一种基于物联网的果蔬智能灌溉系统的制作方法

本发明属于果蔬智能灌溉的技术领域，具体涉及一种基于物联网的果蔬智能灌溉系统。

背景技术：

要实现农业规模化、高产、优质、高效地生产，就必须采用先进的工业化和信息化生产方式对农业生产的过程实施控制和管理。然而国内现有智慧农业的灌溉存在系统功能单一，数据信息量小等不足等问题。

现有技术采用过滤后的雨水对果蔬进行灌溉，可节省大量的水资源；或者根据用户设定的湿度值来控制土壤的湿度，以解决作物自动灌溉养护的问题；以及能实现对果蔬等植株进行根内外的智能浇灌，其喷雾粒径小，雾量大，雾团覆盖直径大，能有效覆盖整个植株。

但上述这些已有灌溉方式大都单纯以节水为目的，在灌溉方式上采用定时定量灌溉或仅仅简单地以土壤湿度阀值作为灌溉依据，已有专利技术未考虑不同作物在不同生长阶段的需水量是不同的，也未考虑降雨量、作物蒸腾量和土壤渗漏量等动态因数，这些已有灌溉方法已很难跟上快速发展的物联网技术和人工智能技术步伐。

技术实现要素：

本发明的目的在于针对现有技术中的上述不足，提供一种基于物联网的果蔬智能灌溉系统，以解决现有果蔬智能灌溉系统未结合降雨量、作物蒸腾量和土壤渗漏量等动态因数的问题。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案是：

一种基于物联网的果蔬智能灌溉系统，包括

环境检测模块，用于检测、采集并传送果蔬所处环境周围的环境温度、土壤温湿度、太阳光照强度和降雨量的信息；

数据采集终端，接收环境检测模块采集的环境信息，将接受的环境信息处理转化并传送；

智能灌溉决策服务器，包括：

存储模块，包括存储有不同果蔬作物在不同生长阶段所需的最佳需水需肥量数据的需水需肥数据库；和存储有不同果蔬作物在不同生长阶段所需的最佳环境参数的环境参数数据库；

计算模块，通过模拟果蔬作物所处环境的降水量、径流量、土壤水分的渗透量、地下水补给量和具体果蔬作物水分蒸腾量之间的关系，用于满足不同果蔬作物对水分的收支平衡，计算模块内部建设有土壤水分平衡模型，计算核心公式为:

i+p+g=etc+d+r+△w

其中，i为灌溉量，p为降水量，g为地下水补给量，etc为参考作物蒸腾量，d为土壤水分的渗漏量，r为径流量，△w为有效储水量的变化量；

和作物蒸腾模型，其计算公式为：

etc=f(△,es,ea,ea,rn,gt,γ,μ2）

f=k*(0.46tmean+8)

其中，f为修正系数，△为饱和水气压-温度曲线上的斜率（kpa/oc），es为饱和水气压（kpa），ea为空气实际水气压（kpa），rn为植物表面的净辐射（mj/m2.d)，gt为土壤热通量（oc），γ为湿度计常数（kpa/oc），μ2为离地面2米处的平均风速（m/s)，tmean是日平均温度（℃）,k为种植地的纬度和具体时间得出的年日照小时的每日平均百分比；

以及灌溉决策推理机，根据不同果蔬作物，读取需水需肥数据模块中对应果蔬作物需水需肥数据和环境参数数据模块中对应果蔬作物所需的最佳环境参数，并配合土壤水分平衡模型和作物蒸腾模型模拟对果蔬作物水分的收支平衡，以预测并判断果蔬作物的浇灌时间、浇灌次数和浇灌量，其中，每天的浇灌总量计算公式为：

i=ix+p+py-ic-r-d-etc

其中，i为每天的浇灌总量，ix为参考作物在不同生长阶段的需水量，ix直接从需水需肥数据模块中提取，p为传感器测量的上次灌溉后的已有降雨量，py是根据天气预报估计的未来几天的降雨量，ic为传感器实时测量的土壤湿度,etc为作物蒸腾量，d为渗漏量,r为径流量；

以及灌溉控制终端，接收智能灌溉决策服务器预测并判断出的果蔬作物的浇灌时间、浇灌次数和浇灌量等信息，并控制完成对果蔬作物的灌溉。

优选地，环境检测模块包括土壤温湿度传感器、光照强度检测仪和雨量检测仪。

优选地，数据采集终端包括第一中央处理器和分别与第一中央处理器连接的第一通信模块、ad模块、太阳能电源和存储模块。

优选地，第一通信模块包括rs232串行通信模块、rs485串行通信模块、rs422串行通信模块、wifi通信模块305、2g\3g\4g移动数据通信模块和ethernet以太网通信模块，其通过pci总线与第一中央处理器相连；所述存储模块包括sdram运行内存模块和flash闪存模块。

