CN111650976A - 草莓温室大棚智能控制系统及温室草莓生长模型构建方法 - Google Patents

草莓温室大棚智能控制系统及温室草莓生长模型构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种草莓温室大棚智能控制系统及温室草莓生长模型构建方法，草莓温室大棚智能控制系统用于监测并控制温室大棚的空气温度、光照强度、二氧化碳浓度等草莓生长环境参数，温室草莓生长模型构建方法则基于草莓温室大棚智能控制系统的监测数据构建温室草莓生长模型，然后根据所构建的草莓生长模型对草莓生长发育情况进行预测。本发明提供的草莓温室大棚智能控制系统实现了对温室大棚环境参数的实时监测和控制；通过构建的草莓生长模型对不同环境参数下的草莓生长情况进行预测，以便于种植户根据预测结果及时改变温室大棚内的环境参数，可有效提高温室大棚的草莓生产效率。

Description

草莓温室大棚智能控制系统及温室草莓生长模型构建方法
技术领域
本发明涉及农作物生长发育预测技术，具体涉及一种草莓温室大棚智能控制系统及温室草莓生长模型构建方法。
背景技术
草莓以其优异的营养价值和酸甜可口的口味，深受人们喜爱。近些年，草莓的市场需求量越来越大，但是，由于草莓的生长周期较长同时对于生长环境要求较高，传统的室外种植模式无法对草莓生长所需的适宜环境进行把控，所以目前许多种植户开始采用温室大棚种植草莓。
温室大棚虽然为草莓生长提供了一个相对适宜的环境温度，但由于草莓在每个生长周期的适宜温度并不相同，所以种植户还是能难通过种植经验及时改变大棚内温度，以适应草莓在不同发育阶段的生长需求。另外，草莓生长还对光照强度、二氧化碳浓度等环境因素有较高要求，种植户同样很难在草莓各个发育阶段把控好这些环境因素，导致温室大棚种植的草莓产量并不理想。
发明内容
本发明的目的在于提供一种草莓温室大棚智能控制系统及温室草莓生长模型构建方法。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种草莓温室大棚智能控制系统，用于对温室大棚内的草莓生长情况进行数据监测与分析，系统包括布设于所述温室大棚中的用于监测空气温度的温度传感器、用于监测所述温室大棚内的光照强度的光照强度传感器、用于监测所述温室大棚内二氧化碳浓度的二氧化碳浓度传感器，所述温度传感器、光照强度传感器和二氧化碳传感器通信连接一微控制器，所述微控制器基于各传感器的监测数据对草莓的生长环境进行数据分析，并通过一通信模块将各所述传感器的监测数据及数据分析结果传送给一服务器并存储，通过智能终端通信连接所述服务器，以获取所述监测数据和所述分析结果。
进一步的，微控制器基于各传感器的监测数据对草莓的生长环境进行数据分析，包括判断温室大棚内的温度、光照强度或二氧化碳浓度是否超过设定的第一阈值，或低于设定的第二阈值；在温室大棚的温度、光照强度或二氧化碳浓度超过第一阈值或低于第二阈值时，表示温室大棚的草莓生长环境异常，微控制器将产生告警信号，并通过通信模块将告警信号发送给智能终端，以提示用户温室大棚当前的草莓生长环境异常。
作为本发明的一种优选方案，所述微控制器为MCU微控制处理器。
作为本发明的一种优选方案，所述通信模块为Wifi模块、NB-loT无线信号收发器、4G/5G无线信号收发器中的任意一种。
作为本发明的一种优选方案，在一个温度大棚中布设至少两个温度传感器。
本发明还提供一种温室草莓生长模型构建方法，基于所述的草莓温室大棚智能控制系统的监测数据构建温室草莓生长模型，该方法包括：
以草莓生长发育时间为横向尺度，获取草莓在各生长发育阶段的发育生理形态数据；
通过草莓温室大棚智能控制系统获取草莓在各生长发育阶段的生长环境参数；
基于草莓在各生长发育阶段的发育生理形态数据和各生长环境参数，分析草莓在各生长发育阶段的发育生理形态与各生长环境参数的关系，然后根据分析结果构建温室草莓初始生长模型；
温室草莓初始生长模型根据草莓温室大棚智能控制系统的监测数据，对温室草莓的生长发育情况进行预测，得到一预测结果；
根据所述预测结果和草莓在对应的所述生长发育阶段的真实生长发育情况的差异，对所述温室草莓初始生长模型进行模型校正，最终形成草莓生长模型。
作为本发明的一种优选方案，所述温室草莓初始生长模型为Logistic模型。
作为本发明的一种优选方案，所述草莓生长模型通过以下公式对草莓生长发育情况进行预测：
