CN117911187A - 基于农业物联网的智能化监管系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于农业物联网的智能化监管方法，应用于一种基于农业物联网的智能化监管系统，该方法包括：在农田区域内部署各传感器节点，采集传输所需灌溉的农田数据，将农田区域分割成正六边形，将网络终端放置于正六边形的中心处，在其固定间距为半径的圆内部署所有传感器节点；采集指令的下发可以实时发送，也可以通过设置定时时间来定时发送；通过各传感器来收集土壤的湿度以及作物周边环境的气象信息；对农田数据信息进行分析管理，确定灌溉需求，并根据灌溉决策，自适应控制农田灌溉设备进行精准灌溉；通过用户管理对农田区域进行实时可视化监管，本发明，具有智能化进行农业灌溉管理的特点。

Description

基于农业物联网的智能化监管系统
技术领域
本发明涉及农业物联网技术领域，具体为基于农业物联网的智能化监管系统。
背景技术
农业作为一个国家的立国之本，在一定程度上支撑着国民的经济建设，还能够体现出一个国家的国力，农作物灌溉的及时性和高效性对作物的生产和生长具有重要影响，近几年，农业发展更注重农业的现代化方向，每年我国的农业方面的用水量占总用水量的70%左右，大约可达到4000亿立方米，其中，作为灌溉的水量又占据中农业用水量的90%左右，由此看出农业灌溉用水量巨大，因此，智能灌溉技术的发展已经在世界范围内引起了高度重视，农业灌溉是维持农作物进行正常生产活动的关键行为，对提高作物产量具有重要作用。然而传统的人工漫灌方式由于控制精度和实时性不高等问题造成了水资源的严重浪费，也制约了农业的可持续智能发展。因此，设计智能化进行农业灌溉管理的基于农业物联网的智能化监管系统是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供基于农业物联网的智能化监管系统，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：一种基于农业物联网的智能化监管方法，该方法包括：
在农田区域内部署各传感器节点，采集传输所需灌溉的农田数据；
对农田数据信息进行分析管理，确定灌溉需求，并根据灌溉决策，自适应控制农田灌溉设备进行精准灌溉；
通过用户管理对农田区域进行实时可视化监管。
根据上述技术方案，所述在农田区域内部署各传感器节点，采集传输所需灌溉的农田数据包括：
将农田区域分割成正六边形，将网络终端放置于正六边形的中心处，在其固定间距为半径的圆内部署所有传感器节点；
采集指令的下发可以实时发送，也可以通过设置定时时间来定时发送；
通过各传感器来收集土壤的湿度以及作物周边环境的气象信息。
根据上述技术方案，所述对农田数据信息进行分析管理，确定灌溉需求，并根据灌溉决策，自适应控制农田灌溉设备进行精准灌溉包括：
通过对农田数据信息作进一步分析，并通过模糊控制算法和预测模型对数据进行分析与预测；
根据数据分析结果对农田灌溉决策进行智能化控制。
根据上述技术方案，所述通过对农田数据信息作进一步分析，并通过模糊控制算法和预测模型对数据进行分析与预测包括：
通过农业物联网数据获取到农作物的湿度需求表，确定当前时期适合其生长的土壤湿度的上下限值及最佳湿度值；
确定各区域土壤湿度的优先级，对急需灌溉的区域进行优先灌溉；
判断测得的土壤湿度值是否小于适合作物生长的湿度的下限值；
从知识库中获取模糊控制规则，推导出输入模糊集合与输出模糊集合之间的模糊蕴含关系，进一步得到输出变量灌溉时间的模糊集合，最后通过质心法进行去模糊化得到实际的灌溉时间；
若求出的实际灌溉时间小于一个灌溉周期，则不进行灌溉，系统进入休眠状态等待下一步动作；若大于一个灌溉周期则灌溉一个周期，并调用预测模型预测下一周期土壤湿度。
根据上述技术方案，所述根据数据分析结果对农田灌溉决策进行智能化控制包括：
当土壤湿度小于其下限值时，此时须发送灌溉指令打开电磁阀灌溉一个周期，而后重新采集湿度值重新判断，直到土壤湿度值大于下限值；当测得的湿度值不小于其下限值时，则应判断其是否处于最适合作物生长的土壤湿度范围内，若在此范围内则不进行灌溉动作，系统进入休眠状态等待下一步动作；若测得的湿度值介于下限值和最佳湿度范围之间时，则采用模糊控制算法将当前土壤湿度调节至最佳湿度范围内。
