CN105830870B - 一种远程无线农田监控系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种远程无线农田监控系统和方法，包括农田信息采集子系统、灌溉控制子系统、无线远程传输单元、云计算服务器，所述农田信息采集子系统包括多个用于采集农田作物生长信息数据的传感器节点；所述灌溉控制子系统接收云计算服务器的灌溉与施肥命令，进行精准施肥和灌溉；云计算服务器在作物的整个生长期内进行逐日作物生长模拟，计算日需水量信息和生长营养信息，实时向灌溉控制子系统发出灌溉与施肥命令。通过本发明，既能对农户种植作物期间的灌溉和施肥起到优化指导的作用，又能提供更加精准的灌溉与施肥控制进而达到节水、节肥提高收益的目的。

Description

一种远程无线农田监控系统和方法

技术领域

本发明涉及农田智能灌溉管理技术领域，具体涉及一种远程无线农田监控系统和方法。

背景技术

中国农业水资源利用率低，短缺与浪费现象并存，是当前灌溉农业发展面临的主要问题。由于灌溉及管理技术落后，我国农业灌溉水的有效利用率仅为0.5，比先进国家低0.2～0.3。同时，大量的未被利用的水把施用的肥料带走，严重浪费资源和能源，引发了农业生态环境的污染。而农田墒情也即农田土壤中的水分状况，直接关系到作物生长、肥料施用，以及水资源配置，是实施精准施肥、精准灌溉的重要依据。土壤墒情预测对水资源短缺条件下农田水分的合理调控具有重要意义。土壤墒情监测重要性使得国内外专家学者针对土壤水分快速测定和土壤墒情监测做了大量的研究，市面上也出现了许多的墒情监测设备。

土壤墒情监测的方法主要分为三类：第一类为采用遥感技术大尺度范围内进行土壤墒情的监测，但测量精度不足，第二类为建立固定墒情监测站测定土壤墒情，即在目标区域建立数个墒情监测站，长期、连续测量土壤墒情，但固定监测站资金投入较大，布设和运营成本高；第三类为手持式土壤水分测量仪，将探头插入土壤，数据直接可读，但需耗费人力，且适用于小范围内土壤墒情监测。而且，在农田的特殊环境中，由于节点相对分散、无法铺设线路等原因，有线网络传输技术的应用受到很大限制。

发明内容

本发明的目的是提供一种远程无线农田监控系统和方法，本发明解决了传统农业灌溉水利用率低以及土壤墒情监测方法测量精度低、投资成本高且耗费人力的技术问题。

本发明通过以下技术方案实现：

一种远程无线农田监控系统，包括农田信息采集子系统、灌溉控制子系统、无线远程传输单元、云计算服务器。

所述农田信息采集子系统包括多个用于采集农田作物生长信息数据的传感器节点；所述灌溉控制子系统接收云计算服务器的灌溉与施肥命令，进行精准施肥和灌溉；

所述无线远程传输单元包括多个ZigBee终端节点和一个ZigBee网关节点，所述ZigBee终端节点逐日定时采集所述传感器节点的数据信息，并发送给ZigBee网关节点；所述ZigBee网关节点通过Internet网络将ZigBee终端节点的数据信息发送给云计算服务器，并转发云计算服务器的灌溉与施肥命令给灌溉控制子系统；

云计算服务器存储多套不同农作物基于不同种植环境的作物专家生长系统，在作物的整个生长期内根据逐日定时收集的作物生长数据信息，进行逐日作物生长模拟，计算日需水量信息和生长营养信息，从而得出水和肥的灌溉量和配比信息，实时向灌溉控制子系统发出灌溉与施肥命令。

所述远程无线农田监控系统还包括用户终端界面，所述用户终端界面用于用户输入农田环境和作物基本信息、显示作物整个生长期内数据信息以及用户手动输入灌溉与施肥命令。

所述无线远程传输单元包括多个ZigBee路由节点。

所述传感器节点包括土壤水分传感器、雨量传感器、空气温湿度传感器、风速传感器、日照时数传感器、气压传感器、净辐射传感器、土壤PH传感器和土壤EC传感器中的一个或多个。

所述灌溉控制子系统包括电磁阀门、施肥器和肥料罐。

所述作物专家生长系统利用水量平衡法（见中国专利201410655632.1）建立土壤水量平衡方程，根据农田腾发量和有效降雨量参数确定土壤水分的变化，并对土壤墒情进行预报。

