CN107783522A - 一种基于物联网的农作物病虫害智能防治*** - Google Patents
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Abstract
本发明属于农作物的病虫害智能控制***技术领域，具体涉及一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，包括采集***，对作物信息进行采集，所得信息通过物联网监控节点、用于转发的网关介电传入控制中心，控制中心通过将数据对应的控制指令通过传输模块发送至执行设备和检测设备。本发明相比现有技术具有以下优点：本发明简化了初步监测复杂度，同时提高了作物病虫害检测的准确度，可以在病虫害发生前或发生初期及时发现，做出相应措施；有效解决现有监控***所采集数据不能有效处理，网络健壮性差等问题；能够大大降低作物病虫害的发生率，提高作物的产量及品质，减少由于病虫害严重而需要大量的农药，便于规模化推广，能够提高农业生产水平。
Description
技术领域
本发明属于农作物的病虫害智能控制***技术领域，具体涉及一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***。
背景技术
现代化精准农业需要对影响农作物生长环境的信息进行全面的采集，以了解和掌握农作物生长环境的状态，并通过对所测信号的处理和分析，结合所测对象的历史状态来定量识别农作物生长环境的状态，从而获得调节农产品生长的最佳条件；现如今，农业信息化和智能化已成为当前中国新农村主要建设内容和重点扶持项目，传统的检测控制***采用现场总线的方式连接多种传感器以及温室环境调控设备，在现场通过计算机中的控制软件进行控制，但是现场总线种类繁多，互不兼容，并且结构复杂、布线困难，很难满足用户的需求，而在现场进行控制往往成本高、不利于集约化管理，给农作物生长环境的检测控制***的规模化应用造成约束，物联网是物理相连的互联网，通过它可以实现农作物生长环境的监控和管理，通过应用物联网等先打信息技术可以实现无障碍的远程管理、精细农业，从而加速对传统农业的改造，提高农业生产效率和生产水平。
现有的物联网控制***存在操作时需要对单个设备进行操作，无法对整个***整体控制的问题；或者存在由于监测点数过多，大量的硬件模块不利于维护，独立的硬件网管无法完成控制功能和数据报表功能，在多网融合时，容易出现成本高、结构复杂、可移植性差等情况，导致物联网农业无法有效推广。
我国是一个人口众多，人均耕地稀少的国家，随着自然生态环境的逐渐恶化和城市化进程的日益加速，人均可用耕地面积将进一步减少，传统农业生产存在很多问题：如基础设施薄弱、管理粗放、生产技术落后和抵御自然灾害能力差等，农业病虫害是农作物生长过程中遭受的重大客观存在的自然灾害，直接威胁着农作物的产量和品质，目前我国农药使用率远远超过其他国家，要降低农业农药的使用量，保障农产品的安全，必须提前预警农作物的病害信息，通过物理防治和生物防治手段杀死作物的病害，因此，如何利用农业环境等信息来实现对农作物的精确播种、采摘、施肥施药、整地除草等操作，对农业生产水平的提高有重要意义。
发明内容
本发明的目的是针对现有的问题，提供了一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***。
本发明是通过以下技术方案实现的：一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，包括采集***，采集***包括在农田中设置的若干个信息集成采集装置和由人工操作的信息辅助采集装置，对作物信息进行采集，所得信息通过物联网监控节点、用于转发的网关介电传入控制中心，控制中心通过将数据对应的控制指令通过传输模块发送至执行设备和检测设备；
在使用前，在作物生长过程中不同阶段由采集***采集作物生长环境信息和作物本体信息作为模型的输入信息，与其对应的作物生长状态作为模型的输出参数，利用层次分析法判断所采集数据的权重，将所得权重用神经网络方法预测，建立预测模型；
在使用时，将物联网监测的实时数据带入预测模型，利用某作物在某阶段出现某病害或某虫害时对应相应的作物生长环境信息和作物本体信息相结合，得到该作物在该阶段的生长状态信息，通过对作物生长状态的判断作出药物预防和物理预防。
作为对上述方案的进一步改进，所述信息集成采集装置采集作物生长环境信息，信息集成采集装置包括：空气温度传感器、空气湿度传感器、土壤温度传感器、土壤湿度传感器、土壤墒情传感器、CO2浓度传感器、光照强度传感器；所述信息辅助采集装置采集作物本体信息，包括：信息辅助采集装置农作物颜色传感器、红外热成像装置和高光谱成像光谱仪。
作为对上述方案的进一步改进，所述红外热成像装置在使用时基于高光谱成像技术。
