本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)，特別是涉及一種基于云計(jì)算的智慧農(nóng)業(yè)信息管理平臺(tái)。

背景技術(shù)：

1、農(nóng)業(yè)系統(tǒng)是一種多層次的大生產(chǎn)系統(tǒng)，而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，也為現(xiàn)代智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了助力，從而有利于規(guī)?；r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的進(jìn)行，有利于降低種植成本，提升種植效率，是農(nóng)業(yè)現(xiàn)階段的發(fā)展趨勢(shì)。

2、傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)信息管理系統(tǒng)存在以下問題：

3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力有限：傳統(tǒng)系統(tǒng)通常依賴本地服務(wù)器或個(gè)人計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理，受限于硬件資源和存儲(chǔ)容量。這限制了系統(tǒng)能夠處理和分析大規(guī)模的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，尤其是在面對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求時(shí)。

4、數(shù)據(jù)共享和協(xié)作困難：傳統(tǒng)系統(tǒng)通常缺乏有效的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作機(jī)制，導(dǎo)致不同部門或農(nóng)民之間難以共享數(shù)據(jù)和協(xié)同工作。這限制了信息的流動(dòng)和農(nóng)業(yè)決策的整體效率。

5、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新和監(jiān)測(cè)不足：傳統(tǒng)系統(tǒng)通常無法實(shí)時(shí)獲取和更新農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)、氣候變化等關(guān)鍵信息的監(jiān)測(cè)不夠及時(shí)和準(zhǔn)確，這可能影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的決策和管理。

6、缺乏智能分析和決策支持：傳統(tǒng)系統(tǒng)往往缺乏智能分析和決策支持功能，無法利用先進(jìn)的技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘來發(fā)現(xiàn)潛在的模式、趨勢(shì)和規(guī)律。這限制了農(nóng)業(yè)管理者對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和市場(chǎng)的深入理解，可能導(dǎo)致效率低下和資源浪費(fèi)。

7、安全性和可靠性問題：傳統(tǒng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸往往存在安全性和可靠性方面的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)可能容易受到病毒、黑客攻擊或硬件故障的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

8、因此，本領(lǐng)域亟需一種能夠解決以上問題農(nóng)業(yè)信息管理平臺(tái)。

9、公開于該背景技術(shù)部分的信息僅僅旨在增加對(duì)本發(fā)明的總體背景的理解，而不應(yīng)當(dāng)被視為承認(rèn)或以任何形式暗示該信息構(gòu)成已為本領(lǐng)域一般技術(shù)人員所公知的現(xiàn)有技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種綜合能力強(qiáng)的智慧農(nóng)業(yè)信息管理平臺(tái)。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

3、一種基于云計(jì)算的智慧農(nóng)業(yè)信息管理平臺(tái)，包括：

4、數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測(cè)模塊，用于通過傳感器、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)采集農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，并將其上傳到云平臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析；

5、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理模塊，用于利用云計(jì)算提供的存儲(chǔ)和計(jì)算資源，對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、處理和分析；包括使用統(tǒng)計(jì)方法和可視化工具探索數(shù)據(jù)的分布、趨勢(shì)和相關(guān)性，指導(dǎo)后續(xù)分析步驟；建立時(shí)間預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量和市場(chǎng)需求，建立圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺模型分析遙感圖像，檢測(cè)作物健康狀；建立深度學(xué)習(xí)模型處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來氣象條件對(duì)作物生長(zhǎng)的影響；建立集成學(xué)習(xí)模型來結(jié)合多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)，集成學(xué)習(xí)算法具體為：

6、初始化一個(gè)模型單棵決策樹t0，通過擬合訓(xùn)練集d得到初始預(yù)測(cè)

7、對(duì)于第t輪迭代，t≥1，計(jì)算殘差其中是前t-1輪的預(yù)測(cè)結(jié)果；

8、訓(xùn)練一個(gè)新的基礎(chǔ)模型tt來擬合殘差rt；

9、更新集成模型的預(yù)測(cè)結(jié)果：

10、

11、其中η是學(xué)習(xí)率，控制每輪迭代的貢獻(xiàn)程度；

12、對(duì)于新的輸入樣本xnew，通過累加每棵樹的預(yù)測(cè)結(jié)果來得到最終的預(yù)測(cè)值：

13、

14、其中t是迭代的總輪數(shù)；

15、決策支持和優(yōu)化模塊，用于基于云平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)能力，對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析和預(yù)測(cè)，為農(nóng)民和農(nóng)業(yè)管理者提供決策支持和優(yōu)化建議；

