基于物聯網的水稻生長環境智能監測與控制系統研究

摘" 要：本文探討了物聯網技術在水稻種植中的應用，通過實施智能監測與控制系統優化水稻生長環境，可以提高生產效率，提升水稻作物質量。物聯網技術整合田間安裝的各類傳感器，實時收集水稻生長狀況的數據，通過無線網絡將數據傳輸至中央處理系統進行分析。系統基于數據預測未來的環境變化，及時調整農業實踐，減少不可預見因素帶來的損失。通過智能監測與控制顯示，物聯網技術不僅可以顯著提升水稻的產量和質量，也可為農業可持續發展提供強有力的技術支持。

關鍵詞：物聯網；水稻；生長環境；智能監測

收稿日期：2024-01-12

中圖分類號：S511"""""""""""""""""""""""""""""" 文獻標志碼：A文章編號：1673－6737（２０24）05－００61－０3

作者簡介：王福（1973—），男，在職研究生，高級講師，研究方向為信息技術的教學與研究。

水稻作為主要的糧食作物之一，確保水稻作物質量是重點方向。傳統農業面臨資源利用效率較低的問題，限制了農業生產發展的潛力。近年來，物聯網技術快速發展為傳統農業帶來變革。物聯網技術通過在農田中部署傳感器和其他智能設備，可以實現對水稻作物生長環境的實時監控，以此開展精準管理，提升農業生產的智能化水平。物聯網技術在水稻種植中的應用將使種植管理更加科學，通過智能決策優化水稻生長環境，從而提升水稻的產量，保證水稻作物的品質，推動農業資源的可持續發展，為現代化農業發展提供技術支持。

1" 物聯網技術在水稻種植中的應用概述

物聯網技術在水稻種植中的應用主要是將傳感器、網絡設備和數據處理技術結合，全面提高水稻種植的效率，滿足糧食產量需求，同時確保水稻作物的可持續性。在水稻種植過程中，物聯網技術通過安裝傳感器實現對環境和作物狀況的實時監測。傳感器收集土壤的濕度和溫度、光照強度、植物生長狀況的數據，通過無線網絡傳輸至農業管理系統，實現數據的集成，并利用云計算技術進行分析，使農業專家可以精確了解水稻的生長需求，開展科學調整。物聯網技術通過預測模型來預測天氣變化和病蟲害發生的風險，幫助農民提前做好準備，減少因天氣異常或病蟲害造成的損失。物聯網技術在水稻種植中的應用可以提升農業生產的智能化水平，使種植管理更為精細化，全面提高水稻產量，同時也推動農業資源的可持續利用。

2" 智能監測與控制系統在水稻種植中的潛在價值

智能監測與控制系統在水稻種植中的潛在價值表現為多個方面，主要是通過實時數據收集并進行分析，優化種植策略，提高水稻農業生產效率，降低實際操作成本。通過將傳感器收集的數據傳輸到中央處理系統，采用智能算法對數據進行分析，可以為水稻種植提供精確指導。智能監測系統通過分析植物的生長數據，判斷水稻的營養狀態，以此實現精準管理。[1]還能幫助農民提高肥料的利用效率，減少環境污染。智能監測與控制系統還具備病蟲害早期診斷功能，能夠避免大規模的作物損失。智能監測與控制系統可以有效減少生產過程中的資源浪費，避免對當地環境產生不良影響，提高農業生產的可持續性。

3" 水稻生長環境要素分析

3.1" 溫度要素

水稻對溫度非常敏感，生長發育以及產量都會受到溫度條件的影響。水稻從播種到成熟，需要經歷不同的生長階段，每個階段對溫度的需求各不相同。種子發芽的最佳溫度在10至35攝氏度，其中25至30攝氏度是最理想的發芽溫度。在分蘗和抽穗期，溫度對水稻的生長尤為關鍵。分蘗期需要較低的溫度以促進分蘗增多，而抽穗期則需要較高的溫度以促進花粉的成熟和提高授粉效率。適宜的晝夜溫差能夠促進水稻的光合作用，有助于提高產量、改善稻米質量。部分水稻病害在特定的溫度條件下會迅速發展，因此，對溫度的精確控制是防控水稻病害的重要措施之一。

3.2" 濕度要素

水稻是喜水作物，對濕度的依賴性較強，需要充足的水分來維持生命活動。在種子發芽期間，高濕度條件能夠促進種子吸水，提高發芽率。進入分蘗期，適度的濕度可以有效促進養分的吸收，使水稻形成健康的植株。水稻田的高濕度環境容易引發病害，如稻瘟病。在高濕度條件下，葉片氣孔的開閉會受到影響，可能會導致光合作用效率降低。同時，過高的濕度會限制空氣流通，影響作物的呼吸作用，從而可能抑制水稻的生長速度。

