中圖分類號：S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1673-6737（2025）04-0120-03

水稻作為全球主要糧食作物，其生長環(huán)境的優(yōu)劣直接影響到糧食安全與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。傳統(tǒng)種植方式因缺乏精準(zhǔn)的環(huán)境監(jiān)測與科學(xué)的調(diào)控手段，資源浪費(fèi)和產(chǎn)量波動(dòng)問題突出。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展為水稻種植提供智能化解決方案，通過構(gòu)建實(shí)時(shí)感知、精準(zhǔn)分析和高效控制的系統(tǒng)架構(gòu)，不僅能夠動(dòng)態(tài)響應(yīng)外部環(huán)境變化，還能夠?qū)崿F(xiàn)對生長條件的精細(xì)化管理，從而為水稻種植提供全新的技術(shù)路徑。

1智能監(jiān)測與調(diào)控對水稻生長環(huán)境優(yōu)化的作用

智能監(jiān)測與調(diào)控技術(shù)在水稻生長環(huán)境優(yōu)化中的深度融合，巧妙地將尖端傳感器、深度大數(shù)據(jù)分析以及自動(dòng)化控制系統(tǒng)融為一體，為水稻生長打造一個(gè)既精確又高效的管理環(huán)境。水稻的生長周期對環(huán)境條件極為挑剔，智能監(jiān)測系統(tǒng)憑借高精度的傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)捕捉這些環(huán)境參數(shù)的微妙波動(dòng)，并將這些數(shù)據(jù)即時(shí)傳輸至云端分析平臺。在濕度管理方面，智能監(jiān)測系統(tǒng)通過整合土壤濕度傳感器與氣象站數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對土壤水分狀況及天氣變化趨勢的精確判斷，使得灌溉方案得以優(yōu)化，不僅有效減少水資源的無謂消耗，還成功避免因過度灌溉引發(fā)的土壤板結(jié)問題，進(jìn)而提升水稻根系的吸收能力和整體的抗病性能。

2基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能監(jiān)測系統(tǒng)

2.1 智能監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則

基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能監(jiān)測系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)精髓在于基于實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、易擴(kuò)展性與可維護(hù)性這五大核心原則，旨在通過尖端物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)水稻生長環(huán)境的全面、動(dòng)態(tài)監(jiān)控，進(jìn)而優(yōu)化管理策略，并為系統(tǒng)的后續(xù)拓展與長期運(yùn)維奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)3。田間部署的溫濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳濃度傳感器及王壤養(yǎng)分傳感器等，借助低功耗廣域網(wǎng)（LP-WAN）技術(shù)或NB-IoT協(xié)議，確保數(shù)據(jù)能夠即時(shí)、無誤地傳輸至中央控制平臺。準(zhǔn)確性方面，重視傳感器校準(zhǔn)算法與數(shù)據(jù)融合技術(shù)的運(yùn)用，在不同環(huán)境條件下對傳感器進(jìn)行反復(fù)標(biāo)定，結(jié)合基于加權(quán)平均的貝葉斯推理等分布式誤差校正算法，顯著提升數(shù)據(jù)采集的精確度。同時(shí)，利用卡爾曼濾波等多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，有效整合各傳感器提供的環(huán)境數(shù)據(jù)，降低單一傳感器的隨機(jī)誤差，從而確保數(shù)據(jù)的整體可靠性與準(zhǔn)確性4。穩(wěn)定性設(shè)計(jì)則側(cè)重于多層冗余與容錯(cuò)機(jī)制的構(gòu)建，采用雙網(wǎng)絡(luò)鏈路設(shè)計(jì)，當(dāng)主用通信協(xié)議（如LoRa）出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)切換至備用通道，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪B續(xù)性與穩(wěn)定性。

2.2 智能監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)

