本申请涉及现代农业技术领域，尤其涉及一种基于互联网的种植智能管理系统。
背景技术：
基于互联网的种植智能管理系统是以信息技术为支撑，根据空间变异，定位、定时、定量地实施一整套现代化农事操作与管理的系统，是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业。基于互联网的种植智能管理系统是近年出现的专门用于大田作物种植的综合集成的高科技农业应用系统。
种植智能管理系统的技术原理是，根据土壤肥力和作物生长状况的空间差异，调节对作物的投人，在对耕地和作物长势进行定量的实时诊断并充分了解大田生产力的空间变异的基础上，以平衡地力、提高产量为目标，实施定位、定量的精准田间管理，实现高效利用各类农业资源和改善环境这一可持续发展目标。实施种植智能管理系统不但可以最大限度地提高农业生产力，而且能够实现优质、高产、低耗和环保的农业可持续发展的目标。
为了实施定位、定量的精准田间管理，先进的种植智能管理系统在田间高密度大量分布各种高精度的传感器，以方便实时采集各种土壤数据、病虫草害数据、农作物生长数据以及气象数据，从而形成大数据，用于种植智能管理系统进行智能决策的依据。
由于田间通常不具备丰富的布线条件，所以田间传感器需要自备电池，通常采用无源无线系统。然而这就产生了一个问题，由于传感器种类繁多，数量庞大，而且二十四小时长时间不简单工作，因此如果不采取特殊的节能物联网技术，将会带来极其繁重的充电操作。
技术实现要素：
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种基于互联网的种植智能管理系统。
根据本申请实施例，提供了一种基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，包括：农业物联前端精准采集模块、数据中心管理平台、生产过程精准控制模块、产品溯源模块、农业智能装备和专家在线平台；农业物联前端精准采集模块包括布置在大田的传感器集群，用于全天候监测采集大田的信息；
大田包括多块大田，每块大田中包括多个小田或温室，传感器集群的网络拓扑包括树和簇，每个小田或温室内的多个传感器构成传感器集群中的每个簇，每个簇中设置一个簇首，每个簇首构成树的叶子，每块大田设置一个节点作为一个树枝的中间节点，这块大田内的所有叶子连接到该中间节点，所有中间节点往上连接到农业物联前端精准采集模块中的总节点，或者通过一层或者多层大树枝的中间节点最终连接到农业物联前端精准采集模块中的总节点。
优选的，中间节点连接电源或者采用大容量电池，簇首连接电源或者采用大容量电池，簇内非簇首的传感器采用小容量电池。
优选的，中间节点为路由器，簇首为路由器或者具有路由功能的传感器，簇内非簇首的传感器为单采集数据功能的传感器。
优选的，在具备布线条件的情况下，簇首与中间节点之间的连接优先采用有线连接。
优选的，在具备布线条件的情况下，簇首与簇内其他传感器之间的连接优先采用有线连接。
优选的，农业物联前端精准采集模块还包括：
预测单元，用于根据传感器集群中每个簇采集来的当前n个周期内的数据，预测下个周期的数据，n为预设值；
判断单元，用于判断传感器集群中每个簇采集来的下个周期的数据是否与预测数据一致；
周期调整单元，如果某个簇是一致，则将该簇内的传感器的空闲延长一个设定的时长，如果某个簇是不一致，则将该簇内的传感器的空闲缩短一个设定的时长。
优选的，判断单元同时根据每个簇采集来的数据的变化趋势进行预测以及根据每个簇采集来的数据的自然属性进行预测，以得到两个预测值。
优选的，判断单元用于当两个预测值都与每个簇采集来的下个周期的数据不一致时，才认为不一致；当任意一个预测值与每个簇采集来的下个周期的数据一致时，则认为一致，且以该一致的预测值作为确定的预测值。
优选的，农业物联前端精准采集模块还包括：
插值单元，用于如果该簇内的传感器的空闲延长到超出了数据中心管理平台所要求的期限，则自动将预测值作为采集值上报。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本发明提供了一种基于互联网的种植智能管理系统系统，通过将传感器集群设置成树和簇结合的网络拓扑，从而可以降低簇内传感器的能耗，进而减轻了大量传感器的充电操作。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一个示例性实施例示出的基于互联网的种植智能管理系统的示意图；
