CN109169186A - 一种基于物联网的丘陵作物灌溉***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的丘陵作物灌溉***及方法,涉及农业智能机械领域,包括作物土壤水分采集装置、气象信息采集装置,无线传输模块,灌溉装置及灌溉决策模型。作物土壤水分采集装置包括土壤水分传感器和数据采集器;气象信息采集装置可实时采集气象信息:空气、温度、湿度和降雨量;无线传输模块将实时采集到的土壤水分信息和气象信息传输到上位机;上位机中灌溉决策模型根据实时采集到的信息及历史记录信息计算出当前的灌溉量;灌溉装置根据计算出的灌溉量进行远程灌溉。
Description
技术领域
本发明属于作物灌溉和无线传感网络技术领域,特别涉及一种基于物联网的丘陵作物灌溉***及方法。
背景技术
丘陵地形起伏不平、土壤渗透性强、持水能力差,地表径流极易汇聚流失,经常出现不均匀干旱。丘陵地区以种植果树为主,目前传统灌溉方式是由人工定时观测土壤墒情,凭经验进行大水漫灌,灌溉水利用率不足30%,水资源浪费现象严重。现有灌溉方式需要人工灌溉,费时费力,现有劳动力不足,亟需发展无人远程操作。专利CN102160520A公开了一种基于作物蒸散量模型的智能化滴灌控制***及其方法,通过数据采集模块采集土壤水分信息建立灌溉模型进行智能滴灌控制,但该方法模型中未考虑气象因素对土壤蒸发量的影响。专利CN102726273A公开了一种作物根区土壤水分监测与智能灌溉决策方法,通过采集土壤表层含水率建立作物根区水分模型进行模拟作物根区水分动态含量进而指导灌溉,实现对根区水分的动态预测,但未实现远程采集土壤含水量和智能远程灌溉。专利CN103237067A公开了一种基于云端的灌区节水灌溉决策支持***,通过对土壤和气象信息进行采集实现了作物需水量的估算和控制灌溉,但该***未采集实时气象信息计算灌溉量。
综上所述,现有的作物灌溉***,主要还是针对温室和大田作物建立本地模型进行灌溉,实际灌溉时,未能根据实时信息建立模型进行远程精确灌溉。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的丘陵作物灌溉***,通过实时采集土壤水分信息、气象信息,分析作物需水规律,精准判别作物的需水状况,实现丘陵作物的精准远程灌溉,从而达到节约水资源,提升灌溉水利用率等目的。
所述土壤水分及气象信息采集***包括多个土壤水分传感器、气象站和控制器;其中控制器与土壤水分传感器的信号线连接并进行AD转换,控制器通过串口读取气象站数据。
所述无线传输***包括无线电台、第一无线电台、第二无线电台、串口服务器、CPE无线网桥、通信基站和第二控制器;所述无线电台将控制器采集的数据发送至第二无线电台后第二控制器将数据经过串口服务器进行协议转换并将数据通过CPE无线网桥发送至通信基站;第二控制器接收到通信基站的控制指令后发送至第一无线电台并通过第一控制器进行动作。
所述灌溉***包括水泵、过滤器、电磁阀、继电器、第一控制器和喷头;其中喷头、过滤器、水泵通过管路依次连接,第一控制器与继电器、电磁阀一端通过导线依次连接,电磁阀另一端连接在管路上。
上述方案中,所述控制器、第二控制器采用单片机、第一控制器采用PLC,所述无线电台的频段范围为425-450M。
上述方案中,所述气象站采集信息包括温度、湿度、风速、雨量、气压。
上述方案中,所述第二控制器的串口一与第二无线电台进行通讯,第二控制器的串口二与串口服务器进行通讯,串口服务器与CPE无线网桥通过网线连接。
为了解决以上技术问题,本发明采用的具体技术方案如下:
一种基于物联网的的丘陵作物灌溉***,其原理是基于实时采集的土壤水分值和气象信息,将采集的信息输入到建立好的土壤墒情及气象信息与作物需水规律之间的数学模型来判定作物当前是否需要灌溉以及灌溉量。
一种基于物联网的的丘陵作物灌溉方法,包括以下步骤:
步骤一,确定作物种类和作物的生长时期,得出当前生长时期该作物最适宜的生长土壤湿度环境,搭建实时采集作物土壤水分值和气象信息***。
