張 威,唐 友,2*
(1.吉林化工學院,吉林 吉林 132022;2.吉林農業科技學院,吉林 吉林 132101)
智慧農業的本質是將物聯網技術應用于農業生產和管理,以傳感器和軟件為基礎,利用移動平臺或電腦進行精準控制。通過運用現代信息技術,包括更靈敏的感知技術、更廣泛的互聯互通技術和更深入的智能化技術,農業系統的運行更為高效和智慧化,從而提高農產品的競爭力,支持農業可持續發展和推動鄉村振興,讓傳統農業具備“智慧”特性[1],更具智能化[2]。
智慧農業采用物聯網技術、傳感器和軟件以及移動平臺或電腦進行精準控制農業生產和管理[3]。作物生長模型是一種高效的工具,可以通過仿真模擬和預測分析不同階段及不同抗壓強度的作物栽種管理和自然環境控制方法對作物生長發育產生的影響。這種模型可以改進作物管理方法和自然環境調控方法,是實現精準農業的重要手段。作物生長模型也是現代精準農業系統必不可少的組成部分,這種在精準農業中應用的現代高科技系統可以大大提高農業的效率和生產力。
研究番茄生長模型決策控制系統的目的是通過對番茄生長過程的了解,應用人工智能和先進的控制技術,為種植者提供精準的決策支持和生產控制,從而實現高效、穩定、可持續的番茄生產。
這種決策控制系統可以通過感知環境信息,運用模型預測、優化調控、反饋調整等方式,幫助種植者實現生產監測、作物疾病預防、光合有效利用等目標。同時,與傳統的種植方法相比,這種系統還可以節約成本,提高產量和質量,實現智能生產、精準管理的目標[4]。
為解決現有溫室番茄生長模型預測準確率低的問題,基于番茄生理學,建立了非線性模型,以溫室內環境參數作為變量進行建模[5]。該模型描述了溫室內溫度、濕度、土壤溫度、土壤濕度等環境因子在作物生長中的影響。模型解釋性強,且精度較高,能夠較好地描述環境因素對番茄發育速度的影響。
在溫室大棚中,番茄生長不容易受到外界的自然環境條件的變化而影響,進行相關實驗比較方便,使用傳感器來監測和控制番茄生長環境因子是一種比較容易的方式,可以提供較為精確的數據,幫助種植者更好地了解和掌握番茄生長的情況,從而實現更加精準的生產管理。
本文實驗選擇大棚番茄作為研究對象,并通過分析作物生長狀況以及溫室種植環境,進行大量的溫室試驗和數據統計?;谶@些科學數據和統計結果,使用科學方法構建了一個基于生理生態過程的作物生長模型,從而更加深入地研究番茄生長的規律和特點。
對建立完成的生長模型進行硬件實驗,由各個傳感器傳給中端處理器的數據進行大棚環境的控制,及時進行灌溉、通風、補光等操作,完成自動化控制。
首先對大棚番茄與大棚內溫度、濕度、二氧化碳濃度的數據進行傳感器采集,通過對各傳感器采集到的數據分別進行識別與處理,保留有效數據并對異常數據進行處理,利用算法進行數據特征提取,建立番茄生長模型,最后完成對大棚番茄的自動化控制[6-7]。
皮爾遜相關系數是一個用于衡量兩個隨機變量之間線性相關度的指標,取值為-1~1。設有兩個變量X和Y,他們之間的皮爾遜相關系數可以反映他們之間的相關程度。具體來說,當系數為1時表示兩者完全正相關,為-1時表示兩者完全負相關,當系數為0時表示兩者不相關。
(1)
上述公式中,cov(X,Y)表示變量X與變量Y的協方差,σX表示變量X的標準差,σY表示變量Y的標準差。正態性檢驗是一種判斷總體是否正態分布的方法,利用觀測數據進行實現。使用Shapiro-Wilk檢驗法對番茄生長數據進行正態性檢驗,基于兩個假設——樣本來自的總體分布服從正態分布(H0)或不服從正態分布(H1)。結果如表1所示。
表1 番茄生長數據正態性檢驗結果
