一种可远程监控的农业干旱监测装置及方法与流程

1.本发明涉及农业技术领域，尤其涉及一种可远程监控的农业干旱监测装置及方法。


背景技术：

2.农业干旱是指在农作物生长发育过程中，因降水不足、土壤含水量过低和作物得不到适时适量的灌溉，致使供水不能满足农作物的正常需水，而造成农作物减产。
3.在大规模种植过程中，当土地发生干旱时，需要工作人员不停的对周围的环境进行巡查，定时对土地的含水量进行检查，从而判断土壤的干旱情况，进而需要耗费大量的人力，并且通过人工难以对接下来一段时间内土地的干旱情况进行判断，同时对存在的土地问题难以给出有效的应对措施，因此需要一种可远程监控的农业干旱监测装置及方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为了解决现有技术中存在工作人员不停的对周围的环境进行巡查，定时对土地的含水量进行检查，从而判断土壤的干旱情况，进而需要耗费大量的人力，并且通过人工难以对接下来一段时间内土地的干旱情况进行判断，同时对存在的土地问题难以给出有效的应对措施的缺点，而提出的一种可远程监控的农业干旱监测装置及方法。
5.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
6.一种可远程监控的农业干旱监测装置，包括底座，所述底座的外部安装有支撑板，所述支撑板的外部滑动连接有摄像头，所述底座的外部安装有操作箱，所述操作箱的内部设置有蒸发箱，所述底座的外部安装有测试机，所述测试机的外部安装有雨量测试仪，所述测试机与所述蒸发箱之间安装有进水管与溢流管；
7.所述测试机的内部设置有操作主机，所述操作主机的内部安装有用于对农业生产环境进行监控的处理系统，所述处理系统的内部包括监控系统、数据系统、数据传输实时模块、图像系统和中央处理系统，所述监控系统对外部的农业种植环境进行监控，所述监控系统与所述图像系统之间通信连接，所述图像系统的内部包括图像采集模块和图像识别模块，所述图像系统对外部农业种植环境的图像进行收集与处理；
8.所述图像系统与所述中央处理系统之间通信连接，所述中央处理系统的内部包括警报模块和应对解决模块，所述数据系统的内部包括数据收集模块、数据处理模块和深度学习模块，所述数据系统对外部的数据进行收集识别并进行深度学习建立出农业环境模型；
9.所述中央处理系统根据接收到的数据以及外部的图像对监控区域的干旱情况进行分析与处理。
10.上述技术方案进一步包括：
11.所述摄像头对周围的环境进行实时监控，所述图像采集模块对所述摄像头拍摄的图像进行采集，所述图像采集模块与所述图像识别模块之间通信连接，所述图像采集模块
将拍摄的图像传输到所述图像识别模块中。
12.所述图像识别模块对采集到的图像进行处理，降低图像中的噪点，增强图像的纹理，然后对处理后的图像进行识别，所述图像识别模块识别的内容包括周围土壤的情况以及植物的覆盖情况。
13.所述图像识别模块将识别后的图像数据传输到所述中央处理系统中，所述数据收集模块对外部的气象站中的数据进行收集，所述数据收集模块将收集到的数据传输到所述数据处理模块中，所述数据处理模块按照数据的时效性对数据进行分组排列，剔除数据中的异常数据，并保留数据中时效性最高的数据。
14.所述数据处理模块将数据传输到所述深度学习模块中，所述深度学习模块通过对近期一个月的数据以及前三年对应时间段内的数据进行深度学习，建立出农业环境模型。
15.所述深度学习模块将建立的模型传输到所述中央处理系统中，所述中央处理系统根据接收到周围数据中植被的覆盖率以及土壤的情况对建立的农业环境模型进行修正。
