基于GA的農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與水肥一體化技術(shù)＊

劉寶，柴林杰，周杰

基于GA的農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與水肥一體化技術(shù)＊

劉寶，柴林杰，周杰

（石河子大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，新疆 石河子 832003）

由于傳統(tǒng)大水漫灌的灌溉方式和過(guò)度施肥的施肥技術(shù)造成了水和肥料的過(guò)度使用，增大了農(nóng)民的生產(chǎn)負(fù)擔(dān)，所以，采用了一種引入遺傳算法的農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并利用水肥一體化進(jìn)行作物灌溉施肥的技術(shù)。該技術(shù)保障了生產(chǎn)過(guò)程中的水資源和肥料的高效利用，大大延長(zhǎng)了傳感器節(jié)點(diǎn)的使用壽命。該技術(shù)為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中作物增產(chǎn)和減少生產(chǎn)負(fù)擔(dān)提供了一種方式，具有很好的應(yīng)用前景。

水肥一體化；基本遺傳算法；農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；農(nóng)業(yè)作物

水肥一體化技術(shù)是一種將灌溉與施肥過(guò)程結(jié)合，將水和肥料精準(zhǔn)地送達(dá)作物根部的高效農(nóng)業(yè)技術(shù)。能夠根據(jù)作物不同生長(zhǎng)時(shí)期的作物養(yǎng)分需求，對(duì)作物進(jìn)行差異化的水肥供給。該技術(shù)既能夠使作物的生長(zhǎng)得到充足的養(yǎng)分，又能避免肥料和水的過(guò)度使用。利用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行作物生長(zhǎng)環(huán)境和情況的監(jiān)測(cè)，根據(jù)作物需求及時(shí)更改水肥比例，充分保障作物的生長(zhǎng)所需。

1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)依托于傳感器技術(shù)，由許多無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)模擬數(shù)據(jù)的采集、無(wú)線傳輸和處理。因此，借助無(wú)線傳感器來(lái)達(dá)到對(duì)特定目標(biāo)范圍的測(cè)量和監(jiān)控，在農(nóng)業(yè)上多用于對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)參數(shù)，比如溫度、土濕和光強(qiáng)等數(shù)據(jù)的測(cè)量[1]。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后傳輸?shù)教囟ㄓ脩舻臋C(jī)器中，以實(shí)現(xiàn)信息的采集。無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)的布置多采用分布的形式[2]。無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)根據(jù)環(huán)境的復(fù)雜程度，在部署過(guò)程中能夠借助運(yùn)輸設(shè)備隨機(jī)投放到區(qū)域內(nèi)，也可以在按照相應(yīng)策略決定無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)的分布。

1.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成

在農(nóng)業(yè)中，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多用于檢測(cè)作物等，因此，無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)大多位于固定的地點(diǎn)，在使用過(guò)程中并不會(huì)移動(dòng)或在極小范圍內(nèi)偏移[3]。這些節(jié)點(diǎn)采用“多跳”的方式和自組織的方式，在特定區(qū)域內(nèi)進(jìn)行無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的更新和對(duì)所采集的作物數(shù)據(jù)進(jìn)行傳送處理[4]。

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)由各個(gè)面向不同參數(shù)的的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)組成。在農(nóng)業(yè)中，不同作物的參數(shù)、在網(wǎng)絡(luò)中不同功能節(jié)點(diǎn)的比例并不相同[5]。節(jié)點(diǎn)的類型有多種，但其模塊基本組成包含四個(gè)部分，即數(shù)據(jù)收集、處理和管理、無(wú)線傳輸和電源模塊[6]。數(shù)據(jù)收集模塊一般包含傳感器和模擬量到數(shù)據(jù)量的轉(zhuǎn)換過(guò)程，數(shù)據(jù)處理借助節(jié)點(diǎn)中的微處理器和存儲(chǔ)器實(shí)現(xiàn)[7]。由于環(huán)境的復(fù)雜性，無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)受到環(huán)境的影響，其數(shù)量會(huì)經(jīng)常變化，也會(huì)遇到某些節(jié)點(diǎn)失效[8]，這時(shí)往往使用自組織的方式更新網(wǎng)絡(luò)使新節(jié)點(diǎn)并入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

大部分無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)受體積限制，攜帶能源有限[9]，而無(wú)線傳感器能源的更換難以實(shí)現(xiàn)或成本過(guò)高，因此，如何提高節(jié)點(diǎn)能源的利用效率是值得思考的問(wèn)題。無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)攜帶的有限能源，使得其覆蓋范圍有限，且使用多條路由的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離的通信。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)所處的環(huán)境比較復(fù)雜，面對(duì)節(jié)點(diǎn)的失效和添加，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也在經(jīng)常變化。如何對(duì)網(wǎng)絡(luò)的更新快速反應(yīng)和可靠性優(yōu)化，保持網(wǎng)絡(luò)的連通性也是一個(gè)重要的優(yōu)化方向。

