一种水资源配置管理用智能分配系统的制作方法

1.本发明涉及水资源分配技术领域，更具体地说，它涉及一种水资源配置管理用智能分配系统。


背景技术：

2.水资源是指可被利用或有可能被利用的水源，这个水源应具有足够的数量和合适的质量，并满足某一地方在一段时间内具体利用的需求。由于水资源供需矛盾日益尖锐，对工农业生产影响很大。
3.现有的用于农业的水资源配置管理分配在实施时，有通过人工观察分析来进行浇灌的，也有通过各种传感器或者视频监测来实现自动进行浇灌，但是，均存在不能将历史浇灌数据与历史天气数据相结合来对农作物生长的水需求进行评估，并根据水需求状态自适应的安排对应的水资源及时进行浇灌；同时也不能对水需求状态进行核验，导致水资源配置管理分配的整体效果不佳。


技术实现要素：

4.针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种水资源配置管理用智能分配系统，用于解决现有方案中不能及时高效的对区域内水资源的需求状态自适应的进行调整和配置的技术问题。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.一种水资源配置管理用智能分配系统，包括区域配水模块、状态监测模块和水资源分配模块；
7.区域配水模块用于对所有需要配水的区域进行模块化处理和编号，得到区域划分集；
8.状态监测模块包含配水监测单元和环境监测单元；
9.配水监测单元用于对所有划分区域的历史配水情况进行监测统计并预处理，得到配水监测集，对配水监测集中的各项数据进行联立并分析评估，得到配水评估集；
10.环境监测单元用于对所有区域中种植的农作物所处的生长环境的各项指标进行监测统计并预处理，得到环境监测集，对环境监测集中各项数据进行联立整合并分析评估，得到环境评估集；
11.水资源分配模块用于将配水评估集和环境评估集进行联立来对对应区域整体的水需求状态进行分析，并自适应的调整水资源调度分配至划分区域中进行浇灌的时间。
12.进一步的，对所有需要配水的区域进行模块化处理和编号，包括：
13.获取区域内种植农作物的面积以及农作物类型；
14.将农作物类型与预构建的农作物类型表进行匹配获取对应的农作物类型权重；
15.根据种植农作物的面积依次来对对应的区域进行编号；
16.获取编号后的若干个区域的中点并将其设定为原点，根据预设的坐标方向和坐标
距离建立二维坐标系；
17.获取所有区域中各个浇灌设备的坐标以及浇灌面积；
18.编号的各个区域以及农作物的面积、农作物类型权重、浇灌设备的坐标以及浇灌面积构成区域划分集。
19.进一步的，对所有划分区域的历史配水情况进行监测统计并预处理，包括：
20.统计各个划分区域的各个浇灌设备的单位浇灌量和浇灌时长；
21.分别提取单位浇灌量和浇灌时长的数值并标记为jli和jsi，i∈{1，2，3，...，n}，n为正整数；
22.标记的各个划分区域的单位浇灌量和浇灌时长构成配水监测集。
23.进一步的，对配水监测集中的各项数据进行联立并分析评估，包括：
24.获取区域内种植农作物的面积和农作物类型权重并分别标记为zmi和zli；
25.获取配水监测集中标记的单位浇灌量jli和浇灌时长jsi，将标记的各项数据进行联立通过公式计算获取浇水系数jsx；该公式为：
[0026][0027]
式中，μ为浇灌时水资源的单位损耗量，a为区域内浇灌设备的总个数，yli为区域内单位面积的雨水总量；
[0028]
将标记的各项数据联立计算后得到的浇水系数与预设的浇水范围进行匹配，将浇水范围的最小值和最大值分别设定为jfmin和jfmax；
[0029]
若jsx＜jfmin，则判定该区域的配水不达标并生成第一配水信号；
[0030]
若jfmin≤jsx≤jfmax，则判定该区域的配水达标并生成第二配水信号；