基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能監(jiān)測系統(tǒng)中感知層是系統(tǒng)的基石，承擔(dān)著全面監(jiān)測水稻生長環(huán)境的重任。田間精心布置的溫濕度傳感器、光照傳感器、土壤水分傳感器、二氧化碳濃度傳感器以及土壤養(yǎng)分傳感器，如同敏銳的觸角，實(shí)時(shí)捕捉著溫度、濕度、光照強(qiáng)度、土壤水分及養(yǎng)分等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，采用微功耗設(shè)計(jì)以延長使用壽命，更具備出色的耐候性能，能夠從容應(yīng)對農(nóng)田復(fù)雜多變的氣候條件。在數(shù)據(jù)采集過程中，感知層追求的是高精度與低延遲。為此，引人本地?cái)?shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，傳感器節(jié)點(diǎn)內(nèi)置如滑動(dòng)平均濾波、中值濾波等高效過濾算法，以有效消除數(shù)據(jù)中的噪聲干擾。同時(shí)，節(jié)點(diǎn)支持多通道采集模式，能夠同時(shí)監(jiān)控多個(gè)環(huán)境參數(shù)，確保數(shù)據(jù)的全面性與準(zhǔn)確性。為適應(yīng)不同規(guī)模的農(nóng)田監(jiān)測需求，感知層傳感器節(jié)點(diǎn)采用網(wǎng)格化布局，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測范圍的無死角覆蓋。網(wǎng)絡(luò)層則肩負(fù)著將感知層采集的數(shù)據(jù)安全、高效地傳輸至應(yīng)用層的重任。在設(shè)計(jì)上，優(yōu)先考慮低功耗、高帶寬與穩(wěn)定性。低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)，如LoRa或NB-IoT協(xié)議，憑借其廣覆蓋、低功耗的優(yōu)勢，成為數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖走x。

2.3 監(jiān)測指標(biāo)與傳感器選擇

在基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能監(jiān)測系統(tǒng)中，監(jiān)測指標(biāo)的科學(xué)選擇是確保系統(tǒng)對環(huán)境波動(dòng)保持高度敏感并迅速響應(yīng)的關(guān)鍵所在。鑒于水稻根系對土壤溫度和水分的極端敏感性，采用高精度土壤溫濕度傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)控。這些傳感器，如基于熱敏電阻的精密溫度傳感器和電容式濕度傳感器，以其低功耗和高靈敏度而著稱。為確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，智能監(jiān)測系統(tǒng)采用多點(diǎn)布設(shè)策略，通過在不同土層深度安裝傳感器陣列，全面捕捉土壤溫濕度的分布狀況。在數(shù)據(jù)處理階段，引入基于拉格朗日插值的空間插值算法，將離散的監(jiān)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的土壤溫濕度分布圖，從而直觀揭示土壤中潛在的干旱或過度濕潤區(qū)域。此外，通過整合時(shí)間序列分析算法，智能監(jiān)測系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確預(yù)測未來的土壤溫濕度變化趨勢，為灌溉管理提供科學(xué)依據(jù)。采用光電二極管或硅光傳感器實(shí)現(xiàn)光照強(qiáng)度的實(shí)時(shí)監(jiān)測，同時(shí)利用光譜傳感器（如高性能CMOS光譜傳感器）精確分析環(huán)境光的波長分布。選用高精度溫濕度傳感器，如數(shù)字式DHT22或SHT35傳感器，實(shí)時(shí)捕捉環(huán)境溫度和相對濕度的細(xì)微變化。為提升測量準(zhǔn)確度，智能監(jiān)測系統(tǒng)采用熱敏電阻校正算法和濕度補(bǔ)償模型，有效減少傳感器因環(huán)境因素導(dǎo)致的誤差。采集到的氣溫和濕度數(shù)據(jù)經(jīng)過分布式處理后，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如支持向量回歸SVR）進(jìn)行非線性趨勢分析，以識別可能對水稻生長產(chǎn)生不利影響的溫濕度波動(dòng)。

2.4數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

在基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能監(jiān)測系統(tǒng)中，在數(shù)據(jù)采集頻率的規(guī)劃上，需兼顧實(shí)時(shí)監(jiān)測的需求與系統(tǒng)的能耗、存儲效率之間的平衡。水稻生長環(huán)境的變化速度因監(jiān)測指標(biāo)的不同而有所差異。舉例來說，土壤溫濕度和空氣濕度的變化相對平緩，因此可以設(shè)定較低的采集頻率，如每半小時(shí)采集一次。而光照強(qiáng)度與氣溫等參數(shù)則可能受短時(shí)天氣變化的影響而急劇波動(dòng)，這就需要提高采集頻率，如每分鐘進(jìn)行一次采樣。這種差異化的采集策略由智能調(diào)度算法動(dòng)態(tài)管理，如采用基于優(yōu)先隊(duì)列的調(diào)度技術(shù)，根據(jù)各參數(shù)的重要性及其變化速率靈活調(diào)配采集資源。當(dāng)智能監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測到異常波動(dòng)時(shí)，會(huì)立即啟動(dòng)事件驅(qū)動(dòng)采集模式，通過加密采樣機(jī)制在短時(shí)間內(nèi)收集更多數(shù)據(jù)，以精準(zhǔn)捕捉環(huán)境的突發(fā)變化。在數(shù)據(jù)清洗過程中，還會(huì)運(yùn)用噪聲過濾器（如中值濾波）來消除由隨機(jī)波動(dòng)引起的噪聲，特別是在光照、氣溫等波動(dòng)較大的參數(shù)中，這種方法能顯著提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能調(diào)控系統(tǒng)

