基于物联网的温室农业种植环境监控系统研究_沈艺敏.pdf

基于物联网的温室农业种植环境监控系统研究 沈艺敏 南宁学院 南宁 530200 摘 要 为有效提升我国温室种植环境监控系统工作的智能化与精准化水平 以农业物联网为应用平台 针对 监控系统进行设计研究 以温室种植的功能需求为切入点 采用物联网各层级分别构思 整体融合的方法 建立 基于物联网的参数监测数学模型 并从软件设计与硬件配置两大维度构建完整的监控系统 试验结果表明 监 控系统的网络数据丢包率可控制在 0 70 以下 温室空气温度 相对湿度 种植土壤湿度等关键参数的系统监测 值与实地测得值误差不大 可控制 2 50 以下 系统监测稳定性可提高至 90 00 以上 满足监测功能需求 监 控效率得到显著改善 有利于进一步指导温室种植与设施农业装备的深度优化 关键词 温室种植环境 监控系统 物联网 丢包率 中图分类号 S625 5 1 文献标识码 A 文章编号 1003 188X 2022 06 0209 05 0 引言 当前 我国的农作物种植需求日益增多 为全年 保证一定的供应量 各地兴起的温室农业种植模式越 来越受欢迎 如何高效地管理温室农作物的种植与 生长 直至最终的高质量农产品输出 成为业内人士 关注的焦点 经查阅文献与实际调查可知 我国的温 室种植环境监控涉及参数已从最初的温度控制发展 为空气湿度 二氧化碳浓度及土壤养分控制等多项影 响农产品生长的参数 监测技术也从单一的无线传输 扩展到融入 ZigBee 技术 A M 技术及 Version2 服务 系统等 为此 笔者拟从进一步提高温室种植环境监 控系统的作业性能角度出发 利用物联网智能平台的 全面感知 高效传输等优点展开深入探究 1 温室农业种植概述 良好的温室农业种植环境对于农作物的生长与 产量影响至关重要 其监测目标为 依据农作物生长 特点 并参考温室种植环境监控系统的主要技术参数 阈值设置 见表 1 进行系统监测的核心参数设定 当 数据参数超出阈值时及时发出报警信息并开启调控 动作 一般而言 温室农业种植环境监控系统主要由各 类参数的传感 采集 协调及调控等步骤组成 图 1 收稿日期 2020 06 22 基金项目 广西高校中青年教师基础能力提升项目 2018KY0745 通讯作者 沈艺敏 1985 男 江西赣州人 副教授 E mail jg9t7jm 163 com 为某地区温室农业种植环境监控系统的架构设计 其中 感知层负责对土壤湿度 空气温湿度 光照强度 等数据的多通道采集 经网关系统布置下的汇聚层处 理后 传送至网络层 实现数据信息的深度协调 到达 物联网的应用层 服务器通过指令收发及数据库后台 运作 从而实现智能化监控 表 1 温室农业种植环境监控系统的主要技术参数阈值设置 Table 1 Setting of main technical parameters threshold value of greenhouse agricultural planting environment monitoring system 参数名称 参数值 温室作物生长状况 温度控制阈值 T 10 光合作用减弱 10 T 32 5 光合作用速率最大 32 5 T 40 光合作用速率降低 T 40 光合作用减弱 空气相对湿度 H H 20 果实生长速度降低 20 H 80 果实健康发育 H 80 容易诱发病虫害 2 环境监控系统设计 2 1 数学模型建立 根据温室农业种植环境监控系统的作业形成机 理与各模块组成 以功能需求为切入点 分别对各层 级展开建模 感知层计算并设计出参数协调控制器 与各传感节点的坐标布置关系 应用层准确获取温室 监控参数值进行分类决策判定 针对网络层进行两级 融合 建立基于物联网的参数监测数学模型为 902 2022 年 6 月 农 机 化 研 究 第 6 期 DOI 10 13427 ki njyi 2022 06 036 y W T X b P SoftMax W T wide x x W T deep a b 1 式中 X 温室环境监控系统采集数据特征向量 x 温室环境监控系统采集数据原始特征 W 温室环境监控系统模型参数 a 温室环境监控系统模型预估变量 b 温室环境监控系统模型偏置 y 温室环境监控系统宽神经网络输出 P 温室环境监控系统模型数据融合终值 SoftMax 温室环境监控系统多分类函数 W wide 温室环境监控系统模型宽神经网络 权重 W deep 温室环境监控系统模型深神经网络 权重 x 监控系统采集数据原始特征的交叉乘 积转换 为精准 迅速追踪温室农业种植环境的各项监控 参数变化 获取基于物联网的温室种植环境监控系统 数据流过程 如图 2 所示 空气温湿度 土壤湿度等 数据特征在经特征处理后由各分节点汇聚至中心节 点 导入初步数据融合模型进行处理后结果输出 各 模块再次融合后在物联网监控管理平台终端显示 此过程采用 AGCP 通讯协议 参数依次按照单变量命 名 控制命令分配 传感器功能参数设定及复杂设备 