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农业物联网光谱感知及系统方案研究

更新时间：2019-12-19 17:38:34 大小：2M 上传用户：xiaohei1810查看TA发布的资源 标签：物联网光谱感知 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

农业物联网是实现农业生产信息化的核心技术,但在信息感知阶段由于采用的传感技术简单,只能获取一些简单的农作物生长环境信息,无法实现对农作物养分与生理信息的有效感知.就农业物联网采用光谱感知技术获取农作物养分与生理信息展开研究,并就光谱技术与其他传感技术在农业物联网的联合感知分析了物联网的技术架构及感知控制层结构,讨论了信息传输流程及数据网关结构.农业物联网采用光谱感知技术可增加对农作物生长信息的泛在感知能力,进一步促进农业产业的信息化和精细化.

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－
安徽农业科学,J．Anhui Agric．Sci． 2018,４6(20):191 192,198  
农业物联网光谱感知及系统方案研究  
贾应彪,罗忠亮  
(韶关学院信息科学与工程学院，广东韶关 512005)  
摘要 农业物联网是实现农业生产信息化的核心技术,但在信息感知阶段由于采用的传感技术简单,只能获取一些简单的农作物生长  
环境信息,无法实现对农作物养分与生理信息的有效感知。 就农业物联网采用光谱感知技术获取农作物养分与生理信息展开研究,并  
就光谱技术与其他传感技术在农业物联网的联合感知分析了物联网的技术架构及感知控制层结构,讨论了信息传输流程及数据网关结  
构。 农业物联网采用光谱感知技术可增加对农作物生长信息的泛在感知能力,进一步促进农业产业的信息化和精细化。  
关键词 农业物联网;光谱技术;生理信息  
－ － －  
文章编号 0517 6611(2018)20 0191 02  
中图分类号 S126  
文献标识码  
A
Research of Spectral Sensing Agricultural Internet of Things and System Scheme  
JIA Ying-biao,LUO Zhong-liang (School of Information Science and Engineering, Shaoguan University, Shaoguan,Guangdong 512005)  
Abstract The agricultural internet of things (IOT) is the core technology to realize the informatization of agricultural production． Ｈowever, the  
ordinary sensing technology can only get some simple information about crop growth environment． As a result, physiological information of crops  
lacks corresponding sensors． In this paper, the spectroscopic technology is used in agricultural IOT to obtain the physiological information of  
crops． The framework of spectrum sensing agricultural IOT technology and the structure of perception control layer were analyzed, and the process  
of information transmission was discussed． The use of spectral sensing technology in the agricultural IOT can increase the perception ability of crop  
growth information, and further promote the informatization and refinement of agricultural industry．  
Key words Agricultural IOT;Spectroscopic technology;Physiological information  
