气信息包括天气预报信息以及实时天气信息，并与数据库中预存可进行作业的天气类型数据进行比较，若判定结果不符合可作业的天气类型，停止作业，反之，执行下一步；
步骤2：无人机执行命令飞行至规划作业区域中第一个目标点正上方，开始执行灌溉作业前准备程序，按序执行如下指令：
探测待作业区域内有无人员活动，若有则进行驱离，反之执行下一步
获取当前作业区域的作业目标以及环境的图像信息，所述图像信息包括但不限于高清图像、遥感图像、红外热成像以及高清视频等信息数据，并与数据库中预存数据进行比较，调整水肥的农药配比以及喷洒量，并确定无人机的飞行轨迹；
步骤3：前置准备工作完成后，开始执行对目标的水肥灌溉作业，无人机的飞行过程中，实时采集与目标的距离、障碍物以及当前时间节点的风速风向信息，并实时调整飞行轨迹以及喷枪的喷洒角度。
所述2步骤中，***针对采集到的图像信息进行如下处理步骤：
S1：采集作业区域的目标植物图像a，并与数据库一中预存的植物图像进行比较确定目标种类；
S2：采集作业区域的目标植物图像b，并与数据库二中预存的虫害图像进行比较确定虫害种类，所述虫害程度包括无虫害、轻微虫害、中等虫害和严重虫害中的至少一种；
S3：根据目标种类和虫害种类确定喷洒水肥中农药的种类和配比；
S4：确定农作物虫害的严重程度，根据农药种类和农作物虫害严重程度配制合适浓度进行喷洒施药，所述浓度配置比例包括低浓度、中等浓度和高浓度中的至少一种。
所述步骤2还包括：
S5：采集作业区域的当前时间节点的环境信息，包括光照强度、空气湿度、土壤温度和土壤湿度，并输入用水量模型中进行训练，主控制装置并根据上述参数，控制出水量控制装置开启，调节当前目标所需灌溉用水量，所述出水量控制装置可以为水管管道上的电磁阀，可以对出水流量以及出水总量进行控制；
实施例2：
本发明另一方面还提供了一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策***，用于实现所述的园林绿化智能灌溉决策方法，参阅图2，所述***包括：
主控制装置以及分别与主控制装置电连接的天气信息获取模块、红外线探测装置、警报装置、图像采集装置、水肥配置装置、光照检测装置、温湿度检测装置、出水量控制装置、轨迹预设模块、距离检测装置、轨迹修正模块、障碍物识别装置、机翼控制模块、风速风向检测装置、喷枪角度控制装置及计时装置；
主控制装置：***的中央控制单元，用于协调和控制各个子***的操作。
天气信息获取模块：用于获取当前时间节点的天气信息，所述天气信息包括当前的天气预报信息以及实时天气信息，故天气信息获取模块一种实施方式为***内置模块，通过无线通讯模块与天气预报平台进行实时数据交互，用于获取当前时间节点的天气信息，另一实时方式中，所述天气信息获取模块为固设在无人机上的天气监测装置，包括若干环境传感器以及天气算法模型，用于获取当前时间节点的实时天气信息；
红外线探测装置：用于探测待作业区域内有无人员活动。可选的，采用安装在无人机上的红外线探测仪；
警报装置：如果检测到有人员活动，警报装置会提醒人员离开待作业区域，以确保他们的安全，可选的，警报装置一方面可采用设置在无人机上的语音报警器，通过播放提前录制好的音频，通知作业区域内的人员离开，另一方面，还可通过与主控制室以及管理人员的控制终端信号连接或电连接，通知工作人员现场对人员进行疏散；
图像采集装置：用于获取待作业目标植株的图像信息，可选的，所述图像信息包括但不限于高清图像、遥感图像、红外热成像以及高清视频等信息数据；
水肥配置装置：用于调控水肥中的农药配比，可选的，水肥配置装置包括设置在无人机水箱以及药箱的出口处的电磁阀，通过电磁阀可控制不同药物的占比，进而实现上述目的；
光照检测装置：用于检测当前作业区域内的光照强度，可选的，光照检测装置为设置在上的紫外线强度传感器；
