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时间:2019-02-24
《基于物联网的农业墒情监测系统的设计与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、第35卷第3期计算机应用与软件Vol35No.32018年3月ComputerApplicationsandSoftwareMar.2018基于物联网的农业墒情监测系统的设计与实现金文姚凯学(贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025)摘要针对现有农业生产过程信息化程度不高的问题,设计一个能对农作物生长全过程进行实时监测的农业墒情监测系统,该监测系统包括前端信息采集站和后台处理软件两个部分。其中采集站能将感知层传感器采集到的数据通过GPRS无线通信技术传回后台,后台软件可以对数据进行持久化的存储和有效的分析,进
2、而指导农业生产。为了保证所采集数据的准确性,减少异常值对后期数据分析与处理的影响,以大气温度传感器为例,采用Kalman滤波算法对其采集到的数据进行校正,分别将大气温度传感器直接采集到的数据与经Kalman算法校正后的数据同高精度标准温度测量仪测量的结果进行对比,发现后者的测量值更接近于标准传感器,且误差较小。关键词农业墒情采集 Kalman滤波算法 SpringMVC中图分类号 TP3 文献标识码 A DOI:10.3969/j.issn.1000386x.2018.03.016DESIGNANDIMP
3、LEMENTATIONOFAGRICULTURALSOILMOISTUREMONITORINGSYSTEMBASEDONTHEINTERNETOFTHINGSJinWen YaoKaixue(CollegeofComputerScienceandTechnology,GuizhouUniversity,Guiyang550025,Guizhou,China)Abstract Inviewofthelowdegreeofinformatizationintheexistingagriculturalproduction
4、process,thispaperdesignedanagriculturalsoilmoisturemonitoringsystemwhichcanmonitorthewholeprocessofcropgrowthinrealtime.Themonitoringsystemincludedtwoparts:frontendinformationcollectionstationandbackgroundprocessingsoftware.Thecollectingstationsentthedatacollec
5、tedbythesensoroftheperceptuallayerbacktothebackendviatheGPRSwirelesscommunicationtechnology.Thebackendsoftwarestoredandanalyzedthedatapersistentlyandthenguidedtheagriculturalproduction.Theatmospherictemperaturesensorwastakenasanexample.Inordertoensuretheaccuracy
6、ofthecollecteddataandreducetheinfluenceofoutliersonthelaterdataanalysisandprocessing,Kalmanfilteringalgorithmwasusedtocorrectthedatacollected.ThedatacollecteddirectlyfromtheatmospherictemperaturesensorwerecomparedwiththedatameasuredbyKalmanalgorithmandtheresults
7、ofthehighprecisionstandardtemperaturemeasuringinstrument.Theresultsshowedthatthelatter'smeasurementswereclosertostandardsensorswithlesserror.Keywords Agriculturalsoilmoisturecollection Kalmanfilteringalgorithm SpringMVC一个亟待解决的问题。目前国内农业生产活动依旧以0 引言粗狂的种植方式为主,对于像茶叶
8、、棉花等经济作物这种传统的种植方式已经不能满足日常生产的需要。和我国农业的信息化和智能化水平与西方国家相比其他类似的气象监测系统相比,农业墒情监测系统具起步较晚,随着计算机技术、通信技术和物联网技术的有更强的针对性,并且所监测的环境信息更完整,主要[1]发展,“智慧农业”、“精准农业”等词逐渐出现。如包括光照强度、CO浓度、土壤温
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