[0031]
若jsx＞jfmax，则判定该区域的配水超标并生成第三配水信号；
[0032]
第一配水信号、第二配水信号和第三配水信号构成配水评估集。
[0033]
进一步的，对所有区域中种植的农作物所处的生长环境的各项指标进行监测统计并预处理，包括：
[0034]
获取区域中农作物所处的生长环境中的温度指标和风力指标，温度指标包含实时温度以及对应的持续时长，风力指标包含实时风速以及对应的持续时长；
[0035]
将大于预设的标准温度对应的实时温度设定为选中温度xwi，并将选中温度对应的持续时长设定为第一目标时长ysi；
[0036]
将大于预设的标准风速对应的实时风速设定为选中风速xsi，并将选中风速对应的持续时长设定为第二目标时长esi；
[0037]
标记的各个划分区域的选中温度xwi、第一目标时长ysi以及选中风速xsi和第二目标时长esi构成环境监测集。
[0038]
进一步的，对环境监测集中各项数据进行联立整合并分析评估，包括：
[0039]
获取区域对应环境监测集中的选中温度xwi、第一目标时长ysi以及选中风速xsi和第二目标时长esi，将标记的各项数据进行联立通过公式计算获取天气系数hjx；该公式为：
[0040]
[0041]
式中，a1、a2为不同的比例系数且均大于零，xw0为预设的标准温度，xs0为预设的标准风速；
[0042]
将标记的各项数据联立计算后得到的天气系数与预设的天气阈值进行匹配，得到环境评估集。
[0043]
进一步的，将标记的各项数据联立计算后得到的天气系数与预设的天气阈值进行匹配，包括：
[0044]
若天气系数小于天气阈值，则判定该区域种植的农作物的生长环境状态正常并生成环正信号；
[0045]
若天气系数不小于天气阈值且不大于天气阈值的k％，k为大于一百的实数，则判定该区域种植的农作物的生长环境状态轻度异常并生成环轻信号，根据环轻信号将对应的区域设定为第一选中区域；
[0046]
若天气系数大于天气阈值的k％，则判定该区域种植的农作物的生长环境状态中度异常并生成环中信号，根据环中信号将对应的区域设定为第二选中区域；
[0047]
若干个环正信号、环轻信号和第一选中区域、环中信号和第二选中区域构成环境评估集。
[0048]
进一步的，将配水评估集和环境评估集进行联立来对对应区域整体的水需求状态进行分析，包括：
[0049]
获取配水评估集和环境评估集并进行分析；
[0050]
若配水评估集中不包含第三配水信号且环境评估集中不包含环正信号，则判定该区域内种植的农作物需要进行水资源分配，同时对该区域内种植的农作物的水需求状态进行核验，并自适应的动态调整分配水需求状态相对应的分配时间。
[0051]
与现有方案相比，本发明的有益效果：
[0052]
本发明通过对区域内浇灌设备浇灌时的各项数据进行预处理，可以便于从浇灌方面来对农作物的水需求进行分析评估，不同类型的农作物对水资源的需求量不同，不同类型的农作物被浇灌水资源后，根据农作物的生长属性以及环境损耗属性来对浇灌水资源后的持续效果进行评估，可以及时高效的补充水资源来保证农作物的生长需求；通过将浇灌方面和雨水方面来将区域内获取到的水资源情况进行整体评估，可以为后续的水资源配置以及调度提供有效的数据支持。
[0053]
本发明通过对采集的实时温度和实时风速进行匹配筛选来获取到影响农作物水资源损耗的温度和风速，通过将天气方面的各项数据进行联立来对农作物生长的影响进行分析评估，可以及时获取到天气方面农作物生长受到的影响，并且可以将天气方面的分析结果与前期样本配水的分析结果进行整合，来实施最终的水资源配置和分配。
[0054]
本发明通过从图像方面来对需要水资源配置分配的情况进行监测核验，判断对应类型的农作物的缺水程度，可以对异常状态进行水资源调度和分配的时间提供支持。