作为当代农业信息化发展的新方向，农业物联网技术是  
加快我国农业由传统农业向现代农业转型的关键技术之一，  
能有效提高农业生产力水平和资源利用率。 物联网在农业  
生产中的应用主要体现在对农作物种植环境进行监控，随时  
随地了解环境参数是否满足农作物的生长要求，及时对农作  
物生长环境进行调整，最大限度地推进农业生产的信息化和  
自动化水平，提高生产效率和农作物品质。 目前大多数农业  
物联网采用的传感器都相对比较简单，感知对象局限于温  
度、湿度、风速、CO2 浓度和光照强度等简单的外部参量，只  
能实现农业生长环境信息的监测，无法实现对农作物内部有  
效成分的动态感知，更无法对农作物生长状态进行评估与预  
进一步推广与使用。  
光谱感知技术能够在紫外、可见光、近红外和中红外等  
较宽的电磁波谱区域内，为感知目标提供多波段的光谱信  
息，从而能快速无损地辨别和区分目标物质成分，实现对目  
标物性质的无损分析。 光谱感知技术的发展为信息测量应  
用开辟了新的领域，其开始成为现代农业生产中农业信息获  
取的技术手段之一，可有效感知农作物养分与生理信息［3］  
。
笔者在分析采用光谱感知技术获取农作物养分与生理信息  
的基础上，就光谱感知农业物联网系统方案展开研究。  
1
光谱感知技术及农作物养分与生理信息获取  
从农耕时代开始，农民就已经凭借世代积累的种植经  
测，距离精细化农业的要求还差很远［1］  
。
验，通过观察农作物外观分析植物的养分情况和生长状况，  
但由于经验存在偏差或观察不全面，往往很难获得客观结  
果。 从 19 世纪开始，化学测定法等植物养分信息检测方法  
开始受到国际上大量农业研究工作者的高度关注，这些方法  
观测结果较为客观，但会对植物造成一定的影响，做不到无  
损检测，且不宜对大量样本进行分析。 20 世纪 60 年代起，植  
物养分的无损诊断研究开始出现，如比色法等方法被用于获  
取植物养分信息。 近年来，发展于 20 世纪 90 年代的可见及  
近红外光谱技术被推广应用于农作物养分信息分析，它具有  
测定速度快、样本无损、准确度高、重复性好及样本制备简单  
等优点，并越来越受到重视。  
农作物养分与生理信息检测是实现精细化农业的重要  
手段之一［2］ 。 农作物生理信息主要包括营养状态、生长形态  
及农作物所受病虫害等信息，通过对生理信息的有效检测与  
利用，可判断农作物长势，分析出农作物生长对不同养分的  
需求，再通过检测土壤成分信息(包括氮、磷、钾及有机质含  
量)来优化调整肥料成分配比，实现精准施肥，有助于提高农  
产品的产量和品质状况;通过对农作物生理信息的有效检测  
与利用，可预测农作物病虫害情况及发展趋势，在此基础上  
调节农药使用量，尽量降低农药使用量，减少污染，实现更精  
细的农业生产管理;通过对生理信息的有效检测与利用，可  
实现农作物产量预测，对后期农产品存储与流通具有重要的  
参考意义。 因此，研究农作物养分与生理信息的感知技术，  
有利于实现精细化农业生产，若在农业物联网中能实现对农  
作物养分与生理信息的有效感知，必将有助于农业物联网的  
光谱技术采集的信息能反映物质成分，近红外谱区包含  
物质内部信息，可见光波段包含物质表面信息，利用光谱技  
术再结合化学计量学方法，可对农作物生理信息进行定性和  
－
定量分析［４ 5］ 。 肥料缺乏和病虫害侵袭均可引起农作物叶片  
颜色、厚度以及形态结构等发生变化，从而导致光谱反射特  
性产生变化，使得基于叶片光谱反射特征来识别分析农作物  
的生长状况成为可能。 光谱技术可以对叶片中化学成分含  
量做出比较准确的预测，根据光谱特性监测植物的水分状况  
基金项目 广东省自然科学基金项目(2016A0303070４４);韶关市科技  
项目(韶科〔2015〕72 号)。  
作者简介 贾应彪(1977—),男,湖南桃江人,讲师,博士,从事高光谱  
信息处理和物联网技术研究。  
万方数据  
－
－
收稿日期 2018 0４ 0４  
192  
安徽农业科学  
2018 年  
已成为农业生产研究的热点之一。 叶绿素含量与叶片颜色  
相关，而叶片含氮量又和叶绿素变化趋势相似，因此，可通过  
光谱技术来测定叶绿素含量并以此分析农作物的氮素营养  
状况。 光谱分析技术可用于对农作物进行营养诊断分析，目  
前主要集中在对氮、磷、钾含量的无损检测研究上，并开始用  
于对农作物品质成分的定量测定。 随着光谱技术的发展，融  
合了光谱技术和图像处理技术的高光谱成像技术由于能够  
对所获得的信息进行可视化展示而开始受到重视。 利用高  
