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物联网在黄瓜肥水控制系统中的应用

2021-03-15 153 上传者：管理员

摘要：为了实现黄瓜生长环境因素最优化,基于物联网系统,设计了肥水控制系统。物联网系统监测温度、光照和土壤Ec值等环境因素,采用图像处理的方法得到黄瓜茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量等4个生长指标,建立温度、光照、土壤Ec值和生长阶段关于单一生长指标模型,对4个生长指标进行融合,得到黄瓜综合生长指标Ic,并计算其偏离量,判定黄瓜生长状态。基于黄瓜综合生长指标Ic,建立土壤Ec控制模型,为不同生长阶段黄瓜提供最优化环境与肥量配比,实现黄瓜的稳产高产。

关键词：
土壤Ec控制
物联网
综合生长指标
黄瓜长势评价
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黄瓜口感脆嫩,营养丰富,深受广大群众喜爱,产量较高,价格稳定,具有较高经济价值,在我国种植广泛[1]。黄瓜对于种植环境要求较高,需要有效管控温度、光照和土壤肥力等因素,否则容易出现病变,影响黄瓜品质[2,3]。针对于不同生长阶段环境因素和黄瓜长势的肥水控制,是实现黄瓜稳产高产的关键[4,5]。目前,肥水控制主要集中在依据经验给定肥水控制配比,进而实现肥水定量输出[6],没有有效融合黄瓜长势及其对应环境因素。物联网技术在当今盛行[7],将物联网系统引入黄瓜肥水控制,监测温度、光照和土壤Ec值等环境因素,采用图像处理的方法,得到黄瓜茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量等4个生长指标,依据黄瓜综合生长指标建立肥水控制模型,实现肥水控制。该系统综合考虑黄瓜生长状态和与之对应的环境因素,控制肥水,为黄瓜提供最优化的生长环境,促进黄瓜稳产高产。

1、系统组成

为了实现黄瓜生长的最优化,基于物联网系统,设计了肥水一体最优化控制系统。系统包括物联网感知系统、黄瓜生长模型、肥量调节系统和混肥控制系统,如图1所示。物联网感知系统主要完成两方面任务:①实现黄瓜生长环境因素的监测,如温度、光照和土壤肥量Ec等;②采用图像分析的方法[8],实现黄瓜生长特征量,即黄瓜茎高度、茎直径、叶片数量和坐果数量等的信息采集。黄瓜生长模型完成以下任务:①基于环境采集信息,分别建立4个黄瓜生长指标模型;②将4个黄瓜生长指标进行融合,计算得到黄瓜综合生长指标Ic;③计算综合生长偏离量,确定黄瓜当前生长状态。肥量调节系统实现以下功能:①基于黄瓜综合生长指标Ic,建立土壤Ec值控制模型;②基于土壤Ec值控制模型,计算下一时间段土壤Ec控制最优值,混肥控制系统根据计算得到的土壤Ec控制最优值,通过调整肥水控制比例和肥水混合液流量,实现对于土壤Ec值调控,进而满足黄瓜生长需要。

图1系统组成

2、物联网系统构建

黄瓜生长过程受到环境因素和土壤水分含量及肥料Ec值等多方面的影响,众多因素联合作用,决定黄瓜的品质与产量[9]。为此,建立物联网系统,感知环境因素与土壤状态,通过监测环境因素及当前黄瓜生长状态,进而调整肥水配比,实现施肥最优化[10]。物联网系统感知环境因素包括光照辐射、温度;土壤状态监测包括土壤水分含量及土壤Ec值。

2.1物联网传感器分布

黄瓜生长感知物联网系统包括环境因素监测和土壤状态监测两部分。传感器作为物联网系统的数据采集终端,其分布对于监测数据的可靠性与代表性具有重要意义[11,12]。温度传感器和光照辐射传感器用于监测温度和光照等环境因素,Ec土壤传感器用于监测土壤水分和肥料盐度。

温室长8m、高3.5m、宽4m,在高度方向设置0.5、1、1.5、2m等4个传感器安装位置,传感器分布如图2所示。其中,6个温度传感器分为两组,在宽度方向上T1、T2和T3位于1m处,T1'、T2'和T3'位于3m处;高度分布为T1位于0.5m处,T3位于中部0.5m处,T2位于2m处,T1'、T2'和T3'分布位于2、0.5、1.5m处。Ec传感器插入土壤内,光照辐射传感器在宽度方向上位于中心位置,高度方向分布于2m和1.5m处。CCD摄像机用于检测黄瓜生长参数位于温室中心位置,距地面3.5m。

