梁瑞華

(河南工業(yè)大學(xué)糧食經(jīng)濟(jì)研究中心，河南 鄭州 450001)

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的溫室大棚智能管理系統(tǒng)構(gòu)建

梁瑞華

(河南工業(yè)大學(xué)糧食經(jīng)濟(jì)研究中心，河南 鄭州 450001)

為提高溫室大棚管理與監(jiān)控水平，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建一種溫室大棚智能管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)采集存儲(chǔ)、WEB客戶端信息處理、預(yù)警分析和溫室設(shè)備的智能控制等，實(shí)現(xiàn)了大棚的科學(xué)化管理和對(duì)農(nóng)業(yè)大棚的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和自動(dòng)控制。系統(tǒng)結(jié)合各種信息技術(shù)和智能溫室大棚的生產(chǎn)管理需求，采用感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層的3層體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)構(gòu)建，包含了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、設(shè)備操控模塊。

物聯(lián)網(wǎng)；溫室大棚；數(shù)據(jù)采集；智能管理

近年來(lái)，隨著氣候條件的異常多變和蔬菜供應(yīng)需求的快速增長(zhǎng)，設(shè)施農(nóng)業(yè)種植面積大幅度增加，同時(shí)設(shè)施農(nóng)業(yè)也由簡(jiǎn)易的溫室大棚，發(fā)展到具有人工智能控制，甚至手機(jī)終端控制的智能化、精細(xì)化的生態(tài)農(nóng)業(yè)模式[1-2]。因此，溫室大棚管理過程中，作物生長(zhǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)信息的監(jiān)測(cè)和調(diào)控成為亟需重點(diǎn)解決的問題。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，主要是通過人工測(cè)量或觀察等方式獲取農(nóng)田或者農(nóng)作物生長(zhǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)，此期間既需要消耗大量人力，也導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息獲取結(jié)果不精確，降低了工作效率[3]。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基礎(chǔ)上延伸和擴(kuò)展的一種網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)[4]，通過智能識(shí)別與普適計(jì)算等通信感知技術(shù)，廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)融合中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)加快了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能化、自動(dòng)化進(jìn)程[5-6]。西方發(fā)達(dá)國(guó)家在智能溫室大棚方面總體上達(dá)到一定的水平，技術(shù)相對(duì)成熟，溫室相關(guān)環(huán)境參數(shù)獲取準(zhǔn)確[7-10]。對(duì)智能溫室的研究國(guó)內(nèi)起步較晚，很多產(chǎn)品在實(shí)際應(yīng)用過程中仍然存在比較多的問題[11-12]，如“大棚管家”缺乏精細(xì)化的參數(shù)調(diào)節(jié)功能，“智能噴水控制器”無(wú)法實(shí)現(xiàn)多因素聯(lián)動(dòng)控制。梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前研究更多的傾向于溫室數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單采集顯示，缺乏數(shù)據(jù)的深度大樣本分析和影響作物生長(zhǎng)的因素參數(shù)之間的相關(guān)性分析，歷史數(shù)據(jù)閑置或利用不充分，參數(shù)調(diào)整設(shè)置不夠精細(xì)，系統(tǒng)操作過于專業(yè)化。如何在節(jié)約資源和科學(xué)智能的前提下，提高溫室大棚的效益還有很多工作要做。因此，在對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和溫室大棚功能需求研究分析的基礎(chǔ)上，本研究基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建了一種新的溫室大棚智能管理系統(tǒng)。借助該系統(tǒng)，用戶對(duì)生產(chǎn)過程中作物生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)的采集、監(jiān)測(cè)和分析不再受時(shí)間和空間的限制，通過人性化操作界面可進(jìn)行參數(shù)的精準(zhǔn)調(diào)控和設(shè)備的自動(dòng)化控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化管理。

1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

在溫室大棚的管理過程中，棚內(nèi)環(huán)境對(duì)作物生長(zhǎng)起著至關(guān)重要的作用，因此環(huán)境參數(shù)的采集、監(jiān)測(cè)和分析就變得極其重要。影響作物生長(zhǎng)的核心環(huán)境因素是光照度、土壤干濕度、空氣溫濕度、二氧化碳濃度等，而數(shù)據(jù)采集分析的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性是整個(gè)系統(tǒng)關(guān)鍵[13]?；谏鲜龅南到y(tǒng)需求，本研究開發(fā)了基于物聯(lián)網(wǎng)的溫室大棚智能管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合傳感器設(shè)備、ZigBee無(wú)線傳輸網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、視頻監(jiān)控等，構(gòu)建溫室大棚的智能化管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)及處理分析、決策支持、設(shè)備(灌溉設(shè)備、通風(fēng)設(shè)備、光照設(shè)備等)遠(yuǎn)程控制和手機(jī)終端控制。

