【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业种植，具体为一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统。
技术介绍
1、智慧农业种植是指运用现代信息技术，如物联网、大数据、云计算、人工智能等，对农业生产全过程进行智能化管理和控制的一种先进农业生产模式。它通过深度融合信息技术和农业生产，实现了对种植环境的精准监测、对农作物生长的智能管理以及对农业资源的高效利用，从而提高农业生产效率和作物产量，减少资源浪费，保护生态环境，推动农业向可持续发展方向转型。
2、然而，传统农业生产中普遍存在的信息化水平不高、生产效率和资源利用率低下等问题。这些问题主要源于以下几个方面：传统农业生产往往依赖于农民的经验进行作物种植和管理，缺乏科学的数据支持。这导致无法准确掌握土壤、气候等种植环境的实时变化，难以做出最优的决策。由于缺乏精确的环境监测和数据分析，农业生产中的水资源、化肥和农药等往往被过量使用，不仅增加了成本，也对环境造成了负担。传统的农业生产管理多依赖人工操作，效率低下且易受人为因素影响。缺乏有效的自动化和智能化管理手段，难以应对大规模农业生产的需求。面对全球气候变化带来的极端天气事件，传统农业生产方式缺乏及时有效的预警和应对机制，容易造成农作物受损，影响食品安全和农民收入.
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，解决了传统农业生产往往依赖于农民的经验进行作物种植和管理，缺乏科学的数据支持，这导致无法准确掌握土壤、气候等种植环境的实时变化，难以做出最优的决策
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，包括多元化检测模块和虫情检测与预警模块，
3、所述多元化检测模块，采用多种不同功能的传感器，用于检测土壤湿度、温度、光照强度、二氧化碳浓度的环境参数；
4、所述虫情检测和预警模块，用于实时监测农田中的虫害情况，
5、所述虫情检测与预警模块的运行具体包括以下步骤：
6、s1.多源数据融合：
7、虫情检测和预警可以通过融合多种数据源来获取更全面、准确的信息，除了传统的传感器数据，还可以考虑结合其他数据源，如气象数据、土壤数据、作物生长数据，通过综合分析多源数据，可以更好地理解虫情的发生规律和影响因素，提高预测和预警的准确性；
8、s2.高精度图像识别
9、利用先进的图像识别技术，可以实现对虫害的自动检测和识别，通过采集农田的图像数据，利用计算机视觉和深度学习算法，可以自动识别不同类型的虫害，并进行分类和定位；
10、s3.实时监测与预警：
11、虫情检测与预警模块可以通过建立实时监测与预警单元来实现，该单元可以实时收集、处理和分析虫情数据，通过预设的阈值和模型，及时发出预警信号，同时，可以结合移动应用和云平台，将预警信息推送给农民和农业专业人员，提供及时的决策支持；
12、s4.数据挖掘和机器学习
13、通过应用数据挖掘和机器学习技术，可以从大量的虫情数据中挖掘出隐藏的规律和模式，这些模式可以用于建立预测模型和预警模型，以提前预测虫情的发生和发展趋势；
14、s5.智能决策支持
15、虫情检测与预警模块可以结合智能决策支持系统，为农民和农业专业人员提供更全面、个性化的决策支持，通过整合虫情数据、作物生长数据、气象数据，结合专家知识和规则，可以为用户提供针对性的防治建议和决策方案，帮助农民更好地应对虫害问题。
16、优选的，所述基于大数据的智慧农业种植环境检测系统还包括，数据分析与智能决策模块，自动化控制模块以及互联网和移动应用模块。
17、优选的，所述数据分析与智能决策模块，用于通过对多元化检测模块中传感器获取的环境数据进行大数据分析和机器学习，可以实现对种植环境的智能监测和预测。
18、优选的，所述自动化控制模块，基于环境数据和智能决策结果，自动化控制模块可以实现自动化的环境控制，如自动灌溉、自动施肥、自动喷药、温室通风、光照调节；并且可以通过与自动化技术结合，如机器视觉、机器人，以提高种植环境的精细化控制和效率。
19、优选的，所述互联网和移动应用模块，用于将整个系统与互联网和移动应用相结合，可以实现远程监控和管理。
20、优选的，所述数据分析与智能决策模块中的大数据分析和机器学习的运行包括以下步骤：
21、s1.数据预处理和特征工程
22、在进行数据分析之前，对传感器获取的环境数据进行预处理和特征工程是非常重要的；这包括数据清洗、去噪、缺失值处理、数据平滑等步骤，以及从原始数据中提取有用的特征；通过合适的预处理和特征工程，可以提高数据的质量和表达能力，为后续的分析建模提供更好的基础；
23、s2.选择合适的算法和模型
