一种农作物肥料检验检测方法及系统与流程

1.本发明涉及肥料检验检测领域，尤其涉及一种农作物肥料检验检测方法及系统。


背景技术：

2.肥料是指能供给作物生长发育所需养分，改善土壤性状，提高作物产量和品质的物质。是农业生产中的一种重要生产资料。一般分为有机肥料、无机肥料、生物性肥料。也可按来源分为农家肥料和化学肥料。按所含养料的多少分为完全肥料和不完全肥料；按供肥的特点，分为直接肥料和间接肥料；按所含成分，分为氮素肥料、钾素肥料、微量元素肥料和稀土元素肥料。肥料可以改善土壤性质、提高土壤肥力水平，在现代农业生产中发挥着至关重要的作用。
3.现有农业施肥往往是农业生产人员根据农作物的生长情况判断农作物生长状态，根据农作物生长状态再进行肥料匹配，将肥料配比好后进行施肥，从而达到促进农作物健康生长的目的。但是这种肥料施肥方式需要农业生产人员具备丰富的施肥经验，并能对农作物生长状况进行准确地判断；同时农业生产人员还需要对肥料各元素含量用量及其稀释比进行准确地把握，若错误施肥不仅不能促进农作物生长，严重的甚至会直接会出现农作物大面积死亡的情况发生。
4.农作物不同生长周期及状态对土地的肥力要求也不同，需要农业生产人员根据实际情况随时调整，但是往往具备丰富农业生产经验的农业生产人员数量有限，人员精力也有限，在很多情况下只能对局部农业生产地区进行农作物施肥指导，而更多的农业生产地区得不到专业施肥指导。并且，现有农业生产缺乏检验检测农作物肥料是否与农作物生长状况匹配的方法或系统。
5.因此，有必要提供一种农作物肥料检验检测方法及系统来帮助农业生产人员了解农作物生长状态并对应进行施肥指导。


技术实现要素：

6.为解决上述一个或多个技术问题，本发明提供的一种农作物肥料检验检测系统，用于检验检测农作物肥料与农作物之间的匹配度；包括农作物状态检测系统、土壤状态匹配系统、土壤状态检测系统、农作物肥料检测系统、偏差计算系统和肥料检验检测系统。
7.具体的，所述农作物状态检测系统用于检测农作物的现有生长状态，并得到农作物状态检测结果；所述土壤状态匹配系统用于根据农作物状态结果匹配适于农作物生长的土壤状态，并得到土壤最优状态结果；所述土壤状态检测系统用于检测现有农作物生长环境下土壤的状态，并得到土壤状态检测结果；所述农作物肥料检测系统用于检测现有农作物生长所使用的肥料成分，并得到肥料成分检测结果；所述偏差计算系统用于计算土壤最优状态结果与土壤状态检测结果之间的元素含量偏差，并得到土壤元素偏差结果；所述偏差计算系统还用于计算土壤元素偏差结果与肥料成分检测结果之间的元素含量偏差，并得到肥料元素偏差结果；所述肥料检验检测系统用于根据肥料元素偏差结果对肥料进行元素
指标调整，并输出最佳施肥策略。
8.作为更进一步的解决方案，所述农作物状态检测结果、土壤最优状态结果、土壤状态检测结果和肥料成分检测结果通过若干项元素指标进行呈现；所述元素指标包括氮元素指标、磷元素指标、钾元素指标、若干微量元素指标、若干有机元素指标和若干稀土元素指标；所述偏差计算系统能对单或多元素指标进行横向偏差对比计算，得到元素偏差结果。
9.作为更进一步的解决方案，所述农作物状态检测系统通过基于图像识别的农作物状态分析模型进行部署；通过采集农作物各生长状态图片，并通过人工和/或机器进行农作物状态标注，得到农作物状态训练集；所述农作物状态分析模型通过农作物状态训练集进行图像识别训练和负反馈识别训练，得到农作物状态识别模型；将满足识别准确度的农作物状态识别模型进行输出，完成对农作物状态分析模型的训练并进行模型部署，得到农作物状态检测系统。
10.作为更进一步的解决方案，所述土壤状态匹配系统通过基于先验资料的状态分类模型进行部署；通过采集农作物各生长状态所对应的土壤最优状态作为先验资料，并通过人工和/或机器进行农作物状态分类标注，得到土壤状态匹配训练集；所述状态分类模型通过土壤状态匹配训练集进行分类匹配训练，得到土壤状态匹配模型；将满足匹配精准度的土壤状态匹配模型进行输出，完成对状态分类模型的训练并进行模型部署，得到土壤状态匹配系统。
