技术领域
[0001] 本
发明设计
水果种植领域，特别涉及一种基于大数据分析的葡萄培育方法。
背景技术
[0002] 近年来，消费者消费水平日益提高，对于水果的需求模式也逐渐发生变化，尤其是对于葡萄的需求。葡萄的生长周期，在春天当
温度上升到约摄氏10度时，葡萄树的生长周期就开始了。新芽萌发然后第一片叶子出现，接着树枝开始生长。到了5、6月，花瓣形成开花以及
施肥都在这期间末期进行，开花完了后数天浆果形成；这是果实生长的第一阶段。在7、8月葡萄树的生长期间内，浆果发育，接着到了果实成熟期。红葡萄的外皮著色，而白葡萄则失去起谈绿色；这正是果实成熟期的开始。当葡萄成熟后，就可以开始采收，果实成熟阶段的特征是果汁中的糖分增加，酸度降低，以及依据不同的形成不同的
香味品种个别香味的形成。从开花到果实成熟结束通常要90至100天，到了秋末叶落，葡萄树既进入休眠期。由于葡萄的种植对地理环境有一定的要求，在不同地理环境下培育的方法有所不同而对于初涉葡萄种植领域的人，往往对于实际的培育方案不确定，而又不知道如何寻找该信息，即使是经验丰富的种植管理者对于新出现的优质葡萄种植方法，往往因为不想接受而导致葡萄的品质没有进步。同时在种植葡萄的过程中遇到相应的问题时不知道该如何解决，同时在选择葡萄品种时往往因为掌握的信息不够全面，导致所选的葡萄品种不适合本地的地理环境，或者所选的葡萄品种当年被大部分种植用户选择，导致供大于需，最后销售效果不好。鉴于以上
现有技术中存在的问题，本
申请采用以下技术方案。
发明内容
[0003] 为解决上述技术问题，本发明提供一种基于大数据分析的葡萄培育方法，通过主动上报或从
搜索引擎中获取的方式，得到关于。
[0004] 本发明通过以下技术方案实现：
[0005] 一种基于大数据分析的葡萄培育方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
[0006] 步骤一：数据收集；
[0007] 步骤二：输入种植地理环境信息；
[0008] 步骤三：葡萄种植方案分析；
[0009] 步骤四：确定葡萄种植方案。
[0010] 所述的数据收集，其特征在于，包括：通过用户主动上传培育方案至培育记录
数据库，或者通过搜索引擎获取新闻等其他网页中的相关信息，所述相关信息包括但不限于种植时间、成熟时间、
土壤情况、湿度、温度、光照、施肥时机等数据，所述相关信息为以上信息中的一种或几种。
[0011] 进一步的，收集的信息还包括葡萄品种的供需信息，具体的为各种品种葡萄的购买需求搜索次数。
[0012] 所述的输入种植地理环境信息，其特征在于，包括：输入本地的经纬度、温度、湿度、土壤信息，地理环境信息包括但不限于以上几种，同时输入的信息可以为以上信息中的一种或几种。
[0013] 进一步的，在选择葡萄的种植方案时，根据各种葡萄的被搜索购买记录条数，将适合的葡萄种植方案列表，按照品种进行排序推荐，被搜索
频率高的葡萄品种排在前列。
[0014] 所述的葡萄种植方案分析，其特征在于，包括：根据以上输入的地理环境信息，从数据库中进行记录检索，并自动匹配多种培育方案的可能性，最终形成有效培育方案的推荐列表，按照信息的相关程度进行排序，相关度高的排在前列。
[0015] 进一步的，在进行分析时，结合
收获的葡萄的口感信息，
甜度信息，以及当时种植方案，进行整体评估，结合葡萄成长的各阶段的温度、阳光、水分、养分需求，给出以目前的地理环境达到所需葡萄的收获需求所需的条件的难度，用于进行方案选择时的评估。
[0016] 所述的确定葡萄种植方案，其特征在于，包括：根据推荐的培育方案列表，进行实验验证，最终筛选出合适的培育方案，如果本地的地理环境达不到培育推荐的环境要求，则在培育方案筛选时进行提示。
[0017] 进一步的，综合考虑种植环境地理因素是否合适以及葡萄品种的受益率，最终给出种植建议评估得分。
[0018] 本发明的有益效果是：
[0019] 1、通过大量收集葡萄种植的方案，为现有的葡萄种植方案提供指导。
[0020] 2、结合收集的葡萄种植信息，进行葡萄种植品种预测，从而给出供需建议，优化种植者选取需求量大的种植品种。
