基于GPRS和ZigBee通訊協議的棉田施肥控制系統

韓洪杰,錢 彬

(河北能源職業技術學院,河北 唐山 063000)

0 引言

隨著我國城鎮化進程的逐步推進,農村青壯年勞力逐漸減少[1],中老年農民對于強度較大的棉花施肥勞動越來越力不從心[2]。為了保證棉花產量,盲目施肥現象普遍存在,造成了肥料浪費及土壤干結[3],隨著雨水沖刷進入水系,造成富營養化,嚴重影響生態平衡[4-5]。因此,在減少化肥使用量的同時,實現施肥自動化,提高棉花產量成為重要課題[6]。當前棉花施肥主要采用經驗方法,存在人為因素干擾、針對性差及化肥使用過量的問題。目前,對于施肥量檢測通常采用土壤肥料傳感器[7],由于數據輸出問題及成本,不適用于大規模集中棉花植株。本系統采用無人機搭載光譜傳感器模式,通過對大田棉花冠層光譜分析,建立氮肥施加模型,確定不同生長時期氮肥需求量,并采用GPRS[8]和ZigBee[9]傳輸協議實現無人機光譜數據傳輸和控制中心對施肥系統的遠程控制。由于采用無人機光譜采集棉花田數據,數據采集效率極高[10],可有效監控大田棉花長勢,通過氮肥施加模型,確定氮肥需求量。

1 系統網絡結構

智能施肥系統整個控制網絡分為3層,即感知層、網絡傳輸層和應用層,如圖1所示。

圖1 系統網絡結構Fig.1 System network architecture

無人機將采集到的光譜數據發送到網絡層,混肥閥門組、混肥傳輸電機和精準下料槽開關,將當前工作狀態傳輸到網絡層,同時接收網絡層傳來控制信號,實現遠程無人控制。網絡層采用GPRS和ZigBee傳輸協議。GPRS協議采用運營商強度基站建設,實現全天24h數據穩定傳輸,ZigBee具有節能、信號穩定的特點[11],適用于大范圍棉花田,其用于組建局域網絡;GPRS協議用于將局域網數據與控制信號上傳互聯網,最后數據傳輸到控制中心?？刂浦行臑檎麄€系統應用層,主要分為混肥控制系統和氮肥施加模型兩部分?；旆氏到y實現對混肥閥門組、混肥傳輸電機和精準下料槽開關的控制,氮肥施加模型實現對棉花不同生長時期氮肥施加量的預測,以保證棉花在氮肥施加減少的情況下實現穩產高產。

2 氮肥施加模型

氮元素是棉花生長的重要元素,是蛋白質的主要組成元素,對于棉花坐果至關重要;氮元素也是葉綠素的重要組成元素,直接影響著棉花光合作用[12]。棉花生長不同階段所需氮元素濃度不同,氮元素濃度低時,造成植株矮小,葉片黃化,花芽分化延遲[13],棉花產量低,品質差;土壤濃度氮含量過高時,植株徒長,枝繁葉茂,容易造成大量落花,同時植株抗病能力降低。通過凱式法[14]探究不同生長時期棉花葉片中的氮含量及整個生長周期中棉花氮需求量變化。采用反射光譜方法,探究葉片含氮量和不同植被指數之間的關系,選定擬合性能最好的植被指數,建立葉片含氮量光譜模型。分析棉花不同生長時期植被指數與棉花產量之間的關系,同時建立植被指數和施肥量之間的關系,最終建立不同生長時期氮肥施加值,完成氮肥施加模型。

2.1 不同生長時期棉花含氮量變化

棉花整個生長周期分為蕾期、花鈴早期、花鈴中期、花鈴晚期和吐絮期等5個時期,不同生長時期,葉片含氮量不同。選取3塊實驗田,分別依次采用200、400、600kg/hm2的氮肥施加量,采用凱式法分析不同實驗田中葉片氮含量,如圖2所示。

