農作物試驗基地是一個由多種系統(tǒng)組成的有機聯(lián)系的龐大整體，集成的設備多，采集和處理的信息量龐大，特別適合于物聯(lián)網(wǎng)的應用。為此，下面文章基于物聯(lián)網(wǎng)技術，設計了一種農作物的試驗基地監(jiān)控管理系統(tǒng)，由信息采集模塊、網(wǎng)絡傳輸模塊、應用管理模塊、專家決策模塊和操作執(zhí)行模塊5大部分組成，主要實現(xiàn)智能灌溉、施肥和害蟲防治3大功能。對水稻、玉米和棉花3種作物的試驗，結果表明：系統(tǒng)在保證作物高產的同時，還能明顯節(jié)約資源，有助于實現(xiàn)試驗基地的高效運行和精準管理。

　　關鍵詞:物聯(lián)網(wǎng),農作物,試驗基地,監(jiān)控管理

　　物聯(lián)網(wǎng)是在傳感器、自動測控和信息技術的基礎上發(fā)展起來的，也稱傳感網(wǎng)絡技術。物聯(lián)網(wǎng)把各種傳感器、信息處理器和無線網(wǎng)絡融合成一個龐大的整體，用于對目標進行智能識別和精準管理[1]。物聯(lián)網(wǎng)誕生之日起，便在社會的各個領域得到了廣泛的應用，農業(yè)是其應用的一個主要方面。國外對于物聯(lián)網(wǎng)在農業(yè)中的應用研究起步較早，早在2002年美國便首次用物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測葡萄園的土壤溫濕度和有害物劑量，為葡萄豐收提供了保障[2]。

　　物聯(lián)網(wǎng)技術在我國發(fā)展也很快，并且逐漸集中到了糧食作物生產、智慧農業(yè)設施、果園精準管理和畜牧水產養(yǎng)殖4個領域[3-5]。在最初的實踐中，物聯(lián)網(wǎng)側重于對所采集數(shù)據(jù)的展示和統(tǒng)計，后來人們加強了利用專家系統(tǒng)進行科學的分析和決策，使得物聯(lián)網(wǎng)的功能得以拓展[6]。農作物的試驗基地主要用于作物遺傳育種、農藝特性評價和品種區(qū)域試驗等活動，在現(xiàn)代農業(yè)科學研究中占有重要地位。除了試驗田塊外，試驗基地還整合了監(jiān)控、灌溉、病蟲鳥害防治和肥料運籌等各方面的農藝設施。

　　因此，農作物試驗基地是一個由多種系統(tǒng)組成的有機聯(lián)系的龐大整體，每個系統(tǒng)又包含了不同數(shù)量的設施和設備。試驗基地集成的設施設備多，相互之間的聯(lián)系復雜而緊密，需要采集和處理的信息量龐大，因此特別適合于物聯(lián)網(wǎng)的應用。農作物試驗基地的運行成本包括人工成本和物資成本，農作物的灌溉、施肥和蟲害防治這3個操作是物資成本的重要來源。在當前大力提倡綠色農業(yè)和可持續(xù)發(fā)展的背景下，建設節(jié)水、節(jié)肥和少打農藥的農作物試驗基地具有很大的現(xiàn)實意義。

　　單獨依靠傳統(tǒng)的農業(yè)生產經(jīng)營模式和科學方法難以實現(xiàn)這一目標，將物聯(lián)網(wǎng)整合到試驗基地中是必然選擇。我國水資源豐富，但是人均占有量少，且淡水資源的一半用于農業(yè)灌溉。為節(jié)水灌溉而開發(fā)的微灌、滴灌等技術可以提高水資源的利用效率，但灌溉時機和水量仍然依靠人的經(jīng)驗判斷，智能化水平有待提高。依靠傳感器、自動測控和信息技術設計的基于物聯(lián)網(wǎng)的智能灌溉系統(tǒng)可以滿足現(xiàn)代農業(yè)對于智能灌溉的要求[7]。

　　目前，物聯(lián)網(wǎng)智能灌溉已經(jīng)覆蓋包括蔬菜、作物、果樹和園林等植物種類，且范圍還在不斷增加[8-9]。肥料是除水分外作物生長所需的另一個重要因素，也是產量的限制因子。合理施肥能為作物的高產穩(wěn)產提供保障，但過量施肥會帶來營養(yǎng)元素浪費和環(huán)境污染問題。我國每年的化肥用量巨大，但是沒有獲得相應的高產水平，肥料施用過量和利用率低的狀況嚴重。作物不同生長階段對肥料的需求不同，因此準確地掌握作物生長信息是合理施肥的前提。作物生長監(jiān)控是物聯(lián)網(wǎng)的功能之一，它涉及的監(jiān)測范圍廣，在時間上貫穿作物生長的整個過程，其采集的信息對于各種農藝決策是不可或缺的[10-11]。

