智能化技術在園林植物生長監測中的應用

摘要" 探索智能化技術在園林植物生長監測中的應用，并通過智能化技術優化園林植物的生長環境，有助于確保植物健康生長和實現園林精準、高效管理。本研究通過文獻回顧分析了園林植物生長監測現狀，總結了智能化技術的應用優勢，結合工作實踐闡述了智能化技術在園林植物生長監測中的具體應用。人工巡檢等常規的園林植物生長監測方法存在一定的局限性，智能化技術的運用保證了監測的實時性、自動化、精準化、智能預警和數據自動記錄與分析，實現園林管理的智能化和精細化。智能化技術在園林植物生長監測中展現出了較大的應用潛力，通過該技術的運用可以實現對園林植物生長過程中的溫度、濕度和光照等關鍵環境參數的準確監測，并通過數據分析預測植物的生長趨勢，自動化控制系統有效實現了園林植物的精準灌溉和施肥，明顯提高了資源利用效率。本研究為園林植物生長監測及園林精準、高效管理提供參考。

關鍵詞" 園林植物；智能化；生長監測；精細管理

中圖分類號" S688；TP274"""""" 文獻標識碼" A"""""" 文章編號" 1007-7731（2024）22-0110-04

DOI號" 10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2024.22.024

作者簡介 劉瑞（1986—），女，安徽蚌埠人，工程師，從事風景園林研究。

收稿日期 2024-08-17

Application of intelligent technology in growth monitoring of garden plants

LIU Rui

（Yinghua Ecological Environment Co.， Ltd.， Fuzhou 350200， China）

Abstract" Exploring the application of intelligent technology in the growth monitoring of garden plants， optimizing the growth environment of garden plants through intelligent technology， which helps to ensure the healthy growth of plants and achieve accurate and efficient garden management. The current situation of garden plant growth monitoring through literature review was analyzed， the application advantages of intelligent technology were summarized， and the specific application of intelligent technology in garden plant growth monitoring combined with work practice were elaborated. Traditional garden plant growth monitoring methods such as manual inspection had certain limitations. The use of intelligent technology ensured real-time monitoring， automation， precision， intelligent early warning and automatic data recording and analysis， and realized the intelligence and refinement of garden management. Intelligent technology has shown great application potential in monitoring the growth of garden plants. Through the application of intelligent technology， key environmental parameters such as temperature， humidity and light can be accurately monitored during the growth of garden plants， and the growth trend of plants can be predicted through data analysis. The automatic control system effectively realizes accurate irrigation and fertilization， and significantly improves the efficiency of resource utilization. This study provided references for the monitoring of plants growth， and the precise and efficient management of gardens.

Keywords" garden plants; intelligentization; growth monitoring; fine management

園林植物是城市生態系統的重要組成部分之一，其生長狀態在一定程度上影響城市的環境質量和居民的生活質量。對園林植物生長過程進行持續、系統地觀察、測量、記錄和分析，有助于確保植物在較佳的環境中健康生長。園林植物生長監測常規方式如人工巡檢、調查法等，存在人力成本高以及數據記錄準確性、預測有效性和響應速度有待進一步提高等現狀。因此，利用智能化技術提高園林植物生長監測效率和準確性，成為當前研究的熱點和難點之一。

有關智能化技術在園林植物生長監測方面的研究已取得了一定的進展。如利用物聯網、大數據和云計算等先進技術，對園林植物的生長環境進行實時監測和智能控制。劉璨[1]通過基于物聯網的機場綠化園林植物生長環境參數監測系統，實時監測土壤濕度、溫度和光照強度等環境參數，了解植物的健康狀況，實現對植物生長環境的精準監測和管理。劉雷等[2]運用環境感知技術、遠程監測技術和網絡通信技術等，實時監測園林植物生長環境中光、溫、水和肥等數據，實現對園林植物的智能化養護管理，緩解了部分園林養護管理中信息管理系統功能單一、專業人員不足等問題。李玲莉[3]對典型綠地中銀杏、香樟和桂花等喬灌木進行定點監測，通過布設在綠地中的傳感網絡、自動化數據分析工具，獲取植物的各項生長指標，研究微環境變化對其生長的影響，實現對園林植物的精細化養護。以上研究表明智能化技術在園林植物生長監測中發揮了重要作用，實踐中，技術布設難度和設備維護成本相對較高，對于小型或資源有限的植物園林適用性不強。因此，在實際應用中需針對不同地區的環境條件和植物種類，研發適應性更強的智能化設備，開發易于操作和維護的智能化系統，以降低對專業技術的依賴程度。

本文對當前園林植物生長監測現狀進行分析，總結智能化技術在園林植物生長監測中的應用優勢，并提出該技術在園林植物生長環境監測中的具體應用。通過智能化技術實現對園林植物生長環境的實時監測和智能調控，為智能化技術在園林領域的應用和發展提供參考。

