CN108552015A - 一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统 - Google Patents

一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统 Download PDF

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胡祥祥
张婷
张静
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Abstract

本发明公开了一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，包括土壤信号采集单元、监控中心和无线传输网络，以及布置于农田对土壤进行灌溉的喷洒设备；所述土壤信号采集单元，用于对土壤信号进行采集、并将采集到的土壤信号通过无线传输网络传输给监控中心；所述监控中心，用于控制土壤信号采集单元工作，对接收的土壤信号进行实时的显示、存储和运算分析，并根据运算分析获得的运算结果控制喷洒设备对土壤进行灌溉。实现土壤的自动化精准喷洒节水灌溉，更合理的利用水资源，提高农业生产效率，以及节约人力资源，促进农业的现代化与智能化发展。

Description

一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统
技术领域
本发明涉及一种土壤喷洒系统，特别是涉及一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，属于监测控制技术领域。
背景技术
我国是农业大国，农业用水量占全国用水量的68％，其中灌溉用水量占农业用水量的90％以上。然而由于水资源的浪费和污染现象日益严重，农业水资源严重短缺。加之农业节水灌溉控制技术尚不成熟，农业基础设施薄弱，大多数技术系统依然处于理论研究、试用阶段，设备成本高，应用较少，灌溉的智能化程度不高，造成水资源的严重浪费。因此，改革农业灌溉技术，发展智能节水灌溉势在必行！
目前，市场上虽有各式各样的智能喷洒灌溉系统，但系统的计算能力以及精准度还不能达到喷洒节水的要求，因此亟待需要一种更加智能节水的系统，不仅可以实现自动化，而且可以进行全天时全天候高精度的信息采集，以达到精准灌溉和节水的目的。
发明内容
本发明的主要目的在于，克服现有技术中的不足，提供一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，实现土壤的自动化精准喷洒节水灌溉，更合理的利用水资源，提高农业生产效率，以及节约人力资源，促进农业的现代化与智能化发展。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：包括土壤信号采集单元、监控中心和无线传输网络，以及布置于农田对土壤进行灌溉的喷洒设备；所述土壤信号采集单元，用于对土壤信号进行采集、并将采集到的土壤信号通过无线传输网络传输给监控中心；所述监控中心，用于控制所述土壤信号采集单元工作，对接收的土壤信号进行实时的显示、存储和运算分析，并根据运算分析获得的运算结果控制所述喷洒设备对土壤进行灌溉。
本发明进一步设置为：所述土壤信号采集单元包括无人机，安装在所述无人机上的GNSS-R接收机和信号接收天线，以及基准站；所述无人机，用于对土壤信号进行采集、并将采集到的土壤信号通过无线传输网络传输给所述监控中心；所述GNSS-R接收机、信号接收天线和基准站，用于对所述无人机进行定位。
本发明进一步设置为：所述监控中心包括服务器，分别与所述服务器相连的交换机、显示器、路由器和磁盘阵列；所述服务器，用于计算处理采集到的土壤信号；所述交换机，用于为服务器提供联网；所述显示器，用于实时显示土壤信号；所述路由器，用于提供网络传输路径；所述磁盘阵列，用于实时存储土壤信号。
本发明进一步设置为：所述无线传输网络包括ZigBee网络和GPRS网络，所述监控中心通过所述ZigBee网络控制喷洒设备工作、并通过所述GPRS网络控制所述土壤信号采集单元工作。
本发明进一步设置为：所述无人机上设置有供电用的太阳能电池板。
本发明进一步设置为：所述无人机上设置有供电用的锂电池。
本发明进一步设置为：所述GNSS-R接收机、信号接收天线和基准站采用网络RTK差分技术对无人机进行实时差分定位，所述网络RTK差分技术由GNSS-R接收机内置板卡自主差分实现。
本发明进一步设置为：所述服务器设置有无人机导航定位模块，航迹规划模块，土壤信息采集与反演模块，以及喷洒控制模块；所述无人机导航定位模块用于对无人机进行定位控制，所述航迹规划模块用于规划无人机飞行航线，所述土壤信息采集与反演模块用于对土壤信号采集单元进行采集控制和对采集的土壤信号进行反演获得土壤湿度信息，所述喷洒控制模块用于对所述喷洒设备进行控制。