当来水充足时，作物专家生长系统选取充分灌溉制度计算作物所需灌溉水量及作物灌溉时间；当缺水时，作物专家生长系统确定在水分胁迫条件下作物各时段的需水量，确定土壤水分上、下限指标、作物生长系数，进而计算作物所需灌溉水量及作物灌溉时间。

所述作物专家生长系统根据SWAT模型分别计算不同灌溉方式与施肥方式的组合对作物污染负荷量以及氮、磷流失量的影响，并以产生污染负荷最小及作物产量最大为原则，确定最优灌溉施肥一体化管理方案。

一种远程无线农田监控方法，包括如下步骤：

步骤一、用户通过用户终端界面登录，输入农田和作物基本信息；

步骤二、管理员审核是否通过，若是，转到步骤三；若否，转到步骤九；

步骤三、云计算服务器启动用户服务，将用户信息与监测站点和传感器节点关联，根据系统最初实测信息调用最优作物生长模型库数据作为系统运行的基准信息；

步骤四、各个传感器节点逐日定时收集监测数据信息，并通过无线远程传输单元发送至云计算服务器和数据库服务器；

步骤五、云计算服务器检测作物生长期是否结束，若是，转到步骤八；若否，转到步骤六；

步骤六、根据该时段的实测信息结合作物生长模型库基准信息进行作物生长模拟，对作物的需水状况和营养状况进行预测，并逐日以最新实测信息进行作物生长模拟，得出每日需水和施肥信息，供用户参考；

步骤七、云计算服务器或用户发送相应的灌溉施肥命令，控制灌溉控制子系统执行灌溉施肥命令，转到步骤五；

步骤八、根据水、肥投入和产量计算收益比；

步骤九、程序结束，退出系统。

所述用户终端界面和云计算服务器之间采用B/S架构。

本发明提供的远程无线农田监控系统和方法，既可手持现场监测，读取数据，又可以布设为固定的墒情监测站，各个监测节点自组网络汇集土壤水分信息并处理后，无线传输至云计算服务器。传感器节点以ZigBee主处理器CC2530为主控芯片，定时采集土壤水分、温度和灌溉系统阀门的开关状态，进行实时显示，同时又可以通过无线发射模块定时发送给上位机监控软件进行实时显示和处理。

本发明提供的远程无线农田监控系统和方法，能将所有使用到该系统的用户（如农户）及其联网，把所有农田作物种植数据实时地保存到云计算服务器上，同时将收集而来的数据（包括从种植初期到最后农作物产品收益的全部数据）进行对比分析，把最优的作物种植所需参数实时反馈到使用该系统中对应的各个用户终端并自动控制被控设备，最终实现农田作物种植的精准灌溉与施肥，从而达到节水、肥并提高收益的目的。

通过本发明，能对农户种植作物期间的灌溉和施肥起到优化指导的作用，提供更加精准的灌溉与施肥控制进而达到节水、节肥提高收益的目的，使农作物的种植更加精细化、智能化和简单化，进而使整个生态环境更加健康，有机、可持续的发展。

附图说明

图1为本发明的远程无线农田监控系统的结构示意图；

图2为本发明的远程无线农田监控系统的现场布设示意图；

图3为本发明的远程无线农田监控方法的流程图；

图4为本发明的ZigBee传感器网络终端节点电路设计示意图；

图5为本发明的ZigBee传感器网络网关节点电路设计；

图6为本发明的ZigBee传感器网络网关节点的工作流程图。

具体实施方式

如图1和图2所示，根据本发明的一种远程无线农田监控系统，包括农田信息采集子系统、灌溉控制子系统、无线远程传输单元、云计算服务器和用户终端，农田信息采集子系统包括多个用于采集农田作物生长信息数据的传感器节点；灌溉控制子系统接收云计算服务器的灌溉与施肥命令，进行精准施肥和灌溉；无线远程传输单元包括多个ZigBee终端节点、多个ZigBee路由节点和一个ZigBee网关节点，ZigBee终端节点逐日定时采集所述传感器节点的数据信息，并发送给ZigBee网关节点；ZigBee网关节点通过Internet网络将ZigBee终端节点的数据信息发送给云计算服务器，并转发云计算服务器的灌溉与施肥命令给灌溉控制子系统；云计算服务器存储多套不同农作物基于不同种植环境的作物专家生长系统，在作物的整个生长期内根据逐日定时收集的作物生长数据信息，进行逐日作物生长模拟，计算日需水量信息和生长营养信息，从而得出水和肥的灌溉量和配比信息，实时向灌溉控制子系统发出灌溉与施肥命令；用户终端界面用于用户输入农田环境和作物基本信息、显示作物整个生长期内数据信息以及用户手动输入灌溉与施肥命令。

