專利名稱：基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法及軟測量網(wǎng)絡(luò)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，特別是涉及一種基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法及軟測量網(wǎng)絡(luò)。

背景技術(shù)：
現(xiàn)代農(nóng)業(yè)正在向精準(zhǔn)化方向邁進(jìn)，作為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)重要子系統(tǒng)的精準(zhǔn)灌溉(Precision Irrigation，PI)更加強(qiáng)調(diào)高新技術(shù)對(duì)高效節(jié)水型農(nóng)業(yè)的支撐和保障作用。連續(xù)自動(dòng)獲取旱地農(nóng)田水勢(土壤水勢ψs、作物葉水勢ψL和大氣水勢ψa的統(tǒng)稱)是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉的先決條件。其中，大氣水勢ψa的自動(dòng)監(jiān)測技術(shù)較為成熟；土壤水勢ψs的自動(dòng)監(jiān)測技術(shù)也有了很大進(jìn)步；現(xiàn)有三種作物葉水勢檢測方法中，液相平衡法和壓力平衡法屬于傳統(tǒng)方法，檢測過程均依靠手工操作，且需要切割活體樣品，無法適應(yīng)作物水勢連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測；氣相平衡法相對(duì)較為先進(jìn)，可以用于作物活體(葉片)水勢的連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測，但必須將作物葉片放置在密封良好的樣品室內(nèi)，且對(duì)溫度測量精度和分辨度有非常高的要求(通常采用高精度熱電偶溫度傳感器)?？傮w而言，旱地農(nóng)作物葉水勢自動(dòng)監(jiān)測技術(shù)尚處在發(fā)展初期，我國的作物葉水勢檢測儀器目前主要依賴進(jìn)口，價(jià)格昂貴，維修不便，很難在設(shè)施農(nóng)業(yè)和露地農(nóng)田中推廣使用，成為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉的瓶頸之一。
軟測量(Soft-sensing)技術(shù)是依據(jù)某種最優(yōu)準(zhǔn)則，選擇一組既與主導(dǎo)變量(Primary Variable)有密切關(guān)系又容易測量的輔助變量(SecondaryVariables)，構(gòu)造某種軟測量模型(Soft-Sensing Model)，通過軟計(jì)算估計(jì)主導(dǎo)變量的先進(jìn)檢測技術(shù)，目前已在諸多工業(yè)過程控制中(石油化工、鋼鐵冶金等)得到成功應(yīng)用。將軟測量技術(shù)引入旱地農(nóng)田水勢自動(dòng)監(jiān)測，可利用與農(nóng)田水勢關(guān)系密切且易于自動(dòng)監(jiān)測的微環(huán)境信息，通過建立農(nóng)田水勢軟測量模型，準(zhǔn)確可靠地估算出旱地農(nóng)田水勢{ψs，ψL，ψa}。具有信息化程度高、成本低廉、易于推廣等方面的優(yōu)勢，是解決旱地農(nóng)作物葉水勢連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測問題的重要途徑之一。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，提供一種能夠?yàn)榫珳?zhǔn)灌溉決策提供可靠的農(nóng)田水勢信息的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法及軟測量網(wǎng)絡(luò)。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是一種基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法及軟測量網(wǎng)絡(luò)，其中，基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，包括如下階段 1)選擇確定農(nóng)田水勢軟測量中的輔助變量，這些輔助變量均是可測的作物微環(huán)境變量； 2)按照所確定的輔助變量，選擇獲取相應(yīng)微環(huán)境信息的傳感器及其布設(shè)位置； 3)對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成農(nóng)田水勢軟測量模型的輸入數(shù)據(jù)； 4)構(gòu)建農(nóng)田水勢軟測量模型，并采用由試驗(yàn)獲得的樣本數(shù)據(jù)對(duì)該軟測量模型進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)； 5)將經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的微環(huán)境數(shù)據(jù)送入農(nóng)田水勢軟測量模型，得到農(nóng)田水勢估計(jì)值{ψs*，ψL*，ψa*}，其中，ψs*是土壤水勢估計(jì)值，ψL*作物葉水勢估計(jì)值，ψa*是大氣水勢估計(jì)值。
階段1所述的輔助變量包括如下四組共12種農(nóng)田水勢軟測量中的輔助變量 第一組2種與大氣水勢ψa緊密關(guān)聯(lián)的大氣溫度Ta和大氣濕度RHa； 第二組4種與土壤水勢ψs緊密關(guān)聯(lián)，反映土壤水分及其它特性的土壤水分Ws和土壤溫度Ts，反映土壤蒸發(fā)狀態(tài)的地表溫度Tsf和地表濕度RHsf； 第三組4種與作物葉水勢ψL緊密關(guān)聯(lián)，反映葉片蒸騰的葉片溫度TL、葉片濕度RHL，反映作物水分脅迫的冠層溫度TC以及影響作物蒸騰的冠層風(fēng)速WS； 第四組2種與葉水勢ψL緊密關(guān)聯(lián)，反映作物光合作用的光輻射強(qiáng)度R和葉層與大氣CO2濃度差值ΔCO2。
