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一种基于大数据灌溉方法

阅读:217发布:2020-05-08

专利汇可以提供一种基于大数据灌溉方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 大数据 的 水 稻 灌溉 方法,所述水稻灌溉方法包括如下步骤:沟渠的挖掘;种植; 传感器 以及监测装置的安装分布;数据的监测上传; 施肥 以及灌溉,各个农田在实时监测,操作人员根据具体的解决实施方法进行农田的灌溉和施肥,自动 水闸 进行自动开、闭,进行缺口与水渠连通情况的控制,从而为缺水的农田进行灌溉,同时进行 肥料 的喷洒;人工定时检查。该方法的有益效果是:采用组网系统形成网络 覆盖 ,通过传感器、监测装置以及监测的摄像头进行农田状况的监测,通过无线网络进行数据的实时上传,基于大数据平台对目标场景农田中采集的数据进行分析统计,从而可为灌溉以及施肥提供主体的实施措施,为水稻灌溉提供了便捷。,下面是一种基于大数据灌溉方法专利的具体信息内容。

1.一种基于大数据灌溉方法,其特征在于:所述水稻灌溉方法包括如下步骤:
(1)沟渠的挖掘,在农田之间进行挖掘水渠,水渠与各个农田之间进行缺口的挖掘,使各个农田与水渠之间相连通,其缺口处设置安装自动水闸,进行缺口的开、闭;
(2)种植,通过人工或插秧机进行播种,将秧苗栽种在水田中,使秧苗之间的行距设置在8-9寸之间,株距设置在4-5.5寸之间;
(3)传感器以及监测装置的安装分布,水稻秧苗在进行种植后,在农田的四周进行传感器的安装以及监测摄像头和监测装置的安装,用于农田中水位、PH值以及含氮量等数据的检测;
(4)无线网络的组网,各个传感器、监测装置、自动水闸以及监测的摄像头的顶部进行无线网络节点的安装,使各个农田区域之间形成网络覆盖,与控制监测室形成无线网络连接,进行实时数据的上传,以及自动水闸的自动操控,无线网络节点与控制监测室形成组网系统;
(5)数据的监测上传,农田中的各个传感器、监测装置以及监测的摄像头将采集的数据通过组网系统传输到控制监测室中的大数据平台中,基于大数据平台对目标场景农田中采集的数据进行分析统计,得到各个农田中的水质情况、杂草情况、水稻的倒伏情况以及土壤的主体情况,大数据平台对水稻不同生长时期的需求为操作人员提供具体的解决实施方法;
(6)施肥以及灌溉,各个农田在实时监测,操作人员根据具体的解决实施方法进行农田的灌溉和施肥,自动水闸进行自动开、闭,进行缺口与水渠连通情况的控制,从而为缺水的农田进行灌溉,同时进行肥料的喷洒;
(7)人工定时检查,工作人员定期进行农田四周的检查、各个数据的人工采集以及秧苗水稻的主体生长状况的检查,其中检查的间隔为7-15天左右,检查的数据通过人工上传到大数据平台进行分析,对秧苗的生长状况进行判断,大数据平台便于根据秧苗的生长状况进行解决实施方法的提出。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水稻灌溉方法,其特征在于:所述步骤(1)中的水渠在进行挖掘时,水渠的挖掘宽度保持在50CM-65CM之间,缺口的挖掘宽度保持在
20CM-26CM之间,且在水渠的四周以及缺口的两侧均通过浇筑水泥进行加固。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水稻灌溉方法,其特征在于:所述步骤(1)中的缺口处的水闸采用电动升降式水闸,且电动升降式水闸中的电机与控制监测室中的控制系统进行连接,控制系统通过组网系统与电动升降式水闸进行连接,进行信号的传递。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水稻灌溉方法,其特征在于:所述步骤(2)中的秧苗在进行播种时,需要保障各个秧苗之间竖直,避免秧苗在播种后,出现倒伏以及倾斜。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水稻灌溉方法,其特征在于:所述步骤(3)中的传感器采用水位传感器、PH值检测传感器以及氮含量传感器等传感器,进行农田中水质以及土壤的成分数据的传感。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水稻灌溉方法,其特征在于:所述步骤(3)以及步骤(4)中的监测装置、监测摄像头以及无线网络节点均设置防护装置,防护装置可采用顶棚,进行遮挡雨,实现保护。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水稻灌溉方法,其特征在于:所述步骤(5)中各个传感器、监测装置以及监测的摄像头均采用太阳能电池板以及电池组进行供电,电池组进行电的存储。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水稻灌溉方法,其特征在于:所述步骤(6)中的自动水闸进行自动开闭时,灌溉时长以及缺口开闭大小根据步骤(5)中的解决实施方法进行实施。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水稻灌溉方法,其特征在于:所述步骤(6)中肥料喷洒的主体分量根据步骤(5)中的解决实施方法进行实施,喷洒方式通过人工喷洒或者无人机喷洒进行实现。
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水稻灌溉方法,其特征在于:所述步骤(7)中人工进行秧苗的检查时,采用抽查的方法进行,在农田的各个落进行检查,单个农田的检查株苗个数控制在12-14株之间。