附图说明
[0055]
图1为本发明一种水资源配置管理用智能分配系统的模块示意图。
具体实施方式
[0056]
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术学员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0057]
这里使用的术语用于描述实施例，并不意图限制和/或限制本公开；应该注意的是，除非上下文另有明确指示，否则单数形式的“一”、“一个”和“该”也包括复数形式；而且，尽管属于“第一”、“第二”等可以在本文中用于描述各种元件，但是元件不受这些术语的限制，这些术语仅用于区分一个元素和另一个元素。
[0058]
参照图1所示，为本发明一实施例提供的一种水资源配置管理用智能分配系统的模块示意图。
[0059]
实施例一
[0060]
一种水资源配置管理用智能分配系统，包括区域配水模块、状态监测模块和水资源分配模块；
[0061]
区域配水模块用于对所有需要配水的区域进行模块化处理和编号，得到区域划分集；包括：
[0062]
获取区域内种植农作物的面积以及农作物类型；
[0063]
将农作物类型与预构建的农作物类型表进行匹配获取对应的农作物类型权重；
[0064]
其中，农作物类型表由若干个不同的农作物类型及其对应的农作物类型权重构成，不同的农作物类型预先设置一个对应的农作物类型权重，农作物类型权重的具体数值基于现有的农作物类型种植生长的大数据来进行设定；构建农作物类型表既可以实现不同类型的农作物数字化表示，还可以实现农作物的多样化监测；
[0065]
本发明实施例中的应用场景可以为不同类型的农作物种植时水资源配置的智能分配，并且是开放式规模种植，而非大棚种植，因为本发明实施例中考虑到了雨水对水资源分配的影响，现有方案中有需要通过人工观察分析来进行浇灌，也有通过各种传感器或者视频监测来自动进行浇灌，均存在不能高效及时的发现不同类型的农作物的水需求量及其对应的程度，并自适应的动态调度水资源来进行相对应的分配；本发明实施例可以解决现有方案中不能及时高效的动态调整水资源配置分配的时间来满足不同水需求状态的问题。
[0066]
根据种植农作物的面积依次来对对应的区域进行编号；
[0067]
获取编号后的若干个区域的中点并将其设定为原点，根据预设的坐标方向和坐标距离建立二维坐标系；具体的坐标方向和坐标距离根据实际需要进行设定；
[0068]
这里对若干个区域建立二维坐标系的目的是便于设置的若干个浇灌设备进行定位和监测，进而可以高效的准确的对区域中的浇灌情况进行统计；
[0069]
获取所有区域中各个浇灌设备的坐标以及浇灌面积；
[0070]
编号的各个区域以及农作物的面积、农作物类型权重、浇灌设备的坐标以及浇灌面积构成区域划分集。
[0071]
本发明实施例中，通过对区域以及浇灌设备的各方面数据进行采集，可以为后续不同区域的水资源调度分配提供有效的数据支持。
[0072]
状态监测模块包含配水监测单元和环境监测单元；
[0073]
配水监测单元用于对所有划分区域的历史配水情况进行监测统计并预处理，得到配水监测集；包括：
[0074]
统计各个划分区域的各个浇灌设备的单位浇灌量和浇灌时长；浇灌设备可以为现有的农用喷灌设备，喷灌的区域可以为圆形；
[0075]
分别提取单位浇灌量和浇灌时长的数值并标记为jli和jsi，i∈{1，2，3，...，n}，n为正整数；浇灌时长的单位可以为分钟；
[0076]
标记的各个划分区域的单位浇灌量和浇灌时长构成配水监测集。
[0077]