1 園林植物生長監測現狀

目前部分地區對于園林植物生長監測方面的投入較有限，通常采用人工巡檢等方式，其在一定程度上可以幫助了解植物的生長情況，但這些方法存在一定的局限性，難以對園林植物進行全面、實時監測，無法全面反映植物的生長狀況。在人工巡檢和數據記錄時容易出現遺漏或不準確等情況，紙質記錄或簡單的電子表格記錄難以進行高效的數據處理與分析，對植物生長狀況深入分析和預測的能力有待進一步提高。此外，人工巡檢方式效率較低，成本較高，針對巡檢中發現的問題及時采取措施進行干預和調整的能力有待進一步提高。

2 智能化技術在園林植物生長監測中的應用優勢

2.1 實時性

智能化技術可以實時監測植物的生長環境和生長狀態，確保監測數據的及時性和準確性。彭麗紅[4]在溫室內布置智能傳感設備，實時監測植物生長發育必需的溫度、濕度、光照強度和CO2含量等關鍵參數，將植物生長物理量轉化為數字信號，通過相應設施與設備實現對植物生長環境的及時調控。曹耀鵬等[5]采用科百信物融合作物精準栽培管理系統（KB-CPS），通過云平臺或App小程序實現對溫室中植物生長過程的全面數字化監測，解決了蓮霧、番木瓜和荔枝等部分熱帶水果在暖溫帶地區種植的難題，取得了良好成效。

2.2 自動化

智能化技術能夠實現數據的自動收集、處理和分析，并根據預設的規則或模型做出決策，減輕了人工操作的繁瑣程度，提高了工作效率。例如，嚴崇瑞等[6]設計的基于LoRa通信的智能灌溉系統，當土壤濕度低于預設閾值時，智能灌溉系統會自動開啟灌溉設備；王歡[7]對智能溫室大棚高溫系統進行了研究，表明通過智能調溫系統的自動調節，避免了溫室植物受外界極端天氣的影響。這種自動化管理有助于降低人工成本，同時提高管理效率和精度。

2.3 精準化

智能化技術利用傳感設備實時采集植物生長環境的相關參數，根據植物的生長需求精準調控其生長環境，提高植物的生長勢和抗病蟲害能力。戴師[8]使用DHT11數字溫濕度傳感器實時采集吊蘭生長環境的土壤濕度數據，記錄每次澆水前后的土壤濕度以及對應的澆水量，通過建立的數字模型分析土壤濕度與澆水量之間的關系，設定了土壤濕度的閾值范圍，作為吊蘭生長的最佳濕度區間，實現對吊蘭澆水的精準調控。

2.4 智能化預警

智能化技術有助于及時發現植物生長過程中存在的環境異常和病蟲害風險，自動預警并提供相應的應對措施，實現對園林植物生長環境、病蟲害的自動化監測和可視化展示。趙小娟等[9]研究認為，病蟲害的發生與氣候、環境等存在緊密關聯，可以在病蟲害監測預警系統中設定監測區域的空氣溫濕度、土壤溫濕度等環境參數閾值，當監測數值超出閾值時，智能監測預警系統就會自動發送預警信息。

3 智能化技術在園林植物生長監測中的應用

3.1 園林植物生長環境監測

通過布置在園林植物生長區域的傳感器，可以實時監測土壤條件、光照強度、CO2濃度、環境溫濕度和病蟲害等情況。通過實時監測和數據分析，為園林規劃設計、園林植物管理提供科學依據，有助于促進園林行業的可持續發展。洪琴[10]研究表明，在園林植物生長的不同區域，如草坪、花壇和樹木周圍等，布置ZigBee傳感器節點，用于監測植物生長環境的光照強度、CO?濃度、溫度、濕度和土壤營養成分等參數，采集的數據通過ZigBee無線通信技術傳輸到協調器，數據經過匯總后傳輸到服務器進行分析與處理，用于評估園林植物的生長環境；管理人員通過移動終端設備實時獲取植物生長環境信息，了解植物的生長狀態，并根據需要及時做出調整。ZigBee網絡具有良好的擴展性，可以根據需要增加或減少傳感器節點，滿足不同規模的園林植物生長監測需求。

