一种基于物联网的农业智能监控系统及作物种植方法

1.一种基于物联网的农业智能监控系统进行的作物种植方法，其特征在于，包括以下步骤：
在传统大田区和长期定位监测试验区内分别种植作物，其中常规施肥区内和传统大田区内施加同样的常规肥料，当年无肥区内在当年不施加肥料，常年无肥区内从不施加肥料，配方施肥区内施加配方肥料；
利用各种植区内的探测器组件收集多个土壤EC值、土壤温度、土壤水分和土壤电导率，每半个小时一次，将各测量值导入监控计算机，分别得到常规施肥区、当年无肥区、常年无肥区和配方施肥区内的指标平均值后送入服务器进行存储；
利用自动气象站把相对湿度数据、蒸发量数据、降雨量数据、气温数据、气压数据、风向数据、风速数据和辐射强度数据送入监控计算机，得到的各数据在显示屏上实时显示，并通过监控计算机送入服务器进行存储；
研究人员人工采集各区土壤进行元素分析，把分析结果通过控制终端机导入服务器进行存储；
通过服务器中的数据分析，实时掌握土壤墒情和养分浓度动态，找出作物缺乏的肥料元素以及作物在各种天气条件下对各元素的吸收速度，改良配方肥料的配方，重新配置，在配方施肥区内施加重新配置的配方肥料，如此往复，每7 15天进行循环配置和施肥；
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在传统大田区和长期定位监测试验区处设置供水渠以及对应的多个电磁水阀，利用土壤水分的测量值，进行水分旱涝监控，实现灌溉的远程实时控制；
利用太阳能光谱分析中心实时监测太阳各波段光谱的辐射强度，在控制终端机实时显示各路光谱曲线图，光谱所占总辐射的比例，及单位时间内各路光谱的累计量，配合视频监控终端对各区作物的长势观察，用于作物光合辐射研究，得到对作物生长有益的波段及此波段时长 与肥料元素消耗的关系；
利用太阳能光谱分析中心，获得本地区作物生长期内的光辐射情况，科学分析并预估作物产量，把预估的作物产量与实际产能进行对比，得到差值，进行作物品种的更换或者进一步优化种植方法。

一种基于物联网的农业智能监控系统及作物种植方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及农业种植领域，特别是涉及一种基于物联网的农业智能监控系统及作物种植方法。\n背景技术\n[0002] 在现代农业领域，物联网技术可在监视农作物灌溉墒情，监测土壤空气变更、畜禽的环境状况以及大面积的地表检测等方面发挥作用。\n[0003] 物联网技术可以不受地域限制，因此对各土壤生态因子进行实时监测控制，获得数据的精确度和效率都大大提高。通过物联网技术可以收集温度、湿度、养分、风力、大气、降雨、pH值等数据信息，进行远程监控和管理，从而进行科学预测，防灾减灾，科学种植，提高农业综合效益。\n[0004] 物联网技术是一个新兴的交叉学科，该类技术在我国的应用与发达国家相比有很大差距，受到资金缺乏、技术装备落后、缺乏专家指导途径等因素限制，其发展滞后且智能化水平低。因此，将物连网智能技术应用于农业资源利用、生态环境监控、农业精细管理和农产品安全方面逐渐成为一个新的研究和应用方向。\n发明内容\n[0005] 本发明主要解决的技术问题是提供一种基于物联网的农业智能监控系统及作物种植方法，检测土壤墒情，优化配方肥料，促进作物生长。\n[0006] 为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于物联网的农业智能监控系统，包括：传统大田区和长期定位监测试验区，所述长期定位监测试验区设置在传统大田区的一侧，所述传统大田区和长期定位监测试验区之间设置有一个自动气象站，所述长期定位监测试验区包括常规施肥区、当年无肥区、常年无肥区和配方施肥区，所述基于物联网的农业智能监控系统还包括服务器、控制终端机以及设置在传统大田区和长期定位监测试验区一侧的视频监控终端、太阳能光谱分析中心和监控计算机，所述传统大田区、常规施肥区、当年无肥区、常年无肥区和配方施肥区内分别设置有数个探测器组件，所述数个探测器组件、自动气象站、视频监控终端和太阳能光谱分析中心分别采用无线或者有线通讯设备与监控计算机相连接，所述监控计算机与服务器之间采用网络连接，所述控制终端机与服务器进行网络连接通讯。