CN110455340B - 一种基于大数据的农产品种植环境检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于大数据的农产品种植环境检测系统，包括云服务器、物种种类输入模块以及与云服务器相连接的土壤检测模块、环境检测分析模块、图像获取模块、筛选处理模块、特征提取模块、数据存储库和显示终端，数据存储库分别与物种种类输入模块和环境检测分析模块连接，筛选处理模块分别与图像获取模块和特征提取模块连接。本发明根据检测的种植环境可统计农产品各生长阶段生长的影响情况，为后期综合评估农产品的生长提供可靠的参考数据，并可综合评估农产品的品质综合预估反应系数，具有检测的准确性高和分析准确性高的特点，为后期种植人员种植各农产品提供指导性参考数据，便于提高农产品的质量，促进农产品的发展。

Description

一种基于大数据的农产品种植环境检测系统

技术领域

本发明属于农业信息化技术领域，涉及到一种基于大数据的农产品种植环境检测系统。

背景技术

随着人们生活水平的不断提高，人们对农产品的品质追求逐渐提高，影响农产品的品质主要是农产品在生长各阶段的生长状况，影响农产品生长的因素主要包括土壤内各元素的含量、温度、湿度以及光照强度等，现有农产品种植的过程中，农产品种植环境为自然环境，且种植人员根据种植经验对农产品进行施肥、施水等操作，并通过施肥来控制农产品的生长，但是无法根据农产品在各生长阶段下的土壤中各元素的含量、温度、湿度以及光照强度综合分析农产品生长状况，并无法对根据种植环境评估农产品的最终的品质问题，进而农产品的品质不稳定易受环境的影响，存在农产品的品质稳定性差以及品质差的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供的一种基于大数据的农产品种植环境检测系统，通过土壤检测模块采集土壤中的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及各土壤深度对应的温度和湿度，环境检测分析模块采集农产品的光照强度、光照强度对应的光照强度等级以及各光照强度等级对应的光照时间，并结合云服务器对农产品在各生长阶段的农产品种类生长阻碍影响系数，同时，评估农产品的品质综合预估反应系数，解决了现有农产品种植的过程中无法根据种植环境参数分析对农产品生长的影响，存在农产品种植品质稳定性差以及检测、分析的准确性差的问题，无法为后期种植人员种植各农产品提供指导性参考数据。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的农产品种植环境检测系统，包括物种种类输入模块、土壤检测模块、环境检测分析模块、图像获取模块、筛选处理模块、特征提取模块、数据存储库、云服务器和显示终端；

所述云服务器分别与土壤检测模块、环境检测分析模块、图像获取模块、筛选处理模块、特征提取模块、数据存储库和显示终端连接，数据存储库分别与物种种类输入模块和环境检测分析模块连接，筛选处理模块分别与图像获取模块和特征提取模块连接；

所述物种种类输入模块用于输入在各种植子区域内种植的农产品种类，并将种植农产品种类与各种植子区域对应的编号建立对应的连接关系，并将各种植子区域的编号以及该种植子区域内种植的农产品种类发送至数据存储库；

所述土壤检测模块包括若干土壤检测设备和温湿检测设备，所述土壤检测设备分别安装在各种植子区域内，用于检测各种植子区域内土壤中的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量，并将检测的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量发送至云服务器，所述温湿检测设备为温湿度传感器，所述温湿度传感器分别安装在各种植子区域内各土壤深度级别对应的土壤内，用于以固定时间段检测各种植子区域内不同土壤深度级别对应的土壤中的温度和湿度，并将检测的各种植子区域内各土壤深度级别对应的土壤内的温度和湿度发送至云服务器；

所述环境检测分析模块用于实时检测种植区域内的光照强度，将检测的光照强度与数据存储库中存储的不同光照强度等级对应的光照强度范围进行对比，筛选出光照强度对应的光照强度等级，根据光照强度对应的光照强度等级统计各光照强度等级对应的照射时间，并将统计的各光照强度等级以及各光照强度等级对应的照射时间发送至云服务器；

所述图像获取模块用于对各种植子区域内种植的植物进行图像获取，并将获取的各种植子区域内的图像分别发送至云服务器和筛选处理模块；

所述图像获取模块包括若干图像获取单元，对各图像获取单元进行编号，图像获取单元对应的编号与图像获取单元所在的种植子区域内的编号相一致，所述图像获取单元为高清摄像头，分别安装在各种植子区域内，且每个种植子区域内安装的高清摄像头的数量相同，图像获取单元用于采集各种植子区域内植物叶片的图像信息，并将各种植子区域内的各摄像头采集的植物叶片的图像信息分别发送至筛选处理模块和云服务器；

所述筛选处理模块用于接收图像获取模块发送的各种植子区域内的摄像头采集的植物图像信息，对接收的植物图像进行多种不同的矩形筛选框进行筛选，提取能包裹植物叶片的最小的矩形，并去除该矩形区域之外的图像切割，以去除与叶片图像无关的图像，减少对整个采集图像提取特征的难度以及工作量；并将保留的矩形区域的图像在X方向缩放比例为f_x，在Y方向缩放比例为f_y，以保证图像归一化至相同的图像尺寸，并将经归一化处理后的图像进行图像增强处理，最后将经图像增强处理后的图像分别发送特征提取模块和云服务器；

所述特征提取模块用于接收筛选处理模块发送的经图像增强处理后的图像，对接收的图像进行划分，划分成若干面积相同的子图像，对各子图像按照设定的顺序进行编号，分别为1,2,...,i,...,m，提取各子图像中植物叶片的特征，将提取的各子图像对应的特征构成叶片特征集合β_ji(β_ji1,β_ji2,...,β_jik,...,β_jiN)，β_jik表示为第j个种子子区域采集的图像中第i个子图像中的第k个叶片特征，N表示为每个子图像中叶片特征的数量，并将提取的叶片特征集合β_ji发送至云服务器；