通信协议扩展等方式 实现各层级间的数据信息传递 图 1 温室农业种植环境监控系统架构设计简图 Fig 1 Framework design of greenhouse agricultural planting environment monitoring system 图 2 基于物联网的温室种植环境监控系统数据流过程 Fig 2 Data flow process of greenhouse planting environment monitoring system based on Internet of things 2 2 监控系统软件设计 利用 Qt 应用平台针对其监控系统展开软件设计 将系统分解为系统总控 监控模块 硬件配置 网络配 置 用户管理 5 个模块 可得到基于物联网的温室种 植环境监控系统软件布置 如图 3 所示 图 3 基于物联网的温室种植环境监控系统软件布置简图 Fig 3 Software layout of greenhouse planting environment monitoring system based on Internet of things 012 2022 年 6 月 农 机 化 研 究 第 6 期 其主要工作涉传感数据程序 网关应用程序 收 发处理程序 SQL 数据库及控制系统程序等 且嵌入 式的控制系统是实现基于物联网技术数据获取 程序 解析 数据监测 数据存储的关键 在温室农作物的生长特征与环境历史数据库的 对比下 列出基于物联网的温室农业种植环境监控系 统软件程序主要功能语句命名 见表 2 进行系统各 模块的软件控制程序输入 此处给出各节点数据信 息采集与端口信息收发的主要程序代码 void main int tempara int data char s 32 UINT8 adc0 value 2 CS MB LOW status SPI2 WByte regaddr SPI2 WByte data return 表 2 基于物联网的温室农业种植环境监控系统 软件程序主要功能语句命名 Table 2 Main function sentence naming of greenhouse agricultural planting environment monitoring system software program based on Internet of things 语句名称 字段名 类型及长度 主键判定 Y N record 时间 date time Y 温度 int 11 Y 湿度 int 11 Y 光照强度 int 11 N sensor ID int Y timestamp date time N data var char15 Y switch switch change 时间 date time N 水阀 var char13 Y 窗户 var char13 Y 2 3 监控系统硬件配置 基于物联网的温室种植环境监控系统主要划分 为温室环境监测传感器节点模块 监测系统无线路由 节点模块 无线网关通信模块 监测系统中心控制模 块及各执行模块 如图 4 所示 其中 传感器节点模 块与路由模块选择 STM8S 系列的变送器 无线通信模 块则选择抗干扰能力较强的 E32TTL 系列 还配备 SWIM 调试接口及系统故障检测报警装置等 图 4 基于物联网的温室种植环境监控系统主要硬件组成 Fig 4 Main hardware components of greenhouse planting environment monitoring system based on Internet of things 设计参数传感与数据采集的主控制电路 进行各 功能参数的传感器选型 配置 DHT21 系列的温湿度检 测模块 选用 A M cortex 处理器 确保适宜的频率传 输范围 选择 VS200 系列的网络扩展板 以六通道的 数据采集方式采取复位 读取 修正 输出的步骤 确 保各数据在标准的传输转换流程下进行 实现系统监 测数据完整实时传送 3 基于物联网的环境监控试验 3 1 条件设置 依据基于物联网控制的温室农业种植环境监控 系统的软硬件架构设计 确保系统的监控环境 终端 设备 上位机控制等各功能测试通过后 在 15m 25m 的农业种植温室内 设定关键参数监控节点与衡量指 标 包括光敏传感器 温湿度传感模块 二氧化碳浓度 测量模块及温室排气 施灌开关等 展开温室环境监 控试验 并符合以下要求 保证系统硬件各监测数 据传输稳定 线路连接正确 确保系统具备数据采 集装置运输处理与实时显示功能 确保各项试验数 112 2022 年 6 月 农 机 化 研 究 第 6 期 据的记录清晰 完整 具有分析价值等 3 2 过程分析 在物联网平台下 选取温室内分布的 6 个无线传 感节点 设置节点的数据发送包个数分别为 1000 和 1500 进行数据接收结果记录 得到基于物联网的温 