物联网基础上的农作物试验基地监控管理系统设计

　　农作物试验基地是一个由多种系统组成的有机联系的庞大整体，集成的设备多，采集和处理的信息量庞大，特别适合于物联网的应用。为此，下面文章基于物联网技术，设计了一种农作物的试验基地监控管理系统，由信息采集模块、网络传输模块、应用管理模块、专家决策模块和操作执行模块5大部分组成，主要实现智能灌溉、施肥和害虫防治3大功能。对水稻、玉米和棉花3种作物的试验，结果表明：系统在保证作物高产的同时，还能明显节约资源，有助于实现试验基地的高效运行和精准管理。

　　关键词:物联网,农作物,试验基地,监控管理

　　物联网是在传感器、自动测控和信息技术的基础上发展起来的，也称传感网络技术。物联网把各种传感器、信息处理器和无线网络融合成一个庞大的整体，用于对目标进行智能识别和精准管理[1]。物联网诞生之日起，便在社会的各个领域得到了广泛的应用，农业是其应用的一个主要方面。国外对于物联网在农业中的应用研究起步较早，早在2002年美国便首次用物联网监测葡萄园的土壤温湿度和有害物剂量，为葡萄丰收提供了保障[2]。

　　物联网技术在我国发展也很快，并且逐渐集中到了粮食作物生产、智慧农业设施、果园精准管理和畜牧水产养殖4个领域[3-5]。在最初的实践中，物联网侧重于对所采集数据的展示和统计，后来人们加强了利用专家系统进行科学的分析和决策，使得物联网的功能得以拓展[6]。农作物的试验基地主要用于作物遗传育种、农艺特性评价和品种区域试验等活动，在现代农业科学研究中占有重要地位。除了试验田块外，试验基地还整合了监控、灌溉、病虫鸟害防治和肥料运筹等各方面的农艺设施。

　　因此，农作物试验基地是一个由多种系统组成的有机联系的庞大整体，每个系统又包含了不同数量的设施和设备。试验基地集成的设施设备多，相互之间的联系复杂而紧密，需要采集和处理的信息量庞大，因此特别适合于物联网的应用。农作物试验基地的运行成本包括人工成本和物资成本，农作物的灌溉、施肥和虫害防治这3个操作是物资成本的重要来源。在当前大力提倡绿色农业和可持续发展的背景下，建设节水、节肥和少打农药的农作物试验基地具有很大的现实意义。

　　单独依靠传统的农业生产经营模式和科学方法难以实现这一目标，将物联网整合到试验基地中是必然选择。我国水资源丰富，但是人均占有量少，且淡水资源的一半用于农业灌溉。为节水灌溉而开发的微灌、滴灌等技术可以提高水资源的利用效率，但灌溉时机和水量仍然依靠人的经验判断，智能化水平有待提高。依靠传感器、自动测控和信息技术设计的基于物联网的智能灌溉系统可以满足现代农业对于智能灌溉的要求[7]。

　　目前，物联网智能灌溉已经覆盖包括蔬菜、作物、果树和园林等植物种类，且范围还在不断增加[8-9]。肥料是除水分外作物生长所需的另一个重要因素，也是产量的限制因子。合理施肥能为作物的高产稳产提供保障，但过量施肥会带来营养元素浪费和环境污染问题。我国每年的化肥用量巨大，但是没有获得相应的高产水平，肥料施用过量和利用率低的状况严重。作物不同生长阶段对肥料的需求不同，因此准确地掌握作物生长信息是合理施肥的前提。作物生长监控是物联网的功能之一，它涉及的监测范围广，在时间上贯穿作物生长的整个过程，其采集的信息对于各种农艺决策是不可或缺的[10-11]。

　　孔晓红等设计了基于物联网的农作物监控系统，实时采集作物生长信息，通过分析获取作物的生长参数和环境参数，能够为肥料的合理施用提供依据[12]。虫害是作物重要的生物逆境，目前普遍的防治策略是喷洒农药，其产生的人工成本和物资成本都很高，副作用也较大。试验基地的物联网能够监测害虫发生情况和危害程度，及时提供预警，并计算农药的最佳喷洒时机和剂量。张恩迪等研发了一套基于物联网的农业害虫监控系统，能够采集农田环境和害虫数量信息，为害虫的高效防治奠定了基础[13]。