所述数据存储库用于存储各种植子区域对应的编号以及该种植子区域内种植的农产品种类，存储不同农产品种类对应的标准叶片图像以及标准叶片图像对应的标准叶片特征，并将各农产品种类对应的标准叶片特征构成标准叶片特征集合S_r(s_r1,s_r2,...,s_rv)，s_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征，标准叶片特征集合S_r中各标准叶片特征对应的权重系数分别为gs_r1,gs_r2,...,gs_rv，gs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征的权重系数，且gs_r1+gs_r2+...+gs_rv＝1，并用于存储不同光照强度等级对应的光照强度范围、各生长阶段对应的光照强度等级阈值以及各生长阶段对应的光照强度等级对应的时间阈值，光照强度等级按照从低到高的顺序进行排序，分别为R1、R2、R3、R4，且R1、R2、R3、R4对应的光照强度范围依次升高，同时存储不同农产品种类在不同生长阶段对各土壤深度的标准湿度范围以及标准温度范围的需求；

另外，存储数据库存储各农产品种类在各生长阶段土壤所需的标准氮含量范围、磷含量范围、钾含量范围、钙含量范围和镁含量范围，存储氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量对各农产品在各生长阶段对应的生长影响比例权重系数,分别为g_Nt,g_Pt,g_Kt,g_Cat,g_Mgt，g_Nt表示为第t个生长阶段中氮元素对应的生长影响比例权重系数，同理，t＝T1,T2,T3,T4,T5,T6，且g_Nt+g_Pt+g_Kt+g_Cat+g_Mgt＝1，并存储各农产品种类对应的叶片颜色以及叶片颜色对应的叶片颜色等级，同一农产品对应的植物叶片颜色等级分别为Q1,Q2,Q3,Q1,Q2,Q3对应的叶片颜色等级依次升高；

数据存储库还存储各种植子区域内的编号以及各种植子区域内的农产品种类，存储各种植子区域内农产品的播种日期、当前的日期以及各农产品种类在各生长阶段对应的时间范围；

所述云服务器用于接收特征提取模块发送的叶片特征集合β_ji，并将采集的种植子区域内的农产品对应的各子图像中叶片特征集合β_ji与数据存储库中存储的各农产品种类对应的标准叶片特征集合，得到对比叶片特征集合ΔS_r(Δs_r1,Δs_r2,...,Δs_rv)，Δs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征与采集的种植子区域内的各子图像中叶片特征的对比情况，若采集的各子图像中叶片特征集合中存在第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征，则取Δs_rv等于固定常数，且固定常数大于1，若采集的各子图像中叶片特征集合中没有第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征，则取Δs_rv等于0，根据对比叶片特征集合统计采集的种植子区域内的农产品与各农产品种类吻合度系数，所述农产品种类吻合度系数的计算公式为

Δs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征与采集的种植子区域内的各子图像中叶片特征的对比情况，gs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征的权重系数，筛选出最大吻合度系数对应的农产品种类，并提取采集的种植子区域对应的编号，根据种植子区域的编号提取数据存储库中该种植子区域编号对应的农产品种类，并将提取的农产品种类与最大吻合度系数对应的农产品种类进行对比，若提取的农产品种类与最大吻合度系数对应的农产品种类相同，则表明该种植子区域内种植的农产品种类正确，若提取的农产品种类与最大吻合度系数对应的农产品种类不相同，则表明该种植子区域内种植的农产品种类与实际种植的农产品种类不匹配，并将最大吻合度系数对应的农产品种类替换数据存储库中各种植子区域内种植的农产品种类；

所述云服务器用于接收图像获取模块发送的各种植子区域内的植物叶片的图像信息，并将接收的植物叶片的图像信息与数据存储库中存储的该农产品各叶片颜色等级对应的叶片颜色进行对比，提取相近叶片颜色对应的叶片颜色等级；云服务器提取存储数据库中各种植子区域内农产品的播种时间、当前的日期以及各生长阶段对应的时间，根据各种植子区域内农产品播种时间、当前的日期以及各生长阶段对应的时间，判断各种植子区域内种植的农产品种类对应的生长阶段，提取各种植子区域内农产品在该生长阶段对应的标准氮含量范围、磷含量范围、钾含量范围、钙含量范围和镁含量范围以及各土壤深度对应的温度和湿度范围，同时，云服务器用于接收土壤检测模块发送的各种植子区域的土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及不同土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度，将接收的土壤中的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量依次构成土壤元素含量集合A(a_N,a_P,a_K,a_Ca,a_Mg)，a_N表示为土壤中的氮含量，a_P表示为土壤中的磷含量，a_K表示为土壤中的钾含量，a_Ca表示为土壤中的钙含量，a_Mg表示为土壤中的镁含量，云服务器将接收的土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量分别与当前生长阶段对应的标准氮含量范围、标准磷含量范围、标准钾含量范围、标准钙含量范围和标准镁含量范围进行对比，得到土壤元素含量对比集合ΔA(Δa_N,Δa_P,Δa_K,Δa_Ca,Δa_Mg)，Δa_N表示为土壤中的氮含量与该生长阶段对应的标准氮含量范围间的对比差值，Δa_P表示为土壤中的磷含量与该生长阶段对应的标准磷含量范围间的对比差值，Δa_K表示为土壤中的钾含量与该生长阶段对应的标准钾含量范围间的对比差值，Δa_Ca表示为土壤中的钙含量与该生长阶段对应的标准钙含量范围间的对比差值，Δa_Mg表示为土壤中的镁含量与该生长阶段对应的标准镁含量范围间的对比差值；

所述云服务器将接收的不同土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度分别与数据存储库中对应该生长阶段对应的土壤深度等级对应的标准湿度范围和标准温度范围进行对比，得到土壤深度等级参数对比集合B(X_W1,X_W2,X_W3,X_W4,L_W1,L_W2,L_W3,L_W4)，X_Wf表示为第Wf个土壤深度等级对应的土壤温度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准温度范围间的对比情况，L_Wf表示第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准湿度范围间的对比情况，其中，Wf＝W1,W2,W3,W4；

