CN116210573A - 一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统及方法，属于农业灌溉技术领域。该系统包括数据采集模块、数据处理模块、灌溉设备和智能预警模块；所述数据采集模块用于收集种植区域内的空气温湿度信息、太阳辐射信息、土壤温湿度信息和农作物信息，将这些信息传递到数据处理模块和智能预警模块；所述数据处理模块用于判断传递过来的信息是否满足灌溉条件，满足条件则将数据代入公式进行计算，将计算结果以指令形式发送至灌溉设备；所述灌溉设备能够接收指令，实现灌溉点设备启动、灌溉温度、灌溉水量和灌溉速度的控制；所述智能预警模块用于判断传递过来的信息是否满足预警条件，满足条件则将这些数据编辑成预警信息提醒相关人员。

Description

一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统及方法

技术领域

本发明涉及农业灌溉技术领域，具体为一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统及方法。

背景技术

农作物果皮破损是一个重要的农业问题，在农作物种植过程中，果皮破损往往会导致果实的变形、变味、甚至腐烂，对农作物的产量和质量造成严重影响，给农业工作者带来巨大的损失。这一现象也逐渐引起人们越来越广泛的关注，许多研究人员开始从多个方面对果皮破损进行研究。研究内容主要有：果皮破损的成因、果皮破损对农作物的影响、果皮破损与生长环境之间的关系。这些研究成果有助于农业生产者理解果皮破损形成的原因，采取有效的预防措施，从而避免农业生产过程中由果皮破损带来的损失。

导致果皮破损的原因有很多种，但是主要原因还是在于生长环境的不可控。例如，在果实膨大期间，降雨量的不稳定使土壤忽干忽湿，农作物根部水分含量不稳定，农作物吸水过快，果肉过快膨胀而果皮老化后生长缓慢，引发果皮胀破，造成裂果现象；或者夏季高温天气，果实白天被暴晒急速升温，晚上温度下降或遇雨后果实急速降温，热胀冷缩情况下，果实裂果几率增大；这会对农作物的品质产生一定程度的影响，给农业生产带来巨大隐患。因此，在农业生产过程中，如何保证植物水分的均衡供应，水分的供应如何跟随农作物不同生长阶段的不同水分需求而自适应变化；如何保证农作物的生产环境一直处于一段合理的温度区间，温度区间的控制跟随农作物的不同生长阶段而自适应变化；如何采用更低的成本实现对农作物的全方位立体式降温，这些问题已经成为迫切需要得到解决的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统，该灌溉系统包括数据采集模块、数据处理模块、灌溉设备和智能预警模块。

所述数据采集模块通过温湿度传感器收集种植区域内空气温度信息和空气湿度信息，通过太阳辐射测量仪收集种植区域内太阳辐射信息，通过土壤墒情仪收集种植区域内土壤温湿度信息，通过摄像头收集种植区域内农作物信息，将这些信息传递到数据处理模块和智能预警模块；所述数据处理模块用于判断传递过来的信息是否满足灌溉条件，满足灌溉条件则将这些数据代入公式计算，将计算结果以指令形式发送至灌溉设备；所述灌溉设备能够接收指令，通过相关设备实现对灌溉点设备启动、灌溉温度、灌溉水量和灌溉速度的控制；所述智能预警模块用于判断传递过来的信息是否满足预警条件，满足预警条件则自动将这些数据编辑成预警信息来提醒相关人员。

通过上述技术方案，首先，系统通过各类设备采集相关信息；其次，判断采集到的信息是否满足灌溉条件或预警条件，满足灌溉条件则将所有数据代入公式中进行计算，得到灌溉信息；满足预警条件则将所有数据编辑成预警信息提醒相关人员；最后，系统自动将灌溉信息转化为指令信息，发送至对应设备，相应设备接收指令进行相应的灌溉工作。

所述数据采集模块包括空气温湿度采集单元、辐射量采集单元、土壤温湿度采集单元和农作物信息采集单元。

所述空气温湿度采集单元通过安装在种植区域内的温湿度传感器来进行实时空气温湿度的信息收集，将这些信息发送至数据处理模块；所述辐射量采集单元是通过安装在种植区域内的太阳辐射测量仪来进行实时太阳辐射信息的收集，将这些信息发送至数据处理模块；所述土壤温湿度收集单元是通过均匀分布在种植区域不同位置的土壤墒情仪来进行信息收集，这些土壤墒情仪能够实时收集土壤的温度和湿度信息，将收集时间信息、温度与湿度信息和土壤墒情仪所在的位置信息分别发送至数据处理模块和智能预警模块；所述农作物信息采集单元是通过均匀分布在种植区域不同位置的摄像头来进行信息收集，信息包括收集时间信息、农作物图像信息和农作物的位置信息，将这些信息发送至智能预警模块。

通过上述技术方案，能够实现对所需要的信息通过各种设备进行收集，为后续数据处理模块提供数据支撑。

所述数据处理模块包括灌溉点激活单元、雾化计算单元、微喷计算单元和温度计算单元。灌溉点激活单元用于选择需要激活的灌溉点设备信息及对应灌溉形式，所有记录的灌溉点设备信息及对应的灌溉形式以指令形式发送至灌溉设备。通常分为两种情况：

a.系统判断太阳辐射测量仪检测到的太阳辐射值或温湿度传感器检测到的空气温湿度值是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常值区间内，处于区间，则为正常情况，系统不做处理；不处于区间，则为异常情况，系统自动以雾化处理的灌溉形式记录所有灌溉点设备信息；所有记录的灌溉点设备信息和对应的灌溉形式以指令形式发送至灌溉设备。

b.系统判断土壤湿度信息是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度值区间内，处于区间，则为正常情况，系统不做处理；不处于区间，则为异常情况，系统自动记录出现异常情况的土壤墒情仪的位置信息，再以记录到的位置信息中的地理坐标为圆心，灌溉点设备最大灌溉距离为半径，划分出圆形面积作为灌溉面积，根据灌溉面积来选择要激活的灌溉点设备，系统自动识别灌溉面积范围内的灌溉点设备，系统自动以微喷处理的灌溉形式记录对应灌溉点设备信息；所有记录的灌溉点设备信息和对应的灌溉形式以指令形式发送至灌溉设备。需要注意的是：