24、根据具体的问题和数据特点，选择合适的数据分析算法和模型是关键，常用的算法包括回归分析、分类算法、聚类算法、时间序列分析；此外，还可以考虑使用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络、随机森林；根据实际情况，可以尝试不同的算法和模型，并进行比较和评估，选择最适合的方法；
25、s3.模型优化和调参
26、在选择了合适的算法和模型之后，需要进行模型优化和调参，以提高预测准确性和决策效果；这包括调整模型的超参数、选择合适的损失函数、采用交叉验证等方法；通过不断优化和调整模型，可以使其更好地适应种植环境的特点，提高预测和决策的准确性和效果；
27、s4.结合领域知识和实时数据更新
28、除了算法和模型的开发，还应该结合领域知识和实时数据更新来提高预测和决策的效果；领域知识可以帮助理解数据背后的物理机制和规律，从而更好地解释和利用数据；同时，及时更新数据可以保证模型的准确性和实用性，使其能够适应不断变化的种植环境。
29、优选的，所述互联网和移动应用模块中的互联网和移动应用技术的开发，包括以下步骤：
30、s1.确定用户需求：
31、首先，需要深入了解目标用户的需求和期望，通过市场调研、用户反馈等方式，了解用户对于智慧农业种植环境检测系统的期望和需求，包括用户对于用户界面、功能、交互方式等方面的期望；
32、s2.技术选择与开发：
33、根据用户需求和目标，选择合适的互联网和移动应用技术，如虚拟现实、增强现实，然后，进行应用的开发工作，包括前端界面设计、后端数据处理、用户交互逻辑等方面的开发工作；在开发过程中，需要注重用户体验和功能的设计，确保应用能够提供丰富、便捷的用户体验和功能；
34、s3.数据集成与云服务
35、为了提供更丰富的功能和用户体验，可以考虑将智慧农业种植环境检测系统与其他数据源和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：包括多元化检测模块和虫情检测与预警模块，
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：所述基于大数据的智慧农业种植环境检测系统还包括，数据分析与智能决策模块，自动化控制模块以及互联网和移动应用模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：所述数据分析与智能决策模块，用于通过对多元化检测模块中传感器获取的环境数据进行大数据分析和机器学习，可以实现对种植环境的智能监测和预测。
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：所述自动化控制模块，基于环境数据和智能决策结果，自动化控制模块可以实现自动化的环境控制，如自动灌溉、自动施肥、自动喷药、温室通风、光照调节；并且可以通过与自动化技术结合，如机器视觉、机器人，以提高种植环境的精细化控制和效率。
5.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：所述互联网和移动应用模块，用于将整个系统与互联网和移动应
6.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：所述数据分析与智能决策模块中的大数据分析和机器学习的运行包括以下步骤：
7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：所述互联网和移动应用模块中的互联网和移动应用技术的开发，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：包括多元化检测模块和虫情检测与预警模块，
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：所述基于大数据的智慧农业种植环境检测系统还包括，数据分析与智能决策模块，自动化控制模块以及互联网和移动应用模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：所述数据分析与智能决策模块，用于通过对多元化检测模块中传感器获取的环境数据进行大数据分析和机器学习，可以实现对种植环境的智能监测和预测。
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智慧农业种植环境检测系统，其特征在于：所述自动化控制模块，基于环境数据和智能决策结果，自动化...
【专利技术属性】
技术研发人员：周其模，
申请(专利权)人：织金县慷骅农资集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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