ZigBee终端节点具有键盘和按键，可对所接传感器的采集程序进行智能选择，具有多通道采集、即插即用、可扩展的智能特性，除获取农田环境信息外，还可获取经纬度和准确时间信息。传感器节点包括土壤水分传感器、雨量传感器、空气温湿度传感器、风速传感器、日照时数传感器、气压传感器、太阳净辐射传感器、土壤PH传感器和土壤EC传感器中的一个或多个。灌溉控制子系统由控制电磁阀门、施肥器和肥料罐组成。根据实际应用需要也可包括其他传感器或灌溉控制设备。

云平台提供的服务由基于web的作物专家生长系统和APP应用软件组成。云平台可构建各种作物生长模型库，而且该模型库是基于作物生长期内需水规律和土壤养分供给规律建立的模型。用户只需在作物种植前，通过客户端浏览器面或终端APP输入农田、作物、测试站点及传感器的基本信息即可启动服务。系统启动服务后即在作物的整个生长期内每天定时实时收集作物生长各项信息数据，并根据用户初始输入信息调出最优的作物生长模型进行逐日的作物生长模拟，计算日需水信息和生长营养信息，从而得出水和肥的灌溉量和配比信息，实时向无线远程传输单元发出灌溉与施肥命令控制对应阀门和配料罐进行灌溉和施肥。

基于作物生长期内作物生长需水规律建立的作物专家生长系统，依托多年华北水利水电大学试验田对小麦和玉米等作物种植期间监测数据为数据支撑，在水量平衡原理的基础上利用水量平衡法建立土壤水量平衡方程，对方程中农田腾发量、有效降雨量等各参数的相互影响关系来确定土壤水分的变化，并对土壤墒情进行预报。该方法对影响土壤水分变化的因素考虑比较全面，充分考虑气象信息在作物生长过程中对作物需水信息的动态影响，可以针对不同类型的农田，不同作物，对不同时段和不同的农田空间部分进行分析，灵活可控，理论研究深入可靠，应用范围广。

灌溉策略采取非充分灌溉制度以实现节水灌溉。作物的非充分灌溉制度是指在来水不充分的条件下，或者为了节约水资源，不能充分满足作物需水量要求时，允许作物有一定的水分亏缺，以较小的灌水获得相同的产量；或者在一定水量条件下使农田总效益最大，以此来确定的灌溉制度。大量研究表明，作物适度的水分亏缺不一定会降低产量，反而能使作物水分利用效率明显提高。具体实现方法是，依托多年华北水利水电大学试验田对小麦和玉米等作物种植期间监测数据为数据支撑，确定在水分胁迫条件下作物各时段的需水量，确定适宜的土壤水分上、下限指标，作物生长系数等参数，来准确计算作物所需灌溉水量，确定作物灌溉时间，制定合理的作物灌溉制度。

作物专家系统采用最优灌溉施肥一体化管理技术，对作物进行灌溉和施肥管理，降低污染源。具体方法是利用先进的美国农业部农业研究所开发的一套适用于大中尺度的长时段流域分布式水文模型SWAT，针对系统多年实测数据，根据具体情况校准后，分别计算分析在不同灌溉方式与施肥方式组合情境下，各种作物污染负荷量变化以及氮、磷流失的特征和规律，分析灌溉施肥管理方案对氮磷流失特征和规律的影响，并以产生污染负荷最小、作物产量最大为原则，确定作物专家系统最优灌溉施肥一体化管理方案，以实现灌溉和施肥的精准控制，节约水肥，减少污染。

