農業物聯網中的光譜感知技術應用

賈應彪

摘 要：傳感器是物聯網感知信息的關鍵手段，而目前農業物聯網采用的傳感器只能檢測一些簡單的外部參量，無法實現對農作物內部成分、生長狀態的有效解析。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物聯網中的應用展開分析研究，并針對農業物聯網的光譜感知節點，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物聯網信息獲取，可增加對農作物生長信息的泛在感知能力，進一步促進農業物聯網的應用發展。

關鍵詞：農業物聯網；農業傳感器；精細農業；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，我國農業正處于從傳統農業向現代農業轉型的階段，信息技術已在農業生產領域得到了廣泛應用，其中農業物聯網的地位十分重要[1]。國家“十三五”規劃明確提出推進農業信息化建設，發展智慧農業，在農業信息化建設中，提出將深入實施國家物聯網應用示范工程智能農業項目和農業物聯網區域試驗工程。

農業物聯網技術在農業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生產中的各種要素信息，按照約定的通信協議，充分利用各種通信方式實現農業信息的多尺度可靠傳輸，對獲取的海量農業信息進行融合處理來實現農業生產的自動化控制和管理。農業物聯網用于農業生產中的目標是通過實時監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、品質的基礎上實現對環境的最小污染和對自然資源的最大利用，符合精準農業的要求[2，3]。

1 農業物聯網感知技術現狀

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

目前，大多數農業物聯網系統在農業生產環節的主要目的是實現農業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，因而無法實現對植物內部有效成分的動態感知，更無法對植物生長狀態進行評估與預測，與精細化農業的要求相距甚遠[4]。

除了農業小氣候信息的檢測與解析，精細化農業的信息獲取還應包括土壤養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狀態、生理生態、形態和病蟲害等信息，其檢測與利用能有效提高農作物的產量和質量。通過檢測土壤養分信息（氮、磷、鉀等元素及有機質），分析農作物生長對不同養分的需求，可優化肥料成分配比，調整有機肥、化肥使用結構，促進多種元素配合，實現精準施肥。通過檢測與分析農作物生長信息，可以實現更精細的農業管理：通過分析農作物的營養信息、生理生態信息、形態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，在此基礎上調節農藥使用量，盡量降低農藥使用量，減少農藥對農作物和環境的污染；通過分析農作物生長信息，實現農作物產量預測，對于后期的農產品存儲與流通具有重要的參考意義。

當前，農業傳感器技術發展相對落后，大部分農業傳感器由原先的工業用傳感器轉換而來，而專用于農業的傳感器還不多，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，且只能完成靜態單點測量，無法用于農業物聯網實現田間作物養分的實時、動態檢測，與農業物聯網“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，農業傳感器是最主要的制約因素。我國傳感器領域呈現出低端過剩、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信息監測傳感器是目前農業物聯網技術發展急需解決的問題。

2 光譜技術與農業物聯網感知

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域內，為每個空間像素點提供數十甚至數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分目標物質成分，實現對目標物質各種性質的無損分析。光譜成像技術的發展為信息測量應用開辟了新的領域，逐漸成為現代農業生產中農業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：如根據光譜特性監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測植株的氮素營養狀況[8]，以及采用光譜技術監測農作物病蟲害等[9]。

將光譜遙感成像技術用于農業物聯網可實現農作物信息的實時感知，動態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信息（如養分信息、病蟲害信息等），實現對農作物生長狀態的定性或定量評估。再由農業物聯網的專家智能系統實現對農業生產的管理，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，結合其他傳統傳感器實現在不同生長狀態下農作物所需溫度、濕度、光照、CO2濃度等的實時定量監控，從而調節水、肥料的投入，實現更高層次的精準農業生產管理。

光譜遙感成像技術和光譜分析技術的發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，國內外關于農業物聯網光譜感知節點技術的研究工作報道已出現，但將光譜技術應用于農業物聯網還有一定的差距[10]。

3 物聯網光譜感知節點設計

基于光譜技術設計新的光譜感知節點，作為構建農業物聯網的最底層感知單元。不同于傳統的光譜成像儀器，光譜感知節點應具有光譜數據采集、融合處理、數據轉發（無線或有線）等多重功能。光譜感知節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。光譜感知節點結構如圖1所示。

該節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，實現對農作物生長狀態信息的感知。光譜感知節點信息接收與處理程序流程如圖2所示。

4 結 語

本文根據農業物聯網的實際需求，針對目前農業物聯網采用的傳感器較為簡單這一現狀，就光譜感知技術在農業物聯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物聯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物聯網的應用發展。

參考文獻

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[2] 何勇，趙春江.精細農業[M].杭州：浙江大學出版社，2010.

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[5] 何勇，聶鵬程，劉飛.農業物聯網與傳感儀器研究進展[J].農業機械學報，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.

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[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水稻葉片全氮含量估測[J].農業工程學報，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測[J].農業工程學報，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點入射光學系統設計[D].濟南：山東大學，2017.