基于物联网硬地育秧模糊灌溉智慧控制系统的应用

陈美琦，刘浩

（湖南人文科技学院，信息学院，娄底 417000）

0 引言

硬地育秧模糊定量灌溉智慧控制系统包括根据天气预报信息拟合温度、湿度曲线，并得到对应的温度、湿度模糊区间，结合秧苗的生长期，计算待测秧苗的需水量，从而为灌溉提供数据参考。该系统还可以对秧苗的状态进行预警，包括烧叶、枯叶、干尖预警。可以实现秧苗需水状况的监测与评估，综合秧苗的生产需求，对秧苗进行智能灌施，从而确保秧苗的生长质量和生长周期。

1 机插秧苗的需水量模糊定量算法描述

1.1 机插秧苗的需水量模糊定量描述分析

秧苗需水状况模糊定量计算的基本过程是：在图像采集器采集过程中，图像采集控制器通过图像减法，去除基质和基质盘的背景，通过去除背景信息的秧苗的连通域的宽度，连通域的距离，连通域的重叠情况以及连通域面积的增长等信息，通过设置的摄像头图像采集，判断秧苗在一叶、两叶和三叶期的平均叶宽、叶长和叶茎，并判别叶片的生长期。根据天气预报，形成上午8 点到晚上6 点的温度曲线图，与试验标准曲线图T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7 进行曲线图相似度比较，将其进行模糊分（见表1）。通过土壤温湿度传感器的湿度检测信息进行H0、H1、H2、H3 四种湿度曲线图的模糊湿度分类（见表2）。同时根据光照传感器对秧苗进行烧叶、枯叶、干尖等情况进行及时预警。根据天气预报信息拟合温度模糊区间、湿度模糊区间和判断待测秧苗的生长期，计算待测秧苗的需水量。

表1 温度模糊区间等级划分

表2 湿度模糊区间等级划分

具体描述如下：St表示相同测量时间内温度曲线图面积，S1～S7分别表示7 个需水等级的温度曲线图区间的温度曲线图面积；

Ah表示相同测量时间内湿度曲线图面积，A1～A7分别表示4 个湿度模糊等级的湿度曲线图区间的湿度度曲线图面积。

1.2 机插秧苗的需水量模糊定量计算

机插秧苗的待测秧苗的需水量模糊定量计算公式如下：

其中，Q（Pi，Tj，Hk）为待测秧苗需水量预测值；Pi为待测秧苗所处的生长期，i为生长期序号；Tj为待测秧苗所处的温度模糊区间，j为温度模糊区间序号；Hk为待测秧苗所处的湿度模糊区间，k为湿度模糊区间序号；QB（Pi，Tj，Hk）为全生长期平均需水量；SbTj为Tj对应的温度标准线图面积；SbHk为Hk对应的湿度标准曲线图面积；STj为Tj的实际温度曲线图面积；SHk为Hk的实际湿度曲线图面积。

秧苗需水定量计算模块，包括温度模糊模块，用于根据天气预报信息拟合出待测秧苗所处环境的温度曲线图，对其进行模糊分类，得到温度模糊区间；湿度模糊模块，用于根据天气预报信息拟合出待测秧苗所处环境的湿度曲线图，对其进行模糊分类，得到湿度模糊区间；叶期判断模块，用于判断待测秧苗所处的生长期；计算模块，用于根据所述温度模糊区间、湿度模糊区间和生长期，计算待测秧苗的需水量。

2 硬地育秧模糊定量灌溉智慧控制系统的概述

2.1 硬地育秧智慧控制系统概述

根据硬地育秧智慧控制系统云处理中心通过天气预报第三方服务的开放接口，获取当天24h 天气预报信息，24h 的气温、湿度、光照预测信息，光照根据阴晴、季节以及气温等经验进行模糊化，模糊化规则库为气象经验，模糊等级为弱、较弱、正常、较强、强五个等级。24h 气温、湿度、光照等级和时间四个变量，以2000ms 的间隔通过Modbus RTU 格式，经过工业网关、无线传输网关、无线传输模块、就地控制中心传递至图像采集控制器，图像采集控制器获得数据后，将反馈代码沿上述通道反向反馈至云处理中心，云处理中心再沿信息通道下发第二组数据，直至24h 天气预备数据传送完成。工业网关和手机App 终端通过4G/5G 网络与云处理中心信息交互。

图1 云平台控制中心示意图

无线传输模块组通过串口与就地控制中心进行信息交互，将数据信息汇集编码后再通过串口经过工业网关将信息传递至云处理中心。

光照传感器、环境温湿度传感器、土壤温湿度传感器的信息通过Modbus RTU 传送至就地控制中心，就地控制中心再通过Modbus RTU 写入图像采集控制器。

同理24h 天气预报信息也是就地控制中心通过无线传输模块组读取后，再写入图像采集控制器，图像采集控制器根据读入信息将图像处理结果信息码反馈就地控制中心。

图像采集控制器的图像处理结果信息码、秧苗需水量模糊定量等，也是需要汇集到就地控制中心的信息，秧苗需水量模糊定量通过云端下载到就地控制中心。

从安装的角度来看，土壤温湿度传感器安装在摄像头监视的基质区域；摄像头与水平成120 度斜角；

图像配准是一个黑色亚光磨砂平面，斜面也是120度倾斜角，与摄像头安装平行正对。图像配准上有2个直径1cm 的红色亚光圆斑，圆斑中心间隔为5cm。

图像采集控制器的USB 口配置一个USB 存储卡，存放历史图片，另一个串口配置一个串口转Wi-Fi 模块，用于传递图像信息。

工业网关具有Wi-Fi 路由功能；也具有ModBus 串口协议透传功能，可以透传ModBus RTU、ModBus ASCII、ModBus TCP/IP 三种协议。

