CN108812207A - 一种基于农田水分监测的自动灌溉系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，该系统包括用于对农田中农作物水分状况进行监测的无线传感器网络，所述无线传感器网络包括汇聚节点和随机部署在田间各处的传感器节点，传感器节点采集所监测位置的农作物水分状况数据并发送至汇聚节点；系统还包括用于根据汇聚节点发送的农作物水分状况数据进行灌溉需求分析的数据分析装置；传感器节点连接用于控制灌溉装置的直流电磁阀，并实时接收数据分析装置的信号；所述数据分析装置在农作物需要灌溉时向相应传感器节点发送控制信号，从而传感器节点根据控制信号控制相应的直流电磁阀，打开灌溉装置，实施精量灌溉。

Description

一种基于农田水分监测的自动灌溉系统

技术领域

本发明涉及农业用监测装置领域，具体涉及一种基于农田水分监测的自动灌溉系统。

背景技术

现有农作物水分状况实时监测系统还存在以下明显不足：

(1)通信技术主要采用串行总线技术和现场总线技术等有线通信技术，虽,然具有设备互操作性好、抗干扰能力强等优点，但是实际的应用环境具有长期高温、潮湿、土壤及空气具有较高的酸碱性等特点，极容易导致通信电缆的老化，从而降低系统的可靠性；

(2)传感器工作在有线方式，在实际的农业生产应用时，需要密布传感器节点，才能实现对监测区域的有效覆盖，这将导致农业设施内部线缆纵横交错，系统安装及维护成本急剧增加。这些因素，极大地限制了研究成果在生产实际中的推广应用。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于农田水分监测的自动灌溉系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，该系统包括用于对农田中农作物水分状况进行监测的无线传感器网络，所述无线传感器网络包括汇聚节点和随机部署在田间各处的传感器节点，传感器节点采集所监测位置的农作物水分状况数据并发送至汇聚节点；系统还包括用于根据汇聚节点发送的农作物水分状况数据进行灌溉需求分析的数据分析装置；

传感器节点连接用于控制灌溉装置的直流电磁阀，并实时接收数据分析装置的信号；所述数据分析装置在农作物需要灌溉时向相应传感器节点发送控制信号，从而传感器节点根据控制信号控制相应的直流电磁阀，打开灌溉装置，实施精量灌溉。

优选地，传感器节点包括温度传感器和湿度传感器，每个传感器节点的传感器均埋入土壤中，以直接探测土壤温度及土壤湿度的微变化。

优选地，传感器节点的传感器均埋入土壤深度的5至20厘米位置。

优选地，传感器节点还包括数据处理模块、无线通信模块和电源模块。

优选地，所述数据分析装置包括数据接收模块、分析处理模块、信号发送模块，其中数据接收模块用于接收汇聚节点发送的农作物水分状况数据；分析处理模块用于根据农作物水分状况数据进行灌溉需求分析，确定需要灌溉的农作物位置，并生成控制信号，将控制信号通过信号发送模块发送至于该农作物位置对应的传感器节点。

本发明的有益效果为：使人们可以随时、随地、远程、精确获取作物需水信息，并且实施自动精量灌溉；由于采用无线通信技术，使得系统具有低功耗、成本低廉、可靠性好、扩展灵活、安装与维护方便等优点，并能实现对监测区域的全覆盖监测；系统可以在温室、农田、苗圃等区域，实现农业与生态节水技术的定量化、规范化、模式化、集成化，促进节水农业的快速和健康发展。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个示例性实施例的基于农田水分监测的自动灌溉系统的结构示意框图；

图2是本发明一个示例性实施例的数据分析装置的结构示意框图。

附图标记：

无线传感器网络1、数据分析装置2、数据接收模块10、分析处理模块20、信号发送模块30。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本发明实施例提供了一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，该系统包括用于对农田中农作物水分状况进行监测的无线传感器网络1，所述无线传感器网络1包括汇聚节点和随机部署在田间各处的传感器节点，传感器节点采集所监测位置的农作物水分状况数据并发送至汇聚节点；系统还包括用于根据汇聚节点发送的农作物水分状况数据进行灌溉需求分析的数据分析装置2；