1.2 節(jié)點(diǎn)定位

在農(nóng)業(yè)中，根據(jù)作物位置的差異來(lái)布置節(jié)點(diǎn)，只有確定傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的位置，才能準(zhǔn)確地測(cè)定溫濕度和光強(qiáng)等參數(shù)。對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的定位是對(duì)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的坐標(biāo)進(jìn)行測(cè)定，其中較為簡(jiǎn)單的是測(cè)定二維坐標(biāo)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)根據(jù)土壤深度布置時(shí)也需要測(cè)定三維坐標(biāo)。有一種基本的測(cè)定坐標(biāo)方法是基于距離測(cè)量的方法，該方法利用多個(gè)圓形相交，在明確參考圓心坐標(biāo)的情況下，可以確定所測(cè)節(jié)點(diǎn)的位置。

2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的主要研究方向?yàn)楣?jié)點(diǎn)覆蓋技術(shù)。二維傳感器的覆蓋范圍是一個(gè)圓，因此，使用傳感器來(lái)完成對(duì)覆蓋范圍內(nèi)的參數(shù)的采集，這就是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋。而保障節(jié)點(diǎn)通信的連通性以及延長(zhǎng)有限能源節(jié)點(diǎn)的壽命，則是通過(guò)調(diào)整冗余節(jié)點(diǎn)的休眠和喚醒的順序來(lái)實(shí)現(xiàn)的。覆蓋可分為3種方式：①點(diǎn)覆蓋方式是對(duì)被覆蓋范圍內(nèi)的特定目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)；②柵欄覆蓋是對(duì)跨越敏感區(qū)域情況的檢測(cè)；③區(qū)域覆蓋是要求目標(biāo)區(qū)域完全被覆蓋，對(duì)該區(qū)域內(nèi)所有的點(diǎn)都能夠進(jìn)行檢測(cè)[10]。

基本遺傳算法原理是自然界染色圖的遺傳過(guò)程。染色體經(jīng)過(guò)選擇、交叉和變異，產(chǎn)生新的子代染色體。在每一代進(jìn)化后，對(duì)每一子代染色體按照一定的條件進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)估。根據(jù)適應(yīng)度值判斷下一代該個(gè)體的選擇概率，采用輪盤(pán)賭的方法對(duì)種群父代和母代個(gè)體進(jìn)行篩選，進(jìn)行下一代的遺傳。

3 基于遺傳算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

遺傳算法是一種根據(jù)大自然生物遺傳、交叉和變異過(guò)程，提出的一種高效求解復(fù)雜難題的智能優(yōu)化算法。遺傳算法模仿自然界優(yōu)勝劣汰的規(guī)則，在優(yōu)化過(guò)程中將不同的個(gè)體根據(jù)適應(yīng)函數(shù)計(jì)算，判斷不同的適應(yīng)度。種群中適應(yīng)度高的個(gè)體，在遺傳過(guò)程中會(huì)有更高的概率被選擇成父代或母代，用以產(chǎn)生新的子代。在遺傳的過(guò)程中優(yōu)質(zhì)的個(gè)體更容易產(chǎn)生子代，種群中個(gè)體不斷更新，使得種群得以進(jìn)化。

農(nóng)業(yè)環(huán)境中，作物的生長(zhǎng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)是傳感器節(jié)點(diǎn)所要監(jiān)測(cè)的對(duì)象。對(duì)于感知范圍受限的節(jié)點(diǎn)，僅能通過(guò)監(jiān)測(cè)其周?chē)奈矬w來(lái)實(shí)現(xiàn)其功能。覆蓋條件的設(shè)定因素有2點(diǎn)，即滿足條件范圍內(nèi)的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量和受感知的作物數(shù)量。判斷節(jié)點(diǎn)對(duì)作物的覆蓋成功與否是根據(jù)設(shè)定條件來(lái)判斷的，由于無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)的能力有限，所以判定數(shù)量有限的節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只能覆蓋有限數(shù)量的作物。成功監(jiān)測(cè)的條件為：對(duì)于某作物，檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中該節(jié)點(diǎn)對(duì)該作物生效的數(shù)量達(dá)到設(shè)定個(gè)數(shù)時(shí)，可判斷該作物被成功監(jiān)測(cè)。

成功定位一個(gè)作物至少需要3個(gè)節(jié)點(diǎn)被成功監(jiān)測(cè)。所以，設(shè)定一個(gè)作物需要特定數(shù)量節(jié)點(diǎn)的成功監(jiān)測(cè)。約束條件有2個(gè)：①節(jié)點(diǎn)無(wú)法覆蓋限定條件外的作物；②被覆蓋的作物必須要滿足節(jié)點(diǎn)的條件，在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中該節(jié)點(diǎn)才能對(duì)作物生效。