所述的按照階段2所確定的輔助變量，選擇獲取相應(yīng)微環(huán)境信息的傳感器及其布設(shè)位置，是針對(duì)步驟1所確定的12種輔助變量確定作物微環(huán)境信息采集器中的傳感器種類及設(shè)置位置。
階段3所述的對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成農(nóng)田水勢軟測量模型的輸入數(shù)據(jù)，是采用基于MMD的異常值偵測算法、滑動(dòng)均值濾波和最小二乘平滑濾波疊加的隨機(jī)噪聲濾除方法、基于鄰域均值算法的時(shí)間數(shù)據(jù)融合方法和基于加權(quán)平均算法的葉層溫濕度空間融合方法進(jìn)行的。
階段4所述的農(nóng)田水勢軟測量模型包括有大氣水勢、土壤水勢和作物葉水勢三個(gè)軟測量模塊，并嵌入在農(nóng)田水勢軟測量站中運(yùn)行。
所述的傳感器設(shè)置位置如下 1)土壤溫度Ts埋設(shè)在作物根部土壤之中； 2)土壤水分Ws埋設(shè)在靠近作物根部的土壤之中； 3)地表溫濕度Tsf和RHsf布設(shè)在作物根部，距地面≤5mm處； 4)葉片溫濕度TL和RHL根據(jù)作物植株高度，布設(shè)若干溫濕度傳感器； 5)葉層CO2濃度布設(shè)在中部葉層； 6)冠層溫度TC布設(shè)在作物頂部，感溫頭從上方垂直向下對(duì)準(zhǔn)作物冠層； 7)冠層風(fēng)速WS布設(shè)在作物頂部； 8)光輻射強(qiáng)度R設(shè)置在作物頂部，感光部件垂直面向天空； 9)大氣溫濕度Ta和RHa布設(shè)在作物頂部； 10)大氣CO2濃度布設(shè)在作物頂部。
所述的葉層溫濕度空間融合方法，包括如下步驟 1)首先采用基于聚類分析的異常數(shù)據(jù)偵測算法(MMD算法)對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行偵測并加以剔除； 2)順序采用滑動(dòng)均值濾波和最小二乘平滑濾波兩種方法進(jìn)行隨機(jī)噪聲濾除；再采用鄰域均值算法，對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間融合處理； 3)采用加權(quán)平均算法，對(duì)多個(gè)葉層的溫度TLi和多個(gè)葉層的濕度RHLi(i＝1，2，3，……n)，進(jìn)行空間融合處理； 4)依據(jù)各葉層溫濕度信息受干擾的程度，權(quán)值排列順序?yàn)橹虚g層＞下層＞上層。
用于基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法中所用的農(nóng)田水勢軟測量網(wǎng)絡(luò)，包括有多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)和精準(zhǔn)灌溉決策中心，精準(zhǔn)灌溉決策中心通過GSM/GPRS分別與多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，所述的子網(wǎng)絡(luò)是由一個(gè)農(nóng)田水勢軟測量站和多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)組成的。
所述的農(nóng)田水勢軟測量站包括有微處理器，分別與微處理器相連的無線傳輸模塊、RS-485總線驅(qū)動(dòng)器、GSM/GPRS模塊、GPS模塊以及LCD加觸摸屏，所述的微處理器還連接灌溉設(shè)施。
所述的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)為微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器，包括有微控制單元，配置在微控制單元上的8路溫濕度數(shù)據(jù)采集通道、8路模擬量采集通道、數(shù)字紅外測溫模塊接口和數(shù)字脈沖接口，以及設(shè)置在微控制單元上的RS-485通信接口、無線數(shù)傳模塊和SD卡接口。
本發(fā)明的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法及軟測量網(wǎng)絡(luò)，將軟測量技術(shù)引入旱地農(nóng)田水勢自動(dòng)監(jiān)測，可利用與農(nóng)田水勢關(guān)系密切且易于自動(dòng)監(jiān)測的微環(huán)境信息，通過建立農(nóng)田水勢軟測量模型，準(zhǔn)確可靠地估算出旱地農(nóng)田水勢{ψs，ψL，ψa}。具有信息化程度高、成本低廉、易于推廣等方面的優(yōu)勢，是解決旱地農(nóng)作物葉水勢連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測問題的重要途徑之一。本發(fā)明與傳統(tǒng)檢測方法及檢測儀器相比，一是可實(shí)現(xiàn)農(nóng)田水勢的連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測，能夠及時(shí)準(zhǔn)確地反映旱地作物生長過程中的水分脅迫狀態(tài)，從而為精準(zhǔn)灌溉提供科學(xué)依據(jù)；二是能夠?qū)崿F(xiàn)多參數(shù)自動(dòng)監(jiān)測，即在連續(xù)自動(dòng)獲取農(nóng)田水勢信息的同時(shí)，還實(shí)現(xiàn)了多種農(nóng)田小氣候參數(shù)的連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測。



