CN113039915B - 一种基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统及方法，其包括农田环境数据获取单元，执行单元，主控单元，一种基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统的农田灌溉方法，包括以下步骤：步骤1）光照强度传感器、土壤湿度传感器、土壤温度传感器实时采集农田数据；步骤2）主控单元内分别设定土壤湿度、温度以及光照强度标准值；步骤3）主控单元通过网络下载未来10天的天气预报数据并存储；步骤4）主控单元依据采集的农田数据判断是否需要执行灌溉操作；步骤5）系统后台向主控单元下发同意请求信息；步骤6）主控单元向执行单元发送动作指令。利用该灌溉系统及方法能够对农田实施自动灌溉，节省人力，提高灌溉水的利用率。

Description

一种基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统

技术领域

本发明涉及农业灌溉领域，具体的说是一种基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统及方法。

背景技术

在自然条件下，往往因降水量不足或分布的不均匀，不能满足农作物对水分的要求，必须人为地进行灌溉，以补天然降雨之不足。我国农业灌溉在经历了漫灌、喷灌、滴灌等的几个阶段的发展之后，虽然对于水资源短缺有些改善，但是农业灌溉效率低下的问题仍然没有得到有效解决，而且现阶段的灌溉方式自动化程度普遍不高，没有对水资源进行最优化的利用，有统计表明，现有灌溉手段水有效利用率只有45%，也就是说有一多半的水都无法被农作物有效利用，因此，发展节水灌溉技术是提高我国农业综合生产能力的重要举措。

当前灌溉水的水源主要是地表水和地下水，地下水是以机井为代表的灌溉水源，其优点是不用修明渠，占用耕地较少，缺点是如果地下水取用过量可能引发地面下陷，地表水是以水坝、河流为代表的灌溉水源，其缺点是水中可能存在重金属，如果直接使用未经处理的污染水灌溉，会导致农田污染，降低农产品质量及产量。其中的污染物更会随着通过农产品进入人类食物链，从而影响人类的健康。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题提供一种自动化程度高、节省人力、能够实施节水灌溉的农田灌溉系统及方法。

为达到上述目的，本发明一种基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统及方法，其结构特点是：包括

农田环境数据获取单元，其包括光照强度传感器、土壤湿度传感器、土壤温度传感器；

执行单元，其包括水肥一体机；水肥一体机的进水端连接供水管路，水肥一体机的输水端连接配水管路，配水管路铺设在农田中，供水管路的前端连接水源；

主控单元，其与农田环境数据获取单元以及执行单元通信连接；主控单元通过预置的数据接口连接万维网，并从网络获取农田所在地区的天气预报数据。

采用上述结构后，当系统运行时光照强度传感器和土壤湿度传感器、土壤温度传感器分别实时监测农田的土壤湿度、光照强度以及土壤温度，然后由主控单元对采集得到的数据进行分析，同时主控单元结合未来天气降水量计算出灌溉量，当农田满足灌溉要求后，主控单元对水肥一体机发出灌溉指令，水肥一体机取水后在灌溉水中进行水肥配比，对农田实施灌溉。本灌溉系统节省人力，自动化程度高，并能自动根据作物品种进行水肥配比。

关于水源的供应方式，水源包括水库和/或机井，水源中安装水文监测单元，水文监测单元与主控单元通信连接。从水库中优先取水可给予地下水一个缓冲器，缓解地下取水导致的地面下陷问题。

为了保证水库水的灌溉质量，水文监测单元包括水质传感器和水位传感器。只有水库水位满足取水要求后，才可进行取水灌溉，从而满足水库的取水要求，灌溉取水前还需进行水质检测，如利用利用电导率检测水体中所溶解的固体总量，测定水体中酸、碱或其它离子型污染物的存在情况，只有当水库水位和水质均满足灌溉要求后，才可进行取水灌溉。

为了提高农田环境数据获取单元信息采集的准确性，光照强度传感器和土壤湿度传感器、土壤温度传感器均设置有多个并且分布安装在农田各处。利用多个分布式安装的光照强度传感器和土壤湿度传感器，避免信息采集局限性，提高农田数据的准确性。

