多网融合农业物联网节水灌溉系统探析

多网融合农业物联网节水灌溉系统探析

摘要:针对现阶段我国农田、果林等大面积栽培种植区灌溉技术落后、实时性差等问题[1]设计了一款多种传输网络融合的终端信息采集系统和智能节水灌溉系统。终端信息采集系统通过无线传感器网络将采集到的数据传递到云服务器上;智能节水灌溉决策系统部署在云平台上;通过Penman-Monteith公式计算蒸腾量;运用水平衡方程以确定灌溉时间间隔;采用两级判断模型得出最佳的灌溉决策;系统实现了大数据精准分析,智能灌溉等功能,实测结果表明:该系统可在无人条件下自动采集环境因素通过大数据分析得出在保证作物最佳生长条件下的最优灌溉量,真正达到精准灌溉。

关键词:多网融合;云服务器;Penman-Monteith公式;两级判断决策模型

引言

我国是一个水资源极其匮乏的国家。考虑到我国的农业发展中广泛存在的人工粗放式灌溉所造成的水资源严重浪费问题;加之国内智能节水灌溉系统的开发尚处于初级阶段且引进国外技术价格比较昂贵,灌溉技术领域普遍存在节水精度不强、实时性不高、准确度不够等一系列问题;基于此研发出一款符合本国国情的智能灌溉控制系统很是重要。针对当下传统农业向现代农业过渡阶段中所面临的种种问题,借鉴前人经验创造并设计了一款基于多种网络相互融合的农业物联网智能节水灌溉系统,实现对农田环境状况的远程实时监测,进行灌溉预报与决策。

1系统整体框架

系统整体架构及硬件设计多网融合的农业物联网智能节水灌溉系统按功能可以分为终端信息采集控制系统和灌溉控制系统两部分,终端信息采集控制系统由终端监控设备、网关模块、云服务器三部分组成,终端采集控制模块与网关模块间通过ZigBee、LoraWAN、NB-IOT等网络通信[2],网关模块与云服务器之间借助于4G、以太网等因特网进行通信;灌溉控制系统部署在云端服务器并将决策结果通过云端服务器实时传送到网关模块。具体结构如图1所示。数据采集设计:终端信息采集设备由信息获取终端模块、控制终端模块及电磁阀三部分构成。本系统采用单一节点ZigBee网络信息获取设备,通过外接任意类别传感器,ZigBee节点将传感器所传递的数据通过自组好的网络发送到协调器,随即协调器调用串口模块令数据发送至上位机软件[3]。通信网络设计:主要由ZigBee、LoraWAN、NB-IOT、4G、以太网等多种网络相互融合,终端监控设备与网关模块间通过ZigBee、LoraWAN、NB-IOT等网络通信,网关模块与云服务器间借助4G、以太网等网络通信。网关模块设计:网关模块是整个通信网络的协议转换设备,接收来自终端信息获取模块传送的数据包,进行分析、压缩和融合数据后[4],通过4G、以太网在内的多种网络将数据传递至云端,并借助ZigBee、LoraWAN、NB-IOT网络将同步数据包传递至终端信息获取模块,使其与网关模块达到时间同步后随即进入休眠模式以用于降低功耗;网关同云端建立TCP/IP连接并通过4G、以太网接收并解析云端所传递的决策结果数据包,借助ZigBee、LoraWAN、NB-IOT在内的多种网络传送到控制终端模块随即控制电磁阀,之后,控制终端模块与网关模块达到时间同步即进入低功耗休眠模式。云服务器:云服务器采用TCP并发服务器模型,首先云服务器等待网关模块的连接请求,一旦网关发送连接请求,便产生1个用于处理该网关的业务新线程,并分析计算该网关模块所传送的数据包最后将其存储到决策数据库以利于灌溉控制系统调用;此外,为防止避免延迟,在云服务器的每个线程中均采用轮询算法,不间断实时循环查询智能灌溉系统决策结果数据库是否存在更新,若存在,读取该网络并传输到与其相对应的网关。

2系统软件设计

智能灌溉控制系统由基础数据设置模块、实时监控与报警模块以及灌溉预测与专家决策模块这3个模块组成;基础数据设置模块其主要功能为录入或更新基础信息、气象、土壤特性等资料以便于为其他模块的功能提供数据支持;实时监控与报警模块主要是通过如同表格、图形等相对直观的表达方式在客户端上直观显示出实时环境信息以实现动态显示功能,一旦任意环境因素超过设定阈值,系统便自动发送报警信号到用户客户端上;灌溉预测与专家决策模块通过录入经验丰富的农作物种植专家的灌溉方法及模型库中存储的大量灌溉预测和决策的数学模型,得出是否达到灌溉标准并计算出灌溉时间和灌溉量以达到实现高效、高品质节水。系统的软件设计包括计算参考物蒸发蒸腾量、灌溉预报、灌溉决策三大功能部分,软件系统都是依据硬件采集设备的数据作为参数输入,然后根据不同的功能设计计算程序。(1)计算蒸发蒸腾量程序设计。计算蒸发蒸腾量主要是为了得出作物次数刻一个需水状态,首先将硬件设备采集到的参数作为初始值,采用Penman-Monteith公式对参数进行计算,得出作物的蒸发蒸腾量,得出作物是否缺水,缺水则计算灌溉量,不缺水则等待下次重新采集数据进行计算判断作物是否缺水。(2)灌溉预报程序设计。该功能的设计主要是根据硬件收集的数据作为程序的参数输入,然后根据首先判断是否缺水,只有在缺水的状态下才能计算出作物的灌溉时间间隔,不缺水则等待下次参数的传输重新计算,如果缺水则根据灌溉预报算法公式计算出灌溉的时间间隔是否与原始间隔相等,如果相等则不更新,等待chongx1计算,如果不相等,则更新时间间隔。(3)灌溉决策程序设计。灌溉决策程序设计主要的原理是用户可以根据三种决策方式进行选择,提供灌溉定量指导,每一种决策都有不同的决策公式,最终可得出一个具体的灌溉决策方案,具体的程序流程框图如图2所示:

3系统功能测试

设计了基于随机森林和长短时记忆网络模型的农作物产量气候因子分析及预测评价模型,通过对玉米进行试验,参考2006-2017年的人均玉米产量统计同年份的气象观测资料,基于决策树和随机森林模型,通过对影响玉米产量的气候因子、测试得到的数据结果分析[5],得出在玉米不同生育期中,哪些气候因子对玉米生长影响最大;结果表明:玉米在不同生育期下受不同气候因子的影响。接着选取2017年的日均温度数据为历史数据,通过长短时记忆网络对玉米成熟期最后15天的日均气温进行预测((A)为历史数据,(B)为预测未来一段时间的数据);最后通过气候因子综合评价指标对被预测数据进行分析。系统模型流程如图3所示:

4结束语

提出了一种新型的基于智能节水灌溉系统的智能灌溉决策系统,该系统将终端信息采集系统与智能灌溉决策系统相结合,云服务器通过无线网络将终端信息采集系统获取的数据传递到智能灌溉决策系统,通过对参考物蒸发蒸腾量的计算,得出最佳灌溉时间间隔利用大数据分析得出最优灌溉决策。该系统的应用可大幅度减少农业生产中生产资料消耗和水资源浪费等问题,具有一定的社会效益和经济效益[6]。

作者:裴焕杰 陶婵 邓昀 陈守学 夏劲彪 梁煜钒 单位:桂林理工大学