基于物聯網的水稻生長環境智能監測與調控

中圖分類號：S126文獻標志碼：A

文章編號：1673-6737（2025）04-0120-03

水稻作為全球主要糧食作物，其生長環境的優劣直接影響到糧食安全與農業可持續發展。傳統種植方式因缺乏精準的環境監測與科學的調控手段，資源浪費和產量波動問題突出。物聯網技術的快速發展為水稻種植提供智能化解決方案，通過構建實時感知、精準分析和高效控制的系統架構，不僅能夠動態響應外部環境變化，還能夠實現對生長條件的精細化管理，從而為水稻種植提供全新的技術路徑。

1智能監測與調控對水稻生長環境優化的作用

智能監測與調控技術在水稻生長環境優化中的深度融合，巧妙地將尖端傳感器、深度大數據分析以及自動化控制系統融為一體，為水稻生長打造一個既精確又高效的管理環境。水稻的生長周期對環境條件極為挑剔，智能監測系統憑借高精度的傳感器網絡，實時捕捉這些環境參數的微妙波動，并將這些數據即時傳輸至云端分析平臺。在濕度管理方面，智能監測系統通過整合土壤濕度傳感器與氣象站數據，實現對土壤水分狀況及天氣變化趨勢的精確判斷，使得灌溉方案得以優化，不僅有效減少水資源的無謂消耗，還成功避免因過度灌溉引發的土壤板結問題，進而提升水稻根系的吸收能力和整體的抗病性能。

2基于物聯網的水稻生長環境智能監測系統

2.1 智能監測系統設計原則

基于物聯網的水稻生長環境智能監測系統，其設計精髓在于基于實時性、準確性、穩定性、易擴展性與可維護性這五大核心原則，旨在通過尖端物聯網技術，實現水稻生長環境的全面、動態監控，進而優化管理策略，并為系統的后續拓展與長期運維奠定堅實的基礎3。田間部署的溫濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳濃度傳感器及王壤養分傳感器等，借助低功耗廣域網（LP-WAN）技術或NB-IoT協議，確保數據能夠即時、無誤地傳輸至中央控制平臺。準確性方面，重視傳感器校準算法與數據融合技術的運用，在不同環境條件下對傳感器進行反復標定，結合基于加權平均的貝葉斯推理等分布式誤差校正算法，顯著提升數據采集的精確度。同時，利用卡爾曼濾波等多源數據融合技術，有效整合各傳感器提供的環境數據，降低單一傳感器的隨機誤差，從而確保數據的整體可靠性與準確性4。穩定性設計則側重于多層冗余與容錯機制的構建，采用雙網絡鏈路設計，當主用通信協議（如LoRa）出現故障時，系統能夠自動切換至備用通道，確保數據傳輸的連續性與穩定性。

2.2 智能監測系統架構

基于物聯網的水稻生長環境智能監測系統中感知層是系統的基石，承擔著全面監測水稻生長環境的重任。田間精心布置的溫濕度傳感器、光照傳感器、土壤水分傳感器、二氧化碳濃度傳感器以及土壤養分傳感器，如同敏銳的觸角，實時捕捉著溫度、濕度、光照強度、土壤水分及養分等關鍵數據，采用微功耗設計以延長使用壽命，更具備出色的耐候性能，能夠從容應對農田復雜多變的氣候條件。在數據采集過程中，感知層追求的是高精度與低延遲。為此，引人本地數據預處理技術，傳感器節點內置如滑動平均濾波、中值濾波等高效過濾算法，以有效消除數據中的噪聲干擾。同時，節點支持多通道采集模式，能夠同時監控多個環境參數，確保數據的全面性與準確性。為適應不同規模的農田監測需求，感知層傳感器節點采用網格化布局，實現監測范圍的無死角覆蓋。網絡層則肩負著將感知層采集的數據安全、高效地傳輸至應用層的重任。在設計上，優先考慮低功耗、高帶寬與穩定性。低功耗廣域網技術，如LoRa或NB-IoT協議，憑借其廣覆蓋、低功耗的優勢，成為數據傳輸的首選。

2.3 監測指標與傳感器選擇

在基于物聯網的水稻生長環境智能監測系統中，監測指標的科學選擇是確保系統對環境波動保持高度敏感并迅速響應的關鍵所在。鑒于水稻根系對土壤溫度和水分的極端敏感性，采用高精度土壤溫濕度傳感器進行實時動態監控。這些傳感器，如基于熱敏電阻的精密溫度傳感器和電容式濕度傳感器，以其低功耗和高靈敏度而著稱。為確保數據的全面性和準確性，智能監測系統采用多點布設策略，通過在不同土層深度安裝傳感器陣列，全面捕捉土壤溫濕度的分布狀況。在數據處理階段，引入基于拉格朗日插值的空間插值算法，將離散的監測數據轉化為連續的土壤溫濕度分布圖，從而直觀揭示土壤中潛在的干旱或過度濕潤區域。此外，通過整合時間序列分析算法，智能監測系統能夠準確預測未來的土壤溫濕度變化趨勢，為灌溉管理提供科學依據。采用光電二極管或硅光傳感器實現光照強度的實時監測，同時利用光譜傳感器（如高性能CMOS光譜傳感器）精確分析環境光的波長分布。選用高精度溫濕度傳感器，如數字式DHT22或SHT35傳感器，實時捕捉環境溫度和相對濕度的細微變化。為提升測量準確度，智能監測系統采用熱敏電阻校正算法和濕度補償模型，有效減少傳感器因環境因素導致的誤差。采集到的氣溫和濕度數據經過分布式處理后，利用機器學習算法（如支持向量回歸SVR）進行非線性趨勢分析，以識別可能對水稻生長產生不利影響的溫濕度波動。