11.作为更进一步的解决方案，所述农作物状态检测系统还能通过人工检测来对农作物状态进行判断，并得到农作物状态检测结果；所述土壤状态匹配系统还能通过人工匹配来选择适于农作物生长的土壤状态，并得到土壤最优状态结果。
12.一种农作物肥料检验检测方法，运用于上述任一项所述的一种农作物肥料检验检测系统中，通过如下步骤检验土壤状态与土壤最优状态之间的差异，并得到农作物最佳施肥策略：
13.a1通过土壤状态匹配系统获取土壤最优状态结果；
14.a2通过土壤状态检测系统获取土壤状态检测结果；
15.a3通过偏差计算系统计算土壤最优状态结果与土壤状态检测结果之间的元素含量偏差，并得到土壤元素偏差结果；
16.a4通过农作物肥料检测系统获取肥料成分检测结果；
17.a5通过偏差计算系统计算土壤元素偏差结果与肥料成分检测结果之间的元素含量偏差，并得到肥料元素偏差结果，其中，偏差计算系统计算还对肥料成分检测结果进行自适应浓度匹配处理；
18.a6将肥料元素偏差结果输入肥料检验检测系统；
19.a7肥料检验检测系统对肥料进行元素指标调整，并记录调整步骤，得到最佳施肥策略。
20.作为更进一步的解决方案，通过如下步骤检验农作物状态，并匹配农作物状态对应的土壤最优状态：
21.b1拍摄同一土壤环境下各农作物的生长状态图片，并将生长状态图片输入农作物状态检测系统；
22.b2农作物状态检测系统对各农作物的生长状态图片进行图像识别，得到各农作物
的农作物状态检测结果；
23.b3对各农作物的农作物状态检测结果进行样本处理，得到大样本农作物状态检测结果；
24.即：设置置信阈值，若各农作物的农作物状态检测结果的相同出现次数不低于置信阈值，则视为大样本农作物状态检测结果；若各农作物的农作物状态检测结果的相同出现次数低于置信阈值，则视为小样本农作物状态检测结果；
25.b4将大样本农作物状态检测结果输入土壤状态检测系统中并进行分类匹配，得到土壤最优状态结果。
26.作为更进一步的解决方案，所述偏差计算系统计算通过如下步骤对肥料成分检测结果进行自适应浓度匹配处理：
27.c1土壤元素偏差结果与肥料成分检测结果各相同元素指标进行一一对应；
28.c2将肥料成分检测结果中的单项元素指标按照土壤元素偏差结果对应元素指标进行稀释比例计算；计算公式为：ki＝mi/ni；其中，i为元素指标序号；ki为稀释比例系数；mi表示肥料成分检测结果中i项元素指标对应的元素浓度；ni表示土壤元素偏差结果中i项元素指标对应的元素浓度；
29.c3将肥料成分检测结果中各项元素指标按照稀释比例系数ki进行稀释浓度计算，得到肥料成分稀释检测结果；
30.c4将肥料成分稀释检测结果与土壤元素偏差结果进行逐项比对；若存在任一项元素指标超标，则进行舍弃；否则进行保存为候选肥料成分稀释检测结果；
31.c5将肥料成分检测结果中的各项元素指标按照c2至c4步骤进行处理，得到各项候选肥料成分稀释检测结果；
32.c6对各项候选肥料成分稀释检测结果进行匹配度评分，得到候选匹配度评分表；
33.c7将匹配度评分最高的候选肥料成分稀释检测结果作为最佳肥料成分稀释检测结果，并将对应的稀释比例系数作为最佳稀释比例系数k；
34.c8将最佳肥料成分稀释检测结果进行输出，并用于肥料元素偏差结果计算，完成自适应浓度匹配处理。
35.作为更进一步的解决方案，所述肥料检验检测系统通过如下公式对肥料进行匹配度评分：
[0036][0037]
其中，为匹配度评分；i为各项元素指标序号；m为各项元素指标总数；γi为i项元素指标对应的权重占比；ni为土壤元素偏差结果中i项元素指标对应的元素浓度；mi/k为最佳肥料成分稀释检测结果中i项元素指标对应的元素浓度。
[0038]
作为更进一步的解决方案，所述肥料检验检测系统通过如下步骤对肥料进行元素指标调整:
[0039]
e1构建肥料资料库，其中，肥料资料库中包括若干肥料名称和对应的元素指标含量列表；
[0040]
e2获取肥料成分检测结果和土壤元素偏差结果；
[0041]
