【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于園林綠化管理，具體的說是一種生態園林智慧管理方法及系統。
技術介紹
1、隨著城市化進程的加快，城市綠地面積逐漸減少，生態園林作為城市綠肺的重要性日益凸顯，其中，生態園林智慧管理方法依托于現代信息技術和數據處理技術的快速發展，旨在解決傳統園林管理中存在的諸多問題。然而，傳統園林管理方法通常依賴于人工巡檢和手動記錄，這種方式不僅效率低下，而且難以實現對園林環境的全面、實時監控。就園林灌溉方式而言，傳統園林灌溉方式往往依賴于人工經驗，雖然在一定程度上實現了自動化管理，但在精確控制灌溉量、減少水資源浪費等方面仍有待提升，存在水浪費嚴重、效率低下等問題。
2、如授權公告號為cn113034323b的中國專利公開基于gis和大數據技術的智慧園林管理平臺，包括：生態園林時空大數據庫、綜合信息可視化系統、監測與控制系統、大數據動態管理gis系統、業務管理系統以及輔助決策系統；以生態園林時空大數據庫提供數據支持，通過綜合信息可視化系統輔助精細化管理和宏觀決策，通過監測與控制系統進行實時預警監測，通過大數據動態管理gis系統對園林綠化數據即時更新，通過業務管理系統管理園林業務，通過輔助決策系統為決策提供數據支持；實現數據信息化、管理智慧化、監管自動化的“智慧園林”。
3、如授權公告號為cn116843276b的中國專利公開了一種基于物聯網的智慧園林維護管理系統及方法，包括：濕地環境監測分析模塊、濕地生態提取分析模塊、濕地堵塞監測模塊、濕地堵塞分析模塊、濕地終端控制模塊和濕地數據庫，通過對目標濕地園林區域進行環境
4、以上現有技術均存在以下問題：系統復雜性和成本較高；存在功能針對性與局限性；灌溉管理精細度不足。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提出了一種生態園林智慧管理方法及系統，通過多傳感器實時監測環境參數并上傳至云端服務器；在云端，利用歷史灌溉數據、植物生長模型及實時監測參數構建動態數據分析模型，預測植物需水量并制定灌溉決策；根據決策設定灌溉閾值，自動啟動灌溉程序并通過遠程控制設備執行；灌溉后，記錄詳細信息并反饋給數據分析模型，采用數據分析方法評估灌溉效果，據此對灌溉決策進行微調；實現了灌溉管理的智能化與精準化，提高了水資源利用效率及植物生長質量。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種生態園林智慧管理方法，包括：
4、步驟s1：通過多傳感器實時監測環境參數，并利用物聯網方式將多傳感器收集的環境參數上傳至云端服務器；
5、步驟s2：在云端服務器上，利用歷史灌溉數據、植物生長模型以及當前實時監測到的環境參數，構建動態數據分析模型，通過動態數據分析模型，預測不同時間段內的植物需水量，并根據預測結果制定灌溉決策；
6、步驟s3：根據灌溉決策，設定灌溉閾值，若監測到的環境參數達到預設的灌溉閾值時，系統自動啟動灌溉程序，并通過遠程控制灌溉設備按照灌溉決策進行灌溉操作；
7、步驟s4：記錄每次灌溉的詳細信息，并將灌溉記錄反饋給動態數據分析模型，同時，使用數據分析方法分析灌溉效果，根據灌溉效果和植物生長模型，對灌溉決策進行微調。
8、具體地，所述步驟s1中環境參數包括但不限于溫度、濕度、光照強度、土壤水分。
9、具體地，步驟s2的具體步驟包括：
10、s2.1：從云端數據庫中獲取歷史灌溉數據，并對歷史灌溉數據進行預處理，同時，從云端獲取適用于當地氣候和土壤條件的植物生長模型；
11、s2.2：基于預處理后的歷史灌溉數據和植物生長模型，構建動態數據分析模型，并使用預處理后的歷史灌溉數據和植物生長模型綜合數據集對動態數據分析模型進行訓練，找到最佳的動態數據分析模型參數；
12、s2.3：通過部署在農田中的傳感器網絡收集當前實時監測到的環境參數，并進行預處理，將預處理后的環境參數輸入到訓練好的動態數據分析模型中，預測不同時間段內的植物需水量；
13、s2.4：通過部署在農田中的土壤傳感器網絡獲取當前的土壤水分狀況，結合步驟s2.3中預測的植物需水量，利用智能算法制定灌溉決策，生成最佳的灌溉量和灌溉時間。
14、具體地，s2.2的具體步驟包括：
15、s2.21：獲取步驟s2.1中的預處理后的歷史灌溉數據和植物生長模型，根據預處理后的歷史灌溉數據和植物生長模型輸出的數據格式，建立歷史灌溉數據與植物生長模型輸出之間的數據接口；
