农业物联网的背景

农业物联网的背景,第1张

随着世界各国政府对物联网行业的的政策倾斜和企业的大力支持和投入,物联网产业被急速的催生,根据国内外的数据显示,物联网从1999年至今进行了极大的发展渗透进每一个行业领域。可以预见到的是越来越多的行业领域以及技术、应用会和物联网产生交叉,向物联方向转变优化已经成为了时代的发展方向,物联网的发展,科技融合的加快。
农业物联网:物联网被世界公认为是继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮。他是以感知为前提,实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络。在这背后,则是在物体上植入各种微型芯片,用这些传感器获取物理世界的各种信息,再通过局部的无线网络、互联网、移动通信网等各种通信网路交互传递,从而实现对世界的感知。
传统农业,浇水、施肥、打药,农民全凭经验、靠感觉。如今,设施农业生产基地,看到的却是另一番景象:瓜果蔬菜该不该浇水?施肥、打药,怎样保持精确的浓度?温度、湿度、光照、二氧化碳浓度,如何实行按需供给?一系列作物在不同生长周期曾被“模糊”处理的问题,都有信息化智能监控系统实时定量“精确”把关,农民只需按个开关,做个选择,或是完全听“指令”,就能种好菜、养好花。 农业物联网,即在大棚控制系统中,运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光传感器、CO2传感器等设备,检测环境中的温度、相对湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数,通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中,保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使技术人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的最佳条件,可以为温室精准调控提供科学依据,达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。

“智慧农业”就是充分应用现代信息技术成果,集成应用计算机与网络技术、物联网技术、音视频技术、传感器技术、无线通信技术及专家智慧与知识平台,实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理、远程诊断交流、远程咨询、远程会诊,逐步建立农业信息服务的可视化传播与应用模式;实现对农业生产环境的远程精准监测和控制,提高设施农业建设管理水平,依靠存储在知识库中的农业专家的知识,运用推理、分析等机制,指导农牧业进行生产和流通作业。
智慧农业”系统及其整体解决方案,可以实现农产品从选种、育苗,到生产管理、订购销售、物流配送、质量安全溯源等产、供、销全过程的的高效感知及可控,促进传统农业向智慧农业转变。它涵盖农业规划布局、生产、流通等环节,托普云农智慧农业平台整体解决方案主要由以下三大子系统构成:精准农业生产管理系统、农产品质量溯源系统和农业专家服务系统。

农业物联网技术在蔬菜、温室大棚的应用

“农业物联网”就是物联网技术在农业生产、经营、管理和服务中的具体应用。按照物联网技术架构,农业物联网仍然通过“感知—传输—应用”的途径来实现对农业的应用。“感知”就是运用各类传感器,如温湿度传感器、光照强度传感器、PH值传感器、CO2传感器等设备,实时地采集大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖和农产品运输等环境中的温度、湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数信息;“传输”就是建立数据传输和转换方法,通过局部的无线网络、互联网、移动通信网等各种通信网络交互传递,实现农业生产环境信息的有效传输;“应用”就是将获取的大量农业信息进行融合、处理,使技术人员对多个大棚的环境进行监测控制和智能管理,保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境,达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的,进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态和安全的目标。

蔬菜大棚、温室大棚主要用于不适合蔬菜生长的季节,模拟蔬菜生长的自然条件,提供蔬菜适合生长的环境,而这个环境的实现不能凭感觉,需要引入农业物联网温室环境监控技术解决蔬菜生长环境的可控性,达到提高蔬菜生产效益的目的。

一、蔬菜温室大棚控制系统构建:

一个完整的蔬菜温室大棚自动控制系统包括数据采集、数据传输、数据分析和生产 *** 作系统等部分,每个部分在蔬菜生产中具有不同的功能,这些功能组合起来完成蔬菜生产的全过程。

二、蔬菜温室大棚物联网环境自动控制系统主要包括以下几个分系统部分:

1数据采集系统:

数据采集系统由无线传感器、供电电源或者蓄电池等组成;现场的监测元件包括温湿度、CO2浓度、土壤温湿度、土壤养分等监测元件。数据采集系统主要负责温室大棚内部的光照、温度、湿度和土壤含水量以及视频等数据的采集和控制。

2数据传输系统:

数据传输系统由数据采集传感器,包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、光合有效辐射传感器、土壤温湿度传感器、CO2传感器、风向传感器等组成。传输方式:外部网络以基于IP网络技术和GPRS通信网络为基础进行传输;内部网络则采用短距离、低功率的ZigBee无线通信技术。基于ZigBee的无线传输模式中,传感器采集的数据通过ZigBee发送模块传送到中心节点上,同时,用户终端和一体化控制器间传送的控制指令也传送到中心节点上,中心节点再经过边缘网关将传感器数据、控制指令发送到上位机的业务平台。技术人员可以通过有线网络/无线网络访问上位机系统业务平台,实时监测大棚现场的传感器参数,控制大棚现场的相关设备。