图2是根据一个示例性实施例示出的传感器集群的示意图；
图3是根据一个示例性实施例示出的基准传感器的示意图；
图4是根据一个示例性实施例示出的基准周期的示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本申请的不同结构。为了简化本申请的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本申请。此外，本申请可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不只是所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。此外，本申请提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的可应用性和/或其他材料的使用。另外，以下描述的第一特征在第二特征值“上”的结构可以包括第一和第二特征形成为直接接触的实施例，也可以包括另外的特征形成在第一和第二特征之间的实施例，这样第一和第二特征可能不是直接接触。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
图1是根据一个示例性实施例示出的基于互联网的种植智能管理系统的示意图，其包括：
农业物联前端精准采集模块，用于通过布置在大田或温室的传感器集群，全天候监测采集地理信息、土壤信息、环境信息、病虫害信息和农作物信息。
数据中心管理平台，用于数据的收集、分类、汇整，进行种植过程数据对比、分析；提供营养与种植决策的重要依据；
生产过程精准控制模块，用于农事全过程记录，精准灌溉、施肥、施药；病虫害防控预警；作业标准化的控制与跟踪；
产品溯源模块，用于每株树自定植到结果的全过程追溯，以及区块链防伪技术应用；
农业智能装备；
专家在线平台，用于种植技术的科学问答、远程诊断、提供农作物种植前沿资讯。
优选的，一种基于互联网的种植智能管理系统，包括：农业物联前端精准采集模块、数据中心管理平台、生产过程精准控制模块、产品溯源模块、农业智能装备和专家在线平台；农业物联前端精准采集模块包括布置在大田的传感器集群，用于全天候监测采集大田的信息，包括地理信息、土壤信息、环境信息、病虫害信息和农作物信息中的至少一种。
图2是根据一个示例性实施例示出的传感器集群的示意图，大田包括多块大田，每块大田中包括多个小田或温室，传感器集群的网络拓扑包括树和簇，每个小田或温室内的多个传感器构成传感器集群中的每个簇，每个簇中设置一个簇首，每个簇首构成树的叶子，每块大田设置一个节点作为一个树枝的中间节点，这块大田内的所有叶子连接到该中间节点，所有中间节点往上连接到农业物联前端精准采集模块中的总节点，或者通过一层或者多层大树枝的中间节点最终连接到农业物联前端精准采集模块中的总节点。
分簇结构和树状结构这两种结构不但有利于田间部署，灵活性较高，网络扩展方便，而且两种结构在网络能耗控制、网内数据处理等方面都有显著优势。本优选实施例通过将传感器集群设置成树和簇结合的网络拓扑，从而可以降低簇内传感器的能耗，进而减轻了大量传感器的充电操作。
优选的，中间节点连接电源或者采用大容量电池，簇首连接电源或者采用大容量电池，簇内非簇首的传感器采用小容量电池。
一般而言，由于田间通常不具备丰富的布线条件，所以田间传感器需要自备电池，通常采用无源无线系统。然而这就产生了一个问题，由于传感器种类繁多，数量庞大，而且二十四小时长时间不简单工作，因此如果不采取特殊的节能物联网技术，将会带来极其繁重的充电操作。
而在本发明的上述实施例中，巧妙地将传感器集群设置成异构的网络拓扑，进而利用该异构拓扑，对分簇的簇首和树状的中间节点增大电池电量配置，或者在有条件的情况下直接连接电源(很多时候，每块大田会有一个电源接入点)，即形成能量异构网络，则虽然中间节点和簇首因为工作繁重用电量较大，但其有电源或者大容量电池，其他传感器虽然电池较小，但其工作较少用电不多，因此可成倍延长网络的生存时间，显著降低了充电次数，很好地解决了现有技术的上述问题。