圖1是農(nóng)田水勢軟測量原理示意圖； 圖2是農(nóng)田水勢軟測量分層模型結(jié)構(gòu)圖； 圖3是采用新型RBF網(wǎng)絡(luò)軟測量模型估計(jì)葉水勢檢驗(yàn)曲線(溫室盆栽植物)； 圖4是采用SVM軟測量模型估計(jì)葉水勢檢驗(yàn)曲線(溫室盆栽植物)； 圖5是采用SVM軟測量模型估計(jì)葉水勢檢驗(yàn)曲線(露地農(nóng)田夏玉米)； 圖6是農(nóng)田水勢軟測量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)組成結(jié)構(gòu)圖； 圖7是農(nóng)田水勢軟測量站組成結(jié)構(gòu)圖 圖8是農(nóng)田水勢軟測量網(wǎng)絡(luò)組成結(jié)構(gòu)圖。
其中 1微控制單元 2RS-485通信接口 3無線數(shù)傳模塊 4SD卡接口 5微處理器 6無線傳輸模塊 7RS-485總線驅(qū)動(dòng)器 8GSM/GPRS模塊 9GPS模塊10LCD加觸摸屏 12灌溉設(shè)施 13子網(wǎng)絡(luò) 14精準(zhǔn)灌溉決策中心 15農(nóng)田水勢軟測量站 16網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn) A土壤、作物、大氣連續(xù)體 B農(nóng)田水勢軟測量模型 C土壤水勢軟測量模塊 D大氣水勢軟測量模塊 E作物葉水勢軟測量模塊
具體實(shí)施例方式 下面結(jié)合附圖給出具體實(shí)施例，進(jìn)一步說明本發(fā)明的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法及軟測量網(wǎng)絡(luò)是如何實(shí)現(xiàn)的。
本發(fā)明的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法及軟測量網(wǎng)絡(luò)，由若干農(nóng)田水勢軟測量站(FWP軟測量站)與精準(zhǔn)灌溉(PI)決策中心連接成上層星型網(wǎng)絡(luò)，依靠公共無線通信平臺(tái)(GMS/GPRS)進(jìn)行遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)傳輸。PI決策中心接收所轄區(qū)域所有FWP軟測量站發(fā)送的農(nóng)田水勢信息，結(jié)合遙感、地理坐標(biāo)(GPS)、農(nóng)業(yè)氣象信息、作物栽培模型以及農(nóng)業(yè)專家知識(shí)等，做出大尺度農(nóng)田的精準(zhǔn)灌溉決策，并向相應(yīng)FWP軟測量站發(fā)送灌溉控制命令。由FWP軟測量站對(duì)所轄區(qū)域的灌溉設(shè)備實(shí)施有效監(jiān)控。
如圖1所示，基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，包括如下階段 1)選擇確定農(nóng)田水勢軟測量中的輔助變量； 所述的輔助變量包括如下四組共12種農(nóng)田水勢軟測量中的輔助變量 第一組2種與大氣水勢ψa緊密關(guān)聯(lián)的大氣溫度Ta和大氣濕度RHa； 第二組4種與土壤水勢ψs緊密關(guān)聯(lián)，反映土壤水分及其它特性的土壤水分Ws和土壤溫度Ts，反映土壤蒸發(fā)狀態(tài)的地表溫度Tsf和地表濕度RHsf； 第三組4種與作物葉水勢ψL緊密關(guān)聯(lián)，反映葉片蒸騰的葉片溫度TL、葉片濕度RHL，反映作物水分脅迫的冠層溫度(紅外輻射)TC以及影響作物蒸騰的冠層風(fēng)速WS； 第四組2種與葉水勢ψL緊密關(guān)聯(lián)，反映作物光合作用的光輻射強(qiáng)度R和葉層與大氣CO2濃度差值ΔCO2。
2)按照所確定的輔助變量，選擇獲取相應(yīng)微環(huán)境信息的傳感器及其布設(shè)位置；所述的按照所確定的輔助變量，選擇獲取相應(yīng)微環(huán)境信息的傳感器及其布設(shè)位置，是針對(duì)步驟1所確定的12種輔助變量確定作物微環(huán)境信息采集器中的傳感器種類及設(shè)置位置。所述的傳感器設(shè)置位置如下 1)土壤溫度Ts選用Pt100鉑電阻溫度傳感器(鎧裝)，變換為0-5VDC或4-20mA標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)，埋設(shè)在作物根部土壤之中； 2)土壤水分Ws選用TDR(時(shí)域反射)土壤含水量傳感器(％)，變換為0-5VDC或4-20mA標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)，埋設(shè)在靠近作物根部的土壤之中； 3)地表溫濕度Tsf和RHsf選用SHT75數(shù)字溫濕度傳感器，布設(shè)在作物根部，距地面≤5mm處； 4)葉片溫濕度TL和RHL選用SHT75數(shù)字式溫濕度傳感器，根據(jù)作物植株高度，布設(shè)若干溫濕度傳感器(如上、中、下三層各布設(shè)一個(gè)溫濕度傳感器)； 5)葉層CO2濃度選用NDIR(電調(diào)制非分光紅外)CO2傳感器模塊(0-5VDC或4-20mA標(biāo)準(zhǔn)信號(hào))，布設(shè)在中部葉層(枝葉相對(duì)濃密處)； 6)冠層溫度TC選用數(shù)字式紅外測溫傳感器，布設(shè)在作物頂部，感溫頭從上方垂直向下對(duì)準(zhǔn)作物冠層(距作物冠層≤100mm)； 7)冠層風(fēng)速WS選用風(fēng)杯式數(shù)字脈沖風(fēng)速傳感器，布設(shè)在作物頂部； 8)光輻射強(qiáng)度R選用對(duì)弱光強(qiáng)度也有較高靈敏度的硅蘭光伏探測器，將光輻射強(qiáng)度(0～200000Lux)變換為0-5VDC或4-20mA標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)。設(shè)置在作物頂部，感光部件垂直面向天空； 9)大氣溫濕度Ta和RHa選用數(shù)字式紅外測溫傳感器，布設(shè)在作物頂部(距作物冠層≥500mm處)； 10)大氣CO2濃度選用NDIR的CO2傳感器模塊(0-5VDC或4-20mA標(biāo)準(zhǔn)信號(hào))，并保持與葉層CO2濃度傳感器一致(通過一致性標(biāo)定)，布設(shè)在作物頂部(距作物冠層≥500mm處)。