16、s2.22：根據數據接口，將預處理后的歷史灌溉數據與植物生長模型進行時間戳匹配，基于時間戳匹配結果，對歷史灌溉數據和植物生長模型輸出的數據進行特征提取，并將歷史灌溉數據的特征與植物生長模型的輸出特征通過特征拼接方式進行整合；
17、s2.23：根據整合后的數據特征，構建綜合灌溉數據集的結構，并在形成綜合灌溉數據集后，對綜合灌溉數據集進行數據劃分；
18、s2.24：確定模型的輸入特征和輸出目標，使用隨機森林算法構建模型框架，獲得隨機森林模型；
19、s2.25：使用綜合灌溉數據集中的訓練集對隨機森林模型進行訓練，并通過迭代訓練過程，調整隨機森林模型的參數，獲得訓練好的動態數據分析模型；
20、s2.26：使用綜合灌溉數據集中的驗證集評估訓練好的動態數據分析模型的性能，并根據評估結果，對動態數據分析模型進行優化，獲得最佳的動態數據分析模型參數。
21、s2.4中最佳的灌溉量和灌溉時間的計算公式為：
22、；
23、其中，表示所需灌溉量，表示植物種類系數，表示植物種類系數，表示天氣預報系數，表示綜合調整因子，表示最優土壤水分含量，表示當前土壤水分含量，表示土壤最大持水量，表示園林土層厚度，表示灌溉效率，表示需水量偏差系數，表示植物在單位時間內的需水量，表示歷史平均需水量， t表示灌溉間隔時間，表示植物在單位時間內的需水量函數， g表示光照強度，t表示溫度， v表示風速， w表示濕度。
24、具體地，步驟s3的具體步驟包括：
25、s3.1：獲取灌溉決策信息，并根據灌溉決策，設定灌溉閾值 h；
26、s3.2：配置灌溉系統，并將環境監測設備與灌溉系統連接起來，其中，灌溉系統包括灌溉設備和控制系統；
27、s3.3：當監測到新的環境參本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述步驟S1中環境參數包括但不限于溫度、濕度、光照強度、土壤水分。
3.如權利要求2所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述步驟S2的具體步驟包括：
4.如權利要求3所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述S2.2的具體步驟包括：
5.如權利要求4所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述S2.4中最佳的灌溉量和灌溉時間的計算公式為：
6.如權利要求5所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述步驟S3的具體步驟包括：
7.如權利要求6所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，還包括一個用戶界面，允許管理人員查看實時數據和調整灌溉設置。
8.一種生態園林智慧管理系統，其用于實現權利要求1-7中任一項所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，包括：環境監測模塊、決策模塊、灌溉執行模塊、灌溉效果評估模塊；
9.如權利要求8所述的一種生態園林智慧管理系統
10.如權利要求9所述的一種生態園林智慧管理系統，其特征在于，所述灌溉執行模塊包括：閾值設定單元、程序啟動單元、遠程控制單元；
...【技術特征摘要】
1.一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述步驟s1中環境參數包括但不限于溫度、濕度、光照強度、土壤水分。
3.如權利要求2所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述步驟s2的具體步驟包括：
4.如權利要求3所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述s2.2的具體步驟包括：
5.如權利要求4所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述s2.4中最佳的灌溉量和灌溉時間的計算公式為：
6.如權利要求5所述的一種生態園林智慧管理方法，其特征在于，所述步驟s3...
【專利技術屬性】
技術研發人員：房利，
申請(專利權)人：濟寧市市政園林養護中心，
類型：發明
國別省市：
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