距离灌溉面积圆心点距离最近的灌溉点设备如果存在损坏不能使用的情况下，系统自动选择距离第二的灌溉点设备进行信息记录，如果依然是损坏状态，以此类推，继续向后选择。

同一个灌溉面积范围内有多个灌溉点设备，系统自动采用距离灌溉面积圆心点距离最近的灌溉点设备进行记录。

不同灌溉面积处于叠加状态时，且叠加面积等于或超过自身面积80％时，为提高灌溉效率，系统放弃记录原有的灌溉点设备信息。自动识别叠加面积范围内的灌溉点设备进行信息记录；叠加范围内如果存在多个灌溉点设备的情况下，系统优先选择距离叠加面积中心点距离最近的灌溉点设备进行记录。

雾化计算单元能够根据灌溉点设备的雾化处理需求，将太阳辐射值或空气温湿度值带入公式中，计算出雾化喷头所需要的雾化水量和雾化温度等参数信息，将这些参数信息以指令形式发送至灌溉设备。

微喷计算单元能够根据灌溉点设备的微喷处理需求，将土壤温湿度带入公式中，计算出微喷喷头所需要的微喷水量、微喷温度和微喷速度参数信息，将这些参数信息以指令形式发送至灌溉设备。

温度计算单元能够根据灌溉点设备的雾化处理需求或微喷处理需求分别计算出雾化温度或微喷温度，将这些参数信息以指令形式发送至灌溉设备。

通过上述技术方案，实现对灌溉参数的计算，计算出需要激活的灌溉点设备信息、雾化处理或微喷处理所需要的灌溉参数信息，将这些参数信息以指令形式发送到对应设备。

所述灌溉设备是指控制设备和均匀分布在种植区域的灌溉点设备，灌溉点设备包括伸缩杆、微喷喷头和雾化喷头，雾化喷头在微喷喷头上方，两个喷头之间采用伸缩杆连接，微喷喷头固定在伸缩杆底部且不可移动，雾化喷头固定在伸缩杆顶部且能够跟随伸缩杆的伸缩活动而升高或降低。

雾化喷头安装在伸缩杆顶端，喷头通过水源管道A供水，水源管道A安装在伸缩杆内部且同样具备伸缩功能，水源管道A通过伸缩杆连接到地下的高压管道A，高压管道A中的水通过伸缩杆内部的水源管道A输送至雾化喷头由专业喷嘴将其雾化，源源不断向周围产生微雾颗粒；微喷喷头安装在伸缩杆底端，喷头通过水源管道B供水，水源管道B连接地下的低压管道B，低压管道B中的水通过水源管道B输送到微喷喷头，喷头将水向周围喷洒，喷洒农作物根部区域；控制设备能够分别对高压管道A和低压管道B进行温度和水量的控制，根据指令参数提高或降低水温并控制水量。

灌溉点设备未激活启动时，控制设备不工作，伸缩杆长度最短。灌溉点设备激活启动时，分为三种情况：

a.微喷喷头激活，雾化喷头未激活，伸缩杆长度最短，控制设备根据指令信息中的温度和水量信息来对低压管道B进行温度和水量的控制。微喷喷头根据指令信息中的灌溉速度自动调整喷头孔径大小以适应灌溉速度。水温达标后，微喷喷头开始喷洒，灌溉水量耗尽则停止喷洒。

b.微喷喷头未激活，雾化喷头激活，控制设备根据指令信息中的温度和水量信息来对高压管道A进行温度和水量的控制。水温达标后，雾化喷头开始雾化，伸缩杆带动雾化喷头匀速上升至最长伸缩长度后，继续匀速下降至最短伸缩长度，如此反复，直到灌溉水量耗尽则停止雾化，伸缩杆长度收缩至最短，雾化喷头位置降至最低。

c.微喷喷头激活，雾化喷头激活,控制设备根据指令信息中的温度和水量信息分别对高压管道A和低压管道B进行温度和水量的控制。微喷喷头根据指令信息中的灌溉速度自动调整喷头孔径大小以适应灌溉速度，水温达标后，微喷喷头开始喷洒，雾化喷头开始雾化，微喷喷头位置固定不变，伸缩杆带动雾化喷头匀速上升至最长伸缩长度后，继续匀速下降至最短伸缩长度，如此反复，直到各类喷头的灌溉水量耗尽则停止雾化或微喷，伸缩杆长度收缩至最短，雾化喷头位置降至最低，恢复到灌溉点设备未激活时状态。

通过上述技术方案，相应设备接收到对应指令信息，自动完成雾化灌溉或微喷灌溉，针对有需要的灌溉区域进行降温或加湿。

所述智能预警模块包括土壤湿度预警单元和农作物果实破损预警单元。

土壤湿度预警单元是通过分析土壤墒情仪传递过来的信息，判断土壤湿度信息是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度区间。处于区间，则为正常情况，系统不做处理；不处于区间，则为异常情况，对该异常情况进行标注，继续收集该异常情况所持续的时间。判断该异常情况所持续的时间是否超过系统设定的最大异常时间，不超过系统设定的最大异常时间，则为普通异常情况，系统不做处理；超过系统设定的最大异常时间，则为重点异常情况，系统将出现异常的数据及异常持续时间编辑成预警信息，交由相关人员处理。

农作物果实破损预警单元是通过分析摄像头传递过来的农作物信息，农作物信息包括农作物图像信息和农作物的位置信息。采用现有的MATLAB软件对农作物图像信息进行图像处理，提取农作物果实特征，进行缺陷检测，找出果皮破损的农作物，将果皮破损的农作物图像信息和位置信息编辑成预警信息，交由相关人员处理。