　　孔曉紅等設計了基于物聯(lián)網(wǎng)的農作物監(jiān)控系統(tǒng)，實時采集作物生長信息，通過分析獲取作物的生長參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，能夠為肥料的合理施用提供依據(jù)[12]。蟲害是作物重要的生物逆境，目前普遍的防治策略是噴灑農藥，其產生的人工成本和物資成本都很高，副作用也較大。試驗基地的物聯(lián)網(wǎng)能夠監(jiān)測害蟲發(fā)生情況和危害程度，及時提供預警，并計算農藥的最佳噴灑時機和劑量。張恩迪等研發(fā)了一套基于物聯(lián)網(wǎng)的農業(yè)害蟲監(jiān)控系統(tǒng)，能夠采集農田環(huán)境和害蟲數(shù)量信息，為害蟲的高效防治奠定了基礎[13]。

　　目前，物聯(lián)網(wǎng)在農業(yè)中的應用都針對單個作物，與覆蓋多種作物的試驗基地進行整合的研究還較少。本文以物聯(lián)網(wǎng)為核心，設計了一種農作物試驗基地的監(jiān)控管理系統(tǒng)，以智能灌溉、施肥和害蟲防治3大功能為主。系統(tǒng)通過各種設備采集試驗基地的環(huán)境和作物信息，由通信網(wǎng)絡傳遞給信息處理模塊，經(jīng)過專家決策后形成操作指令，由執(zhí)行模塊按照指令執(zhí)行，或者為管理人員提供詳細的方案實現(xiàn)對試驗基地的管理。

　　1系統(tǒng)組成和工作原理

　　基地監(jiān)控管理系統(tǒng)包括信息采集模塊、網(wǎng)絡傳輸模塊、應用管理模塊、專家決策模塊和操作執(zhí)行模塊5大部分。信息采集模塊為各種監(jiān)控設備、探頭和傳感器;網(wǎng)絡傳輸模塊為無線收發(fā)裝置、接口和網(wǎng)絡協(xié)議;應用管理模塊為計算機、顯示屏和客戶端;專家決策模塊為存儲專家知識庫的服務器;操作執(zhí)行模塊為灌溉設備、電磁閥、打印機和殺蟲燈。

　　系統(tǒng)的工作流程:信息采集模塊采集當?shù)氐臍庀笮畔ⅰ⒃囼炋镏械沫h(huán)境信息和作物生長信息，經(jīng)過基于ZigBee技術的網(wǎng)絡傳輸模塊發(fā)送給應用管理模塊。應用管理模塊對接收的數(shù)據(jù)信息進行分類和管理，數(shù)據(jù)的實時顯示和各種參數(shù)的設定也在應用管理模塊的操作顯示屏上進行。

　　試驗基地的信息及設定的參數(shù)經(jīng)過整理分析后發(fā)送給專家決策模塊進行綜合判斷，根據(jù)專家知識庫診斷試驗田的水分和肥料狀況以及蟲害發(fā)生情況，形成相應的決策。決策反饋給應用管理模塊，經(jīng)過處理后形成操作指令發(fā)送給操作執(zhí)行模塊，打印出肥料施用方案，或者通過網(wǎng)絡傳輸模塊開啟電磁閥和殺蟲燈，從而實現(xiàn)對灌溉、施肥和殺蟲的智能控制。

　　2主要設備和功能

　　試驗基地監(jiān)控管理系統(tǒng)主要具有智能灌溉、施肥和害蟲防治這3大功能，各個功能對應的信息采集模塊和操作執(zhí)行模塊不同，但在硬件上使用相同的網(wǎng)絡傳輸模塊、應用管理模塊和專家決策模塊。目前，無線傳輸方式有Wifi、藍牙和ZigBee。其中，ZigBee模式的抗干擾性強，通信距離與試驗基地的面積比較適合，被本系統(tǒng)采用。根據(jù)試驗基地的自然環(huán)境條件，無線傳輸網(wǎng)絡選擇樹形方式組網(wǎng)，單個接口可以與15個終端連接。

　　應用管理模塊是一臺聯(lián)想I5-6400計算機，配置Inteli5中央處理器，利用USB2.0接口進行連接，能在操作界面上實時顯示采集的數(shù)據(jù)和對系統(tǒng)參數(shù)及執(zhí)行設備啟動閾值進行設定。專家決策模塊是聯(lián)想X3550服務器，存儲系統(tǒng)采集的所有信息和專家綜合數(shù)據(jù)庫和知識數(shù)據(jù)庫。其中，綜合數(shù)據(jù)庫是各種信息數(shù)據(jù)的推理過程和計算公式，知識數(shù)據(jù)庫是作物生長規(guī)律、水肥需求量和吸收能力等信息。