说明书全文

一种基于大数据灌溉方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种水稻灌溉方法,具体为一种基于大数据的水稻灌溉方法,属于水稻灌溉应用技术领域。

背景技术

[0002] 水稻是稻属谷类作物,水稻原产于中国和印度,七千年前中国长江流域的先民们就曾种植水稻;水稻按稻谷类型分为籼稻和粳稻、早稻和中晚稻、糯稻和非糯稻。
[0003] 现有的水稻灌溉采用挖掘沟渠进行实现,一般通过人工判断进行农田处缺口的打开,进行人工灌溉;灌溉时,缺少数据支撑,灌溉的水可能过多,喷洒的肥料可能过多或过少,可能会影响灌溉或施肥效果。因此,针对上述问题提出一种基于大数据的水稻灌溉方法。

发明内容

[0004] 本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于大数据的水稻灌溉方法。
[0005] 本发明通过以下技术方案来实现上述目的,一种基于大数据的水稻灌溉方法,所述水稻灌溉方法包括如下步骤:(1)沟渠的挖掘,在农田之间进行挖掘水渠,水渠与各个农田之间进行缺口的挖掘,使各个农田与水渠之间相连通,其缺口处设置安装自动水闸,进行缺口的开、闭;
(2)种植,通过人工或插秧机进行播种,将秧苗栽种在水田中,使秧苗之间的行距设置在8-9寸之间,株距设置在4-5.5寸之间;
(3)传感器以及监测装置的安装分布,水稻秧苗在进行种植后,在农田的四周进行传感器的安装以及监测摄像头和监测装置的安装,用于农田中水位、PH值以及含氮量等数据的检测;
(4)无线网络的组网,各个传感器、监测装置、自动水闸以及监测的摄像头的顶部进行无线网络节点的安装,使各个农田区域之间形成网络覆盖,与控制监测室形成无线网络连接,进行实时数据的上传,以及自动水闸的自动操控,无线网络节点与控制监测室形成组网系统;
(5)数据的监测上传,农田中的各个传感器、监测装置以及监测的摄像头将采集的数据通过组网系统传输到控制监测室中的大数据平台中,基于大数据平台对目标场景农田中采集的数据进行分析统计,得到各个农田中的水质情况、杂草情况、水稻的倒伏情况以及土壤的主体情况,大数据平台对水稻不同生长时期的需求为操作人员提供具体的解决实施方法;
(6)施肥以及灌溉,各个农田在实时监测,操作人员根据具体的解决实施方法进行农田的灌溉和施肥,自动水闸进行自动开、闭,进行缺口与水渠连通情况的控制,从而为缺水的农田进行灌溉,同时进行肥料的喷洒;
(7)人工定时检查,工作人员定期进行农田四周的检查、各个数据的人工采集以及秧苗水稻的主体生长状况的检查,其中检查的间隔为7-15天左右,检查的数据通过人工上传到大数据平台进行分析,对秧苗的生长状况进行判断,大数据平台便于根据秧苗的生长状况进行解决实施方法的提出。
[0006] 优选的,所述步骤(1)中的水渠在进行挖掘时,水渠的挖掘宽度保持在50CM-65CM之间,缺口的挖掘宽度保持在20CM-26CM之间,且在水渠的四周以及缺口的两侧均通过浇筑水泥进行加固。
[0007] 优选的,所述步骤(1)中的缺口处的水闸采用电动升降式水闸,且电动升降式水闸中的电机与控制监测室中的控制系统进行连接,控制系统通过组网系统与电动升降式水闸进行连接,进行信号的传递。
[0008] 优选的,所述步骤(2)中的秧苗在进行播种时,需要保障各个秧苗之间竖直,避免秧苗在播种后,出现倒伏以及倾斜。
[0009] 优选的,所述步骤(3)中的传感器采用水位传感器、PH值检测传感器以及氮含量传感器等传感器,进行农田中水质以及土壤的成分数据的传感。
[0010] 优选的,所述步骤(3)以及步骤(4)中的监测装置、监测摄像头以及无线网络节点均设置防护装置,防护装置可采用顶棚,进行遮挡雨,实现保护。
[0011] 优选的,所述步骤(5)中各个传感器、监测装置以及监测的摄像头均采用太阳能电池板以及电池组进行供电,电池组进行电的存储。
[0012] 优选的,所述步骤(6)中的自动水闸进行自动开闭时,灌溉时长以及缺口开闭大小根据步骤(5)中的解决实施方法进行实施。
[0013] 优选的,所述步骤(6)中肥料喷洒的主体分量根据步骤(5)中的解决实施方法进行实施,喷洒方式通过人工喷洒或者无人机喷洒进行实现。
[0014] 优选的,所述步骤(7)中人工进行秧苗的检查时,采用抽查的方法进行,在农田的各个落进行检查,单个农田的检查株苗个数控制在12-14株之间。
[0015] 本发明的有益效果是:该种基于大数据的水稻灌溉方法采用组网系统形成网络覆盖,通过传感器、监测装置以及监测的摄像头进行农田状况的监测,通过无线网络进行数据的实时上传,基于大数据平台对目标场景农田中采集的数据进行分析统计,从而可为灌溉以及施肥提供主体的实施措施,为水稻灌溉提供了便捷,避免人工进行判断,灌溉以及施肥较为准确,保障了秧苗的正常生长,且通过自动水闸可进行自动开、闭,无需人工进行操作控制,降低了人工的劳动强度。附图说明
[0016] 图1为本发明的方法流程图