本发明所述农田作物生长系统构建方法，包括以下步骤：

在云计算中心服务器内有多套不同农作物基于不同种植环境的作物生长模型参数，该参数和作物类别、生长周期、土壤类型和气象信息等一一对应；

用户通过终端APP或信息管理系统界面，向云计算中心服务器发送作物类型、土壤和生长期，登记监测站点和传感器的信息及初始监测信息，启动专家系统服务；

云计算中心服务器根据用户发送的作物及设备相关信息，选择最优作物生长模型库作为该用户种植作物的基准信息，并根据用户需求发送命令至网关设置系统运行参数，发送启动系统运行命令。

采集器将传感器采集的各项信息发送给远程传输单元，远程传输单元将各项信息汇总后发送给云计算中心服务器，云计算中心服务器根据该时段的实测信息结合作物模型库基准信息进行作物生长模拟，对作物的需水状况和营养状况进行预测，并逐日以最新实测信息进行作物生长模拟，得出每日需水和施肥信息，供用户参考；并发送命令至用户网关，控制电磁阀门和肥料罐实时、精准灌溉和施肥。该过程直至整个生长期结束。

如图3所示，一种远程无线农田监控方法，包括如下步骤：

步骤一、用户通过用户终端界面登录，输入农田和作物基本信息；

步骤二、管理员审核是否通过，若是，转到步骤三；若否，转到步骤九；

步骤三、云计算服务器启动用户服务，将用户信息与监测站点和传感器节点关联，根据系统最初实测信息调用最优作物生长模型库数据作为系统运行的基准信息；

步骤四、各个传感器节点逐日定时收集监测数据信息，并通过无线远程传输单元发送至云计算服务器和数据库服务器；

步骤五、云计算服务器检测作物生长期是否结束，若是，转到步骤八；若否，转到步骤六；

步骤六、根据该时段的实测信息结合作物生长模型库基准信息进行作物生长模拟，对作物的需水状况和营养状况进行预测，并逐日以最新实测信息进行作物生长模拟，得出每日需水和施肥信息，供用户参考；

步骤七、云计算服务器或用户发送相应的灌溉施肥命令，控制灌溉控制子系统执行灌溉施肥命令，转到步骤五；

步骤八、根据水、肥投入和产量计算收益比；

步骤九、程序结束，退出系统。

该专家系统所涉及的农田、作物和气象监测数据的获取采取一种基于Zigbee的即插即用型无线传感器网络节点设计方法，包括各种类型的传感器接口标准统一方法、即插即用智能型ZigBee传感器节点硬件电路设计方法和软件实现方法。具体包括：传感器与ZigBee终端节点接口电路设计，传感器识别与数据采集，ZigBee终端节点入网和无线通信。通过该设计方法，可以根据专家系统数据采集需求，连接各种各样的传感器作为采集节点，即插即用，智能匹配，无需专门设计对应的采集电路和开发对应的程序，可有效节省系统开发和运行成本。而且其无线自组网络的特性，使得设备无需布线，组网便捷，最终可通过网关与Internet网络进行通信处理，进而覆盖更大的物理通信范围，成本低廉、灵活方便。

ZigBee芯片是TI公司推出的最新的一种集成了增强型8051单片机和无线收发模块的主控芯片，通过编程可以让ZigBee芯片以三种身份出现在传感器网络里，分别是：终端节点、路由节点和协调器节点。将传感器接入ZigBee芯片后，这个芯片就成为终端节点、这种节点只能发现最近的协调器节点申请加入网络，然后可以发送和接收路由节点和协调器节点的信息，协调器节点负责建网，路由器节点负责路由。这些节点以一定的距离和高度分布在田块里，可以自组织网络，功耗低，无需布线，将终端节点采集到的各项传感器信息发送至协调器节点，协调器节点通过串口和GPRS相连，此时协调器节点兼任网关节点功能，协调器节点在汇集各个传感器终端节点信息后，给GPRS发送命令和服务器之间建立连接，将这些信息发送至服务器数据库。

ZigBee无线传感器节点完成数据的定时采集和向协调器（网关）节点的周期发送，ZigBee协调器（网关）节点负责定时无线接收各个ZigBee节点传感器数据，并将其数据按照一定的格式和服务器之间建立连接发送数据。整个过程全程无线传输，功耗低，设备简单，无需布线和现场采集即可实现农田作物信息的远程无线自动采集。 系统可以根据田块的分布情况增设路由节点以扩大监测范围，路由节点只需采用CC2530芯片进行简单编程设置即可实现无需增加接外部设备，灵活方便。网关节点汇聚ZigBee网络各个节点的信息，并实现远程无线传输至服务器，因此本系统中网关节点采用ZigBee协调器+GPRS模块简易设计。