通过上述技术方案，实现对土壤长期处于高湿度情况下和农作物果实破损的预警，减少农作物烂根和养分浪费的现象。

一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉方法，该灌溉方法包括以下步骤：

S1、收集种植区域相关数据；

S2、判断对应数据是否满足灌溉条件或预警条件；

S3、满足灌溉条件：将相关数据代入公式计算出灌溉信息；

S4、满足预警条件：将预警信息发送至相关人员处理；

S5、灌溉信息以指令形式发送到对应设备，设备接收指令进行灌溉工作。

在S1中，所述数据包括种植区域内的空气温湿度信息、太阳辐射信息、土壤温湿度信息、农作物信息、土壤墒情仪和农作物的地理位置信息，以及收集这些信息时所对应的时间信息。空气温湿度信息由安装在种植区域内的温湿度传感器收集；太阳辐射信息由安装在种植区域内的太阳辐射测量仪收集；土壤温湿度信息由均匀分布在种植区域不同位置的土壤墒情仪收集；农作物信息由均匀分布在种植区域不同位置的摄像头收集。

通过上述技术方案，可以实现对所需要的信息通过各种方法进行收集，为后续数据处理模块提供数据支撑。

在S2中，判断是否满足灌溉条件或预警条件的影响因素包括种植区域的空气温湿度、太阳辐射量、土壤温湿度、土壤湿度持续时间和农作物信息。对这些数据进行判断，步骤如下：

S201、收集种植区域内的温湿度传感器检测到的空气温度值和空气湿度值，分别判断是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常的温湿度区间内；处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行雾化灌溉调整，记录异常温度值或湿度值；

S202、收集种植区域内的太阳辐射测量仪检测到的太阳辐射值，判断是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常的太阳辐射值区间内；处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行雾化灌溉调整，记录异常太阳辐射值；

S203、收集种植区域内每个土壤墒情仪检测到的温度值，分别判断是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常温度区间内；处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行微喷灌溉调整，记录异常温度值以及对应土壤墒情仪的位置信息；

S204、收集种植区域内每个土壤墒情仪检测到的湿度值，判断步骤如下：

S204-1、分别判断每个土壤墒情仪检测到的湿度值是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度区间内，处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行微喷灌溉调整，记录异常湿度值以及对应土壤墒情仪的位置信息；

S204-2、对异常湿度值对应的土壤墒情仪进行标注，收集被标注的土壤墒情仪异常情况所持续的时间，判断持续的时间是否超过系统设定的最大异常时间，不超过系统设定的最大异常时间，则为普通异常情况，不做处理；等于或超过系统设定的最大异常时间，则为重点异常情况，系统将出现异常的数据、异常持续时间和出现异常数据对应土壤墒情仪的位置信息编辑成预警信息，交由相关人员处理；

S205、收集种植区域内均匀分布在不同位置的摄像头拍摄到的农作物信息，所述农作物信息包括农作物图像信息和农作物的位置信息；采用现有的MATLAB软件对农作物图像信息进行图像处理，提取农作物果实特征，进行缺陷检测，找出果皮破损的农作物，将果皮破损的农作物图像信息及位置信息编辑成预警信息，交由相关人员处理。

通过上述技术方案，实现了对各类数据是否异常进行判断，异常情况即为满足灌溉条件或预警条件，自动记录异常情况相关数据或交由相关人员处理。

在S3中，所述灌溉条件包括雾化灌溉条件和微喷灌溉条件。所述雾化灌溉条件的判断影响因素包括种植区域的空气温湿度和太阳辐射量；所述微喷灌溉条件的判断影响因素为土壤温湿度。当这些影响因素的值不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常区间内，则视为异常情况，异常情况包括空气温度异常、空气湿度异常、太阳辐射量异常、土壤温度异常和土壤湿度异常。当一种或多种异常情况发生时，将异常情况对应影响因素值代入公式中计算，进行灌溉调整。

当空气温度异常、空气湿度异常、太阳辐射量异常中的一种或多种情况发生时，视为满足雾化灌溉条件，自动激活种植区域全部的灌溉点设备的雾化功能，进行雾化处理。雾化灌溉相关参数计算步骤如下：

S301、当空气温度值出现异常时，不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常温度区间,自动采用系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常标准温度值作为雾化灌溉温度值。

S302、当空气湿度值或太阳辐射值出现异常时，不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常区间,将这些异常数据当成参数代入公式中，计算得到雾化灌溉水量值；公式如下：

式中，L雾化灌溉水量值，RH为空气湿度值，e₀为0°时的饱和水汽压，x为温度影响系数，W为空气温度值，S为喷雾器出口面积，h为太阳辐射影响系数，F为太阳辐射值。

当土壤温度异常和土壤湿度异常中的一种或多种情况发生时，视为满足微喷灌溉条件。以出现异常情况对应土壤墒情仪的位置信息中的地理坐标为圆心，灌溉点设备最大灌溉距离为半径，划分出一块圆形面积作为灌溉面积，自动识别圆形范围内的灌溉点设备，并记录灌溉点设备信息，被记录信息的灌溉点设备自动激活微喷功能，进行微喷处理。微喷灌溉相关参数计算步骤如下：

S303、当土壤温度值出现异常时，不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常温度区间,自动采用系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常标准温度值作为微喷灌溉温度值。

S304、当土壤湿度值出现异常时，低于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度区间,将出现异常的土壤湿度值代入公式中，计算微喷灌溉水量值；公式如下：

I＝[0.1×h×R×(S_b-S)]-(P-RO)-cr+E+tr+DP

式中，I为微喷灌溉水量值，h为土层厚度，R为土壤容重，S_b为同种农作物对应生长阶段正常标准湿度值，S为土壤湿度值，P为降雨量，RO为地表径流量，cr为浅层地下水位的毛细上升量，E为土壤蒸发量，tr为作物蒸腾量，DP为渗滤损失量。

