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申请/专利权人：中国农业大学

摘要：本发明公开了一种基于云数据的土壤墒情数据管理方法，涉及数据处理技术领域，有效的提高了土壤墒情数据的管理效率。本发明通过对各个土壤检测子区域安装土壤检测装置，通过土壤检测装置采集土壤检测子区域内不同土壤层次的温度变化曲线和湿度变化曲线，根据各个时刻下的温度变化曲线和湿度变化曲线建立土壤温度‑湿度关系函数，根据土壤温度‑湿度关系函数获取各个时刻的土壤墒情跳跃度，建立土壤墒情时空变化模型，根据土壤检测子区域在实时状态下的温度变化曲线和湿度变化曲线获得实时土壤温度‑湿度关系函数，并将实时土壤温度‑湿度关系函数输入至土壤墒情时空变化模型，进而判断对应土壤检测装置所处位置的土壤是否存在异常。

主权项：1.一种基于云数据的土壤墒情数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置云数据平台和土壤检测装置，并将云数据平台与土壤检测装置进行通信连接；S2、将土壤检测区域划分为若干个土壤检测子区域，并在各个土壤检测子区域安装若干个土壤检测装置，进而通过土壤检测装置采集土壤检测子区域内不同土壤层次的温度变化曲线和湿度变化曲线，并发送至云数据平台；S3、云数据平台根据各个时刻下的温度变化曲线和湿度变化曲线，建立土壤温度-湿度关系函数，根据土壤温度-湿度关系函数获取各个时刻的土壤墒情跳跃度，进而建立土壤墒情时空变化模型；所述土壤温度-湿度关系函数的建立过程包括：根据各个温度变化曲线和湿度变化曲线所带有编号的下标数进行分类得到土壤数据，土壤数据处理单元建立k个三维坐标系，将采集时间段划分为t个时刻并映射于x轴上；建立各层次土壤的温度变化曲线和湿度变化曲线的参数方程，将同层次土壤的温度变化曲线和湿度变化曲线的参数方程相互映射，得到温度变化曲线上的坐标点映射到湿度变化曲线上的坐标点的映射函数方程F＝α×b+β×c+φ×d+A；其中α、β、φ、A分别表示函数的关系常量，b、c、d表示坐标变量；对温度变化曲线拉伸平移后，根据映射函数方程将温度变化曲线上各个坐标点映射于湿度变化曲线上；根据温度变化曲线上各个坐标点与湿度变化曲线上各个坐标点之间的映射关系，建立各个土壤检测装置在各个时刻下不同土壤层次的土壤温度-湿度关系函数；所述土壤墒情跳跃度的获取过程包括：将同一个土壤检测子区域内各个土壤检测装置在同一个采集时间段的土壤温度-湿度关系函数中的各个关系常量进行整合，并按照其对应土壤检测在土壤检测子区域中的分布状况，将同一种类的关系常量进行分布排列得到常量分布矩阵；设置两个四格数据框并分别设置常量分布矩阵的起始位置和末尾位置，从第一个关系常量和最后一个关系常量同时开始，将四格数据框内的四个关系常量进行累加后取平均数，并将平均数覆盖四格数据框内各个关系常量；重复上述操作，直到两个四格数据框重叠时停止，进而将变化后的常量分布矩阵内各个关系常量赋予对应的土壤温度-湿度关系函数中；土壤数据处理单元将土壤温度-湿度关系函数对应的函数曲线映射于三维坐标系上，获得相邻时刻下两个坐标点的斜率，记斜率为土壤墒情跳跃度，并标注于对应相邻时刻下两个坐标点之间的曲线上；所述土壤墒情时空变化模型的建立过程包括：建立土壤墒情时空变化模型，将全部土壤温度-湿度关系函数输入至土壤墒情时空变化模型，并按照各个土壤检测装置在土壤检测区域的分布，将各个土壤温度-湿度关系函数进行统一平面排列，对于不同土壤层次的土壤温度-湿度关系函数进行垂直水平面排列；S4、根据土壤检测子区域在实时状态下的温度变化曲线和湿度变化曲线获得实时土壤温度-湿度关系函数，并将实时土壤温度-湿度关系函数输入至土壤墒情时空变化模型，进而判断对应土壤检测装置所处位置的土壤是否存在异常。

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权利要求：

百度查询： 中国农业大学 一种基于云数据的土壤墒情数据管理方法