所述云服务器并接收环境检测分析模块发送的各光照强度等级以及各光照强度等级对应的照射时间，并将接收的各光照强度等级与预设的各生长阶段对应的光照强度等级阈值进行对比，统计大于等于光照强度等级阈值的各光照强度等级的光照时间，云服务器根据各生长阶段对应的土壤元素含量对比集合ΔA、土壤深度等级参数对比集合B预计大于等于光照强度等级阈值的各光照强度等级的光照时间，统计各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数

所述云服务器根据各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数并结合农产品种类对应的叶片颜色等级，评估农产品的品质综合预估反应系数Πr，并将统计的各农产品种类在各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数、农产品的品质综合预估反应系数、该农产品在各光照强度等级下对应的光照时间、种植子区域内土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及各土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度发送至显示终端；

所述显示终端用于接收云服务器发送的各农产品种类在各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数、农产品的品质综合预估反应系数、农产品对应的各光照强度等级对应的光照时间、种植子区域内土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及各土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度，并进行显示。

进一步地，所述数据存储库中存储各农产品种类从种植到收获包括T1,T2,T3,T4,T5,T6生长阶段，T1,T2,T3,T4,T5,T6生长阶段分别表示为种子萌发阶段、芽发育阶段、前期生长阶段、中期生长阶段、后期生长阶段和成熟阶段。

进一步地，所述图像增强处理为图像灰度拉伸处理，即图像增强处理采用的公式为

x表示为经图像增强处理前的像素值，x′表示为对应像素点经图像增强处理后的像素值，J_max表示为经归一化处理后矩形区域内中最大的像素值，J_min表示为经归一化处理后矩形区域内中最小的像素值。

进一步地，各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数

r表示为农产品物种，λ表示为光照强度影响系数，取1,.58，R_t阈值表示为第t个生长阶段中预设光照强度等级阈值，t＝T1,T2,T3,T4,T5,T6，TI_R表示为大于等于预设光照强度等级阈值的第R个光照强度等级对应的光照时间，且R等于R1、R2、R3、R4，Δa_hv表示为hv元素含量与该生长阶段对应的标准元素含量范围间的对比差值，g_hvt表示为第t个生长阶段中hv元素对应的生长影响比例权重系数，hv等于h1,...,hv,...,h5，h1,...,hv,...,h5分别表示为N,P,K,Ca,Mg，a_hvmax表示为hv元素含量范围中上限含量，a_hvmin表示为hv元素含量范围中下限含量，X_Wf表示为第Wf个土壤深度等级对应的土壤温度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准温度范围间的对比情况，L_Wf表示第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准湿度范围间的对比情况，Wf＝W1,W2,W3,W4。

进一步地，农产品的品质综合预估反应系数

ξ表示为虫害影响因子，有虫害时，取0.6，无虫害时，取0.95，Q表示为采集图像中的农产品的叶片颜色等级，Q等于Q1,Q2,Q3，Q_预设表示为预设的该农产品种类对应的叶片颜色等级阈值，

表示为第r个农产品种类在第t个生长阶段对应的生长阻碍影响系数，TI_R表示为第R个光照强度等级对应的光照时间，TI_R预设表示为预设的第R个光照强度等级对应的光照时间。

进一步地，还包括区域划分模块，所述区域划分模块用于对需种植的区域按照种植的农产品种类进行划分，划分成若干种植子区域，按照从左到右的顺序依次对划分的各种植子区域进行编号，分别为1,2,...,j,...,n，n表示为种植子区域的数量，j表示为第j个种植子区域，每个种植子区域只种植单一种类的农产品。

本发明的有益效果：

本发明提供的一种基于大数据的农产品种植环境检测系统，与现有技术相比，通过采集种植子区域内农产品植物的图像，对采集的图像进行筛选和归一化处理，以所有目标图像，减少图像分析所需的时间以及任务量，并对经归一化处理后的图像进行植物叶片特征提取，云服务器将提取的植物叶片特征与各农产品种类对应的标准叶片特征进行对比，筛选出采集叶片特征对应的农产品种类，并将识别的农产品种类与物种种类输入模块输入的该种植子区域内种植的农产品种类进行对比，以判断识别的农产品种类是否为输入的农产品种类，实现对农产品种类的确定，减少人工输入农产品种类造成的失误率，为后期统计农产品在种植过程中的判断各生长阶段的生长情况奠定基础。

本发明通过土壤检测模块采集土壤中的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及各土壤深度对应的温度和湿度，并通过环境检测分析模块采集农产品的光照强度、光照强度对应的光照强度等级以及各光照强度等级对应的光照时间，并通过土壤检测模块和环境检测分析模块结合云服务器，云服务器根据土壤中的元素含量以及各土壤深度对应的温度、湿度以及农产品在各光照强度等级下的光照时间统计各农产品在生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数，能够直观地当前土壤内的各元素含量、温湿度以及光照对农产品各生长阶段生长的影响情况，为后期综合评估农产品的生长提供可靠的参考数据，具有检测的准确性高的特点，另外，通过检测农产品的种植环境，并根据农产品各生长阶段所需的土壤元素含量、温度、湿度和光照强度对种植环境进行人为控制，以促进农产品的生长，大大提高了农产品的产量和品质。

本发明中云服务器通过农产品在各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数并结合是否虫害、农产品植物的叶片颜色和各光照强度等级对应的时间，综合评估农产品的品质综合预估反应系数，通过农产品的品质综合预估反应系数直观地展示农产品在整个生长过程中的生长情况，可对农产品的品质进行预估，具有准确性高的特点，为后期种植稳定的农产品品质提供可靠的基础，便于对农产品的种植实现数字化展示，为后期种植人员种植各农产品提供指导性参考数据，便于提高农产品的质量，促进农产品的发展，同时，可根据种植过程中的环境参数能够预估产品的品质。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明中一种基于大数据的农产品种植环境检测系统的示意图。

具体实施方式

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于大数据的农产品种植环境检测系统，包括区域划分模块、物种种类输入模块、土壤检测模块、环境检测分析模块、图像获取模块、筛选处理模块、特征提取模块、数据存储库、云服务器和显示终端；