室农业种植环境监控系统参数测试数据统计 如表 3 所示 由表 3 可知 物联网技术应用后 温室环境监 控系统的数据丢包率可控制在 0 70 以下 其中 当 发送 包 数 为 1000 时 相应的数据丢包率均值为 0 57 当发送包数为 1500 时 相应的数据丢包率均 值为 0 44 由此有效提高了各环境监控因子数据 传输的准确性 表 3 基于物联网的温室农业种植环境监控系统参数测试数据统计 Table 3 Parameter test data of greenhouse agricultural planting environment monitoring system based on Internet of things 传感节点 序号 数据发送 包数 数据接收 包数 数据丢包率 1 1000 993 0 70 2 1000 994 0 60 3 1000 996 0 40 4 1500 1492 0 53 5 1500 1495 0 33 6 1500 1493 0 47 进一步选定温室农业种植过程中影响作物生长 状况的温室空气温度 空气相对湿度 种植土壤湿度 二氧化碳浓度与系统监测稳定率作为关键参数进行 衡量 监测数据进行分类转换 以每 20 个数据为 1 组 得到物联网技术应用下的农业种植环境监控试验 关键参数评价对比结果 如表 4 所示 表 4 物联网技术应用下的农业种植环境监控试验关键参数评价 Table 4 Key parameters evaluation of greenhouse agricultural planting environment monitoring test under the application of Internet of things technology 评价 参数 温室空气 温度 空气 相对湿度 H 种植土壤 湿度 二氧化碳 浓度 10 6 系统监测 稳定性 实地平均 监测值 20 90 53 90 72 30 625 88 23 系统平均 监测值 21 20 54 03 73 80 617 93 50 误差 1 44 2 41 2 07 1 28 5 27 由表 4 可知 物联网技术应用于系统监控 空气 温度系统监测值与实地测得值之间的相对误差为 1 44 空气相对湿度系统监测值与实地测得值之间 的相对误差为 2 41 种植土壤湿度系统监测值与实 地测得值之间的相对误差为 2 07 系统监测稳定性 由原来的 88 23 提高至 93 50 温室环境的整体 监控效率得到显著提高 试验效果良好 4 结论 1 以农业物联网技术应用平台为核心引领点 以 满足温室农业种植环境监控的功能需求为目标 针对 物联网各层级进行设计 采用数据的多融合算法 建 立了适用于农业种植环境参数监控的数学控制模型 2 充分考虑农业种植温室内各环境因子的特性 及对农作物生长的影响 针对整体监控系统进行符合 实际的软件规划与硬件配置 形成完整的基于物联网 的温室农业种植环境监控系统 可满足就地和远程的 实时监控需求与操作管理 3 该理念下的监控系统设计合理 系统监测各项 参数的稳定性与整体监控效率较好 可助力我国温室 设施农业的发展提升 具有一定的推广价值 参考文献 1 郭建军 林丽君 陈红斌 等 基于 互联网 的温室大棚 环境监测系统 J 南方农业 2019 29 13 171 172 2 韦鉴峰 吕恩利 王飞仁 等 温室环境监测机器人路径跟 踪算法与试验 J 农机化研究 2019 41 8 7 14 3 曹亮 孙聪 史志明 等 基于物联网的农业设施群环境监 控系统 J 农机化研究 2019 41 11 225 228 4 张传帅 张天蛟 张漫 等 基于 WSN 的温室环境信息远 程监测系统 J 中国农业大学学报 2014 19 5 168 173 5 马为红 吴华瑞 孙想 等 基于无线传输的温室环境智能 监测与报警系统 J 农机化研究 2014 36 11 188 194 6 孙康 王静秋 冷晟 等 基于物联网的温室环境监控系统 J 测控技术 2019 38 9 118 121 7 吴泽全 东忠阁 刘立强 基于物联网的水田无线监控系 统设计 J 农机化研究 2018 40 3 65 69 8 樊艳英 张自敏 陈冠萍 等 基于物联网的精准农业玉米 长势监测分析系统研究 J 农机化研究 2018 40 8 223 227 9 翟浩霖 单洁 基于窄带物联网的智能温室环境监测系统 设计 J 无线互联科技 2019 16 20 157 158 10 赵巧 基于物联网的农作物试验基地监控管理系统设计 J 农机化研究 2019 41 1 222 225 11 朱敏 基于 LO A 技术的智慧温室监测系统的设计与实 现 J 电子测试 2019 12 67 68 48 212 2022 年 6 月 农 机 化 研 究 第 6 期 12 曹俊 基于物联网的大棚环境监控系统研究 J 农机化 研究 2019 41 12 212 215 13 