基于物联网和LSTM的柑橘园土壤含水量和电导率预测模型

S127; [目的]构建柑橘果园环境信息物联网实时采集系统,建立基于物联网和长短期记忆(LSTM)的柑橘园土壤含量和电导率预测模型,为果园灌溉施肥管理、效果预测评估提供参考依据.[方法]利用土壤温度、含水量、电导率三合一传感器,在柑橘果园中设置5个节点和1个气象站,通过ZigBee短距离无线通信和GPRS远距离无线传输,将果园气象数据和土壤墒情数据传输至远程服务器.利用LSTM模型建立气象数据与土壤含水量和电导率的预测模型,计算均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)以进行性能评估.[结果]物联网系统能够实现远程传输柑橘果园环境数据,建立了基于LSTM和广义回归神经网络(GRNN)的土壤含水量...

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Published in华南农业大学学报 Vol. 41; no. 6; pp. 134 - 144
Main Authors 高鹏, 谢家兴, 孙道宗, 陈文彬, 杨明欣, 周平, 王卫星
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 广东省智慧果园科技创新中心,广东 广州 510642 01.11.2020
华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642%华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642
广东省农情信息监测工程技术研究中心,广东 广州 510642%华南农业大学 电子工程学院/人工智能学院,广东 广州 510642
Subjects
土壤含水量
预测模型
物联网
柑橘园
土壤电导率
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ISSN1001-411X
DOI10.7671/j.issn.1001-411X.202007024

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Summary:S127; [目的]构建柑橘果园环境信息物联网实时采集系统,建立基于物联网和长短期记忆(LSTM)的柑橘园土壤含量和电导率预测模型,为果园灌溉施肥管理、效果预测评估提供参考依据.[方法]利用土壤温度、含水量、电导率三合一传感器,在柑橘果园中设置5个节点和1个气象站,通过ZigBee短距离无线通信和GPRS远距离无线传输,将果园气象数据和土壤墒情数据传输至远程服务器.利用LSTM模型建立气象数据与土壤含水量和电导率的预测模型,计算均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)以进行性能评估.[结果]物联网系统能够实现远程传输柑橘果园环境数据,建立了基于LSTM和广义回归神经网络(GRNN)的土壤含水量和电导率预测模型,模型在5个节点的数据集的训练结果分别为:LSTM模型训练的土壤含水量和电导率的RMSE范围分别为6.74～8.65和6.68～8.50,GRNN模型训练的土壤含水量和电导率的RMSE范围分别为7.01～14.70和7.60～13.70.利用生成的LSTM模型和气象数据进行拟合,将土壤含水量和电导率的预测值与实测值进行回归分析,LSTM模型拟合的土壤含水量和电导率的R2范围分别为0.760～0.906和0.648～0.850,GRNN模型拟合的土壤含水量和电导率的R2范围分别为0.126～0.369和0.132～0.268,说明LSTM模型的性能表现较好.[结论]建立了柑橘果园环境的物联网信息传输系统,构建的基于LSTM的果园土壤含水量和电导率预测模型具有较高的精度,可用于指导柑橘果园的灌溉施肥管理.
ISSN:1001-411X
DOI:10.7671/j.issn.1001-411X.202007024