S305、再根据微喷灌溉水量值与系统中保留的同种农作物对应生长阶段吸收速度，计算得到微喷灌溉速度；计算公式如下：

式中，GS为微喷灌溉速度，I为微喷灌溉水量值，N为农作物吸水速度，q为对应生长阶段影响系数，tc为作物蒸腾速度，dc为渗透流失速度。

通过上述技术方案，实现对雾化灌溉或微喷灌溉的灌溉水量、灌溉速度和灌溉温度等数据的计算，从而给对应设备发送指令信息。

在S4中，所述预警条件包括土壤湿度预警条件和农作物果实破损预警条件。所述土壤湿度预警条件的判断影响因素为土壤湿度持续时间；所述农作物果实破损预警条件的判断影响因素为农作物信息。分别对这些影响因素进行判断，找出异常情况，将异常数据编辑成预警信息，交由相关人员处理。

通过上述技术方案，实现对土壤长期处于高湿度情况下和农作物果实破损的预警，减少农作物烂根和养分浪费的现象。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1.本发明在对农作物的灌溉过程中，按土壤实际需求来激活附近灌溉点设备的对应功能，实现小面积精准灌溉，且能够根据土壤和农作物不同生长阶段的不同需求，自适应调整灌溉速度、灌溉水量和灌溉温度，相比于传统的人工大面积统一开关式灌溉，降低人工负担，提高灌溉效率，节约水资源。

2.本发明所采用的灌溉点设备包括两种喷头，分别实现雾化降温功能和微喷加湿功能；雾化喷头实现雾化灌溉，给农作物及周边空气降温；微喷喷头实现微喷灌溉，给农作物根部及土壤加湿；两个喷头独立运行，互不干扰，单个设备实现多种功能，不需要额外配置雾化设备或微喷设备，提高经济效益。

3.本发明所采用的灌溉点设备的雾化喷头可以跟随伸缩杆的上下移动而移动，能够全方位立体式对农作物及周边空气进行降温和加湿，相比于传统的固定式雾化设备，雾化面积更广，受农作物的枝叶繁茂遮挡影响更小，降温效率更高。

4.本发明采用控制设备分别对雾化灌溉和微喷灌溉的水温进行控制，自适应降低雾化灌溉温度有助于提高雾化功能的降温效率；自适应调整微喷灌溉温度使其到达农作物生产阶段对应适宜的温度区间，有助于提高农作物吸收效率。

5.本发明的预警功能包括土壤长时间高湿度预警和农作物果实破损预警，提前发现异常情况，避免植物烂根现象的发生，避免不具备经济价值的破损农作物果实长时间留存枝头，造成农作物养分浪费的现象发生。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统及方法的结构示意图；

图2是本发明一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统及方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统，该灌溉系统包括数据采集模块、数据处理模块、灌溉设备和智能预警模块。

数据采集模块通过温湿度传感器收集种植区域内空气温度信息和空气湿度信息，通过太阳辐射测量仪收集种植区域内太阳辐射信息，通过土壤墒情仪收集种植区域内土壤温湿度信息，通过摄像头收集种植区域内农作物信息，将这些信息传递到数据处理模块和智能预警模块；数据处理模块用于判断传递过来的信息是否满足灌溉条件，满足灌溉条件则将这些数据代入公式计算，将计算结果以指令形式发送至灌溉设备；灌溉设备能够接收指令，通过相关设备实现对灌溉点设备启动、灌溉温度、灌溉水量和灌溉速度的控制；智能预警模块用于判断传递过来的信息是否满足预警条件，满足预警条件则自动将这些数据编辑成预警信息来提醒相关人员。

首先，系统通过各类设备采集相关信息；其次，判断采集到的信息是否满足灌溉条件或预警条件，满足灌溉条件则将所有数据代入公式中进行计算，得到灌溉信息；满足预警条件则将所有数据编辑成预警信息提醒相关人员；最后，系统自动将灌溉信息转化为指令信息，发送至对应设备，相应设备接收指令进行相应的灌溉工作。

数据采集模块包括空气温湿度采集单元、辐射量采集单元、土壤温湿度采集单元和农作物信息采集单元。

空气温湿度采集单元通过安装在种植区域内的温湿度传感器来进行实时空气温湿度的信息收集，将这些信息发送至数据处理模块；辐射量采集单元是通过安装在种植区域内的太阳辐射测量仪来进行实时太阳辐射信息的收集，将这些信息发送至数据处理模块；土壤温湿度收集单元是通过均匀分布在种植区域不同位置的土壤墒情仪来进行信息收集，这些土壤墒情仪能够实时收集土壤的温度和湿度信息，将收集时间信息、温度与湿度信息和土壤墒情仪所在的位置信息分别发送至数据处理模块和智能预警模块；农作物信息采集单元是通过均匀分布在种植区域不同位置的摄像头来进行信息收集，信息包括收集时间信息、农作物图像信息和农作物的位置信息，将这些信息发送至智能预警模块。

数据处理模块包括灌溉点激活单元、雾化计算单元、微喷计算单元和温度计算单元。灌溉点激活单元用于选择需要激活的灌溉点设备信息及对应灌溉形式，所有记录的灌溉点设备信息及对应的灌溉形式以指令形式发送至灌溉设备。通常分为两种情况：

a.系统判断太阳辐射测量仪检测到的太阳辐射值或温湿度传感器检测到的空气温湿度值是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常值区间内，处于区间，则为正常情况，系统不做处理；不处于区间，则为异常情况，系统自动以雾化处理的灌溉形式记录所有灌溉点设备信息；所有记录的灌溉点设备信息和对应的灌溉形式以指令形式发送至灌溉设备。

b.系统判断土壤湿度信息是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度值区间内，处于区间，则为正常情况，系统不做处理；不处于区间，则为异常情况，系统自动记录出现异常情况的土壤墒情仪的位置信息，再以记录到的位置信息中的地理坐标为圆心，灌溉点设备最大灌溉距离为半径，划分出圆形面积作为灌溉面积，根据灌溉面积来选择要激活的灌溉点设备，系统自动识别灌溉面积范围内的灌溉点设备，系统自动以微喷处理的灌溉形式记录对应灌溉点设备信息；所有记录的灌溉点设备信息和对应的灌溉形式以指令形式发送至灌溉设备。需要注意的是：