Figure BDA0002507576980000021
上式(1)中，Y用于表示所述草莓温室大棚智能控制系统监测的温度数据或光照强度数据或二氧化碳浓度数据；
A用于表示草莓在某个所述生长发育阶段的生长最大值；
B用于表示和初始值相关的参数；
c用于表示草莓在相应的生长发育阶段的最大生长速率；
T用于表示光合作用时间。
作为本发明的一种优选方案，通过遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、粒子群算法、蚁群算法中的任意一种或多种求得公式(1)中的数值A、数值B和数值c，得到对草莓在生长环境参数Y下的生长发育预测结果。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：(1)本发明提供的草莓温室大棚智能控制系统可实现对温室大棚内的温度、光照强度和二氧化碳浓度的实时监测；(2)本发明基于在草莓各生长发育阶段所监测到的温室大棚内的温度、光照强度、二氧化碳浓度等环境参数，同时根据各环境参数下草莓在不同的生长发育阶段的生理形态，分析各环境参数与生理形态间的关系，并基于分析结果构建起温室草莓生长模型，最终通过该温室草莓生长模型对不同环境参数下的草莓生长情况进行预测，以便于种植户根据预测结果及时改变温室大棚内的温度、光照强度、二氧化碳浓度等环境参数，可有效提高温室大棚的草莓生产效率。
附图说明
图1是本发明一实施例所述的草莓温室大棚智能控制系统的结构示意图。
图2是本发明一实施例所述的温室草莓生长模型构建方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若出现术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“连接”等指示部件之间的连接关系，该术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个部件内部的连通或两个部件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明一实施例提供了一种草莓温室大棚智能控制系统，用于对温室大棚内的草莓生长情况进行数据监测和分析，请参照图1，草莓温室大棚智能控制系统包括布设于温室大棚中的用于监测空气湿度的温度传感器1、用于监测温室大棚内的光照强度的光照强度传感器2、用于监测温室大棚内二氧化碳浓度二氧化碳传感器3，
温度传感器1、光照强度传感器2和二氧化碳传感器3通信连接一微控制器4，微控制器4基于各传感器的监测数据对草莓的生长环境进行数据分析，并通过一通信模块5将各传感器的检测数据及数据分析结果传送给一服务器6并存储，用户可通过智能终端7通信连接服务器6，以获取检测数据和分析结果。
微控制器4基于各传感器的监测数据对草莓的生长环境进行数据分析包括但不限于判断温室大棚内的温度、光照强度或二氧化碳浓度是否超过设定的第一阈值，或低于设定的第二阈值。在温室大棚的温度、光照强度或二氧化碳浓度超过第一阈值或低于第二阈值时，表示温室大棚的草莓生长环境异常，微控制器将产生告警信号，并通过通信模块将告警信号发送给用户的移动终端，以提示用户温室大棚当前的草莓生长环境异常。
上述技术方案中，优选地，微控制器4为STM32F103ZET6型单片机。STM32型微控制器相较于51型单片机的优势在于，为开发者提供了函数结构STM32库，这样使得开发者可通过调用STM32库的方式，完成寄存器的配置，免去了51型单片机需要单独配置寄存器的麻烦，操作更加简单，维护成本也更低。
温度传感器1的型号优选为DS18B20。DS18B20温度传感器的测量准确度较高，而且具有较为广泛的测量范围。DS18B20的测量范围为-55℃～125℃，其测量精度在±0.5℃之间。而且DS18B20体积较小，功耗较低，性能优良，应用较为普遍。
光照强度传感器2的型号优选为BH1750FVI。该型号的光照传感器内部集成了16位AD转换器，可以实现监测数据的数字输出，而且测量精度也较高。
二氧化碳浓度传感器3的型号优选为MG811。MG811型二氧化碳浓度传感器可以将温室大棚的二氧化碳浓度通过电压值形式表达出来，表达形式直观明了，而且同样具备良好地检测精度。
