买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：贵州省农业科技信息研究所(贵州省农业科技信息中心)

摘要：本发明涉及农业种植管理的技术领域，且公开了水稻种植施肥智能管理系统及方法，所述系统包括水稻种植施肥作业时间监测模块、水稻种植施肥作业稻田土壤含氮量监测模块、水稻种植施肥作业施肥量管理模块；通过预设水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量参数结合智能识别算法与水稻种植稻田土壤含氮量均值进行稻田土壤含氮量数值比对，智能分析出水稻种植不同生长阶段的稻田土壤含氮量是否满足标准要求，实现水稻种植不同生长阶段土壤肥力精准监测；科学计量出水稻种植稻田监测点的氮肥施肥量并自主、定量对水稻种植稻田监测点执行施肥作业，提高了水稻种植施肥管理的科学性和适用性。

主权项：1.水稻种植施肥智能管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、采集当前时间点数据，所述S1包括以下步骤：S11、通过时间计时模块实时采集水稻监测端的当前时间点并生成当前时间点数据，所述当前时间点数据主要由年、月、日组成；S2、采用数据搜索算法将所述当前时间点数据与水稻种植施肥作业时间点数据进行时间点数值比对，依据时间点数值比对结果生成水稻种植施肥作业时间监测结果数据，当所述水稻种植施肥作业时间监测结果数据为未到施肥时间时，结束本次水稻种植施肥作业，所述S2包括以下步骤：S21、建立水稻种植施肥作业时间点数据集合，，其中表示第个水稻种植施肥作业时间点数据，表示水稻种植施肥作业时间点数据数量的最大值，所述水稻种植施肥作业时间点数据表示依据水稻植株不同生长阶段所需土壤含氮量不同特点设置的施肥作业时间点数据，所述水稻种植施肥作业时间点数据主要由年、月、日组成；S22、采用K-D树最邻近搜索算法将所述当前时间点数据与所述水稻种植施肥作业时间点数据集合中水稻种植施肥作业时间点数据进行时间点数值比对，依据时间点数值比对结果生成水稻种植施肥作业时间监测结果数据；当与进行时间点数值比对成功，表示当前时间点满足水稻种植施肥作业时间点，则输出水稻种植施肥作业时间监测结果数据为已到施肥时间；当与进行时间点数值未比对成功，表示当前时间点不满足水稻种植施肥作业时间点，则输出水稻种植施肥作业时间监测结果数据为未到施肥时间，结束本次水稻种植施肥作业；S3、当所述水稻种植施肥作业时间监测结果数据为已到施肥时间时，构建水稻种植稻田三维模型特征数据，对所述水稻种植稻田三维模型特征数据进行网格划分处理并建立空间球坐标系构建出水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据，依据所述水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据生成水稻种植施肥作业路径数据，所述S3包括以下步骤：S31、当所述水稻种植施肥作业时间监测结果数据为已到施肥时间时，通过三维激光扫描仪扫描水稻种植稻田区域和水稻植株构建出水稻种植稻田三维模型特征数据；S32、在所述水稻种植稻田三维模型特征数据中水稻植株顶部所在平面采用边长为的正方形对所述水稻种植稻田三维模型特征数据进行平面网格划分处理，以地球球体为基体建立空间球坐标系，获取边长为的正方形中心点在空间球坐标系中空间坐标，生成水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据集合，，其中表示第个水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据，表示水稻种植施肥作业监测点数量的最大值，，其中表示第个水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据对应的横坐标，表示第个水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据对应的纵坐标，表示第个水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据对应的竖坐标；S33、将所述水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据集合中水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据按照水稻种植施肥作业监测点编号有序组合生成水稻种植施肥作业路径数据；S4、依据所述水稻种植施肥作业路径数据执行水稻种植稻田土壤含氮量测量作业，采集水稻种植稻田监测点土壤含氮量数据，对所述水稻种植稻田监测点土壤含氮量数据进行数学均值处理，计量生成水稻种植稻田土壤含氮量均值，所述S4包括以下步骤：S41、通过无人机搭载土壤氮磷钾传感器按照所述水稻种植施肥作业路径数据执行水稻种植稻田土壤含氮量测量作业，有序采集水稻种植施肥作业监测点对应的稻田土壤含氮量数据并生成水稻种植稻田监测点土壤含氮量数据集合，其中表示水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据对应的水稻种植稻田监测点土壤含氮量数据，的单位为克立方米；S42、采用均值公式对所述水稻种植稻田监测点土壤含氮量数据集合中水稻种植稻田监测点土壤含氮量数据进行数学均值处理，计量生成水稻种植稻田土壤含氮量均值，的单位为克立方米；S5、将所述水稻种植稻田土壤含氮量均值与所述当前时间点数据对应时间点相匹配的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据进行稻田土壤含氮量数值比对，依据稻田土壤含氮量数值比对结果构建出水稻种植生长阶段稻田土壤含氮量分析结果数据，当所述水稻种植生长阶段稻田土壤含氮量分析结果数据为满足水稻生长需求时，结束本次水稻种植施肥作业，所述S5包括以下步骤：S51、建立水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据集合，其中表示水稻种植施肥作业时间点数据对应的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据；S52、采用鹈鹕优化算法将所述水稻种植稻田土壤含氮量均值与所述水