基于物联网的温室大棚智能监测控制系统

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2017  NO.11
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科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 农业与生态环境
1 物联网概念
物联网是通过射频识别(RFID)卡、无线传感器等信息传感设备,按传输协议,以有线和无线的方式把任何物品与互联网相连接,运用云计算等技术进行信息交换、通信等,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等功能的一种网络。物联网是在互联网的基础上,将用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间。物联网中,物品(商品)能够彼此“交流”,无需人的干预。其实质是利用射频识别等技术,通过互联网实现物品(商品)的自动识别和信息共享。
智能农业是运用遥感遥测技术、全球定位系统技术、地理信息系统技术、计算机网络技术等技术,与土壤快速分析、自动灌溉、自动施肥给药、自动耕作、自动收货、自动采后处理和自动存储等智能化农机技术相结合的新型农业生产方式。
2 温室大棚智能监测控制系统
2.1 系统技术架构
基于物联网的温室大棚智能监测系统的核心是ZigBee路由器和嵌入式网关,两者通过ZigBee协调器传递信息。用户通过GPRS模块、无线路由器等设备与系统交互;系统通过ZigBee路由器获取各个传感器节点信息,并通过执行节点控制继电器调节农业环境。结合农作物与物联网技术的特点,从技术架构上来看,主要由感知层、网络层、应用层组成。
感知层由各种传感器以及传感器网关构成,包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端;主要用来采集大棚农业种植现场的土壤温湿度、空气温湿度、光照强度、土壤pH值等重要环境参数。网络层由网络管理系统和云计算平台等组成。
应用层位于该系统最高层,主要包括各种管理设备、显示设备,是物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的接口,实现物联网的智能应用。2.2 系统设计原理
温室大棚智能监测控制系统通过据实际情况部署以Zigbee节点为基础的无线传感网络作为感知层,实时采集温室内温度、湿
度、光照强度、土壤温度、土壤湿度、土壤p H值、叶面温度、露点温度等重要环境参数,并通过Zigbee与GPRS异构网络融合作为网络层,将采集到的信息参数有效、可靠地传输到监测信息中心,监测信息中心作为整个系统的顶端,以组态软件为基础构成系统应用层,通过数据库存储及网络交互达到信息共享的目的。用户可通过电脑、手机访问监测系统WEB界面,掌握农作物生长、环境等实时动态信息。2.3 系统主要模块
2.3.1 气体监控管理模块
气体监控管理模块采用的是电阻式半导体气体传感器,它是气体监控管理模块的核心,安装在探测头内。主要用到的气体传感器是氧气传感器、CO 2传感器等,通过它们,实时监控气体浓度,由嵌入式网关将数据发送给用户,当发现气体浓度不符合要求时,采用通风、换气等方法来调整,达到适合农作物生长的最优浓度。
2.3.2 温湿度监控管理模块
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通过温湿度传感器检测环境温度和湿度。农作物在生长过程
中,当环境温湿度不满足要求时,通过加热器和加湿器进行调节。
2.3.3 光照度监控管理模块
农作物在生长过程中,光照是比较重要的。光照的监控对智能农业具有重要意义。光照度监控管理模块采用光敏电阻采集光照度信息。
2.3.4 红外感应管理模块
红外感应管理模块用专门设计的传感器针对性地检测普通人体发射的特定波长的红外线。一旦有人进入探测区域,当人体红
DOI:10.16661/jki.1672-3791.2017.11.143
基于物联网的温室大棚智能监测控制系统①
付克兰
(成都农业科技职业学院 四川成都 611130)
摘 要:基于物联网的温室大棚智能监测控制系统使用了气体传感器、温度传感器、湿度传感器、光照度传感器、红外感应传感器等,高精度测量农业生产过程中的各种参数,智能控制温室内温度、湿度及通风状况等,自动实现保温、保湿和数据记录,监控温室内部环境。该文研究的主要内容是构建温室大棚智能环境监测系统,设计了系统的技术总体架构、主要模块及主要功能。关键词:物联网 智能大棚 技术架构 模块 功能中图分类号:TP212 文献标识码:A  文章编号:1672-3791(2017)04(b)-0143-02
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①基金项目:成都农业科技职业学院(编号:JG2016-05)。
图1 系统技术架构图
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144科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 农业与生态环境
外线照射到传感器后,因热释电效应,将向外释放电荷,后续电路经检测处理后产生控制信号。
2.4 系统主功能
2.4.1 种植环境数据监测
高精度地测量温室大棚生产过程中温室内温度、湿度、光照强度、土壤温度、土壤湿度、土壤含水量等数据参数进行分析处理,通过有线或无线网络传递给数据处理系统,智能控制温室内温度、湿度及通风状况等,自动实现保温、保湿和历史数据记录,并以直观的图表和曲线的方式显示给用户。