3)對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成農(nóng)田水勢軟測量模型的輸入數(shù)據(jù)(向量)； 所述的對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成農(nóng)田水勢軟測量模型的輸入數(shù)據(jù)，是采用基于MMD(最小平均距離)的異常值偵測算法、滑動(dòng)均值濾波和最小二乘平滑濾波疊加的隨機(jī)噪聲濾除方法、基于鄰域均值算法的時(shí)間數(shù)據(jù)融合方法和基于加權(quán)平均算法的葉層溫濕度空間融合方法進(jìn)行的。具體步驟如下 首先采用基于聚類分析的異常數(shù)據(jù)偵測算法(MMD算法)對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行偵測并加以剔除。這種方法不需要關(guān)于過程的先驗(yàn)知識(shí)及假設(shè)，所采用的MMD算法屬于凝聚型，即求取每一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象到鄰近點(diǎn)的距離，當(dāng)這一距離滿足相似性測度時(shí)，將其劃分到鄰近點(diǎn)所屬的類，否則被判定為異常數(shù)據(jù)。MMD算法的相似性測度采用平均最小距離(MMD)，即在d維空間，設(shè)有N個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的集合{X1，X2…XN}(Xi＝(xi1，xi2，…xid))，則 若di＞C×MMD(C為調(diào)節(jié)參數(shù))，即判定數(shù)據(jù)對(duì)象Xi為異常數(shù)據(jù)。在剔除了異常數(shù)據(jù)之后，順序采用滑動(dòng)均值濾波和最小二乘平滑濾波兩種方法進(jìn)行隨機(jī)噪聲濾除；再采用鄰域均值算法，對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間融合處理。假若微環(huán)境信息采樣間隔30s(每分鐘采集兩次)而農(nóng)田水勢軟估計(jì)時(shí)間隔為30min(每30分鐘估計(jì)一次)，則須對(duì)連續(xù)6組微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行一次時(shí)間融合(求連續(xù)6個(gè)數(shù)據(jù)的均值)；接下來，采用加權(quán)平均算法，對(duì)多個(gè)葉層的溫度TLi和多個(gè)葉層的濕度RHLi(i＝1，2，3，……n)，進(jìn)行空間融合處理。假若在上中下葉層布設(shè)了三個(gè)數(shù)字溫濕度傳感器(n＝3)，則有 以上兩式中，{w1，w2，w3}分別為上、中、下三個(gè)葉層的權(quán)值。依據(jù)各葉層溫濕度信息受干擾的程度(即可信程度)，權(quán)值排列順序?yàn)橹虚g層＞下層＞上層(例如選擇{w1，w2，w3}＝{0.78，1.19，0.93})。
4)構(gòu)建農(nóng)田水勢軟測量模型，并采用由試驗(yàn)獲得的樣本數(shù)據(jù)對(duì)該軟測量模型進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)； 所述的農(nóng)田水勢軟測量模型包括有大氣水勢、土壤水勢和作物葉水勢三個(gè)軟測量模塊，并嵌入在農(nóng)田水勢軟測量站中運(yùn)行。
本發(fā)明確定的農(nóng)田水勢軟測量模型采用如圖2所示的分層結(jié)構(gòu)，由大氣水勢、土壤水勢和作物葉水勢三個(gè)軟測量模塊構(gòu)成。基于這三個(gè)軟測量模塊編制的軟測量程序，嵌入在如圖7所示的農(nóng)田水勢軟測量站之中運(yùn)行。其中，大氣水勢ψa軟測量模塊為2in-1out結(jié)構(gòu)，由于2個(gè)輔助變量(Ta和RHa)與大氣水勢ψa(主導(dǎo)變量)之間存在定量關(guān)系ψa＝4.624×105Taln(RHa)，其軟測量模型為純機(jī)理的，由2個(gè)輔助變量(Ta和RHa)的測量值按照公式運(yùn)算即可得到大氣水勢ψa的估計(jì)值ψa*；土壤水勢ψs軟測量模塊為4in-1out結(jié)構(gòu)，4個(gè)輔助變量(Ts、Ws、Tsf和RHsf)與土壤水勢ψs(主導(dǎo)變量)僅存在定性關(guān)系，需要采用某種軟計(jì)算及相應(yīng)的優(yōu)化算法，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟測量模塊，由4個(gè)輔助變量(Ts、Ws、Tsf和RHsf)的測量值通過軟計(jì)算得到土壤水勢ψs的估計(jì)值ψs*；作物葉水勢ψL軟測量模塊為8in-1out結(jié)構(gòu)，其中6個(gè)輔助變量(TL、RHL、TC、WS、R和ΔCO2)反映作物的蒸騰作用和光合作用，而大氣水勢估計(jì)值ψa*(大氣水勢軟測量模塊輸出)和土壤水勢估計(jì)值ψs*(土壤水勢軟測量模塊輸出)作為反映SPAC(土壤-植物-大氣連續(xù)體)水分傳輸?shù)?個(gè)重要輔助變量，以上8個(gè)輔助變量與葉水勢ψL之間僅存在定性關(guān)系。葉水勢ψL是反映作物水分脅迫的重要指標(biāo)，也是整個(gè)農(nóng)田水勢軟測量模型的輸出，作物葉水勢軟測量模塊采用精確可靠的軟計(jì)算方法(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN、支持向量回歸SVR、模糊推理系統(tǒng)FIS等)，可以得到較高的估計(jì)精度和優(yōu)良的泛化性能。