邵斌 基于物联网的农田环境监控系统设计方法 J 农 机化研究 2020 42 2 194 198 204 14 屈毅 王雪侠 史晶 基于物联网技术的温室智能监测系 统的应用研究 J 电子设计工程 2015 23 13 79 81 15 高浩天 朱森林 常歌 等 基于农业物联网的智能温室 系统架构与实现 J 农机化研究 2018 40 1 183 188 16 黎贞发 王铁 宫志宏 等 基于物联网的日光温室低温 灾害监测预警技术及应用 J 农业工程学报 2013 4 229 236 17 张娓娓 袁路路 基于遗传优化模糊 PID 算法的温室智 能控制系统研究 J 农机化研究 2017 39 7 209 213 18 孙耀杰 蔡昱 张馨 等 基于 WDNN 的温室多特征数据 融合方法研究 J 农业机械学报 2019 50 2 273 280 296 esearch on the Monitoring System of Greenhouse Agricultural Planting Environment Based on Internet of Things Shen Yimin Nanning University Nanning 530200 China Abstract In order to effectively improve the intelligent and accurate level of greenhouse agricultural planting environment monitoring system in China the monitoring system was designed based on the application platform of the agricultural In ternet of Things Taking the functional requirements of greenhouse agriculture as the starting point adopting the method of conception and integration of all levels of the Internet of things a mathematical model of parameter monitoring based on the Internet of things was established and the complete monitoring system was constructed from the two dimensions of software design and hardware configuration then the test was carried out which showed that the network data packet loss rate of the monitoring system could be controlled below 0 70 through the scientific integration of Internet of things tech nology the systematic monitoring value of key parameters such as greenhouse air temperature relative humidity and planting soil humidity had little error with the field measured value which could be controlled below 2 50 and the monitoring stability of the system could also be improved to more than 90 00 all of the above could meet the monito ring function requirements as a whole and improve the monitoring efficiency significantly It would be beneficial to further guide the deep optimization of the greenhouse agricultural planting and deep optimization of the facility agricultural equip ment Key words greenhouse agricultural planting environment agricultural Internet of Things packet loss rate 312 2022 年 6 月 农 机 化 研 究 第 6 期