溫室大棚智能管理采用3層體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層，后期可擴(kuò)展性和維護(hù)性高。智能溫室大棚體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 智能溫室大棚3層體系結(jié)構(gòu)Fig.1 Tree-layer structure of intelligent greenhouse

感知層由信息感知終端和控制處理終端兩部分組成。通過空氣溫濕度傳感器、土壤水分傳感器、光照傳感器、二氧化碳傳感器、風(fēng)速風(fēng)向傳感器、光合輻射等傳感器設(shè)備進(jìn)行植物生長(zhǎng)環(huán)境信息采集；控制處理終端包括電動(dòng)遮陽(yáng)簾、灌溉設(shè)備、加熱器、補(bǔ)光燈、換氣扇、警報(bào)器等。

在網(wǎng)絡(luò)層上，系統(tǒng)由ZigBee技術(shù)構(gòu)成無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，并通過Wi-Fi或以太網(wǎng)接入廣域網(wǎng)。在廣域網(wǎng)上運(yùn)行物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)系統(tǒng)，對(duì)采集的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析和管理。

在應(yīng)用層上，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)光照調(diào)節(jié)、自動(dòng)灌溉、自動(dòng)通風(fēng)、自動(dòng)溫度調(diào)節(jié)等智能化的應(yīng)用。通過友好的操作界面，用戶對(duì)大棚的管理更加智能化、科學(xué)化。

1.1數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路

數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)主要是對(duì)作物生長(zhǎng)過程中的相關(guān)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行采集、監(jiān)測(cè)及分析，為大棚的精細(xì)化和智能化管理提供決策支持；采集存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)便于歷史查詢分析，逐步建立溫室大棚環(huán)境參數(shù)大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。由于大多數(shù)用戶缺乏專業(yè)的計(jì)算機(jī)操作能力，系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用便于人機(jī)交互的WEB頁(yè)面形式，具有較好的普適性；另外，系統(tǒng)也可通過二維碼掃描方式使用，操作管理更加靈活。

1.2組成部分功能簡(jiǎn)述

數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)由5部分組成：傳感器終端節(jié)點(diǎn)、棚內(nèi)視頻監(jiān)控、ZigBee無(wú)線傳輸網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析平臺(tái)、人性化WEB界面。傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集作物生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)，經(jīng)路由節(jié)點(diǎn)通過ZigBee無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)分析平臺(tái)；視頻監(jiān)控實(shí)現(xiàn)對(duì)棚內(nèi)環(huán)境的全方位了解和設(shè)備工作狀況的直觀監(jiān)視，攝像頭角度根據(jù)需要實(shí)時(shí)調(diào)整；ZigBee無(wú)線傳輸網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)傳輸和指令下達(dá)的通道，是大棚內(nèi)外交互的生命線；農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中心，實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的預(yù)處理、相關(guān)性分析及決策獲?。籛EB交互頁(yè)面實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互，將繁雜的設(shè)備操作、數(shù)據(jù)分析等功能變得簡(jiǎn)潔高效，極大地方便了用戶。

2 關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1異步WEB數(shù)據(jù)交互

傳統(tǒng)的網(wǎng)頁(yè)如需更新內(nèi)容，必須重載整個(gè)頁(yè)面，而基于Ajax技術(shù)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)技術(shù)，通過在后臺(tái)與服務(wù)器進(jìn)行少量的數(shù)據(jù)交換，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)頁(yè)的異步更新[14]。這樣在不重新加載整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的前提下，即可對(duì)網(wǎng)頁(yè)的某部分進(jìn)行更新。JavaScript對(duì)象Xml Http Request是Ajax的關(guān)鍵，該對(duì)象自IE5起被廣泛應(yīng)用，很好地實(shí)現(xiàn)了用戶對(duì)頁(yè)面的異步請(qǐng)求。

在瀏覽器與Web服務(wù)器交互時(shí)，AJAX使用異步數(shù)據(jù)傳輸(HTTP請(qǐng)求)方式，使得網(wǎng)頁(yè)從服務(wù)器只需請(qǐng)求少量的信息即可完成頁(yè)面更新，大大地減少了信息交互量[15]。

