基于GA的农业无线传感器网络与水肥一体化技术＊

刘宝，柴林杰，周杰

基于GA的农业无线传感器网络与水肥一体化技术＊

刘宝，柴林杰，周杰

（石河子大学 信息科学与技术学院，新疆 石河子 832003）

由于传统大水漫灌的灌溉方式和过度施肥的施肥技术造成了水和肥料的过度使用，增大了农民的生产负担，所以，采用了一种引入遗传算法的农业无线传感器网络进行监测，并利用水肥一体化进行作物灌溉施肥的技术。该技术保障了生产过程中的水资源和肥料的高效利用，大大延长了传感器节点的使用寿命。该技术为传统农业生产中作物增产和减少生产负担提供了一种方式，具有很好的应用前景。

水肥一体化；基本遗传算法；农业无线传感器网络；农业作物

水肥一体化技术是一种将灌溉与施肥过程结合，将水和肥料精准地送达作物根部的高效农业技术。能够根据作物不同生长时期的作物养分需求，对作物进行差异化的水肥供给。该技术既能够使作物的生长得到充足的养分，又能避免肥料和水的过度使用。利用无线传感器网络进行作物生长环境和情况的监测，根据作物需求及时更改水肥比例，充分保障作物的生长所需。

1 无线传感器网络

无线传感器网络技术依托于传感器技术，由许多无线传感器节点构成了无线传感器网络。无线传感器网络能够实现对模拟数据的采集、无线传输和处理。因此，借助无线传感器来达到对特定目标范围的测量和监控，在农业上多用于对农作物生长参数，比如温度、土湿和光强等数据的测量[1]。无线传感器网络获取的数据进行处理后传输到特定用户的机器中，以实现信息的采集。无线传感器节点的布置多采用分布的形式[2]。无线传感器节点根据环境的复杂程度，在部署过程中能够借助运输设备随机投放到区域内，也可以在按照相应策略决定无线传感器节点的分布。

1.1 无线传感器网络构成

在农业中，无线传感器网络多用于检测作物等，因此，无线传感器节点大多位于固定的地点，在使用过程中并不会移动或在极小范围内偏移[3]。这些节点采用“多跳”的方式和自组织的方式，在特定区域内进行无线传感器网络的更新和对所采集的作物数据进行传送处理[4]。

无线传感器网络由各个面向不同参数的的无线传感器节点组成。在农业中，不同作物的参数、在网络中不同功能节点的比例并不相同[5]。节点的类型有多种，但其模块基本组成包含四个部分，即数据收集、处理和管理、无线传输和电源模块[6]。数据收集模块一般包含传感器和模拟量到数据量的转换过程，数据处理借助节点中的微处理器和存储器实现[7]。由于环境的复杂性，无线传感器节点受到环境的影响，其数量会经常变化，也会遇到某些节点失效[8]，这时往往使用自组织的方式更新网络使新节点并入网络进行监测。

大部分无线传感器节点受体积限制，携带能源有限[9]，而无线传感器能源的更换难以实现或成本过高，因此，如何提高节点能源的利用效率是值得思考的问题。无线传感器节点携带的有限能源，使得其覆盖范围有限，且使用多条路由的方式来实现远距离的通信。无线传感器网络所处的环境比较复杂，面对节点的失效和添加，网络的拓扑结构也在经常变化。如何对网络的更新快速反应和可靠性优化，保持网络的连通性也是一个重要的优化方向。

1.2 节点定位

在农业中，根据作物位置的差异来布置节点，只有确定传感器网络中节点的位置，才能准确地测定温湿度和光强等参数。对传感器节点的定位是对节点在网络中的坐标进行测定，其中较为简单的是测定二维坐标，当节点根据土壤深度布置时也需要测定三维坐标。有一种基本的测定坐标方法是基于距离测量的方法，该方法利用多个圆形相交，在明确参考圆心坐标的情况下，可以确定所测节点的位置。