根据上述技术方案，所述通过用户管理对农田区域进行实时可视化监管包括：
系统将用户区分为普通用户以及管理员用户，普通用户可以通过系统对农田区域内数据及图像进行实时查看，管理员用户可根据农田实况及数据分析情况进行及时的监管调控。
根据上述技术方案，所述一种基于农业物联网的智能化监管系统，该系统包括：
农田数据存储模块，用于存储农田数据；
智能灌溉监控模块，用于对农田进行智能灌溉控制；
可视化监管模块，用于对农田区域进行可视化监管。
根据上述技术方案，所述农田数据存储模块包括：
传感器节点部署模块，用于部署各数据采集传感器节点；
土壤湿度获取模块，用于获取土壤湿度数据；
气象数据获取模块，用于获取气象数据；
数据采集设定模块，用于设定数据采集模式。
根据上述技术方案，所述智能灌溉监控模块包括：
数据分析模块，用于对采集到的数据进行分析；
模糊控制模块，用于对灌溉进行模糊控制；
土壤湿度预测模块，用于对土壤湿度进行预测；
灌溉决策模块，用于进行灌溉决策。
根据上述技术方案，所述可视化监管模块包括：
用户划分模块，用于对用户进行划分；
数据查询管理模块，用于进行数据查询及管理。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有农田数据存储模块、智能灌溉监控模块和可视化监管模块，将农田区域分割成正六边形，将网络终端放置于正中心处，在其固定间距为半径的圆内部署所有传感器节点，以保证网络终端的通信距离可以覆盖到每一片区域，即每一区域的农田数据都能被采集到，有效的节省成本、降低功耗；通过模糊控制算法和预测模型对数据进行分析与预测，确定灌溉需求，在农作物生长的不同时期根据需水特性进行适时适量的灌溉，确保农作物一直处于适宜的环境中生长发育，有效提高农作物的生长和产量。
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是本发明实施例一提供的基于农业物联网的智能化监管方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的基于农业物联网的智能化监管系统的模块构成示意图。
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。
实施例一：
图1为本发明实施例一提供的基于农业物联网的智能化监管系统的流程图，本实施例可应用于农业智能灌溉的环境中，该方法可以由本发明实施例提供的基于农业物联网的智能化监管系统来执行，该系统由多个软硬件模块组成，该方法具体包括以下步骤：
S101、在农田区域内部署各传感器节点，采集传输所需灌溉的农田数据；
在本发明的一些实施例中，将农田区域分割成正六边形，将网络终端放置于正六边形的中心处，网络终端负责将采集节点采集的作物环境信息和控制管理模块下发的调控信息进行调制解调，在其固定间距为半径的圆内部署所有传感器节点，以保证网络终端的通信距离可以覆盖到每一片区域，即每一区域的农田数据都能被采集到，有效的节省成本、降低功耗；进一步通过各传感器来收集土壤的湿度以及作物周边环境的气象信息，其中气象信息包括空气温湿度、光照强度、风速等；
示例性的，在本发明实施例中，在主控制器上电后开始系统的初始化，包括网络参数的设置、时钟的设置、定时器的初始化、串口的初始化等；进一步进行状态检测，主要包括执行节点的工作状态、计时信息、电池电量的信息等，并将该状态信息经网关上传至主控制器，用于与所需求的状态信息进行比较，不一致时则执行相应的动作；当主控制器接收到指令后，进行土壤湿度和农田环境参数的收集，采集指令的下发一方面可以实时发送，另一方面可以通过设置定时时间来定时发送，由于传输协议为一发一收，当主控管理器没有收到传过来的数据时，主控制器会认为本次传输超时，经过一段时间会再次发送采集指令；当收到的数据CRC校验不正确时会丢弃本次数据不进行存储，当收到的数据为有效数据时主控管理器将本次数据按照指定格式存储到数据库中；并将收集到的土壤湿度数据与当前时期设定的作物最佳湿度值进行对比，当小于设定值时，打开电磁阀进行湿度调控，同时将采集的环境参数按照设备类型和地址有序上传至数据库，以便于后续进行存储与分析；当大于设定值时，只将采集的环境参数按照设备类型和地址有序上传至数据库作为历史数据；完成上述流程后，一次采集结束，采集模块进入休眠模式等待下次被唤醒。
