CN117893346A - 一种基于物联网的ai智慧农业采收管理***及其应用 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及智慧农业采收管理技术领域，公开了一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，包括：传感器网络，用于实时监测农田的环境参数，包括温度、湿度、光照、土壤pH值、土壤养分含量、二氧化碳浓度、风速和降雨量；数据采集模块，用于收集并存储农田环境参数数据，并包括无线通信功能，使得数据可以实时传输和共享；AI算法模块，通过分析农田环境参数数据和历史数据。通过物联网和AI技术，监测农田环境、分析数据、控制设备，提高农作物生产效率、节约资源、提升品质，为农民提供决策支持和远程操作。有益效果包括提高产量、减少浪费、提升品质、增加安全性、提供决策支持和便捷操作。
Description
技术领域
本发明涉及智慧农业采收管理技术领域，具体为一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***及其应用。
背景技术
在传统农业中，农民通常凭借多年的经验和直觉来进行农田管理和农作物生长过程的决策和操作。然而，这种方式存在一些明显的局限性，限制了农业生产的效率和可持续性。首先，由于农民的观察和判断主要依赖于个人经验，可能受到主观因素的影响，导致决策的不准确性。农民可能会受到情绪、偏见或直觉的影响，从而做出不完全准确的决策。这可能导致农作物的生长受到不必要的影响，无法最大程度地发挥其潜力。
同时农田环境的复杂性和多变性使得农民难以及时获取准确的环境信息，无法全面了解农作物的生长状况。例如，温度、湿度、土壤湿度和光照等因素对农作物的生长有重要影响，但农民往往无法准确获知这些信息。这可能导致农民在农业操作中的不恰当决策，比如过度或不足的灌溉、错误的施肥量以及不合理的农药使用，从而浪费资源、增加成本并对环境造成潜在风险。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***及其应用，解决了传统的农田环境的复杂性和多变性使得农民难以及时获取准确的环境信息，无法全面了解农作物的生长状况的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***及其应用，包括：
传感器网络，用于实时监测农田的环境参数，包括温度、湿度、光照、土壤pH值、土壤养分含量、二氧化碳浓度、风速和降雨量；
数据采集模块，用于收集并存储农田环境参数数据，并包括无线通信功能，使得数据可以实时传输和共享；
AI算法模块，通过分析农田环境参数数据和历史数据，预测农作物的生长状态、病虫害发生风险、施肥需求、灌溉需求和采收时间；
控制器，根据AI算法模块的预测结果，自动调整农业设备的操作参数，包括灌溉***、施肥***、温室通风***、光照控制***和机械采收装置；
用户界面，提供实时监测、操作和报告农作物生长状态的功能，并可通过移动设备进行远程访问和控制。
优选的，所述传感器网络进一步包括：图像传感器、声音传感器、气象传感器和土壤传感器，用于通过图像识别、声音识别和气象数据分析技术，监测农田的作物品种、生长阶段、病虫害情况、气候变化和土壤状况。
优选的，所述数据采集模块进一步包括位置定位功能，用于记录和分析农田不同位置的环境参数数据，以优化农作物的种植和管理策略，并支持精准农业。
优选的，所述AI算法模块通过使用机器学习、深度学习、数据挖掘和时间序列分析技术，对农田环境参数数据进行分析和建模，以预测农作物的生长趋势、病虫害发生风险、施肥需求、灌溉需求和最佳采收时间，并生成相应的预警、建议和决策支持。
优选的，所述控制器根据AI算法模块的预测结果，自动调整农业设备的操作参数，包括灌溉量、施肥量、温度和湿度控制、光照调节、喷洒药剂等，以提供最佳的生长环境、病虫害防治和采收效率。
优选的，所述用户界面提供实时监测农田环境参数的图表、趋势分析和报告，以及对农业设备进行远程控制和调整参数的功能，并支持多用户协同操作、数据共享和农业专家的远程指导。
优选的，所述用户界面提供基于历史数据和AI模型的产量预测功能，能够根据农作物生长状态、环境参数、种植策略和市场需求，预测农作物的产量，并提供相应的报告、建议和营销决策支持。
优选的，所述用户界面提供采收时间预测功能，通过分析农作物生长状态、环境参数、天气数据和市场需求，预测最佳的采收时间，并提供相应的提醒、指导和物流管理支持。
优选的，所述用户界面提供农田管理方案生成功能，基于农田环境参数、历史数据、AI模型和农业专家知识，自动生成最佳的农田管理方案，包括灌溉、施肥、病虫害防治、作物轮作、种植密度，以提高农田的产量、质量、可持续性和资源利用效率，用户界面提供农田经营决策支持功能，基于农田环境参数、市场需求、季节变化和经济模型，提供经营策略、投资规划、风险评估和财务分析决策支持服务，以优化农田经营和农业产业链管理。
一种基于物联网的AI智慧农业采收管理应用，所述AI智慧农业采收管理***用于智慧农业或农业生产管理。
