【摘 要】
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水稻在我国有着悠久的种植历史,一直是我国主要粮食经济作物。当前,水稻的主要灌溉模式仍沿用传统的粗放式管理,人工灌溉、灌溉水量随意,往往因饱和灌溉甚至过度灌溉造成水资源的大量浪费,而且缺少稻田环境信息监测与收集,自动化、信息化程度较低。本文针对上述稻田灌溉存在的问题,查阅并分析国内外相关领域研究进展,对稻田自动灌溉控制系统各模块进行设计,结合单片机技术、云平台技术、机器学习算法等,构建系统的信息采集
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水稻在我国有着悠久的种植历史,一直是我国主要粮食经济作物。当前,水稻的主要灌溉模式仍沿用传统的粗放式管理,人工灌溉、灌溉水量随意,往往因饱和灌溉甚至过度灌溉造成水资源的大量浪费,而且缺少稻田环境信息监测与收集,自动化、信息化程度较低。本文针对上述稻田灌溉存在的问题,查阅并分析国内外相关领域研究进展,对稻田自动灌溉控制系统各模块进行设计,结合单片机技术、云平台技术、机器学习算法等,构建系统的信息采集节点、阀门控制节点、网关节点和云服务器,能够及时了解稻田生长环境的动态变化,科学合理地分配资源,实现自动灌溉。对改善现今农村劳动力不足、资源最大化利用具有一定作用,使稻田灌溉具备自动化、精准化,提高生产过程效率。主要工作如下:（1）在分析稻田灌溉的实际需求基础上,确定系统整体架构。对比当前较为成熟的无线通信技术,确定以Lo Ra星型组网方式构建稻田现场无线传感网络,4G通信技术对接云平台完成数据传输,云平台提供数据查询、灌溉控制、信息管理等功能,完成对稻田的远程信息化管理和监测控制的需求。（2）对灌溉控制系统各个节点的功能模块逐一进行选型和设计。其中主要有MCU选型与最小系统、Lo Ra模块外围电路、4G模块接口电路、RS-485采集电路设计、继电器驱动和电源模块设计,以及为系统服务的各类型传感器选型,实现数据的采集上传和灌溉指令的落实。（3）结合水稻生长期最适土壤湿度、土壤水分渗透模型以及作物腾发量对灌溉策略进行研究。通过机器学习算法训练样本后结合获取的气象资料构建预测模型,并通过Matlab R2019b软件对预测模型进行仿真,结果表明该预测模型可靠、较为准确。（4）阿里云平台构建了系统的数据中心和服务中心,应用Redis+My SQL构建系统数据库,实现了数据解析存储以及数据实时显示等任务功能。以MVC结构、Hyperf为主要技术框架,开发了服务器远程控制和信息管理Web应用,提供图表、曲线等元素实现清晰、实用的人机交互。（5）完成自动灌溉控制系统Lo Ra通信性能测试和整体联调。测试结果表明,在3km范围内丢包率小于4%,错误率为0;实地整体测试运行稳定,各传感器数据实时上传,按照灌溉策略执行自动灌溉,满足设计需求。
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