云服务器分别与土壤检测模块、环境检测分析模块、图像获取模块、筛选处理模块、特征提取模块、数据存储库和显示终端连接，数据存储库分别与物种种类输入模块和环境检测分析模块连接，筛选处理模块分别与图像获取模块和特征提取模块连接。

区域划分模块用于对需种植的区域按照种植的农产品种类进行划分，划分成若干种植子区域，按照从左到右的顺序依次对划分的各种植子区域进行编号，分别为1,2,...,j,...,n，n表示为种植子区域的数量，j表示为第j个种植子区域，每个种植子区域只种植单一种类的农产品；

对土壤深度进行划分，划分成若干土壤深度级别，分别为W1,W2,W3,W4，每个土壤等级对应不同的土壤深度，各土壤深度级别对应的土壤深度分别为0-12cm，12-24cm，24-36cm,36-48cm。

物种种类输入模块用于输入在各种植子区域内种植的农产品种类，并将种植农产品种类与各种植子区域对应的编号建立对应的连接关系，并将各种植子区域的编号以及该种植子区域内种植的农产品种类发送至数据存储库；

土壤检测模块包括若干土壤检测设备和温湿检测设备，所述土壤检测设备分别安装在各种植子区域内，用于检测各种植子区域内土壤中的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量，并将检测的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量发送至云服务器，所述温湿检测设备为温湿度传感器，所述温湿度传感器分别安装在各种植子区域内各土壤深度级别对应的土壤内，用于以固定时间段检测各种植子区域内不同土壤深度级别对应的土壤中的温度和湿度，并将检测的各种植子区域内各土壤深度级别对应的土壤内的温度和湿度发送至云服务器；

环境检测分析模块用于实时检测种植区域内的光照强度，将检测的光照强度与数据存储库中存储的不同光照强度等级对应的光照强度范围进行对比，筛选出光照强度对应的光照强度等级，根据光照强度对应的光照强度等级统计各光照强度等级对应的照射时间，并将统计的各光照强度等级以及各光照强度等级对应的照射时间发送至云服务器；

图像获取模块用于对各种植子区域内种植的植物进行图像获取，并将获取的各种植子区域内的图像分别发送至云服务器和筛选处理模块；

图像获取模块包括若干图像获取单元，对各图像获取单元进行编号，图像获取单元对应的编号与图像获取单元所在的种植子区域内的编号相一致，所述图像获取单元为高清摄像头，分别安装在各种植子区域内，且每个种植子区域内安装的高清摄像头的数量相同，图像获取单元用于采集各种植子区域内植物叶片的图像信息，并将各种植子区域内的各摄像头采集的植物叶片的图像信息分别发送至筛选处理模块和云服务器；

筛选处理模块用于接收图像获取模块发送的各种植子区域内的摄像头采集的植物图像信息，对接收的植物图像进行多种不同的矩形筛选框进行筛选，提取能包裹植物叶片的最小的矩形，并去除该矩形区域之外的图像切割，以去除与叶片图像无关的图像，减少对整个采集图像提取特征的难度以及工作量；并将保留的矩形区域的图像在X方向缩放比例为f_x，在Y方向缩放比例为f_y，以保证图像归一化至相同的图像尺寸，并将经归一化处理后的图像进行图像增强处理，最后将经图像增强处理后的图像分别发送特征提取模块和云服务器；

其中，所述图像增强处理为图像灰度拉伸处理，即图像增强处理采用的公式为

x表示为经图像增强处理前的像素值，x′表示为对应像素点经图像增强处理后的像素值，J_max表示为经归一化处理后矩形区域内中最大的像素值，J_min表示为经归一化处理后矩形区域内中最小的像素值。

特征提取模块用于接收筛选处理模块发送的经图像增强处理后的图像，对接收的图像进行划分，划分成若干面积相同的子图像，对各子图像按照设定的顺序进行编号，分别为1,2,...,i,...,m，提取各子图像中植物叶片的特征，将提取的各子图像对应的特征构成叶片特征集合β_ji(β_ji1,β_ji2,...,β_jik,...,β_jiN)，β_jik表示为第j个种子子区域采集的图像中第i个子图像中的第k个叶片特征，N表示为每个子图像中叶片特征的数量，并将提取的叶片特征集合β_ji发送至云服务器；

数据存储库用于存储各种植子区域对应的编号以及该种植子区域内种植的农产品种类，存储不同农产品种类对应的标准叶片图像以及标准叶片图像对应的标准叶片特征，并将各农产品种类对应的标准叶片特征构成标准叶片特征集合S_r(s_r1,s_r2,...,s_rv)，s_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征，标准叶片特征集合S_r中各标准叶片特征对应的权重系数分别为gs_r1,gs_r2,...,gs_rv，gs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征的权重系数，且gs_r1+gs_r2+...+gs_rv＝1，并用于存储不同光照强度等级对应的光照强度范围、各生长阶段对应的光照强度等级阈值以及各生长阶段对应的光照强度等级对应的时间阈值，光照强度等级按照从低到高的顺序进行排序，分别为R1、R2、R3、R4，且R1、R2、R3、R4对应的光照强度范围依次升高，同时存储不同农产品种类在不同生长阶段对各土壤深度的标准湿度范围以及标准温度范围的需求，其中，各农产品种类从种植到收获包括T1,T2,T3,T4,T5,T6生长阶段，T1,T2,T3,T4,T5,T6生长阶段分别表示为种子萌发阶段、芽发育阶段、前期生长阶段、中期生长阶段、后期生长阶段和成熟阶段；