温湿度检测装置：用于检测当前作业区域内的空气湿度、土壤温度和土壤湿度，以帮助确定灌溉和施肥需求。可选的，所述温湿度检测装置包括空气湿度检测装置以及土壤温湿度检测装置，所述空气湿度检测装置以及土壤温湿度检测装置均为提前预设在园林各作业区域中，空气湿度检测装置固定在地面上，土壤温湿度检测装置预埋在土壤中；
出水量控制装置：用于调节单位时间内喷枪的出水量，可选的，所述出水量控制装置为设置在无人机喷水管上的电磁阀，所述电磁阀与主控制装置电连接，用于控制喷枪的出水流量与总量；
轨迹预设模块：轨迹预设模块为***内置模块。用于根据植株的形状特征生成无人机飞行轨迹；
距离检测装置：用于实时获取无人机与目标的距离数据，可选的，距离检测装置为固设在无人机上的距离检测传感器；
轨迹修正模块：轨迹修正模块为***内置模块，根据实时距离数据对飞行轨迹进行实时修正；
障碍物识别装置：用于识别无人机在当前飞行轨迹方向的障碍物信息；
机翼控制模块：用于调整无人机的飞行方向，使其紧急避让障碍物；
风速风向检测装置：用于检测当前时间节点无人机受到的风速及风向，可选的，风速风向检测装置包括风速传感器与风向传感器；
喷枪角度控制装置：用于控制水肥的喷射角度；
计时装置：用于获取当前时间节点的时序信息，以帮助***进行时间调度和计划。
这个***的主要功能包括获取当前天气信息、检测人员活动、提供警报、采集植物图像信息、调控水肥配比、监测光照、温湿度和地面湿度、控制喷水量、预设飞行轨迹、实时测量距离、修正轨迹、识别障碍物、调整飞行方向、监测风速和风向以及控制喷枪角度。这些功能协同工作，以确保无人机能够智能地实施园林绿化的灌溉决策，提供适量的水肥、灌溉、和施肥，同时保障人员安全和***的高效运行。***可根据实际情况以不同方式实现，例如通过内置模块或固设在无人机上的传感器和装置。整个***的目标是通过高度自动化和智能化的方式来改善园林绿化管理，以满足植物的需求，提高效率并确保***的可靠性
参阅图3，在进一步的实施方式中：
主控制装置控制天气信息获取模块和计时装置常开，以保持***运行，控制红外线探测装置、警报装置、图像采集装置、水肥配置装置、光照检测装置、温湿度检测装置、出水量控制装置及轨迹预设模块常闭；
所述天气信息获取模块获取到当前时间节点的天气信息符合作业条件，主控制装置控制无人机执行命令飞行至规划作业区域中第一个目标点正上方，并控制红外线探测装置开启；
红外线探测装置检测待作业区域内有无人员活动，若有，则控制警报装置发出报警，驱散作业区域内人员，并间隔十分钟红外线探测装置再次检测待作业区域内有无人员活动，最终检测结果为作业区域无人员，主控制装置控制图像采集装置、光照检测装置及温湿度检测装置开启；
图像采集装置获取待作业目标的图像信息，并根据目标种类以及健康程度，控制水肥配置装置开启，调整水肥的农药配比；
光照检测装置和温湿度检测装置分别获取当前作业区域内的光照强度、空气湿度、土壤温度和土壤湿度等参数。主控制装置会根据这些参数，控制出水量控制装置开启，以调节当前目标所需的灌溉用水量，确保适当的灌溉；
一旦水肥的配比和用水量确定完毕，主控制装置控制图像采集装置获取目标的三维立体信息，并将这些信息输入到轨迹预设模块中。预设模块中包含飞机轨迹生成模型，该模型生成当前目标的飞行轨迹，以确保无人机按照正确的路径飞行，以完成灌溉和施肥任务。
在进一步的实施方式中：
所述主控制装置控制距离检测装置、轨迹修正模块、障碍物识别装置、机翼控制模块、风速风向检测装置及喷枪角度控制装置常闭；
参阅图4，所述步骤2灌溉作业前置准备工作完成后，前置准备工作确保了***在进行灌溉作业之前，已经完成了前期的准备工作，例如检查天气条件、确定目标位置和准备水肥配比；
主控制装置控制距离检测装置开启，距离检测装置获取当前时间节点无人
机
与目标之间的实时距离，并反馈至主控制装置，主控制装置将其输入至轨迹修正模块中，并控制机翼控制模块开启，实时修正飞行轨迹；