具体实施方式

[0017] 下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中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,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0018] 实施例一:一种基于大数据的水稻灌溉方法,所述水稻灌溉方法包括如下步骤:
(1)沟渠的挖掘,在农田之间进行挖掘水渠,水渠与各个农田之间进行缺口的挖掘,使各个农田与水渠之间相连通,其缺口处设置安装自动水闸,进行缺口的开、闭;
(2)种植,通过人工或插秧机进行播种,将秧苗栽种在水田中,使秧苗之间的行距设置在8-9寸之间,株距设置在4-5.5寸之间;
(3)传感器以及监测装置的安装分布,水稻秧苗在进行种植后,在农田的四周进行传感器的安装以及监测摄像头和监测装置的安装,用于农田中水位、PH值以及含氮量等数据的检测;
(4)无线网络的组网,各个传感器、监测装置、自动水闸以及监测的摄像头的顶部进行无线网络节点的安装,使各个农田区域之间形成网络覆盖,与控制监测室形成无线网络连接,进行实时数据的上传,以及自动水闸的自动操控,无线网络节点与控制监测室形成组网系统;
(5)数据的监测上传,农田中的各个传感器、监测装置以及监测的摄像头将采集的数据通过组网系统传输到控制监测室中的大数据平台中,基于大数据平台对目标场景农田中采集的数据进行分析统计,得到各个农田中的水质情况、杂草情况、水稻的倒伏情况以及土壤的主体情况,大数据平台对水稻不同生长时期的需求为操作人员提供具体的解决实施方法;
(6)施肥以及灌溉,各个农田在实时监测,操作人员根据具体的解决实施方法进行农田的灌溉和施肥,自动水闸进行自动开、闭,进行缺口与水渠连通情况的控制,从而为缺水的农田进行灌溉,同时进行肥料的喷洒;
(7)人工定时检查,工作人员定期进行农田四周的检查、各个数据的人工采集以及秧苗水稻的主体生长状况的检查,其中检查的间隔为7天左右,检查的数据通过人工上传到大数据平台进行分析,对秧苗的生长状况进行判断,大数据平台便于根据秧苗的生长状况进行解决实施方法的提出。
[0019] 所述步骤(1)中的水渠在进行挖掘时,水渠的挖掘宽度保持在50CM-65CM之间,缺口的挖掘宽度保持在20CM-26CM之间,且在水渠的四周以及缺口的两侧均通过浇筑水泥进行加固。
[0020] 所述步骤(1)中的缺口处的水闸采用电动升降式水闸,且电动升降式水闸中的电机与控制监测室中的控制系统进行连接,控制系统通过组网系统与电动升降式水闸进行连接,进行信号的传递。
[0021] 所述步骤(2)中的秧苗在进行播种时,需要保障各个秧苗之间竖直,避免秧苗在播种后,出现倒伏以及倾斜。
[0022] 所述步骤(3)中的传感器采用水位传感器、PH值检测传感器以及氮含量传感器等传感器,进行农田中水质以及土壤的成分数据的传感。
[0023] 所述步骤(3)以及步骤(4)中的监测装置、监测摄像头以及无线网络节点均设置防护装置,防护装置可采用顶棚,进行遮挡风雨,实现保护。
[0024] 所述步骤(5)中各个传感器、监测装置以及监测的摄像头均采用太阳能电池板以及电池组进行供电,电池组进行电力的存储。
[0025] 所述步骤(6)中的自动水闸进行自动开闭时,灌溉时长以及缺口开闭大小根据步骤(5)中的解决实施方法进行实施。
[0026] 所述步骤(6)中肥料喷洒的主体分量根据步骤(5)中的解决实施方法进行实施,喷洒方式通过人工喷洒或者无人机喷洒进行实现。
[0027] 所述步骤(7)中人工进行秧苗的检查时,采用抽查的方法进行,在农田的各个角落进行检查,单个农田的检查株苗个数控制在12-14株之间。
[0028] 上述水稻灌溉方法中人工定时检查的间隔较短,可及时进行秧苗生长状况反馈,适用于生长快、生长周期短的秧苗。
[0029] 实施例二:一种基于大数据的水稻灌溉方法,所述水稻灌溉方法包括如下步骤:
