一种基于物联网的农田灌溉系统及其控制方法

1.本发明涉及农田灌溉技术领域，尤其是一种基于物联网的农田灌溉系统及其控制方法。


背景技术：

2.随着物联网技术的发展，物联网技术逐渐渗透到农业领域，有效提高了农业自动化程度。在农田灌溉领域中，通过物联网的监控实现精准灌溉可以在传统的滴灌、微灌技术上进一步提高节水效果。但是现有的物联网灌溉控制系统为了提高控制精度，就需要增加各类传感器的安装数量，这就带来了系统使用成本的增加。所以，如何在控制成本的前提下实现提高控制精度是本领域的研究热点之一。


技术实现要素：

3.本发明要解决的技术问题是提供一种基于物联网的农田灌溉系统及其控制方法，能够解决现有技术的不足，在不增加传感器安装数量的前提下提高了对于灌溉用水量的预测准确度。
4.为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
5.一种基于物联网的农田灌溉系统，包括，分布在灌溉区域的若干个温度传感器，用于采集安装位置的温度；分布在灌溉区域的若干个土壤湿度传感器，用于采集安装位置的土壤湿度；一个安装位置上分别安装有一个温度传感器和一个土壤湿度传感器；气象数据通讯模块，用于接收并转发灌溉区域的气象数据；中央控制模块，用于接收温度传感器、土壤湿度传感器和气象数据通讯模块发送的数据信息，对数据信息进行处理分析，并控制不同温度传感器和土壤湿度传感器进行休眠状态和工作状态的切换，并控制灌溉管路上电磁阀的开闭。
6.一种上述的基于物联网的农田灌溉系统的控制方法，包括以下步骤：a、中央控制模块对温度传感器和土壤湿度传感器进行休眠状态和工作状态的切换控制；b、处于工作状态的温度传感器和土壤湿度传感器将采集到的数据发送至中央控制模块，气象数据通讯模块将气象数据发送至中央控制模块；c、中央控制模块对数据信息进行处理分析，并根据分析结果对灌溉管路上电磁阀的开闭进行控制。
7.作为优选，步骤a中，在同一时刻分别保持有占总数10%～15%的温度传感器和土壤湿度传感器处于工作状态，且至少有3%的同时处于工作状态的温度传感器和土壤湿度传感器位于同一安装位置上；a1、中央控制模块根据同一安装位置上同时处于工作状态的温度传感器和土壤湿度传感器的采集数据并结合气象数据计算得到对应安装位置的灌溉水量；
a2、中央控制模块根据已计算出的灌溉水量和其它安装位置上温度传感器或土壤湿度传感器的采集数据并结合气象数据计算得到对应安装位置的灌溉水量；a3、将处于工作状态的温度传感器和土壤湿度传感器变为休眠状态，然后在原来处于休眠状态的温度传感器和土壤湿度传感器中选取相同数量的温度传感器和土壤湿度传感器转为工作状态，同时保持至少有3%的同时处于工作状态的温度传感器和土壤湿度传感器位于同一安装位置上，在同时处于工作状态的温度传感器和土壤湿度传感器所位于的安装位置中，有一半数量的安装位置在上一轮计算中得到了灌溉水量，其它安装位置在上一轮计算中未得到灌溉水量。
8.作为优选，步骤c中，对数据信息进行处理分析包括以下步骤，c1、对于同时具有温度数据、土壤湿度数据和气象数据的安装位置，将温度数据、土壤湿度数据和气象数据输入预设的神经网络预测模型，得到灌溉水量；c2、对于具有温度数据和土壤湿度数据中任意一个和气象数据的安装位置，对缺失的一项数据进行拟合，然后将采集的数据和拟合的数据输入预设的神经网络预测模型，得到灌溉水量；c3、改变温度传感器和土壤湿度传感器的工作/休眠状态后，按照步骤c1和c2对灌溉水量进行重新计算，然后对于两次计算均得到灌溉水量的安装位置，使用采集到的数据和对应的拟合数据对缺失数据的拟合过程进行修正。
9.作为优选，步骤c2中，对缺失数据进行拟合包括以下步骤，c21、建立缺失数据所在安装位置上的另一个采集数据与其它安装位置上的同类采集数据的关联函数集；c22、根据历史气象数据建立温度数据与土壤湿度数据的修正函数，使用修正函数对关联函数集进行修正；c23、将其他安装位置上采集的与缺失数据同类的数据输入修正后的关联函数集计算缺失数据。
10.作为优选，步骤c3中，对缺失数据的拟合过程进行修正包括以下步骤，c31、统计采集数据与对应拟合数据的偏差数据；c32、将步骤c31统计的偏差数据分为共性偏差和特性偏差，共性偏差为偏差数据中具有相同特征的偏差数据，其余的偏差数据为特征偏差；c33、使用共性偏差对修正函数进行修正；c34、使用特性偏差对关联函数集相关的关联函数进行修正。