2.2無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

由于溫室大棚所需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)類型對(duì)線路傳輸速率要求不高，基于ZigBee技術(shù)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)取代傳統(tǒng)的有線網(wǎng)絡(luò)具有實(shí)際的操作可行性。ZigBee技術(shù)具有近距離、低復(fù)雜度、低功耗、低成本、雙向通信等特點(diǎn)[16]。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種分布式的網(wǎng)絡(luò)，由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的大量微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成。網(wǎng)絡(luò)中傳感器設(shè)置靈活，位置可變，通過無(wú)線方式形成一個(gè)多跳自組織網(wǎng)絡(luò)。依靠傳感器實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)被感知對(duì)象的數(shù)據(jù)信息采集、處理和傳輸。

2.3溫室大數(shù)據(jù)分析

大棚內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)采集的生長(zhǎng)參數(shù)信息(土壤干濕度、光照度、二氧化碳濃度等)存儲(chǔ)于大數(shù)據(jù)分析中心。大量的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)成了作物生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)、異常情況預(yù)測(cè)預(yù)警、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、決策支持的數(shù)據(jù)來(lái)源。經(jīng)過對(duì)采集數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，結(jié)合行業(yè)專家意見，得到棚內(nèi)作物生長(zhǎng)的最佳參數(shù)設(shè)定值，預(yù)測(cè)作物的生長(zhǎng)趨勢(shì)和常見病情的預(yù)警。用戶通過系統(tǒng)WEB頁(yè)面，可以直觀地看到棚內(nèi)作物生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)變化，根據(jù)參數(shù)值與專家值或經(jīng)驗(yàn)值的對(duì)比結(jié)果而調(diào)控設(shè)備(灌溉設(shè)備、光照設(shè)備、通風(fēng)設(shè)備等)。棚內(nèi)視頻監(jiān)控信息存儲(chǔ)于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，借助這些信息用戶更加直觀地了解棚內(nèi)現(xiàn)場(chǎng)情況。依據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果和視頻信息，更加準(zhǔn)確地判斷作物的生長(zhǎng)特征，減少進(jìn)入大棚的頻度，使得對(duì)大棚內(nèi)作物的生產(chǎn)管理不受時(shí)間和地點(diǎn)的限制。溫室大數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)如圖2所示。

3 系統(tǒng)核心模塊實(shí)現(xiàn)

根據(jù)溫室大棚數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求，核心頁(yè)面有數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集顯示頁(yè)面、歷史數(shù)據(jù)查詢頁(yè)面、設(shè)備實(shí)時(shí)調(diào)控頁(yè)面、視頻監(jiān)控頁(yè)面、決策支持頁(yè)面等。

3.1實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集顯示分析、參數(shù)設(shè)置

溫室大棚采集的數(shù)據(jù)主要有傳感器定時(shí)上傳的數(shù)據(jù)、視頻和圖像等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是由部署在大棚內(nèi)的監(jiān)控點(diǎn)采集獲得。監(jiān)控點(diǎn)基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)，將大量的傳感器數(shù)據(jù)(土壤干濕度、二氧化碳濃度等)經(jīng)由匯聚節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)中心，通過WEB方式顯示。傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)流程如圖3所示。

鑒于數(shù)據(jù)顯示的實(shí)時(shí)性要求，顯示頁(yè)面必須能夠?qū)崿F(xiàn)頻繁刷新，這是數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容更新，必須重載整個(gè)頁(yè)面，致使頁(yè)面內(nèi)容更新緩慢，延時(shí)較大，無(wú)法滿足要求。系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中，采用Ajax技術(shù)完美解決了頁(yè)面頻繁刷新問題，通過局部刷新減少信息交換而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示。

圖2 溫室大數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)Fig.2 Analysis framework of greenhouse big data

圖3 傳感器節(jié)點(diǎn)工作流程Fig.3 The work flow of sensor nodes

棚內(nèi)作物生長(zhǎng)過程中，通常情況下被監(jiān)測(cè)的各種相關(guān)數(shù)據(jù)在一定時(shí)間內(nèi)基本保持穩(wěn)定，變化頻率和變化幅度較?。欢?dāng)異常情況出現(xiàn)時(shí)，如棚內(nèi)二氧化碳濃度過高，相關(guān)參數(shù)值一定會(huì)出現(xiàn)較大幅度的變動(dòng)。這種大幅度的變動(dòng)在“參數(shù)-時(shí)間”曲線圖上會(huì)顯示一個(gè)突變(跳躍)，形成峰值或谷值。用戶據(jù)此可以清晰地掌握作物生長(zhǎng)環(huán)境的變化和設(shè)備的工作狀態(tài)。同時(shí)，用戶也可將該數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)對(duì)比分析，或者根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)做出科學(xué)合理的決策。