16、遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理模塊，用于通過云平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控農(nóng)田的情況，并及時(shí)調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)策略，生產(chǎn)策略包括：

17、作物選擇與品種優(yōu)化，根據(jù)當(dāng)?shù)貧夂颉⑼寥罈l件和市場(chǎng)需求選擇適合的作物品種；

18、優(yōu)化品種選擇以適應(yīng)氣候變化和抗病蟲害能力；

19、土壤管理與健康，實(shí)施科學(xué)的土壤測(cè)試和分析，確保土壤養(yǎng)分平衡和健康；應(yīng)用有機(jī)肥料和土壤改良劑，提升土壤質(zhì)量和結(jié)構(gòu)；

20、水資源管理，實(shí)施節(jié)水灌溉技術(shù)，包括滴灌和雨水收集；

21、監(jiān)控土壤濕度和作物需水量，實(shí)現(xiàn)精確灌溉；

22、病蟲害防治，實(shí)施綜合的病蟲害監(jiān)測(cè)和防治措施，包括生物防治和環(huán)境友好型農(nóng)藥的使用；

23、推廣耐病蟲害品種和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的平衡管理；

24、機(jī)械化和技術(shù)應(yīng)用，采用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械和技術(shù)，包括自動(dòng)化收割機(jī)和精確播種設(shè)備，提高生產(chǎn)效率；

25、應(yīng)用信息技術(shù)優(yōu)化決策和管理；

26、市場(chǎng)導(dǎo)向與質(zhì)量控制，分析市場(chǎng)需求和價(jià)格趨勢(shì)，調(diào)整作物種植結(jié)構(gòu)；

27、實(shí)施質(zhì)量控制措施，確保產(chǎn)品符合市場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)和消費(fèi)者期望；

28、可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)，采取可持續(xù)農(nóng)業(yè)實(shí)踐，減少農(nóng)藥和化肥使用量，保護(hù)土壤和水資源；

29、支持生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，保護(hù)自然生態(tài)平衡；

30、提供農(nóng)民培訓(xùn)和技術(shù)支持，幫助其掌握最新的農(nóng)業(yè)技術(shù)和最佳實(shí)踐；

31、推廣農(nóng)業(yè)合作社和技術(shù)合作，促進(jìn)信息分享和資源整合；

32、提供市場(chǎng)接入機(jī)會(huì)和財(cái)務(wù)支持，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的健康發(fā)展；

33、農(nóng)業(yè)信息共享和協(xié)同模塊，用于使不同農(nóng)場(chǎng)和農(nóng)業(yè)相關(guān)的利益相關(guān)方通過云計(jì)算平臺(tái)共享農(nóng)業(yè)信息和經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的協(xié)同工作和知識(shí)共享；

34、農(nóng)業(yè)耕作管理模塊，用于管理農(nóng)業(yè)耕作過程，包括：

35、土壤資源信息采集單元，用于采集土壤的資源信息；

36、耕作機(jī)械裝備信息感知單元，用于感知耕作機(jī)械裝備的各項(xiàng)信息；

37、土壤水分分析單元，用于建立氣象因素與需水量的關(guān)系模型并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建立智能水量控制單元來對(duì)土壤水分進(jìn)行預(yù)測(cè)和遠(yuǎn)程控制；

38、土壤切削模擬單元，用于對(duì)土壤及農(nóng)業(yè)耕作機(jī)械設(shè)備進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模并對(duì)土壤切削過程進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)，以獲得耕作機(jī)械設(shè)備前進(jìn)速度、耕作深度、土壤理化性質(zhì)對(duì)耕作效果的影響；

39、農(nóng)作物土壤空間變化分析統(tǒng)計(jì)模塊，用于監(jiān)測(cè)土壤變異結(jié)構(gòu)；

40、耕作流程規(guī)劃單元，用于將耕作需求、耕作目標(biāo)、耕作效果、耕作規(guī)律和耕作成本結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來對(duì)耕作流程進(jìn)行規(guī)劃；

