土壤以重庆实际状况为切合点

结合《国务院关于积极推进"互联网+"行动的丘陵指导意见》和精准农业的精神，要求进一步实现数字农业、地区的研智慧农业、农田智能农业，土壤以重庆实际状况为切合点，信息系统设计了山地分区土壤墒情及酸碱度监测APP。监测究针对重庆丘陵地区存在山地坡度不同和高差不同的丘陵特点，对山地进行区域划分。地区的研同时，农田优化了丘陵地区农田土壤信息监测系统，土壤对山地农田各区域进行土壤酸碱度实时监测，信息系统解决了传统种植和作业过程中浪费人力资源、监测究水资源及能源耗费大的丘陵问题，实现了农作物种植的地区的研最优选择，提高农作物种植存活概率，农田增加农业收成。为此，研究开发了一款农业数据信息与智能手机相结合的APP，达到实时监测及实时灌溉的目的，弥补了传统终端控制的不足，为进一步实现数字农业、精准农业及智能农业提供科学依据。 

引言

土壤酸碱度作为农作物生长的重要环境条件，既是制约土壤生产力和土壤肥力的主要原因之一，又与土壤养分有着密切的关系。近年来，关于土壤酸碱度的监测研究主要集中在土壤酸碱度监测仪器精确程度、便利程度及智能程度等3个方面，而对土壤酸碱度影响农作物种植种类选择(如柑橘种植最适pH值为5.5～6.5)及农作物收获时间两个方面的研究较少。

未来丘陵复杂山地农业灌溉将面临干旱风险加剧的状况，当遭遇到伏旱时会严重影响到农作物的收成，也将影响西南地区农业的快速发展。因此，对西南丘陵地区复杂山地进行分区土壤墒情监测研究及山地分区灌溉研究很有必要。

针对复杂山地因坡度和高差不同引起区域土壤墒情和酸碱度不同的问题，结合数字农业和精准农业的发展趋势，以水利分析、智能控制及计算机应用为理论基础，研发一款针对复杂山地各区域土壤墒情监测、各区域土壤酸碱度监测等多参数融合的智能手机APP很有必要，可达到移动终端实时监测各区域土壤墒情及酸碱度的目的，从而实现农作物实时灌溉，提高抗旱监测能力，优化农作物种植种类选择方案，增加农作物产量。

1 系统总体设计

所设计的丘陵地区农田土壤信息监测系统具备以下功能：

1)通过研究山地不同坡度和高差的区别，对山地进行区域划分，实现分区精准作业；

2)优化土壤墒情及酸碱度监测系统，提高监测系统精度及智能效果，对山地各区域进行土壤酸碱度进行实时监测，实现农作物种植的最优选择，提高农作物种植存活概率；

3)研究开发一款农业数据信息与智能手机相结合的APP，达到实时监测及实时灌溉的目的，弥补传统终端控制的不足，为进一步实现数字农业、精准农业及智能农业提供科学依据。

研究主要针对山地分区模块、土壤墒情监测模块、土壤酸碱度监测模块、太阳能电源模块及APP模块。山地分区模块以水利分析为理论基础，由于西南地区复杂地域中山地各个坡面的土壤墒情及土壤酸碱度不同，因此引起山地各个坡面的农作物生长情况及农作操作不同。因此，针对山地坡面的坡度及高差参数不同，对山地进行区域划分，对不同区域进行不同的农作操作(如作物灌溉操作)。利用土壤墒情监测模块及土壤酸碱度监测模块对山地各个区域的墒情及酸碱度进行有效监测，监测的实时数据由数据处理模块进行处理及控制，进而通过数据处理模块将数据信息呈现于手机APP；APP人为实时操作反馈至数据处理模块，进而实时控制农作物操作，实现移动实时监测。土壤墒情监测、土壤酸碱度监测及农作物操作均由太阳能电源模块给予电能支撑。