系統(tǒng)采用HighChats控件編碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)曲線化顯示。HighChats界面美觀，不受編程語(yǔ)言限制，能夠?qū)D形進(jìn)行部分或全部放大，時(shí)間軸可精確到毫秒，其與Ajax技術(shù)結(jié)合實(shí)現(xiàn)頁(yè)面的局部刷新。當(dāng)采集到的數(shù)據(jù)出現(xiàn)變動(dòng)時(shí)，即使是微小的變化，系統(tǒng)頁(yè)面上的數(shù)據(jù)曲線圖也會(huì)實(shí)時(shí)跟隨變化，數(shù)據(jù)顯示頁(yè)面如圖4所示。

3.2歷史數(shù)據(jù)查詢分析、決策支持

歷史數(shù)據(jù)相對(duì)于實(shí)時(shí)顯示的數(shù)據(jù)，是對(duì)大棚內(nèi)一切過往情況的真實(shí)全面的記錄，是參數(shù)相關(guān)性分析的數(shù)據(jù)來(lái)源，對(duì)用戶進(jìn)行作物的生產(chǎn)管理具有極其重要的意義。

歷史數(shù)據(jù)查詢實(shí)現(xiàn)對(duì)棚內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)，如棚內(nèi)溫度、二氧化碳濃度、土壤干濕度等數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢，或者視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)查詢。查詢的方式是按照參數(shù)類型、傳感器編號(hào)、時(shí)間段進(jìn)行，查詢結(jié)果按照?qǐng)D表或者曲線圖顯示。

圖4 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示頁(yè)面Fig.4 The real-time data display interface

歷史數(shù)據(jù)分析主要是參數(shù)間的相關(guān)性分析，從分析結(jié)果探究當(dāng)某一參數(shù)值發(fā)生變化時(shí)，其他參數(shù)值的變化；通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析，總結(jié)出作物生產(chǎn)管理的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和應(yīng)對(duì)措施，結(jié)合實(shí)際的管理和種植過程，形成有針對(duì)性的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)庫(kù)，使用戶決策有據(jù)，設(shè)備調(diào)控合理，生產(chǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)化、精細(xì)化。

3.3遠(yuǎn)程設(shè)備控制

遠(yuǎn)程設(shè)備控制與數(shù)據(jù)分析相輔相成，是分析結(jié)果的下一步操作在整個(gè)系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用，更是系統(tǒng)智能化的一個(gè)直觀表現(xiàn)。通過對(duì)大量用戶的走訪調(diào)查，結(jié)合農(nóng)業(yè)專家的指導(dǎo)意見和設(shè)備的自身特性，設(shè)備的控制分為傳統(tǒng)的手動(dòng)控制和系統(tǒng)自動(dòng)控制。手動(dòng)控制是在現(xiàn)場(chǎng)對(duì)設(shè)備進(jìn)行管理；自動(dòng)控制是通過系統(tǒng)的設(shè)備調(diào)控頁(yè)面完成。在頁(yè)面中用戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果和實(shí)際需求，設(shè)置相關(guān)設(shè)備的工作狀態(tài)和開啟度。遠(yuǎn)程設(shè)備控制頁(yè)面如圖5所示。

圖5 遠(yuǎn)程設(shè)備控制Fig.5 Remote control of equipment

隨著智能手機(jī)和平板電腦的廣泛應(yīng)用，更多用戶傾向于通過智能終端完成系統(tǒng)功能。為此，系統(tǒng)開發(fā)了相應(yīng)的APP客戶端(手機(jī)版)，全部功能均可通過手機(jī)終端實(shí)現(xiàn)，更加方便用戶使用，使得管理不再受時(shí)間和地點(diǎn)的限制。

3.3.1 灌溉設(shè)備控制 土壤濕度是棚內(nèi)作物水分供應(yīng)狀況的直接決定因素。土壤濕度低于正常值，導(dǎo)致土壤干旱，農(nóng)作物無(wú)法進(jìn)行正常的光合作用，嚴(yán)重時(shí)致使作物枯萎或死亡；土壤中水分過多，土壤的通氣性差，農(nóng)作物根系的呼吸、生長(zhǎng)受阻。另外，土壤水分多少還影響著土壤溫度的高低。