\n[0007] 在本发明一个较佳实施例中，所述自动气象站内设置有分别与监控计算机相通讯的相对湿度监测器、蒸发量监测器、降雨量监测器、气温监测器、气压监测器、风向监测器、风速监测器和辐射强度监测器。\n[0008] 在本发明一个较佳实施例中，所述常规施肥区、当年无肥区、常年无肥区和配方施肥区分别包括至少3块相互隔离的种植区。\n[0009] 在本发明一个较佳实施例中，所述传统大田区和长期定位监测试验区一侧设置有与监控计算机相连接的显示屏。\n[0010] 在本发明一个较佳实施例中，所述探测器组件包括土壤EC计、土壤温度传感器、土壤水分传感器和土壤电导率传感器。\n[0011] 为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种利用基于物联网的农业智能监控系统进行的作物种植方法，包括以下步骤：\n[0012] 在传统大田区和长期定位监测试验区内分别种植作物，其中常规施肥区内和传统大田区内施加同样的常规肥料，当年无肥区内在当年不施加肥料，常年无肥区内从不施加肥料，配方施肥区内施加配方肥料；\n[0013] 利用各种植区内的探测器组件收集多个土壤EC值、土壤温度、土壤水分和土壤电导率，半个小时一次，将各测量值导入监控计算机，分别得到常规施肥区、当年无肥区、常年无肥区和配方施肥区内的指标平均值后送入服务器进行存储；\n[0014] 利用自动气象站把相对湿度数据、蒸发量数据、降雨量数据、气温数据、气压数据、风向数据、风速数据和辐射强度数据送入监控计算机，得到的各数据在显示屏上实时显示，并通过监控计算机送入服务器进行存储；\n[0015] 研究人员人工采集各区土壤进行元素分析，把分析结果通过控制终端机导入服务器进行存储；\n[0016] 通过服务器中的数据分析，实时掌握土壤墒情和养分浓度动态，找出作物缺乏的肥料元素以及作物在各种天气条件下对各元素的吸收速度，改良配方肥料的配方，重新配置，在配方施肥区内施加重新配置的配方肥料，如此往复，每7 15天进行循环配置和施肥；\n~\n[0017] 在传统大田区和长期定位监测试验区处设置供水渠以及对应的多个电磁水阀，利用土壤水分的测量值进行水分旱涝监控，实现灌溉的远程实时控制；\n[0018] 利用太阳能光谱分析中心实时监测太阳各波段光谱的辐射强度，在控制终端机实时显示各路光谱曲线图，光谱所占总辐射的比例，及单位时间内各路光谱的累计量，配合视频监控终端对各区作物的长势观察，用于作物光合辐射研究，得到对作物生长有益的波段及此波段时常与肥料元素消耗的关系。\n[0019] 本发明的有益效果是：本发明指出的一种基于物联网的农业智能监控系统及作物种植方法，利用传统的检测方法和物联网智能监控相结合，组成土壤肥力、水分、温度、风力、光照、雨量、蒸发量和环境湿度的立体数据检测网络，利用数据远程输送分析，节省了科研人员以往所浪费的交通时间，数据更加及时和准确，有利于科研人员合理分析作物生长特性，配置与作物和环境更加适宜的配方肥料，有效提升作物产量，实现数据积累，为传统大田区的作物种植提供指导。\n附图说明\n[0020] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：\n[0021] 图1是本发明一种基于物联网的农业智能监控系统及作物种植方法一较佳实施例的结构示意图。\n具体实施方式\n[0022] 下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。\n[0023] 请参阅图1，本发明实施例包括：\n[0024] 一种基于物联网的农业智能监控系统，包括：传统大田区4和长期定位监测试验区，所述长期定位监测试验区设置在传统大田区4的一侧，距离较近，方便观察，而且气候一样，方便日后对传统大田区4作物种植的指导。\n[0025] 所述传统大田区4和长期定位监测试验区之间设置有一个自动气象站5，所述自动气象站内5设置有分别与监控计算机1相通讯的相对湿度监测器、蒸发量监测器、降雨量监测器、气温监测器、气压监测器、风向监测器、风速监测器和辐射强度监测器。利用自动气象站5对附近区域的相对湿度数据、蒸发量数据、降雨量数据、气温数据、气压数据、风向数据、风速数据和辐射强度数据进行监测和收集。