农业物联网中的光谱感知技术应用

贾应彪

摘 要：传感器是物联网感知信息的关键手段，而目前农业物联网采用的传感器只能检测一些简单的外部参量，无法实现对农作物内部成分、生长状态的有效解析。文中就光谱感知技术用于农作物生长信息获取及其在农业物联网中的应用展开分析研究，并针对农业物联网的光谱感知节点，设计了硬件结构，分析了信息接收与处理程序流程。光谱感知技术用于农业物联网信息获取，可增加对农作物生长信息的泛在感知能力，进一步促进农业物联网的应用发展。

关键词：农业物联网；农业传感器；精细农业；光谱感知

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2018）04-00-02

0 引 言

目前，我国农业正处于从传统农业向现代农业转型的阶段，信息技术已在农业生产领域得到了广泛应用，其中农业物联网的地位十分重要[1]。国家“十三五”规划明确提出推进农业信息化建设，发展智慧农业，在农业信息化建设中，提出将深入实施国家物联网应用示范工程智能农业项目和农业物联网区域试验工程。

农业物联网技术在农业生产中的具体应用是运用各类传感器，广泛采集和获取农业生产中的各种要素信息，按照约定的通信协议，充分利用各种通信方式实现农业信息的多尺度可靠传输，对获取的海量农业信息进行融合处理来实现农业生产的自动化控制和管理。农业物联网用于农业生产中的目标是通过实时监测农作物的生长信息，合理地进行灌溉、施肥、喷药，最大限度地提高水、肥料的利用效率，减少农药的使用量，在提高农作物产量、品质的基础上实现对环境的最小污染和对自然资源的最大利用，符合精准农业的要求[2，3]。

1 农业物联网感知技术现状

农业物联网系统包括感知、传输和应用3个层次，感知是物联网的灵魂，全面感知是物联网区别于其他信息系统的主要特征。农业传感仪器是农业物联网获取农业生产信息的关键手段，也是目前农业物联网技术发展的瓶颈之一。

目前，大多数农业物联网系统在农业生产环节的主要目的是实现农业小气候信息的检测与解析，采用的传感器相对比较简单，检测对象局限于一些简单的外部参量（如温度、湿度、风速、CO2浓度和光照强度等）。这类传感器无法有效获取土壤肥料信息，因而无法实现对植物内部有效成分的动态感知，更无法对植物生长状态进行评估与预测，与精细化农业的要求相距甚远[4]。

除了农业小气候信息的检测与解析，精细化农业的信息获取还应包括土壤养分信息以及农作物生长信息的检测与解析。农作物生长信息主要包括营养状态、生理生态、形态和病虫害等信息，其检测与利用能有效提高农作物的产量和质量。通过检测土壤养分信息（氮、磷、钾等元素及有机质），分析农作物生长对不同养分的需求，可优化肥料成分配比，调整有机肥、化肥使用结构，促进多种元素配合，实现精准施肥。通过检测与分析农作物生长信息，可以实现更精细的农业管理：通过分析农作物的营养信息、生理生态信息、形态信息可判断农作物长势，进行有针对性地施肥浇水操作，有助于提高农产品的产量和品质状况；通过分析病虫害信息，可预测农作物病虫害情况及趋势，在此基础上调节农药使用量，尽量降低农药使用量，减少农药对农作物和环境的污染；通过分析农作物生长信息，实现农作物产量预测，对于后期的农产品存储与流通具有重要的参考意义。

当前，农业传感器技术发展相对落后，大部分农业传感器由原先的工业用传感器转换而来，而专用于农业的传感器还不多，有关植物与土壤信息感知方面的传感器更是稀缺[5]。对于用于检测农作物生长信息的传感器，国内研究不多，成型产品较少，而国外相关检测设备不仅成本高，且只能完成静态单点测量，无法用于农业物联网实现田间作物养分的实时、动态检测，与农业物联网“全面信息感知”的目标相去甚远；同样，农作物病虫害检测传感器也存在成本高，使用单一等缺陷。在农作物信息感知方面，农业传感器是最主要的制约因素。我国传感器领域呈现出低端过剩、中高端被国外垄断的市场格局，90%的传感器芯片依靠进口，国产化需求迫切[6]。因此，研制新型农作物生长状态信息监测传感器是目前农业物联网技术发展急需解决的问题。

