一種溫室作物需水量預測系統、設備、終端及介質的製作方法
2024-04-12 22:18:05
1.本發明屬於溫室滴灌作物需水量計算技術領域，尤其涉及一種溫室作物需水量預測系統、設備、終端及介質。
背景技術：
2.目前，作物需水量的準確預測是嚴格水資源管理的一項重要技術支撐。隨著農業信息化的快速發展，先進的計算機應用方法、物聯網等高新科技的深度應用為其提供了強有力的支撐，傳統的農業作業不斷與信息產業相融合，系統自動化、智能化成為作物需水量預測的未來研究方向以及發展趨勢。然而，現有的土壤需水量預測方法效率不高，耗費大量人力物力，預測結果不準確，誤差較大。
3.通過上述分析，現有技術存在的問題及缺陷為：現有的土壤需水量預測方法效率不高，耗費大量人力物力，預測結果不準確，誤差較大。
技術實現要素：
4.針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種溫室作物需水量預測系統、設備、終端及介質。
5.本發明是這樣實現的，一種溫室作物需水量預測系統，所述溫室作物需水量預測系統包括：
6.作物空間需水信息確定模塊，與中央控制模塊連接，用於基於預處理後的溫室作物所在區域的歷史氣象特徵數據、遙感數據以及溫室作物的種類數據確定所述溫室作物空間需水信息；
7.蒸發係數計算模塊，與中央控制模塊連接，用於基於預處理後的數據計算溫室作物的蒸發係數；
8.需水量趨勢確定模塊，與中央控制模塊連接，用於基於歷史數據確定所述溫室作物的需水量趨勢；
9.預測模塊，與中央控制模塊連接，用於基於所述溫室作物需水量預測模型結合確定的作物空間需水信息以及需水量趨勢確定溫室作物的需水量；
10.灌溉策略輸出模塊，與中央控制模塊連接，用於基於確定的溫室作物的需水量結合氣象預報數據輸出溫室作物的灌溉策略。
11.進一步，所述溫室作物需水量預測系統還包括：
12.數據採集模塊，與中央控制模塊連接，用於採集溫室作物所在區域的歷史氣象數據、氣象預報數據以及溫室作物的種類、生長階段以及其他相關數據；同時用於獲取溫室作物種植區域的遙感數據；
13.田間管理數據採集模塊，與中央控制模塊連接，用於採集溫室作物的田間管理數據；
14.土壤溼度確定模塊，與中央控制模塊連接，用於採集溫室作物種植區域的土壤樣
本，並對所述土壤樣本進行檢測，確定所述溫室作物種植區域的土壤溼度數據；
15.中央控制模塊，與數據採集模塊、田間管理數據採集模塊、土壤溼度確定模塊、數據預處理模塊、作物空間需水信息確定模塊、蒸發係數計算模塊、需水量趨勢確定模塊、預測模型構建模塊、模型優化模塊、預測模塊以及灌溉策略輸出模塊連接，用於利用單片機或控制器控制各個模塊正常工作；
16.數據預處理模塊，與中央控制模塊連接，用於對採集的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據進行預處理；
17.預測模型構建模塊，與中央控制模塊連接，用於構建基於神經網絡的溫室作物需水量預測模型；
18.模型優化模塊，與中央控制模塊連接，用於利用歷史數據集對所述構建的溫室作物需水量預測模型進行訓練與測試，得到優化後的溫室作物需水量預測模型。
19.進一步，所述氣象數據包括溫度數據、日照數據、降雨數據、海拔數據、太陽輻射、風速、相對溼度數據。
20.進一步，所述數據預處理模塊對採集的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據進行預處理包括以下步驟：
21.首先，對獲取的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據進行格式歸一化處理；
22.其次，對所述溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據按照時間順序進行排列，並對缺失數據利用均值法進行填補；
23.然後，篩選採集的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據中的異常數據，並利用均值法對所述異常數據進行填補；
24.最後，對填補好的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據進行去噪以及降維處理，得到預處理後的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據。
25.進一步，所述蒸發係數計算模塊基於預處理後的數據計算溫室作物的蒸發係數包括：
26.首先，基於溫室作物的種類數據計算作物蒸發量；基於獲取的遙感數據進行反演得到地表蒸發數據；