申请人在广东大橘果业公司的柑橘大田对上述实施例进行了测试，根据申请人的大量实验，在电池成本略微提高的情况下，充电次数可以至少减少80％，取得了非常良好的经济效益。
优选的，中间节点为路由器，簇首为路由器或者具有路由功能的传感器，簇内非簇首的传感器为单功能的传感器。
本优选实施例将中间节点设置为路由器，能更好地应用于中间节点所处的位置无需采集数据，但承担繁重的数据传输功能的场景。本优选实施例根据情况设置簇首为路由器或者具有路由功能的传感器，能够更好地适应簇首就设置在小田或温室内的场景。
优选的，中间节点具备压缩单元，用于将采集的数据进行压缩解压后进行传输。
中间节点因为承担整块大田内所有传感器采集的所有数据的传输任务，所以数据传输量非常大，有可能带宽不够。本优选实施例充分利用了中间节点具有较强供电能力和计算能力的特点，通过将数据压缩后再传输，从而显著减少了数据传输量，减轻了带宽负担，解决了上述的技术问题。
优选的，簇首具备压缩单元，用于将采集的数据进行压缩解压后进行传输，其中压缩单元进行数据压缩消耗的能量小于直接传送原始需要多消耗的能量。
中间节点压缩数据的目的是为了减轻带宽负担，而簇首需要传输的数据不太多，通常不存在带宽问题。而本优选实施例创造性地提出在簇首也压缩数据，通过减少数据传输量，取得了减少传输耗电量，从而延长簇首使用时间这一预料不到的技术效果。
本发明的一个实施例提供了一种基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，包括：农业物联前端精准采集模块、数据中心管理平台、生产过程精准控制模块、产品溯源模块、农业智能装备和专家在线平台；农业物联前端精准采集模块包括布置在大田的传感器集群，用于全天候监测采集大田的信息；传感器集群将采集信息得到的数据压缩后进行传输。
通过将数据压缩，从而可以降低数据量传输的能耗，进而减轻了大量传感器的充电操作。
优选的，大田包括多块大田，每块大田中包括多个小田或温室，传感器集群的网络拓扑包括树和簇，每个小田或温室内的多个传感器构成传感器集群中的每个簇，每个簇中设置一个簇首，每个簇首构成树的叶子，每块大田设置一个节点作为一个树枝的中间节点，这块大田内的所有叶子连接到该中间节点，所有中间节点往上连接到农业物联前端精准采集模块中的总节点，或者通过一层或者多层大树枝的中间节点最终连接到农业物联前端精准采集模块中的总节点。
优选的，中间节点为路由器，连接电源，用于将本节点接收的采集数据进行压缩。
优选的，簇首为路由器或者具有路由功能的传感器，连接电源或采用大容量电池，用于将本簇首接收的采集数据进行压缩。
优选的，簇内非簇首的传感器为单功能的传感器，采用小容量电池，且只具备单向发送能力。
本优选实施例进一步简化传感器的设置，将簇内非簇首的传感器简化到单向发送数据，这使得能耗进一步大幅降低，从而取得了倍增非簇首传感器的使用时间，减少一半充电次数的预料不到的技术效果。
优选的，数据压缩包括将一个预设时长内的同类传感器传来的采集数据拼合在一起构成一个数据包。
优选的，将小田或温室按照地理位置的相邻性划分成多个小区，对于每个小区中的每一类传感器，从中选择一个传感器作为基准传感器。
图3是根据一个示例性实施例示出的基准传感器的示意图，如图所示，将每9个相邻的传感器构成一个小区，选择中间的传感器作为基准传感器。类似的，根据需求，也可以将4个或者16个传感器构成一个小区。
优选的，如果该小区中的其他任一传感器的任一周期的数据跟该中心传感器的该周期的数据相同，则数据包内删除该传感器的数据，仅保留其id。
申请人在广东大橘果业公司的柑橘大田对上述实施例进行了测试，根据大量实验积累的实验数据表明，传感器集群在同一个周期内采集的数据有大量相同的数据，经分析，尤其是相邻传感器，由于其采集的土壤情况病虫草害情况农作物生长情况等很可能相同，因此数据也会相同。因此将集群数据构建成一个数据包，将这些相同数据删除，只标注其id，就可以显著地减少数据传输量。
本优选实施例进一步分析，发现如果将每个传感器相互之间都进行数据比对，则比对次数将达到2n次(n是指传感器的个数)。充分地比对虽然能将数据压缩到极限，但是每次比对本身也要消耗能量，这使得压缩数据所节省的传输能量会少于比对次数所增加消耗的能量，也就是得不偿失。