工作原理：通过传感器网络，***能够实时监测农田的环境参数，包括温度、湿度、光照、土壤状况等，数据采集模块将这些数据收集并存储起来，并通过无线通信实现数据的实时传输和共享。AI算法模块利用这些数据进行分析和预测，能够预测农作物的生长状态、病虫害发生风险、施肥需求和灌溉需求等，从而实现精确施肥、精确灌溉和精确防治，提高农作物的生产效率和品质。通过控制器，***能够根据AI算法模块的预测结果，自动调整农业设备的操作参数，包括灌溉***、施肥***、温室通风***、光照控制***和机械采收装置等，以提供最佳的生长环境、病虫害防治和采收效率。用户界面提供实时监测、操作和报告功能，农民可以通过移动设备远程访问和控制***，方便管理和操作农田。此外，***还具备农作物识别、产量预测和采收时间预测等功能，并支持农田管理方案生成。农民可以通过用户界面获取农田的实时状态、预测产量和最佳采收时间，为农田管理和经营决策提供科学依据。综上所述，智慧农业采收管理***能够提高农作物生产效率、减少资源浪费、提升农作物品质，并为农民提供决策支持和管理方案，实现智慧农业的可持续发展。
本发明提供了一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***及其应用。具备以下有益效果：
本发明通过物联网和AI技术，监测农田环境、分析数据、控制设备，提高农作物生产效率、节约资源、提升品质，为农民提供决策支持和远程操作。有益效果包括提高产量、减少浪费、提升品质、增加安全性、提供决策支持和便捷操作。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的传感器网络架构图；
图3为本发明的数据采集模块架构图；
图4为本发明的AI算法架构图；
图5为本发明的控制器架构图；
图6为本发明的用户界面架构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
本发明实施例提供一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，包括：
请参阅附图2，一、传感器网络，用于实时监测农田的环境参数，包括温度、湿度、光照、土壤pH值、土壤养分含量、二氧化碳浓度、风速和降雨量：
图像传感器：通过图像识别技术，对农田中的作物进行实时监测和识别，包括品种、生长阶段和病虫害情况。这有助于及时发现潜在的问题并采取相应的措施。
声音传感器：通过声音识别技术，检测农田中的异常声音，例如作物受到病虫害的声音信号。这有助于及早发现病虫害并进行精确的防治。
气象传感器：监测农田的温度、湿度、光照、风速和降雨量等气象参数。这些数据有助于评估农作物的生长环境，并确定适宜的灌溉和防害措施。
土壤传感器：测量土壤的pH值和养分含量，以及其他关键指标。这有助于准确评估土壤的健康状况，并根据需要进行精确的施肥和土壤改良。
请参阅附图3，二、数据采集模块，用于收集并存储农田环境参数数据，并包括无线通信功能，使得数据可以实时传输和共享：
无线通信功能：通过无线网络将传感器收集的数据实时传输到数据采集模块，并支持数据的共享和远程访问。这使得农民和农业专家可以随时获取农田环境数据，并进行远程监控和决策。
数据存储和管理：数据采集模块具备数据存储和管理功能，可以对大量的农田环境数据进行存储、整理和分析。这为后续的数据挖掘和AI算法提供了基础。
请参阅附图4，三、AI算法模块，通过分析农田环境参数数据和历史数据，预测农作物的生长状态、病虫害发生风险、施肥需求、灌溉需求和采收时间：
机器学习和深度学习技术：利用机器学习和深度学习算法，对农田环境参数数据和历史数据进行分析和建模。通过识别隐藏的模式和趋势，预测农作物的生长状态、病虫害发生风险、施肥需求、灌溉需求和最佳采收时间。
数据挖掘和时间序列分析技术：应用数据挖掘和时间序列分析技术，挖掘农田环境数据中的关联关系和规律性。这有助于更好地理解农作物的生长过程，并提供决策支持的依据。
请参阅附图5，四、控制器，根据AI算法模块的预测结果，自动调整农业设备的操作参数，包括灌溉***、施肥***、温室通风***、光照控制***和机械采收装置：
自动调整农业设备参数：根据AI算法模块的预测结果，控制器自动调整农业设备的操作参数。例如，灌溉***可以根据预测的灌溉需求自动调整水量和灌溉频率，施肥***可以根据预测的施肥需求自动调整肥料的投放量和时间。这样可以实现农田管理的精确化和自动化。
请参阅附图6，五、用户界面，提供实时监测、操作和报告农作物生长状态的功能，并可通过移动设备进行远程访问和控制：
实时监测和操作功能：用户界面提供实时监测农田环境参数的图表、趋势分析和报告。农民和农业专家可以通过界面查看农田的实时状态，并进行相应的操作和调整。
产量预测和采收时间预测功能：基于历史数据和AI模型，***可以预测农作物的产量和最佳采收时间，并提供相应的报告、建议和决策支持。这有助于农民进行生产规划和市场营销。
农田管理方案生成功能：***可以根据农田环境参数、历史数据、AI模型和农业专家知识，自动生成最佳的农田管理方案。这包括灌溉、施肥、病虫害防治、作物轮作和种植密度等方面，以提高农田的产量、质量和可持续性。