3.1 調(diào)控策略制定

基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能調(diào)控系統(tǒng)，憑借其精確的數(shù)據(jù)支持和先進(jìn)的分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對水稻生長環(huán)境的科學(xué)管理與精準(zhǔn)調(diào)控。調(diào)控策略的核心在于構(gòu)建一個(gè)精確的水稻生長模型。這個(gè)模型深度融合水稻的生理特性、環(huán)境因子以及生長階段等多方面的數(shù)據(jù)，全面模擬水稻的整個(gè)生長周期[2。在實(shí)際應(yīng)用中，常采用基于光合作用效率的CERES-Rice模型和動(dòng)態(tài)模擬的APSIM模型。這些模型將溫度、濕度、光照強(qiáng)度、土壤水分及養(yǎng)分等環(huán)境因素與水稻的光合作用、呼吸作用以及生長速率緊密相連，精確量化水稻對環(huán)境的各項(xiàng)需求。為確保模型的準(zhǔn)確性和區(qū)域適應(yīng)性，還會(huì)通過歷史數(shù)據(jù)和田間實(shí)驗(yàn)對模型參數(shù)進(jìn)行精細(xì)校正。例如，利用回歸分析調(diào)整光合響應(yīng)曲線中的飽和點(diǎn)參數(shù)，使模型在不同光照條件下都能保持高度的適用性。依托生長模型，智能調(diào)控系統(tǒng)為水稻的各個(gè)生長階段設(shè)定最優(yōu)的環(huán)境條件。智能調(diào)控系統(tǒng)會(huì)將實(shí)時(shí)采集的環(huán)境數(shù)據(jù)輸人生長模型，與各階段的最優(yōu)條件進(jìn)行細(xì)致比對，從而評估當(dāng)前環(huán)境的適宜程度。

3.2 調(diào)控設(shè)備與控制技術(shù)

在基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能調(diào)控系統(tǒng)中，調(diào)控設(shè)備與控制技術(shù)的精進(jìn)是驅(qū)動(dòng)高效農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的核心要素。灌溉系統(tǒng)的智能化升級，聚焦于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)供水和資源節(jié)約。相較于傳統(tǒng)灌溉方式常伴有的供水不均和浪費(fèi)問題，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入使得灌溉過程得以實(shí)時(shí)監(jiān)控與智能管理。灌溉系統(tǒng)的升級的核心在于電磁閥和流量傳感器的安裝，它們與基于模糊邏輯控制的智能算法緊密結(jié)合，根據(jù)土壤濕度數(shù)據(jù)精準(zhǔn)調(diào)控灌溉量。舉例來說，當(dāng)灌溉系統(tǒng)監(jiān)測到土壤濕度低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，會(huì)依據(jù)水分缺失的程度動(dòng)態(tài)調(diào)整灌溉的時(shí)長和流速，從而有效避免過度或不足的灌溉。同時(shí)，滴灌和微噴灌等高效灌溉技術(shù)的融入，結(jié)合精細(xì)的調(diào)控算法，確保水分的均勻分布，尤其在大規(guī)模種植區(qū)域展現(xiàn)出卓越的成效。此外，通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSN）對灌溉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域化管理，灌溉系統(tǒng)能夠根據(jù)不同區(qū)域的土壤特性實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的灌溉控制，進(jìn)一步提升灌溉的效率和精準(zhǔn)度。