2.4.2 错误报警
系统设定温湿度等报警阈值。当出现被监控点位数据异常时,可自动发出报警信号。报警方式包括现场多媒体声光报警、网络客户端报警、手机短信息报警等。上传报警信息并进行本地及远程监测,系统可在不同的时刻通知不同的值班人员。
2.4.3 种植视频监控
在育秧阶段,用户随时随地通过3G手机或PC远程访问的方式查看大棚内部的视频监控图像,对农作物生长进程进行远程监控。
2.4.4 设备管理
用户在任何时间、任何地点通过手机或电脑,均可查看室内所有自动化设备的运行状态,并可以进行远程自动化控制和管理。
(1)控制加湿器功能。如果大棚内空气湿度小于设定值,系统自动启动加湿器;达到设定值后,停止加湿。(2)控制加热器,给环境升温的功能。当温室内温度低于设定值时,系统能自动启动加热器来升温,直到温度达到设定值为止。(3)控制风扇功能。系统能自动开启风扇加强通风,为植物提供充足的CO
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程控步进衰减器系统2.4.5 数据查询
可查看大棚的实时种植数据信息,包括大棚编号、种植品种、空气温湿度、光照强度、土壤温湿度、日照数情况,可通过选择大棚的名称、种植蔬菜的品种等进行数据查询筛选。
2.4.6 种植分析
系统将采集到的数值进行对比分析,对比相同作物在各大棚的长势及生长情况(视频图像对比,分析种植环境因素对蔬菜的长势和产量的影响,形成科学化、低成本种植,提高蔬菜的产量和品质。
2.4.7 数据分析和统计汇总
系统将采集到的数值通过直观的形式向用户展示时间分布状况和空间分布状况,提供日报、月报等历史报表。
2.4.8 安防监测
当大棚周边有人出现,安防信息采集节点向主控中心发送信号,同时报警。
3 结语
智能农业包括互联网、移动互联网、云计算和物联网技术等,依托部署在农业生产现场的环境温湿度、土壤水分、氧气和二养化碳浓度、红外感应等各种传感节点和无线通信网络、实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导,为农业生产提供精准化种植、可视化管理和智能决策。
参考文献
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研究[D].辽宁大学,2016.
[2]黄迪.物联网的应用和发展研究[D].北京邮电大学,2011.
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开发[D].太原理工大学,2016.
通用机关零件藻类各门类细胞密度的季节性差异显著,夏、秋季藻类密度显著高于冬、春季。四季贡湖湾湾口以及湖心区均以蓝藻门占主导。
冬季(1月份)引水期与非引水期贡湖湾湾心轴线浮游藻类密度均显著低于湖心区,呈现出从望虞河入湖口至湖心区逐渐增加的空间梯度分布特征,以蓝藻门细胞密度的分布特征最为典型。非引水期望虞河入湖口处G1浮游藻类密度为1.80×106个细胞/L,湾口G5细胞密度则为8.48×106个细胞/L,而引水期G1和G5点藻类密度分别为0.90×106与1.26×107个细胞/L。冬季引水期望虞河入湖口藻类密度低于非引水期与望虞河藻类密度显著低于太湖湖湾以及湖心区有关,外源客水输入是贡湖湾藻类等颗粒物向湾外迁移的重要驱动力。冬季引水期贡湖湾湾心轴线藻类平均密度高于同季非引水期,这主要归因于冬季引水期贡湖湾硅藻的大量增殖。
2013—2014年太湖春季(4月份)均无引水活动,贡湖湾浮游藻类平均密度是2013年4月份较高,为2.32×106个细胞/L。春季贡湖湾湾心轴线非引水期浮游藻类平均密度均显著低于冬季引水期与非引水期的均值。冬季非引水期贡湖湾湾口水域藻类密度较高,而引水期硅藻类大量增殖,对冬季引水期贡湖湾藻类密度贡献也较大。此外,春季贡湖湾浮游藻类密度也以蓝藻为主导,两年中贡湖湾湾心轴线水域蓝藻密度最高为5.13×106个细胞/L,其次为硅藻,最高为3.00×105个细胞/L。
夏季引水期(2013年8月)贡湖湾湾心轴线浮游藻类平均密度为4.39×107个细胞/L,湾口水域密度最高(1.23×108个细胞/L),望虞河入湖口水域最低,为1.65×107个细胞/L。望虞河来水藻类密度为1.07×107个细胞/L。夏季东南风影响下,太湖蓝藻水华易堆积于北部湖湾,造成湖湾尤其是岸边带藻类密度显著增加,望虞河水体较低的藻类密度是东南风条件下贡湖湾藻类密度较低的直接因素。夏季
引水期与非引水期贡湖湾水域均以蓝藻门藻类占据主导优势,引水期与非引水期贡湖湾蓝藻平均密度分别为4. 11×107个细胞/L与6.72×107个细胞/L;其次是硅藻,分别为1. 38×106个细胞/L与7.0×104个细胞/L。夏季引水不仅显著降低贡湖湾蓝藻密度,也明显增加了硅藻种的比例。
秋季望虞河引水对改变太湖受水湖区浮游藻类落组成有显著效果,与夏季引水效果相似。这也与望虞河来水蓝藻比例低、硅藻比例高有重要关联。
4 结语
望虞河引江济太工程不仅增加了太湖流域的水资源供给量,增加水环境容量,也改善了贡湖湾水生态环境,对夏季、秋季贡湖湾蓝藻的生长起到了抑制作用。
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参考文献
[1]陈静.引江济太水量水质联合调度研究[D].河海大学,2005.
[2]白晓华,胡维平,胡志新,等.2004年夏季太湖梅梁湾席状漂浮
水华风力漂移入湾量计算[J].环境科学,2005,26(6):57-60.
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