根據以上數據(其中,果實直徑為Y,光照強度為X1,白天土壤溫度為X2,白天土壤濕度為X3,夜晚土壤溫度為X4,夜晚土壤濕度為X5),變量w的值接近于1,而且p≥0.05,這表示整個樣本數據符合正態分布要求,因此可以使用皮爾遜相關系數進行分析。番茄生長數據中各變量之間的相關性如表2所示。
表2 番茄果實數據相關系數
根據表2的數據(其中,果實直徑為Y,光照強度為X1,白天土壤溫度為X2,白天土壤濕度為X3,夜晚土壤溫度為X4,夜晚土壤濕度為X5),可以得出大棚番茄的果實直徑與各個環境因子之間的相關系數分別為0.957、0.951、0.942、0.933、0.923。表示在番茄生長的過程中,果實直徑和各個環境因子之間存在著較強的相關關系。
輸入參數包括果實橫向直徑、縱向直徑、濕度、溫度。生長環境與作物生長之間的關系相關系數如圖1所示。
圖1 相關系數
根據圖1的觀察結果(其中,nightT為夜間土壤溫度,nightS為夜間土壤濕度,dayT為白天土壤溫度,dayS為白天土壤濕度,furitW為果實重量,furitL為果實直徑,furitDW為果實干重,Outcome為輸出健康生長),可以發現一些顯著的特征。例如,番茄健康成長的標簽Outcome與白天土壤濕度dayS之間的正相關系數相對較高,說明在一定濕度范圍內,番茄的生長與土壤濕度呈正相關。同樣,土壤濕度dayS和果實直徑furitL之間的相關性也比較強。
在討論苗期番茄生長模型時,通過調研和實驗發現,番茄在苗期生長發育的最適溫度范圍為白天20~25 ℃,晚上14~16 ℃,并且要避免溫度低于7 ℃或高于35 ℃,這些極端氣溫都會損害番茄幼苗的生長。這些結論通過實地驗證和文獻資料得到了證實。當溫室內氣溫過高時,對大棚進行通風處理;當溫室內氣溫過低時,打開暖風機,進行加熱。
濕度對番茄的健康成長有直接影響。通過查閱文獻得知,相對濕度在60%~80%的環境最適宜番茄生長,這種濕度不會導致植株之間空氣流通不暢,從而減輕了病菌滋生的風險,同時也可以幫助番茄保持正常的生長速度和高產量。相反,如果濕度過高,空氣無法流通,會引起番茄發霉和腐爛。如果濕度過低,葉子和根部會失去水分,導致番茄生長緩慢或死亡。當濕度過高時,對大棚進行通風處理;當濕度過低時,進行灑水處理。因此,在溫室大棚中種植番茄時,需要控制濕度在適宜范圍內,同時保證大棚良好的通風,以維持合適的溫濕度環境,從而促進番茄生長和增加產量。
光照對番茄生長非常重要。番茄是一種喜光作物,能夠利用光合作用產生能量,促進生長。溫室大棚中光照充足,番茄植株的生長速度會加快。而過強或過弱的光照則會對番茄生長產生不良影響。過強的光線會使番茄植株的溫度升高,引起葉片灼傷、枯萎甚至死亡;過弱的光照則會導致植株生長緩慢、花芽發育不良等問題。因此,在溫室大棚中根據番茄生長特點和生長階段,合理調整光照條件,可以最大化地發揮光照的作用,提高番茄的產量和品質。當光照強度過高時,對大棚進行遮光處理;當光照強度過低時,對大棚內進行補光操作。
隨著科技的不斷發展和人們對食品安全和品質的需求不斷提高,現代化的精準農業技術逐漸受到農民和農業企業的青睞。在現代農業領域,決策控制系統的引入可以幫助農民更加高效地管理和控制溫室大棚中的環境條件,實現精準農業。決策控制系統可以實現對溫室大棚內溫度、濕度、光照等因素的實時監測和控制,根據植物生長階段和環境條件變化自動調整溫室大棚內的環境參數;同時,還可以通過數據分析和預測模型為農民提供科學、合理的種植方案和管理建議,幫助農民在生產中做出智能化、精準化的決策,提高農業生產效率和經濟效益。