一种基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统的农田灌溉方法，包括以下步骤：

步骤1）光照强度传感器实时采集光照强度P数据、土壤湿度传感器实时采集土壤湿度SH数据、土壤温度传感器实时采集土壤温度ST数据，并将采集得到的数据发送至主控单元存储；

步骤2）主控单元内分别设定土壤湿度标准值SH0、土壤温度标准值ST0以及各个时间节点的光照强度标准值P0、土壤湿度变化值K0、光照强度变化值K1、水库允许取水水位Z0；

步骤3）主控单元通过网络下载未来10天的天气预报数据并存储；

步骤4）主控单元选定上午9:30-10:30之间的某一时间点作为判定时间，依据该时间点的土壤湿度值SH、土壤温度值ST、光照强度、未来天气数据综合判断是否需要执行灌溉操作，当判定需要执行灌溉操作时，计算得出灌溉量，并向系统后台或终端发送请求信息；

步骤5）系统后台或终端接收到请求信息后，向主控单元下发同意请求信息；

步骤6）主控单元接收到同意请求信息后，向执行单元发送动作指令。

步骤4）中判定是否需要灌溉的具体过程为：

步骤4.1）当实时土壤湿度SH远小于土壤湿度标准值SH0、实测土壤温度ST大于土壤温度标准值ST0、实测光照强度P大于光照强度标准值P0并平稳增长、未来10天内的天气均为正常时，此时判定需要执行灌溉操作；

步骤4.2）当实时土壤湿度SH大于土壤湿度标准值SH0、实测土壤温度ST大于土壤温度标准值ST0、未来10天内的天气均为正常时，此时从主控单元中调取近七日的土壤湿度数据，计算出从七日前至今日每日的土壤湿度平均值：SH1、SH2、SH3、SH4、SH5、SH6、SH7，绘制出近七日的土壤湿度变化曲线，计算出土壤湿度变化曲线的斜率，将计算结果与K0进行对比，若是该直线的斜率小于K0，此时判定需要执行灌溉操作。

步骤4.3）当实时土壤湿度SH接近土壤湿度标准值SH0，且土壤温度高于设定值，此时时间为下午2:00，从主控单元中调取出今日的光照强度P，绘制出光照强度变化曲线，计算出10点时刻在光照强度变化曲线上的斜率，若是该斜率大与K1，此时判定需要执行灌溉操作。

步骤4.2中计算土壤湿度变化曲线的斜率的过程为：设土壤湿度变化曲线的解析式为y=kx+b，将SH1(x,y)和SH7(x,y)分别代入该解析式中，求出b值，然后将计算获得的b值代入解析式y=kx+b中，然后再将该解析式求导，计算y′=x，得出该直线的斜率。

步骤4.3中计算10点时刻在光照强度变化曲线上的斜率的计算过程为，从主控单元中分别调取今日10:00的光照强度P10和今日下午2:00的光照强度P14，设光照强度变化曲线的解析式为y=a(x-h)²+k，将P10（x,y）和P14（h,k）代入该解析式中，求出a值，然后将P10（x,y）和计算获得的a值代入y=a(x-h)²+k中，得到光照强度变化曲线的解析式y=a(x-h)²+k，然后再将该解析式求导，计算y′=2a(x-h)，得出今日10点时刻在光照强度变化曲线上的斜率。

主控单元调取光照强度P数据，根据统计数据计算出每个时间点上光照强度P的中位数，然后绘制出光照强度P随时间t变化的光照强度曲线。

为了节省地下水源，缓解地下水取水过量的问题，在步骤6中，主控单元将水位传感器发送来的水位数据Z1与水库允许取水水位Z0进行对比判断，水库水位Z1大于水库允许取水水位Z0则优先从水库取水，否则从机井取水。