附图说明
[0022] 通过收集大量的葡萄种植数据，建立样本数据库，通过
抽取种植方案信息、品种选择信息、葡萄购买信息搜索记录，利用大数据分析的特点，根据输入的地理环境信息，给出最佳种植方案推荐，以及最佳品种选择建议，以及实现种植效果的难度建议，最后给出方案的整体评分，用于进行方案选择。
具体实施方式
[0023] 以下结合具体实施方式对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式并不限于此：
[0025] 获取搜索引擎的葡萄种植方案后台信息，从其中抽取葡萄种植方案，以及葡萄购买品种搜索记录，其中葡萄种植方案包括：种植时间、成熟时间、土壤情况、湿度、温度、光照、施肥时机等数据。收集的数据还包括用户主动上传至数据库的以上完整信息。
[0026] 根据大数据分析的特点，允许数据的不完整性，也可以通过大量的样本保证数据分析结果的真实性，所述收集的数据尽量保持完整即可，允许部分数据的错误和缺失。
[0027] 根据收集的数据建立分析数据库样本，将信息抽象成模型，将地理环境信息、品种选择、成品属性三部分信息进行相对性，结合葡萄生长的各个阶段的需求，去掉明显不符合要求的整体方案。
[0028] 输入地理信息，可以选择是否输入品种选择，结合大数据分析得到的模型进行分析，得到当前地理信息适合的多个葡萄种植方案，并且多个方案中给出多个葡萄品种的适合程度排序。并且系统还提供评分，包括种在当前地理环境植当前品种葡萄的实现难度，以及结合供需程度最终给出整体评分。用户可以进行方案选择。
[0029] 实施例2：
[0030] 本实施例通过葡萄生长环境参数提取系统，首先通过搜索引擎后台数据，以及网页、书籍、杂志等信息数据中提取葡萄最优产量的时间数据，通过连接至对应时间的气象数据、地理
位置数据、光照时间变化数据，生成最优葡萄种植方案数据。其中还包括获取不完整信息模
块，从有限的数据中获取施肥时机、
灌溉时机、收获时机以及除虫方法数据，该部分数据的获得因为记录的不完整性会造成数据缺失，为了更好的利用大数据进行分析，根据葡萄种植周期的各阶段的特点，进行种植方案的补充以及筛选，从而进行结合大数据分析和传统种植经验进行种植方案优化。
[0031] 下面结合具体示例进行说明。
[0032] 该示例中，通过管理平台配置葡萄品种、种植地理位置和年份、生长周期、收获时间、产量历史情况、环境策略等数据形式，进行数据收集。其中葡萄品种可以进行图片形式的搜索(具体的图片搜索实现方式属于现有技术)，便于在表述不一致的情况下进行统一；地理位置可以采取经纬度或地理名称的形式进行描述，最终对应到经纬度信息(利用现有公开地图数据可以实现地理名称到经纬度的准确转换，属于现有技术)；环境策略包含了当时种植环境的水分、土壤、温度、光照等信息。产量历史情况包括对应于各品种、各种植环境对应的产量情况统计，用于获取最佳产量的组合信息。环境策略可以通过与气象大数据相关联，获取当年该地区的气象数据变化，用于与最佳葡萄产量相对应。
[0033] 客户端进行葡萄品种以及种植区域的选择，通过将该需求发送至系统。总
服务器在接收到选择信息之后，进行大数据筛选，寻找相同经纬度，相似地理环境的最优葡萄种植方案，进行推送，获得方案1。并进行进一步运算，结合已有的葡萄各周期生长管理经验，将方案1中不符合葡萄生长规律的参数进行标注，并补充缺失的部分参数，例如收获时机、灌溉时机、光照时长等参数，通过将以上参数补充完整以及
修改标注，形成优化后的种植方案，供用户端参考使用。通过以上结合大数据分析结果和种植经验数据的结合，为用户提供了最优的生长方案。
[0034] 实施例3：
[0035] 该示例中，服务器中收集关于葡萄品种以及葡萄需求相关数据，具体为，葡萄品种历年的变化情况；葡萄需求相关数据包括历年的葡萄各品种在各区域种植量情况，以及销量情况。
[0036] 客户端通过输入相关品种，经后台服务器运算，可以将各品种的历年产量信息以及销量信息推送至客户端，并给出产量和销量变化趋势曲线。客户端可以通过该曲线的变化趋势预测近期的葡萄需求情况，合理选择最佳种植品种，和种植量。