另外，存储数据库存储各农产品种类在各生长阶段土壤所需的标准氮含量范围、磷含量范围、钾含量范围、钙含量范围和镁含量范围，存储氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量对各农产品在各生长阶段对应的生长影响比例权重系数,分别为g_Nt,g_Pt,g_Kt,g_Cat,g_Mgt，g_Nt表示为第t个生长阶段中氮元素对应的生长影响比例权重系数，同理，t＝T1,T2,T3,T4,T5,T6，且g_Nt+g_Pt+g_Kt+g_Cat+g_Mgt＝1，并存储各农产品种类对应的叶片颜色以及叶片颜色对应的叶片颜色等级，同一农产品对应的植物叶片颜色等级分别为Q1,Q2,Q3,Q1,Q2,Q3对应的叶片颜色等级依次升高，叶片颜色等级越高，则该叶片颜色等级对应的叶片颜色与营养充足的该农产品叶片颜色越相近；

数据存储库还存储各种植子区域内的编号以及各种植子区域内的农产品种类，存储各种植子区域内农产品的播种日期、当前的日期以及各农产品种类在各生长阶段对应的时间范围；

云服务器用于接收特征提取模块发送的叶片特征集合β_ji，并将采集的种植子区域内的农产品对应的各子图像中叶片特征集合β_ji与数据存储库中存储的各农产品种类对应的标准叶片特征集合，得到对比叶片特征集合ΔS_r(Δs_r1,Δs_r2,...,Δs_rv)，Δs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征与采集的种植子区域内的各子图像中叶片特征的对比情况，若采集的各子图像中叶片特征集合中存在第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征，则取Δs_rv等于固定常数，且固定常数大于1，若采集的各子图像中叶片特征集合中没有第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征，则取Δs_rv等于0，根据对比叶片特征集合统计采集的种植子区域内的农产品与各农产品种类吻合度系数，所述农产品种类吻合度系数的计算公式为

Δs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征与采集的种植子区域内的各子图像中叶片特征的对比情况，gs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征的权重系数，筛选出最大吻合度系数对应的农产品种类，并提取采集的种植子区域对应的编号，根据种植子区域的编号提取数据存储库中该种植子区域编号对应的农产品种类，并将提取的农产品种类与最大吻合度系数对应的农产品种类进行对比，若提取的农产品种类与最大吻合度系数对应的农产品种类相同，则表明该种植子区域内种植的农产品种类正确，若提取的农产品种类与最大吻合度系数对应的农产品种类不相同，则表明该种植子区域内种植的农产品种类与实际种植的农产品种类不匹配，并将最大吻合度系数对应的农产品种类替换数据存储库中各种植子区域内种植的农产品种类，保证种植子区域内种植的农产品种类与特征识别的农产品种类相一致；

通过将采集的农产品种类对应的叶子图像的特征与各农产品种类对应的标准叶片图像中的标准叶片特征进行对比，以筛选出种植子区域内种植的农产品种类，并与输入的该种植子区域内种植的农产品种类进行对比，实现对农产品种类的确定，为后期统计农产品在种植过程中的判断各生长阶段的生长情况奠定基础。

云服务器用于接收图像获取模块发送的各种植子区域内的植物叶片的图像信息，并将接收的植物叶片的图像信息与数据存储库中存储的该农产品各叶片颜色等级对应的叶片颜色进行对比，提取相近叶片颜色对应的叶片颜色等级；云服务器提取存储数据库中各种植子区域内农产品的播种时间、当前的日期以及各生长阶段对应的时间，根据各种植子区域内农产品播种时间、当前的日期以及各生长阶段对应的时间，判断各种植子区域内种植的农产品种类对应的生长阶段，提取各种植子区域内农产品在该生长阶段对应的标准氮含量范围、磷含量范围、钾含量范围、钙含量范围和镁含量范围以及各土壤深度对应的温度和湿度范围，同时，云服务器用于接收土壤检测模块发送的各种植子区域的土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及不同土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度，将接收的土壤中的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量依次构成土壤元素含量集合A(a_N,a_P,a_K,a_Ca,a_Mg)，a_N表示为土壤中的氮含量，a_P表示为土壤中的磷含量，a_K表示为土壤中的钾含量，a_Ca表示为土壤中的钙含量，a_Mg表示为土壤中的镁含量，云服务器将接收的土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量分别与当前生长阶段对应的标准氮含量范围、标准磷含量范围、标准钾含量范围、标准钙含量范围和标准镁含量范围进行对比，得到土壤元素含量对比集合ΔA(Δa_N,Δa_P,Δa_K,Δa_Ca,Δa_Mg)，Δa_N表示为土壤中的氮含量与该生长阶段对应的标准氮含量范围间的对比差值，Δa_P表示为土壤中的磷含量与该生长阶段对应的标准磷含量范围间的对比差值，Δa_K表示为土壤中的钾含量与该生长阶段对应的标准钾含量范围间的对比差值，Δa_Ca表示为土壤中的钙含量与该生长阶段对应的标准钙含量范围间的对比差值，Δa_Mg表示为土壤中的镁含量与该生长阶段对应的标准镁含量范围间的对比差值；

若该生长阶段检测的氮含量超过该生长阶段对应的标准氮含量范围中的上限氮含量，则氮含量对比差值Δa_N等于标准氮含量范围中的上限氮含量与检测的氮含量间的差值，若该生长阶段检测的氮含量小于该生长阶段对应的标准氮含量范围中的下限氮含量，则氮含量对比差值Δa_N等于检测的氮含量与标准氮含量范围中的下限氮含量间的差值，若该生长阶段检测的氮含量在该生长阶段对应的标准氮含量范围内，则氮含量对比差值Δa_N等于0；若该生长阶段检测的磷含量超过该生长阶段对应的标准磷含量范围中的上限磷含量，则磷含量对比差值Δa_P等于标准磷含量范围中的上限磷含量与检测的磷含量间的差值，若该生长阶段检测的磷含量小于该生长阶段对应的标准磷含量范围中的下限磷含量，则磷含量对比差值Δa_P等于检测的磷含量与标准磷含量范围中的下限磷含量间的差值，若该生长阶段检测的磷含量在该生长阶段对应的标准磷含量范围内，则磷含量对比差值Δa_P等于0，其中，钾含量对比差值Δa_K、钙含量对比差值Δa_Ca和Δa_Mg镁含量对比差值的计算方法分别与氮含量对比差值Δa_N和磷含量对比差值Δa_P计算方法相同。