作为对上述方案的进一步改进，所述信息集成采集装置所采集作物生长环境信息与预测模型比较，判断是否需要对相应位置的作物进行人工采集，如果需要，由控制中心发出提示指令，提示工作人员完成相应操作，并将所采集数据与前数据相结合，给出对作物生长状态的判断；如果不需要，则直接根据所采集数据给出作物生长状态的判断。
作为对上述方案的进一步改进，所述生长状态包括作物是否出现病害或虫害以及出现病害和虫害的具体类型。
作为对上述方案的进一步改进，所述药物预防为该领域内对该作物在该阶段使用的防治药物；所述物理预防为温度调节、光照调节或水分调节。
作为对上述方案的进一步改进，所述预测模型包括作物生长环境信息，具体包括作物各个阶段环境的标准值以及阈值，信息处理为将所采集信息与预测模型中相应数据比较，是否超过相应数据的阈值范围，如果不超过阈值范围，保留数据信息即可；如果超过阈值范围，将该信息反馈至控制中心，通过控制中心控制执行设备和检测设备作出相应的操作或示警。
作为对上述方案的进一步改进，所述预测模型还包括作物本体信息，作物本体信息包括作物颜色信息和作物温度信息，作物颜色信息具体包括作物在对应阶段不同状态下的颜色信息，将颜色信息转化为色度编号，通过比较编号所处范围判断作物颜色对应的作物状态；作物温度信息包括作物在对应阶段不同状态下的温度信息，对不同的作物设定相应的温差范围，进而通过温差范围判断相应温差对应的作物状态。
作为对上述方案的进一步改进，所述网关节点和物联网监控节点之间采用ZigBee无线通讯技术进行通讯，网关节点与控制中心通过GPRS远程无线通讯技术进行通讯。
作为对上述方案的进一步改进，所得预测模型需要带入相应的参数进行验证，判断所得结果是否符合，如果不符合，需要通过相应算法对预测模型进行进一步优化。
本发明相比现有技术具有以下优点：本发明中利用信息集成采集装置和信息辅助采集装置结合使用，简化了初步监测复杂度，同时提高了作物病虫害检测的准确度，可以在病虫害发生前或发生初期及时发现，并做出相应措施；有效解决了现有监控***所采集数据不能有效处理，网络健壮性差等问题；能够大大降低作物病虫害的发生率，提高作物的产量及品质，减少由于病虫害严重而需要大量的农药，便于规模化推广，能够提高农业生产水平。
附图说明
图1是本发明的预测模型使用流程图。
具体实施方式
实施例1
一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，包括采集***，采集***包括在农田中设置的若干个信息集成采集装置和由人工操作的信息辅助采集装置，对作物信息进行采集，所得信息通过物联网监控节点、用于转发的网关介电传入控制中心，控制中心通过将数据对应的控制指令通过传输模块发送至执行设备和检测设备，所述网关节点和物联网监控节点之间采用ZigBee无线通讯技术进行通讯，网关节点与控制中心通过GPRS远程无线通讯技术进行通讯；
所述信息集成采集装置采集作物生长环境信息，信息集成采集装置包括：空气温度传感器、空气湿度传感器、土壤温度传感器、土壤湿度传感器、土壤墒情传感器、CO2浓度传感器、光照强度传感器；所述信息辅助采集装置采集作物本体信息，包括：信息辅助采集装置农作物颜色传感器、红外热成像装置和高光谱成像光谱仪，所述红外热成像装置在使用时基于高光谱成像技术，结合能提供宽波段光谱信息，能够提高红外热成像的精度；
在使用前，在作物生长过程中不同阶段由采集***采集作物生长环境信息和作物本体信息作为模型的输入信息，与其对应的作物生长状态作为模型的输出参数，利用层次分析法判断所采集数据的权重，将所得权重用神经网络方法预测，建立预测模型；
如图1所示，在使用时，将物联网监测的实时数据带入预测模型，信息集成采集装置所采集作物生长环境信息与预测模型比较，判断是否需要对相应位置的作物进行人工采集，如果需要，由控制中心发出提示指令，提示工作人员完成相应操作，并将所采集数据与前数据相结合，给出对作物生长状态的判断；如果不需要，则直接根据所采集数据给出作物生长状态的判断；通过对作物生长状态的判断作出药物预防和物理预防；在图中未标出控制中心，其中n为不小于1的自然数；
其中，所述生长状态包括作物是否出现病害或虫害以及出现病害和虫害的具体类型；所述药物预防为该领域内对该作物在该阶段使用的防治药物；所述物理预防为温度调节、光照调节或水分调节。
其中，所述预测模型包括作物生长环境信息，具体包括作物各个阶段环境的标准值以及阈值，信息处理为将所采集信息与预测模型中相应数据比较，是否超过相应数据的阈值范围，如果不超过阈值范围，保留数据信息即可；如果超过阈值范围，将该信息反馈至控制中心，通过控制中心控制执行设备和检测设备作出相应的操作或示警；
所述预测模型还包括作物本体信息，作物本体信息包括作物颜色信息和作物温度信息，作物颜色信息具体包括作物在对应阶段不同状态下的颜色信息，将颜色信息转化为色度编号，通过比较编号所处范围判断作物颜色对应的作物状态；作物温度信息包括作物在对应阶段不同状态下的温度信息，对不同的作物设定相应的温差范围，进而通过温差范围判断相应温差对应的作物状态。