3.2 園林植物生長趨勢分析與預測

基于植物的生理特性、環境因素和土壤條件建立植物生長模型，可以預測植物在不同環境條件下的生長趨勢。雷桂平等[11]采用新型的智能視覺物聯網技術和監測系統，實現對園林植物的光照強度、CO?濃度、水分、葉片生長情況以及植物水分脅迫程度等的實時、準確監測。基于物聯網監測系統集成局域網（Local area network，LAN）、無線局域網（Wireless local area network，WLAN）、通用分組無線服務（General packet radio service，GPRS）、4G和5G等多種網絡技術，可以實現現場數據信息和控制命令的實時、準確傳輸與交互。（1）數據采集。溫濕度傳感器用于實時監測環境的溫度和濕度；土壤pH傳感器用于測量土壤的酸堿度；CO?濃度傳感器用于監測植物生長環境中的CO?濃度。（2）數據傳輸。在固定或移動設備之間通過LAN或WLAN進行數據傳輸；當設備需要遠程連接或在無Wi-Fi覆蓋的區域，可以使用GPRS、4G或5G網絡進行數據傳輸。（3）數據處理與控制。數據中心負責接收來自各個傳感器的數據，并進行匯總、比對和展示；用戶可以通過設置溫濕度閾值實現對設備的調控，當實時監測數據高于或低于設定閾值時，系統可以自動開啟或關閉指定的設備，如加熱器、加濕器和通風設備等。（4）數據統計與趨勢分析。系統根據收集到的數據生成統計報表，如日報表、周報表或月報表等；通過對歷史數據進行分析，系統可以預測未來一段時間的趨勢，并據此做出優化建議或調整策略。通過智能化監測，實現對植物生長環境的實時監測、數據分析和智能控制，為園林高效管理提供了有力的支持。

3.3 園林植物灌溉智能化控制

運用智能化技術可以實現園林植物灌溉的智能化、精準化和高效化管理。根據氣象條件、土壤濕度和植物的水分需求，智能調控灌溉，有助于提高水資源的利用率、降低人力成本、提高園林綠化的可持續性和景觀質量。謝福來[12]將智能灌溉系統的設計與實現分為4個部分。（1）數據采集和傳輸。通過安裝在植物生長區域的終端監測節點和無線網關節點完成數據的采集和傳輸。終端監測節點負責實時監測植物生長區域的環境信息并控制電磁閥的開斷，無線網關節點負責將分析和融合后的數據通過GPRS網絡傳輸到上位機。（2）數據處理與分析。采集的數據信息進入數據庫，采用SQL server數據管理軟件，管理農田信息、氣象信息、灌溉決策信息和工作人員等信息；交互界面則采用Visual Studio開發環境實現所設計的功能。（3）灌溉控制。數據信息經過處理與分析后用于預測灌溉需求，制訂灌溉計劃，并實時調整供水。智能灌溉系統通過自動控制水泵、閥門等，調整灌溉時間、水量和方式。（4）監測與反饋。智能灌溉系統監測中心可以實時顯示和調控園林灌區的灌溉情況，通過首部控制器與田間控制器進行連接，執行園林植物灌溉計劃，并根據監測反饋信息及時做出調整，以優化灌溉策略。陶虞菲[13]提出將智能灌溉系統與氣象站、土壤墑情監測站集成應用，可以使數據收集更全面，灌溉控制更精準；許盼盼[14]采用土壤墑情監測站對某灌區土壤墑情進行監測，獲取了精準的土壤墑情數據，確定該灌區灌溉水利用系數為0.761，從而更準確地調整灌溉計劃。

3.4 園林植物生長異常智能預警

通過智能化遠程監測，園林管理人員可以隨時隨地查看植物的生長環境和植株生長狀態。一旦監測到植物生長異常，如植物發生病蟲害等，智能報警系統會立即發出預警，通過移動終端設備提醒管理人員，并分析可能的異常原因和相應的解決方案。邵明月等[15]運用深度學習技術對植物病蟲害進行了有效識別，具體應用步驟：研究前收集包含各種植物早期病蟲害的圖像數據集，包括不同的植物種類、生長階段以及多種類型的病蟲害等數據，對收集的數據詳細標注病蟲害類型、位置和嚴重程度等信息，并進行旋轉、縮放、裁剪和色彩調整等操作；選擇合適的深度學習模型，如卷積神經網絡（Convolutional neural network，CNN）、循環神經網絡（Recurrent neural networks，RNN）和生成對抗網絡（Generative Adversarial Nets，GAN）等，用于處理圖像數據，其中CNN具備強大的特征提取能力，在植物病蟲害的圖像識別上取得了成效；在應用過程中，結合具體識別任務對深度學習模型進行改進和優化，如調整網絡結構、優化損失函數和使用正則化技術等，使用標注好的數據集對深度學習模型進行訓練，通過反向傳播算法優化模型參數。在園林植物生長監測中，深度學習技術還可用于其他類型的異常情況預警，楊俊成等[16]研究認為，監測植物營養缺乏或過剩、植物生長速度異常、環境因素異常和土壤狀況異常等，有助于幫助園林管理人員及時發現和處理各種異常情況，確保植物的健康生長。

綜上，本文分析了當前園林植物生長監測現狀，總結了智能化技術在園林植物生長監測中的應用優勢，并闡述了該技術在園林植物的生長環境監測、生長趨勢預測、灌溉智能化調控和生長異常智能預警等方面的具體應用。智能化技術的應用提高了監測效率和準確性，為園林從業人員提供了更為便捷和智能的管理手段。隨著智能化技術的不斷發展和完善，其在園林植物生長監測中的應用將更加廣闊。

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（責任編輯：何" 艷）