5)將經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的微環(huán)境數(shù)據(jù)送入農(nóng)田水勢軟測量模型，得到農(nóng)田水勢估計(jì)值{ψs*，ψL*，ψa*}，其中，ψs*土壤水勢估計(jì)值，ψL*作物葉水勢估計(jì)值，ψa*是大氣水勢估計(jì)值。
本發(fā)明的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，將軟測量技術(shù)引入農(nóng)田水勢自動(dòng)監(jiān)測鄰域，由可測且易測的作物微環(huán)境信息整體估計(jì)土壤-植物-大氣連續(xù)體(SPAC)中的三種水勢{ψs，ψL，ψa}(即農(nóng)田水勢)，如圖1所示，U表示導(dǎo)致土壤-植物-大氣連續(xù)體(SPAC)中水勢變化的可測微環(huán)境信息(如土壤水分Ws)，θ表示反映SPAC中水勢變化的可測微環(huán)境信息(如冠層溫度TC)，D2表示對(duì)SPAC水勢起擾動(dòng)作用的可測微環(huán)境信息(如冠層風(fēng)速WS)。將這三類可測微環(huán)境信息作為農(nóng)田水勢軟測量的輔助變量{Ta，RHa，Ws，Ts，Tsf，RHsf，TL，RHL，TC，WS，R，ΔCO2}；而各種不可測的擾動(dòng)變量在圖1中用D1統(tǒng)一表示。在圖1中，{ψs，ψL，ψa}表示農(nóng)田水勢(主導(dǎo)變量)的實(shí)際值；而{ψs*，ψL*，ψa*}則表示其估計(jì)值；圖1中的農(nóng)田水勢軟測量模型，是依據(jù)活體作物微環(huán)境信息與農(nóng)田水勢{ψs，ψL，ψa}之間的作用機(jī)理(定性或定量關(guān)系)，采用先進(jìn)適用的軟計(jì)算方法和相應(yīng)的優(yōu)化算法構(gòu)建，形式上是專用于農(nóng)田水勢軟測量的程序固件，通過該程序固件的運(yùn)行，即可由作物微環(huán)境信息(輔助變量)整體獲得農(nóng)田水勢{ψs，ψL，ψa}的估計(jì)值{ψs*，ψL*，ψa*}。圖1中的{ψ′s，ψ′L，ψ′a}表示農(nóng)田水勢標(biāo)準(zhǔn)值(期望值)，通常為采用精密儀器(在線測量或離線分析)獲得的水勢測量值，與對(duì)應(yīng)的微環(huán)境采樣數(shù)據(jù)一并構(gòu)成樣本數(shù)據(jù)，僅在農(nóng)田水勢軟測量模型訓(xùn)練、檢驗(yàn)和校正期間起作用。農(nóng)田水勢估計(jì)值{ψs*，ψL*，ψa*}與標(biāo)準(zhǔn)值{ψ′s，ψ′L，ψ′a}的偏差用于衡量軟測量模型的估計(jì)精度，為保證農(nóng)田水勢軟測量模型的估計(jì)精度滿足實(shí)際應(yīng)用要求，在其投入實(shí)際應(yīng)用之前，必須進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)；當(dāng)檢測對(duì)象或外界條件發(fā)生變化時(shí)，還要農(nóng)田水勢軟測量模型進(jìn)行校正，以保證農(nóng)田水勢軟測量模型的適用性。
如圖8所示，本發(fā)明的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量網(wǎng)絡(luò)包括有多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)13和精準(zhǔn)灌溉決策中心14，由計(jì)算機(jī)構(gòu)成的精準(zhǔn)灌溉決策中心14通過GSM/GPRS分別與多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)13進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，所述的子網(wǎng)絡(luò)13是由一個(gè)農(nóng)田水勢軟測量站15和多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)16組成的。
農(nóng)田水勢軟測量網(wǎng)絡(luò)(FWP軟測量網(wǎng)絡(luò))是實(shí)施本發(fā)明專利所必須的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。若干子網(wǎng)絡(luò)13與精準(zhǔn)灌溉PI決策中心連接成星型網(wǎng)絡(luò)，依靠公共無線通信平臺(tái)(GMS/GPRS)進(jìn)行遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)傳輸。PI決策中心接收所轄區(qū)域所有FWP軟測量站發(fā)送的農(nóng)田水勢信息，結(jié)合遙感、地理坐標(biāo)(GPS)、農(nóng)業(yè)氣象信息、作物栽培模型以及農(nóng)業(yè)專家知識(shí)等，做出大尺度農(nóng)田的精準(zhǔn)灌溉決策，并向相應(yīng)FWP軟測量站發(fā)送灌溉控制命令。農(nóng)田水勢軟測量網(wǎng)絡(luò)的主從地位明確，數(shù)據(jù)傳送關(guān)系簡單，采用星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)使其具有通信協(xié)議簡單、數(shù)據(jù)傳送速度快、可靠性高、功耗可預(yù)測等優(yōu)勢。
如圖7所示，所述的農(nóng)田水勢軟測量站15包括有微處理器5，分別與微處理器5相連的無線傳輸模塊6、RS-485總線驅(qū)動(dòng)器7、GSM/GPRS模塊8、GPS模塊9以及LCD加觸摸屏10，所述的微處理器5還連接灌溉設(shè)施12。所述的灌溉設(shè)施12為已有的農(nóng)田灌溉設(shè)施。