2.4數據采集與預處理

在基于物聯網的水稻生長環境智能監測系統中，在數據采集頻率的規劃上，需兼顧實時監測的需求與系統的能耗、存儲效率之間的平衡。水稻生長環境的變化速度因監測指標的不同而有所差異。舉例來說，土壤溫濕度和空氣濕度的變化相對平緩，因此可以設定較低的采集頻率，如每半小時采集一次。而光照強度與氣溫等參數則可能受短時天氣變化的影響而急劇波動，這就需要提高采集頻率，如每分鐘進行一次采樣。這種差異化的采集策略由智能調度算法動態管理，如采用基于優先隊列的調度技術，根據各參數的重要性及其變化速率靈活調配采集資源。當智能監測系統監測到異常波動時，會立即啟動事件驅動采集模式，通過加密采樣機制在短時間內收集更多數據，以精準捕捉環境的突發變化。在數據清洗過程中，還會運用噪聲過濾器（如中值濾波）來消除由隨機波動引起的噪聲，特別是在光照、氣溫等波動較大的參數中，這種方法能顯著提升數據質量。

3基于物聯網的水稻生長環境智能調控系統

3.1 調控策略制定

基于物聯網的水稻生長環境智能調控系統，憑借其精確的數據支持和先進的分析技術，實現對水稻生長環境的科學管理與精準調控。調控策略的核心在于構建一個精確的水稻生長模型。這個模型深度融合水稻的生理特性、環境因子以及生長階段等多方面的數據，全面模擬水稻的整個生長周期[2。在實際應用中，常采用基于光合作用效率的CERES-Rice模型和動態模擬的APSIM模型。這些模型將溫度、濕度、光照強度、土壤水分及養分等環境因素與水稻的光合作用、呼吸作用以及生長速率緊密相連，精確量化水稻對環境的各項需求。為確保模型的準確性和區域適應性，還會通過歷史數據和田間實驗對模型參數進行精細校正。例如，利用回歸分析調整光合響應曲線中的飽和點參數，使模型在不同光照條件下都能保持高度的適用性。依托生長模型，智能調控系統為水稻的各個生長階段設定最優的環境條件。智能調控系統會將實時采集的環境數據輸人生長模型，與各階段的最優條件進行細致比對，從而評估當前環境的適宜程度。

3.2 調控設備與控制技術

在基于物聯網的水稻生長環境智能調控系統中，調控設備與控制技術的精進是驅動高效農業生產的核心要素。灌溉系統的智能化升級，聚焦于實現精準供水和資源節約。相較于傳統灌溉方式常伴有的供水不均和浪費問題，物聯網技術的引入使得灌溉過程得以實時監控與智能管理。灌溉系統的升級的核心在于電磁閥和流量傳感器的安裝，它們與基于模糊邏輯控制的智能算法緊密結合，根據土壤濕度數據精準調控灌溉量。舉例來說，當灌溉系統監測到土壤濕度低于預設閾值時，會依據水分缺失的程度動態調整灌溉的時長和流速，從而有效避免過度或不足的灌溉。同時，滴灌和微噴灌等高效灌溉技術的融入，結合精細的調控算法，確保水分的均勻分布，尤其在大規模種植區域展現出卓越的成效。此外，通過無線傳感網絡（WSN）對灌溉節點進行區域化管理，灌溉系統能夠根據不同區域的土壤特性實現更為精準的灌溉控制，進一步提升灌溉的效率和精準度。

3.3 自動化控制流程

自動化控制流程是構建基于物聯網的水稻生長環境智能調控系統的基石，數據驅動的控制邏輯設計是自動化控制流程的核心所在。智能調控系統依托多源實時數據，涵蓋土壤濕度、空氣溫度、光照強度等關鍵參數，這些數據被實時傳輸至云端的中央控制平臺，并經由智能算法深度分析后生成精準的調控指令。控制邏輯采用分層優化的架構設計，底層通過PID控制算法對單一環境參數進行精細調節，如根據實時濕度數據動態調整灌溉閥門的開閉頻率，以確保土壤濕度維持在目標區間。而高層則運用模糊邏輯控制與深度學習模型相結合的策略，全面評估各參數間的相互影響及優先級。例如，在日照充沛但空氣濕度偏低的情境下，智能調控系統會優先考慮啟動噴霧裝置以調節濕度，而非單純依賴遮陽裝置。這種多層次的控制邏輯，使智能調控系統能夠全面考量復雜環境，作出最優的調控決策。為進一步提升智能調控系統的響應速度，數據處理環節引入邊緣計算技術。傳感器網關內置輕量級預測模型，如利用ARIMA模型預測土壤濕度的短期變化，從而有效縮短控制指令的生成時間。這種分布式計算架構不僅顯著提升智能調控系統的實時性，還有效減輕中心服務器的數據處理負擔。同時，智能調控系統提供直觀豐富的交互界面，展示實時數據、歷史記錄及模型推薦的控制策略，確保用戶手動干預的科學性與合理性。

4結語

通過物聯網技術對水稻生長環境的智能監測與調控，有效解決傳統種植中環境適應性差、資源利用效率低的問題。多源數據驅動與自動化控制相結合，使環境管理更加科學高效，資源配置更為合理。智能監測與調控系統的實踐為農業現代化轉型提供堅實支撐，同時在保障糧食安全與生態可持續發展中展現出巨大潛力。

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