2 光谱技术与农业物联网感知

光谱遥感成像技术在对感知目标空间特征成像的同时，能够在紫外、可见光、近紅外和中红外等较宽的电磁波谱区域内，为每个空间像素点提供数十甚至数百个窄波段的光谱信息。因此，光谱遥感成像技术可同时感知目标的空间特征和光谱特征，从而快速无损地辨别和区分目标物质成分，实现对目标物质各种性质的无损分析。光谱成像技术的发展为信息测量应用开辟了新的领域，逐渐成为现代农业生产中农业信息获取的技术手段之一。

近年来，国内外一些学者已将光谱分析技术成功应用于农作物养分和生长状况的研究，并取得了初步进展。光谱遥感成像技术可以用于对植株叶片的遥感探测，通过光谱分析技术对叶片中的化学成分含量做出比较准确的估计：如根据光谱特性监测苹果品质的异常状况[7]，采用光谱技术测定叶绿素含量以监测植株的氮素营养状况[8]，以及采用光谱技术监测农作物病虫害等[9]。

将光谱遥感成像技术用于农业物联网可实现农作物信息的实时感知，动态获取农作物在不同波段光谱的图像。然后通过光谱分析技术获知农作物的各类状态信息（如养分信息、病虫害信息等），实现对农作物生长状态的定性或定量评估。再由农业物联网的专家智能系统实现对农业生产的管理，合理进行农作物灌溉、施肥、喷药以及相关生产设备的启用、关停，结合其他传统传感器实现在不同生长状态下农作物所需温度、湿度、光照、CO2浓度等的实时定量监控，从而调节水、肥料的投入，实现更高层次的精准农业生产管理。

光谱遥感成像技术和光谱分析技术的发展使得无损分析农作物内在成分成为可能，国内外应用光谱技术对植物的生长状况和养分检测的研究方兴未艾，取得了较多成果。目前，国内外关于农业物联网光谱感知节点技术的研究工作报道已出现，但将光谱技术应用于农业物联网还有一定的差距[10]。

3 物联网光谱感知节点设计

基于光谱技术设计新的光谱感知节点，作为构建农业物联网的最底层感知单元。不同于传统的光谱成像仪器，光谱感知节点应具有光谱数据采集、融合处理、数据转发（无线或有线）等多重功能。光谱感知节点设计采用了模块化结构，包含四个基本组成模块：光谱采集模块、光谱处理与控制模块、通信模块和供电模块。光谱感知节点结构如图1所示。

该节点的核心探测部件是光谱感知模块，采用光谱组件作为分光感知元件，实现对农作物生长状态信息的感知。光谱感知节点信息接收与处理程序流程如图2所示。

4 结 语

本文根据农业物联网的实际需求，针对目前农业物联网采用的传感器较为简单这一现状，就光谱感知技术在农业物联网的信息感知应用展开初步研究。虽然将光谱技术用于农业物联网还有不少实际问题需要解决，但光谱感知技术对农作物生长信息的泛在感知能力，无疑将进一步促进农业物联网的应用发展。

参考文献

[1] 李道亮.农业物联网导论[M].北京：科学出版社，2012.

[2] 何勇，赵春江.精细农业[M].杭州：浙江大学出版社，2010.

[3] 李道亮，杨昊.农业物联网技术研究进展与发展趋势分析[J].农业机械学报， 2018（1）：1-23.

[4] 柳平增，孟祥伟，田盼，等.基于物联网的精准农业信息感知系统设计[J].计算机工程与科学，2012，34（3）：137-141.

[5] 何勇，聂鹏程，刘飞.农业物联网与传感仪器研究进展[J].农业机械学报，2013，44（10）：216-226.

[6] 陈晓波.国内传感器市场年均增速超20%高端产品严重依赖进口[R].新華网，2014.

[7] 史波林，赵镭，刘文，等.苹果内部品质近红外光谱检测的异常样本分析[J].农业机械学报，2010，41（2）：132-137.

[8]秦占飞，常庆瑞，谢宝妮，等.基于无人机高光谱影像的引黄灌区水稻叶片全氮含量估测[J].农业工程学报，2016， 32 （23）：77-85.

[9] 乔红波，师越，司海平，等.基于近地成像光谱的小麦全蚀病等级监测[J].农业工程学报，2014，30（20）：172-178.

[10] 庄新港.近红外光谱分析应用研究及新型光谱感知节点入射光学系统设计[D].济南：山东大学，2017.