本发明涉及农业生产技术，特别是一种植物工厂及其蔬菜管理辅助系统和产量预测装置及方法。
背景技术：
1、在植物工厂或类似机构中栽培植物时，可以使用计算机来预测收获时间、产量等，以便制定适当的栽培计划。基于过去的栽培记录数据构建的栽培条件可以通过预测公式来预测植物栽培条件(收获开始日期、去除叶片的数量等)。实际栽培数据包括环境测量值数据和生长调查值数据。环境测量值数据是在植物生长环境中测量的数据，包括温室中的温度、湿度、太阳辐射量和二氧化碳浓度等。生长调查值数据是通过观察植物生长状态获得的数据，包括叶色、花色、每簇花结果数、平均结果数和产量等。同时为了帮助合理的决策，提高资源利用效率，合理安排收获时间和销售策略，提高农产品的质量和市场竞争力，希望使用简单的程序对蔬菜的产量进行良好的预测。现有植物工厂或类似机构栽培植物过程中产量预测主要依靠传统的统计模型和经验模型，受多个因素的限制，无法准确预测蔬菜的产量，因此，如何提供一种简单、高效、准确的植物工厂蔬菜产量预测装置是本领域亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的上述缺陷，提供一种植物工厂及其蔬菜管理辅助系统和产量预测装置及方法。
2、为了实现上述目的，本发明提供了一种植物工厂的产量预测装置，其中，包括：
3、光合作用量计算单元，用于利用第一相关性计算待预测植物的光合作用量，所述第一相关性为太阳辐射量与植物光合速率之间的相关性；所述光合作用量计算单元根据一天中每个时间段的太阳辐射量数据计算植物的日光合作用量；以及
4、产量预测装置，基于第二相关性和所述植物的日光合作用量进行植物的日产量预测，所述第二相关性为植物光合作用量与产量之间的相关性；所述产量预测装置将所述日光合作用量应用于所述第二相关性以计算获得所述待预测植物的日产量。
5、上述的植物工厂的产量预测装置，其中，所述第一相关性通过测量光合速率相对于多个点的太阳辐射量预先确定，其中光强度的倒数和真实光合速率的倒数具有线性相关性。
6、上述的植物工厂的产量预测装置，其中，所述第二相关性通过预先测量植物生长量相对于单位周期内多个点的光合作用量获得。
7、为了更好地实现上述目的，本发明还提供了一种植物工厂的产量预测方法，其中，采用上述的产量预测装置对植物工厂内的待预测植物进行产量预测，包括如下步骤：
8、s100、基于第一相关性根据日照量数据计算出所述待预测植物每天的光合作用量；以及
9、s200、将每天计算的光合作用量应用于第二相关性计算获得所述待预测植物的日产量。
10、为了更好地实现上述目的，本发明还提供了一种植物工厂的蔬菜管理辅助系统，用于管理协调栽培蔬菜，其中，包括：
11、上述的产量预测装置，用于获得待预测植物的日产量；
12、策略决定装置，用于基于所述产量预测装置计算的预测产量与工厂目标产量之间的比较调整产量；
13、存储装置，用于存储指示一天中每个时区的太阳辐射量的第一相关数据、天气预报信息或与植物有关的市场信息；以及
14、判断单元，用于根据预测产量、天气预报信息或市场信息确定是否需要进行生产调整。
15、上述的植物工厂的蔬菜管理辅助系统，其中，还包括：
16、显示输出装置，用于输出并显示所述策略决定装置确定的策略信息。
17、上述的植物工厂的蔬菜管理辅助系统，其中，还包括：
18、传感器，用于感知和收集植物工厂环境中的作物信息，将其转化为可供计算机处理的数字数据并传送至所述策略决定装置。
19、上述的植物工厂的蔬菜管理辅助系统，其中，所述策略决定装置包括：
20、脱花目标确定单元，用于根据植物预测产量和植物果实的重量数据确定要脱花或枯竭的植物的花朵或果实；
21、遮光率确定单元，用于根据植物预测产量和天气预报信息确定植物工厂的遮荫率；
22、补充光量测定单元，利用植物预测产量、天气预报信息和植物工厂中光照强度的测量值确定植物工厂中的补充光量；
