基于物联网的标准农业采集算法研究

2020-01-02徐胜霞

科技与创新 2019年24期

徐胜霞

基于物联网的标准农业采集算法研究

徐胜霞

（山东信息职业技术学院，山东潍坊 261061）

随着信息化水平的快速提升，移动通信进入到5G元年，依靠物联网技术可对农业生产，尤其是农作物的生长环境进行精准的实时监测并上传大数据平台，实现对农业生产的及时监管和治理。在此背景下，结合温室大棚中的温度、湿度、光照变化情况，从采集数据算法入手，创新性地提出自适应温度、湿度、光照采集算法，实现对温室大棚温度、湿度、光照的精细化管理的同时，降低网络投入成本，使智慧农业技术具有普惠性。

物联网；智能温度控制；智能湿度控制；智能光照控制

1 自适应温度、湿度、光照采集算法提出背景

温室大棚中的温度、湿度、光照是重要的参数指标，也是植物生长发育的重要影响因素。目前的物联网终端采集数据均为等时间间隔采集，打包数据后通过运营商的NB-IOT网络上传至云平台，运营商按次数制订套餐收取费用。比如典型的NB-IOT，物联网终端采集数据均为等时间间隔采集，运营商按次数制定套餐收取费用。以中国电信为例，典型的物联网套餐的收费标准如表1所示。

表1 收费标准

连接服务费包年套餐（元/户/年）生命周期套餐（元/用户） 2年2年2年2年2年2年2年 203550658090100105 高频功能费20元/户/高频使用

注：高频功能费指合同期的合同年内，每达到20 000次连接频次所收取的高频使用费用。

传统的数据采集方式按照等时间间隔采集，则对时间变化比较敏感的数据，会存在因不及时上传而导致控制不及时。例如，温室大棚中的温度、湿度、光照尤其是在光照较强情况下，会出现短时间内的急剧变化；无光照或光照条件不好的情况下变化较小，此时如果依然按照传统的采集数据模式，会造成前者的温度、湿度、光照控制不及时。后者在环境温度、湿度、光照变化较小时，冗余数据过多，最终导致一方面无法实现对植物生长环境的精细化管理；另一方面采集的数据有效性较低，无形中增加了网络成本。这都与智慧农业的精细化、智能化原则相悖。

结合温室大棚中的温度、湿度以及光照变化情况，创新性地提出自适应温度、湿度、光照采集算法，从而实现对温室大棚温度、湿度、光照的精细化管理的同时，降低网络投入成本，使智慧农业技术具有普惠性。同时，采集到的数据结合实际生长所需的最佳环境参数形成不同植物的全周期最佳生长温度、湿度、光照数字模型，从而实现作物的增量增收。

自动调整温室大棚中的湿度、温度、光照环境系统总体架构如图1所示，温度传感器、湿度传感器和光照传感器将温室大棚内的实时温度、湿度和光照等环境参数通过NB-IoT无线数据传输模块上传至中心数据管理及控制平台，该平台负责数据计算并下达自动控制指令，自动调节室内温度、湿度和光照强度，使环境达到最适合作物生长的参数，实时的环境参数也会上传后台监控中心和用户的手机终端，使用户随时随地掌控大棚内的实时情况。

图1 温室大棚环境自动优化系统

本文主要针对温度、湿度和光照强度等搭建计算模型，形成精准农业控制系统，采取软硬件结合的方式，硬件采用单片机，软件采用C语言，实现智能温度控制、智能湿度控制、智能光照控制。系统结构如图2所示。

图2 精准农业控制系统

2 系统模块功能

2.1 智能温度控制

温度控制分为自动降温和自动升温两大功能模块。

2.1.1 自动降温功能

温室大棚内的温度控制模块实时采集室内温度，由控制器根据实际温度和该农作物所处生长阶段的最佳温度门限值进行模糊计算，包括通过温度变化率预估温度变化情况等。如果温度超过门限值，则系统启动降温。常用的降温方式有：夏季的自然通风和强制降温方式，经过一段时间判断后如果降温效果仍未达到合理的温度，则会立即发出预警，提示用户采取人工降温措施。

2.1.2 自动升温功能

由控制器根据实际温度和最佳温度进行模糊计算，如果温度低于最低温度，则采用暖气加温的方式，通过调节暖气恒温阀的开合度来控制室内温度。