【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于农业，涉及育秧施肥技术，具体是一种水稻插秧机的智能精准施肥方法、系统及介质。
技术介绍
1、随着农业科技的不断发展，智能化农业在提高作物生产效率、减少资源浪费和环境污染方面发挥着越来越重要的作用，在水稻生产领域，水稻插秧机作为一种关键的农业机械设备，承担着种植水稻的重要任务，通过在水稻插秧机上安装各类传感器，如土壤湿度传感器、温度传感器、养分含量传感器等，实时监测土壤和作物的状态，为施肥、灌溉和作物管理提供精准的数据支持。
2、当前技术背景下，受限于现有水稻种植模式和装备水平，现有施肥装备普遍存在堆积堵塞、施肥均匀性差、肥量调节困难及智能化水平低的情况，因此，如何基于土壤肥力情况实现化肥施加量的智能控制是技术问题所在；
3、为此，本专利技术提出一种水稻插秧机的智能精准施肥方法、系统及介质。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种水稻插秧机的智能精准施肥方法、系统及介质。
2、本专利技术所要解决的技术问题为：
3、如何基于多元因素实现种植区域的智能施肥和精准施肥。
4、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
5、第一方面，一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，智能精准施肥方法具体如下：
6、步骤s100，对水稻插秧机的作业范围进行区域划定，得到育秧区域和非育秧区域；
7、步骤s200，获取育秧区域的区域状态数据；
8、步骤s300，结合
9、步骤s400，若分析得到育秧区域的育秧适宜等级，则结合育秧适宜等级对各个育秧区域的施肥方案进行配置，得到育秧区域的实际配置肥量；
10、步骤s500，根据育秧区域的实际配置肥量使水稻插秧机中施肥单元进行肥料装载作业。
11、进一步地，所述步骤s300中的区域划定包括如下子步骤：
12、当水稻田形状为矩形时，根据水域和土地之间的分界线划定育秧区域和非育秧区域；
13、若水稻田的形状为异形形状时，对异形形状的水稻田进行形状修正，修正后得到一个或多个面积小于水稻田面积的矩形，再将矩形占据区域标记为育秧区域，将水稻田中剩余的不规则区域标记为非育秧区域。
14、进一步地，区域状态数据包括育秧区域的区域面积、种植面积、泥层高度、水层高度、泥水含氧量、泥水含氮量、泥水含磷量、泥水含钾量和泥水酸碱值。
15、进一步地，所述步骤s300的综合分析过程具体如下：
16、步骤s301，获取育秧区域的泥层高度，将泥层高度与育秧泥层临界高度进行比对；
17、步骤s302，若育秧区域的泥层高度小于育秧泥层临界高度，则判定育秧区域的田地状态为不适宜育秧；
18、步骤s303，若育秧区域的泥层高度大于等于育秧泥层临界高度，则获取育秧区域的水层高度，将水层高度与育秧水位区间进行比对；
19、步骤s304，若育秧区域的水层高度不属于育秧水位区间，则判定育秧区域的田地状态为不适宜育秧。
20、进一步地，所述步骤s300的综合分析过程还包括：
21、步骤s304，若育秧区域的水层高度属于育秧水位区间，则获取育秧区域的泥水含氧量no、泥水含氮量nn、泥水含磷量np、泥水含钾量nk和泥水酸碱值ph，根据公式计算育秧区域的肥力偏差值pc，公式具体如下：
22、pc=（|no-bo|+|ph-bph|）×a1+（|nn-bn|+|np-bp|+|nk-bk|）×a2；
23、其中，bo为育秧最适含氧量，bn为育秧最适含氮量，bp为育秧最适含磷量，bk为育秧最适含钾量，bph为育秧最适酸碱值，a1和a2为固定数值的比例系数，a1和a2的数值均大于零，a1为育秧环境系数，a2为育秧肥力系数；
24、步骤s305，将育秧区域的肥力偏差值与肥力偏差阈值进行比对，判定育秧区域的育秧适宜等级为第三育秧适宜等级、第二育秧适宜等级或第一育秧适宜等级。
25、进一步地，第一育秧适宜等级的适宜程度低于第二育秧适宜等级的适宜程度；
26、第二育秧适宜等级的适宜程度低于第三育秧适宜等级的适宜程度。
27、进一步地，所述步骤s400中施肥方案的配置过程具体如下：
28、步骤s401，获取育秧区域的区域面积qs和种植面积zs，根据公式fc=qs/zs计算育秧区域的肥量补偿比fc，公式具体如下：
29、步骤s402，而后获取育秧区域的育秧适宜等级，根据育秧适宜等级选取对应的肥量修正系数xz；
30、步骤s403，根据公式计算育秧区域的实际配置肥量sf，公式具体如下：
31、；
32、其中，“”为向下取整符号，ds为水稻秧苗的单位种植面积，bl为单位种植面积下的标准配置肥量。
33、进一步地，育秧适宜等级与肥量修正系数的对应关系具体为：
34、若育秧区域的育秧适宜等级为第一育秧适宜等级，则对应肥量修正系数的数值为s3；