优选地，rs232串行通信模块、rs485串行通信模块、rs422串行通信模块分别与环境检测模块中土壤温湿度传感器、光照强度检测仪和雨量检测仪串行通信。

优选地，wifi通信模块、2g\3g\4g移动数据通信模块、ethernet以太网通信模块与智能灌溉决策服务器实现通信。

优选地，灌溉控制终端包括第二中央处理器和通过pci总线与第二中央处理器连接的控制模块、第二通信模块、ad模块。

优选地，控制模块包括relay继电器控制模块、do数字输出控制模块、di数字输入模块。

优选地，第二通信模块包括wifi通信模块、2g\3g\4g移动数据通信模块、ethernet以太网通信模块。

本发明提供的基于物联网的果蔬智能灌溉系统，具有以下有益效果：

本发明建立有需水需肥数据模块和环境参数数据模块，用于存储果蔬作物在不同的生长阶段和不同环境对于水肥量需求的最佳数据，并且通过土壤水分平衡模型和作物蒸腾模型，结合并模拟果蔬作物所处环境的降水量、径流量、土壤水分的渗透量、地下水补给量和具体果蔬作物水分蒸腾量之间的关系，实现果蔬作物对水分的收支平衡；同时得出果蔬作物的最优灌溉策略，其最优灌溉策略具体到每一天的浇灌时间、浇灌次数和浇灌量，除此，得出最优浇灌策略后，将此策略发送给总段客户，执行并完成最后的水肥灌溉在保证节水的同时，也保证了果蔬作物的最佳生长状态。

本发明构思巧妙，通过环境监测模块对果蔬作物所处环境的环境参数的实时检测采集，并配合智能灌溉决策服务器中的多个模块和多个模型的共同使用，得出了最优浇灌策略，具有很强的实用性和推广性。

附图说明

图1为基于物联网的果蔬智能灌溉系统的原理框图。

图2为基于物联网的果蔬智能灌溉系统智能灌溉决策服务器的原理框图。

图3为基于物联网的果蔬智能灌溉系统数据采集终端的原理框图。

图4为基于物联网的果蔬智能灌溉系统灌溉控制终端的原理框图。

图5为基于物联网的果蔬智能灌溉系统灌溉决策推理机的原理框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案的实施方式进行详细地说明：

根据本申请的一个实施例，如图1-5所示，本方案的基于物联网的果蔬智能灌溉系统，包括依次连接的环境检测模块、数据采集终端、智能灌溉决策服务器和灌溉控制终端。

环境监测模块，包括土壤温湿度传感器、光照强度检测仪和雨量检测仪，实时检测果蔬作物所处环境的环境温度、土壤温湿度、太阳光照强度和降雨量等信息参数，并将检测到的上述参数传送到数据采集终端。

数据采集终端，包括第一中央处理器和分别与第一中央处理器连接的第一通信模块、ad模块、太阳能电源和存储模块。

其中，第一通信模块包括rs232串行通信模块、rs485串行通信模块、rs422串行通信模块、wifi通信模块305、2g\3g\4g移动数据通信模块、ethernet以太网通信模块，其通过pci总线与第一中央处理器相连，存储模块包括sdram运行内存模块和flash闪存模块。

rs232串行通信模块、rs485串行通信模块、rs422串行通信模块与环境检测模块中土壤温湿度传感器、光照强度检测仪和雨量检测仪串行通信，传送环境监测模块采集的环境参数。

wifi通信模块、2g\3g\4g移动数据通信模块、ethernet以太网通信模块与智能灌溉决策服务器实现通信，将转换后的环境参数信息传送到智能灌溉决策服务器中。

智能灌溉决策服务器，包括灌溉决策推理机和与其连接的存储模块和计算模块。

其中，存储模块包括需水需肥数据库和环境参数数据库。

需水需肥数据库内存储有不同果蔬作物在不同生长阶段对水肥的最佳需求数据。

环境参数数据库，其内存储不同果蔬作物在不同生长阶段所需的最佳环境参数。

计算模块内部建设有土壤水分平衡模型和作物蒸腾模型。

土壤水分平衡模型，通过模拟果蔬作物所处环境的降水量、径流量、土壤水分的渗透量、地下水补给量和具体果蔬作物水分蒸腾量之间的关系，用于满足不同果蔬作物对水分的收支平衡，其计算核心公式为:

i+p+g=etc+d+r+△w

其中，i为灌溉量，单位mm；p为降水量，单位mm；g为地下水补给量，单位mm；etc为参考作物蒸腾量，单位mm；d为土壤水分的渗漏量，单位mm；r为径流量，单位mm；△w为有效储水量的变化量，单位mm。