e3将肥料成分检测结果进行自适应浓度匹配处理，得到最佳肥料成分稀释检测结果；
[0042]
e4将土壤元素偏差结果与最佳肥料成分稀释检测结果的各项元素指标进行差值处理，得到元素指标调整列表；
[0043]
e5通过肥料资料库中的元素指标含量列表对元素指标调整列表进行拟合；
[0044]
e6拟合完成；记录拟合时所使用的肥料名称和稀释比例系数，并作为最佳施肥策略进行输出。
[0045]
与相关技术相比较，本发明提供的一种农作物肥料检验检测方法及系统具有如下有益效果：
[0046]
1、本发明通过农作物状态检测系统、土壤状态检测系统、农作物肥料检测系统和偏差计算系统相互配合，做到不依赖个体经验就能输出适合农作物当前生长状态的最佳施肥策略，从而缓解农业从业人员数量有限的问题；由于各系统能将元素指标进行量化，故制定的施肥策略具有针对性，从而更好地对农作物生长起到促进作用，兼具实用性和安全性；
[0047]
2、本发明各项检测结果均进行量化处理，便于后续的信息化和具象化处理；所使用的农作物状态检测系统通过基于图像识别的农作物状态分析模型进行部署，能实现对农作物生长状态的快速检测，同时减少人工处理工序，兼顾快捷、准确、易操作、成本低等优点；
[0048]
3、本发明使用的土壤状态匹配系统可以根据先验资料对农作物状态检测结果进行准确地分类匹配，从而摆脱对个体人员的经验依赖，且完成训练的状态分类模型能快速、准确、高效地对得到土壤最优状态；从而指导后续的肥料成分调配；
[0049]
4、本发明通过遍历的方法来实现对最佳肥料成分稀释检测结果的选出，从而达到自适应调节的目的，此外，最佳稀释比例系数k还能用于后续最佳施肥策略的肥料稀释操作的指导。
附图说明
[0050]
图1为本发明实施例提供的一种农作物肥料检验检测系统的较佳的系统示意图；
[0051]
图2为本发明实施例提供的一种农作物肥料检验检测方法的较佳的方法流程图。
具体实施方式
[0052]
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
[0053]
如图1所示，本实施例提供的一种农作物肥料检验检测系统，用于检验检测农作物肥料与农作物之间的匹配度；包括农作物状态检测系统、土壤状态匹配系统、土壤状态检测系统、农作物肥料检测系统、偏差计算系统和肥料检验检测系统。
[0054]
具体的，农作物状态检测系统用于检测农作物的现有生长状态，并得到农作物状态检测结果；土壤状态匹配系统用于根据农作物状态结果匹配适于农作物生长的土壤状态，并得到土壤最优状态结果；土壤状态检测系统用于检测现有农作物生长环境下土壤的状态，并得到土壤状态检测结果；农作物肥料检测系统用于检测现有农作物生长所使用的肥料成分，并得到肥料成分检测结果；偏差计算系统用于计算土壤最优状态结果与土壤状态检测结果之间的元素含量偏差，并得到土壤元素偏差结果；偏差计算系统还用于计算土
壤元素偏差结果与肥料成分检测结果之间的元素含量偏差，并得到肥料元素偏差结果；肥料检验检测系统用于根据肥料元素偏差结果对肥料进行元素指标调整，并输出最佳施肥策略。
[0055]
需要说明的是：传统的农作物施肥策略是通过有丰富经验的农业从业人员凭经验进行制定的，这种方式所制定端施肥策略不够稳定，农业从业人员水平的高低会很大程度影响最终施肥效果是否理想。此外，由于有丰富经验的农业从业人员数量有限，更多的农作物无法得到针对性的施肥，从而影响最终的农业产出。为此，本实施例通过一种农作物肥料检验检测系统来解决上述问题，该系统能通过农作物状态检测系统、土壤状态检测系统、农作物肥料检测系统和偏差计算系统相互配合，做到不依赖个体经验就能输出适合农作物当前生长状态的最佳施肥策略，从而缓解农业从业人员数量有限的问题；由于各系统能将元素指标进行量化，故制定的施肥策略具有针对性，从而更好地对农作物生长起到促进作用，兼具实用性和安全性。
[0056]
