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    農業(yè)物聯(lián)網中的光譜感知技術應用

    2018-05-15 10:10:34賈應彪
    物聯(lián)網技術 2018年4期
    關鍵詞:農業(yè)物聯(lián)網

    賈應彪

    摘 要:傳感器是物聯(lián)網感知信息的關鍵手段,而目前農業(yè)物聯(lián)網采用的傳感器只能檢測一些簡單的外部參量,無法實現(xiàn)對農作物內部成分、生長狀態(tài)的有效解析。文中就光譜感知技術用于農作物生長信息獲取及其在農業(yè)物聯(lián)網中的應用展開分析研究,并針對農業(yè)物聯(lián)網的光譜感知節(jié)點,設計了硬件結構,分析了信息接收與處理程序流程。光譜感知技術用于農業(yè)物聯(lián)網信息獲取,可增加對農作物生長信息的泛在感知能力,進一步促進農業(yè)物聯(lián)網的應用發(fā)展。

    關鍵詞:農業(yè)物聯(lián)網;農業(yè)傳感器;精細農業(yè);光譜感知

    中圖分類號:TP274 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2018)04-00-02

    0 引 言

    目前,我國農業(yè)正處于從傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉型的階段,信息技術已在農業(yè)生產領域得到了廣泛應用,其中農業(yè)物聯(lián)網的地位十分重要[1]。國家“十三五”規(guī)劃明確提出推進農業(yè)信息化建設,發(fā)展智慧農業(yè),在農業(yè)信息化建設中,提出將深入實施國家物聯(lián)網應用示范工程智能農業(yè)項目和農業(yè)物聯(lián)網區(qū)域試驗工程。

    農業(yè)物聯(lián)網技術在農業(yè)生產中的具體應用是運用各類傳感器,廣泛采集和獲取農業(yè)生產中的各種要素信息,按照約定的通信協(xié)議,充分利用各種通信方式實現(xiàn)農業(yè)信息的多尺度可靠傳輸,對獲取的海量農業(yè)信息進行融合處理來實現(xiàn)農業(yè)生產的自動化控制和管理。農業(yè)物聯(lián)網用于農業(yè)生產中的目標是通過實時監(jiān)測農作物的生長信息,合理地進行灌溉、施肥、噴藥,最大限度地提高水、肥料的利用效率,減少農藥的使用量,在提高農作物產量、品質的基礎上實現(xiàn)對環(huán)境的最小污染和對自然資源的最大利用,符合精準農業(yè)的要求[2,3]。

    1 農業(yè)物聯(lián)網感知技術現(xiàn)狀

    農業(yè)物聯(lián)網系統(tǒng)包括感知、傳輸和應用3個層次,感知是物聯(lián)網的靈魂,全面感知是物聯(lián)網區(qū)別于其他信息系統(tǒng)的主要特征。農業(yè)傳感儀器是農業(yè)物聯(lián)網獲取農業(yè)生產信息的關鍵手段,也是目前農業(yè)物聯(lián)網技術發(fā)展的瓶頸之一。

    目前,大多數(shù)農業(yè)物聯(lián)網系統(tǒng)在農業(yè)生產環(huán)節(jié)的主要目的是實現(xiàn)農業(yè)小氣候信息的檢測與解析,采用的傳感器相對比較簡單,檢測對象局限于一些簡單的外部參量(如溫度、濕度、風速、CO2濃度和光照強度等)。這類傳感器無法有效獲取土壤肥料信息,因而無法實現(xiàn)對植物內部有效成分的動態(tài)感知,更無法對植物生長狀態(tài)進行評估與預測,與精細化農業(yè)的要求相距甚遠[4]。

