基于物聯網和傳感技術的冰菜無土栽培智能化管理

韓東辰

（臨汾職業技術學院生命科學系，山西 臨汾 041000）

傳統的無土栽培包括冰菜生產面臨管理挑戰，主要對環境因素監測不足和管理手段的有限性，而智能化管理系統通過實時監測生長環境中的關鍵參數[1]，能夠使農戶精準掌握冰菜生長中所需的溫濕度、光照等信息，幫助農戶在不同生長階段對栽培環境進行精細調控，進而提高生產效益。本文基于物聯網和傳感技術，致力于設計并實施一套冰菜無土栽培智能化管理系統，以全面提升冰菜生產的智能水平和管理效率。

1 物聯網與傳感技術在冰菜栽培中的應用

1.1 物聯網系統架構

在冰菜栽培中，物聯網系統的架構是基于ZigBee技術的大棚內組網體系，如圖1所示。該系統主要包括控制器、傳感器、終端和協調器等關鍵元件，這些元件通過ZigBee 協議實現內部通信，確保各設備之間的協同工作。其中，控制器負責調控環境參數，傳感器用于實時監測大棚內的溫度、濕度、光照等關鍵指標，終端作為用戶界面提供數據展示和遠程控制的入口，而協調器則協調各設備之間的通信。

圖1 物聯網冰菜栽培系統架構Fig.1 Architecture of Internet of Things Mesembryanthemum crystallinum cultivation system

通信方面，系統采用了串口通信方式，通過STM32單片機和GPRS模塊將采集到的數據上傳至服務器，具有穩定性和高效性的特點，確保了數據的可靠傳輸。上傳至服務器的數據可以通過手機端實時呈現和遠程控制，為農戶提供了方便的操作和監控手段[2]。

整體而言，物聯網系統的架構不僅具備高效的內部通信機制，還通過采用先進的通信方式和數據傳輸方式，實現了對冰菜栽培環境的全面監測和遠程控制。

1.2 傳感器的選擇與布局

在冰菜栽培中，物聯網與傳感技術的成功應用關鍵在于合理選擇和布局傳感器，以實現對關鍵環境參數的準確監測。傳感器的選擇，需要考慮冰菜生長所需的關鍵指標，如溫度、濕度、光照等。為了確保準確度和可靠性，常采用LM35 溫度傳感器、DHT22 濕度傳感器和光敏電阻等專業傳感器。LM35 可提供高精度的溫度數據，DHT22 能穩定測量濕度，而光敏電阻則能感知光照強度，從而全面了解大棚內的生長環境。

在傳感器布局方面，需考慮大棚內的結構和作物分布。合理的傳感器布局能夠確保覆蓋到整個生長區域，避免盲區和冗余測量。傳感器的位置通常包括大棚的四角和中央位置，以及植物栽培區域的不同高度，這樣的布局能夠有效地捕捉到環境的空間變化，提供更全面、立體的數據[3]。

通過選擇合適的傳感器和優化布局，物聯網與傳感技術在冰菜栽培中實現了對多維度環境參數的高效監測，為智能化管理提供了精準的數據支持。

1.3 數據采集與實時監測

1.3.1 數據采集頻率與精度

在冰菜栽培中，數據采集的頻率和精度是確保系統實時監測準確性和響應性的重要考量因素。采用高頻率的數據采集能夠捕捉到生長環境中的瞬時變化，提供更為細致和全面的信息。對于溫度、濕度等較為動態的參數，通常選擇較高的數據采集頻率，以確保系統對環境波動的敏感性。

同時，數據采集的精度直接影響監測結果的可信度。為保證準確性，傳感器需要具備高精度的測量能力。例如，溫度傳感器需具備小范圍內的高分辨率，以確保對微小溫度變化的敏感性。濕度傳感器同樣需要高精度以滿足對濕度變化的準確監測。通過選擇適當的傳感器和調整數據采集頻率，系統可以在保障監測準確性的前提下實現對生長環境的實時感知，為后續的智能化管理提供可靠的數據基礎。

1.3.2 實時監測系統設計

在實現實時監測的系統設計中，建立了高效的物聯網結構。通過ZigBee 大棚內組網，實現設備之間的互聯和協同工作。通信采用了串口通信，其中STM32單片機負責數據采集，通過GPRS模塊將數據上傳至服務器。這一物聯網結構構建了一個穩定、可靠的通信框架，為實時監測系統提供了可靠的數據源。

在數據采集的基礎上，實時監測系統設計引入了遠程控制和自動化技術。通過服務器與STM32 單片機的雙向通信，實現了遠程對系統的監控和控制，種植戶可以通過手機端或其他終端實時了解種植環境的狀態，并遠程控制，例如調整灌溉系統或改變溫室氣候條件等，提高冰菜栽培的管理效率。

2 智能化管理系統設計

2.1 決策支持系統

2.1.1 數據分析與處理

在決策支持系統的設計中，數據分析與處理起到了關鍵的作用，具體的數據分析與處理流程如圖2 所示。首先，通過傳感器獲取的大量數據，進行預處理工作，包括數據清洗、去噪和異常值處理等，以確保數據的質量和準確性。隨后，采用先進的數據分析技術，如統計分析和機器學習算法，深入挖掘清理后的數據。