所述的農(nóng)田水勢軟測量站15(FWP軟測量站)與若干個(gè)微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器(傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn))構(gòu)成星形網(wǎng)絡(luò)，接收經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的微環(huán)境數(shù)據(jù)，通過FWP軟測量模型的運(yùn)行(嵌入式程序固件)，獲得各監(jiān)測點(diǎn)小尺度的農(nóng)田水勢估計(jì)值{ψs*，ψL*，ψa*}。FWP軟測量站采用某種ARM架構(gòu)的嵌入式微處理器(S2410或PXA270等)和某種嵌入式操作系統(tǒng)EOS(如Linux2.6)構(gòu)建的軟硬件平臺(tái)。FWR軟測量模型的運(yùn)行、訓(xùn)練和校正均設(shè)計(jì)成為FWP軟測量站的嵌入式程序固件，由嵌入式操作系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行。按照人機(jī)交互的需要配置6.4″LCD加觸摸屏，并在QT4等開發(fā)軟件的支持下，設(shè)計(jì)圖形用戶界面(GUI)管理程序；按照與微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器(傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn))數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊螅渲枚叹嚯x無線模塊接口、RS-485通信接口、SD卡接口，制定數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議并開發(fā)相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)程序等；根據(jù)所轄區(qū)域地理坐標(biāo)信息采集和傳輸?shù)囊?，還配置有GPS模塊接口以及相應(yīng)的讀寫控制程序；按照與PI決策中心數(shù)據(jù)通信的要求，還配置有GMS/GPRS模塊接口，并根據(jù)短消息命令集(AT命令集)和約定的數(shù)據(jù)格式，開發(fā)相應(yīng)的短消息數(shù)據(jù)傳輸程序；如果需要連接互聯(lián)網(wǎng)(INTERNET)，則還需配置TCP/IP協(xié)議棧。
如圖6所示，所述的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)16為微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器，包括有微控制單元1，配置在微控制單元1上的8路溫濕度數(shù)據(jù)采集通道0～7、8路模擬量采集通道M0～M7、數(shù)字紅外測溫模塊接口TNR和數(shù)字脈沖接口WS，以及設(shè)置在微控制單元1上的RS-485通信接口2、無線數(shù)傳模塊3和SD卡接口4。
所述的微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器，具有微環(huán)境信息采集、微環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)處理以及數(shù)據(jù)通信三項(xiàng)基本功能。微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器的微控制單元MCU選擇具有超低功耗和寬工作溫度范圍等特性的SoC型智能芯片(ATmega128等)以適應(yīng)在露地農(nóng)田環(huán)境下運(yùn)行。按照本發(fā)明專利確定的作物微環(huán)境信息的種類及信號(hào)形式，為微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器配置了8路溫濕度數(shù)據(jù)采集通道(SHT75數(shù)字溫濕度傳感器)，用于采集大氣溫濕度(Ta&RHa)、地表溫濕度(Tsf&RHsf)、上葉層溫濕度(TL1&RHL1)、中葉層溫濕度(TL2&RHL2)和下葉層溫濕度(TL3&RHL3)；配置了8路模擬量(0-5VDC)采集通道，用于采集大氣CO2濃度、葉層CO2濃度、土壤溫度(Ts)、土壤含水量(Ws)光輻射強(qiáng)度(R)；還配置了針對(duì)冠層溫度(TC)的數(shù)字紅外測溫模塊接口和針對(duì)冠層風(fēng)速(WS)的數(shù)字脈沖接口。由微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器所采集的微環(huán)境信息，經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理程序(微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器的程序固件)處理之后，按照與圖7所示的農(nóng)田水勢軟測量站之間的通信協(xié)議打包發(fā)送。微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器配置有三種數(shù)據(jù)傳輸方式可供選擇。其一是RS-485有線傳送方式(配置RS-485通信接口及相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)程序)；其二是“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”近距離(≤1Km)無線數(shù)據(jù)傳送方式(配置短距離無線數(shù)傳模塊及相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)程序)；其三是大容量SD卡轉(zhuǎn)移方式(配置SD卡接口及相應(yīng)的讀寫程序)。微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器還還配置有簡單的人機(jī)界面(鍵盤+LCD)接口，既可為現(xiàn)場觀察采集數(shù)據(jù)提供便利，也可使其成為一個(gè)農(nóng)田環(huán)境參數(shù)監(jiān)測儀器獨(dú)立運(yùn)行。
