第２６期 ２０１７年９月 江苏科技信息 Ｊｉａｎｇｓｕ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｎｏ．２６ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，２０１７ 基于物联网的农田温湿度信息智能采集 黄丽韶 （湖南科技学院电子与信息工程学院，湖南永州４２５１９９） 摘要：文章研究并提出了一个基于物联网的农田温湿度信息智能采集解决方案，利用预见式搜索、推 荐式搜索、交互式搜索等方法对温湿度数据信息进行智能化采集，最后通过数据分析表明，该智能采 集方法获得的知识能够实现对农田温湿度的远程监控，有ｆｔ．１于提高现代农业的精细化管理水平。 关键词：物联网；农田温湿度；智能采集 ０ 引言 农田水稻的生长状况与土壤的温湿度密不可 分。实时远程观测土壤的温湿度变化，智能采集数据 信息对农作物产品的质量、品质，提高生产效率具有 非常重大的意义。而当今全球正在经历一场持久而 深远的数据化，跨界、融合、开放、共享是大数据 时代的核心特征，大数据技术对农业信息化数据智能 采集是发展的趋势，是未来发展的十大驱动力 。 １ 监测系统结构 监测系统包括ｉ个模块，主要是监测中心、数据 采集中心和智能网关。其中监测中心由计算机、智能 移动终端和ＬＥＤ显示屏构成；数据采集中心南数据 采集／存储、数据处理分析、数据查询／显示构成；智能 网关由多个传感器构成。系统的软件环境基于Ｗｉｎ— ｄｏｗｓ７简体中文操作系统，网站开发有ＰＨＰ和ＩＩＳ７网 络配置环境，面向对象程序设计语言开发环境及其地 图服务发布，采用ＳＱＬ Ｓｅ￣ｅｒ２００８数据库实现空间数 据与属性数据的统一管理。另外，农田温湿度环境远 农田温湿度的采集运行是一个有机整体，当信 息流能够及时准确到达所需的工位时，灌溉准时是 生产协同急需解决的问题。水稻生产系统，灌溉成 本成几何级增长，通常我们依靠实时监测温湿度解 决此间题一 。通过软硬件的充分结合，遵循精益原 则设计，让中间监测成本降到最低，系统保持一致，保 证灌溉及时性。设计的监测系统结构如图１所示。 程监测系统传感器节点结构包括三大模块，分别是传 感器模块、处理模块和通信模块。其中传感器模块包 括土壤温度、土壤湿度；处理模块包括处理器和存储 器，增强功能模块；通信模块包括ＧＰＲＳ网络、ＭＡＣ和 收发器。农田温湿度环境监测系统的网关节点结构 包括五大模块，分别是存储模块、射频收发模块、电源 系统模块、通信模块和处理器。 数据分析模块包括数据浏览、统计分析、对比分 析、影像浏览和影像对比等。在数据及时性要求不断 提高的今天，以及系统管控精度越来越高的背景下， 如何快速精准地与系统交互，并得到系统的支撑，移 动审批和移动预警都是在移动门户上实现，在业务管 理方面所带来的良好应用。如果监测者经常在外 差，通过移动监测，可以快速处理灌溉管理内容，快速 了解农田土壤发生的变化。另一方面，移动预警也是 通过快速掌握土壤温湿度信息，方便监测者作出正确 的灌溉决策。通过搭建移动管理监测平台，将灌溉重 新梳理并制定有效的管理体系。通过信息的有效共 享、业务体系的有效运营，解决决策效率低，数据失真 的情况的发生，也为管理决策快速提供有效依据，实 现集中灌溉业务转型，有效控制监测成本。 最后，需要建立一套标准规范的监测流程，根据 实际系统的运行情况，不断优化监测流程和整合监 基金项目：永 １，１市科技局指导性科技计划项目；项目编号：永科发［２０１５ ３９号一１６。湖南科技学院一般 科学研究项目；项目编号：１６ＸＫＹ０５２。 作者简介：黄丽韶（１９８３一），女，湖南永州人，讲师，硕士；研究方向：智能算法，图像处理，开源软件。 一５ｌ一 第２６期 ＮＯ．２６ ２０１７年９月 江苏科技信息・应用技术 Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，２０１７ 测，形成有效的采集、提取、推荐、决策四大环节系统 温湿度数据收集方案，指导相关监测者实际使用。 移动大平台为大数据做准备，在设计中，要结合分析 温湿度数据对未来灌溉的影响做指导性规划。 ２ 温湿度数据的智能采集 温湿度数据是激活数据学中的准备阶段，是数据 系统依据某种信号组织相关数据的一种行为。激活 数据学强调的是对所有关联温湿度数据的整合、分析 和创造性挖掘，需要通过温湿度数据采集来实现整个 关联数据体系的建立，为温湿度数据处理提供尽可能 完整的数据资源基础，以确保处理结果的准确性，同 时防止出现温湿度数据价值挖掘的盲点 。 激活数据学中的温湿度数据采集，延续了传统 数据采集的原理和各种技术，即将用户的需求在原 始数据库中进行比对，通过 配机制计算信息的相 似度，并输出结果。例如采集引擎就是对网页中的 关键词进行索引，建立索引数据库的全文采集引擎， 当用户输入某个关键词时，采集引擎采集请求信息 进行量化，与数据库进行对比，通过云计算将包含该 关键词的所有网页，并按照与关键词的相关度高低 依次排列。 激活数据学中的温湿度数据采集有自身独特的 优势，表现为全面性、自发性、关联性的特点。