[发明专利]一种基于北方粳稻的产量监测预警模型的建立方法

权利要求书

1.一种基于北方粳稻的产量监测预警模型，其特征在于：包括产量监测系统，产量监测系统用于采集监测时间内粳稻的图像信息，通过摄像头对稻田进行实时监控，并将成熟粳稻的颜色图像作为区别图像数据发送给数据处理中心，通过数据处理中心将成熟粳稻的颜色图像区分开来，对粳稻数量进行初步计算；

产量监测系统，用于将各个时间段监测区域内的平均气象处理数据作为气象数据发送给数据处理中心；

数据处理中心，用于根据气象数据以及预先确定的病虫害模型对应的气象数据条件，确定检测区域内病虫害的预测结果，并将预测结果发送给预警系统；

数据处理中心，还用于根据区别图像数据进行粳稻产量统计，并将产量统计数据发送给总价处理模块；

总价处理模块，用于根据产量统计数据和实时单价，建立第二数据库，从而通过统计数据的平均值和实时单价的乘积确定检测区域内产量总价的预测值，并将总价的预测值发送给预警系统。

2.根据权利要求1所述的一种基于北方粳稻的产量监测预警模型，其特征在于：所述的数据处理中心采用Hadoop架构，Hadoop架构是一个开源的、基于Java的编程框架。

3.根据权利要求1所述的一种基于北方粳稻的产量监测预警模型，其特征在于：所述的Hadoop架构有两个主要的组件：分布式文件系统和MapReduce引擎，主要的分布式文件系统是Hadoop分布式文件系统（HDFS），这里存储着程序，MapReduce引擎是用于执行程序的一个框架。

4.一种基于权利要求1所述的北方粳稻的产量监测预警模型的建立方法，其特征在于：所述的分布式数据计算模型用于根据第一气象数据和预先建立的病虫害模型对应的气象条件建立的第一数据库确定监测区域内的病虫害的预测结果，采取分布式数据计算，可以快速的完成大规模数据的处理；

所述的预警系统，用于将监测区域内的病虫害的区域和严重程度分别在地图上展示；预警系统，还用于对预测结果进行展示，预测结果具体可以通过展示板、网页、APP进行展示；

所述的第一气象数据包括监测区域内的温度、湿度、雨量和土壤参数；

所述的产量监测系统具体包括温度感应器、湿度传感器、土壤测试仪、雨量计和摄像头,将温度感应器、湿度传感器、土壤测试仪、雨量计和摄像头安装在监测区域内，其中通过温度感应器采集温度数据，通过湿度传感器采集湿度数据，通过土壤测试仪采集土壤内肥料的信息，便于及时施肥，通过雨量计采集降雨量，根据降雨量便于控制田间的水量，便于粳稻生长，通过摄像头采集图像信息。