第一章 绪论
1.1 课题背景和人参种植现状
1.1.1 课题研究背景
人参作为“百草之王”，据《石勤别传》等史料记载，我国的人参采挖历史最早可追溯至距今约 1700 年的西晋，栽培历史也有约 400 年，产业发展历史悠久，人参文化底蕴深厚。在全球范围内，人参的种植主要分布在北纬 33°至 48°包括中国、俄罗斯、韩国、朝鲜、日本、美国等在内地区。吉林省作为我国人参的主产区之一，其种植面积近几年稳定在 2 万公顷左右，年产量占全国的 80%，占世界的 70%。近年来我国为保护生态环境，防止水土流失，发展并保护人工林，人参种植开始由伐林种参转向大田种参。但我国人参种植都是各自农户独立经营，对人参田间管理不规范，对相关标准的落实不到位，大田种参经验严重不足，农户盲目种植暴露出很多问题，这就造成人参产量及营养成分偏低。因此，如何科学种植成为该领域需要解决的主要问题。
1.1 课题背景和人参种植现状
1.1.1 课题研究背景
人参作为“百草之王”，据《石勤别传》等史料记载，我国的人参采挖历史最早可追溯至距今约 1700 年的西晋，栽培历史也有约 400 年，产业发展历史悠久，人参文化底蕴深厚。在全球范围内，人参的种植主要分布在北纬 33°至 48°包括中国、俄罗斯、韩国、朝鲜、日本、美国等在内地区。吉林省作为我国人参的主产区之一，其种植面积近几年稳定在 2 万公顷左右，年产量占全国的 80%，占世界的 70%。近年来我国为保护生态环境，防止水土流失，发展并保护人工林，人参种植开始由伐林种参转向大田种参。但我国人参种植都是各自农户独立经营，对人参田间管理不规范，对相关标准的落实不到位，大田种参经验严重不足，农户盲目种植暴露出很多问题，这就造成人参产量及营养成分偏低。因此，如何科学种植成为该领域需要解决的主要问题。
中药材仿生栽培技术作为当前科学种植的研究方向之一，具有明显的经济效益、生态效益和社会效益；对保护生态环境、提高栽培作物质量、满足社会用量需求具有重要意义；也是可持续发展的有效途径之一。中药材仿生栽培是根据药用植物生长发育习性及其对生态环境的要求，吸取传统农业的精华，采用现代农业生产技术，运用系统工程方法再现药用植物与外界环境的生态关系而进行中药材集约化生产的模式[1]。
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1.2 农业物联网介绍
1.2.1 农业物联网定义
物联网（Internet of Things，IoT）是信息技术领域的一次重大变革，被认为是继计算机、互联网和移动通信网络以后的第三次信息产业浪潮[8]。利用局部网络技术把传感器、控制环节、机器环节、人员等要素通过新途径联在一起，进行信息及数据的传递，用来实现智能管理的技术。物联网可以说是信息上的全面感知、信息传送和处理，关键点是物和物、人和物之间的信息交互。
农业物联网把新一代通讯技术应用到在农业场合，改变人们对于农业的认知，促进农业向自动化、智慧的转变。农业物联网通过农业信息感知设备，按照某种设定好的规则把农业环境中的作物、环境信息、生产工具等联系起来，实现对农业对象和农业过程的信息感知、定位、监管。这种方式可以帮助人类更好的进行农业生产，提高效益的同时保证了农业生态环境[11]。
1.2.1 农业物联网定义
物联网（Internet of Things，IoT）是信息技术领域的一次重大变革，被认为是继计算机、互联网和移动通信网络以后的第三次信息产业浪潮[8]。利用局部网络技术把传感器、控制环节、机器环节、人员等要素通过新途径联在一起，进行信息及数据的传递，用来实现智能管理的技术。物联网可以说是信息上的全面感知、信息传送和处理，关键点是物和物、人和物之间的信息交互。
农业物联网把新一代通讯技术应用到在农业场合，改变人们对于农业的认知，促进农业向自动化、智慧的转变。农业物联网通过农业信息感知设备，按照某种设定好的规则把农业环境中的作物、环境信息、生产工具等联系起来，实现对农业对象和农业过程的信息感知、定位、监管。这种方式可以帮助人类更好的进行农业生产，提高效益的同时保证了农业生态环境[11]。
1.2.2 农业物联网层次结构
农业物联网作为当前研究的热点，其主要服务的是一个具体的应用或者场景，导致了系统的可拓展新、可伸缩性以及可操作性较差。为了避免该问题，在系统体系结构设计上，结合相关的实践经验以及系统通用性原则，使用了物联网四层体系结构，并根据应用场景以及相关需求，细化了该体系结构；平台体系结构从下至上可划分为感知层、传输层、处理层及应用层四层，图 1.1 是农业物联网层次结构模型，模型中的每一层都对应不同的通信协议以及负责对应功能。
农业物联网作为当前研究的热点，其主要服务的是一个具体的应用或者场景，导致了系统的可拓展新、可伸缩性以及可操作性较差。为了避免该问题，在系统体系结构设计上，结合相关的实践经验以及系统通用性原则，使用了物联网四层体系结构，并根据应用场景以及相关需求，细化了该体系结构；平台体系结构从下至上可划分为感知层、传输层、处理层及应用层四层，图 1.1 是农业物联网层次结构模型，模型中的每一层都对应不同的通信协议以及负责对应功能。
