【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及果实采摘管理，是基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法及系统。
技术介绍
1、智慧农业是利用信息技术、通信技术、自动化技术等现代科技手段，实现农业生产全流程的数字化、智能化管理和运营的新型农业模式。发展智慧农业旨在提高农业生产效率、提升产品质量、节约资源、减少浪费，并推动农业可持续发展，而果实智能采摘作为智慧农业的一个重要应用场景，如何应对农业生产中劳动力的短缺和高昂的采摘成本成为了农业生产行业中亟待解决的难题。
2、在现有已公开的专利技术技术中，如公开号为cn108782145a的中国专利公开了一种智能化果园管理系统，该方法包括：包括环境监测传感器、信号传输装置和管理装置，所述信号传输装置通过移动网络建立环境监测传感器和管理装置之间的通信连接，所述环境监测传感器用于监测苹果园内的环境参数，并将所述环境参数通过信号传输装置发送给管理装置，所述管理装置包括灌溉装置和采摘装置，所述灌溉装置用于依据环境参数进行灌溉，所述采摘装置用于对成熟苹果进行采摘。
3、上述专利存在环境监测数据挖掘不充分和苹果采摘时间预测准确率低的问题，无法解决采摘人员调配实时性差导致的果实采摘不及时和挂果率低的问题。
技术实现思路
1、在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中，对大面积大规模的油
3、为了达到上述目的，本专利技术基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法的技术方案包括如下步骤：
4、s1：采集不同种植区域的油橄榄种植数据，并构建油橄榄种植数据数据库；
5、s2：对不同种植区域的油橄榄进行多角度图像拍摄采集，输入机器学习模型中，提取并标记油橄榄各个生长阶段的种植特征数据，监测油橄榄的生长状态；
6、s3：当油橄榄的种植特征数据被标记为采摘期时，评估不同种植区域的油橄榄果实的生长发育状态，根据油橄榄果实成熟度计算策略预测计算油橄榄的果实成熟度数据；
7、s4：通过油橄榄种植数据库中保存的历史数据对预测的油橄榄的果实成熟度数据进行数据匹配追溯处理和预测误差补偿处理；
8、s5：根据完成数据匹配追溯处理和预测误差补偿处理的油橄榄成熟度数据，进行油橄榄的果实采摘等级评价，并优化油橄榄的果实采摘时间管理策略。
9、具体地，s1中，所述不同种植区域的油橄榄种植数据包括：
10、油橄榄采摘期总天数t；在第t个采摘日，油橄榄种植区域的日平均气温tt和降水量rht；在第t个采摘日，油橄榄种植区域的树冠高度ht和土壤有机肥含量wt；其中，1≤t≤t；
11、虫害对油橄榄的果实成熟度造成影响的总次数n；虫害对油橄榄造成的果实成熟度造成的影响量杂草对油橄榄造成的果实成熟度造成的影响量其中，1≤n≤n，为第n次虫害对油橄榄的果实成熟度造成影响时的影响量；为第n次杂草对油橄榄的果实成熟度造成影响时的影响量。
12、具体地，s2包括如下具体步骤：
13、s201：提取不同种植区域的油橄榄种植数据，并不同种植区域的油橄榄种植数据进行去异常值和数据对齐处理；
14、s202：基于机器学习模型，根据处理完成的不同种植区域的油橄榄种植数据对油橄榄各个生长阶段的种植特征数据进行提取和分类；
15、s203：标记并输出不同生长阶段的油橄榄种植特征数据，实时监测油橄榄的生长状态；
16、s2中，所述机器学习模型为深度神经网络模型、卷积神经网络模型、循环神经网络模型。
17、具体地，s203中，油橄榄的生长阶段包括：萌芽期、开花期、生长期、挂果期、成熟期、采摘期。
18、具体地，s3中，所述油橄榄的果实成熟度计算策略包括：
19、φt＝x1，t+x2，t+x3，t；
20、其中，φt为油橄榄采摘时间为t时，油橄榄果实的成熟度；
21、x1，t为油橄榄采摘时间为t时，自然环境对油橄榄的果实成熟影响量；所述自然环境对油橄榄的果实成熟影响量x1，t的计算策略为：其中，为油橄榄进入采摘期后，第1个采摘日至第t个采摘日，油橄榄种植区域的气温平均值；为油橄榄进入采摘期后，第1个采摘日至第t个采摘日，油橄榄种植区域的降水量平均值；
22、x2，t为油橄榄采摘时间为t时，虫害和杂草对油橄榄的果实成熟影响量；所述虫害和杂草对油橄榄的果实成熟影响量x2，t的计算策略为：
23、x3，t为油橄榄采摘时间为t时，油橄榄自身生长对油橄榄的果实成熟影响量；所述油橄榄自身生长对油橄榄的果实成熟影响量x3，t的计算策略为：其中，hmin为油橄榄树冠能享受到光照的最低树冠高度；hmax为油橄榄树冠能享受到光照的最高树冠高度；δwt为在第t个采摘日，对油橄榄种植区施入的有机肥含量。
24、具体地，s4中，所述预测误差补偿处理包括：
