一种基于农业物联网的数据处理方法及装置与流程

1.本发明涉及农业物联网数据采集处理领域，具体涉及一种基于农业物联网的数据处理方法及装置。


背景技术：

2.农业物联网是物联网技术在农业生产、经营、管理和服务中的具体应用，其采用各类传感器、视觉采集终端等感知设备进行大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖、农产品物流等领域的现场信息的采集，通过建立数据传输和格式转换方法实现农业信息多尺度的可靠传输；由于上述数据信息数据量较大，实时传输数据较多，因此，往往需要花费大量的人力去实现数据的整理，从而实现各种目标数据的获取，费时费力的同时，存在较大的人为误差，从而降低了系统数据的可靠性，大大制约了系统的实际运用推广。


技术实现要素：

3.为解决上述问题，本发明提供了一种基于农业物联网的数据处理方法及装置，在可以实现各种传感器数据采集的同时，可以实现目标数据的自动获取，大大提高数据处理效率，同时可以很好的避免人为误差。
4.为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种基于农业物联网的数据处理方法，包括如下步骤：s1、配置农业种植环境素材库和作物生长状态素材库，并构建农业种植环境素材、作物生长状态素材与传感器数据的关联关系；s2、基于农业种植环境素材、作物生长状态素材与传感器数据的关联关系，为每一个传感器数据配置对应的数据可视化脚本；s3、配置目标数据库，并为每一个目标数据配置对应的目标数据计算算法为目标数据计算算法内载的每一个参数配置对应的数据处理算法以及对应的传感器数据采集规则；s4、基于hadoop运行所述传感器数据采集规则实现传感器节点工作状态的调控，从而实现传感器数据的采集；s5、基于hadoop运行所述数据处理算法实现传感器数据的处理，从而实现每一个参数的获取，并基于hadoop运行所述目标数据计算算法实现目标数据的获取。
5.进一步地，所述步骤s1中，首先基于网络爬虫模块在预设的网络素材基站内爬取对应的农业种植环境图像和作物生长状态图像，生成农业种植环境素材库和作物生长状态素材库，然后基于机器学习结合人工的方式实现农业种植环境素材与传感器数据之间关联关系、作物生长状态素材与传感器数据之间关联关系的构建。
6.进一步地，所述可视化脚本用于将每一个传感器数据用其对应的素材进行表示，实现当前农业种植环境和作物生长状态的可视。
7.进一步地，还包括实现农业种植环境素材、作物生长状态素材的分类，为每一个录
入预设的危险门限的农业种植环境素材、作物生长状态素材标记上对应的危险标记的步骤，每一种危险标记/每几种危险标记对应不同的预警，当对应的农业种植环境素材和/作物生长状态素材被调用时，对应的预警唤醒。
8.进一步地，还包括基于可视化脚本根据所述传感器数据，调用对应的素材经全息投放系统实现当前农业种植环境和作物生长状态的投放以及危险情况的预警的步骤。
9.进一步地，为一个传感器数据配置对应的效验数据，其中，环境传感器数据通过爬取天气基站上的天气数据、前一次的环境传感器数据及对应的理论变化区间实现效验，作物生长状态参数通过前一次的作物生长状态参数数据及理论变化区间实现效验。
10.进一步地，还包括基于预设的模板定时实现传感器数据处理报告的编制的步骤。
11.本发明还提供了一种基于农业物联网的数据处理装置，该装置采用上述的数据处理方法实现传感器数据的处理。
12.本发明具有以下有益效果：1）在可以实现各种传感器数据采集的同时，可以实现目标数据的自动获取，大大提高数据处理效率，同时可以很好的避免人为误差；2）可以每一个传感器数据的可视，从而实现了当前农业种植环境和作物生长状态的可视；3）为每一个传感器数据配置对应的效验数据，从而可以及时发现存在异常的传感器数据，避免由于传感器数据的错误导致的后续目标数据计算结果的错误，同时也可以及时发现存在异常的传感器节点。
附图说明
13.图1为本发明实施例1一种基于农业物联网的数据处理方法的流程图。
14.图2为本发明实施例2一种基于农业物联网的数据处理方法的流程图。
具体实施方式
15.为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