由于上述技术方案的运用，下面对本发明的优点效果进行具体分析。

综上所述本发明，当系统运行时光照强度传感器和土壤湿度传感器实时监测农田的土壤湿度和光照强度，然后由主控单元对采集得到的数据进行分析，同时主控单元结合未来天气降水量计算出灌溉量，当农田满足灌溉要求后，主控单元对水肥一体机发出灌溉指令，水肥一体机取水后在灌溉水中进行水肥配比，对农田实施灌溉。本灌溉系统节省人力，自动化程度高，并能自动根据作物品种进行水肥配比。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步详细的说明：

图1为本发明的结构示意图；

图2为光照强度曲线示意图；

图3七日的土壤湿度变化图；

图4为西红柿各项预设值；

图5为本发明灌溉方法的流程图。

图中：水肥一体机1、配水管路2、水库3、机井4、农田5、主控单元6、供水管路7。

具体实施方式

请参照附图，本发明的一种基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统及方法包括

农田5环境数据获取单元，其包括光照强度传感器、土壤湿度传感器、土壤温度传感器；

执行单元，其包括水肥一体机1；水肥一体机1的进水端连接供水管路7，水肥一体机1的输水端连接配水管路2，配水管路2铺设在农田5中，供水管路7的前端连接水源；

主控单元6，其与农田5环境数据获取单元以及执行单元通信连接；主控单元6通过预置的数据接口连接万维网，并从网络获取农田5所在地区的天气预报数据。

采用上述结构后，当系统运行时光照强度传感器和土壤湿度传感器、土壤温度传感器分别实时监测农田5的土壤湿度、光照强度以及土壤温度，然后由主控单元6对采集得到的数据进行分析，同时主控单元6结合未来天气降水量计算出灌溉量，当农田5满足灌溉要求后，主控单元6对水肥一体机1发出灌溉指令，水肥一体机1取水后在灌溉水中进行水肥配比，对农田5实施灌溉。本灌溉系统节省人力，自动化程度高，并能自动根据作物品种进行水肥配比。

关于水源的供应方式，水源包括水库3和/或机井4，水源中安装水文监测单元，水文监测单元与主控单元6通信连接。从水库3中优先取水可给予地下水一个缓冲器，缓解地下取水导致的地面下陷问题。

为了保证水库3水的灌溉质量，水文监测单元包括水质传感器和水位传感器。只有水库3水位满足取水要求后，才可进行取水灌溉，从而满足水库3的取水要求，灌溉取水前还需进行水质检测，如利用利用电导率检测水体中所溶解的固体总量，测定水体中酸、碱或其它离子型污染物的存在情况，只有当水库3水位和水质均满足灌溉要求后，才可进行取水灌溉。

为了提高农田5环境数据获取单元信息采集的准确性，光照强度传感器和土壤湿度传感器、土壤温度传感器均设置有多个并且分布安装在农田5各处。利用多个分布式安装的光照强度传感器和土壤湿度传感器，避免信息采集局限性，提高农田5数据的准确性。

一种基于物联网和数据计算分析的农田5灌溉系统的农田5灌溉方法，包括以下步骤：

步骤1）光照强度传感器实时采集光照强度P数据、土壤湿度传感器实时采集土壤湿度SH数据、土壤温度传感器实时采集土壤温度ST数据，并将采集得到的数据发送至主控单元6存储；

步骤2）主控单元6内分别设定土壤湿度标准值SH0、土壤温度标准值ST0以及各个时间节点的光照强度标准值P0、土壤湿度变化值K0、光照强度变化值K1、水库3允许取水水位Z0；水库3允许取水水位Z0需要向对应取水水库的水务管理部门申请获取，光照强度变化值K1和土壤湿度变化值K0在不同坐标系中的数值是不同的，其大小取决于横轴和纵轴的单位数值的对应关系，设置光照强度变化值K1和土壤湿度变化值K0时需要根据不同的坐标系进行选择。

步骤3）主控单元6通过网络下载未来10天的天气预报数据并存储；

步骤4）主控单元6选定上午9:30-10:30之间的某一时间点作为判定时间，依据该时间点的土壤湿度值SH、土壤温度值ST、光照强度、未来天气数据综合判断是否需要执行灌溉操作，当判定需要执行灌溉操作时，计算得出灌溉量，并向系统后台或终端发送请求信息；