1.1 山地分区模块

对复杂山地进行区域划分是设计复杂山地土壤分区墒情及酸碱度APP监测系统的重要基础。山地坡面的坡度及高差不同，可能引起农作物施肥及灌溉参数不同、区域划分不同、设备选型不同、施工方式不同。选择的试验基地位于西南大学，该试验基地几乎每年都会遭遇伏旱，温度会持续在40℃以上，大概有30天最高温度达到48.1℃，给基地的植物带来极大的影响。试验基地地形复杂，东西南北坡度不一，山脚到山顶的高度近29m，面积近3.3hm2。其中，北坡在43°～47°之间，南坡大多在26°～33°之间，西坡在34°～39°之间。因此，根据山地坡度及高差不同，将试验基地分为4个坡面，分别为东坡、南坡、西坡以及北坡。

1.2 土壤墒情监测模块

为了获取精确的土壤湿度参数，模块主要由湿度传感器、控制中心及无线传输等3部分构成。系统结合复杂山地多区域划分，在各个区域采用多传感器节点ZigBee无线传感网络法采集土壤数据，数据的控制处理过程充分利用均值滤波法，实现同一传感器工作过程中在不同时刻数据的变化和同区域的其他传感器数据的变化兼顾采集，将控制处理之后的数据信息通过无线传输的方式发送到用户APP，从而实现土壤墒情监测的目的。系统土壤墒情监测模块框架如图1所示。

1.3 土壤酸碱度监测模块

土壤酸碱度是影响土壤微生物活动和作物生长发育的重要因素。文中土壤酸碱度实时监测采用电极法，将测量仪器直接插入待测土壤中加以测量。该方法对测量电极的要求较高，故采用玻璃电极，具有灵敏度高、价格便宜等优点。通过玻璃电极对土壤酸碱度进行数据采集，并利用控制中心对采集得到的数据进行控制处理，进而将处理的数据发送到用户APP，用户可根据获取的数据进行相应的农业操作，达到实时监测土壤酸碱度的效果。系统土壤酸碱度检测模块框架图数据分3个处理层面，类似于土壤墒情监测模块框架图。

1.4 太阳能电源模块

系统电源采用锂电池作为整个研究的电能供应平台，锂电池的蓄电方式主要有太阳能电池板充电和市电充电两种方式。当太阳能充足时，可通过太阳能电池板对锂电池进行电能补充；当太阳能不足以满足蓄电池充电要求时，则通过市电作为蓄电池电能补充源为系统提供电能。太阳能充放电管理子系统主要由太阳能电池板、锂电池、逆变器、变换器及太阳能控制器等构成。

1.5 APP模块
系统研究的智能手机APP设计采用UI设计及程序编译法，主要包括屏幕适配、信息架构及APP控件等模块。通过无线通信，实现数据信息实时接收和实时反馈操作，控制灌溉电磁阀进行灌溉。

2 硬件结构设计

2.1 太阳能电源模块
采用太阳能逆控一体机作为锂电池充放电主要控制器件，从而保证锂电池有稳定的输出电压。太阳能电池板选用兆天有限公司研发的多晶太阳能电池板(额定电压9V，电流0.34A)，利用金属杆树立高于种植物30cm处为准；锂电池选用的是新能源有限公司研发的锂电池(电压：3.7V，容量：3.5A·h)。系统的各个模块对电压的需求并不是完全一致，因此对系统电源的电压值进行按需设计。系统电源升压电路和电源降压电路如图2、图3所示。

2.2 土壤墒情监测模块

土壤墒情监测模块采用水分传感器进行数据采样。土壤水分传感器是利用驻波测量法研发而成，主要由监测探头、高频信号发生器、传输网络等3个部分构成。监测模块通过高频信号发生器发出信号，途径传输网络后在监测探头出进行反射，产生反射波；反射波与入射波之间叠加构成驻波，处理传输网络两端输出的电压值，进行数据分析即可得到对应的土壤含水量。

2.3 ZigBee无线传感网络模块

无线传感网络由分布在单个区域内的传感器节点利用无线通信的方式构成一个自形成的网络系统，其数据的接收和发送主要通过CC2530处理器进行控制和处理。射频部分则由CC2530处理器及相关外围电路构成，进而实现对传感器采集的节点数据进行无线传输。

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