3数据分析系统:

数据分析及显示部分包括电脑、软件、无线接收模块、报警系统,依据不同的环境、作物、生长期,实施不同的控制方案。

4实地环境 *** 控系统:

该分系统包括的灌溉控制系统可进行滴浇灌和微喷雾系统的控制,实现远程自动灌溉;土壤环境监测系统则利用土壤水分传感器、土壤湿度传感器等来实时获取土壤水分、湿度等数据,为灌溉控制系统和温湿度控制系统提供环境信息;温湿度监控系统可利用高精度传感器来采集农作物的生长环境信息,设定环境指标参数,当环境指标超出参数范围时,可自动启动风机降温系统、水暖加温系统、空气内循环系统等,以进行环境温湿度的调节。

利用农贸行业物联网建设的蔬菜温室大棚,能为温室大棚种植提供有效的控制蔬菜的生长环境的先进技术,使蔬菜获得适宜的生长环境,增加产量,以实现跨季节的蔬菜培育。

现在的技术完全可以通过网络进行远程查看,重点在于监测设备和系统。
在英唐众创的智慧农业物联网监控系统方案力,可以实时远程获取温室大棚内部的空气温湿度、土壤水分温度、二氧化碳浓度、光照强度及视频图像、通过模型分析,自动控制温室湿帘风机、喷淋灌溉、内外遮阳、顶窗侧窗、加温补光等设备。
同时,系统还可以通过手机、计算机等信息终端向管理者发送实时监测信息、报警信息,以实现温室大棚智能化远成管理。

智慧农业是物联网技术在现代农业领域的应用,主要有监控功能系统、监测功能系统、实时图像与视频监控功能。
(1)监控功能系统:根据无线网络获取的植物生长环境信息,如监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。其它参数也可以选配,如土壤中的PH值、电导率等等。信息收集、负责接收无线传感汇聚节点发来的数据、存储、显示和数据管理,实现所有基地测试点信息的获取、管理、动态显示和分析处理以直观的图表和曲线的方式显示给用户,并根据以上各类信息的反馈对农业园区进行自动灌溉、自动降温、自动卷模、自动进行液体肥料施肥、自动喷药等自动控制。
(2)监测功能系统:在农业园区内实现自动信息检测与控制,通过配备无线传感节点,太阳能供电系统、信息采集和信息路由设备配备无线传感传输系统,每个基点配置无线传感节点,每个无线
传感节点可监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。根据种植作物的需求提供各种声光报警信息和短信报警信息。
(3)实时图像与视频监控功能:农业物联网的基本概念是实现农业上作物与环境、土壤及肥力间的物物相联的关系网络,通过多维信息与多层次处理实现农作物的最佳生长环境调理及施肥管理。但是作为管理农业生产的人员而言,仅仅数值化的物物相联并不能完全营造作物最佳生长条件。视频与图像监控为物与物之间的关联提供了更直观的表达方式。比如:哪块地缺水了,在物联网单层数据上看仅仅能看到水分数据偏低。应该灌溉到什么程度也不能死搬硬套地仅仅根据这一个数据来作决策。
因为农业生产环境的不均匀性决定了农业信息获取上的先天性弊端,而很难从单纯的技术手段上进行突破。视频监控的引用,直观地反映了农作物生产的实时状态,引入视频图像与图像处理,既可直观反映一些作物的生长长势,也可以侧面反映出作物生长的整体状态及营养水平。可以从整体上给农户提供更加科学的种植决策理论依据。

一、物联网系统的组成

1、首先我们的智能温室需要配置种类齐全的传感器(温度、湿度、光照、Co2浓度、基质温度、基质湿度)。

2、每个温室安装一套物联网温室控制器,对温室设备进行自动控制和长期的数据记录功能。

3、《气象站系统》:用于采集室外环境参数(室外温度、室外湿度、室外光照、风速、风向、雨雪信号)

4、《温室控制器与室内环境传感器》:包括:室内温度、室内湿度、室内光照、Co2浓度、基质温度、基质湿度等。

二、物联网系统的工作

1、室控制器内部嵌入的“温室控制逻辑软件系统”是温室控制系统最为关键的技术,它直接决定着“温室自控系统”是否能达到“无人值守的全自动控制水平”,是评估一套“温室控制系统”先进性的核心指标。

2、高档连栋温室作业过程中,作物的抗高温和低温的能力较弱,因此,必须配置温室温度、湿度、光照、CO2数据短信主动告知系统,配电柜或者温室设备出现故障,造成温室温度过高、过低时,能自动形成一条“温室温度、湿度、光照、CO2数据的短信“,发给工作人员,人工干预。同时,通过中国移动的手机GPRS无线通讯网,将温室的环境数据发送到网上,通过上网可以随时查询温室环境、历史数据报表、历史数据曲线。


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