传感器节点连接用于控制灌溉装置的直流电磁阀，并实时接收数据分析装置2的信号；所述数据分析装置2在农作物需要灌溉时向相应传感器节点发送控制信号，从而传感器节点根据控制信号控制相应的直流电磁阀，打开灌溉装置，实施精量灌溉。

其中，传感器节点包括温度传感器和湿度传感器，每个传感器节点的传感器均埋入土壤中，以直接探测土壤温度及土壤湿度的微变化。在一种可选的实施方式中，传感器节点的传感器均埋入土壤深度的5至20厘米位置。

进一步地，传感器节点还包括数据处理模块、无线通信模块和电源模块。

如图2所示，所述数据分析装置2包括数据接收模块10、分析处理模块20、信号发送模块30，其中数据接收模块10用于接收汇聚节点发送的农作物水分状况数据；分析处理模块20用于根据农作物水分状况数据进行灌溉需求分析，确定需要灌溉的农作物位置，并生成控制信号，将控制信号通过信号发送模块30发送至于该农作物位置对应的传感器节点。

本发明上述实施例提供的一种基于农田水分监测的自动灌溉系统使人们可以随时、随地、远程、精确获取作物需水信息，并且实施精量灌溉；由于采用无线通信技术，使得系统具有低功耗、成本低廉、可靠性好、扩展灵活、安装与维护方便等优点，并能实现对监测区域的全覆盖监测；系统可以在温室、农田、苗圃等区域，实现农业与生态节水技术的定量化、规范化、模式化、集成化，促进节水农业的快速和健康发展。

在一个实施例中，在网络初始化阶段，传感器节点通过与汇聚节点通信获取邻居节点信息并构建邻居节点列表，其中传感器节点的邻居节点为位于其通信范围内的其他传感器节点；在路径发现阶段，传感器节点基于蚁群算法获取其至汇聚节点的最优路径。

在一个实施例中，传感器节点基于蚁群算法获取其至汇聚节点的最优路径，包括：

(1)传感器节点a以设定的时间间隔发送通往汇聚节点的前向蚂蚁，并设置超时时钟；

(2)每只前向蚂蚁寻找到达汇聚节点的路径，并概率地选择每一跳传感器节点；

(3)当前向蚂蚁到达汇聚节点后，立即转化为后向蚂蚁，后向蚂蚁将沿着所述前向蚂蚁的逆路径逐跳返回至传感器节点a，并在沿途经过的链路释放信息素；当传感器节点i接收到传感器节点j发过来的后向蚂蚁时，按照下列公式更新自己与传感器节点j的链路上的信息素浓度：

式中，T(i,j)′表示更新后的传感器节点i与传感器节点j的链路上的信息素浓度，T(i,j)为更新前的传感器节点i与传感器节点j的链路上的信息素浓度，ρ为信息素的挥发度；为转化为后向蚂蚁的前向蚂蚁到汇聚节点所经过的跳数，为后向蚂蚁从汇聚节点至当前传感器节点所经历的跳数，N为无线传感器网络中的传感器节点个数，为前向蚂蚁所访问过的传感器节点的最小能量，为前向蚂蚁所访问过的传感器节点的平均能量，E_i0为后向蚂蚁所在的当前传感器节点i的初始能量；

(4)按照(2)、(3)进行，直至后向蚂蚁到达传感器节点a；

(5)传感器节点接收在超时时钟内到达的各后向蚂蚁携带的信息，并根据该携带的信息确定对应的前向蚂蚁的路径，传感器节点比较各路径的总开销，并选择其中总开销最小的路径作为最优路径。