其中，地下水补给量g参考当地实际情况，在地下水位较低、地下水埋较深的情况下，认为地下水补给量为0。土壤水分渗漏量d的模拟研究结果可知，1m土层的土壤水渗漏量除个别的年份外，一般情况下都等于零。土壤水分平衡模型是智能灌溉的基础，但纯粹的土壤水量平衡模型不能直接用于求灌溉量，因为其反映不了参考作物的需求量，也未考虑未来两天的降雨情况，并且根据土壤水量平衡模型计算的有效储水量和实际传感器测量值，会有一定偏差，因此需要结合环境检测模块测量值对其进行修正，使得土壤水分平衡模型更为科学合理。

作物蒸腾模型，模拟并计算果蔬作物在所处环境下的具体蒸腾量，其计算公式为：

etc=f(△,es,ea,ea,rn,gt,γ,μ2）

f=k*(0.46tmean+8)

其中，f为修正系数，△为饱和水气压-温度曲线上的斜率（kpa/oc），es为饱和水气压（kpa），ea为空气实际水气压（kpa），rn为植物表面的净辐射（mj/m2.d)，gt为土壤热通量（oc），γ为湿度计常数（kpa/oc），μ2为离地面2米处的平均风速（m/s)，tmean是日平均温度（℃）,k为种植地的纬度和具体时间得出的年日照小时的每日平均百分比。

上述公式利用各种气象参数来计算参考作物蒸腾量的标准方法，但是该公式需要详细的的气象资料，给计算过程带来了很大的难度，在生产实践中计算是不可行的。为此，根据fa0-24blaney-criddle方法进行修正计算蒸腾量。

根据计算当天的最低相对湿度、平均日照小时数和估计的白天风力可以计算的出修正系数f，以成都地区为例，成都位于东经104.06°，北纬30.67°，成都地区二月份的修正系数:

f=0.25*(0.46tmean+8)

式中，0.46和8是根据经验确定的常量，0.25是根据种植地成都的纬度和给定的时间得出的年日照小时的每日平均百分比，成都地区八月份的修正系数为0.30。

灌溉决策推理机，根据不同果蔬作物，读取需水需肥数据模块中对应果蔬作物需水需肥数据和环境参数数据模块中对应果蔬作物所需的最佳环境参数，并配合土壤水分平衡模型和作物蒸腾模型模拟对果蔬作物水分的收支平衡，以预测并判断果蔬作物的浇灌时间、浇灌次数和浇灌量，其中，每天的浇灌总量计算公式为：

i=ix+p+py-ic-r-d-etc

其中，i为每天的浇灌总量，ix为参考作物在不同生长阶段的需水量，ix直接从需水需肥数据模块中提取，p为传感器测量的上次灌溉后的已有降雨量，py是根据天气预报估计的未来几天的降雨量，ic为土壤温湿度传感器实时测量的土壤湿度,etc为作物蒸腾量，d为渗漏量,r为径流量。

ic和土壤的有效储水量直接相关，而土壤的有效储水量w是根据土壤水分平衡原则确定的，由于实际应用受制于水泵灌溉能力和种植面积和棵数等因素，分区轮流灌溉是合理的灌溉方式。因此灌溉的时间和次数是离散的，不可能是随时灌溉和随意多次灌溉，为此，需要根据土壤水分平衡模型进行有效储水量w估算和预测不同时间的有效储水量的变化量△w，将其可用于修正温湿度传感器测量的ic，以确定更准确合理的当次灌溉量。

灌溉决策推理机将未来降雨量py引入到决策模型中，从而可以避免未来大降雨量对作物的生长的不利影响。

以猕猴桃为例，如果未来两天的py值较大，灌溉系统仍然给予充分的灌溉，那么在未来下雨后极容易诱发猕猴桃树的根皮容易变黑、腐烂，甚至造成根系缺氧，从而导致植株死亡等严重情况。

灌溉控制终端，包括第二中央处理器和通过pci总线与第二中央处理器连接的控制模块、第二通信模块、ad模块。

控制模块包括relay继电器控制模块、do数字输出控制模块、di数字输入模块。relay继电器控制模块和do数字输出控制模块控制具体的灌溉水阀的启闭，完成不同灌溉区域不同的灌溉量需求，实现果蔬在最佳土壤湿度下进行生长。

第二通信模块包括wifi通信模块、2g\3g\4g移动数据通信模块、ethernet以太网通信模块，用于接收智能灌溉决策服务器预测并判断出的果蔬作物的浇灌时间、浇灌次数和浇灌量等信息，进而控制完成对果蔬作物的灌溉。

本发明构思巧妙，通过环境监测模块对果蔬作物所处环境的环境参数的实时检测采集，并配合智能灌溉决策服务器中的多个模块和多个模型的共同使用，得出了最优浇灌策略，具有很强的实用性和推广性。

虽然结合附图对发明的具体实施方式进行了详细地描述，但不应理解为对本专利的保护范围的限定。在权利要求书所描述的范围内，本领域技术人员不经创造性劳动即可做出的各种修改和变形仍属本专利的保护范围。