16.所述警报模块根据修正后的农业环境模型对之后的土壤情况进行判断，当土壤情况出现恶化时，所述警报模块发出警报，通过所述应对解决模块对出现恶化情况生成应对方法，所述操作主机内部的数据以及生成的结果通过所述数据传输实时模块进行实时传输。
17.一种可远程监控的农业干旱监测方法，包括以下步骤；
18.步骤一：通过蒸发箱和测试机对监控区域内的蒸发量以及降水量进行检测，通过监控系统对监控的数据进行实时汇总；
19.步骤二：通过摄像头对监控区域的环境进行拍摄，图像采集模块对摄像头拍摄的图像进行采集，通过图像识别模块对采集到的图像进行处理，降低图像中的噪点，增强图像的纹理，然后识别出图像中周围土壤的情况以及植物的覆盖情况；
20.步骤三：通过数据系统对外部的气象站中的数据进行收集，按照数据的时效性对数据进行分组排列，剔除数据中的异常数据，并保留数据中时效性最高的数据，最后对近期一个月的数据以及前三年对应时间段内的数据进行深度学习，建立出农业环境模型；
21.步骤四：中央处理系统根据接收到周围数据中植被的覆盖率以及土壤的情况对建立的农业环境模型进行修正，根据修正后的农业环境模型对之后的土壤情况进行判断，当土壤情况出现恶化时，发出警报，并针对土壤干旱恶化的情况提出针对性解决方法。
22.相比现有技术，本发明的有益效果为：
23.本发明中，使用时，通过监控系统能够对测试机内部的数据进行有效的收集，通过测试机、操作箱、蒸发箱和操作主机的配合使用实现对检测土壤周围蒸发量和降水量的实时检测，并且通过摄像头能够对监控周围土壤进行有效监控，同时通过数据系统对外部的气象站中的数据进行收集，按照数据的时效性对数据进行分组排列，剔除数据中的异常数据，并保留数据中时效性最高的数据，最后再对近期一个月的数据以及前三年对应时间段内的数据进行深度学习，建立出农业环境模型；
24.再通过中央处理系统对农业环境模型进行修正，从而能够在土壤情况出现恶化时，发出警报，并针对土壤干旱恶化的情况提出针对性解决方法，同时起到预警功能，便于对土壤进行提前灌溉，同时不需要工作人员进行定期的土壤取样测试，节省大量的人力与时间，增加了对土壤干旱监控的准确度与效率。
附图说明
25.图1为本发明提出的一种可远程监控的农业干旱监测装置及方法的结构示意图；
26.图2为本发明中操作生机的内部系统框图；
27.图3为本发明数据系统的系统框图；
28.图4为本发明图像系统的系统框图；
29.图5为本发明中央处理系统的系统框图。
30.图中：1、底座；2、支撑板；3、摄像头；4、测试机；5、操作箱；6、蒸发箱；7、操作主机；8、监控系统；9、数据系统；10、数据传输实时模块；11、图像系统；12、中央处理系统；13、图像采集模块；14、图像识别模块；15、数据收集模块；16、数据处理模块；17、深度学习模块；18、警报模块；19、应对解决模块；20、雨量测试仪。
具体实施方式
31.下文结合附图和具体实施例对本发明的技术方案做进一步说明。
32.实施例一
33.如图1所示，本发明提出的一种可远程监控的农业干旱监测装置及方法，包括底座1，底座1的外部安装有支撑板2，支撑板2的外部滑动连接有摄像头3，底座1的外部安装有操作箱5，操作箱5的内部设置有蒸发箱6，底座1的外部安装有测试机4，测试机4的外部安装有雨量测试仪20，测试机4与蒸发箱6之间安装有进水管与溢流管。
34.基于实施例一的一种可远程监控的农业干旱监测装置及方法工作原理是，工作时，通过摄像头3对外部的农业种植土地进行实时监控，测试机4向蒸发箱6的内部泵入水流，当蒸发箱6内部的水流蒸发一段时间后，由于测试机4和蒸发箱6之间安装有溢流管和进水管，通过单次进水量从而换算出一端时间内该区域的蒸发量，在下雨天气时，通过雨量测试仪20对雨水进行接收，从而计算出该区域的降水量。
35.实施例二
