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基于物联网的远程智能灌溉控制系统的开发 总被引：3，自引：0，他引：3
《节水灌溉》2017,(10)
针对现有农田、果林等大面积栽培种植区域灌溉技术落后、缺乏精确调控手段,导致灌溉精度差、水资源浪费严重等问题,开发了一套基于物联网的设施农业远程智能灌溉控制系统。本系统采用无线局域网Zig Bee与无线广域网GPRS异网融合的通讯模式,构建了获取农田环境信息的无线传感网络(WSN),实时监测土壤墒情,利用模糊控制算法智能处理土壤湿度信息,根据作物需要量化灌水定额。以King View6.55软件为开发平台,设计了集网络通讯、参数监测、数据分析、管理决策为一体的监控界面。试验结果表明:该系统可在无人干预的情况下自主根据作物需水量驱动设备完成精准灌溉,以最低限度的灌水量保证作物处于最佳生长状态,提高了水资源的利用率,具有广阔的应用前景。 相似文献
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自动化控制在节水灌溉系统中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
为了节约农田灌溉用水,提高水资源的使用效率,应用计算机技术、自动化控制技术于农田灌溉系统。结合ZigBee无线传感网络与GPRS网络,设计开发了基于CC2530和MSP430的节水灌溉控制系统。该系统以单片机为控制核心,由无线传感器节点、无线路由节点、基站、监控中心4部分组成,能实时监测土壤含水率变化。系统利用土壤水分传感器测量土壤含水率参数,对比预设的含水率上下限,判断是否需要灌溉及何时停止灌溉。初步测试证明,该系统运行稳定可靠,能够准确获取土壤含水率信息,并进行节水灌溉控制。和传统灌溉方式相比,自动灌溉实现了智能化、自动化、精确化的灌溉控制,节约了水资源,有效地提高了生产率。 相似文献
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传统的施肥灌溉主要依靠人工控制,环境参数和农作物生长参数无法实时获取,作业人员只能凭借感觉和经验等主观意识进行施肥灌溉,科学性和时效性差,造成了严重的水资源和肥料的浪费,且人工配制肥料的作业效率低、效果差,导致农作物生产的质量和产量较低。为此,深入研究专家系统基本结构和工作原理,完成了基于专家知识库的智能施肥灌溉决策系统的设计,通过传感器技术完成环境参数和农作物生长参数的实时采集,利用专家知识库的设计,构建智能施肥灌溉决策系统。应用结果表明：基于专家知识库的智能施肥灌溉系统能够实时采集环境参数和农作物生长参数,通过建立专家知识库,可以根据农作物的生长需求提供精确的施肥灌溉决策信息,为农作物供给必要的水分和肥料,在提高施肥灌溉效率的同时,节约水资源和肥料,降低农业生产成本,具有一定的推广价值。 相似文献
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基于无线传感器网络的节水灌溉远程监控系统 总被引：1，自引：0，他引：1
为了节约农田灌溉用水,提高水资源的使用效率,提出了一种基于无线传感器网络与GPRS网络相结的农田自动节水灌溉远程监控系统,该系统由中央监控计算机、灌溉监测控制器、无线传感器网络、GPRS模块和阀门控制器组成。系统以单片机为控制核心,由无线传感器节点、无线路由节点和无线网关实时监测土壤含水率变化,根据土壤含水率和农田用水规律实施精确灌溉。系统实现了节水灌溉的自动化控制,改善了农业灌溉水资源的高效利用和灌溉系统自动化水平。实验结果表明,整个系统的伸缩性较好,当土壤含水率太高或某种因素导致某些传感器节点损坏,系统中的其他部分仍能持续正常工作,具有自组织重新恢复的功能。监控中心能够实时地显示出各节点的土壤含水率参数和阀门的启停状况,实现节水灌溉的远程监控。 相似文献