    除了農業(yè)小氣候信息的檢測與解析,精細化農業(yè)的信息獲取還應包括土壤養(yǎng)分信息以及農作物生長信息的檢測與解析。農作物生長信息主要包括營養(yǎng)狀態(tài)、生理生態(tài)、形態(tài)和病蟲害等信息,其檢測與利用能有效提高農作物的產量和質量。通過檢測土壤養(yǎng)分信息(氮、磷、鉀等元素及有機質),分析農作物生長對不同養(yǎng)分的需求,可優(yōu)化肥料成分配比,調整有機肥、化肥使用結構,促進多種元素配合,實現(xiàn)精準施肥。通過檢測與分析農作物生長信息,可以實現(xiàn)更精細的農業(yè)管理:通過分析農作物的營養(yǎng)信息、生理生態(tài)信息、形態(tài)信息可判斷農作物長勢,進行有針對性地施肥澆水操作,有助于提高農產品的產量和品質狀況;通過分析病蟲害信息,可預測農作物病蟲害情況及趨勢,在此基礎上調節(jié)農藥使用量,盡量降低農藥使用量,減少農藥對農作物和環(huán)境的污染;通過分析農作物生長信息,實現(xiàn)農作物產量預測,對于后期的農產品存儲與流通具有重要的參考意義。

    當前,農業(yè)傳感器技術發(fā)展相對落后,大部分農業(yè)傳感器由原先的工業(yè)用傳感器轉換而來,而專用于農業(yè)的傳感器還不多,有關植物與土壤信息感知方面的傳感器更是稀缺[5]。對于用于檢測農作物生長信息的傳感器,國內研究不多,成型產品較少,而國外相關檢測設備不僅成本高,且只能完成靜態(tài)單點測量,無法用于農業(yè)物聯(lián)網實現(xiàn)田間作物養(yǎng)分的實時、動態(tài)檢測,與農業(yè)物聯(lián)網“全面信息感知”的目標相去甚遠;同樣,農作物病蟲害檢測傳感器也存在成本高,使用單一等缺陷。在農作物信息感知方面,農業(yè)傳感器是最主要的制約因素。我國傳感器領域呈現(xiàn)出低端過剩、中高端被國外壟斷的市場格局,90%的傳感器芯片依靠進口,國產化需求迫切[6]。因此,研制新型農作物生長狀態(tài)信息監(jiān)測傳感器是目前農業(yè)物聯(lián)網技術發(fā)展急需解決的問題。

    2 光譜技術與農業(yè)物聯(lián)網感知

    光譜遙感成像技術在對感知目標空間特征成像的同時,能夠在紫外、可見光、近紅外和中紅外等較寬的電磁波譜區(qū)域內,為每個空間像素點提供數(shù)十甚至數(shù)百個窄波段的光譜信息。因此,光譜遙感成像技術可同時感知目標的空間特征和光譜特征,從而快速無損地辨別和區(qū)分目標物質成分,實現(xiàn)對目標物質各種性質的無損分析。光譜成像技術的發(fā)展為信息測量應用開辟了新的領域,逐漸成為現(xiàn)代農業(yè)生產中農業(yè)信息獲取的技術手段之一。

    近年來,國內外一些學者已將光譜分析技術成功應用于農作物養(yǎng)分和生長狀況的研究,并取得了初步進展。光譜遙感成像技術可以用于對植株葉片的遙感探測,通過光譜分析技術對葉片中的化學成分含量做出比較準確的估計:如根據(jù)光譜特性監(jiān)測蘋果品質的異常狀況[7],采用光譜技術測定葉綠素含量以監(jiān)測植株的氮素營養(yǎng)狀況[8],以及采用光譜技術監(jiān)測農作物病蟲害等[9]。

    將光譜遙感成像技術用于農業(yè)物聯(lián)網可實現(xiàn)農作物信息的實時感知,動態(tài)獲取農作物在不同波段光譜的圖像。然后通過光譜分析技術獲知農作物的各類狀態(tài)信息(如養(yǎng)分信息、病蟲害信息等),實現(xiàn)對農作物生長狀態(tài)的定性或定量評估。再由農業(yè)物聯(lián)網的專家智能系統(tǒng)實現(xiàn)對農業(yè)生產的管理,合理進行農作物灌溉、施肥、噴藥以及相關生產設備的啟用、關停,結合其他傳統(tǒng)傳感器實現(xiàn)在不同生長狀態(tài)下農作物所需溫度、濕度、光照、CO2濃度等的實時定量監(jiān)控,從而調節(jié)水、肥料的投入,實現(xiàn)更高層次的精準農業(yè)生產管理。