步骤二,建立土壤墒情及气象信息与作物需水规律之间的数学模型,运用水量平衡法,其中土壤水分平衡公式如下:
Wt-W0=Wr+P0+M-ET (1)
上式中:Wt为测定周期内任一时刻t时的计划土壤含水量,单位mm;W0是测定周期内初始时期的土壤含水量,单位mm;Wr是在测定周期内,随着计划湿润层的增加而增加的土壤含水量,单位mm,在测定周期较短,没有跨越作物不同的生长时期时,计划湿润层的深度不会产生变化,此时Wr的值取为0;P0为有效降雨量,单位mm;M为测定周期内的灌溉水量,单位mm;ET为作物实际需水量,单位mm。
步骤三,决策模型中的蒸散量按照如下公式计算:
ET=KC*ET0 (3)
式中,Δ为温度变化曲线与饱和的水汽压之间斜率(k Pa/℃);T为2m高处平均气温(℃);u2为2m高处平均风速(m/s);es为饱和水汽压(k Pa);ea为实际水汽压(k Pa);ET0为作物的参考蒸腾量;γ为温度计常数(K Pa/℃);ET为作物实际需水量,单位mm;Kc为作物系数,作物系数与作物类型、季节以及作物所处的地理位置有着密切的联系,同一种作物在不同的经纬度位置以及不同的月份其作物系数也是在不断变化的,作物系数可以通过查阅FAO给出的作物系数表获得。
公式中的各相关参数的确定方法如下:
λ=2.501-(2.361*10-3)T (7)
式中,p为大气压强(k Pa);λ为水蒸气潜热;γ为温度计常数(K Pa/℃);z是气象站海拔的高度(m);Δ为温度变化曲线与饱和的水汽压之间斜率(k Pa/℃);T为2m高处平均气温(℃)。
其中RHmean为平均相对湿度;Tmax为日最高气温;Tmin为日最低气温;es为饱和水汽压(k Pa);ea为实际水汽压(k Pa);e0为特定温度下的水汽压(k Pa)。
步骤四,计算有效降雨量时一般用降水量乘以入渗系数来确定,其计算公式可表示为:
P0=α*P (11)
其中P0为有效降雨量,单位mm;P为实际降雨量,单位mm;为降雨入渗系数。
步骤五,灌溉决策:依据实时采集作物土壤水分值和气象信息,通过传输***输入到上位机中导入模型计算出灌溉量,再将决策结果发送到灌溉***进行灌溉。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
1.本发明通过将实时采集的土壤水分值和气象信息导入到灌溉决策模型中,准确输出灌溉量,极大提高了灌溉水利用率。
2.本发明通过对作物土壤水分值及气象信息进行在线实时传输以及能够依据计算出的灌溉量进行远程灌溉,极大降低了人工劳动强度。
附图说明
图1为本发明架构框图。
图2为本发明决策模型数据输出结构图。
图3为本发明灌溉***组成图。
附图标记如下:
1-水泵;2-管路;3-过滤器;4-继电器;5-电磁阀;6-PLC;7-喷头。
具体实施方式
为了更好的解释本发明,下面将结合相关实施例附图对本发明进行进一步地解释。附图中给出了本发明的实施例,但本发明并不仅限于上述的优选实施例。相反,提供这些实施例的目的是为了使本发明的公开面更加充分。
本发明一种基于物联网的的丘陵作物灌溉***架构如图1所示,包括实时采集作物土壤水分值及气象信息***,无线传输***,灌溉***。
所述实时采集作物土壤水分值和气象信息***包括n个土壤水分传感器,气象站以及控制器,其中控制器通过P1口与土壤水分传感器的信号线连接进行AD转换,控制器通过485串口连接气象站进行数据读取。
所述无线传输***包括两个数传第一无线电台、第二无线电台,串口服务器,基站和控制器。
所述灌溉***包括水泵1,过滤器3,电磁阀5,继电器4,PLC6及喷头7,其中喷头7、过滤器3、水泵1通过管路依次连接,PLC6与继电器4、电磁阀5一端通过导线依次连接,电磁阀5另一端连接在管路2上。
所述灌溉决策模型包括土壤水量平衡方程:Wt-W0=Wr+P0+M-ET,上式中:Wt为测定周期内任一时刻t时的计划土壤含水量,单位mm;W0是测定周期内初始时期的土壤含水量,单位mm;Wr是在测定周期内,随着计划湿润层的增加而增加的土壤含水量,单位mm,在测定周期较短,没有跨越作物不同的生长时期时,计划湿润层的深度不会产生变化,此时Wr的值取为0;P0为有效降雨量,单位mm;M为测定周期内的灌溉水量,单位mm;ET为作物实际需水量,单位mm。