41、需求調(diào)研模塊，包括實(shí)地調(diào)研、需求分析、生產(chǎn)需求和用戶需求。

42、可選的，所述傳感器包括：土壤傳感器、氣象傳感器、植物傳感器、攝像頭傳感器和gps傳感器；

43、所述土壤傳感器包括：土壤水分傳感器、土壤溫度傳感器、土壤濕度傳感器、土壤電導(dǎo)率傳感器、土壤ph傳感器和土壤營(yíng)養(yǎng)傳感器；

44、所述氣象傳感器包括：溫度傳感器、濕度傳感器、降雨量傳感器光照傳感器、風(fēng)速和風(fēng)向傳感器；

45、所述植物傳感器包括：葉面積指數(shù)傳感器、植株高度傳感器、葉綠素含量傳感器和葉面積傳感器。

46、可選的，所述機(jī)械裝備的各項(xiàng)信息包括：

47、農(nóng)業(yè)機(jī)械的具體型號(hào)和機(jī)型；

48、發(fā)動(dòng)機(jī)或電動(dòng)機(jī)的功率輸出；

49、農(nóng)業(yè)機(jī)械的尺寸和整體重量；

50、可作業(yè)的最高速度；

51、不同機(jī)械的作業(yè)功能，包括耕作、播種、施肥、噴藥、收割；

52、單位時(shí)間內(nèi)完成作業(yè)的效率；

53、是否具備自動(dòng)化控制功能，包括自動(dòng)駕駛技術(shù)、智能作業(yè)控制；

54、操作方法，農(nóng)民或操作員如何正確使用該設(shè)備；

55、安全注意事項(xiàng)，操作時(shí)需要注意的安全事項(xiàng)和操作規(guī)程；

56、維護(hù)周期和方法，設(shè)備的日常維護(hù)需求，如潤(rùn)滑、清潔、零件更換；

57、動(dòng)力系統(tǒng)，包括發(fā)動(dòng)機(jī)或電動(dòng)機(jī)的類型、燃料消耗率；

58、傳動(dòng)系統(tǒng)，包括變速箱類型、傳動(dòng)方式；

59、控制系統(tǒng)，是否配備電子控制系統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)；

60、投資成本，購(gòu)買該機(jī)械設(shè)備的成本；

61、使用成本，日常使用和維護(hù)的成本，包括燃料費(fèi)用、零件更換費(fèi)用；

62、預(yù)期壽命和折舊分析，該設(shè)備的預(yù)期使用壽命和折舊情況，以及如何計(jì)劃替換；

63、適用作物或作業(yè)類型，設(shè)備適用于哪些種類的農(nóng)作物或特定的農(nóng)業(yè)作業(yè)；

64、該設(shè)備在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力和用戶評(píng)價(jià)；

65、設(shè)備是否符合環(huán)保法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)；

66、設(shè)備使用時(shí)的資源效率，包括能源消耗、水資源利用；

67、提供的售后服務(wù)和技術(shù)支持；

68、設(shè)備的保修期限和具體條款。

69、可選的，所述氣象因素與需水量的關(guān)系模型算法公式具體為：

70、

71、其中，n(h)為采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)，z為采樣點(diǎn)氣象參數(shù)和水量參數(shù)，xi為采樣點(diǎn)空間位置。

72、可選的，所述對(duì)土壤及農(nóng)業(yè)耕作機(jī)械設(shè)備進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模并對(duì)土壤切削過程進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)包括：

73、收集土壤濕度、密度、結(jié)構(gòu)類型、有機(jī)質(zhì)含量、粘粒質(zhì)含量；

74、收集耕作機(jī)械設(shè)備的動(dòng)力輸出、耕作深度、旋耕輪直徑、施肥裝置配置、操作參數(shù)數(shù)據(jù)；

75、利用傳感器實(shí)時(shí)記錄耕作過程中的力、位移、溫度、振動(dòng)等數(shù)據(jù)；

76、對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，去除噪音和異常值；

77、提取土壤和機(jī)械參數(shù)的組合特征，包括：土壤濕度與粘粒質(zhì)含量之比、耕作深度與旋耕輪直徑的乘積、利用主成分分析，將多維數(shù)據(jù)降維到更低維度的特征空間，提高模型的訓(xùn)練效率；