光谱图像技术能获得农作物叶片和植株的高光谱图像，可以  
将检测的农作物生理指标在图像上显示，直观地显示不同区  
域待测指标的含量值，从而利于推广应用。  
2.2 光谱感知数据采集结构 与传统农业物联网相比，光谱  
感知农业物联网的感知控制层采集信息更加多样，除了需要  
检测农作物生长环境参数(包括空气、土壤温湿度，CO2 浓度  
及光照强度等)，还需要获取农作物的实时生理信息。 感知  
控制层在将局部范围内采集的信息汇聚到网络传输层的信  
息传送系统时，可采用的短距离无线传输技术有多种，其中 2  
种典型技术是 zigbee 技术与 wifi 技术。 农业物联网数据采  
集一般采用 zigbee 自组织网，由于光谱技术感知产生的数据  
量较大，无法通过 zigbee 网络传输，需要单独采用 wifi 或以  
太网传输。 因此，光谱感知农业物联网系统中，使用 wifi 技  
术实现光谱感知数据的传输，而空气、土壤温湿度、CO2 浓度  
及光照强度传感器等组成的传感器组使用 zigbee 技术，系统  
的数据采集前端结构如图 2 所示。  
综上所述，光谱技术用于农作物养分与生理信息检测是  
可行的。 近年来国内外一些学者已将光谱分析技术应用于  
检测农作物养分和生长状况，并取得了一定的研究进展。 但  
是，在植物养分传感器方面，国内外相关研究主要集中在静  
态检测传感仪器方面，在动态式的农业物联网方面研究和应  
用比较少见。 目前大部分基于光谱技术的作物养分信息检  
测均是静态的，只能表示某个特定生长时期的检测结果，能  
应用到农业物联网的方案较少［6］ 。 将能实现植物养分快速  
检测的光谱传感技术应用于农业物联网的信息感知，可实现  
农作物养分与生理信息的连续、动态采集，相关研究已经开  
始受到关注，最近，中国科学院上海技术物理研究所的科研  
工作者就研制了一种能实现近红外光谱数据的采集和无线  
传输的微型化物联网节点［7］  
光谱感知农业物联网系统方案分析  
。
2
2.1 农业物联网信息技术体系架构 农业物联网系统按照  
物联网的框架由感知控制层、网络传输层、应用层 3 个层次  
构成，感知控制层包含数据采集子层、短距离通信传输子层  
和协同信息处理子层，主要负责农作物种植环境参数和生长状  
态信息的采集，并将局部范围内采集的信息汇聚到网络传输层  
的信息传输系统;网络传输层主要负责数据传输，将来自感知  
控制层的信息通过各种承载网络传送到应用层，农业物联网用  
到的承载网主要由４G 模块、以太网模块等部分组成;应用层主  
要由后台服务器和客户端组成，主要通过数据处理并结合农业  
生产控制设备来实现农业生产智能化与信息化管理。 光谱感  
知农业物联网信息技术体系架构如图 1 所示。  
图 2 感知控制层的数据采集结构  
Fig.2 Data acquisition structure of the perception control layer  
感知控制层中的数据采集网络由 zigbee 网络与 wifi 网  
络构成，其中 wifi 网络完成高速率光谱感知仪器的数据传  
输，zigbee 网络则负责低速率传感设备的数据传输。 zigbee  
网络中每个 zigbee 节点与一个或若干个农业生产环境参数  
采集模块相连接，负责采集相应的数据，并把采集到的数据  
转发给 zigbee 协调器，再通过无线网络发送到数据网关。  
2.3 光谱感知农业物联网信息传输 数据采集端的主要功  
能是采集农作物生长的环境参数，并通过各个节点之间“多  
级跳”的方式将数据汇聚到协调器节点，最终将数据发送给  
数据网关。 采集的信息经过 3G/ ４G/ 以太网等承载网传送到  
系统服务端，经过后台数据处理程序进行信息协同、信息处  
理、信息储存，而用户通过客户端软件程序。 农业物联网信  
息传输如图 3 所示。  
网关在农业物联网中扮演非常重要的角色，作为数据的  
中转站，其是物联网的核心设备之一，它是连接感知控制层  
与传输层的关键设备，感知控制层获取的数据通过网关发送  
至网络传输层，最终传输至应用层，用户下发的指令也需要  
通过网关传输至感知控制层的设备，从而实现设备的远程控  
图 1 农业物联网信息技术体系架构  
制。 物联网网关的另一项重要功能是进行协议的转换［8］  
(下转第 198 页)  
。
Fig.1 Information technology system of agricultural internet of  
万方数据  
things  

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