所述决策模型中的蒸散量按照如下公式计算:ET=KC*ET0,式中,Δ为温度变化曲线与饱和的水汽压之间斜率(k Pa/℃);T为2m高处平均气温(℃);u2为2m高处平均风速(m/s);es为饱和水汽压(k Pa);ea为实际水汽压(k Pa);Kc为作物系数,作物系数与作物类型、季节以及作物所处的地理位置有着密切的联系,同一种作物在不同的经纬度位置以及不同的月份其作物系数也是在不断变化的,作物系数可以通过查阅FAO(***粮食及农业组织)给出的作物系数表获得。
本实施例中所述控制器、第一控制器、第二控制器采用STC12C5A60S2单片机,
STC12C5A60S2单片机具有双串口及8路AD采样通道;无线电台的频段范围:425-450M,本实施例优选433M。
本实施例中气象站采集信息包括温度、湿度、风速、雨量、气压。
一种基于物联网的的丘陵作物灌溉***,包括以下步骤:
步骤一,确定作物种类和作物的生长时期,得出当前生长时期该作物最适宜的生长土壤湿度环境,搭建实时采集作物土壤水分值和气象信息***;
步骤二,建立土壤墒情及气象信息与作物需水规律之间的数学模型,运用水量平衡法,其中土壤水分平衡公式如下:
Wt-W0=Wr+P0+M-ET (1)
上式中:Wt为测定周期内任一时刻t时的计划土壤含水量,单位mm;W0是测定周期内初始时期的土壤含水量,单位mm;Wr是在测定周期内,随着计划湿润层的增加而增加的土壤含水量,单位mm,在测定周期较短,没有跨越作物不同的生长时期时,计划湿润层的深度不会产生变化,此时Wr的值取为0;P0为有效降雨量,单位mm;M为测定周期内的灌溉水量,单位mm;ET为作物实际需水量,单位mm。
步骤三,决策模型中的蒸散量按照如下公式计算:
ET=KC*ET0 (3)
式中,Δ为温度变化曲线与饱和的水汽压之间斜率(k Pa/℃);T为2m高处平均气温(℃);u2为2m高处平均风速(m/s);es为饱和水汽压(k Pa);ea为实际水汽压(k Pa);Kc为作物系数,作物系数与作物类型、季节以及作物所处的地理位置有着密切的联系,同一种作物在不同的经纬度位置以及不同的月份其作物系数也是在不断变化的,作物系数可以通过查阅FAO给出的作物系数表获得。
公式中的各相关参数的确定方法如下:
λ=2.501-(2.361*10-3)T (7)
式中,p为大气压强(k Pa);λ为水蒸气潜热;z是气象站海拔的高度(m)。
其中RHmean为平均相对湿度,Tmax为日最高气温,Tmin为日最低气温;e0(Tmin)是在日最低气温下的水汽压,e0(Tmax)在日最高气温下的水汽压,exp表示以自然常数e为底的指数函数。
步骤四,计算有效降雨量时一般用降水量乘以入渗系数来确定,其计算公式可表示为:
P0=α*P (11)
其中P0为有效降雨量,单位mm;P为实际降雨量,单位mm;为降雨入渗系数
步骤四,灌溉决策:依据实时采集作物土壤水分值和气象信息,通过传输***输入到上位机中导入模型计算出灌溉量,再将决策结果发送到灌溉***进行灌溉。
所述实施例为本发明的优选的实施方式,但本发明并不限于上述实施方式,在不背离本发明的实质内容的情况下,本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于物联网的丘陵作物灌溉***,其特征在于,包括土壤水分及气象信息采集***、无线传输***和灌溉***;
所述土壤水分及气象信息采集***包括多个土壤水分传感器、气象站和控制器;其中控制器与土壤水分传感器的信号线连接并进行AD转换,控制器通过串口读取气象站数据;