步骤5）系统后台或终端接收到请求信息后，向主控单元6下发同意请求信息；

步骤6）主控单元6接收到同意请求信息后，向执行单元发送动作指令。

步骤4）中判定是否需要灌溉的具体过程为：

步骤4.1）当实时土壤湿度SH远小于土壤湿度标准值SH0、实测土壤温度ST大于土壤温度标准值ST0、实测光照强度P大于光照强度标准值P0并平稳增长、未来10天内的天气均为正常时，此时判定需要执行灌溉操作；

步骤4.2）当实时土壤湿度SH大于土壤湿度标准值SH0、实测土壤温度ST大于土壤温度标准值ST0、未来10天内的天气均为正常时，此时从主控单元6中调取近七日的土壤湿度数据，计算出从七日前至今日每日的土壤湿度平均值：SH1、SH2、SH3、SH4、SH5、SH6、SH7，绘制出近七日的土壤湿度变化曲线，计算出土壤湿度变化曲线的斜率，将计算结果与K0进行对比，若是该直线的斜率小于K0，此时判定需要执行灌溉操作。

步骤4.3）当实时土壤湿度SH接近土壤湿度标准值SH0，且土壤温度高于设定值，此时时间为下午2:00，从主控单元6中调取出今日的光照强度P，绘制出光照强度变化曲线，计算出10点时刻在光照强度变化曲线上的斜率，若是该斜率大与K1，此时判定需要执行灌溉操作。

为了方便计算土壤湿度变化曲线的斜率，以近似算法计算，步骤4.2中计算土壤湿度变化曲线的斜率的过程为：设土壤湿度变化曲线的解析式为y=kx+b，将SH1(x,y)和SH7(x,y)分别代入该解析式中，求出b值，然后将计算获得的b值代入解析式y=kx+b中，然后再将该解析式求导，计算y′=k，得出该直线的斜率。

步骤4.3中计算10点时刻在光照强度变化曲线上的斜率的计算过程为，从主控单元6中分别调取今日10:00的光照强度P10和今日下午2:00的光照强度P14，设光照强度变化曲线的解析式为y=a(x-h)²+k，将P10（x,y）和P14（h,k）代入该解析式中，求出a值，然后将P10（x,y）和计算获得的a值代入y=a(x-h)²+k中，得到光照强度变化曲线的解析式y=a(x-h)²+k，然后再将该解析式求导，计算y′=2a(x-h)，得出今日10点时刻在光照强度变化曲线上的斜率。

主控单元6调取光照强度P数据，根据统计数据计算出每个时间点上光照强度P的中位数，然后绘制出光照强度P随时间t变化的光照强度曲线。

为了节省地下水源，缓解地下水取水过量的问题，在步骤6中，主控单元6将水位传感器发送来的水位数据Z1与水库3允许取水水位Z0进行对比判断，水库3水位Z1大于水库3允许取水水位Z0则优先从水库3取水，否则从机井4取水。

综上所述，本发明不限于上述具体实施方式。本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的前提下，可做若干的更改和修饰，所有这些变化均应落入本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统，其特征是包括：

农田环境数据获取单元，其包括光照强度传感器、土壤湿度传感器、土壤温度传感器；

执行单元，其包括水肥一体机（1）；水肥一体机（1）的进水端连接供水管路（7），水肥一体机（1）的输水端连接配水管路（2），配水管路（2）铺设在农田（5）中，供水管路（7）的前端连接水源；

主控单元（6），其与农田环境数据获取单元以及执行单元通信连接；主控单元（6）通过预置的数据接口连接万维网，并从网络获取农田（5）所在地区的天气预报数据；

利用上述系统对农田灌溉的方法，包括以下步骤：

步骤1）光照强度传感器实时采集光照强度P数据、土壤湿度传感器实时采集土壤湿度SH数据、土壤温度传感器实时采集土壤温度ST数据，并将采集得到的数据发送至主控单元（6）存储；