图4为ZigBee传感器网络终端节点电路设计图，终端节点以CC2530为核心，多通道采集不同深度土壤水分传感器湿度值和温度值、电磁阀状态值周期性向协调器网关节点发送数据，同时还可接收服务器发送给网关的命令实现对电磁阀开关控制。

图5为ZigBee网络网关节点电路设计图，ZigBee网络网关节点兼具ZigBee协调器与GPRS网关功能，完成ZigBee网络与GPRS网络、Internet的信息交互。网关节点将传感器节点采集的温湿度、节点信息打包后发送给服务器，同时可接收服务器发送的控制命令，解析后发送给对应的传感器节点，用于启停阀门控制。其工作流程图如图6所示，采用模块化思想，将不同类的功能添加到不同的模块，模块分为：协议转换模块、传感数据处理模块、命令处理模块、数据存储模块、Socket连接模块、数据正确性检验模块等。

ZigBee网关节点设计应该完成以下功能：

（1）完成对整个ZigBee网络数据的收集汇总，数据集满或者设定的时间到就会通过GPRS模块向服务器发送数据，防止数据溢出，并且可以防止TCP连接因空闲太久而掉线；

（2）通过GPRS模块接收远程服务器发来的命令，对其进行CRC检验将该命令根据数据格式里的目的地址和命令号执行对ZigBee网络的控制；

（3）上传节点配置信息（如采样周期），节点状况；

（4）提供网络地址映射功能，进行地址转换，将8位的地址序号转换为ZigBee网络的16位地址；并通过ZigBee网络把命令转发给传感节点；

（5）能定期检查网络状态，断网后能自动重新连接网络，并且可以根据命令进行TCP、UDP通信方式的切换；

（6）可以接收命令更改数据发送的周期；可以电磁阀进行开关控制，并返回其状态。

上位机软件是对整个农田监控系统信息的综合处理和展示，为方便用户的使用，上位机软件部分采用B/S结构，基于WEB服务器的开发。管理员或者用户通过Internet使用浏览器软件即可实时查询监控系统布设田块作物的各项信息，可以了解网络中每个ZigBee节点连接状态，IEEE地址、网络地址、父节点IEEE地址、RSSI接收信号强度、含水率采集时间、传感器含水率、温度和阀门状态等信息，并针对作物的需水和土壤营养状况进行评估和预警，给出具体的灌溉方案和水肥配比方案。

该系统布设简便、快捷，是构建基于物联网和云服务的农田作物专家系统的基础和重要组成部分，在此基础上为农户提供作物生长专家库和灌溉、施肥、控制污染及病虫害决策提供广阔的开发和应用平台，具有重要的现实意义和应用前景，值得推广和应用。

云计算服务器是能够提供动态资源池、虚拟化和高可用性的下一代计算平台，是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态的、可伸缩且被虚拟化的、以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，促进节能减排，实现绿色计算。云计算平台将提高农业水资源和农田种植领域的数据资源、计算资源的利用率，并将提升计算资源获取的便利性，推动互联网和物联网在农业和水利领域的迅速发展，将更加有效地提升精准感知农田、作物、水、肥、虫和天气等信息感知的能力，并进行二维、三维一体化显示，通过不断加强农田种植生态环境的认知能力，促进农田水资源和农田种植领域内的信息化进步，充分发挥其商业效益。云服务中心是整个系统的核心，承载着综合信息管理系统、作物生长模型库、节水灌溉与肥料管理系统、综合决策支持系统等各类信息系统的应用。云服务中心通过大量实时监测数据和历史数据的高性能分析计算和数据挖掘，准确判断农田作物的需水需肥状况和变化趋势，实施作物的精准灌溉、施肥等任务。传感器是一种成熟应用多年的监测装置，能感受到被测量的信息，并能将监测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，它是实现自动监测和自动控制的首要环节。无线远程传输单元通过ZigBee无线网络建立通信连接。ZigBee网络为目前优选的无线通讯网络，具有成本低、组网便捷便携的优势，根据实际需要也可以选择其他通讯网络。无线远程传输单元与云计算服务器通过无线分组网络（GPRS）或3G网络通讯连接。GPRS或3G网络为目前的优选无线通讯网络，根据实际需要也可选择其他无线/有线通讯网络。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种远程无线农田监控系统，其特征在于：包括农田信息采集子系统、灌溉控制子系统、无线远程传输单元、云计算服务器，