距离灌溉面积圆心点距离最近的灌溉点设备如果存在损坏不能使用的情况下，系统自动选择距离第二的灌溉点设备进行信息记录，如果依然是损坏状态，以此类推，继续向后选择。

同一个灌溉面积范围内有多个灌溉点设备，系统自动采用距离灌溉面积圆心点距离最近的灌溉点设备进行记录。

不同灌溉面积处于叠加状态时，且叠加面积等于或超过自身面积80％时，为提高灌溉效率，系统放弃记录原有的灌溉点设备信息。自动识别叠加面积范围内的灌溉点设备进行信息记录；叠加范围内如果存在多个灌溉点设备的情况下，系统优先选择距离叠加面积中心点距离最近的灌溉点设备进行记录。

雾化计算单元能够根据灌溉点设备的雾化处理需求，将太阳辐射值或空气温湿度值带入公式中，计算出雾化喷头所需要的雾化水量和雾化温度等参数信息，将这些参数信息以指令形式发送至灌溉设备。

微喷计算单元能够根据灌溉点设备的微喷处理需求，将土壤温湿度带入公式中，计算出微喷喷头所需要的微喷水量、微喷温度和微喷速度参数信息，将这些参数信息以指令形式发送至灌溉设备。

温度计算单元能够根据灌溉点设备的雾化处理需求或微喷处理需求分别计算出雾化温度或微喷温度，将这些参数信息以指令形式发送至灌溉设备。

灌溉设备是指控制设备和均匀分布在种植区域的灌溉点设备，灌溉点设备包括伸缩杆、微喷喷头和雾化喷头，雾化喷头在微喷喷头上方，两个喷头之间采用伸缩杆连接，微喷喷头固定在伸缩杆底部且不可移动，雾化喷头固定在伸缩杆顶部且能够跟随伸缩杆的伸缩活动而升高或降低。

雾化喷头安装在伸缩杆顶端，喷头通过水源管道A供水，水源管道A安装在伸缩杆内部且同样具备伸缩功能，水源管道A通过伸缩杆连接到地下的高压管道A，高压管道A中的水通过伸缩杆内部的水源管道A输送至雾化喷头由专业喷嘴将其雾化，源源不断向周围产生微雾颗粒；微喷喷头安装在伸缩杆底端，喷头通过水源管道B供水，水源管道B连接地下的低压管道B，低压管道B中的水通过水源管道B输送到微喷喷头，喷头将水向周围喷洒，喷洒农作物根部区域；控制设备能够分别对高压管道A和低压管道B进行温度和水量的控制，根据指令参数提高或降低水温并控制水量。

灌溉点设备未激活启动时，控制设备不工作，伸缩杆长度最短。灌溉点设备激活启动时，分为三种情况：

a.微喷喷头激活，雾化喷头未激活，伸缩杆长度最短，控制设备根据指令信息中的温度和水量信息来对低压管道B进行温度和水量的控制。微喷喷头根据指令信息中的灌溉速度自动调整喷头孔径大小以适应灌溉速度。水温达标后，微喷喷头开始喷洒，灌溉水量耗尽则停止喷洒。

b.微喷喷头未激活，雾化喷头激活，控制设备根据指令信息中的温度和水量信息来对高压管道A进行温度和水量的控制。水温达标后，雾化喷头开始雾化，伸缩杆带动雾化喷头匀速上升至最长伸缩长度后，继续匀速下降至最短伸缩长度，如此反复，直到灌溉水量耗尽则停止雾化，伸缩杆长度收缩至最短，雾化喷头位置降至最低。

c.微喷喷头激活，雾化喷头激活,控制设备根据指令信息中的温度和水量信息分别对高压管道A和低压管道B进行温度和水量的控制。微喷喷头根据指令信息中的灌溉速度自动调整喷头孔径大小以适应灌溉速度，水温达标后，微喷喷头开始喷洒，雾化喷头开始雾化，微喷喷头位置固定不变，伸缩杆带动雾化喷头匀速上升至最长伸缩长度后，继续匀速下降至最短伸缩长度，如此反复，直到各类喷头的灌溉水量耗尽则停止雾化或微喷，伸缩杆长度收缩至最短，雾化喷头位置降至最低，恢复到灌溉点设备未激活时状态。

智能预警模块包括土壤湿度预警单元和农作物果实破损预警单元。土壤湿度预警单元是通过分析土壤墒情仪传递过来的信息，判断土壤湿度信息是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度区间。处于区间，则为正常情况，系统不做处理；不处于区间，则为异常情况，对该异常情况进行标注，继续收集该异常情况所持续的时间。判断该异常情况所持续的时间是否超过系统设定的最大异常时间，不超过系统设定的最大异常时间，则为普通异常情况，系统不做处理；超过系统设定的最大异常时间，则为重点异常情况，系统将出现异常的数据及异常持续时间编辑成预警信息，交由相关人员处理。

农作物果实破损预警单元是通过分析摄像头传递过来的农作物信息，农作物信息包括农作物图像信息和农作物的位置信息。采用现有的MATLAB软件对农作物图像信息进行图像处理，提取农作物果实特征，进行缺陷检测，找出果皮破损的农作物，将果皮破损的农作物图像信息和位置信息编辑成预警信息，交由相关人员处理。