    光譜遙感成像技術和光譜分析技術的發(fā)展使得無損分析農作物內在成分成為可能,國內外應用光譜技術對植物的生長狀況和養(yǎng)分檢測的研究方興未艾,取得了較多成果。目前,國內外關于農業(yè)物聯(lián)網光譜感知節(jié)點技術的研究工作報道已出現(xiàn),但將光譜技術應用于農業(yè)物聯(lián)網還有一定的差距[10]。

    3 物聯(lián)網光譜感知節(jié)點設計

    基于光譜技術設計新的光譜感知節(jié)點,作為構建農業(yè)物聯(lián)網的最底層感知單元。不同于傳統(tǒng)的光譜成像儀器,光譜感知節(jié)點應具有光譜數(shù)據(jù)采集、融合處理、數(shù)據(jù)轉發(fā)(無線或有線)等多重功能。光譜感知節(jié)點設計采用了模塊化結構,包含四個基本組成模塊:光譜采集模塊、光譜處理與控制模塊、通信模塊和供電模塊。光譜感知節(jié)點結構如圖1所示。

    該節(jié)點的核心探測部件是光譜感知模塊,采用光譜組件作為分光感知元件,實現(xiàn)對農作物生長狀態(tài)信息的感知。光譜感知節(jié)點信息接收與處理程序流程如圖2所示。

    4 結 語

    本文根據(jù)農業(yè)物聯(lián)網的實際需求,針對目前農業(yè)物聯(lián)網采用的傳感器較為簡單這一現(xiàn)狀,就光譜感知技術在農業(yè)物聯(lián)網的信息感知應用展開初步研究。雖然將光譜技術用于農業(yè)物聯(lián)網還有不少實際問題需要解決,但光譜感知技術對農作物生長信息的泛在感知能力,無疑將進一步促進農業(yè)物聯(lián)網的應用發(fā)展。

    參考文獻

    [1] 李道亮.農業(yè)物聯(lián)網導論[M].北京:科學出版社,2012.

    [2] 何勇,趙春江.精細農業(yè)[M].杭州:浙江大學出版社,2010.

    [3] 李道亮,楊昊.農業(yè)物聯(lián)網技術研究進展與發(fā)展趨勢分析[J].農業(yè)機械學報, 2018(1):1-23.

    [4] 柳平增,孟祥偉,田盼,等.基于物聯(lián)網的精準農業(yè)信息感知系統(tǒng)設計[J].計算機工程與科學,2012,34(3):137-141.

    [5] 何勇,聶鵬程,劉飛.農業(yè)物聯(lián)網與傳感儀器研究進展[J].農業(yè)機械學報,2013,44(10):216-226.

    [6] 陳曉波.國內傳感器市場年均增速超20%高端產品嚴重依賴進口[R].新華網,2014.

    [7] 史波林,趙鐳,劉文,等.蘋果內部品質近紅外光譜檢測的異常樣本分析[J].農業(yè)機械學報,2010,41(2):132-137.

    [8]秦占飛,常慶瑞,謝寶妮,等.基于無人機高光譜影像的引黃灌區(qū)水稻葉片全氮含量估測[J].農業(yè)工程學報,2016, 32 (23):77-85.

    [9] 喬紅波,師越,司海平,等.基于近地成像光譜的小麥全蝕病等級監(jiān)測[J].農業(yè)工程學報,2014,30(20):172-178.

    [10] 莊新港.近紅外光譜分析應用研究及新型光譜感知節(jié)點入射光學系統(tǒng)設計[D].濟南:山東大學,2017.

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