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设施园艺作物统一管理智能平台

2020-08-26欧阳华刘洋

自动化与信息工程 2020年4期
关键词:营养元素测控园艺

欧阳华 刘洋

设施园艺作物统一管理智能平台

欧阳华 刘洋

(宏景科技股份有限公司,广东 广州 510663)

针对国内设施园艺作物统一管理平台智能化程度低的问题,提出多作物的测、控、管智能平台,实现环境感知、图像分析、光谱检测和智能精细化生长控制管理等功能,提高作物高效、精细生长管控水平。

设施园艺;图像识别;光谱识别;精准管控

0 引言

设施园艺是指在露地不适于园艺作物生长的季节或地区,利用特定的设施人为创造适于作物生长的环境,以生产优质、高产、稳产的蔬菜、花卉、水果等园艺产品的一种环境可控制农业。目前国内外关于设施园艺的研究较多[1-3],但相关研究普遍存在生长信息感知不够全面,缺乏针对性作物生长管控模型、设施园艺作物数据采集、诊断与调控统一集成的管理平台。

本文基于设施园艺作物生产精准管控的需求,提出设施园艺作物统一管理智能平台,提高精细生产管控水平,实现高效作业。

图1 设施园艺作物统一管理智能平台架构

1 平台架构

设施园艺作物精准管控的目标为:感知全面化、生长特性模型化、生产管控智能化。为此,本文设计了设施园艺作物统一管理智能平台,实现环境感知、图像采集、光谱检测和智能精细化生长控制管理。平台架构如图1所示,分为感知层、控制层、服务层和应用层。

2 功能介绍

2.1 感知层

设施园艺作物生长信息感知采用WIA无线环境监测系统,如图2所示,可实现温度、湿度、CO2浓度、pH值、电导率、土壤墒情及光照强度等信息的采集、传输和集成。

图2 无线环境监测系统

2.2 控制层

通过环境控制系统和营养元素测控系统实现设施环境的控制和水肥的供给,保证设施园艺作物的生长需求。

2.2.1 环境控制系统

环境控制系统如图3所示,采用VAV变风量温湿度空调控制,采集园艺设施内光强、温度、湿度、风速、CO2和O2浓度,并根据预设值和内置的控制策略控制环境调节设备进行园艺设施环境的调整。与传统方式相比能提升温湿度调控的精度,实现精确快速调控。

2.2.2 营养元素测控系统

营养元素测控系统结合水肥一体化技术,包括滴灌系统、施肥系统和采集系统,可采集基质的EC、pH值和NPK等参数;再根据内置的各参数浓度预设值调整基质营养元素浓度,使作物处于最优营养供给状态。营养元素测控系统如图4所示。

图3 环境控制系统

图4 营养元素测控系统

2.3 服务层

平台层主要提供基础数据、决策支持和农作物生长模式分析等服务,并基于多种算法识别作物生长阶段和生长特性。主要包括以下几个功能模块:

1)利用图像识别不同作物生长阶段和生长特性

根据可见光图像,利用WTPlant模型对设施园艺作物的种类进行识别;利用堆叠卷积神经网络对花、果、茎、叶等部分进行精确分割,并以此为基础,用多尺度分析的新型预处理方法以及深卷积网络提取反映作物生长阶段和特性的外观视觉特征。图像识别流程如图5所示。

图5 图像识别流程图

2)利用光谱识别不同作物的生长特性

采用光谱识别方式,实现冠层叶密度和营养元素的实时快速检测,确定叶密度和营养元素的耦合关系,识别不同作物的生长特性,具体识别过程如下:①通过传感器测量作物生物信息量;②用信息技术和直接方法获得作物生物信息量标准;③推导相关传感器测量值与作物生物信息量的关系;④依据计算机仿真和试验结果构建果树冠层实时检测模型和试验样机;⑤确立果树冠层生物量及总生物量的关系。

3) 大数据分析

建立作物生长信息数据库,通过数据分析平台对相关数据的分析,优化温室控制策略和参数设置,从而对设施园艺控制策略进行优化,达到提高设施园艺作物产量的目的。大数据分析以及多种机器学习算法,实现基于大数据的多种服务诊断。如,数据分析服务主针对多源异构农业数据,将数据合并整理,结合随机森林、深度学习进行农作物最优生长模式分析。最优生长模式分析如图6所示。

2.4 应用层

应用层主要实现数据展现服务和移动应用,方便生产运营人员操作和管理。

图6 最优生长模式分析

3 结论

本文基于设施园艺作物生产精准管控的需求,提出设施园艺作物统一管理智能平台,为精准农业提供技术和理论依据,有助于提高农作物的品质和产量。

[1] 齐飞,李恺,李邵,等.世界设施园艺智能化装备发展对中国的启示研究[J].农业工程学报, 2019,35(2):183-195.

[2] 许皓雯.设施园艺智能化发展趋势与路径[J].城市建设理论研究(电子版),2016(11):2877.

[3] 毛罕平,刘继晨,张晓东,等.设施园艺智能化装备的创新研发[J].农业工程技术,2018,38(22):10-15.

Intelligent Platform for Unified Management of Facilities Horticultural Crops

OYang Hua Liu Yang

(Gloryview Technology Co., Ltd. Guangzhou 510663, China)

Aiming at the low level of intelligence of the domestic facility horticultural crop unified management platform, a multi-crop monitoring, control, and management intelligent platform is proposed to realize environmental perception, image analysis, spectral detection, and intelligent and refined growth control management functions to improve crop efficiency, fine growth control level.

facilities horticulture; image recognition; spectral recognition; precise management and control

欧阳华,男,1961年生,博士,工程师,主要研究方向:测控系统集成应用。E-mail: ouyanghua@gloryview.com

刘洋,男,1984年生,硕士,工程师,主要研究方向:物联网、大数据。E-mail:liuyang@gloryview.com

S62

A

1674-2605(2020)04-0016-04

10.3969/j.issn.1674-2605.2020.04.016

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