云服务器将接收的不同土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度分别与数据存储库中对应该生长阶段对应的土壤深度等级对应的标准湿度范围和标准温度范围进行对比，得到土壤深度等级参数对比集合B(X_W1,X_W2,X_W3,X_W4,L_W1,L_W2,L_W3,L_W4)，X_Wf表示为第Wf个土壤深度等级对应的土壤温度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准温度范围间的对比情况，L_Wf表示第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准湿度范围间的对比情况，其中，Wf＝W1,W2,W3,W4，若第Wf个土壤深度等级对应的土壤温度在第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准温度范围内，则取X_Wf等于0，若第Wf个土壤深度等级对应的土壤温度不在第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准温度范围内，则X_Wf等于第Wf个土壤深度等级对应的土壤温度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准温度范围中的上限温度和下限温度和的平均值间的差值的绝对值，若第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度在第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度范围内，则取X_Wf等于0，若第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度不在第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准湿度范围内，则X_Wf等于第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准湿度范围中的上限湿度和下限湿度和的平均值间的差值的绝对值；

云服务器并接收环境检测分析模块发送的各光照强度等级以及各光照强度等级对应的照射时间，并将接收的各光照强度等级与预设的各生长阶段对应的光照强度等级阈值进行对比，统计大于等于光照强度等级阈值的各光照强度等级的光照时间，云服务器根据各生长阶段对应的土壤元素含量对比集合ΔA、土壤深度等级参数对比集合B预计大于等于光照强度等级阈值的各光照强度等级的光照时间，统计各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数

r表示为农产品物种，λ表示为光照强度影响系数，取1,.58，R_t阈值表示为第t个生长阶段中预设光照强度等级阈值，t＝T1,T2,T3,T4,T5,T6，TI_R表示为大于等于预设光照强度等级阈值的第R个光照强度等级对应的光照时间，且R等于R1、R2、R3、R4，Δa_hv表示为hv元素含量与该生长阶段对应的标准元素含量范围间的对比差值，g_hvt表示为第t个生长阶段中hv元素对应的生长影响比例权重系数，hv等于h1,...,hv,...,h5，h1,...,hv,...,h5分别表示为N,P,K,Ca,Mg，a_hvmax表示为hv元素含量范围中上限含量，a_hvmin表示为hv元素含量范围中下限含量，X_Wf表示为第Wf个土壤深度等级对应的土壤温度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准温度范围间的对比情况，L_Wf表示第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准湿度范围间的对比情况，Wf＝W1,W2,W3,W4，农产品种类生长阻碍影响系数越大，表明越阻碍农产品的种植的生长。

云服务器根据各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数并结合农产品种类对应的叶片颜色等级，评估农产品的品质综合预估反应系数

ξ表示为虫害影响因子，有虫害时，取0.6，无虫害时，取0.95，Q表示为采集图像中的农产品的叶片颜色等级，Q等于Q1,Q2,Q3，Q_预设表示为预设的该农产品种类对应的叶片颜色等级阈值，

表示为第r个农产品种类在第t个生长阶段对应的生长阻碍影响系数，TI_R表示为第R个光照强度等级对应的光照时间，TI_R预设表示为预设的第R个光照强度等级对应的光照时间，农产品的品质综合预估反应系数越大，表明农产品在收获时农产品的品质越佳，并将统计的各农产品种类在各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数以及农产品的品质综合预估反应系数发送至显示终端，同时，将云服务器将接收的各农产品对应的各光照强度等级对应的光照时间、土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及不同土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度发送至显示终端。

显示终端用于接收云服务器发送的各农产品种类在各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数、农产品的品质综合预估反应系数、农产品对应的各光照强度等级对应的光照时间、种植子区域内土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及不同土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度，并进行显示，便于种植管理人员直观地了解种植环境对农产品的影响状况，且通过对农产品种植环境进行检测，可统计各生长阶段对种植环境对植物生长的影响。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于大数据的农产品种植环境检测系统，其特征在于：包括物种种类输入模块、土壤检测模块、环境检测分析模块、图像获取模块、筛选处理模块、特征提取模块、数据存储库、云服务器和显示终端；

所述云服务器分别与土壤检测模块、环境检测分析模块、图像获取模块、筛选处理模块、特征提取模块、数据存储库和显示终端连接，数据存储库分别与物种种类输入模块和环境检测分析模块连接，筛选处理模块分别与图像获取模块和特征提取模块连接；

所述物种种类输入模块用于输入在各种植子区域内种植的农产品种类，并将种植农产品种类与各种植子区域对应的编号建立对应的连接关系，并将各种植子区域的编号以及该种植子区域内种植的农产品种类发送至数据存储库；

所述土壤检测模块包括若干土壤检测设备和温湿检测设备，所述土壤检测设备分别安装在各种植子区域内，用于检测各种植子区域内土壤中的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量，并将检测的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量发送至云服务器，所述温湿检测设备为温湿度传感器，所述温湿度传感器分别安装在各种植子区域内各土壤深度级别对应的土壤内，用于以固定时间段检测各种植子区域内不同土壤深度级别对应的土壤中的温度和湿度，并将检测的各种植子区域内各土壤深度级别对应的土壤内的温度和湿度发送至云服务器；

所述环境检测分析模块用于实时检测种植区域内的光照强度，将检测的光照强度与数据存储库中存储的不同光照强度等级对应的光照强度范围进行对比，筛选出光照强度对应的光照强度等级，根据光照强度对应的光照强度等级统计各光照强度等级对应的照射时间，并将统计的各光照强度等级以及各光照强度等级对应的照射时间发送至云服务器；

所述图像获取模块用于对各种植子区域内种植的植物进行图像获取，并将获取的各种植子区域内的图像分别发送至云服务器和筛选处理模块；

所述图像获取模块包括若干图像获取单元，对各图像获取单元进行编号，图像获取单元对应的编号与图像获取单元所在的种植子区域内的编号相一致，所述图像获取单元为高清摄像头，分别安装在各种植子区域内，且每个种植子区域内安装的高清摄像头的数量相同，图像获取单元用于采集各种植子区域内植物叶片的图像信息，并将各种植子区域内的各摄像头采集的植物叶片的图像信息分别发送至筛选处理模块和云服务器；