本发明实施例中，通过对区域内浇灌设备浇灌时的各项数据进行预处理，可以便于从浇灌方面来对农作物的水需求进行分析评估，不同类型的农作物对水资源的需求量不同，因此，不同类型的农作物被浇灌水资源后，根据农作物的生长属性以及环境损耗属性来对浇灌水资源后的持续效果进行评估，可以及时高效的补充水资源来保证农作物的生长需求。
[0078]
对配水监测集中的各项数据进行联立并分析评估，得到配水评估集；包括：
[0079]
获取区域内种植农作物的面积和农作物类型权重并分别标记为zmi和zli；农作物的面积可以为平方米；
[0080]
获取配水监测集中标记的单位浇灌量jli和浇灌时长jsi，将标记的各项数据进行联立通过公式计算获取浇水系数jsx；该公式为：
[0081][0082]
式中，μ为浇灌时水资源的单位损耗量，可以基于现有的浇灌设备运行的大数据来获取，a为区域内浇灌设备的总个数，yli为区域内单位面积的雨水总量，单位面积为平方米；公式中的农作物类型权重起到分类和区分的作用，雨水总量可以通过区域内设置的用于监测雨水量的设备来统计获取；
[0083]
需要说明的是，浇水系数是用于对各个区域内的农作物接收到的水资源情况进行整体评估的数值；通过将浇灌方面和雨水方面来将区域内获取到的水资源情况进行整体评估，可以为后续的水资源配置调度的时间提供有效的数据支持。
[0084]
将标记的各项数据联立计算后得到的浇水系数与预设的浇水范围进行匹配，将浇水范围的最小值和最大值分别设定为jfmin和jfmax；
[0085]
若jsx＜jfmin，则判定该区域的配水不达标并生成第一配水信号；
[0086]
若jfmin≤jsx≤jfmax，则判定该区域的配水达标并生成第二配水信号；
[0087]
若jsx＞jfmax，则判定该区域的配水超标并生成第三配水信号；
[0088]
第一配水信号、第二配水信号和第三配水信号构成配水评估集。
[0089]
本发明实施例中，浇水范围可以基于现有的浇水量来进行设定，通过浇水系数可以获取到区域内历史的水资源情况并将其设定为样本数据来为下一次的水资源的自动配置和分配的时间提供支持，比如，在不考虑天气的影响下，配水不达标的情况下需要提前来调度水资源进行配置浇灌；配水超标的情况下需要延长来调度水资源进行配置浇灌，这里的提前和延长均是相对于配水达标情况下对应的调度水资源的时间来进行的，提前和延长均按天来考虑。
[0090]
另外，当考虑天气影响的情况下，则对应的水资源调度需要进行同步调整，比如，
天气一直处于高温情况，则需要提前来调度水资源进行配置浇灌，因此，进行水资源调度过程中，需要对天气方面进行监测分析。
[0091]
环境监测单元用于对所有区域中种植的农作物所处的生长环境的各项指标进行监测统计并预处理，得到环境监测集；包括：
[0092]
获取区域中农作物所处的生长环境中的温度指标和风力指标，温度指标包含实时温度以及对应的持续时长，风力指标包含实时风速以及对应的持续时长；
[0093]
需要说明的是，环境中主要影响农作物中水资源损耗的是温度和风力，因此本发明实施例主要从这两方面进行监测。
[0094]
将大于预设的标准温度对应的实时温度设定为选中温度xwi，并将选中温度对应的持续时长设定为第一目标时长ysi；
[0095]
将大于预设的标准风速对应的实时风速设定为选中风速xsi，并将选中风速对应的持续时长设定为第二目标时长esi；第一目标时长和第二目标时长的单位均可以为分钟；
[0096]
标记的各个划分区域的选中温度xwi、第一目标时长ysi以及选中风速xsi和第二目标时长esi构成环境监测集。
[0097]
本发明实施例中，通过对采集的实时温度和实时风速进行匹配筛选来获取到影响农作物水资源损耗的温度和风速，并对其持续的时长进行统计，来从天气方面对农作物生长的影响进行分析评估，通过将前期的配水数据与天气数据像结合，可以有效提高农作物水资源配置分配的准确性。
[0098]