农田经营决策支持功能：***根据农田环境参数、市场需求、季节变化和经济模型，提供经营策略、投资规划、风险评估和财务分析决策支持服务。这有助于农民进行农田经营和农业产业链管理的决策制定。
请参阅附图1，综上，该***用于智慧农业或农业生产管理，实现了农田环境的实时监测、精确管理和智能决策。这将大大提高农田的产量、质量和可持续性，促进农业的现代化和可持续发展。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，包括：
传感器网络，用于实时监测农田的环境参数，包括温度、湿度、光照、土壤pH值、土壤养分含量、二氧化碳浓度、风速和降雨量；
数据采集模块，用于收集并存储农田环境参数数据，并包括无线通信功能，使得数据可以实时传输和共享；
AI算法模块，通过分析农田环境参数数据和历史数据，预测农作物的生长状态、病虫害发生风险、施肥需求、灌溉需求和采收时间；
控制器，根据AI算法模块的预测结果，自动调整农业设备的操作参数，包括灌溉***、施肥***、温室通风***、光照控制***和机械采收装置；
用户界面，提供实时监测、操作和报告农作物生长状态的功能，并可通过移动设备进行远程访问和控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，所述传感器网络进一步包括：图像传感器、声音传感器、气象传感器和土壤传感器，用于通过图像识别、声音识别和气象数据分析技术，监测农田的作物品种、生长阶段、病虫害情况、气候变化和土壤状况。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，所述数据采集模块进一步包括位置定位功能，用于记录和分析农田不同位置的环境参数数据，以优化农作物的种植和管理策略，并支持精准农业。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，所述AI算法模块通过使用机器学习、深度学习、数据挖掘和时间序列分析技术，对农田环境参数数据进行分析和建模，以预测农作物的生长趋势、病虫害发生风险、施肥需求、灌溉需求和最佳采收时间，并生成相应的预警、建议和决策支持。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，所述控制器根据AI算法模块的预测结果，自动调整农业设备的操作参数，包括灌溉量、施肥量、温度和湿度控制、光照调节、喷洒药剂等，以提供最佳的生长环境、病虫害防治和采收效率。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，所述用户界面提供实时监测农田环境参数的图表、趋势分析和报告，以及对农业设备进行远程控制和调整参数的功能，并支持多用户协同操作、数据共享和农业专家的远程指导。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，所述用户界面提供基于历史数据和AI模型的产量预测功能，能够根据农作物生长状态、环境参数、种植策略和市场需求，预测农作物的产量，并提供相应的报告、建议和营销决策支持。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，所述用户界面提供采收时间预测功能，通过分析农作物生长状态、环境参数、天气数据和市场需求，预测最佳的采收时间，并提供相应的提醒、指导和物流管理支持。
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，所述用户界面提供农田管理方案生成功能，基于农田环境参数、历史数据、AI模型和农业专家知识，自动生成最佳的农田管理方案，包括灌溉、施肥、病虫害防治、作物轮作、种植密度，以提高农田的产量、质量、可持续性和资源利用效率，用户界面提供农田经营决策支持功能，基于农田环境参数、市场需求、季节变化和经济模型，提供经营策略、投资规划、风险评估和财务分析决策支持服务，以优化农田经营和农业产业链管理。
10.一种基于物联网的AI智慧农业采收管理应用，依据权利要求书1-9中任意一项所述的一种基于物联网的AI智慧农业采收管理***，其特征在于，所述AI智慧农业采收管理***用于智慧农业或农业生产管理。
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| CN118095792A (zh) * | 2024-04-23 | 2024-05-28 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 一种基于大数据的智慧农业管理*** |
| CN118077391A (zh) * | 2024-04-23 | 2024-05-28 | 济宁市兖州区同瑞机械有限公司 | 一种自动化施肥的环境监控*** |
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2024
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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