一种基于LoRa的农业环境监测控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于LoRa的农业环境监测控制方法，包括步骤采集农业环境数据，农业环境数据转发至后台管理中心，调取一段时间内的所述农业环境数据进行预处理，特征衍生和特征降维形成训练集与测试集，采用CART算法建立决策树模型进行训练和测试，调取最近一段时间内的农业环境数据输入决策树模型，形成控制指令，后台管理中心将控制指令下发至数据采集与控制分节点进行控制。本发明专利技术还公开了一种基于LoRa的农业环境监测控制系统，本发明专利技术利用决策树模型以及环境监测数据自动生成控制指令对农业环境进行有效控制。农业环境进行有效控制。农业环境进行有效控制。

【技术实现步骤摘要】
一种基于LoRa的农业环境监测控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种环境监测控制方法及系统，特别是涉及一种基于LoRa的农业环境监测控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着社会的不断发展，现如今越来越多的年轻人因农业生产获利低、付出体力劳动多等原因而不愿从事农业生产，导致农业生产的劳动力减少，又随着物联网、云计算、人工智能等技术的的高速发展，对农业上的智能改造也成为当前的一种趋势。因此更加节省人力、价格更低、更具稳定性的农业物联网系统便应运而生。
[0003]传统的农业生产方式又需要生产人员对农作物定期查看、浇水、施肥等措施，费时费力，而经过改进后的基于物联网的农业系统也无法避免地需要通过人为的决定去调整农业生产环境，如浇水、大棚通风等。如公开号为CN112783103A的中国专利公开一种“基于LoRa通信和PIλDμ控制的智慧农业监控系统”，该系统虽然对于温湿度等条件的控制达到很好的稳定性，但其控制决定依赖于主观决策，系统不能做到根据采集到的信息科学、自主的决策。又如公开号为CN110913359A的中国专利公开了“一种基于LoRa技术和WiFi技术的多融合农业环境在线监测系统”，该方案虽然提出了对于农业环境数据信息进行分析，但其对于分析并未能够自主形成改善农业环境的决策，如是否进行浇水等，而是仅仅将分析的结果展示在前端界面供人为去做出判断。