图2传感器分布

2.2黄瓜生长参数提取

物联网系统检测黄瓜生长过程中的环境及土壤信息,分析黄瓜当前生长状态,进而控制土壤Ec值,营造最适宜黄瓜生长环境[13,14]。为判定黄瓜生长情况,选取黄瓜茎高度、茎直径、叶片数量和坐果数量作为评价指标。采用温室中心位置摄像机提取黄瓜长势信息。由于摄像机位于温室顶部,拍摄照片为黄瓜冠层信息,通过分析冠层图像信息,建立冠层信息和4个选定黄瓜生长指标之间的模型,进而检查冠层信息,确定黄瓜茎高度、茎直径、叶片数量和坐果数量等4个生长指标。

生长指标分析过程如图3所示。其中,顶部CCD摄像机拍摄温室黄瓜冠层图像,对采集图像进行降噪二值化分析和图像分割[15],提取冠层覆盖率和冠层面积,分别检测黄瓜茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量,建立4生长参数与冠层覆盖率和冠层面积之间的模型;CCD摄像机拍摄图像,提取冠层覆盖率和冠层面积,通过生长参数模型,计算黄瓜茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量等4个生长参数。

图3黄瓜生长指标提取

3、黄瓜生长模型分析

黄瓜生长好坏与环境和土壤因素密切相关,现分别建立温室温度、光照辐射强度、土壤Ec和生长时长等4个生长指标的模型,将4个生长指标进行融合,得到黄瓜综合生长指标及其偏移量,进而分析黄瓜生长情况。

3.1实验设计

实验研究黄瓜幼苗期到结果期之间黄瓜茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量随着温室温度、光照辐射强度、土壤Ec和栽种时间的变化规律,选取时间为5月11日—6月26日区间。其中,温度和光照强度为该时间段内秦皇岛当地温室条件,没有人为干预。在不同生长阶段所需肥量不同,通过改变肥水混合比例,进而调整土壤Ec值得以实现。不同栽种时间的土壤Ec值如图4所示。在改变土壤Ec值时进行如下处理,停止肥水供应1天,并采用自来水(自来水Ec值为0.4mS/cm)进行冲刷,排除上阶段土壤Ec值影响。土壤Ec改变时间分别在5月24日、6月4日、6月14日和6月19日等4天进行。

图4土壤Ec值控制

为了清晰表达不同时间黄瓜生长状态,表征黄瓜生长出现的显著变化的时间节点,引入生长阶段,将一个半月的黄瓜生长时间划分为不同的生长阶段,黄瓜生长阶段和生长天数关系如式(1)所示。其中,x为黄瓜生长天数,y为生长阶段数。

y=0.289x+1.374(1)

3.2黄瓜生长模型建立

建立物联网系统,获得温室温度、光照辐射强度、土壤Ec和生长阶段等环境生长因素,采用CCD摄像机拍摄黄瓜冠层图像,通过图像分析模型,得到黄瓜茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量4个生长参数,建立环境生长因素和4个生长参数之间模型如图5所示。

图5生长模型性能

建立环境生长因素和黄瓜4个生长参数之间模型,分别表示为黄瓜茎高h、黄瓜茎直径d、叶片数量ny、坐果数量ng;4个环境因素分别为生长阶段x、累积辐热积F、有效温积T和导电率累积Ec。现采用多元线性拟合的方法,分别建立4个环境因素和生长参数之间的关系,即

（公式）

对该线性拟合进行分析,结果如图5所示。其中,拟合决定系数R2分布在0.94～0.98之间,且叶片数量模型拟合决定系数最大,达到0.98,坐果数量模型拟合决定系数最小,但达到0.94,表明模型具有可靠性。标准误差SE分布在0.416～4之间,且茎高度误差最大达到4,其余各生长指标标准误差均在1.1以下,由于茎高基数明显高于其余3个生长指标,因此标准误差SE达到4也在可接受范围。

3.3黄瓜生长评估模型

量化评估过程如下:将茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量4个生长指数自标度化,如式(3)所示。其中,Tic为茎高h、黄瓜茎直径d、叶片数量ny、坐果数量ng实际测量值,Tim为茎高h、黄瓜茎直径d、叶片数量ny、坐果数量ng模型(2)的计算值。自标度值的意义为:当4个生长指标的自标度值大于1时,表明该生长指标超出模型预计值,超出越多,表明黄瓜的该生长指标越好;当自标度值小于1时,表明该生长指标低于预测值,处于不良阶段,偏离越大表明该生长指标越差。

