基于物联网和传感技术的冰菜无土栽培智能化管理

韩东辰

（临汾职业技术学院生命科学系，山西 临汾 041000）

传统的无土栽培包括冰菜生产面临管理挑战，主要对环境因素监测不足和管理手段的有限性，而智能化管理系统通过实时监测生长环境中的关键参数[1]，能够使农户精准掌握冰菜生长中所需的温湿度、光照等信息，帮助农户在不同生长阶段对栽培环境进行精细调控，进而提高生产效益。本文基于物联网和传感技术，致力于设计并实施一套冰菜无土栽培智能化管理系统，以全面提升冰菜生产的智能水平和管理效率。

1 物联网与传感技术在冰菜栽培中的应用

1.1 物联网系统架构

在冰菜栽培中，物联网系统的架构是基于ZigBee技术的大棚内组网体系，如图1所示。该系统主要包括控制器、传感器、终端和协调器等关键元件，这些元件通过ZigBee 协议实现内部通信，确保各设备之间的协同工作。其中，控制器负责调控环境参数，传感器用于实时监测大棚内的温度、湿度、光照等关键指标，终端作为用户界面提供数据展示和远程控制的入口，而协调器则协调各设备之间的通信。

图1 物联网冰菜栽培系统架构Fig.1 Architecture of Internet of Things Mesembryanthemum crystallinum cultivation system

通信方面，系统采用了串口通信方式，通过STM32单片机和GPRS模块将采集到的数据上传至服务器，具有稳定性和高效性的特点，确保了数据的可靠传输。上传至服务器的数据可以通过手机端实时呈现和远程控制，为农户提供了方便的操作和监控手段[2]。

整体而言，物联网系统的架构不仅具备高效的内部通信机制，还通过采用先进的通信方式和数据传输方式，实现了对冰菜栽培环境的全面监测和远程控制。

1.2 传感器的选择与布局

在冰菜栽培中，物联网与传感技术的成功应用关键在于合理选择和布局传感器，以实现对关键环境参数的准确监测。传感器的选择，需要考虑冰菜生长所需的关键指标，如温度、湿度、光照等。为了确保准确度和可靠性，常采用LM35 温度传感器、DHT22 湿度传感器和光敏电阻等专业传感器。LM35 可提供高精度的温度数据，DHT22 能稳定测量湿度，而光敏电阻则能感知光照强度，从而全面了解大棚内的生长环境。

在传感器布局方面，需考虑大棚内的结构和作物分布。合理的传感器布局能够确保覆盖到整个生长区域，避免盲区和冗余测量。传感器的位置通常包括大棚的四角和中央位置，以及植物栽培区域的不同高度，这样的布局能够有效地捕捉到环境的空间变化，提供更全面、立体的数据[3]。

通过选择合适的传感器和优化布局，物联网与传感技术在冰菜栽培中实现了对多维度环境参数的高效监测，为智能化管理提供了精准的数据支持。

1.3 数据采集与实时监测

1.3.1 数据采集频率与精度

在冰菜栽培中，数据采集的频率和精度是确保系统实时监测准确性和响应性的重要考量因素。采用高频率的数据采集能够捕捉到生长环境中的瞬时变化，提供更为细致和全面的信息。对于温度、湿度等较为动态的参数，通常选择较高的数据采集频率，以确保系统对环境波动的敏感性。

同时，数据采集的精度直接影响监测结果的可信度。为保证准确性，传感器需要具备高精度的测量能力。例如，温度传感器需具备小范围内的高分辨率，以确保对微小温度变化的敏感性。湿度传感器同样需要高精度以满足对湿度变化的准确监测。通过选择适当的传感器和调整数据采集频率，系统可以在保障监测准确性的前提下实现对生长环境的实时感知，为后续的智能化管理提供可靠的数据基础。

1.3.2 实时监测系统设计

在实现实时监测的系统设计中，建立了高效的物联网结构。通过ZigBee 大棚内组网，实现设备之间的互联和协同工作。通信采用了串口通信，其中STM32单片机负责数据采集，通过GPRS模块将数据上传至服务器。这一物联网结构构建了一个稳定、可靠的通信框架，为实时监测系统提供了可靠的数据源。

在数据采集的基础上，实时监测系统设计引入了远程控制和自动化技术。通过服务器与STM32 单片机的双向通信，实现了远程对系统的监控和控制，种植户可以通过手机端或其他终端实时了解种植环境的状态，并远程控制，例如调整灌溉系统或改变温室气候条件等，提高冰菜栽培的管理效率。

2 智能化管理系统设计

2.1 决策支持系统

2.1.1 数据分析与处理

在决策支持系统的设计中，数据分析与处理起到了关键的作用，具体的数据分析与处理流程如图2 所示。首先，通过传感器获取的大量数据，进行预处理工作，包括数据清洗、去噪和异常值处理等，以确保数据的质量和准确性。随后，采用先进的数据分析技术，如统计分析和机器学习算法，深入挖掘清理后的数据。