作为更进一步的解决方案，农作物状态检测结果、土壤最优状态结果、土壤状态检测结果和肥料成分检测结果通过若干项元素指标进行呈现；元素指标包括氮元素指标、磷元素指标、钾元素指标、若干微量元素指标、若干有机元素指标和若干稀土元素指标；偏差计算系统能对单或多元素指标进行横向偏差对比计算，得到元素偏差结果。
[0057]
需要说明的是：本实施例的各项检测结果均进行量化处理，便于后续的信息化和具象化处理。
[0058]
作为更进一步的解决方案，农作物状态检测系统通过基于图像识别的农作物状态分析模型进行部署；通过采集农作物各生长状态图片，并通过人工和/或机器进行农作物状态标注，得到农作物状态训练集；农作物状态分析模型通过农作物状态训练集进行图像识别训练和负反馈识别训练，得到农作物状态识别模型；将满足识别准确度的农作物状态识别模型进行输出，完成对农作物状态分析模型的训练并进行模型部署，得到农作物状态检测系统。
[0059]
需要说明的是：本实施所使用的农作物状态检测系统通过基于图像识别的农作物状态分析模型进行部署，能实现对农作物生长状态的快速检测，同时减少人工处理工序，兼顾快捷、准确、易操作、成本低等优点。
[0060]
作为更进一步的解决方案，土壤状态匹配系统通过基于先验资料的状态分类模型进行部署；通过采集农作物各生长状态所对应的土壤最优状态作为先验资料，并通过人工和/或机器进行农作物状态分类标注，得到土壤状态匹配训练集；状态分类模型通过土壤状态匹配训练集进行分类匹配训练，得到土壤状态匹配模型；将满足匹配精准度的土壤状态匹配模型进行输出，完成对状态分类模型的训练并进行模型部署，得到土壤状态匹配系统。
[0061]
需要说明的是：本实施所使用的土壤状态匹配系统可以根据先验资料对农作物状态检测结果进行准确地分类匹配，从而摆脱对个体人员的经验依赖，且完成训练的状态分类模型能快速、准确、高效地对得到土壤最优状态；从而指导后续的肥料成分调配。
[0062]
作为更进一步的解决方案，农作物状态检测系统还能通过人工检测来对农作物状态进行判断，并得到农作物状态检测结果；土壤状态匹配系统还能通过人工匹配来选择适于农作物生长的土壤状态，并得到土壤最优状态结果。
[0063]
需要说明的是：本实施例所提供的农作物状态检测系统和土壤状态匹配系统不仅
能通过训练模型进行检测识别，同时也支持人工手动输入农作物状态检测结果和土壤最优状态结果，从而增加系统的可操作性，能在训练模型无法正常识别的情况下，仍可以通过人工检测的方式保证系统正常工作。
[0064]
如图2所示，一种农作物肥料检验检测方法，运用于上述任一项的一种农作物肥料检验检测系统中，通过如下步骤检验土壤状态与土壤最优状态之间的差异，并得到农作物最佳施肥策略：
[0065]
a1通过土壤状态匹配系统获取土壤最优状态结果；
[0066]
a2通过土壤状态检测系统获取土壤状态检测结果；
[0067]
a3通过偏差计算系统计算土壤最优状态结果与土壤状态检测结果之间的元素含量偏差，并得到土壤元素偏差结果；
[0068]
a4通过农作物肥料检测系统获取肥料成分检测结果；
[0069]
a5通过偏差计算系统计算土壤元素偏差结果与肥料成分检测结果之间的元素含量偏差，并得到肥料元素偏差结果，其中，偏差计算系统计算还对肥料成分检测结果进行自适应浓度匹配处理；
[0070]
a6将肥料元素偏差结果输入肥料检验检测系统；
[0071]
a7肥料检验检测系统对肥料进行元素指标调整，并记录调整步骤，得到最佳施肥策略。
[0072]
作为更进一步的解决方案，通过如下步骤检验农作物状态，并匹配农作物状态对应的土壤最优状态：
[0073]
b1拍摄同一土壤环境下各农作物的生长状态图片，并将生长状态图片输入农作物状态检测系统；
[0074]
b2农作物状态检测系统对各农作物的生长状态图片进行图像识别，得到各农作物的农作物状态检测结果；
[0075]
b3对各农作物的农作物状态检测结果进行样本处理，得到大样本农作物状态检测结果；
[0076]
即：设置置信阈值，若各农作物的农作物状态检测结果的相同出现次数不低于置信阈值，则视为大样本农作物状态检测结果；若各农作物的农作物状态检测结果的相同出现次数低于置信阈值，则视为小样本农作物状态检测结果；