激活 数据学可以实现预见式采集、推荐式采集、交互式采 集等形式的采集。 在温湿度数据分析学习的基础上，智能采集引 擎能够预见式地进行自主采集，为用户提供更为准 确的预判、搜集数据资源。智能采集引擎通过观察 监测者的行为，了解监测者作出的决策，监测者提出 请求就能站在监测者的角度，为监测者提供更准确 的预见式采集服务。预见式采集还是基于人类意图 数据库的分析，在监测者按特征充分挖掘后，计算机 将更精确地知道监测者的采集意图，甚至做到“走一 步，想十步”。例如，当监测者在智能采集引擎的输 入栏输入“需要灌溉的最低湿度值”，传统采集引擎 给出的采集结果，可能大多数停留在“湿度值范围” “灌溉的最低湿度”等显性反馈结果。而智能采集引 擎给出的采集结果会包含“湿度的保持方法”等隐性 关联的预见式结果。 温湿度信息的智能采集具有主动推荐的功能 监测者可以根据推荐，更方便地找到自己采集的答 案。智能采集的推荐式采集功能，可以在任何特定的 时候用各种方法与监测者取得联系，这些方法包括微 信、邮件、电话等。智能采集还可根据监测者的位置 信息的特性，选择合适的方法跟监测者通信。 温湿度信息采集还包括交互式采集。让人与计 算机更自如、更便捷地交互是几代计算机研究者的梦 想，随着语音识别技术等交互技术的突破提升，交互 采集变得多样化，功能也越来越强大。百度自热语音 处理部在智能交互技术与产品两方面齐头并进，取得 了很多创新与突破，实现了通过文字、语音、 片等多 种形式进行交互的多模交互技术。 智能采集引擎采集的日常表现形式，叮能不仪限 于预见式、推荐式和交互式采集，且“预见式采集、推 荐式采集和交互式采集”三者并非完全割裂的 随着大数据、云计算、物联网等技术的飞速发展，智能 采集引擎将实现“采你所想，集你所未想”，实现真正 意义上更主动的采集。 ３ 结语 本文提出的基于物联网的农田温湿度信息智能 采集解决方案，通过陆续试用和示范，结果表明该数 据处理分析方法能一定程度上满足监测者的需求，利 用农田温湿度的变化在灌溉时间和防范害虫方面都 具有一定的预见性。 参考文献 ［１］张杰．基于物联网的农业环境远程检测系统研究…． 河南衣业科学，２０１５（１２）：１４４—１４７． ［２］刘卉，汪懋华，王阅宣，等．基于无线传感器网络的 农田土壤温湿度监测系统的设计与开发［Ｊ］．吉林大 学学报，２００８（３）：６０４—６０８． ［３］孙艳红，麻晓梦．无线传感器网络在农田温湿度信 息采集中的应用［Ｊ］．科技视界，２０１６（９）：１３９． ． （责任编辑程雅琪） Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｏｆ ｆａｒｍｌａｎｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ Ｈｕａｎｇ Ｌｉｓｈａｏ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｕｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｙｏｎｇｚｈｏｕ ４２５ １ ９９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ￣ｒｍｌａｎｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｈｕｍｉｄｉｔＹ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｄａｔａ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｃａｒｒｉｅ￣１ ｏｕｔ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｓｅａｒｃｈ，ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｓｅａｒｃｈ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｒｅａｌｉｚｅ ｒｅｍｏｔｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｉｎ ｆａｒｍｌａｎｄ，ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ｂｅｎｅｆｉｃｉａｌ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｉｆｎｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｍｏｄｅｒｎ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ；Ｎｒｍｌａｎｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｈｕｍｉｄｉｔｙ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ５２— 一