图2 数据分析与处理流程Fig.2 Data analysis and processing process

在数据分析的过程中，系统着重关注冰菜栽培环境的各项关键指标，如温度、湿度、光照等。通过建立数学模型和算法，系统能预测和分析这些指标的变化趋势，为决策支持提供可靠的依据。同时，系统会自动识别与异常数据相关的特征，以及其对植物生长的潜在影响，从而实现对潜在问题的早期预警[4]。

数据分析的结果将被整合到决策支持系统中，为管理者提供直观、清晰的信息，通过可视化界面，用户可以实时了解冰菜栽培环境的状态，并获取关键数据的动态变化趋势。

2.1.2 决策模型与算法

本文采用了基于机器学习的决策算法，其中决策模型为：

式中：Y为目标变量，表示对冰菜栽培环境的决策；X为特征变量集合，包括温度、湿度、光照等环境指标；f(X)为决策函数，用于建模环境特征与目标变量之间的关系；ε为模型的误差。

在算法层面，采用了集成学习中随机森林算法，通过构建多个决策树综合决策，具有高度的鲁棒性和泛化能力。随机森林通过对训练数据的随机抽样和特征的随机选择，构建多个决策树，并通过投票机制综合各个树的决策结果，提高了整体模型的准确性和鲁棒性。

此设计旨在充分利用环境数据，通过机器学习方法挖掘数据中的潜在规律，为冰菜栽培提供个性化、智能化的决策支持，优化生长环境、提高产量和质量。

2.2 远程控制与自动化

在智能化管理系统的设计中，远程控制与自动化是决策支持系统的重要组成部分，通过远程控制，管理者可以实时监测冰菜栽培环境的各项参数。具体而言，系统支持对温度、湿度、灯光等关键环境指标的远程调节，以满足不同生长阶段对环境条件的需求，提高了生产管理的灵活性，降低了人力成本。

系统通过设定预定的决策模型和算法，使系统能根据实时采集的数据自动调整环境参数，实现智能化管理。例如，在温度过高时自动启动降温设备，或在低光照条件下自动调整灯光强度，提高了环境适应性，精准地满足植物的生长需求，提升作物产量和质量[5-6]。

2.3 用户界面与移动应用

用户界面与移动应用的开发是为了提供直观、便捷的管理体验。管理者可以以图表、图形等形式直观地了解冰菜栽培环境的状态和关键指标的实时变化趋势，简化了信息的理解和消化过程。用户界面还通过友好的交互设计，使得管理者可以轻松地远程控制和设定环境参数。例如，通过简单触摸或点击，就能实现温度调节、湿度设置等功能。这种直观的用户交互方式提高了管理者对冰菜栽培环境的实时操作效率，降低了使用门槛[7-8]。

3 试验与结果分析

3.1 种植环境设置

在无土栽培试验设计中，种植环境的设置是关键的步骤，旨在模拟最适宜冰菜生长的条件。一是温度。通过精确的温控系统，确保在整个试验期间维持稳定的温度范围，为冰菜生长创造适宜的生长环境。二是湿度。通过湿度控制系统，调整空气湿度，维持冰菜生长所需的合适水分条件。三是光照条件。通过科学布局光源，确保光照充足、均匀，模拟自然阳光的照射，促进植物正常生长。这一系列的种植环境设置旨在为无土栽培试验提供良好的模拟生长条件，以获得可靠的实验结果。

3.2 试验组与对照组的比较

试验组采用了基于物联网和传感技术的智能化管理系统，通过实时监测和自动化控制技术，优化了栽培环境参数。对照组采用传统的栽培方法。试验组与对照组在冰菜生长方面的主要区别在于试验组引入了先进的技术手段，实现了对种植环境的精准监控和调节，主要包括对温度、湿度和光照等关键因素的即时响应和优化。通过比较试验组和对照组的冰菜生长情况，旨在全面了解智能化管理系统对植物生长的实质性影响。

3.3 结果呈现与数据分析

根据上述试验，对两组冰菜的生长数据进行了统计，统计结果如表1所示。

表1 试验数据统计Tab.1 Test data statistics

由表1 可知，试验组相较对照组在生长速度、植株高度和产量等方面均表现出显著的优势，分别增加了0.3 cm/d、5.3 cm 和1.5 kg/m2。表明智能化管理系统的应用对冰菜无土栽培有积极作用，可提高植株的生长速度和产量。

4 结语

在冰菜的无土栽培中，基于物联网和传感技术的智能化管理系统展现了显著的应用潜力，通过建立完善的物联网系统架构，合理选择和布局传感器，实现了对冰菜栽培环境的全面感知和实时监测。智能化管理系统通过强大的决策支持系统，远程控制与自动化功能，以及友好的用户界面与移动应用，为农户提供了先进且高效的栽培管理手段，为实现农业的可持续发展和高效管理提供了新的方向。未来的研究和实践中，可以进一步完善系统功能，推广应用于更广泛的农业领域，以推进农业现代化的发展。