本發(fā)明的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法及軟測量網(wǎng)絡(luò)，以溫室盆栽植物和大田栽培夏玉米為檢測對(duì)象，分別建立了基于新型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作物葉水勢軟測量模型和基于最小二乘支持向量回歸(LeastSquares SVR，LSSVR)的作物葉水勢軟測量模型。其檢驗(yàn)結(jié)果分別如圖3、圖4和圖5所示。圖3表示基于新型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作物葉水勢軟測量模型分別采用三種高斯函數(shù)參數(shù)(σ1，σ2，σ3)，用于溫室盆栽植物的檢驗(yàn)結(jié)果，只要正確選擇高斯函數(shù)參數(shù)即可獲得較高的軟測量精度。在選擇高斯函數(shù)參數(shù)σ1的情況下，作物葉水勢軟測量的最大相對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差分別為8.68和1.01％；圖4表示基于最小二乘支持向量回歸(LSSVR)的作物葉水勢軟測量模型用于溫室盆栽植物的檢驗(yàn)結(jié)果，其最大相對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差分別為5.49％和1.91％；圖5表示基于LSSVR的作物葉水勢軟測量模型用于露地農(nóng)田夏玉米的檢驗(yàn)結(jié)果(采用63個(gè)訓(xùn)練樣本完成，選62個(gè)檢驗(yàn)樣本檢驗(yàn)其估計(jì)精度)，其平均相對(duì)誤差為8.1％。作物葉水勢軟測量模型用于露地農(nóng)田作物水勢軟測量的估計(jì)精度有較大下降，其主要原因是大氣湍流對(duì)微環(huán)境信息存在嚴(yán)重干擾，需要采用有效措施加以克服，才能保證大田環(huán)境下作物葉水勢軟測量的精度。
權(quán)利要求
1.一種基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，其特征在于，包括如下階段
1)選擇確定農(nóng)田水勢軟測量中的輔助變量，這些輔助變量均是可測的作物微環(huán)境變量；
2)按照所確定的輔助變量，選擇獲取相應(yīng)微環(huán)境信息的傳感器及其布設(shè)位置；
3)對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成農(nóng)田水勢軟測量模型的輸入數(shù)據(jù)；
4)構(gòu)建農(nóng)田水勢軟測量模型，并采用由試驗(yàn)獲得的樣本數(shù)據(jù)對(duì)該軟測量模型進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)；
5)將經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理的微環(huán)境數(shù)據(jù)送入農(nóng)田水勢軟測量模型，得到農(nóng)田水勢估計(jì)值{ψs*，ψL*，ψa*}，其中，ψs*土壤水勢估計(jì)值，ψL*是作物葉水勢估計(jì)值，ψa*是大氣水勢估計(jì)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，其特征在于，階段1所述的輔助變量包括如下四組共12種農(nóng)田水勢軟測量中的輔助變量
第一組2種與大氣水勢ψa緊密關(guān)聯(lián)的大氣溫度Ta和大氣濕度RHa；
第二組4種與土壤水勢ψs緊密關(guān)聯(lián)，反映土壤水分及其它特性的土壤水分Ws和土壤溫度Ts，反映土壤蒸發(fā)狀態(tài)的地表溫度Tsf和地表濕度RHsf；
第三組4種與作物葉水勢ψL緊密關(guān)聯(lián)，反映葉片蒸騰的葉片溫度TL、葉片濕度RHL，反映作物水分脅迫的冠層溫度TC以及影響作物蒸騰的冠層風(fēng)速WS；
第四組2種與葉水勢ψL緊密關(guān)聯(lián)，反映作物光合作用的光輻射強(qiáng)度R和葉層與大氣CO2濃度差值ΔCO2。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，其特征在于，所述的按照階段2所確定的輔助變量，選擇獲取相應(yīng)微環(huán)境信息的傳感器及其布設(shè)位置，是針對(duì)步驟1所確定的12種輔助變量確定作物微環(huán)境信息采集器中的傳感器種類及設(shè)置位置。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，其特征在于，階段3所述的對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成農(nóng)田水勢軟測量模型的輸入數(shù)據(jù)，是采用基于MMD的異常值偵測算法、滑動(dòng)均值濾波和最小二乘平滑濾波疊加的隨機(jī)噪聲濾除方法、基于鄰域均值算法的時(shí)間數(shù)據(jù)融合方法和基于加權(quán)平均算法的葉層溫濕度空間融合方法進(jìn)行的。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，其特征在于，階段4所述的農(nóng)田水勢軟測量模型包括有大氣水勢、土壤水勢和作物葉水勢三個(gè)軟測量模塊，并嵌入在農(nóng)田水勢軟測量站中運(yùn)行。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，其特征在于，所述的傳感器設(shè)置位置如下
1)土壤溫度Ts埋設(shè)在作物根部土壤之中；
2)土壤水分Ws埋設(shè)在靠近作物根部的土壤之中；
3)地表溫濕度Tsf和RHsf布設(shè)在作物根部，距地面≤5mm處；
4)葉片溫濕度TL和RHL根據(jù)作物植株高度，布設(shè)若干溫濕度傳感器；
5)葉層CO2濃度布設(shè)在中部葉層；
