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基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻田智能監控系統設計方案
為了確保事情或工作科學(xué)有序進(jìn)行，預先制定方案是必不可少的，方案具有可操作性和可行性的特點(diǎn)。那么你有了解過(guò)方案嗎？下面是小編整理的基于物聯(lián)網(wǎng)的水稻田智能監控系統設計方案，希望對大家有所幫助。
物聯(lián)網(wǎng)被視為計算機與互聯(lián)網(wǎng)之后世界信息產(chǎn)業(yè)的第三浪潮，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)與各個(gè)行業(yè)的結合，能夠有效提高各行業(yè)的產(chǎn)出效率。本系統基于物聯(lián)網(wǎng)和javaweb技術(shù)，在實(shí)驗級平臺上對水稻田水體溫度，PH值進(jìn)行實(shí)時(shí)監控。然后對監控數據進(jìn)行統計學(xué)分析，判斷目標田地是否處于易感病蟲(chóng)狀態(tài)；最后將預測結果反饋給用戶(hù)，從而實(shí)現對水稻田患病實(shí)時(shí)監控，能夠在水稻出現患病傾向時(shí)對其進(jìn)行預防，提高水稻產(chǎn)量。
1 概述
物網(wǎng)作為新一代信息技術(shù)的重要組成部分，倡導物物相連的互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現了物與物的信息交互；這種概念在各行業(yè)中得到有效施行，并取得較大成果。同時(shí)中國作為一個(gè)農業(yè)大國，農業(yè)資源使用的控制問(wèn)題和提高農業(yè)產(chǎn)出問(wèn)題一直受到各方關(guān)注。因此農業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)的結合是必然的。
2 系統分析
本系統通過(guò)將javaweb技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結合，實(shí)現稻田水體實(shí)時(shí)監控和水稻患病預測。傳感器將采集到的數據經(jīng)zigbee模塊無(wú)線(xiàn)傳輸網(wǎng)絡(luò )及相關(guān)上位機程序寫(xiě)入到數據庫對應表格中；利用水稻病害預測算法對數據庫中的數據進(jìn)行統計學(xué)分析，最后結合水稻患病標準數據表將水稻病害預測算法的預測結果以圖表的形式反饋給用戶(hù)。
3 系統各板塊實(shí)現
3.1 數據采集與處理
數據采集過(guò)程中，溫濕度傳感器每隔2小時(shí)對水體的濕度，溫度，PH值數據進(jìn)行采集，將采集到的數據通過(guò)zigbee無(wú)線(xiàn)通信模塊發(fā)送至電腦終端，然后通過(guò)上位機將收到的數據進(jìn)行字符串劃分處理寫(xiě)入數據庫對應的表格中。
數據處理過(guò)程中，系統每天00：00自動(dòng)從數據庫中拿取前一日數據進(jìn)行統計學(xué)計算，將計算結果存會(huì )數據庫判定表。每天08：00系統對判定表中連續一周的數據進(jìn)行取出判定，若其中有3天符合水稻患病表中的同一種病害患病條件，則系統以圖表和郵件形式向用戶(hù)發(fā)送警告，提醒用戶(hù)進(jìn)行處理。
3.2 傳感器狀態(tài)檢測
由于本系統中傳感器處于外置狀態(tài)，為保障數據的完整性，每次收到數據后對各傳感器狀態(tài)進(jìn)行檢測，若某一傳感器數據缺失，則對其進(jìn)行統計，展示在用戶(hù)主界面。并向用戶(hù)發(fā)出提醒。
3.3 相關(guān)數據展示
為清晰展示各數據，本系統采用折線(xiàn)圖，柱形圖和表格對各田地數據進(jìn)行展示，用戶(hù)可以自行選擇。如圖1為表格所展示相關(guān)數據。
4 小結
在過(guò)去的農業(yè)水稻生產(chǎn)中，由于水體的變化是人眼無(wú)法察覺(jué)的，也無(wú)法做到每天進(jìn)行大量的檢測，而即使能夠花費大量的時(shí)間做了水體檢測，所得的數據會(huì )相對較大，再對大量的數據進(jìn)行統計學(xué)運算需要耗費更多的人力，這樣的局限使得水稻種植過(guò)程中水稻的病害只能通過(guò)后期彌補，而不能前期預測。
而后期彌補往往是在水稻患病過(guò)后，通過(guò)其顯示特征判別其所患病，再進(jìn)行治理，這一顯示過(guò)程總是需要一個(gè)較長(cháng)的時(shí)間段。如若水稻感染的是傳染性病毒，將造成不可估量的后果。而通過(guò)水體監測技術(shù)可以通過(guò)對水稻所處水體環(huán)境的檢測對水體的微觀(guān)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，達到水稻田和用戶(hù)的實(shí)時(shí)“通信”，實(shí)現水稻患病預防。
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