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文档简介

摘要:传统的温室种植技术需要人工测量温度和湿度,不能及时调整生长环境,调整力度粗放。在物联网、大数据等技术的支持下,智慧农业系统拥有多种功能,能够满足不同种植者的需求。通过应用这两项技术,自动采集农作物生长环境数据,并结合环境数据,实现生长环境的精细化、自动化和智能化管理,从而有效地形成智慧农业。该文以江浙某农业高新技术研发试验区为范例,分析基于大数据的物联网技术在温室大棚农业生产中的应用,给广大从业人员提供参考。关键词:物联网;大数据;温室大棚;农业生产夏季蔬菜在冬季的种植生长环境非常难模拟,存在一定的技术缺陷,但在整个种植过程使用大数据技术对温室大棚环境进行动态化监测,利用物联网技术对温室环境进行智能化调控,就可以很好地解决种植环境难以模拟的问题。和传统温室大棚种植技术相比,使用物联网和大数据技术产生的温室环境有着高效化、智能化、标准化、使用成本低的优势。江浙某地农业高新技术研发试验区位于丘陵地带,总体占地面积为35.12km2,包括16个试验区,其中综合服务及研发面积为0.68km2,温室大棚占地面积为12.63km2,该地区夏季高温多雨,冬季寒冷湿润。在试验区的温室大棚中,种植辣椒、番茄、茄子、四季豆等蔬菜。通过充分利用自然环境,结合物联网技术的智慧化控制功能,实现了对农业生产环境的全面模拟,有效保障了各类农作物高质量产出。经过半年种植后,辣椒产量10000kg、番茄产出20000kg、黄瓜产出15000kg。和传统种植技术比较,对于病虫害的监测预警成效显著,温室大棚产量明显增多。

1数据检测数据检测主要是采集整个作物生长环境数据,采集温室内各种环境数据,重点是利用传感器来采集生长环境数据。如农作物的光照强度、空气成分、土壤水分、养分、温度等,都需要借助不同的传感器功能来实现。这种传感器不仅能采集照片、视频等,还能反映出相应指标的具体数值。数据库包含了生长环境条件分析、作物知识、专家沟通等专业知识。资料库将收集到的资料整合成不同的子系统。种植者可根据相关信息检索不同作物的种植技术,判断不同生长阶段应采取的预防措施,及时了解作物生长情况。例如,在温室中使用感光传感器来采集生长区域的光照强度。这种传感器主要采用ML-O2OS-O来实现,它的核心部件是感光元件,它能收集光信号,并将其转化成电信号。该传感器主要用于采集农作物生长环境中的光照值,采集范围为0~2000LUX。通常,探测到的红外坡长可以反映传感器的敏感波长。在物联网和大数据技术应用下的温室大棚智慧系统十分复杂,各个生长环境变量之间存在着密切的关系。如果调节某一种生长环境因素,其它因素也会随之发生不同程度的变化。为了避免各生长环境因素之间的关联,需要用算法来计算关联程度。通过明确算法参数,可以有效地消除关联关系。在本次设计研究中,经过多次反复计算,发现调整过程存在一定的滞后性,这种滞后性不仅存在于温度,还存在于其它生长环境因素中。通过明确算法控制,选择科学合理的计算方法,采用工程整定法可以合理地确定关联关系参数。在明确了生长环境参数后,保证了参数的科学性和合理性,只是使用方法不同而已。其中工程整定法应用于实际控制中,实现了工程整定法。在工程整定法中,阶跃响应参数是一种有效的辅助手段,可以保证参数的确定。在物联网、大数据等技术应用于温室大棚时,需要对各种环境因素进行优化控制,以保证作物的高质量生长,从而提高农产品的质量。2数据传输通过物联网和大数据技术构建温室大棚系统,首先明确数据传输、数据存储等功能,以保证各类环境数据的全面收集与利用。一般情况下,采用ZigBee网络技术(一种应用于短距离和低速率下的无线通信技术)进行数据传输,能够适应不同的网络传输环境,非常适合当前大棚管理的需要。目前,ZigBee协议中应用最为广泛的z-stack。这种网络传输协议集合了大量的功能参数,通过这些参数的应用,可以实现智能温室系统的设计。根据功能的不同,可分为网络管理与维护、组网、协调启动三大类。但是这种网络传输需要三种逻辑设备,包括协调器、路由器和终端设备。在协调器运行过程中,需要明确信道功能,保证网络通信畅通。所有的数据传输功能都是在ZigBee网络完成后完成的,终端设备会收集数据,然后上传到主控制器上,由智能设备分析,判断土壤含水量是否充足,然后下达是否灌溉。在网络传输中,路由器起着总监的作用,可以完成各种数据的传输。终端节点的各种数据通过路由器传输到不同的协调器,并可执行相应的指令,从而增强网络传输与控制的稳定性。作为整个网络应用底层的终端,能够采集大棚环境数据。在网络层,有很多终端,能够采集各种环境因素的信息。在ZigBee网络中,网状网络具有最强的抗干扰能力和最灵敏的特性,但其构建也最为复杂。在传输数据时,必须选择最适合的传输路径,如果传输节点失败,则可选择其他传输路径。

3数据应用开发利用物联网、大数据等技术建立温室大棚管理系统,长时间使用会积累大量的数据,需要收集、分析这些数据,建立有效的生长环境控制系统。3.1

建立数据模型在建立数据模型时,需要对数据进行精确的计算。通过应用物联网与大数据技术,可以明确大棚生长环境参数,保证数据模型的建立。以目前大棚系统中所采用的物联网技术为基础,建立数据模型。如果需要建立番茄需冷量模型,传统的农业种植方法是无法做到的。但在智能温室系统中,数据采集是实时的,有了云端系统的支持,模型计算的速度就会大大加快。利用该模型,可以准确地计算出需冷量,并利用物联网进行控制,保证农产品的高质量生产。通过全天候无人管理,既能有效地管理温度,又能充分利用有限的人力资源,实现各种天气条件下的安全工作。在温室大棚管理中,所有的信息资源都是通过不断采集而来,通过分析、选择数据,建立温度控制模型,从而有效地控制温室内的温度,保证作物的正常生长。3.2

利用因特网技术病虫害是影响蔬菜品质和产量的重要因素。病虫害发生与生长环境密切相关。生长环境温度对蚜虫发育及虫态有重要影响,而温度、湿度对真菌性病害有重要影响。在温室生长环境监测中,能够预测各种病虫害的发生情况,并能得到明确的发生概率,从而为保护农作物提供相应的保护依据,在不影响作物生长的情况下,采取适当的干预措施,有效地防治病虫害。在温室内安装虫害监测警报灯,通过远程控制、光照控制、雨水控制、加热控制等手段,有效地消除虫害。此外,还可利用太阳能供电,有效地监测虫害并消灭害虫,从而达到防治病虫害的目的。在温室覆盖区域,通过物联网系统采集土壤成分,采集作物的生长数据,平台会根据数据进行分类、整理、分析,计算出作物所需的水分、肥力,然后启动灌溉系统,实现精准管理。在各种物联网控制系统中,通过合理的施肥和灌溉,不需要人工控制,就能保证作物的水肥利用效率,保证作物吸收水肥。相对于传统的水肥使用方式,可以节约60%的水资源,水肥利用率可提高50%以上。4结语智能温室大棚管理系统依托于多学科的发展,利用物联网、大数据技术和各种传感器和网络传输设备,可以全面、准确地实

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