　　目前，物联网在农业中的应用都针对单个作物，与覆盖多种作物的试验基地进行整合的研究还较少。本文以物联网为核心，设计了一种农作物试验基地的监控管理系统，以智能灌溉、施肥和害虫防治3大功能为主。系统通过各种设备采集试验基地的环境和作物信息，由通信网络传递给信息处理模块，经过专家决策后形成操作指令，由执行模块按照指令执行，或者为管理人员提供详细的方案实现对试验基地的管理。

　　1系统组成和工作原理

　　基地监控管理系统包括信息采集模块、网络传输模块、应用管理模块、专家决策模块和操作执行模块5大部分。信息采集模块为各种监控设备、探头和传感器;网络传输模块为无线收发装置、接口和网络协议;应用管理模块为计算机、显示屏和客户端;专家决策模块为存储专家知识库的服务器;操作执行模块为灌溉设备、电磁阀、打印机和杀虫灯。

　　系统的工作流程:信息采集模块采集当地的气象信息、试验田中的环境信息和作物生长信息，经过基于ZigBee技术的网络传输模块发送给应用管理模块。应用管理模块对接收的数据信息进行分类和管理，数据的实时显示和各种参数的设定也在应用管理模块的操作显示屏上进行。

　　试验基地的信息及设定的参数经过整理分析后发送给专家决策模块进行综合判断，根据专家知识库诊断试验田的水分和肥料状况以及虫害发生情况，形成相应的决策。决策反馈给应用管理模块，经过处理后形成操作指令发送给操作执行模块，打印出肥料施用方案，或者通过网络传输模块开启电磁阀和杀虫灯，从而实现对灌溉、施肥和杀虫的智能控制。

　　2主要设备和功能

　　试验基地监控管理系统主要具有智能灌溉、施肥和害虫防治这3大功能，各个功能对应的信息采集模块和操作执行模块不同，但在硬件上使用相同的网络传输模块、应用管理模块和专家决策模块。目前，无线传输方式有Wifi、蓝牙和ZigBee。其中，ZigBee模式的抗干扰性强，通信距离与试验基地的面积比较适合，被本系统采用。根据试验基地的自然环境条件，无线传输网络选择树形方式组网，单个接口可以与15个终端连接。

　　应用管理模块是一台联想I5-6400计算机，配置Inteli5中央处理器，利用USB2.0接口进行连接，能在操作界面上实时显示采集的数据和对系统参数及执行设备启动阈值进行设定。专家决策模块是联想X3550服务器，存储系统采集的所有信息和专家综合数据库和知识数据库。其中，综合数据库是各种信息数据的推理过程和计算公式，知识数据库是作物生长规律、水肥需求量和吸收能力等信息。

　　2.1智能灌溉

　　智能灌溉功能的信息采集模块为LM-879型空气温湿度传感器和欧速OSA-1型土壤水分传感器组成的土壤墒情监测点。试验田中均匀分布多个监测点，每个监测点可以监测20m×20m面积范围内的含水量。操作执行模块是地面灌溉管道以及安装在出口上的GAG型多用途电磁阀。水田采用漫灌的方式，灌跑马水待其自然落干，旱地采用滴灌的方式。每个监测点内设置2～3个灌溉出水口，安装DN150型水表，精确记录灌溉量。

　　2.2智能施肥

　　肥料中的氮、磷和钾是作物正常生长不可缺少的营养元素，作物不同生长发育阶段对肥料的需求不同。氮、磷或钾元素缺乏都会在作物的植株上通过不同的症状反映出来。以玉米为例，正常的叶片为绿色，缺氮时叶色变浅，缺磷时叶色紫红，缺钾时从叶片边缘开始枯黄。因此，监控管理系统的智能施肥功能以作物的叶片颜色作为判断其肥料需求的主要依据。