所述筛选处理模块用于接收图像获取模块发送的各种植子区域内的摄像头采集的植物图像信息，对接收的植物图像进行多种不同的矩形筛选框进行筛选，提取能包裹植物叶片的最小的矩形，并去除该矩形区域之外的图像切割，以去除与叶片图像无关的图像，减少对整个采集图像提取特征的难度以及工作量；并将保留的矩形区域的图像在X方向缩放比例为f_x，在Y方向缩放比例为f_y，以保证图像归一化至相同的图像尺寸，并将经归一化处理后的图像进行图像增强处理，最后将经图像增强处理后的图像分别发送特征提取模块和云服务器；

所述特征提取模块用于接收筛选处理模块发送的经图像增强处理后的图像，对接收的图像进行划分，划分成若干面积相同的子图像，对各子图像按照设定的顺序进行编号，分别为1,2,...,i,...,m，提取各子图像中植物叶片的特征，将提取的各子图像对应的特征构成叶片特征集合β_ji(β_ji1,β_ji2,...,β_jik,...,β_jiN)，β_jik表示为第j个种子子区域采集的图像中第i个子图像中的第k个叶片特征，N表示为每个子图像中叶片特征的数量，并将提取的叶片特征集合β_ji发送至云服务器；

所述数据存储库用于存储各种植子区域对应的编号以及该种植子区域内种植的农产品种类，存储不同农产品种类对应的标准叶片图像以及标准叶片图像对应的标准叶片特征，并将各农产品种类对应的标准叶片特征构成标准叶片特征集合S_r(s_r1,s_r2,...,s_rv)，s_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征，标准叶片特征集合S_r中各标准叶片特征对应的权重系数分别为gs_r1,gs_r2,...,gs_rv，gs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征的权重系数，且gs_r1+gs_r2+...+gs_rv＝1，并用于存储不同光照强度等级对应的光照强度范围、各生长阶段对应的光照强度等级阈值以及各生长阶段对应的光照强度等级对应的时间阈值，光照强度等级按照从低到高的顺序进行排序，分别为R1、R2、R3、R4，且R1、R2、R3、R4对应的光照强度范围依次升高，同时存储不同农产品种类在不同生长阶段对各土壤深度的标准湿度范围以及标准温度范围的需求；

另外，存储数据库存储各农产品种类在各生长阶段土壤所需的标准氮含量范围、磷含量范围、钾含量范围、钙含量范围和镁含量范围，存储氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量对各农产品在各生长阶段对应的生长影响比例权重系数,分别为g_Nt,g_Pt,g_Kt,g_Cat,g_Mgt，g_Nt表示为第t个生长阶段中氮元素对应的生长影响比例权重系数，同理，t＝T1,T2,T3,T4,T5,T6，T1,T2,T3,T4,T5,T6生长阶段分别表示为种子萌发阶段、芽发育阶段、前期生长阶段、中期生长阶段、后期生长阶段和成熟阶段，且g_Nt+g_Pt+g_Kt+g_Cat+g_Mgt＝1，并存储各农产品种类对应的叶片颜色以及叶片颜色对应的叶片颜色等级，同一农产品对应的植物叶片颜色等级分别为Q1,Q2,Q3,Q1,Q2,Q3对应的叶片颜色等级依次升高；

数据存储库还存储各种植子区域内的编号以及各种植子区域内的农产品种类，存储各种植子区域内农产品的播种日期、当前的日期以及各农产品种类在各生长阶段对应的时间范围；

所述云服务器用于接收特征提取模块发送的叶片特征集合β_ji，并将采集的种植子区域内的农产品对应的各子图像中叶片特征集合β_ji与数据存储库中存储的各农产品种类对应的标准叶片特征集合，得到对比叶片特征集合ΔS_r(Δs_r1,Δs_r2,...,Δs_rv)，Δs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征与采集的种植子区域内的各子图像中叶片特征的对比情况，若采集的各子图像中叶片特征集合中存在第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征，则取Δs_rv等于固定常数，且固定常数大于1，若采集的各子图像中叶片特征集合中没有第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征，则取Δs_rv等于0，根据对比叶片特征集合统计采集的种植子区域内的农产品与各农产品种类吻合度系数，所述农产品种类吻合度系数的计算公式为

Δs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征与采集的种植子区域内的各子图像中叶片特征的对比情况，gs_rv表示为第r个农产品物种对应的第v个标准叶片特征的权重系数，筛选出最大吻合度系数对应的农产品种类，并提取采集的种植子区域对应的编号，根据种植子区域的编号提取数据存储库中该种植子区域编号对应的农产品种类，并将提取的农产品种类与最大吻合度系数对应的农产品种类进行对比，若提取的农产品种类与最大吻合度系数对应的农产品种类相同，则表明该种植子区域内种植的农产品种类正确，若提取的农产品种类与最大吻合度系数对应的农产品种类不相同，则表明该种植子区域内种植的农产品种类与实际种植的农产品种类不匹配，并将最大吻合度系数对应的农产品种类替换数据存储库中各种植子区域内种植的农产品种类；

