基于人工智能的农村人居环境智能化绿化管理方法及系统与流程

本发明属于绿化管理，尤其涉及基于人工智能的农村人居环境智能化绿化管理方法及系统。

背景技术：

1、农村人居环境智能化的绿化管理”是指利用先进的信息技术，结合人工智能、物联网(iot)、大数据分析、卫星遥感等技术对农村地区的自然环境和人造绿地进行监测、分析、规划和维护管理的整套系统。农村人居环境智能化的绿化管理通过利用现代科技手段，以提高绿化管理的理论性、科学性和精准性，旨在促进农村环境的生态平衡、美化农村人居环境、提升农民的生活质量以及加强农村可持续的环境发展。

2、在农村人居环境智能化的绿化管理当中，高效的决策支持是十分关键的。而目前的技术往往没有足够能力整合来自多个数据源的信息(如天气数据、土壤条件、植被状态等)，限制了准确决策的制定。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于人工智能的农村人居环境智能化绿化管理方法，旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。

2、本发明是这样实现的，一种基于人工智能的农村人居环境智能化绿化管理方法，所述方法包括：

3、实时获取当前气象数据，并对气象数据进行分析，当识别出存在异常的气象数据时，对数据进行标记；

4、收集当前环境中存在的绿化信息，并对被标记的数据进行分析，结合绿化信息，判断会被当前的异常气象数据所影响的绿化区域；

5、根据受影响的绿化区域所种植的植物和植被信息，生成该绿化区域在当前异常气象时的防护方法，并转换为操作数据；

6、接收所生成的操作数据，并向执行单位同步，控制执行单位自动执行防护操作。

7、作为本发明更进一步的方案，所述实时获取当前气象数据，具体包括：

8、实时采集气象数据，包括气温、湿度、风速、风向、降水量、太阳辐射强度和土壤湿度；

9、根据所采集的气象数据，对当前环境的天气变化趋势进行预测；

10、根据天气变化趋势识别出天气变化趋势数据和潜在变化天气数据，并对数据进行标记。

11、作为本发明更进一步的方案，所述判断会被当前的异常气象数据所影响的绿化区域，具体包括：

12、通过无人机摄像设备获取当前的地貌环境，并判断当前地貌环境中存在的绿化区域以及每个绿化区域中的植物种类；

13、建立影响分析库，并将当前地貌环境中存在的绿化区域以及每个绿化区域中的植物种类录入影响分析库中，通过影响分析库根据所标记的天气变化趋势数据和潜在变化天气数据，分析出可能会受影响的植物种类，进而获取当前地貌环境中可能会受影响的绿化区域。

14、作为本发明更进一步的方案，所述生成该绿化区域在当前异常气象时的防护方法，具体包括：

15、为每一种类的天气变化趋势数据和植物种类制定相应的防护措施，根据影响分析库的分析结果，为受影响的绿化区域分配相匹配的防护措施；

16、其中，防护措施包括：

17、当预测到连续高温天气时，为草坪区域执行增加滴灌系统工作时间和引入自动遮阳伞铺展操作；

18、当预测到持续阴雨天气时，为密集植被和低洼植物区域执行自动排水系统和激活土壤增氧设备操作；

19、当预测到气温下降至霜点时，为开花植物区域执行部署覆盖布料的履带机器和自动升温操作；

20、当预测到强风气象时，为高杆景观树通过无人机固定防风绳索和自动投放抗风固地钉操作；

21、将所生成的防护措施转化为电信号数据。

22、作为本发明更进一步的方案，所述接收所生成的操作数据，并向执行单位同步，具体包括：

23、将转化后的电信号数据传输至执行单位，并在传输后将电信号解析为执行操作；

24、收集执行单位的执行结果。

25、本发明的另一目的在于提供一种基于人工智能的农村人居环境智能化绿化管理系统，所述系统包括：

26、气象监测模块，用于实时获取当前气象数据，并对气象数据进行分析，当识别出存在异常的气象数据时，对数据进行标记；

27、异常分析模块，用于收集当前环境中存在的绿化信息，并对被标记的数据进行分析，结合绿化信息，判断会被当前的异常气象数据所影响的绿化区域；

28、策略生成模块，用于根据受影响的绿化区域所种植的植物和植被信息，生成该绿化区域在当前异常气象时的防护方法，并转换为操作数据；

29、调度控制模块，用于接收所生成的操作数据，并向执行单位同步，控制执行单位自动执行防护操作。

30、作为本发明更进一步的方案，所述气象监测模块包括：

31、数据采集单元，用于实时采集气象数据，包括气温、湿度、风速、风向、降水量、太阳辐射强度和土壤湿度；

32、数据分析单元，用于根据所采集的气象数据，对当前环境的天气变化趋势进行预测；

33、数据标记单元，用于根据天气变化趋势识别出天气变化趋势数据和潜在变化天气数据，并对数据进行标记。

34、作为本发明更进一步的方案，所述异常分析模块包括：

35、绿化信息获取单元，用于通过无人机摄像设备获取当前的地貌环境，并判断当前地貌环境中存在的绿化区域以及每个绿化区域中的植物种类；

36、影响评估单元，用于建立影响分析库，并将当前地貌环境中存在的绿化区域以及每个绿化区域中的植物种类录入影响分析库中，通过影响分析库根据所标记的天气变化趋势数据和潜在变化天气数据，分析出可能会受影响的植物种类，进而获取当前地貌环境中可能会受影响的绿化区域。

37、作为本发明更进一步的方案，所述策略生成模块包括：

38、防护措施决策单元，为每一种类的天气变化趋势数据和植物种类制定相应的防护措施，根据影响分析库的分析结果，为受影响的绿化区域分配相匹配的防护措施；

39、其中，防护措施包括：

40、当预测到连续高温天气时，为草坪区域执行增加滴灌系统工作时间和引入自动遮阳伞铺展操作；

41、当预测到持续阴雨天气时，为密集植被和低洼植物区域执行自动排水系统和激活土壤增氧设备操作；

42、当预测到气温下降至霜点时，为开花植物区域执行部署覆盖布料的履带机器和自动升温操作；

43、当预测到强风气象时，为高杆景观树通过无人机固定防风绳索和自动投放抗风固地钉操作；

44、信号转换单元，用于将所生成的防护措施转化为电信号数据。

45、作为本发明更进一步的方案，所述调度控制模块包括：

46、传输解析单元，用于将转化后的电信号数据传输至执行单位，并在传输后将电信号解析为执行操作；

47、自动执行单元，用于收集执行单位的执行结果。

48、本发明的有益效果是：

49、本发明的策略决策处理不仅基于静态的规则集，也结合了实时和动态数据的人工智能分析。相比传统手动准备和执行的防护措施，这个步骤可以在很大范围内自动调整策略以适应快速变化的环境状况，实现精细化管理，降低人为错误，减少劳动力支出，提高绿化区域对极端天气的抗逆性，从而显著提升植被健康和生态质量。