感知层负责数据的采集以及设备的控制，由采集节点、气象站节点和控制节点等ZigBee 路由节点组成。该层利用了 ZigBee 无线传感网络技术，通过采集节点和气象站节点可采集参地的环境数据发送至传输层，传输层下发的控制指令可通过控制节点执行。传输层负责连接感知层和处理层，实现了无线个域网和互联网之间的数据传输，该层由 ZigBee 协调器和网关节点组成。ZigBee 协调器和网关节点采用串口通信方式，网关节点具备数据存储功能，当断开和服务器之间的连接时，网关节点会将数据存储在临时数据存储区，存储区采用先进先出（FIFO）的存储方式，存储的数据超过存储容量时，会覆盖最先存储的数据，所有存储的数据会再建立连接后的空闲时间段统一上传。
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第二章 平台开发关键技术
2.1 平台总体设计方案
2.1.1 平台架构设计
生长模型部分数据通过参地数据采集系统采集。图 2.1 是参地数据采集系统拓扑图，系统由下至上划分为感知层、传输层、处理层及应用层四层[2]。感知层是系统的基础层，主要由采集节点、气象站节点组成，该层主要利用 ZigBee 技术、传感器技术采集参地环境数据。传输层位于感知层和处理层之间，由网关节点组成。主要功能是将 ZigBee 组建的无线个域网同互联网相连，实现两者之间数据传输。处理层是系统的“大脑”，负责数据的存储以及处理，由各服务器组成。应用层通过 HTTP、FTP 等协议从处理层获取数据为用户提供监测服务。
2.1 平台总体设计方案
2.1.1 平台架构设计
生长模型部分数据通过参地数据采集系统采集。图 2.1 是参地数据采集系统拓扑图，系统由下至上划分为感知层、传输层、处理层及应用层四层[2]。感知层是系统的基础层，主要由采集节点、气象站节点组成，该层主要利用 ZigBee 技术、传感器技术采集参地环境数据。传输层位于感知层和处理层之间，由网关节点组成。主要功能是将 ZigBee 组建的无线个域网同互联网相连，实现两者之间数据传输。处理层是系统的“大脑”，负责数据的存储以及处理，由各服务器组成。应用层通过 HTTP、FTP 等协议从处理层获取数据为用户提供监测服务。
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2.2 嵌入式实时操作系统
2.2.1 前后台系统与实时操作系统
在嵌入式系统中，前后台系统被广泛应用于功能相对简单和对实时性要求较低的场景[44][46]。前后台系统也被称为“裸机”程序，一般是由一个大循环构成，图 2.3 为该系统的运行流程。整个前后台系统的程序可以分为后台和前台两部分；后台程序指的是各种处理函数，这些处理函数也可以被称为一个个的“任务”，图示的 task1、task2 等就是所说的处理函数。前台程序则由中断服务程序（Interrupt Service Routine，ISR）组成，在中断处理函数中可以执行相关“任务”，并且中断可以嵌套。需要注意的是，前后台程序的执行都是按照时间顺序执行的，前台程序的优先级高于后台程序，当中断触发的时候，系统会从后台程序进入前台程序，当前台程序处理完成后才会返回，继续执行后台程序。
2.2.1 前后台系统与实时操作系统
在嵌入式系统中，前后台系统被广泛应用于功能相对简单和对实时性要求较低的场景[44][46]。前后台系统也被称为“裸机”程序，一般是由一个大循环构成，图 2.3 为该系统的运行流程。整个前后台系统的程序可以分为后台和前台两部分；后台程序指的是各种处理函数，这些处理函数也可以被称为一个个的“任务”，图示的 task1、task2 等就是所说的处理函数。前台程序则由中断服务程序（Interrupt Service Routine，ISR）组成，在中断处理函数中可以执行相关“任务”，并且中断可以嵌套。需要注意的是，前后台程序的执行都是按照时间顺序执行的，前台程序的优先级高于后台程序，当中断触发的时候，系统会从后台程序进入前台程序，当前台程序处理完成后才会返回，继续执行后台程序。
实时操作系统（Real Time Operating System，RTOS）通常应用于功能复杂并且对实时性要求较高的场景[48]。上文所述的前后台系统遵循指定循环流程，只有在一个“任务”执行完成后才能继续执行下一个“任务”，整个系统的实时性较差。本文设计的管控节点需要对三个不同来源的数据进行实时检测处理，并且还需要实现自动控制、短信报警等对实时性要求较高的任务，“裸机”程序已经不能满足设计要求，而 RTOS 则能很好的胜任此工作，能够对数据进行实时的处理。
在 RTOS 中，需要实现的每部分功能同样的以任务的形式存在，此处的任务和前后台系统中的“任务”有着很大区别，前后台系统中的“任务”指的是按照时间顺序执行的一段程序，每个“任务”需要按照先后顺序执行，而 RTOS 的任务则是一个个死循环，不需按照先后顺序执行，
