无线传感器网络在生态养殖的应用
时间:2022-08-28 09:45:39
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摘要:将RFID和无线传感器网络引入智能生态养殖模式中,对智能生态养殖模式中的果林生长环境、禽畜舍的室内环境进行监测和控制,并对禽畜个体进行行为研究,可以及早发现异常情况,使生态养殖更加健康有序的发展。
关键词:生态养殖;RFID;畜禽行为研究;无线传感器网络
我国果林面积巨大,至2015年底,全国果林总面积达1536.71hm2,果品产业在我国经济发展中占有重要地位。近年来将禽畜养殖与果林种植相结合的绿色生态养殖模式发展迅速,这一模式是在果林环境中养殖合适的禽畜,使其共同生长,如已取得成功的果-草-鸡、猪-沼-果模式等。生态养殖能够充分利用资源,减少农药化肥的使用,获得高产量高品质的肉蛋产品,增加农民收入,维持生态平衡,取得良好的经济效益、社会效益及生态效益。但是生态养殖要求在同样的果林面积上投入更多的人手,试验表明,其劳动力需求为单作果林的2.5倍。将现代化的智能监控系统应用于生态养殖模式中,对劳动力的需求会降低,且准确可靠的监测数据能够及时地发现环境异常和禽畜异常行为,保证生态养殖的健康发展。本文以果-草-鸡为例,将无线传感器网络和RFID相结合应用于生态养殖模式中,实现生态养殖的智能化,并进一步增加其经济效益。
1无线传感器网络和RFID
无线传感器网络是一种无线网络技术,利用数量众多的节点采集数据。无线传感器网络的节点体积小,部署方便,能及时提供准确的监测数据,现已在工农业、环境监测等多个领域有广泛应用。通过集成各种传感器可以探测果林环境和禽舍环境,建立智能化的生态养殖监控系统。RFID是利用射频信号自动识别目标,获得目标对象的相关信息。RFID获取的数据真实准确,芯片使用寿命长,在物流等领域有广泛应用。在生态养殖中,针对鸡群中每一个体分配一个RFID芯片,用来记录这一个体的所有相关信息,如目标所处的位置、活动量、活动范围、体温及叫声等。通过对监测数据的分析,可以尽早发现个体异常行为,防止疫情扩散,保证畜禽健康生长。RFID可以完成目标识别并采集数据,但数据传输距离只有几米远,故将其与无线传感器网络配合使用,构建RFID无线传感器网络,综合二者的优势,可以实现更多功能。利用无线传感器网络传递RFID芯片收集到的数据,再把所有的数据进行整理汇总,传送给控制终端,方便工作人员随时查看并进行分析判断。
2RFID和无线传感器网络在生态养殖模式中的应用
将RFID和无线传感器网络应用于梨-草-鸡生态养殖模式中,能够大大解放人手,降低成本,进一步增加农户收入,同时实现禽舍的智能化控制,并建立个体健康评价体系,杜绝传染疾病的发生和传播,具有良好的发展前景。建设生态养殖监控系统,应以无线传感器节点部署为起点,采集监测数据为重点,数据整理与分析为核心,实现智能化管理控制。2.1无线传感器网络在果林环境监测中的应用。果林环境的监测可以通过无线传感器网络实现。环境监测时,主要监测数据包括环境温湿度、光照度、CO2浓度、土壤pH值、土壤湿度等,方便了解果园的环境信息和土壤状态,进而调整施肥控制及浇灌作业。在确定了果林范围和面积后,首先要部署传感器节点,建立无线传感器网络。传感器节点在使用时最大的问题是其寿命有限,在能量耗尽后就失去作用,退出网络。可以通过选择合适的节点部署方式,如平面的均匀部署或者随机部署,或选择更好的算法等方法节约节点能耗,延长节点使用寿命。对于传感器节点进行定位已经在技术上可行。通过对节点定位的研究,可对果林环境中数据出现异常的节点进行分析,及时发现异常状况,避免出现人畜受伤或发生火灾,特别是可能导致严重后果的事故。2.2无线传感器网络在禽舍环境监测中的应用。禽舍应该建设在合适的位置,特别是在农业朝着智能化、电子化发展的现在,建设现代化的智能禽舍势在必行。无线传感器网络在对智能畜禽舍环境进行监测时,实时监测的数据包括禽舍的温度、湿度、光照强度、大气压和各种有害气体(如CO2、氨气等)浓度等指标。根据禽舍的规模,在进行节点部署时,需要进行边缘部署和内部空间部署,一般没有大的障碍物时,采用两层大体上的均匀部署即可。根据监测数据,对比预先设定好的相关指标,自动控制和管理智能畜禽舍的相关设备,如换风系统、湿度控制系统、照明系统和温控设备等,精确控制禽舍环境,促进禽畜的健康成长。如有需要可另外检测禽舍内图像、视频和声音等信息。2.3RFID和无线传感器网络在鸡群个体行为监测中的应用。目前,我国禽畜饲养中主要依靠人工观测的方式监测动物个体信息,耗时费力且主观性强,结果也不理想。随着电子技术的发展,国外学者对动物个体行为监测方法和技术进行了大量研究,利用电子手段采集动物的个体信息,分析动物的生理、健康、福利等状况,为畜禽养殖提供指导。用于采集鸡群个体信息的RFID芯片可以直接安放在鸡身上,收集数据时,采用RFID和传感器网络两种技术的融合。