　　2.1智能灌溉

　　智能灌溉功能的信息采集模塊為LM-879型空氣溫濕度傳感器和歐速OSA-1型土壤水分傳感器組成的土壤墑情監(jiān)測點。試驗田中均勻分布多個監(jiān)測點，每個監(jiān)測點可以監(jiān)測20m×20m面積范圍內的含水量。操作執(zhí)行模塊是地面灌溉管道以及安裝在出口上的GAG型多用途電磁閥。水田采用漫灌的方式，灌跑馬水待其自然落干，旱地采用滴灌的方式。每個監(jiān)測點內設置2～3個灌溉出水口，安裝DN150型水表，精確記錄灌溉量。

　　2.2智能施肥

　　肥料中的氮、磷和鉀是作物正常生長不可缺少的營養(yǎng)元素，作物不同生長發(fā)育階段對肥料的需求不同。氮、磷或鉀元素缺乏都會在作物的植株上通過不同的癥狀反映出來。以玉米為例，正常的葉片為綠色，缺氮時葉色變淺，缺磷時葉色紫紅，缺鉀時從葉片邊緣開始枯黃。因此，監(jiān)控管理系統(tǒng)的智能施肥功能以作物的葉片顏色作為判斷其肥料需求的主要依據(jù)。

　　智能施肥功能的信息采集模塊為V10-IM型高光譜相機，拍攝作物圖像后由應用管理模塊中的計算機進行視覺分析。計算機視覺軟件為MatLab工具箱，對拍攝的圖像依次進行預處理、灰度化、二值化和圖像分割后獲得作物的輪廓。統(tǒng)計作物輪廓所占這個圖像的比例，以此判斷作物的長勢和對肥料的需求量。分析作物輪廓中各種紅、綠、藍3種顏色像素的組成，以此判別作物葉片的顏色特征和營養(yǎng)元素缺乏情況。統(tǒng)計分析的結果由專家決策模塊綜合處理，并結合水分供應情況，擬定最佳的肥料施用時機、種類和數(shù)量。肥料施用方案通過聯(lián)想LJ2400型打印機輸出，由種植人員依照執(zhí)行。

　　2.3害蟲防治

　　農作物的田間害蟲種類繁多、數(shù)量龐大，精確統(tǒng)計數(shù)量的可行性不高，但可以對其發(fā)生和危害的程度進行評判。害蟲發(fā)生程度既可以通過作物受危害的癥狀來評判，也可以通過單位面積田塊中的害蟲數(shù)量來反應。通過作物受危害癥狀的評判方法有一定的滯后性，且會帶來產量的損失，因此系統(tǒng)的害蟲防治功能以害蟲數(shù)量作為啟動的閾值。

　　害蟲防治功能的信息采集模塊為DATA-LYNX型計數(shù)傳感器，通過昆蟲飛行撞擊產生的脈沖信號記錄害蟲數(shù)量，可以準確獲取飛虱、蛾、蚊、蠅等類型的害蟲數(shù)量。操作執(zhí)行模塊為云飛YF-WL-40型智慧物聯(lián)網(wǎng)殺蟲燈，由太陽能供電，應用管理模塊控制開啟，利用機械振頻式高壓電網(wǎng)殺蟲。

　　3試驗方法及結果

　　2017年，在重慶電力高等專科學校的試驗基地中運行監(jiān)控管理系統(tǒng)，對上述3種功能進行了驗證。試驗的農作物為水稻、玉米和棉花，品種分別為天優(yōu)華占、蘇玉29和鄂雜棉10號，都在當季種植。每種作物選擇兩塊位置相鄰，面積適中和土壤肥力相同的田塊，一塊由經(jīng)驗豐富的種植人員監(jiān)控管理，另一塊由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)監(jiān)控管理。種植季節(jié)結束后統(tǒng)計兩個田塊的灌溉水量、肥料用量、殺蟲燈用時和作物產量，比較兩種方式的管理效果。

　　兩種管理方式所獲得的作物產量相當，沒有明顯的差異;物聯(lián)網(wǎng)管理的3種作物田塊在灌溉水量、肥料用量和殺蟲燈用時上都少于人工管理的田塊，體現(xiàn)出明顯的資源節(jié)約效果。

　　4結論

　　基于物聯(lián)網(wǎng)技術，設計了一種農作物的試驗基地監(jiān)控管理系統(tǒng)。系統(tǒng)由信息采集模塊、網(wǎng)絡傳輸模塊、應用管理模塊、專家決策模塊和操作執(zhí)行模塊5個部分組成，能夠執(zhí)行智能灌溉、施肥和害蟲防治3種功能。對水稻、玉米和棉花3種作物的試驗結果表明:該系統(tǒng)在保證作物高產的同時，還能獲得明顯的資源節(jié)約效果，有助于實現(xiàn)試驗基地的高效運行和精準管理。

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