23、除叶量测定单元，利用植物预测产量、天气预报信息和植物工厂中植物叶片的图像数据确定植物的叶片去除量；
24、给水量测定单元，根据植物预测产量、天气预报信息、测量植物工厂内土壤湿度、测量土壤ph值、测量土壤电导率或使用植物和植物工厂土壤的成像数据确定供应给植物的水量；
25、肥料供量测定单元，利用植物预测产量、天气预报信息、植物工厂土壤ph值的测量值或土壤电导率的测量值确定肥料供应量；以及
26、温度测定单元，采用植物预测产量、天气预报信息或植物工厂内温度的测量值确定植物工厂中的温度设定值。
27、为了更好地实现上述目的，本发明还提供了一种植物工厂的蔬菜管理辅助方法，采用上述的蔬菜管理辅助系统管理协调栽培蔬菜，其中，包括如下步骤：
28、s1、光合作用量计算单元获取第一相关性和一天中每个时区的太阳辐射量，并利用所述第一相关性根据太阳辐射量数据计算植物的日光合作用量；
29、s2、产量预测装置获取第二相关性，并根据所述第二相关性计算得到植物预测产量；
30、s3、判断单元获取预测产量、天气预报信息或市场信息，并根据所获取的信息确定植物是否需要进行生产调整；
31、s4、若确定需要进行生产调整，则策略决定装置获取植物目标产量，并且至少将所述植物预测产量与所述植物目标产量进行比较，以确定调整策略；
32、s5、若所述植物预测产量等于或高于所述植物目标产量，则调整遮荫量、调节二氧化碳量、疏果或疏叶、调整供水量、调整肥料供应量和调节生长温度以降低实际产量接近所述植物目标产量；
33、s6、若所述植物预测产量低于所述植物目标产量，则间伐/间伐、调整补充光照、调整生长温度、调整肥料供应和/或调整供水以提高实际产量接近所述植物目标产量；以及
34、s7、输出显示确定的调整策略。
35、为了更好地实现上述目的，本发明还提供了一种植物工厂，其中，包括上述的蔬菜管理辅助系统，并采用上述的蔬菜管理辅助方法进行管理协调栽培蔬菜。
36、本发明的技术效果在于：
37、本发明解决了现有植物工厂或类似机构栽培植物过程中产量预测主要依靠传统的统计模型和经验模型，受多个因素的限制，无法准确预测蔬菜的产量的问题，满足生产者合理决策的需求，提高了资源利用效率，有利于及时合理安排收获时间和销售策略，提高了农产品的质量和市场竞争力。
38、以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。
1.一种植物工厂的产量预测装置，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的植物工厂的产量预测装置，其特征在于，所述第一相关性通过测量光合速率相对于多个点的太阳辐射量预先确定，其中光强度的倒数和真实光合速率的倒数具有线性相关性。
3.如权利要求1所述的植物工厂的产量预测装置，其特征在于，所述第二相关性通过预先测量植物生长量相对于单位周期内多个点的光合作用量获得。
4.一种植物工厂的产量预测方法，其特征在于，采用权利要求1-3任意一项所述的产量预测装置对植物工厂内的待预测植物进行产量预测，包括如下步骤：
5.一种植物工厂的蔬菜管理辅助系统，用于管理协调栽培蔬菜，其特征在于，包括：
6.如权利要求5所述的植物工厂的蔬菜管理辅助系统，其特征在于，还包括：
7.如权利要求5所述的植物工厂的蔬菜管理辅助系统，其特征在于，还包括：
8.如权利要求5所述的植物工厂的蔬菜管理辅助系统，其特征在于，所述策略决定装置包括：
9.一种植物工厂的蔬菜管理辅助方法，采用权利要求5-8中任意一项所述的蔬菜管理辅助系统管理协调栽培蔬菜，其特征在于，包括如下步骤：
10.一种植物工厂，其特征在于，包括权利要求5-8任意一项所述的蔬菜管理辅助系统，并采用权利要求9所述的蔬菜管理辅助方法进行管理协调栽培蔬菜。