圖2 數據分析與處理流程Fig.2 Data analysis and processing process

在數據分析的過程中，系統著重關注冰菜栽培環境的各項關鍵指標，如溫度、濕度、光照等。通過建立數學模型和算法，系統能預測和分析這些指標的變化趨勢，為決策支持提供可靠的依據。同時，系統會自動識別與異常數據相關的特征，以及其對植物生長的潛在影響，從而實現對潛在問題的早期預警[4]。

數據分析的結果將被整合到決策支持系統中，為管理者提供直觀、清晰的信息，通過可視化界面，用戶可以實時了解冰菜栽培環境的狀態，并獲取關鍵數據的動態變化趨勢。

2.1.2 決策模型與算法

本文采用了基于機器學習的決策算法，其中決策模型為：

式中：Y為目標變量，表示對冰菜栽培環境的決策；X為特征變量集合，包括溫度、濕度、光照等環境指標；f(X)為決策函數，用于建模環境特征與目標變量之間的關系；ε為模型的誤差。

在算法層面，采用了集成學習中隨機森林算法，通過構建多個決策樹綜合決策，具有高度的魯棒性和泛化能力。隨機森林通過對訓練數據的隨機抽樣和特征的隨機選擇，構建多個決策樹，并通過投票機制綜合各個樹的決策結果，提高了整體模型的準確性和魯棒性。

此設計旨在充分利用環境數據，通過機器學習方法挖掘數據中的潛在規律，為冰菜栽培提供個性化、智能化的決策支持，優化生長環境、提高產量和質量。

2.2 遠程控制與自動化

在智能化管理系統的設計中，遠程控制與自動化是決策支持系統的重要組成部分，通過遠程控制，管理者可以實時監測冰菜栽培環境的各項參數。具體而言，系統支持對溫度、濕度、燈光等關鍵環境指標的遠程調節，以滿足不同生長階段對環境條件的需求，提高了生產管理的靈活性，降低了人力成本。

系統通過設定預定的決策模型和算法，使系統能根據實時采集的數據自動調整環境參數，實現智能化管理。例如，在溫度過高時自動啟動降溫設備，或在低光照條件下自動調整燈光強度，提高了環境適應性，精準地滿足植物的生長需求，提升作物產量和質量[5-6]。

2.3 用戶界面與移動應用

用戶界面與移動應用的開發是為了提供直觀、便捷的管理體驗。管理者可以以圖表、圖形等形式直觀地了解冰菜栽培環境的狀態和關鍵指標的實時變化趨勢，簡化了信息的理解和消化過程。用戶界面還通過友好的交互設計，使得管理者可以輕松地遠程控制和設定環境參數。例如，通過簡單觸摸或點擊，就能實現溫度調節、濕度設置等功能。這種直觀的用戶交互方式提高了管理者對冰菜栽培環境的實時操作效率，降低了使用門檻[7-8]。

3 試驗與結果分析

3.1 種植環境設置

在無土栽培試驗設計中，種植環境的設置是關鍵的步驟，旨在模擬最適宜冰菜生長的條件。一是溫度。通過精確的溫控系統，確保在整個試驗期間維持穩定的溫度范圍，為冰菜生長創造適宜的生長環境。二是濕度。通過濕度控制系統，調整空氣濕度，維持冰菜生長所需的合適水分條件。三是光照條件。通過科學布局光源，確保光照充足、均勻，模擬自然陽光的照射，促進植物正常生長。這一系列的種植環境設置旨在為無土栽培試驗提供良好的模擬生長條件，以獲得可靠的實驗結果。

3.2 試驗組與對照組的比較

試驗組采用了基于物聯網和傳感技術的智能化管理系統，通過實時監測和自動化控制技術，優化了栽培環境參數。對照組采用傳統的栽培方法。試驗組與對照組在冰菜生長方面的主要區別在于試驗組引入了先進的技術手段，實現了對種植環境的精準監控和調節，主要包括對溫度、濕度和光照等關鍵因素的即時響應和優化。通過比較試驗組和對照組的冰菜生長情況，旨在全面了解智能化管理系統對植物生長的實質性影響。

3.3 結果呈現與數據分析

根據上述試驗，對兩組冰菜的生長數據進行了統計，統計結果如表1所示。

表1 試驗數據統計Tab.1 Test data statistics

由表1 可知，試驗組相較對照組在生長速度、植株高度和產量等方面均表現出顯著的優勢，分別增加了0.3 cm/d、5.3 cm 和1.5 kg/m2。表明智能化管理系統的應用對冰菜無土栽培有積極作用，可提高植株的生長速度和產量。

4 結語

在冰菜的無土栽培中，基于物聯網和傳感技術的智能化管理系統展現了顯著的應用潛力，通過建立完善的物聯網系統架構，合理選擇和布局傳感器，實現了對冰菜栽培環境的全面感知和實時監測。智能化管理系統通過強大的決策支持系統，遠程控制與自動化功能，以及友好的用戶界面與移動應用，為農戶提供了先進且高效的栽培管理手段，為實現農業的可持續發展和高效管理提供了新的方向。未來的研究和實踐中，可以進一步完善系統功能，推廣應用于更廣泛的農業領域，以推進農業現代化的發展。