25、φt＝α1×x1，t+α2×x2，t+α3×x3，t；
26、其中，α1为自然环境造成的果实成熟度预测误差的补偿系数，α1的计算策略为：其中，tt′～和rh′t分别为油橄榄种植数据库中匹配追溯的第t个采摘日，油橄榄种植区域的历史日平均气温和历史降水量；
27、α2为虫害和杂草造成的果实成熟度预测误差的补偿系数，α2的计算策略为：其中，和分别为油橄榄种植数据库中匹配追溯的虫害和杂草对油橄榄造成的果实成熟度造成的历史影响量；
28、α3为油橄榄自身生长造成的果实成熟度预测误差的补偿系数，α3的计算策略为：其中，h′t和w′t分别为油橄榄种植数据库中匹配追溯的油橄榄种植区域的历史树冠高度和历史土壤有机肥含量。
29、具体地，s5中，所述油橄榄的果实采摘等级评价包括：
30、当0≤φt≤φ1时，评价油橄榄的果实采摘等级为一级成熟；
31、当φ1＜φt≤φ2时，评价油橄榄的果实采摘等级为二级成熟；
32、当φ2＜φt≤φ3时，评价油橄榄的果实采摘等级为三级成熟；
33、当φ3＜φt≤φ4时，评价油橄榄的果实采摘等级为四级成熟；
34、当φ4＜φt≤φ5时，评价油橄榄的果实采摘等级为五级成熟；
35、其中，φ1，φ2，φ3，φ4，φ5分别为油橄榄的果实成熟度的一级成熟评价阈值、二级成熟评价阈值、三级成熟评价阈值、四级成熟评价阈值、五级成熟评价阈值。
36、具体地，s5中，对油橄榄果实采摘时间管理策略的优化包括：
37、s501：提取油橄榄的果实采摘等级评价数据，并对油橄榄进行采摘等级分类处理：
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1.基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于：所述方法包括如下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，S1中，所述不同种植区域的油橄榄种植数据包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，S2包括如下具体步骤：
4.根据权利要求3所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，S203中，油橄榄的生长阶段包括：萌芽期、开花期、生长期、挂果期、成熟期、采摘期。
5.根据权利要求4所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，S3中，所述油橄榄的果实成熟度计算策略包括：
6.根据权利要求5所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，S4中，所述预测误差补偿处理包括：
7.根据权利要求6所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，S5中，所述油橄榄的果实采摘等级评价包括：
8.根据权利要求7所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，S5中，对油
9.基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理系统，其基于如权利要求1-8任一项所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法实现，其特征在于，所述系统包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于：所述方法包括如下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，s1中，所述不同种植区域的油橄榄种植数据包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，s2包括如下具体步骤：
4.根据权利要求3所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，s203中，油橄榄的生长阶段包括：萌芽期、开花期、生长期、挂果期、成熟期、采摘期。
5.根据权利要求4所述的基于数据库的油橄榄果实采摘时间管理方法，其特征在于，s3中，...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅玉楼，徐孟胜，徐正彬，王姗，乔芬，牛二利，胡文君，
申请(专利权)人：浙江绿泉农业科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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