36.如图1-5所示，基于实施例一的基础上，测试机4的内部设置有操作主机7，操作主机7的内部安装有用于对农业生产环境进行监控的处理系统，处理系统的内部包括监控系统8、数据系统9、数据传输实时模块10、图像系统11和中央处理系统12，监控系统8对外部的农业种植环境进行监控，监控系统8与图像系统11之间通信连接，图像系统11的内部包括图像采集模块13和图像识别模块14，图像系统11对外部农业种植环境的图像进行收集与处理；
37.图像系统11与中央处理系统12之间通信连接，中央处理系统12的内部包括警报模块18和应对解决模块19，数据系统9的内部包括数据收集模块15、数据处理模块16和深度学习模块17，数据系统9对外部的数据进行收集识别并进行深度学习建立出农业环境模型；
38.中央处理系统12根据接收到的数据以及外部的图像对监控区域的干旱情况进行分析与处理；
39.摄像头3对周围的环境进行实时监控，图像采集模块13对摄像头3拍摄的图像进行采集，图像采集模块13与图像识别模块14之间通信连接，图像采集模块13将拍摄的图像传输到图像识别模块14中；
40.图像识别模块14对采集到的图像进行处理，降低图像中的噪点，增强图像的纹理，
然后再对图像进行识别，图像识别模块14识别的内容包括周围土壤的情况以及植物的覆盖情况。
41.本实施例中，工作时，图像采集模块13对摄像头3拍摄的图像进行采集，图像识别模块14对采集到的图像进行处理，降低图像中的噪点，增强图像的纹理，然后对处理后的图像进行识别，图像识别模块14识别的内容包括周围土壤的情况以及植物的覆盖情况。
42.实施例三
43.如图1-5所示，基于上述实施例一或二，图像识别模块14将识别后的图像数据传输到中央处理系统12中，数据收集模块15对外部的气象站中的数据进行收集，数据收集模块15将收集到的数据传输到数据处理模块16中，数据处理模块16按照数据的时效性对数据进行分组排列，剔除数据中的异常数据，并保留数据中时效性最高的数据；
44.数据处理模块16将数据传输到深度学习模块17中，深度学习模块17通过对近期一个月的数据以及前三年对应时间段内的数据进行深度学习，建立出农业环境模型；
45.深度学习模块17将建立的模型传输到中央处理系统12中，中央处理系统12根据接收到周围数据中植被的覆盖率以及土壤的情况对建立的农业环境模型进行修正，警报模块18根据修正后的农业环境模型对之后的土壤情况进行判断，当土壤情况出现恶化时，警报模块18发出警报，同时通过应对解决模块19对出现恶化情况生成应对方法，操作主机7内部的数据以及生成的结果通过数据传输实时模块10进行实时传输。
46.本实施例中，工作时，图像识别模块14将识别后的图像数据传输到中央处理系统12中，数据收集模块15对外部的气象站中的数据进行收集，数据处理模块16按照数据的时效性对数据进行分组排列，剔除数据中的异常数据，并保留数据中时效性最高的数据；
47.深度学习模块17通过对近期一个月的数据以及前三年对应时间段内的数据进行深度学习，建立出农业环境模型；
48.中央处理系统12根据接收到周围数据中植被的覆盖率以及土壤的情况对建立的农业环境模型进行修正，警报模块18根据修正后的农业环境模型对之后的土壤情况进行判断，同时将装置中监控到的蒸发量与降雨量传输到警报模块18中，当警报模块18根据修正后农业环境模型得出土壤情况出现恶化时，警报模块18发出警报，通过应对解决模块19对出现恶化情况生成应对方法，并且操作主机7内部的数据以及生成的结果通过数据传输实时模块10进行实时传输，便于工作人员远程进行监控。
49.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。