【摘要】：針對基于物聯(lián)網(wǎng)的智能灌溉系統(tǒng)對灌溉水量計算精度不足的問題,提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能農(nóng)田灌溉系統(tǒng)。綜合考慮土壤的濕度與溫度、空氣的濕度與溫度、風(fēng)速、光照時間等環(huán)境因素,此外也考慮雨水、土壤中根區(qū)域的水量、作物蒸發(fā)量以及通過毛細(xì)上升到達作物根部的地下水量等自然補水因素,并利用自然環(huán)境的歷史數(shù)據(jù),進一步提高灌溉水量的預(yù)測精度。物聯(lián)網(wǎng)使用高能效的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議,使網(wǎng)絡(luò)的生命期最大化。真實的農(nóng)田試驗結(jié)果表明,本系統(tǒng)可有效地降低農(nóng)田灌溉的用水量,并且在傳感器網(wǎng)絡(luò)的周期與灌溉水量之間達到較好的平衡。
[Abstract]:An intelligent irrigation system based on the Internet of things (IOT) is proposed to solve the problem that the precision of calculation of irrigation water quantity is insufficient based on the intelligent irrigation system based on the Internet of things (IOT). Take into account environmental factors such as soil humidity and temperature, air humidity and temperature, wind speed, illumination time and so on. In addition, we also consider Rain Water, the amount of water in the root region of the soil, The crop evaporation and the amount of groundwater reaching the root of the crop through capillary increase are natural factors, and the prediction accuracy of irrigation water is further improved by using the historical data of natural environment. The Internet of things uses efficient wireless sensor network protocols to maximize the lifetime of the network. The real field experiment results show that the system can effectively reduce the irrigation water consumption and achieve a good balance between the sensor network cycle and the irrigation water volume.
【作者單位】： 淮陰工學(xué)院自動化學(xué)院;
【基金】：江蘇省淮安社會發(fā)展項目(編號:HAS2013046)
【分類號】：S126;S274

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本文編號：2190602