本实施例基于蚁群算法获取传感器节点至汇聚节点的最优路径，其中改进了信息素浓度的更新公式，该更新公式中，信息素的更新量主要由前向蚂蚁所访问过的传感器节点的能量以及所经历的跳数、更新链路到汇聚节点的距离决定，根据该更新公式确定后向蚂蚁在所经链路释放的信息素数量，能够使得长度较短、整体剩余能量较高的路径获得相对多的信息素，并且能够使得距离汇聚节点的链路获得更高的信息素浓度，有利于均衡网络中各传感器节点的能量消耗，延长无线传感器网络的生命周期，从而有利于提高采集和传输农作物水分状况数据的周期。

在一个实施例中，前向蚂蚁按照下列公式概率地选择每一跳传感器节点：

式中，表示前向蚂蚁从传感器节点i的邻居节点集合中选择邻居节点j为传感器节点i的下一跳节点的概率；为前向蚂蚁所保存的它已经访问过的所有传感器节点的集合，T(i,j)表示传感器节点i与邻居节点j的链路上的信息素浓度，T(i,k)为传感器节点i与其第k个邻居节点的链路上的信息素浓度；E_i为传感器节点i的当前剩余能量，E_j0为邻居节点j的初始能量，E_j为邻居节点j的当前剩余能量，D_i,sink为传感器节点i到汇聚节点的距离，D_j,sin,为邻居节点j到汇聚节点的距离，G_ij为传感器节点i估计邻居节点j的当前故障率；E_k0为传感器节点i的第k个邻居节点的初始能量，E₄为所述第k个邻居节点的当前剩余能量，D_k,sink为所述第k个邻居节点到汇聚节点的距离，G_ik为传感器节点i估计所述第k个邻居节点的当前故障率；α、β、γ、δ为设定的权重系数。

本实施例进一步改进蚁群算法中的概率的计算公式。现有技术中计算该概率时，只考虑了相关链路的信息素浓度、邻居节点的能量因素，并没有考虑到邻居节点是否相对于传感器节点距离汇聚节点更近，以及邻居节点的故障情况，本实施例通过改进的计算公式计算概率，相对于现有技术，能够更加优化下一跳节点的选择，从而有利于提高蚂蚁寻找的路径的稳定性，并且有利于缩短路径的长度，减少路径时延。

在一个实施例中，传感器节点对其各邻居节点估计的故障率初始为G_ic＝0，c＝1,....,n_i，n_i为传感器节点i的邻居节点数目，根据邻居节点到传感器节点的距离设定邻居节点反馈消息的标准时延；传感器节点按照设定的时间间隔向其所有邻居节点发送消息，并记录各邻居节点反馈消息的时延，若超过设定时间没有接收发到邻居节点反馈的消息，则传感器节点记录该邻居节点失信一次；记录完毕后，传感器节点按照下列公式更新其对邻居节点的故障率估计：

式中，G_ic′表示更新后的传感器节点i对其第c个邻居节点估计的故障率，G_ic表示更新前的传感器节点i对其第c个邻居节点估计的故障率，τ_c为所述第c个邻居节点在当次反馈消息的时延，τ_c0为所述第c个邻居节点反馈消息的标准时延，X_c为到目前为止所述第c个邻居节点失信的次数；E_min为设定的最小能量阈值，E_c为所述第c个邻居节点的当前剩余能量；f(E_c,E_min)为判定函数，当E_c≥E_min时，f(E_c,E_min)＝0，当E_c<E_min时，f(E_c,E_min)＝1；σ_H为设定的超时反馈对于故障率的影响因子，σ₂为设定的失信次数对于故障率的影响因子，σ₃为设定的低能量对于故障率的影响因子。