所述无线传输***包括无线电台、第一无线电台、第二无线电台、串口服务器、CPE无线网桥、通信基站和第二控制器。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的丘陵作物灌溉***,其特征在于,所述无线电台将控制器采集的数据发送至第二无线电台后第二控制器将数据经过串口服务器进行协议转换并将数据通过CPE无线网桥发送至通信基站;第二控制器接收到通信基站的控制指令后发送至第一无线电台并通过第一控制器进行动作;所述灌溉***包括水泵、过滤器、电磁阀、继电器、第一控制器和喷头;其中喷头、过滤器、水泵通过管路依次连接,第一控制器与继电器、电磁阀一端通过导线依次连接,电磁阀另一端连接在管路上。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的丘陵作物灌溉***,其特征在于,所述控制器、第二控制器采用单片机、第一控制器采用PLC。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的丘陵作物灌溉***,其特征在于,所述无线电台的频段为425~450M。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的丘陵作物灌溉***,其特征在于,所述气象站采集信息包括温度、湿度、风速、雨量、气压。
6.根据权利要求1所述的基于物联网的丘陵作物灌溉***,其特征在于,所述第二控制器的串口一与第二无线电台进行通讯,第二控制器的串口二与串口服务器进行通讯,串口服务器与CPE无线网桥通过网线连接。
7.根据权利要求1所述的基于物联网的丘陵作物灌溉***,其特征在于,控制器通过P1口与土壤水分传感器的信号线连接进行AD转换,控制器通过485串口读取气象站数据。
8.一种基于物联网的的丘陵作物灌溉方法,其原理是基于实时采集的土壤水分值和气象信息,将采集的信息输入到建立好的土壤墒情及气象信息与作物需水规律之间的数学模型来判定作物当前是否需要灌溉以及灌溉量;其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:确定作物种类和作物的生长时期,得出当前生长时期该作物最适宜的生长土壤湿度环境并输入到上位机中,搭建实时采集作物土壤水分和气象信息***;
步骤二:运用水量平衡法建立土壤墒情及气象信息与作物需水规律之间的数学模型,通过步骤一)搭建的***进行数据采集并将数据导入到数学模型中进行计算,其中土壤水分平衡公式如下:
Wt-W0=Wr+P0+M-ET (1)
上式中:Wt为测定周期内任一时刻t时的计划土壤含水量,单位mm;W0是测定周期内初始时期的土壤含水量,单位mm;Wr是在测定周期内,随着计划湿润层的增加而增加的土壤含水量,单位mm,在测定周期较短,没有跨越作物不同的生长时期时,计划湿润层的深度不会产生变化,此时Wr的值取为0;P0为有效降雨量,单位mm;M为测定周期内的灌溉水量,单位mm;ET为作物实际需水量,单位mm。
步骤三:将蒸散量计算公式导入步骤二)搭建好的数学模型中进行相关蒸腾量的代入计算,其中蒸散量计算公式如下:
ET=KC*ET0 (3)
式中,Δ为温度变化曲线与饱和的水汽压之间斜率,单位为k Pa/℃;T为2m高处平均气温,℃;u2为2m高处平均风速,m/s;es为饱和水汽压,k Pa;ea为实际水汽压k Pa;Kc为作物系数,作物系数与作物类型、季节以及作物所处的地理位置有着密切的联系,同一种作物在不同的经纬度位置以及不同的月份其作物系数也是在不断变化的,作物系数可以通过查阅FAO给出的作物系数表获得;
公式中的各相关参数的确定方法如下:
λ=2.501-(2.361*10-3)T (7)
式中,p为大气压强(k Pa);λ为水蒸气潜热;z是气象站海拔的高度(m)。
其中RHmean为平均相对湿度,Tmax为日最高气温,Tmin为日最低气温。
步骤四:将有效降雨量计算公式导入到步骤二)建立好的数学模型中进行降雨量的计算,其计算公式可表示为:
P0=α*P (11)
步骤五:灌溉决策:依据实时采集作物土壤水分值和气象信息,通过传输***将步骤一)采集的数据导入到上位机中步骤二)建立的数学模型计算出灌溉量,再将决策结果发送到灌溉***进行灌溉。
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