无人机按照修正后的飞行轨迹进行作业过程中，主控制装置同时控制障碍物检测装置和风速风向检测装置开启；
障碍物检测装置识别到无人机在当前飞行轨迹方向存在障碍物，主控制装置控制机翼控制模块开启，调整无人机的飞行方向，使其紧急避让障碍物
风速风向检测装置检测当前时间节点无人机受到的风速及风向，主控制装置接收风速和风向信息并结合当前与目标之间的距离信息，对上述数据进行分析处理，发送指令控制喷枪角度控制装置开启，调整喷枪的喷射方向。
所述主控制装置中还包括图像识别模块，参阅图5，所述图像识别模块包括：
预处理子模块：这一子模块用于对从图像采集装置获取的目标图像进行预处理。预处理可能包括图像去噪、图像增强、尺寸标准化等操作，以确保图像质量符合分析和比对的要求；
提取子模块：提取子模块用于从目标图像中提取重要的特征值。这些特征值可以包括颜色、形状、纹理等，根据具体应用的需要。提取的特征值将用于后续的图像比对；
判断子模块：判断子模块用于将提取的目标图像的特征值与数据库中的图像进行比对，以判断它们的相似度。在比对过程中，可以使用事先设定的阈值条件来判断是否满足相似度要求。如果目标图像与数据库中的图像相似度超过了预设的阈值，***可以做出相应的决策，如执行特定的任务或提供相关的信息。
所述图像识别模块在***中用于识别作业区域内的目标，例如植物种类、病害状况、生长阶段以及目标的形状尺寸信息等。这种图像识别功能可以进一步提高***的自动化水平，确保适当的水肥配比和灌溉需求，以满足园林绿化的特定需求。
在另一优选的实施方式中：
所述***还包括火焰检测装置，主控制装置控制火焰检测装置常闭，以降低能耗，而，当主控制装置下达命令，要求无人机飞行至规划的作业区域中的第一个目标点正上方时，主控制装置控制火焰检测装置开启。火焰检测装置负责监测待作业区域内是否发生火灾事件。如果检测到火灾，主控制装置将触发警报装置，向园区工作人员发送火灾报警信息，以确保及时应对火灾情况。
所述***还包括药量检测装置以及电量检测装置，主控制装置控制药量检测装置以及电量检测装置常开；
药量检测装置在整个灌溉作业过程中保持开启状态，全程监测无人机携带的药物用量。在执行灌溉任务时，它实时监测药物的剩余用量。如果当前的药物用量低于预设的报警值，表示不足以完成当前任务，主控制装置将触发指令，要求无人机返回基地或指定的补给站；
电量检测装置也一直保持开启状态，实时监测无人机的电池电量。在执行任务时，它不断地监测电池的剩余电量。如果当前电池电量低于设定的报警值，主控制装置将下达指令，要求无人机返回基地或指定的充电站，以进行充电或更换电池，以确保无人机能够继续执行任务或安全返回。
上述装置的综合使用提高了***的应对潜在风险和问题的能力，包括火灾、药物不足以完成任务和电量不足。这有助于确保***的操作安全性和可靠性，降低潜在的风险和损失。
实施例3：
本发明另一方面还提供了主控制装置的硬件结构示意图，参阅图6，在本实施例中，主控制装置包括处理器以及与处理器电连接的存储器，存储器用于存储计算机程序，处理器用于调用计算机程序以执行上述任意一实施例所描述的基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法。
实施例4：
本发明另一方面还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被运行时执行所述的基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机指令表征的计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。
非易失性存储器可包括只读存储器、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器或动态随机存取存储器等。