2 无线传感器网络覆盖

无线传感器网络覆盖的主要研究方向为节点覆盖技术。二维传感器的覆盖范围是一个圆，因此，使用传感器来完成对覆盖范围内的参数的采集，这就是无线传感器网络的覆盖。而保障节点通信的连通性以及延长有限能源节点的寿命，则是通过调整冗余节点的休眠和唤醒的顺序来实现的。覆盖可分为3种方式：①点覆盖方式是对被覆盖范围内的特定目标进行监测；②栅栏覆盖是对跨越敏感区域情况的检测；③区域覆盖是要求目标区域完全被覆盖，对该区域内所有的点都能够进行检测[10]。

基本遗传算法原理是自然界染色图的遗传过程。染色体经过选择、交叉和变异，产生新的子代染色体。在每一代进化后，对每一子代染色体按照一定的条件进行适应度评估。根据适应度值判断下一代该个体的选择概率，采用轮盘赌的方法对种群父代和母代个体进行筛选，进行下一代的遗传。

3 基于遗传算法的无线传感器网络

遗传算法是一种根据大自然生物遗传、交叉和变异过程，提出的一种高效求解复杂难题的智能优化算法。遗传算法模仿自然界优胜劣汰的规则，在优化过程中将不同的个体根据适应函数计算，判断不同的适应度。种群中适应度高的个体，在遗传过程中会有更高的概率被选择成父代或母代，用以产生新的子代。在遗传的过程中优质的个体更容易产生子代，种群中个体不断更新，使得种群得以进化。

农业环境中，作物的生长参数和环境参数是传感器节点所要监测的对象。对于感知范围受限的节点，仅能通过监测其周围的物体来实现其功能。覆盖条件的设定因素有2点，即满足条件范围内的无线传感器节点数量和受感知的作物数量。判断节点对作物的覆盖成功与否是根据设定条件来判断的，由于无线传感器节点的能力有限，所以判定数量有限的节点，每个节点只能覆盖有限数量的作物。成功监测的条件为：对于某作物，检测网络中该节点对该作物生效的数量达到设定个数时，可判断该作物被成功监测。

成功定位一个作物至少需要3个节点被成功监测。所以，设定一个作物需要特定数量节点的成功监测。约束条件有2个：①节点无法覆盖限定条件外的作物；②被覆盖的作物必须要满足节点的条件，在无线传感器网络中该节点才能对作物生效。

在无线传感器网络覆盖问题中，一种比较成熟的方式是“贪婪算法”，其原理为：节点处于网络中时必须始终处于唤醒状态，从而保证通信的流畅和对覆盖区域的监测。而基于GA的网络覆盖中，会调整网络中节点的休眠和唤醒顺序，从而提高节点中能源的利用效率，延长无线传感器网络的使用寿命。

设定土地区域为200 m×200 m，作物150个，传感器节点有100个。由于环境的复杂性，在仿真中传感器节点和作物在土地区域中随机分布。遗传算法中，种群中个体数量为个，交叉概率为，染色体变异概率为，最大进化代数为。遗传算法的过程如下：①初始化种群。对种群中所有个染色体进行编码并赋值。值为0表示该节点失效或休眠，值为1表示该节点唤醒工作。②对种群中的染色体依据适应条件进行赋值，并判断种群进化的代数是否达到最大进化代数，如果≤，则继续执行下一步，否则结束算法流程。③轮盘赌选择。将种群中所有染色体的适应值进行加和，按照每一个体的所占的比例确定该个体的选择概率。按每一轮轮盘赌的方式进行次选择，依次选出个新的染色体。④交叉。按照交叉概率对染色体进行单点交叉。⑤变异。按照变异概率对染色体进行变异。⑥将经过选择、交叉和变异后形成的新染色体组成下一代种群，转入②中进行操作。⑦结束算法。输出最后一代无线传感器网络的优化结果。

4 水肥一体化技术

水肥一体化是近年来农业发展的热点之一。由于中国国土面积广阔，东西跨度和南北跨度大，不同地区的不同灌溉施肥环境并不相同。利用无线传感器网络，收集分析该地的作物生长参数数据，并进行数据分析，依据作物的在生育期内需求、环境和无线传感器的反馈信息，对农业的作业进行及时的调整和预测。

