基于物联网和LSTM的柑橘园土壤含水量和电导率预测模型

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。