其中，所得预测模型需要带入相应的参数进行验证，判断所得结果是否符合，如果不符合，需要通过相应算法对预测模型进行进一步优化。
在本实施例中，每个信息采集点均能自主形成控制决策，能够利用无线通信模块信号的双向无线连接，使控制中心可根据所建立的预测模型完成对执行装置和检测设备的控制；在建立预测模型的过程中，通过不同因素对不同作物的影响大小不同，分析相应的权重，再利用所得权重作为数据以神经网络方法建立预测模型，通过反复优化以及验证得到对应不同作物不同生长阶段的数据库；然后将所采集的实时数据对作物的生长环境以及作物本体信息进行检测，并做出相应的预判，完成对作物病虫害的预测和防治，提高作物的生产性能及品质，经济效益显著。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，其特征在于，包括采集***，采集***包括在农田中设置的若干个信息集成采集装置和由人工操作的信息辅助采集装置，对作物信息进行采集，所得信息通过物联网监控节点、用于转发的网关介电传入控制中心，控制中心通过将数据对应的控制指令通过传输模块发送至执行设备和检测设备；
在使用前，在作物生长过程中不同阶段由采集***采集作物生长环境信息和作物本体信息作为模型的输入信息，与其对应的作物生长状态作为模型的输出参数，利用层次分析法判断所采集数据的权重，将所得权重用神经网络方法预测，建立预测模型；
在使用时，将物联网监测的实时数据带入预测模型，利用某作物在某阶段出现某病害或某虫害时对应相应的作物生长环境信息和作物本体信息相结合，得到该作物在该阶段的生长状态信息，通过对作物生长状态的判断作出药物预防和物理预防。
2.如权利要求1所述一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，其特征在于，所述信息集成采集装置采集作物生长环境信息，信息集成采集装置包括：空气温度传感器、空气湿度传感器、土壤温度传感器、土壤湿度传感器、土壤墒情传感器、CO2浓度传感器、光照强度传感器；所述信息辅助采集装置采集作物本体信息，包括：信息辅助采集装置农作物颜色传感器、红外热成像装置和高光谱成像光谱仪。
3.如权利要求2所述一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，其特征在于，所述红外热成像装置在使用时基于高光谱成像技术。
4.如权利要求2所述一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，其特征在于，所述信息集成采集装置所采集作物生长环境信息与预测模型比较，判断是否需要对相应位置的作物进行人工采集，如果需要，由控制中心发出提示指令，提示工作人员完成相应操作，并将所采集数据与前数据相结合，给出对作物生长状态的判断；如果不需要，则直接根据所采集数据给出作物生长状态的判断。
5.如权利要求1-4中任一项所述一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，其特征在于，所述生长状态包括作物是否出现病害或虫害以及出现病害和虫害的具体类型。
6.如权利要求1所述一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，其特征在于，所述药物预防为该领域内对该作物在该阶段使用的防治药物；所述物理预防为温度调节、光照调节或水分调节。
7.如权利要求1所述一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，其特征在于，所述预测模型包括作物生长环境信息，具体包括作物各个阶段环境的标准值以及阈值，信息处理为将所采集信息与预测模型中相应数据比较，是否超过相应数据的阈值范围，如果不超过阈值范围，保留数据信息即可；如果超过阈值范围，将该信息反馈至控制中心，通过控制中心控制执行设备和检测设备作出相应的操作或示警。
8.如权利要求7所述一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，其特征在于，所述预测模型还包括作物本体信息，作物本体信息包括作物颜色信息和作物温度信息，作物颜色信息具体包括作物在对应阶段不同状态下的颜色信息，将颜色信息转化为色度编号，通过比较编号所处范围判断作物颜色对应的作物状态；作物温度信息包括作物在对应阶段不同状态下的温度信息，对不同的作物设定相应的温差范围，进而通过温差范围判断相应温差对应的作物状态。
9.如权利要求1所述一种基于物联网的农作物病虫害智能防治***，其特征在于，所述网关节点和物联网监控节点之间采用ZigBee无线通讯技术进行通讯，网关节点与控制中心通过GPRS远程无线通讯技术进行通讯。
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