对环境监测集中各项数据进行联立整合并分析评估，得到环境评估集；包括：
[0099]
获取区域对应环境监测集中的选中温度xwi、第一目标时长ysi以及选中风速xsi和第二目标时长esi，将标记的各项数据进行联立通过公式计算获取天气系数hjx；该公式为：
[0100][0101]
式中，a1、a2为不同的比例系数且均大于零，xw0为预设的标准温度，xs0为预设的标准风速；
[0102]
需要说明的是，天气系数用于将环境中的温度和风力进行联立来对区域内农作物生长的影响进行整体评估的数值；公式中预设的标准温度和标准风速可以基于现有的农作物种植环境的大数据来进行设定；
[0103]
本发明实施例中，当超过预设的标准温度和标准风速时，则对该实时温度和实时风速及其对应的持续时长进行统计，来从天气方面对区域内农作物生长的影响进行整体评估，以便及时对该区域的水资源的配置分配进行调整；
[0104]
另外，本发明实施例中的标准温度只针对高温影响，而低温影响未涉及。
[0105]
将标记的各项数据联立计算后得到的天气系数与预设的天气阈值进行匹配：
[0106]
若天气系数小于天气阈值，则判定该区域种植的农作物的生长环境状态正常并生成环正信号；
[0107]
若天气系数不小于天气阈值且不大于天气阈值的k％，k为大于一百的实数，可以取值为150，则判定该区域种植的农作物的生长环境状态轻度异常并生成环轻信号，根据环轻信号将对应的区域设定为第一选中区域；
[0108]
若天气系数大于天气阈值的k％，则判定该区域种植的农作物的生长环境状态中度异常并生成环中信号，根据环中信号将对应的区域设定为第二选中区域；
[0109]
若干个环正信号、环轻信号和第一选中区域、环中信号和第二选中区域构成环境评估集。
[0110]
本发明实施例中，天气阈值可以基于农作物生长的标准天气来进行设定，标准天气可以包含标准温度和标准风速，通过将天气方面的各项数据进行联立来对农作物生长的影响进行分析评估，可以及时获取到天气方面农作物生长受到的影响，并且可以将天气方面的分析结果与前期样本配水的分析结果进行整合，来实施最终的水资源配置分配的时间，区别于现有方案中通过人力观察或者通过传感器进行监测分析来调度分配水资源的方案，本发明实施例可以实现更高效的水资源配置分配效果。
[0111]
水资源分配模块用于将配水评估集和环境评估集进行联立来对对应区域整体的水需求状态进行分析，并自适应的调整水资源调度分配至划分区域中进行浇灌的时间，包括：
[0112]
获取配水评估集和环境评估集并进行分析；其中，环境评估集中的若干个信号的优先级大于配水评估集中的若干个信号的优先级；
[0113]
若配水评估集中不包含第三配水信号且环境评估集中不包含环正信号，则判定该区域内种植的农作物需要进行水资源分配，同时对该区域内种植的农作物的水需求状态进行核验，并自适应的动态调整分配水需求状态相对应的分配时间。
[0114]
本发明实施例中，在对配水评估和环境评估集进行分析时存在九种情况，九种情况分别预先设置一个对应的配置分配的时间，时间的具体数值可以基于区域的面积以及种植农作物的数量并通过算法建立模型进行训练来获取；
[0115]
其中，当环境评估集中包含环中信号且配水评估集中包含第一配水信号时，对应的水资源的配置分配的需求最急迫，对应的配置分配的时间也更提前；
[0116]
另外，当环境评估集中包含环中信号且配水评估集中包含第二配水信号时，相比于环境评估集中包含环轻信号且配水评估集中包含第一配水信号的水资源的配置分配的需求更急迫；其它情况具体的状态则不做赘述；
[0117]
当监测分析出现异常的水需要状态时即立即进行水资源配置并分配，而分析得到的九种情况，可以在水资源短暂匮乏时出现，并当水资源充沛时，则进行相对应的水量调度分配；
[0118]
