基于LoRa和SVM-Markov的蓝莓园精准灌溉系统研究

作者：吴丹; 刘永华^*; 吴玉娟

来源：中国农机化学报, 2022, 43(11): 203-215.

DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2022.11.028

• 精准灌溉
• LoRa
• 支持向量机(SVM)
• 马尔科夫(Markov)

针对当前蓝莓园灌溉效率低、劳动强度大、管理粗放等问题，设计基于LoRa无线远距离通信和SVM-Markov组合模型的蓝莓园精准灌溉系统。该系统通过LoRa无线数据采集系统采集蓝莓园空气温湿度、土壤湿度、光照度、风速等环境参数，通过LoRa网关和物联网网关将数据包上传到云服务器，灌溉预测系统根据采集到的环境参数，实现灌溉量预测与灌溉决策，并将决策结果反馈到灌溉执行模块。为提高预测精度，引入SVM-Markov灌溉量预测算法。以句容市天王镇蓝莓园为试验对象，预测结果表明：SVM-Markov模型的平均绝对误差为0.188 7 mm/d,均方根误差为0.239 4 mm/d,相比于SVM模型，SVM-Markov的预测精度更高、数据拟合效果更好。该系统能够实现蓝莓园环境的实时监测与精准灌溉，为其它果园精准灌溉的实现提供一定的参考。

• 单位
  江苏农林职业技术学院