[0077]
b4将大样本农作物状态检测结果输入土壤状态检测系统中并进行分类匹配，得到土壤最优状态结果。
[0078]
需要说明的是：由于农作物状态存在个体现象，而农作物施肥应该针对整体进行；故在进行农作物状态检测结果时，我们需要进行样本处理，通过置信阈值对各检测结果进行筛选，从而得到大样本农作物状态和小样本农作物状态检测结果；小样本农作物状态检测结果可以作为个例分析材料，但是不具备代表性，故将大样本农作物状态用于后续肥料检测使用，从而使最终呈现的最佳施肥策略更具备普适性。
[0079]
作为更进一步的解决方案，偏差计算系统计算通过如下步骤对肥料成分检测结果进行自适应浓度匹配处理：
[0080]
c1土壤元素偏差结果与肥料成分检测结果各相同元素指标进行一一对应；
[0081]
c2将肥料成分检测结果中的单项元素指标按照土壤元素偏差结果对应元素指标
进行稀释比例计算；计算公式为：ki＝mi/ni；其中，i为元素指标序号；ki为稀释比例系数；mi表示肥料成分检测结果中i项元素指标对应的元素浓度；ni表示土壤元素偏差结果中i项元素指标对应的元素浓度；
[0082]
c3将肥料成分检测结果中各项元素指标按照稀释比例系数ki进行稀释浓度计算，得到肥料成分稀释检测结果；
[0083]
c4将肥料成分稀释检测结果与土壤元素偏差结果进行逐项比对；若存在任一项元素指标超标，则进行舍弃；否则进行保存为候选肥料成分稀释检测结果；
[0084]
c5将肥料成分检测结果中的各项元素指标按照c2至c4步骤进行处理，得到各项候选肥料成分稀释检测结果；
[0085]
c6对各项候选肥料成分稀释检测结果进行匹配度评分，得到候选匹配度评分表；
[0086]
c7将匹配度评分最高的候选肥料成分稀释检测结果作为最佳肥料成分稀释检测结果，并将对应的稀释比例系数作为最佳稀释比例系数k；
[0087]
c8将最佳肥料成分稀释检测结果进行输出，并用于肥料元素偏差结果计算，完成自适应浓度匹配处理。
[0088]
需要说明的是：由于对肥料成分的检测需要考虑其稀释比例，但是稀释比例又是可以根据实际情况进行调整的；故本实施例在进行肥料元素偏差结果计算前，需要对肥料成分稀释检测结果进行自适应浓度匹配处理，本实施通过遍历的方法来实现对最佳肥料成分稀释检测结果的选出，从而达到自适应调节的目的，此外，最佳稀释比例系数k还能用于后续最佳施肥策略的肥料稀释操作的指导。
[0089]
作为更进一步的解决方案，肥料检验检测系统通过如下公式对肥料进行匹配度评分：
[0090][0091]
其中，为匹配度评分；i为各项元素指标序号；m为各项元素指标总数；γi为i项元素指标对应的权重占比；ni为土壤元素偏差结果中i项元素指标对应的元素浓度；mi/k为最佳肥料成分稀释检测结果中i项元素指标对应的元素浓度。
[0092]
需要说明的是：本实施例针对肥料进行匹配度评分，主要是为了量化衡量肥料是否适于农作物生长施肥进行使用，其评分思路是各元素指标的偏差值乘元素指标对应的权重占比，各元素指标对应的匹配度评分的权重相加应为1。
[0093]
作为更进一步的解决方案，肥料检验检测系统通过如下步骤对肥料进行元素指标调整:
[0094]
e1构建肥料资料库，其中，肥料资料库中包括若干肥料名称和对应的元素指标含量列表；
[0095]
e2获取肥料成分检测结果和土壤元素偏差结果；
[0096]
e3将肥料成分检测结果进行自适应浓度匹配处理，得到最佳肥料成分稀释检测结果；
[0097]
e4将土壤元素偏差结果与最佳肥料成分稀释检测结果的各项元素指标进行差值处理，得到元素指标调整列表；
[0098]
e5通过肥料资料库中的元素指标含量列表对元素指标调整列表进行拟合；
[0099]
e6拟合完成；记录拟合时所使用的肥料名称和稀释比例系数，并作为最佳施肥策略进行输出。
[0100]
以上仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。