一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉方法，该灌溉方法包括以下步骤：

S1、收集种植区域相关数据；

S2、判断对应数据是否满足灌溉条件或预警条件；

S3、满足灌溉条件：将相关数据代入公式计算出灌溉信息；

S4、满足预警条件：将预警信息发送至相关人员处理；

S5、灌溉信息以指令形式发送到对应设备，设备接收指令进行灌溉工作。

在S1中，数据包括种植区域内的空气温湿度信息、太阳辐射信息、土壤温湿度信息、农作物信息、土壤墒情仪和农作物的地理位置信息，以及收集这些信息时所对应的时间信息。空气温湿度信息由安装在种植区域内的温湿度传感器收集；太阳辐射信息由安装在种植区域内的太阳辐射测量仪收集；土壤温湿度信息由均匀分布在种植区域不同位置的土壤墒情仪收集；农作物信息由均匀分布在种植区域不同位置的摄像头收集。

在S2中，判断是否满足灌溉条件或预警条件的影响因素包括种植区域的空气温湿度、太阳辐射量、土壤温湿度、土壤湿度持续时间和农作物信息。对这些数据进行判断，步骤如下：

S201、收集种植区域内的温湿度传感器检测到的空气温度值和空气湿度值，分别判断是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常的温湿度区间内；处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行雾化灌溉调整，记录异常温度值或湿度值；

S202、收集种植区域内的太阳辐射测量仪检测到的太阳辐射值，判断是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常的太阳辐射值区间内；处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行雾化灌溉调整，记录异常太阳辐射值；

S203、收集种植区域内每个土壤墒情仪检测到的温度值，分别判断是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常温度区间内；处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行微喷灌溉调整，记录异常温度值以及对应土壤墒情仪的位置信息；

S204、收集种植区域内每个土壤墒情仪检测到的湿度值，判断步骤如下：

S204-1、分别判断每个土壤墒情仪检测到的湿度值是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度区间内，处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行微喷灌溉调整，记录异常湿度值以及对应土壤墒情仪的位置信息；

S204-2、对异常湿度值对应的土壤墒情仪进行标注，收集被标注的土壤墒情仪异常情况所持续的时间，判断持续的时间是否超过系统设定的最大异常时间，不超过系统设定的最大异常时间，则为普通异常情况，不做处理；等于或超过系统设定的最大异常时间，则为重点异常情况，系统将出现异常的数据、异常持续时间和出现异常数据对应土壤墒情仪的位置信息编辑成预警信息，交由相关人员处理；

S205、收集种植区域内均匀分布在不同位置的摄像头拍摄到的农作物信息，农作物信息包括农作物图像信息和农作物的位置信息；采用现有的MATLAB软件对农作物图像信息进行图像处理，提取农作物果实特征，进行缺陷检测，找出果皮破损的农作物，将果皮破损的农作物图像信息及位置信息编辑成预警信息，交由相关人员处理。

在S3中，灌溉条件包括雾化灌溉条件和微喷灌溉条件。雾化灌溉条件的判断影响因素包括种植区域的空气温湿度和太阳辐射量；微喷灌溉条件的判断影响因素为土壤温湿度。当这些影响因素的值不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常区间内，则视为异常情况，异常情况包括空气温度异常、空气湿度异常、太阳辐射量异常、土壤温度异常和土壤湿度异常。当一种或多种异常情况发生时，将异常情况对应影响因素值代入公式中计算，进行灌溉调整。

当空气温度异常、空气湿度异常、太阳辐射量异常中的一种或多种情况发生时，视为满足雾化灌溉条件，自动激活种植区域全部的灌溉点设备的雾化功能，进行雾化处理。雾化灌溉相关参数计算步骤如下：

S301、当空气温度值出现异常时，不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常温度区间,自动采用系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常标准温度值作为雾化灌溉温度值。

S302、当空气湿度值或太阳辐射值出现异常时，不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常区间,将这些异常数据当成参数代入公式中，计算得到雾化灌溉水量值；公式如下：

式中，L雾化灌溉水量值，RH为空气湿度值，e₀为0°时的饱和水汽压，x为温度影响系数，W为空气温度值，S为喷雾器出口面积，h为太阳辐射影响系数，F为太阳辐射值。

当土壤温度异常和土壤湿度异常中的一种或多种情况发生时，视为满足微喷灌溉条件。以出现异常情况对应土壤墒情仪的位置信息中的地理坐标为圆心，灌溉点设备最大灌溉距离为半径，划分出一块圆形面积作为灌溉面积，自动识别圆形范围内的灌溉点设备，并记录灌溉点设备信息，被记录信息的灌溉点设备自动激活微喷功能，进行微喷处理。微喷灌溉相关参数计算步骤如下：

S303、当土壤温度值出现异常时，不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常温度区间,自动采用系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常标准温度值作为微喷灌溉温度值。

S304、当土壤湿度值出现异常时，低于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度区间,将出现异常的土壤湿度值代入公式中，计算微喷灌溉水量值；公式如下：

I＝[0.1×h×R×(S_b-S)]-(P-RO)-cr+E+tr+DP

式中，I为微喷灌溉水量值，h为土层厚度，R为土壤容重，S_b为同种农作物对应生长阶段正常标准湿度值，S为土壤湿度值，P为降雨量，RO为地表径流量，cr为浅层地下水位的毛细上升量，E为土壤蒸发量，tr为作物蒸腾量，DP为渗滤损失量。

S305、再根据微喷灌溉水量值与系统中保留的同种农作物对应生长阶段吸收速度，计算得到微喷灌溉速度；计算公式如下：

式中，GS为微喷灌溉速度，I为微喷灌溉水量值，N为农作物吸水速度，q为对应生长阶段影响系数，tc为作物蒸腾速度，dc为渗透流失速度。

在S4中，预警条件包括土壤湿度预警条件和农作物果实破损预警条件。土壤湿度预警条件的判断影响因素为土壤湿度持续时间；农作物果实破损预警条件的判断影响因素为农作物信息。分别对这些影响因素进行判断，找出异常情况，将异常数据编辑成预警信息，交由相关人员处理。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统，其特征在于：该灌溉系统包括数据采集模块、数据处理模块、灌溉设备和智能预警模块；