78、選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于提取特征、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，或混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

79、將處理好的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；

80、利用訓(xùn)練集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并采用交叉驗(yàn)證技術(shù)選擇最優(yōu)的超參數(shù)；

81、利用驗(yàn)證集評(píng)估模型的性能，并進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)；

82、利用測(cè)試集最終評(píng)估模型的泛化能力；

83、使用訓(xùn)練好的模型對(duì)新的土壤參數(shù)和機(jī)械參數(shù)組合進(jìn)行預(yù)測(cè)，模擬不同條件下的土壤切削過程；

84、分析預(yù)測(cè)結(jié)果，并與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

85、可選的，所述將耕作需求、耕作目標(biāo)、耕作效果、耕作規(guī)律和耕作成本結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來對(duì)耕作流程進(jìn)行規(guī)劃包括：

86、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理；

87、耕作需求數(shù)據(jù)包括作物種類、種植面積、土壤類型、氣候條件、病蟲害情況；

88、耕作目標(biāo)數(shù)據(jù)包括產(chǎn)量目標(biāo)、品質(zhì)目標(biāo)、經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)；

89、耕作效果數(shù)據(jù)包括歷史產(chǎn)量、品質(zhì)指標(biāo)、病蟲害發(fā)生率、肥料使用量、灌溉用水量；

90、耕作規(guī)律數(shù)據(jù)包括作物生長(zhǎng)模型、土壤肥力模型、病蟲害發(fā)生模型；

91、耕作成本數(shù)據(jù)包括種子成本、肥料成本、農(nóng)藥成本、人工成本、機(jī)械成本、水費(fèi)；

92、將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化和特征提??；

93、根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型，選擇合適的特征工程方法，包括:

94、時(shí)間序列數(shù)據(jù)使用滑動(dòng)窗口、差分方法提取特征；

95、圖像數(shù)據(jù)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征；

96、文本數(shù)據(jù)使用詞嵌入、主題模型方法提取特征；

97、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)；

98、模型結(jié)構(gòu)選擇循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

99、將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為模型的輸入；

100、模型輸出，模型的輸出包括：

101、耕作流程規(guī)劃，包括種植時(shí)間、施肥時(shí)間、灌溉時(shí)間、病蟲害防治時(shí)間；

102、最佳耕作參數(shù)，包括最佳施肥量、最佳灌溉量、最佳病蟲害防治方案；

103、產(chǎn)量預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)不同耕作方案下的產(chǎn)量；

104、成本預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)不同耕作方案下的成本；

105、模型訓(xùn)練與評(píng)估；

106、訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型；

107、評(píng)估指標(biāo)使用合適的評(píng)估指標(biāo)評(píng)估模型性能，包括：

108、準(zhǔn)確率，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的吻合程度；

109、召回率，預(yù)測(cè)結(jié)果中包含多少真實(shí)結(jié)果；

110、f1-score，準(zhǔn)確率和召回率的綜合指標(biāo)；

111、成本效益，不同耕作方案的成本和效益比較；

112、模型部署與優(yōu)化；

113、模型部署，將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中；

114、模型優(yōu)化，持續(xù)收集新的數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，提高模型性能。

115、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

116、本發(fā)明提供了一種基于云計(jì)算的智慧農(nóng)業(yè)信息管理平臺(tái)，包括數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測(cè)模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理模塊、決策支持和優(yōu)化模塊、遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理模塊、農(nóng)業(yè)耕作管理模塊和農(nóng)作物土壤空間變化分析統(tǒng)計(jì)模塊，解決了傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)信息管理系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力有限、數(shù)據(jù)共享和協(xié)作困難、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新和監(jiān)測(cè)不足、缺乏智能分析和決策支持、安全性和可靠性問題不足的問題，本發(fā)明提供的基于云計(jì)算的智慧農(nóng)業(yè)信息管理平臺(tái)能夠有效整合農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，提升農(nóng)業(yè)效益，促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，是推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要手段。