基于物联网的水稻田智能监控系统

黄瑞+陶霜+张凯飞+赵光煜

摘要：物联网被视为计算机与互联网之后世界信息产业的第三浪潮，通过物联网与各个行业的结合，能够有效提高各行业的产出效率。本系统基于物联网和javaweb技术，在实验级平台上对水稻田水体温度，PH值进行实时监控。然后对监控数据进行统计学分析，判断目标田地是否处于易感病虫状态；最后将预测结果反馈给用户，从而实现对水稻田患病实时监控，能够在水稻出现患病倾向时对其进行预防，提高水稻产量。

关键词：物联网；智能农业

中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）28-0285-02

Abstract： Internet of Things is considered as the third wave of the world's information industry after the computer and the Internet. Through the combination between Internet of Things and various industries， people can improve the efficiency of the industry's output effectively. The system is Based on the Internet of Things and Java Web technology， monitoring the temperature and PH value of rice fields real time in the Experimental platform. And then by statistical analyzing the monitoring date， we can determine whether the paddle fields are susceptible to pests and diseases. Finally， in order to achieve real-time monitoring of rice disease， the results will be fed back to the user and we can prevent the paddle fields from disease when they are prone to disease. Above all， we can increase rice production.

Key words： internet of things； intelligent agriculture

1 概述

物聯网作为新一代信息技术的重要组成部分，倡导物物相连的互联网，实现了物与物的信息交互；这种概念在各行业中得到有效施行，并取得较大成果。同时中国作为一个农业大国，农业资源使用的控制问题和提高农业产出问题一直受到各方关注。因此农业和物联网的结合是必然的。

2 系统分析

本系统通过将javaweb技术和物联网技术相结合，实现稻田水体实时监控和水稻患病预测。传感器将采集到的数据经zigbee模块无线传输网络及相关上位机程序写入到数据库对应表格中；利用水稻病害预测算法对数据库中的数据进行统计学分析，最后结合水稻患病标准数据表将水稻病害预测算法的预测结果以图表的形式反馈给用户。

3 系统各板块实现

3.1 数据采集与处理

数据采集过程中，温湿度传感器每隔2小时对水体的湿度，温度，PH值数据进行采集，将采集到的数据通过zigbee无线通信模块发送至电脑终端，然后通过上位机将收到的数据进行字符串划分处理写入数据库对应的表格中。

数据处理过程中，系统每天00：00自动从数据库中拿取前一日数据进行统计学计算，将计算结果存会数据库判定表。每天08：00系统对判定表中连续一周的数据进行取出判定，若其中有3天符合水稻患病表中的同一种病害患病条件，则系统以图表和邮件形式向用户发送警告，提醒用户进行处理。

3.2 传感器状态检测

由于本系统中传感器处于外置状态，为保障数据的完整性，每次收到数据后对各传感器状态进行检测，若某一传感器数据缺失，则对其进行统计，展示在用户主界面。并向用户发出提醒。

3.3 相关数据展示

为清晰展示各数据，本系统采用折线图，柱形图和表格对各田地数据进行展示，用户可以自行选择。如图1为表格所展示相关数据。

4 小结

在过去的农业水稻生产中，由于水体的变化是人眼无法察觉的，也无法做到每天进行大量的检测，而即使能够花费大量的时间做了水体检测，所得的数据会相对较大，再对大量的数据进行统计学运算需要耗费更多的人力，这样的局限使得水稻种植过程中水稻的病害只能通过后期弥补，而不能前期预测。而后期弥补往往是在水稻患病过后，通过其显示特征判别其所患病，再进行治理，这一显示过程总是需要一个较长的时间段。如若水稻感染的是传染性病毒，将造成不可估量的后果。而通过水体监测技术可以通过对水稻所处水体环境的检测对水体的微观变化进行实时监控，达到水稻田和用户的实时“通信”，实现水稻患病预防。

参考文献：

[1] 林元乖，龙顺宇，杨伟.基于物联网技术的智能农业应用系统[J].物联网技术，2013（3）

[2] 覃梦填.基于物联网地智能农业系统运用[R].武汉：武汉轻工大学，2014.endprint