所述云服务器用于接收图像获取模块发送的各种植子区域内的植物叶片的图像信息，并将接收的植物叶片的图像信息与数据存储库中存储的该农产品各叶片颜色等级对应的叶片颜色进行对比，提取相近叶片颜色对应的叶片颜色等级；云服务器提取存储数据库中各种植子区域内农产品的播种时间、当前的日期以及各生长阶段对应的时间，根据各种植子区域内农产品播种时间、当前的日期以及各生长阶段对应的时间，判断各种植子区域内种植的农产品种类对应的生长阶段，提取各种植子区域内农产品在该生长阶段对应的标准氮含量范围、磷含量范围、钾含量范围、钙含量范围和镁含量范围以及各土壤深度对应的温度和湿度范围，同时，云服务器用于接收土壤检测模块发送的各种植子区域的土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及不同土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度，将接收的土壤中的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量依次构成土壤元素含量集合A(a_N,a_P,a_K,a_Ca,a_Mg)，a_N表示为土壤中的氮含量，a_P表示为土壤中的磷含量，a_K表示为土壤中的钾含量，a_Ca表示为土壤中的钙含量，a_Mg表示为土壤中的镁含量，云服务器将接收的土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量分别与当前生长阶段对应的标准氮含量范围、标准磷含量范围、标准钾含量范围、标准钙含量范围和标准镁含量范围进行对比，得到土壤元素含量对比集合ΔA(Δa_N,Δa_P,Δa_K,Δa_Ca,Δa_Mg)，Δa_N表示为土壤中的氮含量与该生长阶段对应的标准氮含量范围间的对比差值，Δa_P表示为土壤中的磷含量与该生长阶段对应的标准磷含量范围间的对比差值，Δa_K表示为土壤中的钾含量与该生长阶段对应的标准钾含量范围间的对比差值，Δa_Ca表示为土壤中的钙含量与该生长阶段对应的标准钙含量范围间的对比差值，Δa_Mg表示为土壤中的镁含量与该生长阶段对应的标准镁含量范围间的对比差值；

所述云服务器将接收的不同土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度分别与数据存储库中对应该生长阶段对应的土壤深度等级对应的标准湿度范围和标准温度范围进行对比，得到土壤深度等级参数对比集合B(X_W1,X_W2,X_W3,X_W4,L_W1,L_W2,L_W3,L_W4)，X_Wf表示为第Wf个土壤深度等级对应的土壤温度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准温度范围间的对比情况，L_Wf表示第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准湿度范围间的对比情况，其中，Wf＝W1,W2,W3,W4；

所述云服务器并接收环境检测分析模块发送的各光照强度等级以及各光照强度等级对应的照射时间，并将接收的各光照强度等级与预设的各生长阶段对应的光照强度等级阈值进行对比，统计大于等于光照强度等级阈值的各光照强度等级的光照时间，云服务器根据各生长阶段对应的土壤元素含量对比集合ΔA、土壤深度等级参数对比集合B预计大于等于光照强度等级阈值的各光照强度等级的光照时间，统计各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数，所述农产品种类生长阻碍影响系数

r表示为农产品物种，λ表示为光照强度影响系数，取1.58，R_t阈值表示为第t个生长阶段中预设光照强度等级阈值，t＝T1,T2,T3,T4,T5,T6，T1,T2,T3,T4,T5,T6生长阶段分别表示为种子萌发阶段、芽发育阶段、前期生长阶段、中期生长阶段、后期生长阶段和成熟阶段，TI_R表示为大于等于预设光照强度等级阈值的第R个光照强度等级对应的光照时间，且R等于R1、R2、R3、R4，Δa_hv表示为hv元素含量与该生长阶段对应的标准元素含量范围间的对比差值，g_hvt表示为第t个生长阶段中hv元素对应的生长影响比例权重系数，hv等于h1,...,hv,...,h5，h1,...,hv,...,h5分别表示为N,P,K,Ca,Mg，a_hvmax表示为hv元素含量范围中上限含量，a_hvmin表示为hv元素含量范围中下限含量，X_Wf表示为第Wf个土壤深度等级对应的土壤温度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准温度范围间的对比情况，L_Wf表示第Wf个土壤深度等级对应的土壤湿度与第Wf个土壤深度等级对应的土壤标准湿度范围间的对比情况，Wf＝W1,W2,W3,W4；

所述云服务器根据各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数并结合农产品种类对应的叶片颜色等级，评估农产品的品质综合预估反应系数Πr，

ξ表示为虫害影响因子，有虫害时，取0.6，无虫害时，取0.95，Q表示为采集图像中的农产品的叶片颜色等级，Q等于Q1,Q2,Q3，Q_预设表示为预设的该农产品种类对应的叶片颜色等级阈值，

表示为第r个农产品种类在第t个生长阶段对应的生长阻碍影响系数，TI_R表示为第R个光照强度等级对应的光照时间，TI_R预设表示为预设的第R个光照强度等级对应的光照时间；

云服务器并将统计的各农产品种类在各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数、农产品的品质综合预估反应系数、该农产品在各光照强度等级下对应的光照时间、种植子区域内土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及各土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度发送至显示终端；

所述显示终端用于接收云服务器发送的各农产品种类在各生长阶段对应的农产品种类生长阻碍影响系数、农产品的品质综合预估反应系数、农产品对应的各光照强度等级对应的光照时间、种植子区域内土壤内的氮含量、磷含量、钾含量、钙含量和镁含量以及各土壤深度等级对应的土壤中的温度和湿度，并进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农产品种植环境检测系统，其特征在于：所述数据存储库中存储各农产品种类从种植到收获包括T1,T2,T3,T4,T5,T6生长阶段，T1,T2,T3,T4,T5,T6生长阶段分别表示为种子萌发阶段、芽发育阶段、前期生长阶段、中期生长阶段、后期生长阶段和成熟阶段。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农产品种植环境检测系统，其特征在于：所述图像增强处理为图像灰度拉伸处理，即图像增强处理采用的公式为

x表示为经图像增强处理前的像素值，x′表示为对应像素点经图像增强处理后的像素值，J_max表示为经归一化处理后矩形区域内中最大的像素值，J_min表示为经归一化处理后矩形区域内中最小的像素值。

4.根据权利要求1-3中任意一所述的一种基于大数据的农产品种植环境检测系统，其特征在于：还包括区域划分模块，所述区域划分模块用于对需种植的区域按照种植的农产品种类进行划分，划分成若干种植子区域，按照从左到右的顺序依次对划分的各种植子区域进行编号，分别为1,2,...,j,...,n，n表示为种植子区域的数量，j表示为第j个种植子区域，每个种植子区域只种植单一种类的农产品。

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