图像信息是用户通过手机App 终端发送图像刷新请求信息，再通过云处理中心经过工业网关，无线传输模块组后汇集到地控制中心，在写入图像采集控制器，图像采集控制器通过串口经过Wi-Fi 转换模块，工业网关，经过云处理中心将现场图像转发给用户手机App 终端。

2.2 硬地育秧智慧控制系统的灌施模块

硬地育秧智慧控制系统的灌施设计的基本过程如下：灌溉渠和设置在棚内的秧苗盘，秧苗盘包括上层基质盘和下层的盘下基质，其特征在于：该系统的灌施设计还包括喷灌系统、地灌系统和沼液系统，均由就地控制中心控制并通过电磁阀的调节实现功能转换；喷灌系统包括顺次连接的灌溉泵、一级过滤装置、二级过滤装置、增压泵、喷灌管路，喷灌管路与秧苗盘连通；地灌系统包括顺次连接的二级过滤装置、地灌管路，地灌管路与秧苗盘连通；沼液系统包括沼液泵和地灌管路；就地控制中心与工业路由连接，工业路由连接云控制中心，云控制中心与移动客户端连接；秧苗盘内设置摄像头组和土壤水分传感器，获取到数据参数，然后传输给无线传输模块网关和云控制中心。

灌溉渠隔离出灌溉池和沼液池，分别安装灌溉泵和沼液泵。

喷灌管路上设置喷灌手动阀，喷灌管路与地灌管路之间设置地灌清洗手动阀，配合关闭喷灌手动阀和地灌电磁阀，通过增压泵对地灌回路进行冲洗。

秧苗的生长管理决策为苗高优先、茎粗优先、维持基础生长三个类别，苗高优先是指为秧苗提供足够的营养和水分，在合适灌溉的时间区域，保持基质的湿度在25%～30%；茎粗优先指满足秧苗的基础需水需求，在保障苗不出现枯叶、死叶的情况下，减少基质盘水分的供应，水分供应主要采用盘下渗漏方式；维持基础生长是指在保障苗不出现枯叶、死叶的情况下，减少基质盘以及盘下水分的供应，维持苗的生长状况，相对延长苗的成苗时间，配合农事作业。由于基质盘的水分受外界环境影响很大，因此秧苗的基础生长水分主要由盘下基质供应。

图2 灌施模块示意图

3 硬地育秧智慧控制系统的应用结果分析

图3 系统设备现场图

根据试验得到，对比考察试验效果，各取对照组，试验组10 株样本秧苗对比秧苗的生长素质。一般中小苗是最适宜的机插标准秧苗规格，中苗苗高150mm～200mmz 左右，小苗苗高100mm～150mm 左右，通常茎基粗，机插后根系越牢固，更利于生长。同时秧苗生长整齐，叶挺色绿也是秧苗素质的重要指标。

由表3 可知，试验组的各项指标参数优于对照组，通过育秧模糊定量灌溉技术及智慧控制系统的应用，机插秧苗素质的提高，更有利于秧苗后期的生长，促进高产。由图4 可以看出，试验组的秧苗颜色比对照组秧苗颜色更绿，叶更挺。因此结果表明，通过试验对比分析，模糊定量灌溉的智慧控制系统下的秧苗素质比对照组基础生长得更好，并且施肥资源利用更加充分。

图4 试验组与对照组秧苗生长对比

表3 试验秧苗素质对比

硬地育秧智慧控制系统提供了一种综合天气预测、实时温度光照湿度监测、水稻秧苗图像辨识等技术手段的水稻秧苗精确灌溉定量计算方法，为水稻秧苗的精准生长控制，秧苗的节水灌溉打下坚实基础，图4为系统设备现场图。同时又对于枯叶、烧叶等水稻秧苗育秧过程中常见的控水不当事故进行预警，有效降低水稻秧苗控水事故发生，提高水稻秧苗的成苗质量。表4 是对系统使用前后的对比分析，可以看出，系统的使用对农业现代信息化。

表4 系统使用前和系统使用后对比

4 结语

本文主要介绍了硬地育秧智慧控制系统的应用，通过智慧制定秧苗的需水与需肥，保障秧苗的安全生产和标准化生产，实现了秧苗的全自动化生产，降低了秧苗生产对劳动者的专业知识的需求，提升了秧苗质量，为高效稳产的机插稻种植打下了坚实的基础，给出了一种智能灌施、预警的水稻育秧灌溉系统。介绍了传感网络模块、灌施模块等功能模块，最后对系统应用研究进行比较分析，得出结论，智慧控制系统的应用从劳动力，时间和经济成本，以及水资源的利用方面比较，管理效益要更好，具有实际的研究和推广借鉴意义。