圖2 棉花葉片含氮量變化Fig.2 Changes of nitrogen content in cotton leaves

3種施肥量的樣本總體變化趨勢相同,從蕾期到花鈴中期,葉片含氮量逐步提高。這是由于該時間段內,棉花葉片生長迅速,葉綠素總量迅速提高,光合作用加強,反過來促進土壤中氮元素向葉片轉移,以植物生長為主。從花鈴中期到吐絮期,葉片氮含量逐漸降低。這是由于該時間段內土壤中氮元素向棉花果實轉移,葉片逐步變黃直至枯萎,以生殖生長為主。同時,200、400、600kg/hm2的氮肥施加量其葉片氮含量曲線不相互平行,且從花鈴早期,花鈴中期葉片生長最重要過程中,變化斜率逐漸降低。

2.2 葉片含氮量光譜分析

花鈴中期不同氮肥含量的棉花葉片反射光譜,如圖3所示。由圖3可知：在550nm處形成波峰,在680nm處形成波谷,在710～760nm范圍中,光譜強度急劇增加,在970nm處形成波谷。隨著氮施肥量的增加,葉片反射光譜強度逐漸提高。這是由于葉片吸收光譜主要是由于葉綠素和水分造成的,在可見光范圍內葉綠素對于光譜的吸收起到關鍵作用,而葉綠素對于綠色吸收能力弱,對于紅色具有很強的吸收能力,因此在550nm處形成波峰,在680nm處形成波谷。由于在整個光譜范圍內出現多處波峰和波谷,考慮由多波長計算得到的植被指數[15]和氮施肥量之間的關系,5種常見植被指數擬合結果如表1所示。其中,植被指數mND705擬合決定系數R2最大,同時均方根誤差RMSE最小,其模型與實際情況吻合程度最好,因此選用mND705作為建立模型的植被指數。

表1 不同植被指數含氮量擬合比較Table 1 Different vegetation index for fitting of nitrogen content

圖3 不同氮施肥量葉片光譜Fig.3 Leaf spectrum for different nitrogen quantity fertilizer

2.3 棉花不同生長時期氮肥施加模型

棉花生長分為蕾期、花鈴早期、花鈴中期、花鈴晚期和吐絮期等5個時期,且前3個時期以植株葉片生長為主,期間植株葉片得的稠密且顏色為綠色;后兩個時期以生殖生長為主,葉片開始發黃,脫落,因此不同生長時期所需氮肥含量不同。由于土壤中氮肥主要流向為植物葉片中的葉綠素,而擬合植被指數mND705對于葉綠素含量變化敏感,因此可以求解植被指數mND705與施加氮肥量之間的關系,最終以植被指數mND705為橋梁,求解不同生長時期最佳氮肥施加量,保證棉花在各生長階段均處于最佳生長狀態。

對不同生長時期的植被指數mND705和相應棉花產量進行擬合分析,x為植被指數mND705,y為樣本產量,并計算在獲得最高產量時,對應的mND705值,如表2所示。

表2 產量與植被指數關系Table 2 Relationship between yield and vegetation index

由于在生長前期,氮肥主要轉化為葉片中的葉綠素,討論mND705值與氮肥施肥量之間的關系,從而確定各生長時期最佳施肥量,分析不同生長時期濃度成梯度分布的施肥量與相應mND705,發現二者總體呈線性分布,擬合結果如表3所示。

表3 施肥量與植被指數關系Table 3 Relationship between vegetation index and amount of fertilizer application

通過建立不同生長時期mND705與棉花產量之間的模型,建立不同生長時期mND705與施肥量之間的模型,最終確定不同生長時期最優氮肥施加量,對兩組模型的可靠性進行測試,兩組模型不同時期的擬合決定系數R2如圖4所示。產量模型R2均處于0.75以上,施肥量模型R2均超過0.82,總體上模型具有較高可靠性;兩種模型在花鈴中期之前,R2逐步提高,這是由于在花鈴中期之前,棉花總體上在進行植株生長,葉片濃度和葉綠素含量均處于逐步提高階段,該時間段植株葉片生長情況直接反映棉花生長情況;花鈴中期以后模型精度下降,這是由于該階段棉花處于生殖生長階段,葉片逐漸變黃,直至枯萎,葉片光譜模型精度逐漸降低。同時,土壤氮元素流向從葉片中葉綠素逐漸向棉花轉移,造成該階段施肥量模型精度下降。

