基于多传感器数据融合的农田信息监测系统研究

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基于多传感器数据融合的农田信息监测系统研究李可晗浙江科技学院
智慧农业的发展作为我国数字乡村建设的重要内容,对解决“三农”问题、推动我国现代化农业建设和实施完成乡村振兴战略具有重要意义。针对目前我国农业生产管理大多为传统模式,且现有的农田信息监测系统存在集成性低、稳定性差、监测节点单一和“有数据,缺智慧”等问题,论文以监测信息多样化、数据科学化及管理方便化等为目标,结合农业物联网技术和多传感器数据融合技术,设计了一种基于多传感器数据融合的农田信息监测系统,主要研究工作如下:1.结合现有农业信息监测系统和多传感器数据融合技术的研究现状和现存问题,分析设计一种结合多传感器数据融合技术的农田信息监测系统的可行性及其意义,明确系统的设计需求及设计目标,给出系统的整体设计方案及技术路线。2.基于系统需实现的农作物生长环境数据采集、数据预处理及数据传输等功能,完成监测系统信息采集终端硬件的设计及搭建,其主要可分为集中控制模块、环境信息采集模块、网络传输模块和虫害信息采集模块,其中,为了提高系统的整体集成性,将环境信息采集模块分为外挂式监测套组和插入式检测套组。3.提出了一种运用于农田信息监测领域的多传感器数据融合方法,根据传感器数据的类型,可将其划分为同构和异构数据融合方法。首先,结合Grubbs准则和基于欧式距离的自适应加权法,设计了同构多传感器数据融合方法,解决了现有农田信息监测系统大多采用单一传感器采集数据且稳定性较差的问题,在提高数据准确性的同时也降低了数据的冗余度。其次,基于云模型和改进的证据理论设计了异构多传感器数据融合方法,利用云模型确定证据的基本概率分配函数,并基于证据相似度和确定度改进证据理论,该方法可以更好地解决农田数据的模糊性,并对农田环境进行一致性评价,为用户做出相应的农业调控措施提供一定的参考依据。仿真结果表明,改进后的证据理论方法解决了传统证据理论融合冲突证据得到错误结果的问题,并且有更高的准确性和聚焦性,且所提的同构及异构数据融合方法均具有一定的可行性和有效性。4.研发了基于微信小程序的云平台,由数据传输处理后台、My SQL数据库、图片存储区和微信小程序组成。该云平台可接收系统采集终端上传的信息并对其进行处理,并将信息存入对应的数据库或存储区。微信小程序为系统用户提供了较Web网页和手机app更方便使用的客户端,用户使用微信小程序,可及时查看农田当时的环境数据,并对所种植农作物对应的特征参数及评价指标进行设置。最后,对论文所提系统整体进行了实验验证,结果表明:农田信息监测系统的信息采集终端能够实现数据采集、处理及传输功能,云平台能及时解析处理接收到的数据信息,调用相应的数据融合程序,并将数据存入对应的数据库,同时,用户可通过微信小程序完成查看数据和设置参数等操作。系统的实现为农户做出精准施肥灌溉等相关农业措施提供一定的参考依据,对农作物产量的提高、带动农民脱贫致富以及农业可持续发展有一定的意义。