如图3所示，本优选实施例创造性地将相邻区域的若干个传感器构成小区，即将小田或温室划分成多个小区，而将比对限制到每个小区传感器只与一个基准传感器进行比对，避免了传感器之间两两相互比对，也避免了整个小田或者温室内所有传感器之间相互比对，而仅仅将因为位置相邻所以数据最有可能相同的若干个传感器之间进行比对，这使得比对次数从2n次降低到仅仅n次。由此，本优选实施例取得了一个预料不到的技术效果：传输数据量显著地下降，而压缩工作却非常小。发明人在大量试验后发现，通过这种方式进行数据压缩，整体而言，簇首能耗进一步降低了10％左右，这对于簇首是采用大容量电池的场景来说，进一步减少了充电次数。
优选的，将该预设时长内的第一个周期作为基准周期，确定其他任一周期的数据跟该基准周期对应数据不相同的起始位，数据包内仅保留起始位以后的数据。
发明人经过长期观察，进一步发现，由于土壤情况病虫草害情况农作物生长情况等的变化通常是比较缓慢的，所以通常采集到的数据的变化也比较缓慢，相邻几个周期的数据往往相同，或者仅仅最后几位小数略有变化。本优选实施例创造性地提出，通过仅仅传输有变化的数据位，使得数据传输量进一步显著减少，而这种相邻周期的比较，需要消耗的能量是小于数据传输量减少所节约的能量，所以这种压缩从节能角度来看，是非常值得的。发明人在大量试验后发现，通过这种方式进行数据压缩，整体而言，簇首能耗进一步降低了4％左右，这对于簇首是采用大容量电池的场景来说，进一步减少了充电次数。
优选的，对数据包进行无损压缩。
优选的，在具备布线条件的情况下，簇首与中间节点之间的连接优先采用有线连接。
本优选实施例利用了本发明异构网络拓扑的特点，进一步创造性地提出在簇首与中间节点之间可以采用有线连接，这样并不会增加太多布线成本，但是显著地提高了带宽，并且由于有线方式比无线方式更加省电，从而进一步显著降低了中间节点的功耗，显著减少了中间节点的充电次数。
优选的，在具备布线条件的情况下，簇首与簇内其他传感器之间的连接优先采用有线连接。
本优选实施例进一步创造性地提出在簇首与簇内传感器之间可以采用有线连接，虽然成本增加，但显著地提高了带宽，并且由于有线方式比无线方式更加省电，从而进一步显著降低了簇首以及其他所有传感器的功耗，显著减少了充电次数。
申请人在广东大橘果业公司的柑橘大田对上述实施例进行了测试，采用上述有线取代无线的技术特征，经过实验测试，充电次数还可以至少减少80％(有线传输几乎不耗电)。
优选的，农业物联前端精准采集模块还包括：
预测单元，用于根据传感器集群中每个簇采集来的当前n个周期内的数据，预测下个周期的数据，n为预设值；
判断单元，用于判断传感器集群中每个簇采集来的下个周期的数据是否与预测数据一致；
周期调整单元，如果某个簇是一致，则将该簇内的传感器的空闲延长一个设定的时长，如果某个簇是不一致，则将该簇内的传感器的空闲缩短一个设定的时长。
一方面，簇中的传感器通常有采样、数据处理、发送数据、侦听网络、接收数据和空闲六种运行状态，设定的时长可以为这六个状态的一个周期。当传感器处于空闲时使硬件系统进入休眠状态，从而能耗大幅度下降，远小于其他几种状态下的能耗。另一方面，农业生产中，病虫草害数据、气象数据、农作物生长状态，肥水状态等通常是一个缓慢变化的过程，不会突然发生巨变，而且其变化趋势往往遵循一定的规律，所以在历史数据的基础上，能预测到下一个周期的数据。
本优选实施例以上面两点作为基础，提出如果当前数据与预测数据一致，就认为当前簇内小田或温室的变化处于规律性变化当中，并进而创造性地延长传感器的休眠时间，使其可以取得显著的节能效果。
优选的，判断单元同时根据每个簇采集来的数据的变化趋势进行预测以及根据每个簇采集来的数据的自然属性进行预测，以得到两个预测值。
优选的，判断单元用于当两个预测值都与每个簇采集来的下个周期的数据不一致时，才认为不一致；当任意一个预测值与每个簇采集来的下个周期的数据一致时，则认为一致，且以该一致的预测值作为确定的预测值。
根据每个簇采集来的数据的变化趋势进行预测，这相当于纯数学计算进行概率预测，通常通过线性回归即可实现，发明人做了大量实验发现，这种方法实现简单，而且能够适用于绝大多数场景，取得了很好的节能效果。
农业生产中很多数据不一定符合线性回归的规律，但通过直接以一定的自然规律进行计算，发现这些数据是符合一定自然规律的，也可以进行预测。发明人通过增加该预测方式，进一步扩大了本优选实施例的应用范围，从而取得了更好的节能效果。
优选的，农业物联前端精准采集模块还包括：