35、若育秧区域的育秧适宜等级为第二育秧适宜等级，则对应肥量修正系数的数值为s2；
36、若育秧区域的育秧适宜等级为第三育秧适宜等级，则对应肥量修正系数的数值为s1；其中，0＜s1＜s2＜s3。
37、第二方面，一种水稻插秧机的智能精准施肥系统，系统包括服务器、区域规划模块、数据获取模块、田地分析模块、执行终端、方案修正模块和备料终端；
38、区域规划模块，用于对水稻插秧机的作业范围进行区域划定，得到将育秧区域和非育秧区域，服务器将育秧区域同步至数据获取模块；
39、数据获取模块，用于获取育秧区域的区域状态数据，并将区域状态数据发送至服务器，服务器将育秧区域的田地状态数据发送至田地分析模块；
40、田地分析模块，用于对育秧区域对应水稻田的田地情况进行综合分析，若分析得到田地情况为不适宜育秧的育秧区域同步至执行终端，执行终端即刻派遣工作人员前往指定区域进行水稻田的泥层及水位改善，若分析得到育秧区域的育秧适宜等级则通过服务器发送至方案修正模块；
41、方案修正模块，用于配置各个育秧区域的施肥方案，得到育秧区域的实际配置肥量，服务器将育秧区域的实际配置肥量发送至备料终端；
42、备料终端，用于根据育秧区域的实际配置肥量使水稻插秧机中施肥单元进行肥料装载作业。
43、第三方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现智能精准施肥方法。
44、综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
45、本专利技术首先对水稻插秧机的作业范围进行区域划定，得到育秧区域和非育秧区域，而后结合区域状态数据对育秧区域对应本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，智能精准施肥方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，所述步骤S300中的区域划定包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，区域状态数据包括育秧区域的区域面积、种植面积、泥层高度、水层高度、泥水含氧量、泥水含氮量、泥水含磷量、泥水含钾量和泥水酸碱值。
4.根据权利要求3所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，所述步骤S300的综合分析过程具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，所述步骤S300的综合分析过程还包括：
6.根据权利要求5所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，第一育秧适宜等级的适宜程度低于第二育秧适宜等级的适宜程度；
7.根据权利要求1所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，所述步骤S400中施肥方案的配置过程具体如下：
8.根据权利要求7所述的一种水稻插秧机的智能精准
9.一种水稻插秧机的智能精准施肥系统，其特征在于，基于权利要求1-8任一项所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，系统包括服务器、区域规划模块、数据获取模块、田地分析模块、执行终端、方案修正模块和备料终端；
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，智能精准施肥方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，所述步骤s300中的区域划定包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，区域状态数据包括育秧区域的区域面积、种植面积、泥层高度、水层高度、泥水含氧量、泥水含氮量、泥水含磷量、泥水含钾量和泥水酸碱值。
4.根据权利要求3所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，所述步骤s300的综合分析过程具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种水稻插秧机的智能精准施肥方法，其特征在于，所述步骤s300的综合分析过程还包括：
6.根据权利要求5所述的一种水稻插...
【专利技术属性】
技术研发人员：许成才，黄智钢，何万宝，魏小勇，沈文，
申请(专利权)人：江苏玖顺农业机械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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