基于ARM、WiFi和蓝牙嵌入式技术实现农田生产检测管理系统...

[color=rgb(51, 51, 51) !important]近年来，由于新疆农田生产管理技术和管理模式停滞不前，农业生产管理人员水平不一，农情基础数据信息缺乏，资源不能合理利用和共享，使该区农业的进一步发展受到了严重的制约。因此，随着农田膜下滴灌等节水灌溉技术的大面积推广应用，迫切需要提出与现有的节水灌溉设备、方式和灌溉技术等相配套的农田生产检测管理系统，以提升该区农田生产的管理技术和管理水平。目前国内已开发的一些农田生产管理系统产品，由于没有解决农田信息采集的空间变异、农田灌溉、施肥等的智能诊断决策、渠系运行管理知识模型构建等瓶颈问题，使农田生产管理系统产品缺乏实时性、时效性和有效性，与灌溉、施肥等自动控制设备成为两张皮，不能真正达到精准控制灌溉、施肥的目的。本系统应用地理信息、空间数据处理、WiFi、蓝牙、ARM、iOS等技术，建立土壤墒情、温度、PH值等数据采集系统，并进行采集数据的分析处理和数据模型建立，研究水分监测探头布设的方式，为农田生产管理系统的知识模型和决策模型的建立提供可靠的、实时的数据支持。最终实现农田灌溉、施肥、施药诊断的综合诊断决策。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]1、设计原理

[color=rgb(51, 51, 51) !important]1．1 土地平整度

[color=rgb(51, 51, 51) !important]土地平整工程是土地开发整理项目的核心工程，目的是要达到便于机械化耕作，发挥机械效率，提高机耕质量，灌水方便均匀，利于压盐、排水、改良土壤等，满足作物高产稳产对水分及土质的需要。土地平整工程是实现农田水利化、农业机械化的重要条件，是建设高产稳产、旱涝保收高标准农田的重要措施，内容包括田块优化布局、田地平整及土壤改良等，其中田地平整是核心内容。田地平整既要符合地面灌溉排水要求，又要便于耕作保水保肥和田间管理，要结合整个项目区的地形、土地利用方式和水土保持方案等综合考虑。平整后的田块应有利于作物的生长发育，有利于田间机械化作业，有利于水土保持，满足灌溉排水要求和防风要求，便于经营管理。田面平整精度是田块设计的一个重要指标。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]在进行田块设计时，可以用很多指标来描述其属性，如田块的大小、方向、田面平整度、田面坡度等，其中田面平整度（用P表示）和田面坡度（用θ表示）可以用来表征田块平整精度。田面平整度是指衡量田面起伏程度的指标，通常用各测点到拟合平面垂直距离的标准差来表示，平整度的数值越小，说明田面起伏越小，田面越平整。田面坡度是指为了满足田间灌溉的需要而设计的田面沿水流方向倾斜的角度。因此，农田平整精度评价系统的核心算法包括田面平整度算法和田面坡度算法。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]假设土地平整后的拟合平面方程为：Z=AX+BY+C

[color=rgb(51, 51, 51) !important]已知有若干的样本点，不妨设任意样本点坐标为：（Xi，Yi，Zi）

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[color=rgb(51, 51, 51) !important]式中，di为田块内第i个测点距离拟合平面的垂直距离，cm；d为所有测点距离拟合平面垂直距离的平均值，cm；n为田块内所有测点的数量。当P值越小时，说明田面起伏越小，田面越平整。P=0是理论上可达到的最佳精度，而较高的P值则意味着较差的土地平整精度。在美国，常规平地方法和激光平地技术所能达到的田面最小P值分别为2～2．5 cm和小于1．2 cm，在葡萄牙则是3～4 cm和小于1．7cm。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]标准偏差P反映了田面平整的总体状况，要想评价田间地面形状的分布差异及特征，可利用分布偏差计算给出定量描述。首先计算田块内各测点到拟合平面的垂直距离di（cm），再根据小于某一数值（如3 cm）的测点的累积百分比数来反映地面平整度的分布状况。以美国土地利用局规定的标准为例，激光平地后，田块内偏差值小于1．5 cm的测点的累积百分数最大可达80％以上。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]1．2 GPS面积测量仪原理

[color=rgb(51, 51, 51) !important]GPS面积测量仪采用GPS全球卫星定位系统能够提供实时的经度、纬度、高程等导航和定位信息，利用GPS的定位功能，得出各个点的坐标，再通过数学方法计算出距离、面积等数据。由于地球是一个椭球，为了精确计算距离或面积，一般采用投影的方式转换成平面坐标。在我国，对于大比例尺的地图通常采用高斯一克吕格投影进行转换，然而投影法计算十分复杂，难以在单片机中实现。为了简化计算，将地球视为正球体。取地球半径为6 371 116 m，则可转换成平面坐标：

[color=rgb(51, 51, 51) !important]式中：R为地球半径，x为经度，m；y为纬度，m。则在地球表面Y经度处，经度差、纬度差各为一度的方格面积为：