　　智能施肥功能的信息采集模块为V10-IM型高光谱相机，拍摄作物图像后由应用管理模块中的计算机进行视觉分析。计算机视觉软件为MatLab工具箱，对拍摄的图像依次进行预处理、灰度化、二值化和图像分割后获得作物的轮廓。统计作物轮廓所占这个图像的比例，以此判断作物的长势和对肥料的需求量。分析作物轮廓中各种红、绿、蓝3种颜色像素的组成，以此判别作物叶片的颜色特征和营养元素缺乏情况。统计分析的结果由专家决策模块综合处理，并结合水分供应情况，拟定最佳的肥料施用时机、种类和数量。肥料施用方案通过联想LJ2400型打印机输出，由种植人员依照执行。

　　2.3害虫防治

　　农作物的田间害虫种类繁多、数量庞大，精确统计数量的可行性不高，但可以对其发生和危害的程度进行评判。害虫发生程度既可以通过作物受危害的症状来评判，也可以通过单位面积田块中的害虫数量来反应。通过作物受危害症状的评判方法有一定的滞后性，且会带来产量的损失，因此系统的害虫防治功能以害虫数量作为启动的阈值。

　　害虫防治功能的信息采集模块为DATA-LYNX型计数传感器，通过昆虫飞行撞击产生的脉冲信号记录害虫数量，可以准确获取飞虱、蛾、蚊、蝇等类型的害虫数量。操作执行模块为云飞YF-WL-40型智慧物联网杀虫灯，由太阳能供电，应用管理模块控制开启，利用机械振频式高压电网杀虫。

　　3试验方法及结果

　　2017年，在重庆电力高等专科学校的试验基地中运行监控管理系统，对上述3种功能进行了验证。试验的农作物为水稻、玉米和棉花，品种分别为天优华占、苏玉29和鄂杂棉10号，都在当季种植。每种作物选择两块位置相邻，面积适中和土壤肥力相同的田块，一块由经验丰富的种植人员监控管理，另一块由物联网系统监控管理。种植季节结束后统计两个田块的灌溉水量、肥料用量、杀虫灯用时和作物产量，比较两种方式的管理效果。

　　两种管理方式所获得的作物产量相当，没有明显的差异;物联网管理的3种作物田块在灌溉水量、肥料用量和杀虫灯用时上都少于人工管理的田块，体现出明显的资源节约效果。

　　4结论

　　基于物联网技术，设计了一种农作物的试验基地监控管理系统。系统由信息采集模块、网络传输模块、应用管理模块、专家决策模块和操作执行模块5个部分组成，能够执行智能灌溉、施肥和害虫防治3种功能。对水稻、玉米和棉花3种作物的试验结果表明:该系统在保证作物高产的同时，还能获得明显的资源节约效果，有助于实现试验基地的高效运行和精准管理。

　　参考文献:

　　[1]吴秋明，缴锡云，潘渝，等.基于物联网的干旱区智能化微灌系统[J].农业工程学报，2012，28(1):118-122.

　　[2]刘志良.物联网技术在农业园区的应用[J].农机科技推广，2012(2):48-49.

　　[3]江莹旭，华芳芳，郑梁梁，等.农艺与物联网下的智慧农业[J].农业工程，2014，4(4):38-40.

　　[4]朱永永，赵贵宾，张鹏翔.浅述物联网在甘肃省的设施农业中的应用[J].甘肃农业，2014(14):26-28.

　　[5]王金翔，王恒.基于物联网的智能农业系统研究[J].信息系统工程，2015(8):40.

　　[6]阎晓军，王维瑞，梁建平.北京市设施农业物联网应用模式构建[J].农业工程学报，2012，28(4):149-1547.

　　[7]赵伶俐.基于物联网的智能节水灌溉系统的研究[J].节水灌溉，2015(8):84-85.

　　[8]刘书伦，冯高峰，贾宝华.基于物联网Android平台的远程智能节水灌溉系统[J].农机化研究，2015，37(6):217-220.

　　[9]余国雄，王卫星，谢家兴，等.基于物联网荔枝园信息获取与智能灌溉专辑决策系统[J].农业工程学报，2016，32(20):144-152.

　　[10]蔡长安.基于物联网技术的大棚温湿度监控系统的设计[J].长沙大学学报，2016，30(2):70-72.

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