本发明进一步设置为：所述航迹规划模块采用航迹规划器；所述航迹规划器的输入端输入信号参数，信号参数包括外部环境因素、航迹规划目标控制信号和无人机自动约束信号；所述航迹规划器利用信号参数进行整体静态航迹预规划，并进行局部航迹实时规划，以及对整体静态航迹和局部航迹实进行平滑处理；所述航迹规划器的输出端与无人机自动驾驶仪相连。
本发明进一步设置为：所述土壤信息采集与反演模块通过建立土壤微波辐射亮温正向模型反演出土壤的湿度信息，具体是，
根据采集的土壤信号中的土壤湿度以及土壤参数建立Dobson模型，通过涅菲尔定律从Dobson模型中得出土壤表面反射率，通过笼结构参数和土壤表面反射率建立周期表面模型，进而得出周期表面反射率；
根据粗糙度参数和周期表面反射率建立Qp Model模型，得出周期粗糙表面反射率，进而得出浇水区域辐射的亮度温度和未浇水区域辐射的亮度温度；
对浇水区域辐射的亮度温度和未浇水区域辐射的亮度温度进行线性拟合，依次通过土壤亮度贡献、大气亮度贡献，得到天线接收亮温，以及通过反演计算出土壤湿度；
其中，线性拟合是根据能量守恒定律，将微波辐射计天线接收的p极化亮度温度T(p)表示为浇水区域辐射的亮度温度和未浇水区域辐射的亮度温度的线性加和，T(p)＝Tw(p)*fw+Tnw(p)*(1-fw)；
其中，p表示极化，T表示微波辐射计天线口面接收的亮度温度，fw表示浇水区域占整个天线照射面积的百分比，Tw(p)表示浇水区域辐射的亮度温度，Tnw(p)表示未浇水区域辐射的亮度温度；
浇水区域辐射的亮度温度Tw(p)的计算公式为，
Tw(p)＝[1-rper(p)]*Tg+rper(p)*Ta；
未浇水区域辐射的亮度温度Tnw(p)的计算公式为，
Tnw(p)＝[1-rper(p)]*Tg'+rper(p)*Ta'；
其中，rper(p)为p极化下的周期粗糙表面反射率，Tg为浇水区域土壤有效温度，Ta为浇水区域大气的下行微波辐射，Tg'为未浇水区域土壤有效温度，Ta'为未浇水区域大气的下行微波辐射。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：
通过土壤信号采集单元、监控中心、无线传输网络和喷洒设备的设置，具体是通过航迹规划模块对土壤信号采集单元中的无人机进行航线规划后，利用安装了GNSS-R接收机以及信号接收天线的无人机通过导航定位模块对特定土壤区域进行飞行，同时通过土壤信息采集与反演模块对土壤信号进行采集与反演，然后将采集数据通过GPRS网络实时的传输给监控中心，再通过监控中心将接收到的数据信息进行实时的显示、存储和运算分析，最后通过ZigBee网络来控制喷洒设备，根据运算分析获得的运算结果来控制喷洒设备流量的大小对土壤进行灌溉，从而实现土壤的自动化精准喷洒节水灌溉，更合理的利用水资源，提高农业生产效率，以及节约人力资源，促进农业的现代化与智能化发展。
上述内容仅是本发明技术方案的概述，为了更清楚的了解本发明的技术手段，下面结合附图对本发明作进一步的描述。
附图说明
图1为本发明一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统的结构框图；
图2为本发明一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统中航迹规划模块的运行流程图；
图3为本发明一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统中土壤信息采集与反演模块的运行流程图；
图4为本发明一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统中ZigBee网络的拓扑图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
如图1所示的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，包括土壤信号采集单元、监控中心和无线传输网络，以及布置于农田对土壤进行灌溉的喷洒设备；所述土壤信号采集单元，用于对土壤信号进行采集、并将采集到的土壤信号通过无线传输网络传输给监控中心；所述监控中心，用于控制所述土壤信号采集单元工作，对接收的土壤信号进行实时的显示、存储和运算分析，并根据运算分析获得的运算结果控制所述喷洒设备对土壤进行灌溉。
所述土壤信号采集单元包括无人机，安装在所述无人机上的GNSS-R接收机和信号接收天线，以及基准站；所述无人机，用于对土壤信号进行采集、并将采集到的土壤信号通过无线传输网络传输给所述监控中心；所述GNSS-R接收机、信号接收天线和基准站，用于对所述无人机进行定位。所述无人机上设置有供电用的太阳能电池板和锂电池，所述GNSS-R接收机、信号接收天线和基准站采用网络RTK差分技术对无人机进行实时差分定位，所述网络RTK差分技术由GNSS-R接收机内置板卡自主差分实现。