所述数据采集模块通过温湿度传感器收集种植区域内空气温度信息和空气湿度信息，通过太阳辐射测量仪收集种植区域内太阳辐射信息，通过土壤墒情仪收集种植区域内土壤温湿度信息，通过摄像头收集种植区域内农作物信息，将这些信息传递到数据处理模块和智能预警模块；所述数据处理模块用于判断传递过来的信息是否满足灌溉条件，满足灌溉条件则将这些数据代入公式计算，将计算结果以指令形式发送至灌溉设备；所述灌溉设备能够接收指令，通过相关设备实现对灌溉点设备启动、灌溉温度、灌溉水量和灌溉速度的控制；所述智能预警模块用于判断传递过来的信息是否满足预警条件，满足预警条件则自动将这些数据编辑成预警信息来提醒相关人员。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统，其特征在于：所述数据采集模块包括空气温湿度采集单元、辐射量采集单元、土壤温湿度采集单元和农作物信息采集单元；

所述空气温湿度采集单元通过安装在种植区域内的温湿度传感器来进行实时空气温湿度的信息收集，将这些信息发送至数据处理模块；所述辐射量采集单元是通过安装在种植区域内的太阳辐射测量仪来进行实时太阳辐射信息的收集，将这些信息发送至数据处理模块；所述土壤温湿度收集单元是通过均匀分布在种植区域不同位置的土壤墒情仪来进行信息收集，这些土壤墒情仪能够实时收集土壤的温度和湿度信息，将收集时间信息、温度与湿度信息和土壤墒情仪所在的位置信息分别发送至数据处理模块和智能预警模块；所述农作物信息采集单元是通过均匀分布在种植区域不同位置的摄像头来进行信息收集，信息包括收集时间信息、农作物图像信息和农作物的位置信息，将这些信息发送至智能预警模块。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统，其特征在于：所述数据处理模块包括灌溉点激活单元、雾化计算单元、微喷计算单元和温度计算单元；

所述灌溉点激活单元用于选择需要激活的灌溉点设备信息及对应灌溉形式；

所述雾化计算单元根据灌溉点设备的雾化处理需求，将太阳辐射值或空气温湿度值带入公式中，计算出雾化喷头所需要的雾化水量和雾化温度参数信息，将这些参数信息以指令形式发送至灌溉设备；

所述微喷计算单元根据灌溉点设备的微喷处理需求，将土壤温湿度带入公式中，计算出微喷喷头所需要的微喷水量、微喷温度和微喷速度参数信息，将这些参数信息以指令形式发送至灌溉设备；

所述温度计算单元根据灌溉点设备的雾化处理需求或微喷处理需求分别计算出雾化温度或微喷温度，将这些参数信息以指令形式发送至灌溉设备。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统，其特征在于：所述灌溉设备是指控制设备和均匀分布在种植区域的灌溉点设备，灌溉点设备包括伸缩杆、微喷喷头和雾化喷头，雾化喷头在微喷喷头上方，两个喷头之间采用伸缩杆连接，微喷喷头固定在伸缩杆底部且不可移动，雾化喷头固定在伸缩杆顶部且能够跟随伸缩杆的伸缩活动而升高或降低；

雾化喷头安装在伸缩杆顶端，喷头通过水源管道A供水，水源管道A安装在伸缩杆内部且同样具备伸缩功能，水源管道A通过伸缩杆连接到地下的高压管道A，高压管道A中的水通过伸缩杆内部的水源管道A输送至雾化喷头由专业喷嘴将其雾化，源源不断向周围产生微雾颗粒；微喷喷头安装在伸缩杆底端，喷头通过水源管道B供水，水源管道B连接地下的低压管道B，低压管道B中的水通过水源管道B输送到微喷喷头，喷头将水向周围喷洒，喷洒农作物根部区域；控制设备能够分别对高压管道A和低压管道B进行温度和水量的控制，根据指令参数提高或降低水温并控制水量。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉系统，其特征在于：所述智能预警模块包括土壤湿度预警单元和农作物果实破损预警单元；

所述土壤湿度预警单元是通过分析土壤墒情仪传递过来的信息，判断土壤湿度信息是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度区间，处于区间，则为正常情况，系统不做处理；不处于区间，则为异常情况，对该异常情况进行标注，继续收集该异常情况所持续的时间，判断该异常情况所持续的时间是否超过系统设定的最大异常时间，不超过系统设定的最大异常时间，则为普通异常情况，系统不做处理；超过系统设定的最大异常时间，则为重点异常情况，系统将出现异常的数据及异常持续时间编辑成预警信息，交由相关人员处理；

所述农作物果实破损预警单元是通过分析摄像头传递过来的农作物信息，农作物信息包括农作物图像信息和农作物的位置信息；采用现有的MATLAB软件对农作物图像信息进行图像处理，提取农作物果实特征，进行缺陷检测，找出果皮破损的农作物，将果皮破损的农作物图像信息和位置信息编辑成预警信息，交由相关人员处理。

6.一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉方法，其特征在于，该灌溉方法包括以下步骤：

S1、收集种植区域相关数据；

S2、判断对应数据是否满足灌溉条件或预警条件；

S3、满足灌溉条件：将相关数据代入公式计算出灌溉信息；

S4、满足预警条件：将预警信息发送至相关人员处理；

S5、灌溉信息以指令形式发送到对应设备，设备接收指令进行灌溉工作。

7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉方法，其特征在于，在S1中，所述数据包括种植区域内的空气温湿度信息、太阳辐射信息、土壤温湿度信息、农作物信息、土壤墒情仪和农作物的地理位置信息，以及收集这些信息时所对应的时间信息；空气温湿度信息由安装在种植区域内的温湿度传感器收集；太阳辐射信息由安装在种植区域内的太阳辐射测量仪收集；土壤温湿度信息由均匀分布在种植区域不同位置的土壤墒情仪收集；农作物信息由均匀分布在种植区域不同位置的摄像头收集。

