摘要：传统的温室种植技术需要人工测量温度和湿度，不能及时调整生长环境，调整力度粗放。在物联网、大数据等技术的支持下，智慧农业系统拥有多种功能，能够满足不同种植者的需求。通过应用这两项技术，自动采集农作物生长环境数据，并结合环境数据，实现生长环境的精细化、自动化和智能化管理，从而有效地形成智慧农业。该文以江浙某农业高新技术研发试验区为范例，分析基于大数据的物联网技术在温室大棚农业生产中的应用，给广大从业人员提供参考。
关键词：物联网；大数据；温室大棚；农业生产
夏季蔬菜在冬季的种植生长环境非常难模拟，存在一定的技术缺陷，但在整个种植过程使用大数据技术对温室大棚环境进行动态化监测，利用物联网技术对温室环境进行智能化调控，就可以很好地解决种植环境难以模拟的问题。和传统温室大棚种植技术相比，使用物联网和大数据技术产生的温室环境有着高效化、智能化、标准化、使用成本低的优势。江浙某地农业高新技术研发试验区位于丘陵地带，总体占地面积为35.12 km2，包括16个试验区，其中综合服务及研发面积为0.68 km2，温室大棚占地面积为12.63 km2，该地区夏季高温多雨，冬季寒冷湿润。在试验区的温室大棚中，种植辣椒、番茄、茄子、四季豆等蔬菜。通过充分利用自然环境，结合物联网技术的智慧化控制功能，实现了对农业生产环境的全面模拟，有效保障了各类农作物高质量产出。经过半年种植后，辣椒产量10000 kg、番茄产出20000 kg、黄瓜产出15000 kg。和传统种植技术比较，对于病虫害的监测预警成效显著，温室大棚产量明显增多。
1数据检测
数据检测主要是采集整个作物生长环境数据，采集温室内各种环境数据，重点是利用传感器来采集生长环境数据。如农作物的光照强度、空气成分、土壤水分、养分、温度等，都需要借助不同的传感器功能来实现[1]。这种传感器不仅能采集照片、视频等，还能反映出相应指标的具体数值。数据库包含了生长环境条件分析、作物知识、专家沟通等专业知识。资料库将收集到的资料整合成不同的子系统。种植者可根据相关信息检索不同作物的种植技术，判断不同生长阶段应采取的预防措施，及时了解作物生长情况。
例如，在温室中使用感光传感器来采集生长区域的光照强度。这种传感器主要采用ML-O2OS-O来实现，它的核心部件是感光元件，它能收集光信号，并将其转化成电信号。该传感器主要用于采集农作物生长环境中的光照值，采集范围为0～2000 LUX。通常，探测到的红外坡长可以反映传感器的敏感波长。
在物联网和大数据技术应用下的温室大棚智慧系统十分复杂，各个生长环境变量之间存在着密切的关系。如果调节某一种生长环境因素，其它因素也会随之发生不同程度的变化。为了避免各生长环境因素之间的关联，需要用算法来计算关联程度。
通过明确算法参数，可以有效地消除关联关系[2]。在本次设计研究中，经过多次反复计算，发现调整过程存在一定的滞后性，这种滞后性不仅存在于温度，还存在于其它生长环境因素中。通过明确算法控制，选择科学合理的计算方法，采用工程整定法可以合理地确定关联关系参数。在明确了生长环境参数后，保证了参数的科学性和合理性，只是使用方法不同而已。其中工程整定法应用于实际控制中，实现了工程整定法。在工程整定法中，阶跃响应参数是一种有效的辅助手段，可以保证参数的确定。在物联网、大数据等技术应用于温室大棚时，需要对各种环境因素进行优化控制，以保证作物的高质量生长，从而提高农产品的质量。
2数据传输