所述监控中心包括服务器，分别与所述服务器相连的交换机、显示器、路由器和磁盘阵列；所述服务器，用于计算处理采集到的土壤信号；所述交换机，用于为服务器提供联网；所述显示器，用于实时显示土壤信号；所述路由器，用于提供网络传输路径；所述磁盘阵列，用于实时存储土壤信号。所述服务器设置有无人机导航定位模块，航迹规划模块，土壤信息采集与反演模块，以及喷洒控制模块；所述无人机导航定位模块用于对所述无人机进行定位控制，所述航迹规划模块用于规划所述无人机飞行航线，所述土壤信息采集与反演模块用于对所述土壤信号采集单元进行采集控制和对采集的土壤信号进行反演获得土壤湿度信息，所述喷洒控制模块用于对所述喷洒设备进行控制。
如图2所示，所述航迹规划模块采用航迹规划器；所述航迹规划器的输入端输入信号参数，信号参数包括外部环境因素、航迹规划目标控制信号和无人机自动约束信号；所述航迹规划器利用信号参数进行整体静态航迹预规划，并进行局部航迹实时规划，以及对整体静态航迹和局部航迹实进行平滑处理；所述航迹规划器的输出端与无人机自动驾驶仪相连。
如图3所示，所述土壤信息采集与反演模块通过建立土壤微波辐射亮温正向模型反演出土壤的湿度信息，具体是，
根据采集的土壤信号中的土壤湿度以及土壤参数建立Dobson模型，通过涅菲尔定律从Dobson模型中得出土壤表面反射率，通过笼结构参数和土壤表面反射率建立周期表面模型，进而得出周期表面反射率；
根据粗糙度参数和周期表面反射率建立Qp Model模型，得出周期粗糙表面反射率，进而得出浇水区域辐射的亮度温度和未浇水区域辐射的亮度温度；
对浇水区域辐射的亮度温度和未浇水区域辐射的亮度温度进行线性拟合，依次通过土壤亮度贡献、大气亮度贡献，得到天线接收亮温，以及通过反演计算出土壤湿度；
其中，线性拟合是根据能量守恒定律，将微波辐射计天线接收的p极化亮度温度T(p)表示为浇水区域辐射的亮度温度和未浇水区域辐射的亮度温度的线性加和，T(p)＝Tw(p)*fw+Tnw(p)*(1-fw)；
其中，p表示极化，T表示微波辐射计天线口面接收的亮度温度，fw表示浇水区域占整个天线照射面积的百分比，Tw(p)表示浇水区域辐射的亮度温度，Tnw(p)表示未浇水区域辐射的亮度温度；
浇水区域辐射的亮度温度Tw(p)的计算公式为，
Tw(p)＝[1-rper(p)]*Tg+rper(p)*Ta；
未浇水区域辐射的亮度温度Tnw(p)的计算公式为，
Tnw(p)＝[1-rper(p)]*Tg'+rper(p)*Ta'；
其中，rper(p)为p极化下的周期粗糙表面反射率，Tg为浇水区域土壤有效温度，Ta为浇水区域大气的下行微波辐射，Tg'为未浇水区域土壤有效温度，Ta'为未浇水区域大气的下行微波辐射。
所述无线传输网络包括ZigBee网络和GPRS网络，所述监控中心通过所述ZigBee网络控制喷洒设备工作、并通过所述GPRS网络控制所述土壤信号采集单元工作。本发明系统通过ZigBee技术与GPRS技术的相结合来保证数据的安全传输和信号指令的高效发送，具有在各子系统之间提供无线网络通信的功能，ZigBee技术是一种具有低能耗、低成本、安全可靠、时延短、自动组网能力强等特点的无线通信技，GPRS技术是一种基于GSM系统的无线分组交换技术，在GSM协议构架的基础上增加了支持分组交换的协议而实现基于分组的无线通信服务，GPRS系统本身采用IP网址结构，用户拥有自己独立的地址，从而实现了移动用户的端到端的数据应用。
其中的ZigBee网络如图4所示，完整的ZigBee协议栈自上而下由应用层、网络层、数据链路层和物理层组成，ZigBee网络有三种节点：协调器、路由和终端，各类型节点功能如下：协调器，初始化网络和管理整个网络，主要为ZigBee网络的汇聚节点，此节点由ZigBee单片机、GPRS模块和ARM模块共同构成，路由器的布设应该合理且能控制整个农田区域，用于在节点之间发送和接收信息，终端用于发送和接收信息，主要包括阀门控制器节点和北斗无人机控制器节点路由器。
本发明的创新点在于，实现土壤的自动化精准喷洒节水灌溉，更合理的利用水资源。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：包括土壤信号采集单元、监控中心和无线传输网络，以及布置于农田对土壤进行灌溉的喷洒设备；
所述土壤信号采集单元，用于对土壤信号进行采集、并将采集到的土壤信号通过无线传输网络传输给监控中心；
所述监控中心，用于控制所述土壤信号采集单元工作，对接收的土壤信号进行实时的显示、存储和运算分析，并根据运算分析获得的运算结果控制所述喷洒设备对土壤进行灌溉。
