基于物聯網的水稻田智能監控系統

黃瑞+陶霜+張凱飛+趙光煜

摘要：物聯網被視為計算機與互聯網之后世界信息產業的第三浪潮，通過物聯網與各個行業的結合，能夠有效提高各行業的產出效率。本系統基于物聯網和javaweb技術，在實驗級平臺上對水稻田水體溫度，PH值進行實時監控。然后對監控數據進行統計學分析，判斷目標田地是否處于易感病蟲狀態；最后將預測結果反饋給用戶，從而實現對水稻田患病實時監控，能夠在水稻出現患病傾向時對其進行預防，提高水稻產量。

關鍵詞：物聯網；智能農業

中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）28-0285-02

Abstract： Internet of Things is considered as the third wave of the world's information industry after the computer and the Internet. Through the combination between Internet of Things and various industries， people can improve the efficiency of the industry's output effectively. The system is Based on the Internet of Things and Java Web technology， monitoring the temperature and PH value of rice fields real time in the Experimental platform. And then by statistical analyzing the monitoring date， we can determine whether the paddle fields are susceptible to pests and diseases. Finally， in order to achieve real-time monitoring of rice disease， the results will be fed back to the user and we can prevent the paddle fields from disease when they are prone to disease. Above all， we can increase rice production.

Key words： internet of things； intelligent agriculture

1 概述

物聯網作為新一代信息技術的重要組成部分，倡導物物相連的互聯網，實現了物與物的信息交互；這種概念在各行業中得到有效施行，并取得較大成果。同時中國作為一個農業大國，農業資源使用的控制問題和提高農業產出問題一直受到各方關注。因此農業和物聯網的結合是必然的。

2 系統分析

本系統通過將javaweb技術和物聯網技術相結合，實現稻田水體實時監控和水稻患病預測。傳感器將采集到的數據經zigbee模塊無線傳輸網絡及相關上位機程序寫入到數據庫對應表格中；利用水稻病害預測算法對數據庫中的數據進行統計學分析，最后結合水稻患病標準數據表將水稻病害預測算法的預測結果以圖表的形式反饋給用戶。

3 系統各板塊實現

3.1 數據采集與處理

數據采集過程中，溫濕度傳感器每隔2小時對水體的濕度，溫度，PH值數據進行采集，將采集到的數據通過zigbee無線通信模塊發送至電腦終端，然后通過上位機將收到的數據進行字符串劃分處理寫入數據庫對應的表格中。

數據處理過程中，系統每天00：00自動從數據庫中拿取前一日數據進行統計學計算，將計算結果存會數據庫判定表。每天08：00系統對判定表中連續一周的數據進行取出判定，若其中有3天符合水稻患病表中的同一種病害患病條件，則系統以圖表和郵件形式向用戶發送警告，提醒用戶進行處理。

3.2 傳感器狀態檢測

由于本系統中傳感器處于外置狀態，為保障數據的完整性，每次收到數據后對各傳感器狀態進行檢測，若某一傳感器數據缺失，則對其進行統計，展示在用戶主界面。并向用戶發出提醒。

3.3 相關數據展示

為清晰展示各數據，本系統采用折線圖，柱形圖和表格對各田地數據進行展示，用戶可以自行選擇。如圖1為表格所展示相關數據。

4 小結

在過去的農業水稻生產中，由于水體的變化是人眼無法察覺的，也無法做到每天進行大量的檢測，而即使能夠花費大量的時間做了水體檢測，所得的數據會相對較大，再對大量的數據進行統計學運算需要耗費更多的人力，這樣的局限使得水稻種植過程中水稻的病害只能通過后期彌補，而不能前期預測。而后期彌補往往是在水稻患病過后，通過其顯示特征判別其所患病，再進行治理，這一顯示過程總是需要一個較長的時間段。如若水稻感染的是傳染性病毒，將造成不可估量的后果。而通過水體監測技術可以通過對水稻所處水體環境的檢測對水體的微觀變化進行實時監控，達到水稻田和用戶的實時“通信”，實現水稻患病預防。

參考文獻：

[1] 林元乖，龍順宇，楊偉.基于物聯網技術的智能農業應用系統[J].物聯網技術，2013（3）

[2] 覃夢填.基于物聯網地智能農業系統運用[R].武漢：武漢輕工大學，2014.endprint