需要注意的是，为了提高水资源的配置分配的准确性，从样本配水方面和天气方面进行的监测分析只是基于数据层面，不能直观的对实际的异常状态进行验证，因此需要进一步进行核验农作物的视觉异常状态并进行相对应的异常状态水资源的调度和分配。
[0119]
实施例二
[0120]
本发明在实施例一的基础上，状态监测模块还包含生长监测单元；
[0121]
生长监测单元用于对所有划分区域中种植的农作物的生长情况进行摄像，得到生长监测集，对生长监测集中的若干个图像进行处理和特征提取，得到图像处理集，对图像处理集进行分析来对农作物的生长状态进行评估，得到生长评估集；通过生长评估集来对该区域内种植的农作物的水需求状态进行核验，并自适应的动态调整分配水需求状态相对应的分配时间；
[0122]
其中，对生长监测集中的若干个图像进行处理和特征提取，包括：
[0123]
获取区域中俯视拍照的图像，可以通过无人机摄像实现，对图像进行高斯滤波、图像去噪和图像增强的处理，得到处理图像；
[0124]
根据预设的划分比例对处理图像进行均等分割，得到若干个分割图像；
[0125]
分别提取若干个分割图像中农作物的特征，得到若干个图像特征集；
[0126]
获取若干个图像特征集中农作物的特征对应的像素值，将若干个像素值分别与预存储的样本像素表进行匹配，并将与样本像素表中数值相同的像素值设定为选中像素值并标记为xsi；将非选中像素值得像素值设定为基准像素值；
[0127]
这里进行像素值与样本像素表进行匹配的目的是为了筛选出异常的像素值，异常的像素值可以为不同程度的黄色对应的像素值，不同程度的黄色表示农作物对应的水资源需求程度；
[0128]
若干个分割图像、图像特征集、选中像素值和基准像素值构成图像处理集。
[0129]
本发明实施例中，通过从图像方面来对需要水资源配置分配的情况进行监测核验，判断对应类型的农作物的缺水程度，来对异常状态进行水资源的调度和分配的时间提供支持。
[0130]
另外，对图像处理集进行分析来对农作物的生长状态进行评估，包括：
[0131]
将各个分割图像中标记的若干个选中像素值与剩余的所有的基准像素值进行联立，通过公式计算获取分割图像的像素系数xsx；该公式为：
[0132][0133]
式中，xs0为分割图像中所有基准像素值之和；
[0134]
对所有分割图像对应的像素系数进行分析来对区域内农作物的生长情况进行核验；
[0135]
若分割图像对应的像素系数大于像素阈值且总的个数大于q，q为正整数，则判定该区域内农作物处于中度需水状态并生成第一核验信号；
[0136]
若像素系数大于像素阈值但总的个数不大于q，则判定该区域内农作物处于轻度需水状态并生成第二核验信号；
[0137]
若所有分割图像对应的像素系数均不大于像素阈值，则判定该区域内农作物的水需求状态正常并生成第三核验信号；
[0138]
第一核验信号、第二核验信号和第三核验信号构成得到生长评估集；
[0139]
本发明实施例中，通过从图像对应的视觉方面来对区域的异常状态进行核验，来对不同异常状态对应的水资源的需求进行验证和提示，来提高水资源配置分配的速度；此外，图像方面的异常不仅仅表示水资源短缺，可能还存在其它方面的异常，比如缺少相关微量元素，因此可以通过不同的核验信号来提示人员进行检查，提高了农作物生长监测的整体效果。
[0140]
本发明各个实施例中的各类型模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件类型模块的形式实现。
[0141]
对于本领域技术学员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
[0142]
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。