11.采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明通过建立不同安装位置之间传感器采集数据的关联函数，并通过历史气象数据进行有效的修正，从而可以实现对于缺失数据较为准确的拟合，进而实现在未采集全部温湿度数据的情况下进行灌溉用水量的预测。同时，利用相邻轮次数据采集之间对于同一数据的拟合值和实际采集值，对系统的拟合过程进行修正，使整个预测系统可以进行同步的自我修正，保持系统长期处于高精度的预测水平，降低外界环境因素变化对预测系统的影响。
附图说明
12.图1是本发明一个具体实施方式的原理图。
具体实施方式
13.参照图1，本发明一个具体实施方式包括，分布在灌溉区域的若干个温度传感器1，用于采集安装位置的温度；分布在灌溉区域的若干个土壤湿度传感器2，用于采集安装位置的土壤湿度；一个安装位置上分别安装有一个温度传感器1和一个土壤湿度传感器2；气象数据通讯模块3，用于接收并转发灌溉区域的气象数据；中央控制模块4，用于接收温度传感器1、土壤湿度传感器2和气象数据通讯模块3发送的数据信息，对数据信息进行处理分析，并控制不同温度传感器1和土壤湿度传感器2进行休眠状态和工作状态的切换，并控制灌溉管路上电磁阀5的开闭。
14.一种上述的基于物联网的农田灌溉系统的控制方法，包括以下步骤：a、中央控制模块4对温度传感器1和土壤湿度传感器2进行休眠状态和工作状态的切换控制；b、处于工作状态的温度传感器1和土壤湿度传感器2将采集到的数据发送至中央控制模块4，气象数据通讯模块3将气象数据发送至中央控制模块4；c、中央控制模块4对数据信息进行处理分析，并根据分析结果对灌溉管路上电磁阀5的开闭进行控制。
15.步骤a中，在同一时刻分别保持有占总数10%～15%的温度传感器1和土壤湿度传感器2处于工作状态，且至少有3%的同时处于工作状态的温度传感器1和土壤湿度传感器2位于同一安装位置上；a1、中央控制模块4根据同一安装位置上同时处于工作状态的温度传感器1和土壤湿度传感器2的采集数据并结合气象数据计算得到对应安装位置的灌溉水量；a2、中央控制模块4根据已计算出的灌溉水量和其它安装位置上温度传感器1或土壤湿度传感器2的采集数据并结合气象数据计算得到对应安装位置的灌溉水量；a3、将处于工作状态的温度传感器1和土壤湿度传感器2变为休眠状态，然后在原来处于休眠状态的温度传感器1和土壤湿度传感器2中选取相同数量的温度传感器1和土壤湿度传感器2转为工作状态，同时保持至少有3%的同时处于工作状态的温度传感器1和土壤湿度传感器2位于同一安装位置上，在同时处于工作状态的温度传感器1和土壤湿度传感器2所位于的安装位置中，有一半数量的安装位置在上一轮计算中得到了灌溉水量，其它安装位置在上一轮计算中未得到灌溉水量。
16.步骤c中，对数据信息进行处理分析包括以下步骤，c1、对于同时具有温度数据、土壤湿度数据和气象数据的安装位置，将温度数据、土壤湿度数据和气象数据输入预设的神经网络预测模型，得到灌溉水量；c2、对于具有温度数据和土壤湿度数据中任意一个和气象数据的安装位置，对缺失的一项数据进行拟合，然后将采集的数据和拟合的数据输入预设的神经网络预测模型，得到灌溉水量；c3、改变温度传感器1和土壤湿度传感器2的工作/休眠状态后，按照步骤c1和c2对灌溉水量进行重新计算，然后对于两次计算均得到灌溉水量的安装位置，使用采集到的数据和对应的拟合数据对缺失数据的拟合过程进行修正。
17.步骤c2中，对缺失数据进行拟合包括以下步骤，
c21、建立缺失数据所在安装位置上的另一个采集数据与其它安装位置上的同类采集数据的关联函数集；c22、根据历史气象数据建立温度数据与土壤湿度数据的修正函数，使用修正函数对关联函数集进行修正；c23、将其他安装位置上采集的与缺失数据同类的数据输入修正后的关联函数集计算缺失数据。
18.步骤c3中，对缺失数据的拟合过程进行修正包括以下步骤，c31、统计采集数据与对应拟合数据的偏差数据；c32、将步骤c31统计的偏差数据分为共性偏差和特性偏差，共性偏差为偏差数据中具有相同特征的偏差数据，其余的偏差数据为特征偏差；c33、使用共性偏差对修正函数进行修正；c34、使用特性偏差对关联函数集相关的关联函数进行修正。
19.本发明通过对有限数据的优化使用，利用土壤数据与气象数据之间的关联性实现对于缺失数据的准确拟合，从而在不增加传感器数量的前提下提高了对于灌溉用水量的预测准确度。
20.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
21.以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。