3.3" 光照要素

水稻對光照的需求會隨生長階段而變化，合理的光照不僅能促進光合作用、增加產量，還能改善稻米的品質。在水稻生長的早期階段，足夠的光照有助于促進幼苗的健康發育，提高其抗病能力。進入分蘗期和抽穗期，適宜的光照條件對于分蘗數的增加和有效穗的形成極為重要。光照不足會導致分蘗不良，影響水稻的生長速度和最終產量。光照強度還直接影響水稻的開花和受精過程，當光照充足時，會全面提高授粉效率。在稻谷的灌漿和成熟階段，充足的光照能夠促進光合產物的積累，進一步提高粒重和提升稻米品質。

3.4" 土壤要素

理想的水稻土壤應具有良好的保水性和透氣性，有助于根系的發展，促進水稻吸收營養元素。[2]土壤中的有機質是提供養分的重要來源，適當的pH值可以確保養分的有效利用。土壤中含有足夠的氮、磷、鉀和其他微量元素是水稻生長不可缺少的營養元素。不同的土壤類型，水分和養分保持能力各不相同，針對特定土壤類型采取合適的管理措施是提高水稻生產效率的關鍵。

4" 基于物聯網的水稻生長環境智能監測系統設置路徑

4.1" 整體構架

基于物聯網水稻生長環境智能監測系統的設置涉及構建多層次、高度集成的網絡結構，使農業生產者能夠實時監控和管理水稻田的生長環境。系統的整體構架主要包括感知層、網絡層、平臺層和應用層。

感知層是系統的基礎，包括各種環境傳感器和執行設備。傳感器負責收集水稻種植相關數據，而執行設備則根據傳感器預設指令進行操作。設備通過無線網絡與系統的其他部分連接，確保數據可以實時傳輸。

網絡層的作用是確保數據的流動和連接性，包括無線傳感網絡（WSN）、長距離通信技術如LoRa或4G/5G網絡，確保從田間收集的數據能安全傳輸到中央處理平臺，同時也支持遠程命令的下達，以控制田間的執行設備。

平臺層是系統的核心，利用云計算的數據處理分析中心，將收集的數據進行存儲，并合理分析。利用大數據技術對數據進行深入分析并預測，幫助農業生產者做出更精確的決策。

應用層是與用戶直接交互的界面，包括移動應用界面。通過實時查看水稻生長環境的數據，接收系統分析的結果，并遠程控制田間的執行設備，可以使農業管理更加便捷，提高管理效率，有效降低人力成本。

4.2" 選擇傳感器

基于物聯網的水稻生長環境智能監測系統中，傳感器負責收集關于水稻生長條件的各種關鍵數據。溫度直接影響水稻的生長速度和生物學周期，濕度傳感器幫助監控田間的水分條件，有效調整灌溉策略，光照傳感器監測到達作物表面的光照強度。[3]為全面監控水稻的營養狀況，應用土壤pH傳感器和土壤肥力傳感器應提供關于土壤化學性質的詳細信息，幫助優化施肥計劃，保證水稻得到所需的營養成分。

水稻易受某些病害和害蟲的影響，病害監測傳感器和害蟲監測傳感器可以幫助農業生產者發現潛在的病害和害蟲侵襲，啟動相應的防治措施，減少農藥的使用和作物損失。采用水位傳感器監測灌溉水渠和田間水位，可以確保適宜的水稻生長環境。利用傳感器集成到物聯網系統中，可以實時監控水稻的生長環境，通過數據分析提供決策支持，使農業生產更加精細和高效。

4.3" 采集數據

系統通過傳感器收集的數據監測田間的水位狀態，預防病蟲害發生。數據的采集通常是自動進行的，傳感器被設置為按固定頻率收集和發送數據。為保證數據的準確性和及時性，應對傳感器的開展維護和校準工作。[4]數據被傳感器收集，通過無線網絡傳輸到中央數據庫，利用加密技術和穩定的網絡連接，確保數據傳輸的安全性和可靠性，從而支持數據的實時更新和傳輸。

到達中央數據庫后，數據會被存儲，并對數據進行初步的清洗和處理，去除異常值，并填補缺失數據，便于農業管理者能夠直觀地了解當前的田間環境和作物狀況。智能監測系統根據實時數據自動調整，實現對水稻生長環境的精細管理。數據采集和傳輸的過程不僅可以提升田間管理的效率，還能為水稻種植提供科學的數據支持，幫助農業生產者優化作物管理，從而提高產量，全面改善作物質量。

4.4" 儲存數據

從各種傳感器采集到的數據需要被安全地存儲在數據存儲系統中。其中，云存儲因具有可擴展性和數據遠程訪問能力被廣泛使用。在使用云服務器時，應允許農業生產者隨時通過網絡訪問存儲的數據，方便監控和管理。