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋問(wèn)題中，一種比較成熟的方式是“貪婪算法”，其原理為：節(jié)點(diǎn)處于網(wǎng)絡(luò)中時(shí)必須始終處于喚醒狀態(tài)，從而保證通信的流暢和對(duì)覆蓋區(qū)域的監(jiān)測(cè)。而基于GA的網(wǎng)絡(luò)覆蓋中，會(huì)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的休眠和喚醒順序，從而提高節(jié)點(diǎn)中能源的利用效率，延長(zhǎng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。

設(shè)定土地區(qū)域?yàn)?00 m×200 m，作物150個(gè)，傳感器節(jié)點(diǎn)有100個(gè)。由于環(huán)境的復(fù)雜性，在仿真中傳感器節(jié)點(diǎn)和作物在土地區(qū)域中隨機(jī)分布。遺傳算法中，種群中個(gè)體數(shù)量為個(gè)，交叉概率為，染色體變異概率為，最大進(jìn)化代數(shù)為。遺傳算法的過(guò)程如下：①初始化種群。對(duì)種群中所有個(gè)染色體進(jìn)行編碼并賦值。值為0表示該節(jié)點(diǎn)失效或休眠，值為1表示該節(jié)點(diǎn)喚醒工作。②對(duì)種群中的染色體依據(jù)適應(yīng)條件進(jìn)行賦值，并判斷種群進(jìn)化的代數(shù)是否達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)，如果≤，則繼續(xù)執(zhí)行下一步，否則結(jié)束算法流程。③輪盤(pán)賭選擇。將種群中所有染色體的適應(yīng)值進(jìn)行加和，按照每一個(gè)體的所占的比例確定該個(gè)體的選擇概率。按每一輪輪盤(pán)賭的方式進(jìn)行次選擇，依次選出個(gè)新的染色體。④交叉。按照交叉概率對(duì)染色體進(jìn)行單點(diǎn)交叉。⑤變異。按照變異概率對(duì)染色體進(jìn)行變異。⑥將經(jīng)過(guò)選擇、交叉和變異后形成的新染色體組成下一代種群，轉(zhuǎn)入②中進(jìn)行操作。⑦結(jié)束算法。輸出最后一代無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化結(jié)果。

4 水肥一體化技術(shù)

水肥一體化是近年來(lái)農(nóng)業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)之一。由于中國(guó)國(guó)土面積廣闊，東西跨度和南北跨度大，不同地區(qū)的不同灌溉施肥環(huán)境并不相同。利用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，收集分析該地的作物生長(zhǎng)參數(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，依據(jù)作物的在生育期內(nèi)需求、環(huán)境和無(wú)線傳感器的反饋信息，對(duì)農(nóng)業(yè)的作業(yè)進(jìn)行及時(shí)的調(diào)整和預(yù)測(cè)。

天氣和環(huán)境在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中自古以來(lái)都占有很重要的地位，在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)中生產(chǎn)環(huán)境的變化也是重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的對(duì)象。農(nóng)業(yè)作物被地區(qū)氣候所影響，作物的生產(chǎn)作業(yè)規(guī)律也不相同。因此，從2個(gè)方面來(lái)分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的參數(shù)：①土壤和環(huán)境的相關(guān)參數(shù)，例如濕度和土壤濕度、溫度和地溫、光照強(qiáng)度、二氧化碳濃度等；②從作物的角度出發(fā)，分析觀測(cè)不同地區(qū)的典型作物的生長(zhǎng)參數(shù)，如冬小麥、大豆、蔬菜、果樹(shù)等，并進(jìn)行了橫向的比較，將各地區(qū)同一作物的作物生長(zhǎng)參數(shù)進(jìn)行比較分析。通過(guò)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)作物生長(zhǎng)參數(shù)進(jìn)行及時(shí)的監(jiān)測(cè)和反饋，可以對(duì)未來(lái)的生產(chǎn)作業(yè)提前進(jìn)行安排，以達(dá)到減少農(nóng)民生產(chǎn)成本、減少水和肥料等資源浪費(fèi)的目的。溫度的變化對(duì)作物生產(chǎn)有很大的影響，對(duì)作物產(chǎn)量和生長(zhǎng)狀況有直接影響。在作物的生長(zhǎng)時(shí)期中，環(huán)境溫度直接影響到作物不同時(shí)期的發(fā)育情況，也會(huì)影響到作物的蒸騰作用等。地溫的溫度曲線變換與環(huán)境的變化趨勢(shì)大致相同，土壤溫度的變化速度相對(duì)緩慢，日間溫度和夜間溫度只有小幅度變化。地溫對(duì)作物根須有直接影響，處于不同土壤溫度的作物地下根系對(duì)水分和肥料的吸收會(huì)有差異。作物對(duì)水分的吸收主要利用根系，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)土壤水分的監(jiān)測(cè)就是對(duì)作物水供給的直接環(huán)境的監(jiān)測(cè)，有利于水肥一體化中對(duì)控制系統(tǒng)的參數(shù)反饋。