利用RFID和无线传感器网络对鸡群个体的行为信息和健康信息进行监测,可以获取鸡的活动范围、活动轨迹和运动特点,能够帮助养殖者进一步了解鸡的生活习性,获得鸡群个体行为研究的第一手资料。主要监测数据包括鸡群个体的温度、位置、叫声等特征参数,经过分析得到关于鸡群活动范围、活动量、个体温度和叫声等信息。将其与饲养人员的养殖经验相结合,总结设定一套简单易行、可以量化的个体行为评价体系;还可以进一步建立异常行为分析方法,分析得到被测个体的健康状况,指导生态养殖业的健康发展。2.4监测数据的分类整理与分析。智能化生态养殖系统监测到的数据量很大,要分类进行处理。果园环境监测的相关数据,可以帮助了解果树的生长环境,并根据监测数据实施施肥、打药、灌溉等操作。对明显异常的数据自动进行报警,并通知工作人员进一步对异常状况进行确认,防止发生火灾等灾害。鸡舍环境的监测数据主要用于控制智能化鸡舍的设备运行,包括温湿度控制、有害气体控制、换风系统及各种进风设备等,为畜禽生长提供良好的生活环境。鸡群个体行为信息的相关数据可以用于建立鸡群个体日常行为评价体系和异常行为评价系统。检测到的数据分为几类进行研究:鸡趴卧不动时,记录其趴卧的时间分布和持续时间等,分析鸡主要在什么时间趴卧不动,其行为是否异常,如一只鸡长时间不动,就要考虑其是否生病;鸡处于运动状态时,其走动的速度、距离等信息都要进行收集,然后分析在哪些时间段内鸡比较兴奋、爱活动,其最大活动量持续时间等,一旦鸡过度兴奋,活动量过大,找出其原因;定位信息的分析,可以将每只鸡平时所处的主要位置进行记录,观察其习性,如喜光还是喜阴,哪种地理位置更适合鸡群生长等;温度检测数据,这一数据能够很明显的分析出鸡的体温是否异常,一旦出现异常,是否有感染瘟疫的可能,及时发现,及早处理,给工作人员提供可靠的指导;鸡鸣叫的信息数据,这类数据可以反映鸡的健康状况,如公鸡打鸣,母鸡下蛋后的鸣叫声,在受到惊吓或碰到异常情况时的叫声是否有异常等。有学者对鸡的鸣叫声进行过专业研究,可以作为参考,结合饲养人员的养殖经验分析鸡叫声异常情况。除了以上数据之外,还可以对鸡的发情信息、体重信息等进行监测,并考虑到个体差异,作为进一步研究鸡行为的方向。总体来说,通过对数据的分析,建立个体行为评价体系,建立单体行为与福利水平之间的联系,设定鸡异常行为评分标准,及时发现异常行为,实现生态养殖的智能化管理和控制。
3智能生态养殖系统建立中需要解决的关键问题
在整个监测系统的建立和工作过程中,需要解决几个关键性的问题,才能保证智能生态养殖系统的有序运行,实现其相应的经济价值及生态价值。一是大量信息的分类处理和分析。系统针对多组目标同时进行检测,监测数据种类复杂且数据量大,加大了数据处理的难度。只有对于接收到的所有数据进行有效的分类处理,各自针对不同的对象,同时了解不同数据之间的联系,才能实现关于果-草-鸡绿色生态养殖系统的智能控制。二是建立鸡群个体异常行为评价系统。对于个体信息进行分析能够反映出动物个体的健康状况,具有很高的研究前景与价值,国内近几年也逐渐开始重视对于畜禽行为和健康的研究。目前国内外对鸡行为监测研究主要是针对行为特征提取和监测方法,对鸡行为实时监测的装备研究较少,可参考的数据也极其少。如何能够研究一套低成本、针对个体特征、弥补群体检测不足的系统已成为了养殖业中的热点领域。建立个体行为评价体系时,每只鸡的行为特点会略有不同,但大体方向上不会差别太大。进行异常行为分析时,通过将一天中某一被测个体的活动特点与周围其他个体的活动特点、该被测个体与其前7天活动特点分别进行对比得到异常等级,同时通过将被测个体的数据与生病个体的数据进行对比来进行健康判定,综合分析以上情况得到警告等级,评价鸡的健康状况。三是将RFID和传感器网络两种技术进行融合。RFID系统采集的数据通常采用有线通讯,但在某些应用环境下,可以用无线传感器网络进行数据传输。将射频识别技术和传感器网络技术进行融合,可以弥补两者的不足,扩大应用领域。四是针对不同类别数据间的联系,进行可能的关联分析。例如禽舍有害气体、温度和湿度之间的相互关系,畜禽舍内多种气体传感器存在交叉敏感的问题,果林土壤特性与禽类粪便间的关系等。五是传感器节点由于受到体积、价格和电源供给等因素的限制,在整个被观测区域中相邻节点不能相隔太远,而且单个节点无法监测整个禽舍的环境信息,故节点数量不会太少。
4生态养殖产业的发展趋势分析
从有限的土地上获得更多的产出,同时保证土地资源的可持续发展,是我国农业发展的主题。果-草-鸡生态养殖不但能增加农户收入,获得较高品质的禽畜肉蛋产品,还能实现生态环境的良好循环。但是生态养殖业需要因地制宜,从当地环境实际出发,找出良性生态循环的养殖模式,国家政策应在这方面倾斜;同时积极开发生态饲料业,逐渐向有机养殖业方向发展;还要发展粪便无害化处理和粪便资源的多元化再利用。
作者:朱立丽 单位:廊坊师范学院
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