云服務還提供了強大的數據備份和恢復能力，在發生硬件故障時保證數據的完整。數據的組織和管理非常關鍵，以時間序列格式存儲，每一項數據都帶有時間戳，便于追蹤歷史數據，并根據時間序列分析，提高查詢效率，有效簡化數據處理流程。

在云存儲的情況下，采取加密措施保護數據保證傳輸和存儲過程中的安全，實施嚴格的訪問控制策略，可以確保數據不被未授權訪問。通過數據儲存策略，水稻生長環境智能監測系統能夠長期保留水稻的生長數據，支持農業研究。

5" 基于物聯網的水稻生長環境智能控制系統設置路徑

5.1" 控制設備

控制設備主要包括自動灌溉系統、施肥設備、病蟲害管理設備以及環境調控設備。設備通過接收來自中央處理平臺的指令，自動調節田間的環境條件，確保水稻能夠維持最佳生長狀態。自動灌溉系統根據土壤濕度傳感器自動調整水量，確保作物獲得適量的水分，優化水資源的使用，有助于防止土壤鹽漬化。[5]

施肥設備根據土壤肥力傳感器和植物生長狀況監測數據，調節施肥量和頻率，通過精確施肥技術，減少肥料浪費。病蟲害管理設備包括噴藥機器人和生物誘捕器，檢測到病蟲害發生后自動啟動，對病害或蟲害進行全面處理，減少化學農藥的使用，保護作物免受更嚴重的損害。

根據氣象傳感器的數據自動調節溫室內的溫度和濕度，可以為水稻提供穩定的生長環境。整合智能控制設備需要強大的中央處理平臺，實時接收和分析來自田間傳感器的數據，生成和下發執行命令到相關的控制設備。系統的用戶界面允許農場管理者手動調整控制參數，以應對突發情況或特殊需求。通過智能控制設備的協同工作，水稻生長環境控制系統不僅能精確管理田間的環境條件，還能提高水稻種植的整體效率和產量，同時減少環境影響和降低運營成本，大大推動水稻種植業的現代化進程。

5.2" 決策系統

基于物聯網的水稻生長環境智能控制系統中，決策系統負責分析收集數據，并利用大數據技術生成具體的控制指令，優化水稻的生長條件。系統集成先進的數據分析技術，通過人工智能算法，解析來自田間的各種數據。通過計算分析，決策系統能夠識別出作物生長中的關鍵需求，并了解潛在問題，制定出科學的防治策略。[6]

決策系統在處理數據時先進行數據清洗，清洗過后開始預處理工作，確保輸入數據的準確性。利用統計分析來預測水稻生長模型，根據評估數據的發展趨勢，預測水稻未來的生長需求。系統會實時監測和分析氣象條件，預測可能發生的極端天氣，及時調整田間管理措施。

決策系統通過學習特定的農業作物反應，不斷優化控制策略。例如，系統通過歷史數據學習特定品種的水稻對光照和溫度的響應，更精確地調節環境條件，以符合水稻生長的具體需求，使決策系統不僅可以處理常規任務，還能在遇到非標準條件時做出有效的響應。因此，決策支持工具極大地提高了農業生產的效率和作物的質量，是現代智能農業系統不可或缺的一部分。

6" 結語

物聯網技術在水稻種植中的有效應用，可以提高農業生產效率、作物質量，促進農業可持續發展。通過集成的傳感器，實時采集并分析數據，使水稻種植變得更加精準和自動化，有助于實現資源的高效利用，減少浪費，同時也為農民提供了強大的決策支持工具，使其在面對環境變化和不確定因素時能做出快速且科學的反應。物聯網技術的引入能促進農業技術的創新，推動水稻產業的發展。因此，推動物聯網技術在農業中的深入研究，對于優化水稻農業具有重要意義。

參考文獻：

[1] 易寧，劉有珠.基于物聯網的水稻大田智能預警監控系統[J].江蘇農業科學，2018，46（19）：264-268.

[2] 王萍，趙宏亮，李佩林，等.農業物聯網技術在大豆生產中的應用[J].大豆科學，2018，37（5）：809-813.

[3] 張元寶，夏金林，孫維登，等.水稻生長監測系統的開發與應用[J].安徽農學通報，2018，24（15）：165-167.

[4] 董淑娟.水稻生長信息動態監控系統設計：基于物聯網技術[J].農機化研究，2017，39（8）：216-219.

[5] 鄒艷華，汪浩.基于WSN的水稻生長環境遠程監測系統研究[J].微型機與應用，2014，33（15）：59-61.

[6] 王旺華，郭亞軍，李永祥，等.物聯網技術在水稻育種中的應用[J].安徽農業科學，2013，41（27）：11208-11209.