27.其次，利用微型蒸滲儀測定所述溫室區域內的土壤蒸發量；基於所述作物蒸發量、地表蒸發數據以及土壤蒸發量確定溫室作物的蒸發係數。
28.進一步，所述基於獲取的遙感數據進行反演得到地表蒸發數據包括：
29.首先，將溫室作物的歷史遙感數據與歷史採集的土壤數據與氣象數據進行時空對應；
30.其次，基於所述歷史遙感數據進行地表反演，計算大氣透過率、地表潛熱通量並構建蒸散模型；
31.然後，利用與所述歷史遙感數據時空對應的土壤數據與氣象數據對所述蒸散模型進行校正，得到地表蒸發模型；
32.最後，利用所述地表蒸發模型得到溫室作物種植區域內的地表蒸發數據。
33.進一步，所述田間管理數據包括灌溉次數、灌溉時間、灌溉水量。
34.本發明的另一目的在於提供一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理
器，所述存儲器存儲有電腦程式，所述電腦程式被所述處理器執行時，使得所述處理器實現所述溫室作物需水量預測系統。
35.本發明的另一目的在於提供一種計算機可讀存儲介質，存儲有電腦程式，所述電腦程式被處理器執行時，使得所述處理器實現所述溫室作物需水量預測系統。
36.本發明的另一目的在於提供一種信息數據處理終端，所述信息數據處理終端用於實現所述溫室作物需水量預測系統。
37.結合上述的技術方案和解決的技術問題，請從以下幾方面分析本發明所要保護的技術方案所具備的優點及積極效果為：
38.第一、針對上述現有技術存在的技術問題以及解決該問題的難度，緊密結合本發明的所要保護的技術方案以及研發過程中結果和數據等，詳細、深刻地分析本發明技術方案如何解決的技術問題，解決問題之後帶來的一些具備創造性的技術效果。具體描述如下：
39.本發明能夠快速、準確、客觀的進行溫室作物需水量預測，預測結果直觀且精準，實現了對溫室內作物需水信息的預報，能夠依據溫室作物的需水量進行提前灌溉，降低了溫室作物灌溉決策成本，提高了灌溉決策效率。
40.第二，把技術方案看做一個整體或者從產品的角度，本發明所要保護的技術方案具備的技術效果和優點，具體描述如下：
41.本發明能夠應用於不同地域的作物需水量預測中，為溫室作物的精細化灌溉提供精準的數據支持，具備較大的參考價值和實際意義。
附圖說明
42.圖1是本發明實施例提供的數據預處理模塊對採集的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據進行預處理的方法流程圖；
43.圖2是本發明實施例提供的蒸發係數計算模塊基於預處理後的數據計算溫室作物的蒸發係數的方法流程圖；
44.圖3是本發明實施例提供的基於獲取的遙感數據進行反演得到地表蒸發數據的方法流程圖。
具體實施方式
45.為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
46.一、解釋說明實施例。為了使本領域技術人員充分了解本發明如何具體實現，該部分是對權利要求技術方案進行展開說明的解釋說明實施例。
47.本發明實施例提供的溫室作物需水量預測系統包括：
48.數據採集模塊，與中央控制模塊連接，用於採集溫室作物所在區域的歷史氣象數據、氣象預報數據以及溫室作物的種類、生長階段以及其他相關數據；同時用於獲取溫室作物種植區域的遙感數據；
49.田間管理數據採集模塊，與中央控制模塊連接，用於採集溫室作物的田間管理數據；
50.土壤溼度確定模塊，與中央控制模塊連接，用於採集溫室作物種植區域的土壤樣本，並對所述土壤樣本進行檢測，確定所述溫室作物種植區域的土壤溼度數據；
51.中央控制模塊，與數據採集模塊、田間管理數據採集模塊、土壤溼度確定模塊、數據預處理模塊、作物空間需水信息確定模塊、蒸發係數計算模塊、需水量趨勢確定模塊、預測模型構建模塊、模型優化模塊、預測模塊以及灌溉策略輸出模塊連接，用於利用單片機或控制器控制各個模塊正常工作；
52.數據預處理模塊，與中央控制模塊連接，用於對採集的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據進行預處理；
53.作物空間需水信息確定模塊，與中央控制模塊連接，用於基於預處理後的溫室作物所在區域的歷史氣象特徵數據、遙感數據以及溫室作物的種類數據確定所述溫室作物空間需水信息；
54.蒸發係數計算模塊，與中央控制模塊連接，用於基於預處理後的數據計算溫室作物的蒸發係數；
55.需水量趨勢確定模塊，與中央控制模塊連接，用於基於歷史數據確定所述溫室作物的需水量趨勢；