\n[0026] 所述长期定位监测试验区包括常规施肥区11、当年无肥区12、常年无肥区13和配方施肥区14，所述常规施肥区11、当年无肥区12、常年无肥区13和配方施肥区14分别包括3块相互隔离的种植区，太少容易产生数据误差，3块种植区方便取测量的平均值，提升数据的准确性。\n[0027] 所述基于物联网的农业智能监控系统还包括服务器2、控制终端机3以及设置在传统大田区4和长期定位监测试验区一侧的视频监控终端6、太阳能光谱分析中心8和监控计算机1，所述传统大田区4、常规施肥区11、当年无肥区12、常年无肥区13和配方施肥区14内分别设置有数个探测器组件15，所述数个探测器组件15、自动气象站5、视频监控终端6和太阳能光谱分析中心8分别采用无线或者有线通讯设备与监控计算机1相连接，所述监控计算机1与服务器2之间采用网络连接，所述控制终端机3与服务器2进行网络连接通讯，实现远程数据传输，研究员无论在何处，只要有网络，就可以通过控制终端机3进行数据的了解，及时作出调整和建议，指导生产，减少了研究员的奔走，提升了工作效率。\n[0028] 所述传统大田区4和长期定位监测试验区一侧设置有与监控计算机1无线或者有线通讯连接的显示屏7，显示屏7可以实时显示气象信息和土壤情况，方便种植人员和科研人员的现场了解。\n[0029] 所述探测器组件15包括土壤EC计、土壤温度传感器、土壤水分传感器和土壤电导率传感器，监测传统大田区4和长期定位监测试验区内的土壤EC值、土壤温度、土壤水分和土壤电导率。\n[0030] 一种利用基于物联网的农业智能监控系统进行的作物种植方法，包括以下步骤：\n[0031] 在传统大田区4和长期定位监测试验区内分别种植水稻，其中常规施肥区11内和传统大田区4内施加同样的常规肥料，当年无肥区12内在当年不施加肥料，常年无肥区13内从不施加肥料，配方施肥14区内施加配方肥料；\n[0032] 利用各种植区内的探测器组件15收集多个土壤EC值、土壤温度、土壤水分和土壤电导率，半小时一次，将各测量值导入监控计算机1，分别得到常规施肥区11、当年无肥区\n12、常年无肥区13和配方施肥区14内的指标平均值后送入服务器2进行存储；\n[0033] 利用自动气象站5把相对湿度数据、蒸发量数据、降雨量数据、气温数据、气压数据、风向数据、风速数据和辐射强度数据送入监控计算机1，得到的各数据在显示屏7上实时显示，并通过监控计算机1送入服务器2进行存储；\n[0034] 研究人员人工采集各区土壤进行元素分析，把分析结果通过控制终端机3导入服务器2进行存储；\n[0035] 通过服务器2中的数据分析，实时掌握土壤墒情和养分浓度动态，找出水稻缺乏的肥料元素以及水稻在各种天气条件下对各元素的吸收速度，改良配方肥料的配方，重新配置，在配方施肥区14内施加重新配置的配方肥料，如此往复，每7 15天进行循环配置和施~\n肥；\n[0036] 在传统大田区4和长期定位监测试验区处设置供水渠以及对应的多个电磁水阀，利用土壤水分的测量值进行水分旱涝监控，实现灌溉的远程实时控制，节省了人力物力，有利于水稻的灌溉；\n[0037] 利用太阳能光谱分析中心8实时监测太阳各波段光谱的辐射强度，在控制终端机3实时显示各路光谱曲线图，光谱所占总辐射的比例，及单位时间内各路光谱的累计量，配合视频监控终端6对各区水稻的长势观察，用于水稻光合辐射研究，得到对水稻生长有益的波段及此波段时常与肥料元素消耗的关系。\n[0038] 利用太阳能光谱分析中心8，获得本地区作物生长期内的光辐射情况，科学分析并预估作物产量，把预估的作物产量与实际产能进行对比，得到差值，进行作物品种的更换或者进一步优化种植方法。\n[0039] 综上所述，本发明指出的一种基于物联网的农业智能监控系统及作物种植方法，利用远程监控和传统检测相结合的方法，实现了土壤肥力和气候条件的监测，节省了人力物力，有利于改变配方肥料的成分，使得更加有利于作物的生长，研究光照对此作物的影响，充分利用光照辐射提升作物产量，指导大田生产。\n[0040] 以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。