2.根据权利要求1所述的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：所述土壤信号采集单元包括无人机，安装在所述无人机上的GNSS-R接收机和信号接收天线，以及基准站；所述无人机，用于对土壤信号进行采集、并将采集到的土壤信号通过无线传输网络传输给所述监控中心；所述GNSS-R接收机、信号接收天线和基准站，用于对所述无人机进行定位。
3.根据权利要求2所述的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：所述监控中心包括服务器，分别与所述服务器相连的交换机、显示器、路由器和磁盘阵列；
所述服务器，用于计算处理采集到的土壤信号；所述交换机，用于为服务器提供联网；所述显示器，用于实时显示土壤信号；所述路由器，用于提供网络传输路径；所述磁盘阵列，用于实时存储土壤信号。
4.根据权利要求1所述的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：所述无线传输网络包括ZigBee网络和GPRS网络，所述监控中心通过所述ZigBee网络控制喷洒设备工作、并通过所述GPRS网络控制所述土壤信号采集单元工作。
5.根据权利要求2所述的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：所述无人机上设置有供电用的太阳能电池板。
6.根据权利要求2或5所述的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：所述无人机上设置有供电用的锂电池。
7.根据权利要求2所述的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：所述GNSS-R接收机、信号接收天线和基准站采用网络RTK差分技术对无人机进行实时差分定位，所述网络RTK差分技术由GNSS-R接收机内置板卡自主差分实现。
8.根据权利要求3所述的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：所述服务器设置有无人机导航定位模块，航迹规划模块，土壤信息采集与反演模块，以及喷洒控制模块；
所述无人机导航定位模块用于对无人机进行定位控制，所述航迹规划模块用于规划无人机飞行航线，所述土壤信息采集与反演模块用于对土壤信号采集单元进行采集控制和对采集的土壤信号进行反演获得土壤湿度信息，所述喷洒控制模块用于对所述喷洒设备进行控制。
9.根据权利要求8所述的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：所述航迹规划模块采用航迹规划器；
所述航迹规划器的输入端输入信号参数，信号参数包括外部环境因素、航迹规划目标控制信号和无人机自动约束信号；
所述航迹规划器利用信号参数进行整体静态航迹预规划，并进行局部航迹实时规划，以及对整体静态航迹和局部航迹实进行平滑处理；
所述航迹规划器的输出端与无人机自动驾驶仪相连。
10.根据权利要求8所述的一种基于网络的土壤湿度自动监测与精准喷洒系统，其特征在于：所述土壤信息采集与反演模块通过建立土壤微波辐射亮温正向模型反演出土壤的湿度信息，具体是，
根据采集的土壤信号中的土壤湿度以及土壤参数建立Dobson模型，通过涅菲尔定律从Dobson模型中得出土壤表面反射率，通过笼结构参数和土壤表面反射率建立周期表面模型，进而得出周期表面反射率；
根据粗糙度参数和周期表面反射率建立Qp Model模型，得出周期粗糙表面反射率，进而得出浇水区域辐射的亮度温度和未浇水区域辐射的亮度温度；
对浇水区域辐射的亮度温度和未浇水区域辐射的亮度温度进行线性拟合，依次通过土壤亮度贡献、大气亮度贡献，得到天线接收亮温，以及通过反演计算出土壤湿度；
其中，线性拟合是根据能量守恒定律，将微波辐射计天线接收的p极化亮度温度T(p)表示为浇水区域辐射的亮度温度和未浇水区域辐射的亮度温度的线性加和，T(p)＝Tw(p)*fw+Tnw(p)*(1-fw)；
其中，p表示极化，T表示微波辐射计天线口面接收的亮度温度，fw表示浇水区域占整个天线照射面积的百分比，Tw(p)表示浇水区域辐射的亮度温度，Tnw(p)表示未浇水区域辐射的亮度温度；
浇水区域辐射的亮度温度Tw(p)的计算公式为，
Tw(p)＝[1-rper(p)]*Tg+rper(p)*Ta；
未浇水区域辐射的亮度温度Tnw(p)的计算公式为，
Tnw(p)＝[1-rper(p)]*Tg'+rper(p)*Ta'；
其中，rper(p)为p极化下的周期粗糙表面反射率，Tg为浇水区域土壤有效温度，Ta为浇水区域大气的下行微波辐射，Tg'为未浇水区域土壤有效温度，Ta'为未浇水区域大气的下行微波辐射。
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