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[color=rgb(51, 51, 51) !important]2、农田农情监控仪设计

[color=rgb(51, 51, 51) !important]农业具有地域分散、对象多样、环境因子不确定等特点。传统农业生产主要依靠人的经验进行，无法对农业的生产全程进行实时精准监控，实现最优化的生产。快速、有效采集和描述影响作物生长环境的空间变量信息，是实践“精细农业”的重要基础。因此进行农田环境监控、随时掌握农业环境因素变化，从而采取相应的最优对策显得十分重要。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]传统的农田信息监测主要靠农业技术人员实地现场采集数据、A／D转换、通过PC保存分析数据，或者通过数传电台的方式进行数据传输。这些方式存在很多问题：由于农业环境相对恶劣，严寒、高温、高湿等气候因素很容易导致PC无法正常工作：PC机因其体积较大、费用较高、功耗显著造成性能价格比低；无法实现远程监测，即便使用数传电台，也会受到地形的限制，距离仅限于几十公里之内；无法进行24小时实时监测。因此，农业环境的远程实时监控问题亟待解决。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]目前国内外的研究大多采用单片机作为微控制器，由于其自身性能的局限性，使得系统功能扩展时出现一系列不可预知的调试问题。在数据传输部分有的采用CDMA模块，但成本太高，不宜推广。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]本设计提出了基于ARM、WiFi、蓝牙的嵌入式农田环境信息采集发送系统设计方案，降低功耗和成本，可靠性强，易于升级。可采集的农田数据有：包括土壤墒情、盐碱度、养分、土壤平整度、农田长势图片、主要虫害状况，气象信息，种植面积，种植品种，灌溉状况，施肥情况，测土情况等。

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[color=rgb(51, 51, 51) !important]3、基于iOS的农田数据管理信息系统设计

[color=rgb(51, 51, 51) !important]资源紧张是我国和世界面临的严重问题。对于水资源本来就匮乏的新疆来说，干旱发生十分频繁，水资源供求矛盾日趋尖锐。但另一方面，农业用水由于灌溉设施、技术、方式落后，又存在着严重的浪费现象，水分利用效率低。本研究以农田节水灌溉和提高水分利用效率为目标，建立新疆部分农田水分动态监测、预报和灌溉决策系统。从获得最佳经济效益和提高水分利用效率的角度进行综合分析，提出灌与不灌、灌溉期和灌溉量等决策建议，服务于各级政府和农业生产部门。本项目将区域气候模式、遥感测墒模型、土壤水分预报模型和灌溉决策模型有机结合在一起，实现了较长时段内的土壤水分预报和灌溉决策。灌溉决策引入了目标函数模型，将灌溉决策和经济效益、水分利用效率有机地结合起来。体现了资源利用的科学性；将数值天气预报产品应用到土壤水分预报模型中，可提供格点化的土壤水分预报信息，更便于大范围应用；研究了单点土壤水分预报模型和区域土壤水分预报模型，实现了点面结合，可同时满足地方和区域需要，并进行周年服务，有利于提高服务质量和效果。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]以作物管理知识模型为智能决策支撑，建立基于田区作物产量、土壤养分和苗情监测的农田精确施肥决策支持系统。本系统可接收GPS信号、录入与修改属性数据，查询和分析农田信息的时空差异，生成基于田区差异的肥料运筹和播种密度处方。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]iOS是由苹果公司为iPhone开发的操作系统。它主要是给iPhone、iPod touch以及iPad使用。就像其基于的Mac OSX操作系统一样，它也是以Darwin为基础的。iOS的系统架构分为4个层次：核心操作系统层（the Core OS layer），核心服务层（the Core Services layer），媒体层（the Media layer），可轻触层（the Cocoa Touch layer）。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]iOS的用户界面的概念基础上是能够使用多点触控直接操作。控制方法包括滑动，轻触开关及按键。与系统交互包括滑动（swiping）、轻按（tapping）、挤压（pdnching）及旋转（reverse pinching）。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]通过监控仪采集到的各种数据传输到iPad后。基于iOS的数据软件可对数据进行管理。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]4、应用实例

[color=rgb(51, 51, 51) !important]系统已成功应用在某农业示范基地的农作物生产管理系统中，系统包括农田基础数据采集、历史数据对比分析、水分监测探头布设。软件主界面如图2所示。

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[color=rgb(51, 51, 51) !important]通过对农田数据的采集和分析。可以对农作物实施精细化种植。

[color=rgb(51, 51, 51) !important]5、结束语

[color=rgb(51, 51, 51) !important]针对目前的农田手持机功能单一，无法进一步给出诊断和决策，以上采用多变量数据采集的分析诊断决策系统。使用基于iOS的数据管理信息系统，并采用多种传感器监测土壤，以达成多变量综合采集分析的目的。经过对某农业示范基地实际应用，结果表明，基于iOS的便携式多变量农田数据监控仪可以对农田实施更加精细化的种植，在解放劳动力和提高经济收益方面，有着明显的效果。