彭 源，徐晓辉，宋 涛，郝淼淼，赵法川

（河北工业大学电子信息工程学院，天津300400）

0 引 言

目前在农业生产中，粗放用水和农田干旱严重影响农业生产效率及产量，因此，制定科学合理的农田灌溉计划尤为重要[1]。制定科学的农田灌溉计划需要准确地获取农田的土壤湿度，并设计一个自动化的农田湿度评估系统，对农田的土壤湿度作出准确的评估。

现有的农田湿度控制系统主要以文献[2]、文献[3]设计的农业灌溉系统为主，系统的实时性强，但其土壤湿度信息大多数是由单个土壤湿度传感器测得，即数据只能代表农田某一部分的土壤湿度，比较单一，缺乏代表性，不能准确反映农田整体的湿度情况。同时由于系统决策完全依赖于一个土壤湿度传感器，会使系统整体缺乏抗干扰性，一旦湿度土壤传感器出现故障，会导致控制系统作出错误的决策，影响灌溉效果。

为解决上述问题，文献[4]以北京大兴试验区3.645 km2为例，布设了129个采样点，对农田湿度进行评估。基于此，本文采用多传感器数据融合的方法，在所测农田的不同位置，分别放置3个土壤传感器节点，然后使用Lora通信方式将节点采集到的湿度信息传输到同一个控制中心，对数据进行处理和评估[5]。土壤湿度传感器在测量土壤湿度时，受到外界因素的影响，会产生噪声，引起测量误差。为了消除误差和更准确地得到农田土壤湿度值，引入K-means 方法消除有误差的湿度数据[6]，同时为了提高K-means 的运算效率，对K-means做了进一步改进。……