天气和环境在农业生产中自古以来都占有很重要的地位，在现代农业的生产中生产环境的变化也是重点监测的对象。农业作物被地区气候所影响，作物的生产作业规律也不相同。因此，从2个方面来分析农业生产中的参数：①土壤和环境的相关参数，例如湿度和土壤湿度、温度和地温、光照强度、二氧化碳浓度等；②从作物的角度出发，分析观测不同地区的典型作物的生长参数，如冬小麦、大豆、蔬菜、果树等，并进行了横向的比较，将各地区同一作物的作物生长参数进行比较分析。通过无线传感器节点对作物生长参数进行及时的监测和反馈，可以对未来的生产作业提前进行安排，以达到减少农民生产成本、减少水和肥料等资源浪费的目的。温度的变化对作物生产有很大的影响，对作物产量和生长状况有直接影响。在作物的生长时期中，环境温度直接影响到作物不同时期的发育情况，也会影响到作物的蒸腾作用等。地温的温度曲线变换与环境的变化趋势大致相同，土壤温度的变化速度相对缓慢，日间温度和夜间温度只有小幅度变化。地温对作物根须有直接影响，处于不同土壤温度的作物地下根系对水分和肥料的吸收会有差异。作物对水分的吸收主要利用根系，无线传感器网络节点对土壤水分的监测就是对作物水供给的直接环境的监测，有利于水肥一体化中对控制系统的参数反馈。

田间种植时，由于密度较大，如果对作物的二氧化碳供给不足，二氧化碳在田间作物中含量过低，就会阻碍作物的光合作用，影响作物的生长。而作物光合作用的来源，即二氧化碳主要存在于大气中。在作物进行光合作用时，提供二氧化碳就能促进光合作用，从而使作物增产。光合作用的原料是水和二氧化碳，提高二氧化碳的浓度对于缺水的作物将会减少水的消耗，对于缺水植物也能起到增产的作用。

5 总结

作物的最佳生长需求与自然环境所供给的量的差值较大。为了达到作物增产的目的，水肥一体化系统需要准确地预测作物养分的供给，并提供给作物。现代农业技术发展迅速，无线传感器网络监测与水肥一体化系统相结合。该技术根据作物所需，将养分直接作用于作物根系土壤，既能减少养分浪费，也能节省人力资源，人们能合理地规划作物成产和作息。作物的增产需要养分的充足供给，水肥一体化技术能够在满足作物需求的条件下减少资源浪费，是一种高效的农业生产技术，具有很好的市场前景。

［1］周杰，王申，田敏.DSP技术在农业工程实验实践中的应用［J］.现代职业教育，2019（7）：34-35.

［2］王申，周杰，田敏.新模式在农业工程DSP技术中的实践研究［J］.现代职业教育，2019（4）：94-95.

［3］周杰，王申，田敏.信息化模式在农业工程DSP技术实践中的应用［J］.天工，2019（4）：46-47.

［4］卢毅，周杰，万连城.一种无线传感器网络二维目标覆盖的改进方法［J］.西安电子科技大学学报（自然科学版），2019，46（2）：101-106.

［5］周杰，杨景文，马良，等.基于物联网的水肥一体化技术［J］.资源节约与环保，2018（10）：106-107.

［6］王申，周杰，田敏.视频技术在农业工程实践中的应用［J］.天工，2019（2）：34-35.

［7］周杰，马良，杨景文，等.物联网技术在水肥一体化中的应用［J］.南方农机，2018，49（19）：4，7.

［8］刘宝，向丽，周杰.农业物联网技术与水肥一体化技术［J］.农村经济与科技，2018，29（23）：64-65.

［9］万毅，刘宝，周杰.基于WSN的农业信息研究绪论［J］.科技与创新，2018（22）：88-89.

［10］向丽，刘宝，周杰.基于物联网的高效滴灌施肥系统［J］.南方农机，2018，49（19）：83，87.

刘宝（1996—），男，河南周口人，本科，研究方向为电子信息工程。

周杰（1982—），男，湖南湘乡人，博士，研究方向为电子信息工程。

国家自然科学基金项目（编号：61662063）；促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目“基于智能优化控制的滴灌施肥技术研究”；石河子大学混合式教学改革专项（编号：BL2017032）；石河子大学研究生教育教学改革项目（编号：2019Y-JGFF03）

S224.4

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.17.002

2095－6835（2019）17－0005－02

〔编辑：张思楠〕