S102、对农田数据信息进行分析管理，确定灌溉需求，并根据灌溉决策，自适应控制农田灌溉设备进行精准灌溉；
在本发明的一些实施例中，通过对上述步骤中收集的农田数据信息作进一步分析，并通过模糊控制算法和预测模型对数据进行分析与预测，如果传感器数据小于设定值时则下发调控指令打开相应的电磁阀进行灌溉，直至湿度数据处于合理范围内，以实现对农田的精准灌溉；具体的，数据分析灌溉决策过程包括：
步骤S1：通过农业物联网数据获取到农作物的湿度需求表，确定当前时期适合其生长的土壤湿度的上下限值及最佳湿度值，通过实时采集到的各区域土壤湿度值并计算传感器实时采集的精确量与预先设定的给定值之间的偏差，并根据偏差值和优先级确定各区域土壤湿度的优先级，对急需灌溉的区域进行优先灌溉；
步骤S2：判断测得的土壤湿度值是否小于适合作物生长的湿度的下限值，当小于其下限值时，发送灌溉指令打开电磁阀灌溉一个周期，然后重新采集湿度值重新判断，直到土壤湿度值大于下限值；当测得的湿度值不小于其下限值时，则应判断其是否处于最适合作物生长的土壤湿度范围内，若在此范围内则不进行灌溉动作，系统进入休眠状态等待下一步动作；若测得的湿度值介于下限值和最佳湿度范围之间时，则采用模糊控制算法将当前土壤湿度调节至最佳湿度范围内；
步骤S3：在进行模糊控制之前，先将输入的精确值进行模糊化，通过量化因子将其映射到量化论域中，然后从知识库中获取模糊控制规则，由模糊控制规则推导出输入模糊集合与输出模糊集合之间的模糊蕴含关系，由模糊蕴含关系可以推理出输出变量灌溉时间的模糊集合，最后通过质心法进行去模糊化得到实际的灌溉时间；示例性的，在本发明实施例中，模糊化是把输入输出变量的量化论域变换为对应论域上的模糊集合，在此之前需要确定输入输出变量的量化论域，即对输入输出量按照量化因子和比例因子进行尺度变换，在进行量化之前又必须要根据被控对象的特征确定输入输出变量的实际论域范围；当土壤湿度偏差的论域过大时，响应速度会变慢，超调会减小；当土壤湿度偏差的论域过小时，响应速度会变快，但会出现超调；当土壤湿度偏差的变化率的论域过大时有利于提高响应时间，但会引起过大的超调；土壤湿度偏差的变化率的论域过小时有利于减小超调，但会减慢响应速度。
步骤S4：若求出的实际灌溉时间小于一个灌溉周期，则不进行灌溉，系统进入休眠状态等待下一步动作；若大于一个灌溉周期则灌溉一个周期，并调用预测模型预测下一周期土壤湿度，避免出现超调现象；然后回到步骤S2；示例性的，考虑天气因素和周围环境对土壤湿度的影响，基于作物的蒸腾量和土壤的渗透率，采用土壤含水量评估模型来综合预测土壤湿度；通过该步骤，在农作物生长的不同时期根据需水特性进行适时适量的灌溉，确保农作物一直处于适宜的环境中生长发育，有效提高农作物的生长和产量。
S103、通过用户管理对农田区域进行实时可视化监管；
在本发明的一些实施例中，用户通过客户端进入系统后，系统将用户区分为普通用户以及管理员用户，普通用户可以通过系统对农田区域内数据及图像进行实时查看，管理员用户可根据农田实况及数据分析情况进行及时的监管调控。
实施例二：
本发明实施例二提供了基于农业物联网的智能化监管系统，图2为本实施例二提供的基于农业物联网的智能化监管系统的模块构成示意图，如图2所示，该系统包括：
农田数据存储模块，用于存储农田数据；
智能灌溉监控模块，用于对农田进行智能灌溉控制；
可视化监管模块，用于对农田区域进行可视化监管。
在本发明的一些实施例中，农田数据存储模块包括：
传感器节点部署模块，用于部署各数据采集传感器节点；
土壤湿度获取模块，用于获取土壤湿度数据；
气象数据获取模块，用于获取气象数据；
数据采集设定模块，用于设定数据采集模式。
在本发明的一些实施例中，智能灌溉监控模块包括：
数据分析模块，用于对采集到的数据进行分析；
模糊控制模块，用于对灌溉进行模糊控制；
土壤湿度预测模块，用于对土壤湿度进行预测；
灌溉决策模块，用于进行灌溉决策。
在本发明的一些实施例中，可视化监管模块包括：
用户划分模块，用于对用户进行划分；
数据查询管理模块，用于进行数据查询及管理。
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)