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以农田水肥智能化管理为研究对象,构建了一种高精度视觉感应式水肥一体机。采用高精度视觉感应技术获取作物生长状态参数图像,基于超像素图像分割技术,对复杂的作物生长状态图像特征向量进行提取,采用模糊聚类算法对图像进行分割处理,根据目标图像的像素值统计结果进行生长状态预测,并结合环境参数信息,构建灌溉过程土壤电导率EC和pH预测模型。测试结果表明：水肥一体机控制系统能够有效预测作物对水肥需求,提高了灌溉过程混肥精度,可节约灌溉用水量、提升生产效率、降低人工成本。 相似文献
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基于作物冠层温度变化的无线传感器网络灌溉系统的研究 总被引：3，自引：1，他引：2
针对我国部分地区农田水资源利用率低,且干旱灾害比较严重等问题,根据作物冠层温度变化的特征判别作物的水分状况,从低成本、低功耗角度出发,研发了红外测温无线传感器节点和灌溉控制节点,设计了无线传感器网络精确灌溉系统.该系统可以在远程控制中心准确实时获取监测作物的需水情况,并能实现精确灌溉,系统的设计开发为精细农业时空差异性与灌溉决策研究提供了参考. 相似文献
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农业灌溉用水是粮食生产安全的重要保障,合理的灌溉用水规划是水资源高效利用的重要保障。不同类型农作物在整个生长周期对水的实际需求是一个动态变化过程,传统大水漫灌会造成水资源的严重浪费,同时在灌溉过程中作物缺水或用水过量都不利于作物生长。为提高水资源利用效率,在灌溉过程准确估算作物实际用水需求,根据未来农业智能化发展和节水灌溉需求,结合项目实际及农业智能化灌溉理论研究发展现状,以作物实际需水量研究为基础,按作物类型建立全生长周期需水基础数据库及实际需水量决策模型实施按需灌溉。在灌溉区域布置传感器及微型气象监测系统,传感器网络节点监测和采集农田土壤参数,微型气象监测系统监测周边环境温度、湿度、风速及辐射等数据,通过LoRa无线通信将数据传输至数据处理终端,数据处理终端利用农作物实际需水量灌溉决策模型,综合考虑蒸腾、土壤蒸发、作物需水量等因素,分析计算得出作物实际需水量,生成灌溉时间、灌溉水量等指令,通过智能灌溉控制系统实现对作物的及时性、精准性灌溉,实现智能化、高效率、可持续的农业用水管理。 相似文献
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针对特定生态区的种植方式和作物对水分的需求差异,在大田生产条件下对农林复合系统的土壤水分动态、作物日耗水量和灌溉制度进行了试验研究。以新疆枣、棉间作为主要研究对象,利用频域反射法(FDR)土壤水分传感器实时监测农林复合系统下,不同间作带位置的根层土壤水分动态和耗水量。以农作物根层土壤的含水量变化为主要指标,分析间作作物的日耗水量,结合农林复合系统中根层土壤的水分饱灌点和补灌点,确定农林复合系统的最佳灌溉时间和灌溉量。通过实验分析,提出了基于网络平台的农田灌溉警报系统,对农田进行实时监控和管理,预测灌溉时间。结果表明提出的这种基于网络平台土壤墒情监测的灌溉制度方法,可以实时监测农田土壤的水分状况,为农田作物灌溉提供技术支持,对提高农田水分利用效率有着重要的理论意义和应用价值。 相似文献
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基于无线传感器网络的丘陵果园灌溉控制系统 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决目前丘陵地区果树灌溉技术中存在的过度灌溉、浪费水资源等问题,以实现丘陵果园节水灌溉,结合无线传感器网络技术,设计开发了一种基于无线传感器网络的丘陵果园灌溉控制系统.系统以ATmega128L单片机为控制核心,由上位机、汇聚节点、无线传感器节点、土壤水分传感器和电磁阀等组成,其中土壤水分传感器和电磁阀连接到无线传感器节点上,汇聚节点与传感器节点之间数据采用无线方式进行传输,汇聚节点通过RS-232串口线与上位机相连.系统能实时监测葡萄土壤含水率的变化,根据土壤含水率来判断葡萄是否缺水,并发出灌溉指令实施对葡萄精确灌溉,系统实现了葡萄园灌溉的自动化控制.通过试验,选定25 cm深度的土壤含水率为灌溉启动监测量,启动灌溉的监测阈值设定为26.8%;选定50 cm深度的土壤含水率为灌溉停止监测量,系统停止灌溉的监测阈值为45.5%.试验表明：系统可以达到精确灌溉要求,结合葡萄的生存阈值可以实现节水灌溉. 相似文献