综上，相比于现有技术，本发明所提供一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策***及方法，设计了一套集成天气信息获取模块、红外线探测装置、警报装置、图像采集装置、水肥配置装置、光照检测装置、温湿度检测装置、出水量控制装置、轨迹预设模块、距离检测装置、轨迹修正模块、障碍物识别装置、机翼控制模块、风速风向检测装置、喷枪角度控制装置及计时装置的园林绿化智能灌溉决策***，该***基于无人机平台实现，用于对无人机在景区园林绿化灌溉作业中提供智能化决策方案指导，通过各个装置对若干种数据采集分析结合反馈控制机制，各个装置之间有序配合启动，实现对无人机的农药配比、喷洒量、飞行轨迹控制和修正，喷射角度的精准控制，旨在制定更加智能化的灌溉喷洒决策方案，降低了人工劳动强度的同时，可以提高大面积园林的灌溉效率，针对不同类型的植株进行精准施肥灌溉，保证施肥和灌溉的均匀性和精确性，确保园林中的绿化树木得到更好的关怀和管理，代表了园林管理的未来趋势，有望提高绿化质量和可持续性。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的得同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取当前时间节点的天气信息并与数据库中预存可进行作业的天气类型数据进行比较，若判定结果不符合可作业的天气类型，停止作业，反之，执行下一步；
步骤2：无人机执行命令飞行至规划作业区域中第一个目标点正上方，开始执行灌溉作业前准备程序，按序执行如下指令：
探测待作业区域内有无人员活动，若有则进行驱离，反之执行下一步
获取当前作业区域的作业目标以及环境的图像信息，并与数据库中预存数据进行比较，调整水肥的农药配比以及喷洒量，并确定无人机的飞行轨迹；
步骤3：前置准备工作完成后，开始执行对目标的水肥灌溉作业，无人机的飞行过程中，实时采集与目标的距离、障碍物以及当前时间节点的风速风向信息，并实时调整飞行轨迹以及喷枪的喷洒角度。
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法，其特征在于，所述园林绿化智能灌溉决策方法基于智能控制***实现，所述***包括：主控制装置以及分别与主控制装置电连接的天气信息获取模块、红外线探测装置、警报装置、图像采集装置、水肥配置装置、光照检测装置、温湿度检测装置、出水量控制装置、轨迹预设模块、距离检测装置、轨迹修正模块、障碍物识别装置、机翼控制模块、风速风向检测装置、喷枪角度控制装置及计时装置；
所述天气信息获取模块用于获取当前时间节点的天气信息；
所述红外线探测装置用于探测待作业区域内有无人员活动；
所述警报装置用于提醒人员离开待作业区域；
所述图像采集装置用于获取待作业目标植株的图像信息；
所述水肥配置装置用于调控水肥中的农药配比；
所述光照检测装置用于检测当前作业区域内的光照强度；
所述温湿度检测装置用于检测当前作业区域内的空气湿度、土壤温度和土壤湿度；
所述出水量控制装置用于调节单位时间内喷枪的出水量；
所述轨迹预设模块用于根据植株的形状特征生成无人机飞行轨迹；
所述距离检测装置用于实时获取无人机与目标的距离数据；
所述轨迹修正模块用于根据实时距离数据对飞行轨迹进行实时修正；
所述障碍物识别装置用于识别无人机在当前飞行轨迹方向的障碍物信息；
所述机翼控制模块用于调整无人机的飞行方向，使其紧急避让障碍物；
所述风速风向检测装置用于检测当前时间节点无人机受到的风速及风向；
所述喷枪角度控制装置用于控制水肥的喷射角度；
所述计时装置用于获取当前时间节点的时序信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法，其特征在于，所述步骤1和/或2中，主控制装置控制天气信息获取模块和计时装置常开，红外线探测装置、警报装置、图像采集装置、水肥配置装置、光照检测装置、温湿度检测装置、出水量控制装置及轨迹预设模块常闭；