计算自标度化后茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量4个生长指数加权值,计算方法如式(4)所示。其中,R2i为4个生长指数模型拟合决定系数。生长指数模型拟合决定系数越大,权重越大,则有

（公式）

利用计算得到的加权值ωi,综合考虑茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量等4个黄瓜生长表征量,计算黄瓜综合生长指标Ic,如式(5)所示。其中,茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量等生长指标的自标度化值为Ii,ωi为上述生长指标自标度值的加权值。当综合生长指标Ic>1时,表明黄瓜生长状态优于模型值,且Ic值越大,表明黄瓜生长状态越好;当Ic<1时,表明黄瓜处于亚健康状态。

为了判定不同生长阶段,黄瓜综合生长状态和预期生长状态之间的关系,现引入黄瓜综合生长指标偏离量SEn,如式(6)所示。其中,n为黄瓜处于生长阶段数;Icn为n生长阶段黄瓜生长综合指标。

现计算不同生长阶段黄瓜综合生长指标Ic及其偏离量,讨论随着生长阶段的变化,黄瓜的生长状态,结果如图6所示。黄瓜生长综合指标在1～2生长阶段处于上升阶段,在2～4生长阶段处于下降趋势,且在4生长阶段出现最小值;在4～6阶段处于上升趋势,6～10阶段出现下降,而10～14生长阶段出现回升趋势。计算不同生长阶段黄瓜综合生长指标偏离量SEn,变化趋势总体上和黄瓜综合生长指标相同;在3.5～5.5生长阶段,黄瓜偏离量指标小于0,表明黄瓜处于非健康状况,需要对黄瓜生长环境进行调整,修正黄瓜生长状态。

图6黄瓜综合生长指标及其偏离量

4、黄瓜肥水控制

建立物联网系统检测温室温度、光照辐射强度、土壤Ec及生长阶段根据经验建立不同生长阶段供应肥量确定土壤Ec,选定茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量等4个生长指标后综合建立温室黄瓜综合生长指标Ic。实验结果表明:在3.5～5.5生长阶段,黄瓜处于非健康状况,表明该生长阶段环境生长因子不适合于黄瓜生长需求。其中,温室温度、光照辐射强度,土壤Ec和生长阶段4个环境因素中,温室温度、光照辐射强度受当地环境影响大,人工干预效果差,生长阶段无法进行干预。因此,选择干预肥水混合比例,改变土壤Ec,实现对于黄瓜生长环境因素改变,进而提高黄瓜综合生长指标,实现黄瓜稳产高产。

对于土壤Ec的调整原理如下:设置不同生长阶段黄瓜生长土壤Ec值上限为Ecmax,下限为Ecmin;设置黄瓜综合生长指标干预边界,即黄瓜综合生长指标偏离量Ic-1边界为0.1、-0.1。完善的调整方案如式(7)所示。

采用以上模型,对于土壤Ec值进行控制,是黄瓜处于最优生长状态,控制结果如图7所示。测试时间为5月12日—6月25日,根据经验设置土壤Ec值上下限,由图7可知:土壤Ec值上下限随着时间增加呈上升趋势,6月19日以后由于黄瓜长势变弱,成下降趋势。土壤Ec实际值如实线所示,处于上下限之间,5月12日—5月26日区间呈上升趋势,5月12日—5月26日呈下降趋势,5月29日以后呈平稳上升趋势。

图7系统测试

5、结论

为了实现黄瓜不同生长阶段肥量及环境因素的最优配合,物联网系统监测黄瓜生长周期中光照强度温度及土壤肥量Ec值,采用图像处理的方法,得到茎高度、茎直径大小、叶片数量和坐果数量等4个生长指标。分别建立光照强度、温度土壤肥量Ec值和生长阶段4个生长指标之间的模型,然后对4个生长指标进行加权融合,得到黄瓜综合生长指标Ic,并计算其偏离量,对不同生长阶段的黄瓜综合长势进行评估。通过控制肥水混合比例,调节土壤Ec值,进而实现不同生长阶段黄瓜生长自然因素最优化配比,建立即黄瓜综合生长指标Ic和土壤Ec值模型,采用该模型控制黄瓜生长过程中的土壤Ec。实验结果表明:模型可有效控制土壤Ec值位于合理区间范围内,为不同生长阶段的黄瓜提供了最优化的生长因素配比。

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