(1)沟渠的挖掘,在农田之间进行挖掘水渠,水渠与各个农田之间进行缺口的挖掘,使各个农田与水渠之间相连通,其缺口处设置安装自动水闸,进行缺口的开、闭;
(2)种植,通过人工或插秧机进行播种,将秧苗栽种在水田中,使秧苗之间的行距设置在8-9寸之间,株距设置在4-5.5寸之间;
(3)传感器以及监测装置的安装分布,水稻秧苗在进行种植后,在农田的四周进行传感器的安装以及监测摄像头和监测装置的安装,用于农田中水位、PH值以及含氮量等数据的检测;
(4)无线网络的组网,各个传感器、监测装置、自动水闸以及监测的摄像头的顶部进行无线网络节点的安装,使各个农田区域之间形成网络覆盖,与控制监测室形成无线网络连接,进行实时数据的上传,以及自动水闸的自动操控,无线网络节点与控制监测室形成组网系统;
(5)数据的监测上传,农田中的各个传感器、监测装置以及监测的摄像头将采集的数据通过组网系统传输到控制监测室中的大数据平台中,基于大数据平台对目标场景农田中采集的数据进行分析统计,得到各个农田中的水质情况、杂草情况、水稻的倒伏情况以及土壤的主体情况,大数据平台对水稻不同生长时期的需求为操作人员提供具体的解决实施方法;
(6)施肥以及灌溉,各个农田在实时监测,操作人员根据具体的解决实施方法进行农田的灌溉和施肥,自动水闸进行自动开、闭,进行缺口与水渠连通情况的控制,从而为缺水的农田进行灌溉,同时进行肥料的喷洒;
(7)人工定时检查,工作人员定期进行农田四周的检查、各个数据的人工采集以及秧苗水稻的主体生长状况的检查,其中检查的间隔为15天左右,检查的数据通过人工上传到大数据平台进行分析,对秧苗的生长状况进行判断,大数据平台便于根据秧苗的生长状况进行解决实施方法的提出。
[0030] 所述步骤(1)中的水渠在进行挖掘时,水渠的挖掘宽度保持在50CM-65CM之间,缺口的挖掘宽度保持在20CM-26CM之间,且在水渠的四周以及缺口的两侧均通过浇筑水泥进行加固。
[0031] 所述步骤(1)中的缺口处的水闸采用电动升降式水闸,且电动升降式水闸中的电机与控制监测室中的控制系统进行连接,控制系统通过组网系统与电动升降式水闸进行连接,进行信号的传递。
[0032] 所述步骤(2)中的秧苗在进行播种时,需要保障各个秧苗之间竖直,避免秧苗在播种后,出现倒伏以及倾斜。
[0033] 所述步骤(3)中的传感器采用水位传感器、PH值检测传感器以及氮含量传感器等传感器,进行农田中水质以及土壤的成分数据的传感。
[0034] 所述步骤(3)以及步骤(4)中的监测装置、监测摄像头以及无线网络节点均设置防护装置,防护装置可采用顶棚,进行遮挡风雨,实现保护。
[0035] 所述步骤(5)中各个传感器、监测装置以及监测的摄像头均采用太阳能电池板以及电池组进行供电,电池组进行电力的存储。
[0036] 所述步骤(6)中的自动水闸进行自动开闭时,灌溉时长以及缺口开闭大小根据步骤(5)中的解决实施方法进行实施。
[0037] 所述步骤(6)中肥料喷洒的主体分量根据步骤(5)中的解决实施方法进行实施,喷洒方式通过人工喷洒或者无人机喷洒进行实现。
[0038] 所述步骤(7)中人工进行秧苗的检查时,采用抽查的方法进行,在农田的各个角落进行检查,单个农田的检查株苗个数控制在12-14株之间。
[0039] 上述水稻灌溉方法中人工定时检查的间隔较长,人工无需过多的进行检查,劳动强度低,适用于生长较慢、生长周期长的秧苗。
[0040] 对于本领域技术人员而言,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。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囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0041] 此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
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