RTOS 的任务执行顺序和系统内核的调度方式有关。内核是 RTOS 的关键所在，内核实现系统各任务的调度等功能，例如任务开始、任务停止、任务挂起等操作。可剥夺式内核作为 RTOS 内核中的一种，占据相对较大的比重。图 2.4 是可剥夺式内核的 RTOS 运行流程。在可剥夺式内核中，在每次调度触发后，系统总会先执行任务就绪队列中优先级较高的任务。中断作为单片机中一个特殊的存在，能打断 RTOS 中正在执行的任务，可以间接理解为中断的优先级高于 RTOS 系统中的所有任务，中断处理完后，系统并不会继续执行原有任务，而是会先去执行任务优先级最高的任务。
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第三章 人参灌溉决策模型研究 ..............................18
3.1 贝叶斯网推导及灌溉一级判定 ............................18
3.2 灌溉决策及灌溉二级判定 ................................22
3.3 本章小结 .................................24
第四章 智能化监控平台硬件设计 ......................25
4.1 采集节点硬件设计 ...................................25
4.1.1 采集节点框图 ............................25
4.1.2 采集节点模块介绍 ..............................25
第五章 智能化监控平台软件设计 ............................35
5.1 各节点软件设计 .................................35
5.1.1 采集节点软件设计 ...............................35
5.1.2 气象站节点软件设计 ............................36
第六章 平台应用与分析
6.1 智能化监控平台介绍
基于物联网技术的有机人参仿生栽培智能化监控平台由数据接收端和网页服务端两部分组成；图 6.1 为平台数据接收端界面图，采用 C#编写，界面左侧为消息显示栏，右侧为实时数据曲线图，底部为实时数据表格；该部分负责接收和解析参地数据采集系统采集的数据，并通过决策模型得出决策结果，最后通过网关节点交由控制节点执行。
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第七章 结论及展望
为提升人参种植灌溉决策效果与实时性，提出一种物联网下人参种植智能精准灌溉决策模型，通过参地数据采集系统对当前温度、土壤含水率、空气温湿度等环境信息进行实时采集，引入 Zigbee 网络技术，对人参种植田土壤相关信息传输至信息处理模块与知识库阈值进行对比分析；建立决策数学模型，实现计算人参需水量、预报灌溉时间、灌溉最佳量等功能，并将决策结果反馈到控制终端通过 MCU 控制灌溉阀门，实现精准灌溉。实验结果表明，本文决策模型能够实现智能灌溉决策，在缺水情况下，准确计算需水量，实现土壤湿度与土壤含水率的精准调控，避免了传统决策模式对需水量计算不准确的问题，具有重要意义。
为提升人参种植灌溉决策效果与实时性，提出一种物联网下人参种植智能精准灌溉决策模型，通过参地数据采集系统对当前温度、土壤含水率、空气温湿度等环境信息进行实时采集，引入 Zigbee 网络技术，对人参种植田土壤相关信息传输至信息处理模块与知识库阈值进行对比分析；建立决策数学模型，实现计算人参需水量、预报灌溉时间、灌溉最佳量等功能，并将决策结果反馈到控制终端通过 MCU 控制灌溉阀门，实现精准灌溉。实验结果表明，本文决策模型能够实现智能灌溉决策，在缺水情况下，准确计算需水量，实现土壤湿度与土壤含水率的精准调控，避免了传统决策模式对需水量计算不准确的问题，具有重要意义。
本文设计的基于物联网技术的有机人参仿生栽培智能化监控平台，通过决策模型实现人参的智能灌溉，在实际应用过程中，参地数据采集系统和人参灌溉决策模型还存在以下不足之处需要改进：
（1）参地数据采集系统需要增强抗干扰能力，由测试数据可以可以看出采集的数据存在噪声干扰，可以增加相应的数字滤波算法改进；
（2）由于试验时间以及资源有限，平台仅对人参田这一环境进行试验，且试验地点相对固定，可能存在一些隐藏问题没有体现出来，所以平台在适用性方面还需进一步进行测试并加强。
参考文献（略）
（1）参地数据采集系统需要增强抗干扰能力，由测试数据可以可以看出采集的数据存在噪声干扰，可以增加相应的数字滤波算法改进；
（2）由于试验时间以及资源有限，平台仅对人参田这一环境进行试验，且试验地点相对固定，可能存在一些隐藏问题没有体现出来，所以平台在适用性方面还需进一步进行测试并加强。
参考文献（略）