通过物联网和大数据技术构建温室大棚系统，首先明确数据传输、数据存储等功能，以保证各类环境数据的全面收集与利用。一般情况下，采用 ZigBee网络技术（一种应用于短距离和低速率下的无线通信技术）进行数据传输，能够适应不同的网络传输环境，非常适合当前大棚管理的需要。目前，ZigBee协议中应用最为广泛的z-stack。这种网络传输协议集合了大量的功能参数，通过这些参数的应用，可以实现智能温室系统的设计。根据功能的不同，可分为网络管理与维护、组网、协调启动三大类。但是这种网络传输需要三种逻辑设备，包括协调器、路由器和终端设备。在协调器运行过程中，需要明确信道功能，保证网络通信畅通。所有的数据传输功能都是在 ZigBee网络完成后完成的，终端设备会收集数据，然后上传到主控制器上，由智能设备分析，判断土壤含水量是否充足，然后下达是否灌溉。
在网络传输中，路由器起着总监的作用，可以完成各种数据的传输。终端节点的各种数据通过路由器传输到不同的协调器，并可执行相应的指令，从而增强网络传输与控制的稳定性。作为整个网络应用底层的终端，能够采集大棚环境数据。在网络层，有很多终端，能够采集各种环境因素的信息。在ZigBee网络中，网状网络具有最强的抗干扰能力和最灵敏的特性，但其构建也最为复杂。在传输数据时，必须选择最适合的传输路径，如果传输节点失败，则可选择其他传输路径。
3数据应用开发
利用物联网、大数据等技术建立温室大棚管理系统，长时间使用会积累大量的数据，需要收集、分析这些数据，建立有效的生长环境控制系统。
3.1 建立数据模型
在建立数据模型时，需要对数据进行精确的计算。通过应用物联网与大数据技术，可以明确大棚生长环境参数，保证数据模型的建立。以目前大棚系统中所采用的物联网技术为基础，建立数据模型。如果需要建立番茄需冷量模型，传统的农业种植方法是无法做到的。但在智能温室系统中，数据采集是实时的，有了云端系统的支持，模型计算的速度就会大大加快。利用该模型，可以准确地计算出需冷量，并利用物联网进行控制，保证农产品的高质量生产。通过全天候无人管理，既能有效地管理温度，又能充分利用有限的人力资源，实现各种天气条件下的安全工作。在温室大棚管理中，所有的信息资源都是通过不断采集而来，通过分析、选择数据，建立温度控制模型，从而有效地控制温室内的温度，保证作物的正常生长。
3.2 利用因特网技术
病虫害是影响蔬菜品质和产量的重要因素。病虫害发生与生长环境密切相关。生长环境温度对蚜虫发育及虫态有重要影响，而温度、湿度对真菌性病害有重要影响。在温室生长环境监测中，能够预测各种病虫害的发生情况，并能得到明确的发生概率，从而为保护农作物提供相应的保护依据，在不影响作物生长的情况下，采取适当的干预措施，有效地防治病虫害。在温室内安装虫害监测警报灯，通过远程控制、光照控制、雨水控制、加热控制等手段，有效地消除虫害。此外，还可利用太阳能供电，有效地监测虫害并消灭害虫，从而达到防治病虫害的目的。在温室覆盖区域，通过物联网系统采集土壤成分，采集作物的生长数据，平台会根据数据进行分类、整理、分析，计算出作物所需的水分、肥力，然后启动灌溉系统，实现精准管理。在各种物联网控制系统中，通过合理的施肥和灌溉，不需要人工控制，就能保证作物的水肥利用效率，保证作物吸收水肥。相对于传统的水肥使用方式，可以节约60%的水资源，水肥利用率可提高50%以上。
4结语
智能温室大棚管理系统依托于多学科的发展，利用物联网、大数据技术和各种传感器和网络传输设备，可以全面、准确地实时监测整个种植区域的土壤、作物特性、气候环境，根据作物生长环境实际情况，精确控制温室作物生长环境，实现农业设备智能化管理。同时，应用病虫害数据模型，可预测病虫害发生时间，判断病虫害发生程度，科学合理地制定防治措施。物联网、大数据等技术的应用将会给农业发展带来革命性的变革，从而促进农作物产量和品质的提高。