由于部分温室大棚位于偏僻地带，为了确保草莓大棚智能控制系统与服务器6能够实现通信连接，通信模块5优选采用SIM900A型的GPRS芯片。该芯片通过GPRS网络与服务器6实现通信连接。GPRS网络技术具有如下优势：应用范围广，在偏僻山区也可使用。同时数据传输速度较快，而且技术成熟，网络稳定。STM32F103ZET6型微控制器的USART2接口与SIM900A的引脚连接。
上述技术方案中，由于微控制器4与各传感器相连的电路结构并非并发明要求权利保护的范围，所以关于STM32F103ZET6型微控制器与各传感器间的具体连接结构，比如传感器的哪个引脚与微控制器的哪个引脚相连在此不作阐述。
另外需要说明的是，由于温室大棚的面积通常较大，一个温度传感器通常无法准确监测大棚内温度，所以优选地，在一个温度大棚中不设至少两个温度传感器。光照强度传感器和二氧化碳浓度传感器的设置数量根据实际需要进行设置。
本发明还提供了一种温室草莓生长模型构建方法，该模型构建方法基于草莓温室大棚智能控制系统的监测数据构建温室草莓生长模型，如图2所示，该模型构建方法具体为：
步骤S1，以草莓生长发育时间为横向尺度，获取草莓在各生长发育阶段的发育生理形态数据，包括根状茎、花茎、叶片；
步骤S2，通过草莓温室大棚智能控制系统获取草莓在各生长发育阶段的生长环境参数；
步骤S3，基于草莓在各生长发育阶段的发育生理形态数据和各生长环境参数，分析草莓在各生长发育阶段的发育生理形态与各生长环境参数的关系，然后根据分析结果构建温室草莓初始生长模型；
步骤S4，温室草莓初始生长模型根据草莓温室大棚智能控制系统的监测数据，对温室草莓的生长发育情况进行预测，得到一预测结果；
步骤S5，最后根据预测结果和草莓在对应的生长发育阶段的真实生长发育情况的差异，对温室草莓初始生长模型进行模型校正，最终形成草莓生长模型；种植户可通过该草莓生长模型对各生长发育阶段的草莓在各生长环境参数的发育生理形态进行预测，从而可及时改变大棚温度、光照强度或二氧化碳浓度，以提供给处于各生长发育阶段的草莓适宜的生长环境。
上述技术方案中，草莓在各生长发育阶段的发育生理形态数据主要由种植户根据种植经验总结而得。
生长环境参数为草莓温室大棚智能控制系统在草莓各生长发育阶段监测到的大棚环境参数，比如大棚温湿度、光照强度、二氧化碳浓度等。
草莓在各生长发育阶段的发育生理形态与各生长环境参数的关系通过经验总结而得。
温室草莓初始生长模型优选采用Logistic模型(虫口模型)架构。
本发明根据草莓在各生长发育阶段的发育生理形态与各生长环境参数的关系分析结果构建温室草莓初始生长模型的过程采用现有的遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、粒子群算法或蚁群算法中的任意一种或多种，并且构建温室草莓初始生长模型的具体过程并非本发明要求权利保护的范围，所以关于温室草莓初始生长模型的具体构建过程在此不作阐述。
基于对温室草莓的生长发育情况的预测结果和草莓在对应的生长发育阶段的真实生长发育情况的差异，对温室草莓初始模型进行模型校正的现有方法有许多，比如可以基于预测结果与真实生长发育情况的差异构建温室草莓初始模型的损失函数，然后将损失函数作为模型参数对草莓初始生长模型进行校正，最终形成草莓生长模型。由于模型校正过程并非本发明要求权利保护的范围，所以具体的校正过程在此不作阐述。
草莓生长模型通过以下公式对草莓生长发育情况进行预测：
Figure BDA0002507576980000061
上式中，Y用于表示草莓温室大棚智能控制系统监测的温度数据或光照强度数据或二氧化碳浓度数据；
A用于表示草莓在某个生长发育阶段的生长最大值；
B用于表示和初始值相关的参数；这里的初始值指的是和草莓生长发育具有关联性的参数的初始值，包括环境参数；
c用于表示草莓在相应的所述生长发育阶段的最大生长速率，x表示乘号，T用于表示光合作用时间。
草莓生长模型根据输入数据Y计算得到数据A、B、c，A、B、c即为草莓生长模型对草莓在生长环境参数Y下的生长发育情况的预测结果。根据该预测结果，种植户可及时调整Y的数据值，进而提高草莓的产量。
优选地，草莓生长模型通过现有的遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、粒子群算法或蚁群算法中的任意一种或多种求得数值A、数值B和数值c，得到草莓在生长环境参数Y下的生长发育预测结果。关于遗传算法等算法对数值A、B、c的求解过程为现有方法，所以在此不作阐述。