8.根据权利要求6所述的一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉方法，其特征在于，在S2中，判断是否满足灌溉条件或预警条件的影响因素包括种植区域的空气温湿度、太阳辐射量、土壤温湿度、土壤湿度持续时间和农作物信息；对这些数据进行判断，步骤如下：

S201、收集种植区域内的温湿度传感器检测到的空气温度值和空气湿度值，分别判断是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常的温湿度区间内；处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行雾化灌溉调整，记录异常温度值或湿度值；

S202、收集种植区域内的太阳辐射测量仪检测到的太阳辐射值，判断是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常的太阳辐射值区间内；处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行雾化灌溉调整，记录异常太阳辐射值；

S203、收集种植区域内每个土壤墒情仪检测到的温度值，分别判断是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常温度区间内；处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行微喷灌溉调整，记录异常温度值以及对应土壤墒情仪的位置信息；

S204、收集种植区域内每个土壤墒情仪检测到的湿度值，判断步骤如下：

S204-1、分别判断每个土壤墒情仪检测到的湿度值是否处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度区间内，处于区间内则为正常情况，不做处理；不处于区间内则为异常情况需要进行微喷灌溉调整，记录异常湿度值以及对应土壤墒情仪的位置信息；

S204-2、对异常湿度值对应的土壤墒情仪进行标注，收集被标注的土壤墒情仪异常情况所持续的时间，判断持续的时间是否超过系统设定的最大异常时间，不超过系统设定的最大异常时间，则为普通异常情况，不做处理；等于或超过系统设定的最大异常时间，则为重点异常情况，系统将出现异常的数据、异常持续时间和出现异常数据对应土壤墒情仪的位置信息编辑成预警信息，交由相关人员处理；

S205、收集种植区域内均匀分布在不同位置的摄像头拍摄到的农作物信息，所述农作物信息包括农作物图像信息和农作物的位置信息；采用现有的MATLAB软件对农作物图像信息进行图像处理，提取农作物果实特征，进行缺陷检测，找出果皮破损的农作物，将果皮破损的农作物图像信息及位置信息编辑成预警信息，交由相关人员处理。

9.根据权利要求6所述的一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉方法，其特征在于，在S3中，所述灌溉条件包括雾化灌溉条件和微喷灌溉条件；所述雾化灌溉条件的判断影响因素包括种植区域的空气温湿度和太阳辐射量；所述微喷灌溉条件的判断影响因素为土壤温湿度；当这些影响因素的值不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常区间内，则视为异常情况，异常情况包括空气温度异常、空气湿度异常、太阳辐射量异常、土壤温度异常和土壤湿度异常；当一种或多种异常情况发生时，将异常情况对应影响因素值代入公式中计算，进行灌溉调整；

当空气温度异常、空气湿度异常、太阳辐射量异常中的一种或多种情况发生时，视为满足雾化灌溉条件，自动激活种植区域全部的灌溉点设备的雾化功能，进行雾化处理；雾化灌溉相关参数计算步骤如下：

S301、当空气温度值出现异常时，不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常温度区间,自动采用系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常标准温度值作为雾化灌溉温度值；

S302、当空气湿度值或太阳辐射值出现异常时，不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常区间,将这些异常数据当成参数代入公式中，计算得到雾化灌溉水量值；公式如下：

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式中，L雾化灌溉水量值，RH为空气湿度值，e₀为0°时的饱和水汽压，x为温度影响系数，W为空气温度值，S为喷雾器出口面积，h为太阳辐射影响系数，F为太阳辐射值；

当土壤温度异常和土壤湿度异常中的一种或多种情况发生时，视为满足微喷灌溉条件；以出现异常情况对应土壤墒情仪的位置信息中的地理坐标为圆心，灌溉点设备最大灌溉距离为半径，划分出一块圆形面积作为灌溉面积，自动识别圆形范围内的灌溉点设备，并记录灌溉点设备信息，被记录信息的灌溉点设备自动激活微喷功能，进行微喷处理；微喷灌溉相关参数计算步骤如下：

S303、当土壤温度值出现异常时，不处于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常温度区间,自动采用系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常标准温度值作为微喷灌溉温度值；

S304、当土壤湿度值出现异常时，低于系统中保留的同种农作物对应生长阶段正常湿度区间,将出现异常的土壤湿度值代入公式中，计算微喷灌溉水量值；公式如下：

I＝[0.1×h×R×(S_b-S)]-(P-RO)-cr+E+tr+DP

式中，I为微喷灌溉水量值，h为土层厚度，R为土壤容重，S_b为同种农作物对应生长阶段正常标准湿度值，S为土壤湿度值，P为降雨量，RO为地表径流量，cr为浅层地下水位的毛细上升量，E为土壤蒸发量，tr为作物蒸腾量，DP为渗滤损失量；

S305、再根据微喷灌溉水量值与系统中保留的同种农作物对应生长阶段吸收速度，计算得到微喷灌溉速度；计算公式如下：

式中，GS为微喷灌溉速度，I为微喷灌溉水量值，N为农作物吸水速度，q为对应生长阶段影响系数，tc为作物蒸腾速度，dc为渗透流失速度。

10.根据权利要求6所述的一种基于物联网的辐射量监测智能调节灌溉方法，其特征在于：在S4中，所述预警条件包括土壤湿度预警条件和农作物果实破损预警条件；所述土壤湿度预警条件的判断影响因素为土壤湿度持续时间；所述农作物果实破损预警条件的判断影响因素为农作物信息；分别对这些影响因素进行判断，找出异常情况，将异常数据编辑成预警信息，交由相关人员处理。

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