16.实施例1如图1所示，本发明实施例提供了一种基于农业物联网的数据处理方法，包括如下步骤：s1、配置农业种植环境素材库和作物生长状态素材库，并构建农业种植环境素材、作物生长状态素材与传感器数据的关联关系；s2、基于农业种植环境素材、作物生长状态素材与传感器数据的关联关系，为每一个传感器数据配置对应的数据可视化脚本；s3、配置目标数据库，并为每一个目标数据配置对应的目标数据计算算法为目标数据计算算法内载的每一个参数配置对应的数据处理算法以及对应的传感器数据采集规则；s4、基于hadoop运行所述传感器数据采集规则实现传感器节点工作状态的调控，
从而实现传感器数据的采集，并运行可视化脚本根据所述传感器数据，调用对应的素材经全息投放系统实现当前农业种植环境和作物生长状态的投放；s5、基于hadoop运行所述数据处理算法实现传感器数据的处理，从而实现每一个参数的获取，并基于hadoop运行所述目标数据计算算法实现目标数据的获取。
17.本实施例中，所述步骤s1中，首先基于网络爬虫模块在预设的网络素材基站内爬取对应的农业种植环境图像和作物生长状态图像，生成农业种植环境素材库和作物生长状态素材库，然后基于机器学习结合人工的方式实现农业种植环境素材与传感器数据之间关联关系、作物生长状态素材与传感器数据之间关联关系的构建。
18.本实施例中，所述可视化脚本用于将每一个传感器数据用其对应的素材进行表示，实现当前农业种植环境和作物生长状态的可视。
19.本实施例中，还包括实现农业种植环境素材、作物生长状态素材的分类，为每一个录入预设的危险门限的农业种植环境素材、作物生长状态素材标记上对应的危险标记的步骤，每一种危险标记/每几种危险标记对应不同的预警，当对应的农业种植环境素材和/作物生长状态素材被调用时，对应的预警唤醒。
20.本实施例中，为一个传感器数据配置对应的效验数据，其中，环境传感器数据通过爬取天气基站上的天气数据、前一次的环境传感器数据及对应的理论变化区间实现效验，作物生长状态参数通过前一次的作物生长状态参数数据及理论变化区间实现效验，若传感器数据未通过效验，则判定当前传感器数据存在失真，需重新唤醒对应的传感器节点进行正确的数据的采集，若传感器数据仍未通过效验，则判定对应的传感器节点存在故障。
21.实施例2如图2所示，本发明实施例提供了一种基于农业物联网的数据处理方法，包括如下步骤：s1、配置农业种植环境素材库和作物生长状态素材库，并构建农业种植环境素材、作物生长状态素材与传感器数据的关联关系；s2、基于农业种植环境素材、作物生长状态素材与传感器数据的关联关系，为每一个传感器数据配置对应的数据可视化脚本；s3、配置目标数据库，并为每一个目标数据配置对应的目标数据计算算法为目标数据计算算法内载的每一个参数配置对应的数据处理算法以及对应的传感器数据采集规则；所述数据处理算法至少包括亢余数据处理算法、数据格式标准化算法；所述传感器数据采集规则用于实现各传感器数据节点工作状态的约定；s4、基于hadoop运行所述传感器数据采集规则实现传感器节点工作状态的调控，从而实现传感器数据的采集，并运行可视化脚本根据所述传感器数据，调用对应的素材经全息投放系统实现当前农业种植环境和作物生长状态的投放；s5、基于hadoop运行所述数据处理算法实现传感器数据的处理，从而实现每一个参数的获取，并基于hadoop运行所述目标数据计算算法实现目标数据的获取；s6、基于预设的模板定时实现传感器数据处理报告的编制。
22.本实施例中，所述步骤s1中，首先基于网络爬虫模块在预设的网络素材基站内爬取对应的农业种植环境图像和作物生长状态图像，生成农业种植环境素材库和作物生长状态素材库，然后基于机器学习结合人工的方式实现农业种植环境素材与传感器数据之间关
联关系、作物生长状态素材与传感器数据之间关联关系的构建。
23.本实施例中，所述可视化脚本用于将每一个传感器数据用其对应的素材进行表示，实现当前农业种植环境和作物生长状态的可视。
24.本实施例中，还包括实现农业种植环境素材、作物生长状态素材的分类，为每一个录入预设的危险门限的农业种植环境素材、作物生长状态素材标记上对应的危险标记的步骤，每一种危险标记/每几种危险标记对应不同的预警，当对应的农业种植环境素材和/作物生长状态素材被调用时，对应的预警唤醒。
25.本实施例中，为一个传感器数据配置对应的效验数据，其中，环境传感器数据通过爬取天气基站上的天气数据、前一次的环境传感器数据及对应的理论变化区间实现效验，作物生长状态参数通过前一次的作物生长状态参数数据及理论变化区间实现效验，若传感器数据未通过效验，则判定当前传感器数据存在失真，需重新唤醒对应的传感器节点进行正确的数据的采集，若传感器数据仍未通过效验，则判定对应的传感器节点存在故障。
26.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。