所述农田信息采集子系统包括多个用于采集农田作物生长信息数据的传感器节点；所述灌溉控制子系统接收云计算服务器的灌溉与施肥命令，进行精准施肥和灌溉；

所述无线远程传输单元包括多个ZigBee终端节点和一个ZigBee网关节点，所述ZigBee终端节点逐日定时采集所述传感器节点的数据信息，并发送给ZigBee网关节点；所述ZigBee网关节点通过Internet网络将ZigBee终端节点的数据信息发送给云计算服务器，并转发云计算服务器的灌溉与施肥命令给灌溉控制子系统；

云计算服务器存储多套不同农作物基于不同种植环境的作物专家生长系统，在作物的整个生长期内根据逐日定时收集的作物生长数据信息，进行逐日作物生长模拟，计算日需水量信息和生长营养信息，从而得出水和肥的灌溉量和配比信息，实时向灌溉控制子系统发出灌溉与施肥命令；

所述远程无线农田监控系统还包括用户终端界面，所述用户终端界面用于用户输入农田环境和作物基本信息、显示作物整个生长期内数据信息以及用户手动输入灌溉与施肥命令；

该系统远程无线农田监控方法包括如下步骤：

步骤一、用户通过用户终端界面登录，输入农田和作物基本信息；

步骤二、管理员审核是否通过，若是，转到步骤三；若否，转到步骤九；

步骤三、 云计算服务器启动用户服务，将用户信息与监测站点和传感器节点关联，根据系统最初实测信息调用最优作物生长模型库数据作为系统运行的基准信息；

步骤四、各个传感器节点逐日定时收集监测数据信息，并通过无线远程传输单元发送至云计算服务器和数据库服务器；

步骤五、云计算服务器检测作物生长期是否结束，若是，转到步骤八；若否，转到步骤六；

步骤六、根据该时段的实测信息结合作物生长模型库基准信息进行作物生长模拟，对作物的需水状况和营养状况进行预测，并逐日以最新实测信息进行作物生长模拟，得出每日需水和施肥信息，供用户参考；

步骤七、云计算服务器或用户发送相应的灌溉施肥命令，控制灌溉控制子系统执行灌溉施肥命令，转到步骤五；

步骤八、根据水、肥投入和产量计算收益比；

步骤九、程序结束，退出系统。

2.根据权利要求1所述的一种远程无线农田监控系统，其特征在于：所述无线远程传输单元包括多个ZigBee路由节点。

3.根据权利要求1所述的一种远程无线农田监控系统，其特征在于：所述传感器节点包括土壤水分传感器、雨量传感器、空气温湿度传感器、风速传感器、日照时数传感器、气压传感器、净辐射传感器、土壤PH传感器和土壤EC传感器中的一个或多个。

4.根据权利要求1所述的一种远程无线农田监控系统，其特征在于：所述灌溉控制子系统包括电磁阀门、施肥器和肥料罐。

5.根据权利要求1所述的一种远程无线农田监控系统，其特征在于：所述作物专家生长系统利用水量平衡法建立土壤水量平衡方程，根据农田腾发量和有效降雨量参数确定土壤水分的变化，并对土壤墒情进行预报。

6.根据权利要求1所述的一种远程无线农田监控系统，其特征在于：当来水充足时，作物专家生长系统选取充分灌溉制度计算作物所需灌溉水量及作物灌溉时间；当缺水时，作物专家生长系统确定在水分胁迫条件下作物各时段的需水量，确定土壤水分上、下限指标、作物生长系数，进而计算作物所需灌溉水量及作物灌溉时间。

7.根据权利要求1所述的一种远程无线农田监控系统，其特征在于：所述作物专家生长系统根据SWAT模型分别计算不同灌溉方式与施肥方式的组合对作物污染负荷量以及氮、磷流失量的影响，并以产生污染负荷最小及作物产量最大为原则，确定最优灌溉施肥一体化管理方案。

8.根据权利要求1所述的一种远程无线农田监控系统，其特征在于：所述用户终端界面和云计算服务器之间采用B/S架构。