插值单元，用于如果该簇内的传感器的空闲延长到超出了数据中心管理平台所要求的期限，则自动将预测值作为采集值上报。
因为延长空闲，就会导致数据空缺，甚至超过了数据中心管理平台的最低要求。本优选实施例通过增加插值单元，直接将预测值上报，从而弥补了空缺期的数据。因为预测值与实际数据应该是一致的，所以这种插值并不会带来严重的失真，因此在实现传感器节能，并显著减少充电次数的情况下，还能满足数据中心管理平台的数据量要求，实现了预料不到的技术效果。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
1.一种基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，包括：农业物联前端精准采集模块、数据中心管理平台、生产过程精准控制模块、产品溯源模块、农业智能装备和专家在线平台；农业物联前端精准采集模块包括布置在大田的传感器集群，用于全天候监测采集大田的信息；
大田包括多块大田，每块大田中包括多个小田或温室，传感器集群的网络拓扑包括树和簇，每个小田或温室内的多个传感器构成传感器集群中的每个簇，每个簇中设置一个簇首，每个簇首构成树的叶子，每块大田设置一个节点作为一个树枝的中间节点，这块大田内的所有叶子连接到该中间节点，所有中间节点往上连接到农业物联前端精准采集模块中的总节点，或者通过一层或者多层大树枝的中间节点最终连接到农业物联前端精准采集模块中的总节点。
2.根据权利要求1所述的基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，中间节点连接电源或者采用大容量电池，簇首连接电源或者采用大容量电池，簇内非簇首的传感器采用小容量电池。
3.根据权利要求1所述的基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，中间节点为路由器，簇首为路由器或者具有路由功能的传感器，簇内非簇首的传感器为单采集数据功能的传感器。
4.根据权利要求1所述的基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，在具备布线条件的情况下，簇首与中间节点之间的连接优先采用有线连接。
5.根据权利要求1所述的基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，在具备布线条件的情况下，簇首与簇内其他传感器之间的连接优先采用有线连接。
6.根据权利要求1所述的基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，农业物联前端精准采集模块还包括：
预测单元，用于根据传感器集群中每个簇采集来的当前n个周期内的数据，预测下个周期的数据，n为预设值；
判断单元，用于判断传感器集群中每个簇采集来的下个周期的数据是否与预测数据一致；
周期调整单元，如果某个簇是一致，则将该簇内的传感器的空闲延长一个设定的时长，如果某个簇是不一致，则将该簇内的传感器的空闲缩短一个设定的时长。
7.根据权利要求6所述的基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，判断单元根据每个簇采集来的数据的变化趋势进行预测或者根据每个簇采集来的数据的自然属性进行预测。
8.根据权利要求6所述的基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，判断单元同时根据每个簇采集来的数据的变化趋势进行预测以及根据每个簇采集来的数据的自然属性进行预测，以得到两个预测值。
9.根据权利要求8所述的基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，判断单元用于当两个预测值都与每个簇采集来的下个周期的数据不一致时，才认为不一致；当任意一个预测值与每个簇采集来的下个周期的数据一致时，则认为一致，且以该一致的预测值作为确定的预测值。
10.根据权利要求6所述的基于互联网的种植智能管理系统，其特征在于，农业物联前端精准采集模块还包括：
插值单元，用于如果该簇内的传感器的空闲延长到超出了数据中心管理平台所要求的期限，则自动将预测值作为采集值上报。
技术总结