圖4 模型可靠性Fig.4 Reliability for model of nitrogenous fertilizer application

3 施肥系統設計

3.1 施肥系統結構設計

整個施肥系統分為肥料輸送、肥料混合與輸出兩部分,如圖5所示。工作時,驅動電機帶動直徑為d的傳輸帶輪旋轉,傳送帶上布置著標準配肥槽,每個配肥槽容量為100g,配肥槽上端布置精確下料漏斗,通過與帶輪轉速同步處理,完成下料漏斗的開關控制,確保肥料準確落入配肥槽;肥料槽中肥料通過肥料輸入孔進入混肥容器中,控制閥控制肥料進入混肥容器,為放水閥開啟時,水流入混肥容器,在容器中形成分布均勻的肥液;混合完成后通過混合肥液輸出端流出,與噴淋澆灌系統連接,實現棉花的施肥。

1.傳輸帶從動軸 2.標準配肥槽 3.驅動電機 4.水輸入端 5.肥料輸入端 6.電磁閥 7.混合肥液輸出端圖5 施肥系統組成Fig.5 Structure of fertilization system

3.2 驅動電機與混肥濃度關系

混肥系統改變驅動電機轉速控制標準配肥槽中肥料落入混肥罐的數量,即可控制混肥濃度。已知電機轉速為n,傳輸帶輪直徑為d,則傳送帶線速度為

(1)

配肥槽之間的距離為l,且容量為100g,則單位時間內,進入配肥罐的氮肥質量m為

(2)

當電機開機時間為T時,混肥質量為

(3)

設配液罐額定承載液體體積為Vt,則肥液中氮肥濃度如式(4)所示。由此可知,肥液濃度與驅動電機轉速呈正比例關系。

(4)

4 系統測試

氮肥施加模型采用光譜分析方法,確定不同生長階段植被指數mND705和棉花產量之間模型,以及植被指數mND705和氮肥施加量之間的關系,確定不同生長時期最優氮肥施加量。

配肥相對平均誤差如圖6所示。由圖6可知：總體上配肥誤差均達到98.5%以上,表明配肥系統精度較高,且配肥精度隨著配肥質量的增加呈現下降趨勢。這是由于配肥槽在驅動電機的帶動下連續工作,不可避免地造成少量肥料附著在配肥槽中,造成附著在配肥槽中的氮肥不斷累積,當累積到一定程度,肥料脫落配肥槽,進入混肥罐,因此總體上呈現出隨著配肥質量的增加,配肥精度逐步下降的趨勢。

圖6 配肥準確度測試Fig.6 Test for accuracy of fertilization

采用氮肥施加模型推算棉花不同生長時期氮肥施加量和農技師多年經驗總結不同生長時期氮肥施加量的對比如圖7(a)所示?？傮w上講,模型氮肥使用量明顯小于經驗推薦施加量。蕾期、吐絮期施肥量相近,而花鈴早期、中期、晚期明顯小于經驗推薦量。與經驗推薦相比整個生長周期,施加模型減少可氮肥用量為37.3kg/hm2,如圖7(b)所示。采用模型,經驗推薦和不施肥3種情況對實驗田進行對比實驗,結果表明：不施肥方式棉花產量最低,模型施肥方式產量最高;模型施肥方式與經驗推薦和不施肥情況進行對比,每公頃產量分別高出118kg和1608kg。

圖7 施肥模型測試Fig.7 Test for model of nitrogenous fertilizer application

5 結論

在GPRS和ZigBee傳輸協議的基礎上,建立了氮肥自動控制系統,達到了減少氮肥消耗及棉花增產的目的。ZigBee傳輸協議用于組建局域網,包括無人機光譜采集、混肥閥門組,混肥傳輸電機和精準下料槽等幾部分;GPRS協議用于遠程傳輸數據,實現控制中心遠程控制。系統主要包括氮肥施加量模型和施肥控制系統。氮肥施加模型首先選定適當植被指數,建立植被指數和氮肥施加量之間的關系,其次建立不同生長時期植被指數與棉花產量之間的關系,最終以植被指數為橋梁,計算不同生長時期氮肥最佳施肥量。建立施肥控制系統,通過控制施肥傳送電機轉速,實現不同濃度的氮肥施加。測試結果表明：氮肥施加系統精度在98%以上;氮肥添加模型性能可靠,與傳統經驗施肥法相比,氮肥用量每公頃減少37.3kg,產量提高118kg,實現了節肥增產的目的。