6)冠層溫度TC布設(shè)在作物頂部，感溫頭從上方垂直向下對(duì)準(zhǔn)作物冠層；
7)冠層風(fēng)速WS布設(shè)在作物頂部；
8)光輻射強(qiáng)度R設(shè)置在作物頂部，感光部件垂直面向天空；
9)大氣溫濕度Ta和RHa布設(shè)在作物頂部；
10)大氣CO2濃度布設(shè)在作物頂部。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法，其特征在于，所述的葉層溫濕度空間融合方法，包括如下步驟
1)首先采用基于聚類分析的異常數(shù)據(jù)偵測算法(MMD算法)對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行偵測并加以剔除；
2)順序采用滑動(dòng)均值濾波和最小二乘平滑濾波兩種方法進(jìn)行隨機(jī)噪聲濾除；再采用鄰域均值算法，對(duì)所采集的微環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間融合處理；
3)采用加權(quán)平均算法，對(duì)多個(gè)葉層的溫度TLi和多個(gè)葉層的濕度RHLi(i＝1，2，3，……n)，進(jìn)行空間融合處理；
4)依據(jù)各葉層溫濕度信息受干擾的程度，權(quán)值排列順序?yàn)橹虚g層＞下層＞上層。
8.一種用于權(quán)利要求1所述的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法中所用的農(nóng)田水勢軟測量網(wǎng)絡(luò)，其特征在于，包括有多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)(13)和精準(zhǔn)灌溉決策中心(14)，精準(zhǔn)灌溉決策中心(14)通過GSM/GPRS分別與多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)(13)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，所述的子網(wǎng)絡(luò)(13)是由一個(gè)農(nóng)田水勢軟測量站(15)和多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)(16)組成的。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法中所用的農(nóng)田水勢軟測量網(wǎng)絡(luò)，其特征在于，所述的農(nóng)田水勢軟測量站(15)包括有微處理器(5)，分別與微處理器(5)相連的無線傳輸模塊(6)、RS-485總線驅(qū)動(dòng)器(7)、GSM/GPRS模塊(8)、GPS模塊(9)以及LCD加觸摸屏(10)，所述的微處理器(5)還連接灌溉設(shè)施(12)。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法中所用的農(nóng)田水勢軟測量網(wǎng)絡(luò)，其特征在于，所述的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)(16)為微環(huán)境數(shù)據(jù)采集器，包括有微控制單元(1)，配置在微控制單元(1)上的8路溫濕度數(shù)據(jù)采集通道(0～7)、8路模擬量采集通道(M0～M7)、數(shù)字紅外測溫模塊接口(TNR)和數(shù)字脈沖接口(WS)，以及設(shè)置在微控制單元(1)上的RS-485通信接口(2)、無線數(shù)傳模塊(3)和SD卡接口(4)。
全文摘要
一種基于微環(huán)境信息的旱地農(nóng)田水勢軟測量方法及軟測量網(wǎng)絡(luò)，方法是選擇確定農(nóng)田水勢軟測量的輔助變量；按照輔助變量設(shè)置相應(yīng)的傳感器；對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成輸入數(shù)據(jù)；構(gòu)建農(nóng)田水勢軟測量模型，采用由試驗(yàn)獲得的樣本數(shù)據(jù)對(duì)該軟測量模型進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)；將預(yù)處理的數(shù)據(jù)送入農(nóng)田水勢軟測量模型，得到農(nóng)田水勢估計(jì)值。軟測量網(wǎng)絡(luò)包括有多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)和精準(zhǔn)灌溉決策中心，精準(zhǔn)灌溉決策中心通過GSM/GPRS分別與多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，所述的子網(wǎng)絡(luò)是由一個(gè)農(nóng)田水勢軟測量站和多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)組成的。本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)農(nóng)田水勢的連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測，能夠及時(shí)準(zhǔn)確地反映旱地作物生長過程中的水分脅迫狀態(tài)；實(shí)現(xiàn)了多種農(nóng)田小氣候參數(shù)的連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測。
文檔編號(hào)G01N33/18GK101799465SQ20101011925
公開日2010年8月11日 申請(qǐng)日期2010年3月8日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月8日
發(fā)明者盧勝利, 李輝, 儲(chǔ)健, 劉玉亮, 代方遠(yuǎn), 田立國, 劉媛, 王菁華 申請(qǐng)人:天津工程師范學(xué)院