步骤2）主控单元（6）内分别设定土壤湿度标准值SH0、土壤温度标准值ST0以及各个时间节点的光照强度标准值P0、土壤湿度变化值K0、光照强度变化值K1、水库允许取水水位Z0；

步骤3）主控单元（6）通过网络下载未来10天的天气预报数据并存储；

步骤4）主控单元（6）选定上午9:30-10:30之间的某一时间点作为判定时间，依据该时间点的土壤湿度值SH、土壤温度值ST、光照强度、未来天气数据综合判断是否需要执行灌溉操作，当判定需要执行灌溉操作时，计算得出灌溉量，并向系统后台或终端发送请求信息；

步骤5）系统后台或终端接收到请求信息后，向主控单元（6）下发同意请求信息；

步骤6）主控单元（6）接收到同意请求信息后，向执行单元发送动作指令；

在步骤4）中判定是否需要灌溉的具体过程为：

步骤4.1）当实时土壤湿度SH远小于土壤湿度标准值SH0、实测土壤温度ST大于土壤温度标准值ST0、实测光照强度P大于光照强度标准值P0并平稳增长、未来10天内的天气均为正常时，此时判定需要执行灌溉操作；

步骤4.2）当实时土壤湿度SH大于土壤湿度标准值SH0、实测土壤温度ST大于土壤温度标准值ST0、未来10天内的天气均为正常时，此时从主控单元（6）中调取近七日的土壤湿度数据，计算出从七日前至今日每日的土壤湿度平均值：SH1、SH2、SH3、SH4、SH5、SH6、SH7，绘制出近七日的土壤湿度变化曲线，计算出土壤湿度变化曲线的斜率，将计算结果与K0进行对比，若是该曲线的斜率小于K0，此时判定需要执行灌溉操作；

步骤4.3）当实时土壤湿度SH接近土壤湿度标准值SH0，且土壤温度高于设定值，此时时间为下午2:00，从主控单元（6）中调取出今日的光照强度P，绘制出光照强度变化曲线，计算出10点时刻在光照强度变化曲线上的斜率，若是该斜率大与K1，此时判定需要执行灌溉操作；

步骤4.2中计算土壤湿度变化曲线的斜率的过程为：设土壤湿度变化曲线的解析式为y=kx+b，将SH1(x,y)和SH7(x,y)分别代入该解析式中，求出b值，然后将计算获得的b值代入解析式y=kx+b中，然后再将该解析式求导，计算y′=k，得出相应的斜率；

步骤4.3中计算10点时刻在光照强度变化曲线上的斜率的计算过程为，从主控单元（6）中分别调取今日10:00的光照强度P10和今日下午2:00的光照强度P14，设光照强度变化曲线的解析式为y=a(x-h)²+k，将P10（x,y）和P14（h,k）代入该解析式中，求出a值，然后将P10（x,y）和计算获得的a值代入y=a(x-h)²+k中，得到光照强度变化曲线的解析式y=a(x-h)²+k，然后再将该解析式求导，计算y′=2a(x-h)，得出今日10点时刻在光照强度变化曲线上的斜率。

2.根据权利要求1所述的基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统，其特征是：所述水源包括水库（3）和/或机井（4），水源中安装水文监测单元，水文监测单元与主控单元（6）通信连接。

3.根据权利要求2所述的基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统，其特征是：所述水文监测单元包括水质传感器和水位传感器。

4.根据权利要求3所述的基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统，其特征是：所述光照强度传感器和土壤湿度传感器、土壤温度传感器均设置有多个并且分布安装在农田（5）各处。

5.据权利要求1所述的基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统，其特征是：主控单元（6）调取光照强度P数据，根据统计数据计算出每个时间点上光照强度P的中位数，然后绘制出光照强度P随时间t变化的光照强度曲线。

6.据权利要求5所述的基于物联网和数据计算分析的农田灌溉系统，其特征是：在步骤6中，主控单元（6）将水位传感器发送来的水位数据Z1与水库允许取水水位Z0进行对比判断，水库水位Z1大于水库允许取水水位Z0则优先从水库（3）取水，否则从机井（4）取水。

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