含水率、电导率及表层温度等土壤墒情信息是开展水循环规律研究、进行农牧业精确灌溉作业、实现水资源合理利用的基础。如何快速、有效、准确地获取土壤墒情监测数据,突破常规土壤墒情获取时分析复杂、费时费力且成本高等问题,寻找获取土壤墒情的新方法,是实现现代农业生产管理精量化、智能化的重要保障。本课题主要研究无线传感器网络技术在农田土壤墒情监测及滴灌控制应用的关键性基础问题,分析农田土壤墒情监测无线传感器网络中短程微弱无线电信号的传播模式及路径损耗来源,测试农田环境中传感器网络节点间的通信性能,开展田间无线电信号衰减模型的建立及路径损耗预测等,并通过搭建面向实际应用的农田土壤墒情监测及滴灌控制无线传感器网络平台验证无线电信号衰减模型的预测能力、探索将无线传感器网络技术应用于农田土壤墒情监测和滴灌控制中出现的问题及解决方案,旨在为应用该技术对农田环境进行监测以及对变量喷施作业进行控制提供理论基础和技术支撑。完成的主要研究包括:　　 (1)本课题通过分析农田土壤墒情监测的特点及应用需求、分析和比较各种现有无线局域网和无线个人区域网络协议,选择基于ZigBee协议作为农田土壤墒情监测无线传感器网络的组网标准。基于该协议的无线传感器网络具有成本低、单个节点体积小、能耗少、数据传输率适中等特点,在军事、工业、医疗及农业等领域都已得到广泛的应用。　　 (2)研究农田中短程无线电信号的传播特性及路径损耗。实验涵盖了冬小麦从出芽到收割的整个生长过程,并根据小麦株高所引入的无线信号衰减模式将其生长期划分为三个阶段,各阶段的分类依据包括瑞丽反射(Raylei曲Roughness)和菲涅尔区(Fresnel Zone)。划分结果为:第一阶段,小麦株高介于0到0.05m,信号衰减模式为地表镜面反射,菲涅尔区通畅:第二阶段,小麦株高介于0.05到0.4m,信号衰减模式为地表漫反射,菲涅尔区通畅;第三阶段,小麦株高介于0.4到1m,信号衰减模式为地表漫反射,菲涅尔区有阻挡。在各个小麦生长阶段内进行无线电路径损耗实验,测量不同的发射及接收节点高度、不同的信号传输距离、不同的载波频率及天线增益条件下接收信号强度(RSS)。所采集的田问路径损耗数据包括两组,其中第一组数据用于路径损耗影响因素研究以及路径损耗预测模型建立,第二组数据用于对所建立的模型进行验证。结果表明,除接收节点高度以外,其余各影响因素均对田间无线电路径损耗具有显著影响;通过边缘均值绘图分析,综合考虑天线载波频率、天线增益及通信距离等条件,最优化的田间节点布置方案为发射结点高度2m,接收节点高度3m;在小麦生长第一阶段,采用915MHz载波频率时,当发射结点高度固定,改变接收节点高度对路径损耗无显著影响,当接收节点高度固定,改变发射结点高度对路径损耗有显著影响;采用2470MHz载波频率时,改变发射或接收节点高度对路径损耗均有显著影响;在小麦生长的第二和第三阶段,采用915MHz或者2470MHz载波频率,改变发射或接收节点高度对路径损耗均有显著影响。　　 (3)田间无线电传播路径损耗的建模。应用多元线性回归及神经网络的方法,使用第一组路径损耗数据,对田问无线电传播的路径损耗进行建模;共建立四个回归模型,其中,第一个模型忽略小麦株高的影响,使用的数据来自各个生长期,其余三个模型按照小麦的生长阶段进行划分,使用的数据来自小麦不同的生长阶段。模型建立后,应用第二组路径损耗数据进行检验。同时将其预测结果与无线通信中常用的自由空间模型,类地模型及COST-Hata模型的预测结果进行对比,进一步验证模型的实用性。结果表明,所建立的四个模型的R2分别为0.822、0.810、0.843、0.899,显著性检验结果均小于0.01检验水平;回归模型参数t检验结果表明,通信距离及天线增益对路径损耗的作用更加明显;方差分析结果表明,本实验建立模型的预测结果在植物生长的第二、三阶段与实测路径损耗值无显著差异,预测效果优于各通用模型。利用第一组数据,建立了用于田间路径损耗预测的反向传播神经网络,采用动量及自适应lrBP的梯度递减训练函数并利用第二组数据,采用配对样本t检验的方法对网络的预测质量进行了检验。结果表明:6组验证数据中除一组外,其余五组预测值与测量值之间存在显著差异。对采用多元线性回归及神经网络两种方法的预测结果分别利用标准差及对数函数距离作为评价指标比较两种方法的预测质量,结果表明,以标准差为指标,神经网络法预测结果更加稳定(6组中有4组标准差小于线性回归法);但是以对数函数距离法为评价指标,多元线性回归法预测结果更加准确(6组中有4组对数函数距离小于神经网络法)。　　 (4)开展了数据包接收率实验,对各影响因素作用下得到的数据包接收率与相同影响因素下得到的路径损耗进行了相关性分析。结果表明,随着小麦株高的增加,数据包接收率与路径损耗之间的相关性也随之增加;通过分析915MHz和2470MHz下最差及最优数据包接收率与影响因素间关系,将数据包接收率达到80％作为稳定通信的判断标准,确定田间无线传感器网络稳定通信距离为70m。　　 (5)先后搭建两代基于无线传感器网络技术的田间土壤墒情监测及滴灌控制的系统,验证将该技术用于田间环境监测的可行性。第一代系统基于Moteiv公司的Tmote-Sky节点模块,实现了对地下四个不同深度的土壤含水率进行自动监测,但需要定期手动下载监测结果,系统田间部分存在供电不足及运行不稳定等问题。第二代系统由田间和实验室两部分组成。田间部分包括:10个基于Crossbow公司的IRIS平台的测量节点,5个闭环滴灌控制节点,1个中心节点,1个网关,1个GPRS调制解调器;实验室部分是一台服务器。系统可以对包括土壤含水率、电导率、温度在内的土壤墒情进行监测,通过移动通信运营商的网络将监测信息全自动地传入实验室服务器上的数据库进行存储和提供基于Intemet的数据访问。通过滴灌控制节点接收来自配对测量节点的控制信息并控制电磁阀的通断,实现了田间滴灌的闭环自动控制。系统运行结果包括:数据包传输率84.76％,数据正确率大于97％,无田间数据传输错误。