本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)種植領(lǐng)域和新一代信息，特別是涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，蔬菜栽培逐漸朝著高效、精準(zhǔn)、智能的方向轉(zhuǎn)變。在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，環(huán)境因素如氣候變化、土壤狀況和水質(zhì)波動(dòng)對(duì)作物的生長(zhǎng)有著直接的影響，而這些因素的波動(dòng)往往導(dǎo)致作物產(chǎn)量和品質(zhì)的不穩(wěn)定，甚至造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。因此，如何通過(guò)科學(xué)手段優(yōu)化栽培環(huán)境，減少因環(huán)境波動(dòng)帶來(lái)的不利影響，成為了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵問(wèn)題。

2、近年來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸廣泛。通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集農(nóng)田環(huán)境中的多維數(shù)據(jù)，并利用大數(shù)據(jù)分析方法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以為農(nóng)作物的生長(zhǎng)提供更加精準(zhǔn)的環(huán)境調(diào)控建議。然而，目前在蔬菜栽培過(guò)程中，尚缺乏一種系統(tǒng)化的方法，能夠有效地將氣候、土壤、水質(zhì)等多種環(huán)境因素進(jìn)行綜合分析，并基于分析結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)的環(huán)境優(yōu)化調(diào)控，以提升作物的產(chǎn)量和品質(zhì)。

3、現(xiàn)有的一些環(huán)境監(jiān)測(cè)與控制系統(tǒng)雖然能夠?qū)我换蛏贁?shù)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和調(diào)控，但往往缺乏對(duì)多維數(shù)據(jù)的綜合分析能力，無(wú)法全面反映復(fù)雜的栽培環(huán)境對(duì)作物生長(zhǎng)的影響。此外，這些系統(tǒng)的自動(dòng)化程度較低，難以在環(huán)境條件快速變化的情況下，及時(shí)提供有效的優(yōu)化決策。因此，迫切需要一種基于大數(shù)據(jù)分析的智能系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和分析多維環(huán)境數(shù)據(jù)，并自動(dòng)執(zhí)行優(yōu)化調(diào)控，以滿足現(xiàn)代蔬菜栽培的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化系統(tǒng)及方法，以解決如何通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化蔬菜栽培環(huán)境中的氣候、土壤、水質(zhì)條件，以提高產(chǎn)量和品質(zhì)，并減少因環(huán)境波動(dòng)帶來(lái)的損失的問(wèn)題。

2、為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化系統(tǒng)及方法，包括：

3、一種基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化方法，包括：

4、實(shí)時(shí)采集并預(yù)處理環(huán)境數(shù)據(jù)，上傳分析結(jié)果；

5、分類存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，多節(jié)點(diǎn)同步，創(chuàng)建數(shù)據(jù)索引；

6、建模訓(xùn)練，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型；

7、基于存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使用多元回歸模型、高階偏微分方程和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模和訓(xùn)練，生成環(huán)境與作物生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)模型；

8、利用訓(xùn)練完成的模型，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，生成作物生長(zhǎng)狀態(tài)的初步預(yù)測(cè)值，并通過(guò)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行調(diào)整；

9、根據(jù)生成的新數(shù)據(jù)和實(shí)際執(zhí)行效果，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，確保模型適應(yīng)環(huán)境條件的變化。

10、生成優(yōu)化決策，自動(dòng)執(zhí)行控制，實(shí)時(shí)反饋調(diào)整。

11、作為優(yōu)選方案，所述基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化方法還包括：

12、通過(guò)部署在農(nóng)田中的傳感器采集環(huán)境數(shù)據(jù)，并將采集到的原始數(shù)據(jù)發(fā)送至邊緣計(jì)算設(shè)備；

13、在所述邊緣計(jì)算設(shè)備上，對(duì)采集的所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲過(guò)濾、缺失值填補(bǔ)和異常數(shù)據(jù)校準(zhǔn)；

14、基于邊緣計(jì)算設(shè)備對(duì)預(yù)處理后的所述數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，生成環(huán)境變化趨勢(shì)信息、土壤相關(guān)系數(shù)和水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。

15、作為優(yōu)選方案，所述基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化方法還包括：

16、接收來(lái)自邊緣計(jì)算與數(shù)據(jù)采集模塊上傳的預(yù)處理數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)類型對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)；

17、對(duì)存儲(chǔ)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)同步，執(zhí)行定期數(shù)據(jù)備份操作；

18、基于同步后的所述數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)索引結(jié)構(gòu)，以支持快速的數(shù)據(jù)檢索和分析。

19、作為優(yōu)選方案，所述基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化方法還包括：

20、根據(jù)智能數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模塊的輸出結(jié)果，生成環(huán)境控制優(yōu)化決策；

21、將所述優(yōu)化決策傳輸至農(nóng)田自動(dòng)化控制系統(tǒng)，執(zhí)行環(huán)境控制優(yōu)化操作；

22、在執(zhí)行優(yōu)化操作后，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)執(zhí)行效果，基于反饋機(jī)制調(diào)整和優(yōu)化控制策略，確保持續(xù)優(yōu)化環(huán)境條件。

23、作為優(yōu)選方案，所述的環(huán)境控制優(yōu)化決策基于氣候數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，通過(guò)多元決策模型計(jì)算得出。

24、作為優(yōu)選方案，所述的農(nóng)田自動(dòng)化控制系統(tǒng)接收并解碼優(yōu)化決策指令后，自動(dòng)執(zhí)行所述指令集。

25、作為優(yōu)選方案，所述傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各項(xiàng)環(huán)境參數(shù)，并將監(jiān)測(cè)結(jié)果與預(yù)期目標(biāo)進(jìn)行比較，計(jì)算執(zhí)行效果的誤差。