56.預測模型構建模塊，與中央控制模塊連接，用於構建基於神經網絡的溫室作物需水量預測模型；
57.模型優化模塊，與中央控制模塊連接，用於利用歷史數據集對所述構建的溫室作物需水量預測模型進行訓練與測試，得到優化後的溫室作物需水量預測模型；
58.預測模塊，與中央控制模塊連接，用於基於所述溫室作物需水量預測模型結合確定的作物空間需水信息以及需水量趨勢確定溫室作物的需水量；
59.灌溉策略輸出模塊，與中央控制模塊連接，用於基於確定的溫室作物的需水量結合氣象預報數據輸出溫室作物的灌溉策略；
60.本發明實施例提供的氣象數據包括溫度數據、日照數據、降雨數據、海拔數據、太陽輻射、風速、相對溼度數據。
61.如圖1所示，本發明實施例提供的數據預處理模塊對採集的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據進行預處理包括以下步驟：
62.s101，對獲取的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據進行格式歸一化處理；
63.s102，對所述溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據按照時間順序進行排列，並對缺失數據利用均值法進行填補；
64.s103，篩選採集的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據中的異常數據，並利用均值法對所述異常數據進行填補；
65.s104，對填補好的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據進行去噪以及降維處理，得到預處理後的溫室作物所在區域的氣象數據以及溫室作物的數據。
66.如圖2所示，本發明實施例提供的蒸發係數計算模塊基於預處理後的數據計算溫室作物的蒸發係數包括：
67.s201，基於溫室作物的種類數據計算作物蒸發量；基於獲取的遙感數據進行反演得到地表蒸發數據；
68.s202，利用微型蒸滲儀測定所述溫室區域內的土壤蒸發量；基於所述作物蒸發量、地表蒸發數據以及土壤蒸發量確定溫室作物的蒸發係數。
69.如圖3所示，本發明實施例提供的基於獲取的遙感數據進行反演得到地表蒸發數據包括：
70.s301，將溫室作物的歷史遙感數據與歷史採集的土壤數據與氣象數據進行時空對應；
71.s302，基於所述歷史遙感數據進行地表反演，計算大氣透過率、地表潛熱通量並構建蒸散模型；
72.s303，利用與所述歷史遙感數據時空對應的土壤數據與氣象數據對所述蒸散模型進行校正，得到地表蒸發模型；
73.s304，利用所述地表蒸發模型得到溫室作物種植區域內的地表蒸發數據。
74.本發明實施例提供的田間管理數據包括灌溉次數、灌溉時間、灌溉水量。
75.二、應用實施例。為了證明本發明的技術方案的創造性和技術價值，該部分是對權利要求技術方案進行具體產品上或相關技術上的應用的應用實施例。
76.本發明將所述溫室作物需水量預測系統應用於計算機設備，計算機設備包括存儲器和處理器，存儲器存儲有電腦程式，電腦程式被處理器執行時，使得處理器執行溫室作物需水量預測系統。
77.本發明將所述溫室作物需水量預測系統應用於計算機可讀存儲介質，存儲有電腦程式，電腦程式被處理器執行時，使得處理器執行溫室作物需水量預測系統。
78.本發明將所述溫室作物需水量預測系統應用於信息數據處理終端。
79.應當注意，本發明的實施方式可以通過硬體、軟體或者軟體和硬體的結合來實現。硬體部分可以利用專用邏輯來實現；軟體部分可以存儲在存儲器中，由適當的指令執行系統，例如微處理器或者專用設計硬體來執行。本領域的普通技術人員可以理解上述的設備和方法可以使用計算機可執行指令和/或包含在處理器控制代碼中來實現，例如在諸如磁碟、cd或dvd-rom的載體介質、諸如只讀存儲器(固件)的可編程的存儲器或者諸如光學或電子信號載體的數據載體上提供了這樣的代碼。本發明的設備及其模塊可以由諸如超大規模集成電路或門陣列、諸如邏輯晶片、電晶體等的半導體、或者諸如現場可編程門陣列、可編程邏輯設備等的可編程硬體設備的硬體電路實現，也可以用由各種類型的處理器執行的軟體實現，也可以由上述硬體電路和軟體的結合例如固件來實現。
80.以上所述，僅為本發明的具體實施方式，但本發明的保護範圍並不局限於此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術範圍內，凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。