3.3 自動(dòng)化控制流程

自動(dòng)化控制流程是構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能調(diào)控系統(tǒng)的基石，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的控制邏輯設(shè)計(jì)是自動(dòng)化控制流程的核心所在。智能調(diào)控系統(tǒng)依托多源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，涵蓋土壤濕度、空氣溫度、光照強(qiáng)度等關(guān)鍵參數(shù)，這些數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)傳輸至云端的中央控制平臺，并經(jīng)由智能算法深度分析后生成精準(zhǔn)的調(diào)控指令?？刂七壿嫴捎梅謱觾?yōu)化的架構(gòu)設(shè)計(jì)，底層通過PID控制算法對單一環(huán)境參數(shù)進(jìn)行精細(xì)調(diào)節(jié)，如根據(jù)實(shí)時(shí)濕度數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整灌溉閥門的開閉頻率，以確保土壤濕度維持在目標(biāo)區(qū)間。而高層則運(yùn)用模糊邏輯控制與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合的策略，全面評估各參數(shù)間的相互影響及優(yōu)先級。例如，在日照充沛但空氣濕度偏低的情境下，智能調(diào)控系統(tǒng)會(huì)優(yōu)先考慮啟動(dòng)噴霧裝置以調(diào)節(jié)濕度，而非單純依賴遮陽裝置。這種多層次的控制邏輯，使智能調(diào)控系統(tǒng)能夠全面考量復(fù)雜環(huán)境，作出最優(yōu)的調(diào)控決策。為進(jìn)一步提升智能調(diào)控系統(tǒng)的響應(yīng)速度，數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)引入邊緣計(jì)算技術(shù)。傳感器網(wǎng)關(guān)內(nèi)置輕量級預(yù)測模型，如利用ARIMA模型預(yù)測土壤濕度的短期變化，從而有效縮短控制指令的生成時(shí)間。這種分布式計(jì)算架構(gòu)不僅顯著提升智能調(diào)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，還有效減輕中心服務(wù)器的數(shù)據(jù)處理負(fù)擔(dān)。同時(shí)，智能調(diào)控系統(tǒng)提供直觀豐富的交互界面，展示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史記錄及模型推薦的控制策略，確保用戶手動(dòng)干預(yù)的科學(xué)性與合理性。

4結(jié)語

通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對水稻生長環(huán)境的智能監(jiān)測與調(diào)控，有效解決傳統(tǒng)種植中環(huán)境適應(yīng)性差、資源利用效率低的問題。多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與自動(dòng)化控制相結(jié)合，使環(huán)境管理更加科學(xué)高效，資源配置更為合理。智能監(jiān)測與調(diào)控系統(tǒng)的實(shí)踐為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)支撐，同時(shí)在保障糧食安全與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展中展現(xiàn)出巨大潛力。

參考文獻(xiàn)：

[1]王福.基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻生長環(huán)境智能監(jiān)測與控制系統(tǒng)研究[J].北方水稻，2024，54（5）：61-63.

[2]顧清華.設(shè)施蔬菜生長環(huán)境智能監(jiān)測系統(tǒng)在智能化管理中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程技術(shù)，2024，44（2）：25-26.

[3]哈雪姣，黃楠，李桐，等.數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)在設(shè)施西甜瓜育苗中的應(yīng)用：以大興區(qū)西甜瓜集約化育苗場智能環(huán)控技術(shù)應(yīng)用為例[J].中國農(nóng)技推廣，2023，39（12）：17-19.

[4]周德鋒.基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)溫室大棚環(huán)境智能調(diào)節(jié)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].辦公自動(dòng)化，2023，28（10）：58-60.

[5]高虎.食用菌栽培環(huán)境智能監(jiān)測預(yù)警技術(shù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)分析[J].智慧農(nóng)業(yè)導(dǎo)刊，2022，2（12）：13-15.

[6]陳家儒，薛艷，杜冬月，等.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)大棚動(dòng)態(tài)監(jiān)測與決策系統(tǒng)[J].河南科技，2021，40（36）：13-17.

[7]丁筱玲，王克林，李軍臺，等.基于BAS—Smith—FuzzyPID的物聯(lián)網(wǎng)水肥控制系統(tǒng)研究[J].中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2025，46（4）：240-247.

[8]吳婷婷.物流企業(yè)冷鏈物流、運(yùn)營效率與顧客滿意度：兼論物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的調(diào)節(jié)作用[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2025（7）：78-81.

[9]楊帆.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在新能源互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用[J].太陽能學(xué)報(bào)，2025，46（3）：705.

[10]王曉蕾，呂清舟.數(shù)字化賦能服務(wù)型制造網(wǎng)絡(luò)組織協(xié)同演化研究[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2025（4）：70-81.

[11]俞惠芳，郭欣.物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)編碼混合加密方案[J].信息安全研究，2025，11（4）：326-332.

[12]郭佳琦，馬智，王文勝，等.云輔助物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下可驗(yàn)證的安全圖像檢索[J].通信學(xué)報(bào)，2025，46（3）：28-44.