田間種植時(shí)，由于密度較大，如果對(duì)作物的二氧化碳供給不足，二氧化碳在田間作物中含量過(guò)低，就會(huì)阻礙作物的光合作用，影響作物的生長(zhǎng)。而作物光合作用的來(lái)源，即二氧化碳主要存在于大氣中。在作物進(jìn)行光合作用時(shí)，提供二氧化碳就能促進(jìn)光合作用，從而使作物增產(chǎn)。光合作用的原料是水和二氧化碳，提高二氧化碳的濃度對(duì)于缺水的作物將會(huì)減少水的消耗，對(duì)于缺水植物也能起到增產(chǎn)的作用。

5 總結(jié)

作物的最佳生長(zhǎng)需求與自然環(huán)境所供給的量的差值較大。為了達(dá)到作物增產(chǎn)的目的，水肥一體化系統(tǒng)需要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)作物養(yǎng)分的供給，并提供給作物?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展迅速，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)與水肥一體化系統(tǒng)相結(jié)合。該技術(shù)根據(jù)作物所需，將養(yǎng)分直接作用于作物根系土壤，既能減少養(yǎng)分浪費(fèi)，也能節(jié)省人力資源，人們能合理地規(guī)劃作物成產(chǎn)和作息。作物的增產(chǎn)需要養(yǎng)分的充足供給，水肥一體化技術(shù)能夠在滿足作物需求的條件下減少資源浪費(fèi)，是一種高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，具有很好的市場(chǎng)前景。

［1］周杰，王申，田敏.DSP技術(shù)在農(nóng)業(yè)工程實(shí)驗(yàn)實(shí)踐中的應(yīng)用［J］.現(xiàn)代職業(yè)教育，2019（7）：34-35.

［2］王申，周杰，田敏.新模式在農(nóng)業(yè)工程DSP技術(shù)中的實(shí)踐研究［J］.現(xiàn)代職業(yè)教育，2019（4）：94-95.

［3］周杰，王申，田敏.信息化模式在農(nóng)業(yè)工程DSP技術(shù)實(shí)踐中的應(yīng)用［J］.天工，2019（4）：46-47.

［4］盧毅，周杰，萬(wàn)連城.一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)二維目標(biāo)覆蓋的改進(jìn)方法［J］.西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019，46（2）：101-106.

［5］周杰，楊景文，馬良，等.基于物聯(lián)網(wǎng)的水肥一體化技術(shù)［J］.資源節(jié)約與環(huán)保，2018（10）：106-107.

［6］王申，周杰，田敏.視頻技術(shù)在農(nóng)業(yè)工程實(shí)踐中的應(yīng)用［J］.天工，2019（2）：34-35.

［7］周杰，馬良，楊景文，等.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在水肥一體化中的應(yīng)用［J］.南方農(nóng)機(jī)，2018，49（19）：4，7.

［8］劉寶，向麗，周杰.農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與水肥一體化技術(shù)［J］.農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2018，29（23）：64-65.

［9］萬(wàn)毅，劉寶，周杰.基于WSN的農(nóng)業(yè)信息研究緒論［J］.科技與創(chuàng)新，2018（22）：88-89.

［10］向麗，劉寶，周杰.基于物聯(lián)網(wǎng)的高效滴灌施肥系統(tǒng)［J］.南方農(nóng)機(jī)，2018，49（19）：83，87.

劉寶（1996—），男，河南周口人，本科，研究方向?yàn)殡娮有畔⒐こ獭?/p>

周杰（1982—），男，湖南湘鄉(xiāng)人，博士，研究方向?yàn)殡娮有畔⒐こ獭?/p>

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（編號(hào)：61662063）；促進(jìn)與美大地區(qū)科研合作與高層次人才培養(yǎng)項(xiàng)目“基于智能優(yōu)化控制的滴灌施肥技術(shù)研究”；石河子大學(xué)混合式教學(xué)改革專項(xiàng)（編號(hào)：BL2017032）；石河子大學(xué)研究生教育教學(xué)改革項(xiàng)目（編號(hào)：2019Y-JGFF03）

S224.4

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.17.002

2095－6835（2019）17－0005－02

〔編輯：張思楠〕