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我国是一个缺水的农业大国,实现精细灌溉是节约水资源的有效途径,而精确地测量土壤体积含水率是实现精细灌溉的重要保障之一.为此,提出了一种基于驻波率原理的土壤含水率测量的新方法-无接触式测量方法,介绍了其工作原理,研究出了无接触式土壤水分传感器的结构.用烘干法进行对比试验,从而得出SWR无接触式土壤含水率测量方法是一种高性能的测量方法. 相似文献
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为提高养殖禽舍温度预测算精度，降低数据冗余度和差异性对预测结果的影响，提出一种基于智能优化特征子集选取和模糊聚类改进SVR（Support Vector Regression）的温度预测模型。首先，构建最优特征子集选取模型，通过设计最优特征子集选取指标，以降低特征之间冗余度和数据维度；采用改进的离散灰狼算法对特征子集选取模型进行求解，以实现最优特征子集选取。其次，建立模糊聚类改进SVR预测机制，通过设计多度量核FCM（Fuzzy C-means）算法，以实现数据样本自动分类；提出与数据样本分类相对应的SVR预测算法，并采用灰狼算法对SVR参数进行优化，最大程度降低样本数据差异性对预测精度的影响。最后，融合最优特征子集选取和模糊聚类改进SVR预测机制，以实现养殖禽舍温度高精度预测。仿真结果表明，该算法实现不同季节条件下养殖禽舍温度的高精度预测，相比于其他预测算法，预测精度提高约23.7%~37.8%。所提养殖禽舍温度预测算法具有良好的预测性能，具有一定的推广应用价值。 相似文献
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丘陵地区蓝莓园智能灌溉决策系统设计 总被引：2，自引：0，他引：2
针对丘陵地区蓝莓园灌溉过程中水资源浪费严重、劳动力严重短缺的问题,基于物联网技术,研究并设计了一套智能灌溉决策系统。系统包括信息采集模块、无线通信模块、智能决策模块和灌溉执行模块。信息采集模块通过布设的土壤水分传感器和小型气象站实时采集蓝莓园土壤墒情信息和环境信息（风速、降雨量、温度、湿度）;无线传输模块将信息采集模块采集到的数据实时发送到服务器端进行分析处理,并将智能决策模块的计算结果传送给灌溉执行模块;智能决策模块中,基于前期采集的历史数据使用彭曼公式和土壤水平衡公式建立灌溉决策模型,实现蒸腾量和灌溉量的计算以及实时监控与报警,该模型可根据实时获取的数据,确定是否需要灌溉及最优的灌溉量;灌溉执行模块根据接收到的灌溉信息及实际的灌溉速度计算灌溉时间,进行远程灌溉;以Visual Studio软件为平台,设计了系统上位机的监控界面,可实现土壤和环境参数的实时检测和存储、作物需水状况的分析管理以及实时预警和灌溉决策。试验结果表明,该智能灌溉决策系统可在无人干预的情况下,根据传感器采集的信息自行判断作物需水情况,当系统认为作物需要灌溉时自行驱动灌溉装置完成灌溉,从而实现蓝莓园的远程精确灌溉,节省了人力物力,有效提高了灌溉水的利用率。 相似文献
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针对当前农田灌溉缺乏科学技术指导、水资源浪费严重的现状,为提高灌溉用水的利用效率,在智慧农业灌溉系统体系结构的基础上,提出了一种基于LSTM算法的智慧农业灌溉预测模型,可根据作物生长需求、生长环境和种植土壤等数据实现精准灌溉,能够最大程度地节约水资源.通过实验对LSTM灌溉预测模型与传统灌溉预测模型的预测值进行对比分析... 相似文献