需要声明的是，上述具体实施方式仅仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员应该明白，还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等。但是，这些变换只要未背离本发明的精神，都应在本发明的保护范围之内。另外，本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语并不是限制，仅仅是为了便于描述。

Claims (9)

1.一种草莓温室大棚智能控制系统，用于对温室大棚内的草莓生长情况进行数据监测与分析，其特征在于，系统包括布设于所述温室大棚中的用于监测空气温度的温度传感器、用于监测所述温室大棚内的光照强度的光照强度传感器、用于监测所述温室大棚内二氧化碳浓度的二氧化碳浓度传感器，所述温度传感器、光照强度传感器和二氧化碳传感器通信连接一微控制器，所述微控制器基于各传感器的监测数据对草莓的生长环境进行数据分析，并通过一通信模块将各所述传感器的监测数据及数据分析结果传送给一服务器并存储，通过智能终端通信连接所述服务器，以获取所述监测数据和所述分析结果。
2.如权利要求1所述的草莓温室大棚智能控制系统，其特征在于，所述微控制器为MCU为微控制处理器。
3.如权利要求1所述的草莓温室大棚智能控制系统，其特征在于，所述通信模块为Wifi模块、NB-loT无线信号收发器、4G/5G无线信号收发器中的任意一种。
4.如权利要求1所述的草莓温室大棚智能控制系统，其特征在于，微控制器基于各传感器的监测数据对草莓的生长环境进行数据分析，包括判断温室大棚内的温度、光照强度或二氧化碳浓度是否超过设定的第一阈值，或低于设定的第二阈值；在温室大棚的温度、光照强度或二氧化碳浓度超过第一阈值或低于第二阈值时，表示温室大棚的草莓生长环境异常，微控制器将产生告警信号，并通过通信模块将告警信号发送给智能终端，以提示用户温室大棚当前的草莓生长环境异常。
5.如权利要求1所述的草莓温室大棚智能控制系统，其特征在于，在一个温度大棚中布设至少两个温度传感器。
6.一种基于权利要求1～5任意一项所述草莓温室大棚智能控制系统的温室草莓生长模型构建方法，其特征在于，包括：
以草莓生长发育时间为横向尺度，获取草莓在各生长发育阶段的发育生理形态数据；
通过草莓温室大棚智能控制系统获取草莓在各生长发育阶段的生长环境参数；
基于草莓在各生长发育阶段的发育生理形态数据和各生长环境参数，分析草莓在各生长发育阶段的发育生理形态与各生长环境参数的关系，然后根据分析结果构建温室草莓初始生长模型；
温室草莓初始生长模型根据草莓温室大棚智能控制系统的监测数据，对温室草莓的生长发育情况进行预测，得到预测结果；
根据所述预测结果和草莓在对应的所述生长发育阶段的真实生长发育情况的差异，对温室草莓初始生长模型进行模型校正，最终形成草莓生长模型。
7.如权利要求6所述的温室草莓生长模型构建方法，其特征在于，所述温室草莓初始生长模型为Logistic模型。
8.如权利要求6所述的温室草莓生长模型构建方法，其特征在于，所述草莓生长模型通过以下公式对草莓生长发育情况进行预测：
Figure FDA0002507576970000021
上式(1)中，Y用于表示所述草莓温室大棚智能控制系统监测的温度数据或光照强度数据或二氧化碳浓度数据；
A用于表示草莓在某个所述生长发育阶段的生长最大值；
B用于表示和初始值相关的参数；
c用于表示草莓在相应的生长发育阶段的最大生长速率；
T用于表示光合作用时间。
9.如权利要求8所述的温室草莓生长模型构建方法，其特征在于，通过遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、粒子群算法、蚁群算法中的任意一种或多种求得公式(1)中的数值A、数值B和数值c，得到对草莓在生长环境参数Y下的生长发育预测结果。
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Application publication date: 20200911

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