所述天气信息获取模块获取到当前时间节点的天气信息符合作业条件，主控制装置控制无人机执行命令飞行至规划作业区域中第一个目标点正上方，并控制红外线探测装置开启；
红外线探测装置检测待作业区域内有无人员活动，若有，则控制警报装置发出报警，驱散作业区域内人员，反之，主控制装置控制图像采集装置、光照检测装置及温湿度检测装置开启；
图像采集装置获取待作业目标的图像信息，并根据目标种类以及健康程度，控制水肥配置装置开启，调整水肥的农药配比；
光照检测装置及温湿度检测装置分别获取当前作业区域内的光照强度、空气湿度、土壤温度和土壤湿度，主控制装置并根据上述参数，控制出水量控制装置开启，调节当前目标所需灌溉用水量；
水肥的配比及用水量确定完毕后，主控制装置控制图像采集装置获取目标的三维立体信息，并输入轨迹预设模块中预设好的飞机轨迹生成模型，得到当前目标的飞行轨迹。
4.根据权利要求3所述的一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法，其特征在于，所述温湿度检测装置包括空气湿度检测装置以及土壤温湿度检测装置，所述空气湿度检测装置以及土壤温湿度检测装置均为提前预设在园林各作业区域中，空气湿度检测装置固定在地面上，土壤温湿度检测装置预埋在土壤中。
5.根据权利要求4所述的一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法，其特征在于，所述主控制装置控制距离检测装置、轨迹修正模块、障碍物识别装置、机翼控制模块、风速风向检测装置及喷枪角度控制装置常闭；
所述步骤2灌溉作业前置准备工作完成后；
主控制装置控制距离检测装置开启，距离检测装置获取当前时间节点无人机
与目标之间的实时距离，并反馈至主控制装置，主控制装置将其输入至轨迹修正模块中，并控制机翼控制模块开启，实时修正飞行轨迹；
无人机按照修正后的飞行轨迹进行作业过程中，主控制装置同时控制障碍物检测装置和风速风向检测装置开启；
障碍物检测装置识别到无人机在当前飞行轨迹方向存在障碍物，主控制装置控制机翼控制模块开启，调整无人机的飞行方向，使其紧急避让障碍物；
风速风向检测装置检测当前时间节点无人机受到的风速及风向，主控制装置接收风速和风向信息并结合当前与目标之间的距离信息，对上述数据进行分析处理，发送指令控制喷枪角度控制装置开启，调整喷枪的喷射方向。
6.根据权利要求5所述的一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法，其特征在于，所述***还包括火焰检测装置，主控制装置控制火焰检测装置常闭，主控制装置控制无人机执行命令飞行至规划作业区域中第一个目标点正上方，并控制火焰检测装置开启，火焰检测装置检测待作业区域内有无发生火灾，若有，则控制警报装置向园区工作人员发出报警，并向报警平台发送火灾报警信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策方法，其特征在于，所述***还包括药量检测装置以及电量检测装置，主控制装置控制药量检测装置以及电量检测装置常开，在执行灌溉作业过程中，全程对无人机的药量以及电量进行实时监测，当前药量以及电量低于报警值，不足以完成本次作业用量时，控制无人机返回。
8.一种基于无人机的园林绿化智能灌溉决策***，其特征在于，用于实现如权利要求1-7任一项所述的园林绿化智能灌溉决策方法。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被运行时执行如权利要求1-7任一项所述的园林绿化智能灌溉决策方法。
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