本实施例创新性地设定了传感器节点对邻居节点的故障率估计的更新公式，该更新公式中，故障率的增加量主要由邻居节点反馈消息的时延记录、失信记录以及能量因素来决定，根据该计算公式定时更新邻居节点的故障率估计，使得当前的故障率估计更加客观真实，更准确地反映当前邻居节点承担转发农作物水分状况数据的实际能力情况。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (7)

1.一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，其特征是，包括用于对农田中农作物水分状况进行监测的无线传感器网络，所述无线传感器网络包括汇聚节点和随机部署在田间各处的传感器节点，传感器节点采集所监测位置的农作物水分状况数据并发送至汇聚节点；系统还包括用于根据汇聚节点发送的农作物水分状况数据进行灌溉需求分析的数据分析装置；

传感器节点连接用于控制灌溉装置的直流电磁阀，并实时接收数据分析装置的信号；所述数据分析装置在农作物需要灌溉时向相应传感器节点发送控制信号，从而传感器节点根据控制信号控制相应的直流电磁阀，打开灌溉装置，实施精量灌溉。

2.根据权利要求1所述的一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，其特征是，传感器节点包括温度传感器和湿度传感器，每个传感器节点的传感器均埋入土壤中，以直接探测土壤温度及土壤湿度的微变化。

3.根据权利要求2所述的一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，其特征是，传感器节点的传感器均埋入土壤深度的5至20厘米位置。

4.根据权利要求2所述的一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，其特征是，传感器节点还包括数据处理模块、无线通信模块和电源模块。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，其特征是，所述数据分析装置包括数据接收模块、分析处理模块、信号发送模块，其中数据接收模块用于接收汇聚节点发送的农作物水分状况数据；分析处理模块用于根据农作物水分状况数据进行灌溉需求分析，确定需要灌溉的农作物位置，并生成控制信号，将控制信号通过信号发送模块发送至于该农作物位置对应的传感器节点。

6.根据权利要求1所述的一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，其特征是，在网络初始化阶段，传感器节点通过与汇聚节点通信获取邻居节点信息并构建邻居节点列表，其中传感器节点的邻居节点为位于其通信范围内的其他传感器节点；在路径发现阶段，传感器节点基于蚁群算法获取其至汇聚节点的最优路径。

7.根据权利要求6任一项所述的一种基于农田水分监测的自动灌溉系统，其特征是，传感器节点基于蚁群算法获取其至汇聚节点的最优路径，包括：

(1)传感器节点a以设定的时间间隔发送通往汇聚节点的前向蚂蚁，并设置超时时钟；

(2)每只前向蚂蚁寻找到达汇聚节点的路径，并概率地选择每一跳传感器节点；

(3)当前向蚂蚁到达汇聚节点后，立即转化为后向蚂蚁，后向蚂蚁将沿着所述前向蚂蚁的逆路径逐跳返回至传感器节点a，并在沿途经过的链路释放信息素；当传感器节点i接收到传感器节点j发过来的后向蚂蚁时，按照下列公式更新自己与传感器节点j的链路上的信息素浓度：

式中，T(i,j)′表示更新后的传感器节点i与传感器节点j的链路上的信息素浓度，T(i,j)为更新前的传感器节点i与传感器节点j的链路上的信息素浓度，ρ为信息素的挥发度；为转化为后向蚂蚁的前向蚂蚁到汇聚节点所经过的跳数，为后向蚂蚁从汇聚节点至当前传感器节点所经历的跳数，N为无线传感器网络中的传感器节点个数，为前向蚂蚁所访问过的传感器节点的最小能量，为前向蚂蚁所访问过的传感器节点的平均能量，E_i0为后向蚂蚁所在的当前传感器节点i的初始能量；

(4)按照(2)、(3)进行，直至后向蚂蚁到达传感器节点a；

(5)传感器节点接收在超时时钟内到达的各后向蚂蚁携带的信息，并根据该携带的信息确定对应的前向蚂蚁的路径，传感器节点比较各路径的总开销，并选择其中总开销最小的路径作为最优路径。