26、作為優(yōu)選方案，所述計(jì)算執(zhí)行效果與預(yù)期目標(biāo)之間的誤差后，進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化決策公式并重新生成控制指令集。

27、作為優(yōu)選方案，所述的基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

28、所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊包括多個(gè)部署在農(nóng)田中的傳感器，用于實(shí)時(shí)采集氣候數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)，并通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將采集到的原始數(shù)據(jù)傳輸至邊緣計(jì)算設(shè)備進(jìn)行初步處理，所述初步處理包括噪聲過(guò)濾、缺失值填補(bǔ)和異常數(shù)據(jù)校準(zhǔn)。

29、作為優(yōu)選方案，所述的基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

30、所述智能數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模塊包括多元回歸模型、高階偏微分方程和深度學(xué)習(xí)算法，所述多元回歸模型用于分析環(huán)境數(shù)據(jù)與作物生長(zhǎng)之間的關(guān)系，所述高階偏微分方程用于描述環(huán)境變化對(duì)作物生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響，所述深度學(xué)習(xí)算法用于對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和訓(xùn)練，生成環(huán)境與作物生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)模型。

31、本發(fā)明的關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)包括：

32、（1）多元回歸模型與高階偏微分方程的結(jié)合：本發(fā)明使用多元回歸模型與高階偏微分方程結(jié)合，精確描述了環(huán)境因素對(duì)作物生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響，使得栽培環(huán)境的優(yōu)化更加科學(xué)和精準(zhǔn)。

33、（2）深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用：通過(guò)深度學(xué)習(xí)中的lstm網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，使得系統(tǒng)能夠?qū)ξ磥?lái)環(huán)境變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，從而更好地適應(yīng)復(fù)雜的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。

34、（3）動(dòng)態(tài)優(yōu)化與自動(dòng)執(zhí)行模塊：該模塊通過(guò)反饋機(jī)制實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)執(zhí)行效果，并自動(dòng)調(diào)整控制策略，實(shí)現(xiàn)了蔬菜栽培環(huán)境的持續(xù)優(yōu)化和智能化管理，確保栽培過(guò)程的高效與穩(wěn)定。

35、以下為其主要的有益效果：

36、本發(fā)明通過(guò)引入多元回歸模型、高階偏微分方程和深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)蔬菜栽培環(huán)境的精確建模和動(dòng)態(tài)優(yōu)化。相比于傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)或簡(jiǎn)單傳感器控制的栽培方法，本發(fā)明能夠?qū)崟r(shí)采集并分析氣候、土壤和水質(zhì)等多維環(huán)境數(shù)據(jù)，并利用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和控制，確保作物在最佳環(huán)境條件下生長(zhǎng)。通過(guò)實(shí)時(shí)反饋和動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，本發(fā)明顯著提高了蔬菜產(chǎn)量和品質(zhì)，減少了環(huán)境波動(dòng)帶來(lái)的不利影響。此外，該系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)化控制模塊的實(shí)施，實(shí)現(xiàn)了對(duì)環(huán)境因素的智能化調(diào)節(jié)，大幅降低了人工干預(yù)的需求，提高了生產(chǎn)效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s100包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s200包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s400包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，步驟s410中生成的環(huán)境控制優(yōu)化決策基于氣候數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，通過(guò)多元決策模型計(jì)算得出。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，步驟s420中所述的農(nóng)田自動(dòng)化控制系統(tǒng)接收并解碼優(yōu)化決策指令后，自動(dòng)執(zhí)行所述指令集。

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，步驟s430中通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各項(xiàng)環(huán)境參數(shù)，并將監(jiān)測(cè)結(jié)果與預(yù)期目標(biāo)進(jìn)行比較，計(jì)算執(zhí)行效果的誤差。

8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，步驟s430中計(jì)算執(zhí)行效果與預(yù)期目標(biāo)之間的誤差后，進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化決策公式并重新生成控制指令集。

9.一種基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊包括多個(gè)部署在農(nóng)田中的傳感器，用于實(shí)時(shí)采集氣候數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)，并通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將采集到的原始數(shù)據(jù)傳輸至邊緣計(jì)算設(shè)備進(jìn)行初步處理，所述初步處理包括噪聲過(guò)濾、缺失值填補(bǔ)和異常數(shù)據(jù)校準(zhǔn)。

10.一種基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述智能數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)模塊包括多元回歸模型、高階偏微分方程和深度學(xué)習(xí)算法，所述多元回歸模型用于分析環(huán)境數(shù)據(jù)與作物生長(zhǎng)之間的關(guān)系，所述高階偏微分方程用于描述環(huán)境變化對(duì)作物生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響，所述深度學(xué)習(xí)算法用于對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和訓(xùn)練，生成環(huán)境與作物生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)模型。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的蔬菜栽培環(huán)境優(yōu)化系統(tǒng)及方法，屬于農(nóng)業(yè)智能化管理領(lǐng)域。包括：實(shí)時(shí)采集氣候、土壤和水質(zhì)等環(huán)境數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)，并通過(guò)多節(jié)點(diǎn)同步和數(shù)據(jù)索引實(shí)現(xiàn)高效管理；使用多元回歸模型、高階偏微分方程和深度學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和訓(xùn)練，生成環(huán)境與作物生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)模型；基于該模型生成優(yōu)化決策，并通過(guò)自動(dòng)化控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)執(zhí)行與調(diào)整。該發(fā)明有效提高了蔬菜產(chǎn)量和品質(zhì)，并減少了因環(huán)境波動(dòng)導(dǎo)致的損失。

技術(shù)研發(fā)人員：鄭凱月
受保護(hù)的技術(shù)使用者：鄭凱月
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2