技术实现思路

[0004]针对上述现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于LoRa的农业环境监测控制方法，以及提供一种基于LoRa的农业环境监测控制系统，解决现有监测控制系统难以自动产生有效的控制指令，对农业环境进行合理控制的问题。
[0005]本专利技术技术方案如下：一种基于LoRa的农业环境监测控制方法，包括以下步骤：
[0006]步骤1、由数据采集与控制分节点采集农业环境数据并通过LoRa网络发送至数据采集与控制汇聚节点；
[0007]步骤2、所述数据采集与控制汇聚节点将所述农业环境数据通过WiFi通信转发至后台管理中心；
[0008]步骤3、所述后台管理中心调取一段时间内的所述农业环境数据，并对所述农业环境数据进行预处理使所述农业环境数据区域正态分布；
[0009]步骤4、将所述预处理后的农业环境数据进行特征衍生和特征降维形成训练集与测试集，所述特征衍生是对不同的所述农业环境数据进行数值运算衍生出新的特征；
[0010]步骤5、采用CART算法建立决策树模型，所述决策树模型的输出决策为是否进行环境控制，所述环境控制至少包括浇水、通风、补光，由所述训练集对所述决策树模型训练，由所述测试集对所述训练后的决策树模型进行测试；
[0011]步骤6、所述后台管理中心调取最近一段时间内的所述农业环境数据并进行所述
预处理后输入所述步骤5得到的决策树模型，由所述决策树模型输出决策形成控制指令；
[0012]步骤7、所述后台管理中心将所述控制指令通过WiFi通信发送至所述数据采集与控制汇聚节点，所述数据采集与控制汇聚节点将所述控制指令通过LoRa网络发送至所述数据采集与控制分节点进行控制。
[0013]进一步地，为了增强模型的鲁棒性，所述步骤3中的预处理包括将非数值型的环境数据进行one
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hot编码，将数值型数据中的非连续型变量画出正态分布图并对不属于正态分布的所述非连续型变量的环境数据使用Box
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Cox转换方法使其偏于正态分布。
[0014]进一步地，所述将数值型数据中的非连续型变量画出正态分布图并对不属于正态分布的所述非连续型变量的环境数据使用Box
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Cox转换方法使其偏于正态分布，具体包括由所述非连续型变量的环境数据画出箱形图，对离群值超过阈值的环境数据采用卡方分箱进行处理，再对处理后的数据画出正态分布图，对不属于正态分布的所述非连续型变量的环境数据使用Box
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Cox转换方法使其偏于正态分布。
[0015]进一步地，所述步骤6中由所述训练集对所述决策树模型训练时使用随机搜索算法确定模型中最优参数范围，再使用网格搜索算法从所述最优参数范围选出最优参数组合得到训后的决策树模型。
[0016]进一步地，所述步骤3中对所述农业环境数据进行预处理前先采用众数填充的方式对所述农业环境数据进行扩充并删除异常值。
[0017]本专利技术的另一技术方案是，一种基于LoRa的农业环境监测控制系统，包括后台管理中心、数据采集与控制汇聚节点和数据采集与控制分节点，所述后台管理中心连接若干所述数据采集与控制汇聚节点，每个所述数据采集与控制汇聚节点连接若干所述数据采集与控制分节点，所述后台管理中心与所述数据采集与控制汇聚节点间形成WiFi通信，所述数据采集与控制汇聚节点与所述数据采集与控制分节点间形成LoRa网络通信，所述数据采集与控制分节点用于采集农业环境数据向数据采集与控制汇聚节点发送以及用于接收数据采集与控制汇聚节点转发的控制指令对农业环境设备进行控制，所述数据采集与控制汇聚节点用于向所述后台管理中心转发所述农业环境数据以及用于向所述数据采集与控制分节点转发所述控制指令，所述后台管理中心用于接收所述农业环境数据、下发所述控制指令以及执行前述方法中的步骤3至步骤6。
[0018]进一步地，所述数据采集与控制分节点包括STM32微处理器模块、LoRa模块、环境信息采集传感器、控制模块以及供电模块，所述STM32微处理器模块分别与所述LoRa模块、所述环境信息采集传感器和所述控制模块连接，所述环境信息采集传感器用于采集农业环境数据，所述控制模块用于执行所述控制指令，所述供电模块为所述STM32微处理器模块、所述LoRa模块、所述环境信息采集传感器和所述控制模块供电。
[0019]进一步地，所述环境信息采集传感器包括空气温湿度传感器、土壤湿度传感器、光照强度传感器和二氧化碳浓度监测传感器中的至少一种。
[0020]进一步地，所述控制模块至少用于控制排气扇开关、大棚开关、灯光系统开关和灌溉系统开关中的至少一种。
[0021]本专利技术所提供的技术方案的优点在于：
[0022]通过将农业环境数据进行预处理和特征工程，从原始数据中提取更有效，再利用决策树算法中的CART算法，实现对农业环境数据的分析与决策，使得反馈到控制系统中的
控制指令更加科学，使得农作物生长环境更加适宜；
[0023]通过数据采集与控制分节点对于农业环境的监测，集合LoRa技术与WiFi技术进行通信，增加了数据传输距离，提高了数据传输的稳定性，解决了农业生产场所范围大导致WiFi、4G信号不能良好稳定覆盖的问题，相比人力排查观测更具有客观性也更方便。
附图说明
[0024]图1为实施例的基于LoRa的农业环境监测控制系统的模块示意图。
[0025]图2为实施例的数据采集与控制汇聚节点结构图。
[0026]图3为实施例的数据采集与控制分节点结构图。
[0027]图4为实施例的后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于LoRa的农业环境监测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、由数据采集与控制分节点采集农业环境数据并通过LoRa网络发送至数据采集与控制汇聚节点；步骤2、所述数据采集与控制汇聚节点将所述农业环境数据通过WiFi通信转发至后台管理中心；步骤3、所述后台管理中心调取一段时间内的所述农业环境数据，并对所述农业环境数据进行预处理使所述农业环境数据区域正态分布；步骤4、将所述预处理后的农业环境数据进行特征衍生和特征降维形成训练集与测试集，所述特征衍生是对不同的所述农业环境数据进行数值运算衍生出新的特征；步骤5、采用CART算法建立决策树模型，所述决策树模型的输出决策为是否进行环境控制，所述环境控制至少包括浇水、通风、补光，由所述训练集对所述决策树模型训练，由所述测试集对所述训练后的决策树模型进行测试；步骤6、所述后台管理中心调取最近一段时间内的所述农业环境数据并进行所述预处理后输入所述步骤5得到的决策树模型，由所述决策树模型输出决策形成控制指令；步骤7、所述后台管理中心将所述控制指令通过WiFi通信发送至所述数据采集与控制汇聚节点，所述数据采集与控制汇聚节点将所述控制指令通过LoRa网络发送至所述数据采集与控制分节点进行控制。2.根据权利要求1所述的基于LoRa的农业环境监测控制方法，其特征在于，所述步骤3中的预处理包括将非数值型的环境数据进行one
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hot编码，将数值型数据中的非连续型变量画出正态分布图并对不属于正态分布的所述非连续型变量的环境数据使用Box
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Cox转换方法使其偏于正态分布。3.根据权利要求2所述的基于LoRa的农业环境监测控制方法，其特征在于，所述将数值型数据中的非连续型变量画出正态分布图并对不属于正态分布的所述非连续型变量的环境数据使用Box
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Cox转换方法使其偏于正态分布，具体包括由所述非连续型变量的环境数据画出箱形图，对离群值超过阈值的环境数据采用卡方分箱进行处理，再对处理后的数据画出正态分布图，对不属于正态分布的所述非连续型变量的环境数据使用Box
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Cox转换方法使其偏于正态分布。4.根据权利要求1所述的基于LoRa的农业环境监测控制方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴培龙，俞佳豪，钱卫国，孙高飞，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：