1.一种基于农业物联网的智能化监管方法，其特征在于：该方法包括：
在农田区域内部署各传感器节点，采集传输所需灌溉的农田数据；
对农田数据信息进行分析管理，确定灌溉需求，并根据灌溉决策，自适应控制农田灌溉设备进行精准灌溉；
通过用户管理对农田区域进行实时可视化监管。
2.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智能化监管方法，其特征在于：所述在农田区域内部署各传感器节点，采集传输所需灌溉的农田数据包括：
将农田区域分割成正六边形，将网络终端放置于正六边形的中心处，在其固定间距为半径的圆内部署所有传感器节点；
采集指令的下发可以实时发送，也可以通过设置定时时间来定时发送；
通过各传感器来收集土壤的湿度以及作物周边环境的气象信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智能化监管方法，其特征在于：所述对农田数据信息进行分析管理，确定灌溉需求，并根据灌溉决策，自适应控制农田灌溉设备进行精准灌溉包括：
通过对农田数据信息作进一步分析，并通过模糊控制算法和预测模型对数据进行分析与预测；
根据数据分析结果对农田灌溉决策进行智能化控制。
4.根据权利要求3所述的一种基于农业物联网的智能化监管方法，其特征在于：所述通过对农田数据信息作进一步分析，并通过模糊控制算法和预测模型对数据进行分析与预测包括：
通过农业物联网数据获取到农作物的湿度需求表，确定当前时期适合其生长的土壤湿度的上下限值及最佳湿度值；
确定各区域土壤湿度的优先级，对急需灌溉的区域进行优先灌溉；
判断测得的土壤湿度值是否小于适合作物生长的湿度的下限值；
从知识库中获取模糊控制规则，推导出输入模糊集合与输出模糊集合之间的模糊蕴含关系，进一步得到输出变量灌溉时间的模糊集合，最后通过质心法进行去模糊化得到实际的灌溉时间；
若求出的实际灌溉时间小于一个灌溉周期，则不进行灌溉，系统进入休眠状态等待下一步动作；若大于一个灌溉周期则灌溉一个周期，并调用预测模型预测下一周期土壤湿度。
5.根据权利要求3所述的一种基于农业物联网的智能化监管方法，其特征在于：所述根据数据分析结果对农田灌溉决策进行智能化控制包括：
当土壤湿度小于其下限值时，此时须发送灌溉指令打开电磁阀灌溉一个周期，而后重新采集湿度值重新判断，直到土壤湿度值大于下限值；当测得的湿度值不小于其下限值时，则应判断其是否处于最适合作物生长的土壤湿度范围内，若在此范围内则不进行灌溉动作，系统进入休眠状态等待下一步动作；若测得的湿度值介于下限值和最佳湿度范围之间时，则采用模糊控制算法将当前土壤湿度调节至最佳湿度范围内。
6.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智能化监管方法，其特征在于：所述通过用户管理对农田区域进行实时可视化监管包括：
系统将用户区分为普通用户以及管理员用户，普通用户可以通过系统对农田区域内数据及图像进行实时查看，管理员用户可根据农田实况及数据分析情况进行及时的监管调控。
7.一种基于农业物联网的智能化监管系统，其特征在于：该系统包括：
农田数据存储模块，用于存储农田数据；
智能灌溉监控模块，用于对农田进行智能灌溉控制；
可视化监管模块，用于对农田区域进行可视化监管。
8.根据权利要求7所述的一种基于农业物联网的智能化监管系统，其特征在于：所述农田数据存储模块包括：
传感器节点部署模块，用于部署各数据采集传感器节点；
土壤湿度获取模块，用于获取土壤湿度数据；
气象数据获取模块，用于获取气象数据；
数据采集设定模块，用于设定数据采集模式。
9.根据权利要求7所述的一种基于农业物联网的智能化监管系统，其特征在于：所述智能灌溉监控模块包括：
数据分析模块，用于对采集到的数据进行分析；
模糊控制模块，用于对灌溉进行模糊控制；
土壤湿度预测模块，用于对土壤湿度进行预测；
灌溉决策模块，用于进行灌溉决策。
10.根据权利要求7所述的一种基于农业物联网的智能化监管系统，其特征在于：所述可视化监管模块包括：
用户划分模块，用于对用户进行划分；
数据查询管理模块，用于进行数据查询及管理。
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