通過對(duì)作物種類和土壤濕度數(shù)據(jù)的分析，建立了濕度控制模型，確定了每種作物的適宜土壤濕度范圍值。當(dāng)土壤濕度傳感器采集的數(shù)據(jù)不在適宜范圍值之內(nèi)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)在頁(yè)面顯示紅色，用戶根據(jù)提示通過WEB頁(yè)面上的相應(yīng)按鈕打開灌溉設(shè)備，及時(shí)補(bǔ)充土壤水分，直至數(shù)據(jù)在正常范圍內(nèi)。灌溉設(shè)備控制如圖5所示。

3.3.2 卷簾設(shè)備 光照和通風(fēng)程度是農(nóng)作物光合作用的必要條件，對(duì)作物光合作用的強(qiáng)弱有直接的影響，進(jìn)而影響到產(chǎn)量的高低。系統(tǒng)中對(duì)卷簾的控制采用自動(dòng)方式，如圖5所示。用戶指根據(jù)系統(tǒng)給出的提示信息和實(shí)際需求，通過WEB頁(yè)面上的按鈕進(jìn)行相應(yīng)操作。

3.3.3 網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控 大棚內(nèi)重要位置安裝360°旋轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)攝像頭，對(duì)棚內(nèi)的情況進(jìn)行每天24 h不間斷監(jiān)控。用戶通過攝像頭察看作物的生長(zhǎng)情況和棚內(nèi)設(shè)備的工作狀況，通過焦距的調(diào)整，近距離的觀察植物葉片。由于每個(gè)攝像頭配置獨(dú)立的IP地址，用戶借助網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)隨地察看。監(jiān)控視頻的不間斷影像捕捉和保存，在作物出現(xiàn)異常情況(如病蟲害)時(shí)，有助于對(duì)同類病蟲害的研究及防治。

4 小結(jié)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)近年來(lái)得到快速發(fā)展，具有廣闊的應(yīng)用前景。本研究提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的溫室大棚智能管理系統(tǒng)，在該系統(tǒng)核心模塊設(shè)計(jì)中，采用智能傳感結(jié)點(diǎn)對(duì)溫室大棚核心數(shù)據(jù)進(jìn)行不間斷監(jiān)測(cè)，同時(shí)采用ZigBee無(wú)線網(wǎng)絡(luò)有效解決了有線網(wǎng)絡(luò)建設(shè)周期長(zhǎng)、投資大等問題。運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期保存和關(guān)聯(lián)分析，所采用的異步WEB數(shù)據(jù)交互技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)曲線顯示。所涉及系統(tǒng)中的控制模塊可以根據(jù)農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境變化控制噴灌、通風(fēng)、遮陽(yáng)等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生長(zhǎng)環(huán)境最優(yōu)化閉環(huán)控制，使用戶可在任何時(shí)間地點(diǎn)登錄系統(tǒng)，查看溫室大棚的所有數(shù)據(jù)及圖像，對(duì)溫室大棚進(jìn)行自動(dòng)化管理。該系統(tǒng)還可以改變溫室大棚傳統(tǒng)的生產(chǎn)管理模式，提高管理水平和效益，并且具有良好的擴(kuò)展性和復(fù)制性。但由于溫室大棚的作物種類和不同地區(qū)氣候環(huán)境的差異、用戶需求功能的增加，系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集種類、分析處理方法、模型構(gòu)建、參數(shù)設(shè)定等仍需不斷修正和完善，系統(tǒng)的普適性和通用性有待進(jìn)一步提高。

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(責(zé)任編輯：常思敏)

Constructionofintelligentmanagementsystemofgreenhousebasedoninternetofthingstechnology

LIANG Ruihua

(Research Center of Grain Economy,Henan University of Technology,Zhengzhou 450001,China)

In order to improve the level of management and monitoring for greenhouses,a greenhouse intelligent management system based on networking technology is designed and achieved.The system achieves the environmental parameters acquisition and storage of crops,WEB client information processing,early warning analysis,intelligent control of greenhouse equipment and other functions.Intelligent management system achieves scientific management of the greenhouse,real-time monitoring and automatic control of agricultural greenhouse.Combined with a variety of information technology and the production management needs of intelligent greenhouse,the system is designed based on the three-tier architecture of the perception layer,network layer,and application layer.The system is mainly divided into four modules:the real-time data acquisition,network monitoring,big data analysis platform and equipment remote control.

internet of things; greenhouse; data acquisition; intelligent management

S 126

：A

2015-12-21

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61103143)；國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(14BJY1270)；河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(162102310083)；河南工業(yè)大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)創(chuàng)新人才培育項(xiàng)目(2014KJJ06)

梁瑞華(1963-),女，河南南陽(yáng)人，教授，博士，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理、智慧農(nóng)業(yè)研究。

1000-2340(2016)03-0346-07