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据集合中和所述当前时间点数据对应时间点相匹配的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据进行稻田土壤含氮量数值比对，执行所述水稻种植稻田土壤含氮量均值与所述水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据进行稻田土壤含氮量数值比对的操作步骤如下：S521、初始化，更新最大迭代次数K以及更新土壤含氮量搜索鹈鹕种群位置，更新土壤含氮量搜索鹈鹕种群位置的公式如下：，其中表示第个土壤含氮量搜索鹈鹕个体在第维的位置，即第个土壤含氮量搜索鹈鹕个体在维度为水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据集合搜索空间中的位置，表示位置调整随机整数，rand表示取值[0,1]区间内的随机数，和表示在第维求解问题的上下边界，即在维度为水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据集合搜索空间中搜索与当前时间点数据相匹配的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据的数量上下边界；S522、勘探阶段，土壤含氮量搜索鹈鹕确定猎物的位置，即在水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据集合搜索空间中的搜索与当前时间点数据相匹配的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据，然后向这个确定的区域移动，对土壤含氮量搜索鹈鹕逼近猎物策略进行建模，使得算法对搜索空间进行扫描，进而增加算法在搜索空间中的不同区域的勘探范围，在算法中，目标猎物水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据的位置在水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据集合搜索空间中是随机生成的；S523、开发阶段，土壤含氮量搜索鹈鹕对水稻种植不同时间点所需的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据进行目标猎物搜索，即在水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据集合搜索空间中搜索与当前时间点数据相匹配的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据，对土壤含氮量搜索鹈鹕的这种行为过程进行建模，使得算法收敛到狩猎区域更优的位置，该算法必须检查土壤含氮量搜索鹈鹕位置附近的位置，使得算法收敛到更优的位置；S524、当算法满足最大迭代次数，输出与当前时间点数据相匹配的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据；S525、将S524步骤中输出的所述水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据与所述水稻种植稻田土壤含氮量均值进行稻田土壤含氮量数值比对；S53、依据S525步骤中所述水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据与所述水稻种植稻田土壤含氮量均值进行稻田土壤含氮量数值比对，并依据稻田土壤含氮量数值比对结果构建出水稻种植生长阶段稻田土壤含氮量分析结果数据；当≥，表示当前水稻种植稻田土壤含氮量满足水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量，则输出水稻种植生长阶段稻田土壤含氮量分析结果数据为满足水稻生长需求，结束本次水稻种植施肥作业；当＜，表示当前水稻种植稻田土壤含氮量不满足水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量，则输出水稻种植生长阶段稻田土壤含氮量分析结果数据为不满足水稻生长需求；S6、当所述水稻种植生长阶段稻田土壤含氮量分析结果数据为不满足水稻生长需求时，将所述水稻种植稻田土壤含氮量均值与所述当前时间点数据对应时间点相匹配的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据进行数值处理，计量出水稻种植稻田土壤含氮量差值，所述S6包括以下步骤：S61、当所述水稻种植生长阶段稻田土壤含氮量分析结果数据为不满足水稻生长需求时，将所述水稻种植稻田土壤含氮量均值与S524步骤中输出与所述当前时间点数据相匹配的水稻种植生长阶段稻田标准土壤含氮量数据进行数值作差和取绝对值处理，计量出水稻种植稻田土壤含氮量差值，的单位为克立方米；S7、依据所述水稻种植稻田土壤含氮量差值和水稻种植稻田体积数据进行数值处理，计量出水稻种植稻田土壤氮肥总施肥量数据；依据所述水稻种植稻田土壤氮肥总施肥量数据和所述水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据中监测点数量计量出水稻种植稻田施肥作业监测点氮肥施肥量数据，依据所述水稻种植稻田施肥作业监测点氮肥施肥量数据和所述水稻种植施肥作业路径数据执行水稻种植稻田施肥作业，所述S7包括以下步骤：S71、建立水稻种植稻田体积数据，所述水稻种植稻田体积数据表示水稻种植稻田区域土壤层的体积，的单位为立方米；S72、依据所述水稻种植稻田土壤含氮量差值和所述水稻种植稻田体积数据进行数值乘积处理，计量出水稻种植稻田土壤氮肥总施肥量数据，的单位为克；S73、将所述水稻种植稻田土壤氮肥总施肥量数据和所述水稻种植施肥作业监测点空间坐标数据集合中水稻种植施肥作业监测点数量最大值进行数值作商处理，计量出水稻种植稻田施肥作业监测点氮肥施肥量数据，的单位为克；S74、通过无人机搭载氮肥施肥设备按照所述水稻种植稻田施肥作业监测点氮肥施肥量数据和所述水稻种植施肥作业路径数据有序执行对水稻种植稻田施肥作业监测点的施肥作业。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州省农业科技信息研究所(贵州省农业科技信息中心) 水稻种植施肥智能管理系统及方法