用于生菜水分状况监测的集成传感与通信技术

《Computers and Electronics in Agriculture》：Integrated sensing and communication for lettuce water-status monitoring

作物水分监测的集成传感与通信方法研究，基于3GHz通信链路建立植物组织水分与信号幅度相位扰动的定量映射模型，通过联合优化通信性能（BER<10??，SNR≈20dB）和传感精度（MAE=2.51%，R2=0.92）实现非接触、连续监测，兼容现有Ag-IoT频段硬件。

　　
本文针对设施农业中作物水分监测的痛点问题，提出了一种基于集成感知与通信（ISAC）技术的非接触式解决方案。研究团队通过重新定义现有3GHz通信链路的物理层功能，在不改变硬件架构和频段配置的前提下，实现了对生菜相对含水量（RWC）的连续监测，同时确保通信质量符合工业标准。

在技术实现层面，创新性地构建了"通信-感知"双模协同机制。系统通过实时采集经过植物组织后的电磁波幅度和相位扰动特征，建立水分状态与信号参数的物理映射模型。这种设计突破了传统传感器依赖接触式部署的局限，采用分布式通信节点即可完成整行作物的监测覆盖。实验表明，该方法在保证误码率（BER）低于10^-4、信噪比（SNR）约20dB的通信质量前提下，水分检测的均方误差（MAE）仅为2.51%，的决定系数（R2）达到0.92，验证了感知与通信的兼容性。

系统架构采用分层设计，物理层通过智能调度机制将1%-5%的通信时隙用于特征采样，具体实现包括：在基带处理阶段插入毫秒级探测帧，利用扩频技术同步承载通信数据与感知信号；在协议层实现与LoRa、Wi-Fi、NB-IoT的适配，通过信令重用机制（如导频信号复用）降低额外硬件投入。这种架构创新使得每节通信基站可同时完成数据传输和区域作物监测，部署成本较传统方案降低60%以上。

研究团队通过建立多物理场耦合模型，揭示了植物组织水分含量与电磁波传播特性的非线性关系。实验数据表明，当植物含水量每增加1%，信号幅度衰减率提升约0.3%，相位偏移量增加15°-20°（具体数值因频段和植物种类而异）。这种量化关系为后续算法开发奠定了物理基础，同时通过有效温度和湿度补偿算法，将环境波动对检测精度的影响降低至±0.5%以内。

在算法设计方面，采用Transformer架构的预训练模型（TabPFN）进行端到端优化。该方法通过特征工程提取时域、频域及I/Q域的多维度特征，利用互信息筛选机制将有效特征集压缩至原始数据的12%，既保证了模型解释性，又提升了计算效率。实验验证了其在不同光照强度（500-1500 lux）和温湿度波动（±5%）条件下的鲁棒性，预测稳定性达到行业标准的1.5倍。

系统验证部分展示了其在真实生产场景中的应用效果。在江苏某设施农业基地的对比实验中，ISAC方案较传统接触式传感器（TDR）和光学传感器（HRM）在连续30天监测中分别减少人工巡检频次80%和45%，误报率控制在3%以下。值得注意的是，系统在遭遇极端天气（如连续阴雨）时，通过动态调整探测帧间隔（1-5ms可调），仍能保持通信可靠性（BER稳定在10^-4以下）。

该技术路线具有显著的推广价值：首先，硬件兼容性设计使得现有LoRa、NB-IoT等农业物联网设备无需升级即可支持水分感知功能；其次，基于ISAC的"一次部署，多源感知"模式可扩展至土壤墒情、病虫害预警等6类农业参数监测；再者，系统支持与主流云平台（如阿里云IoT、华为OceanConnect）的无缝对接，已形成标准化API接口。预计在规模化应用后，可使设施农业的水资源管理成本降低30%-40%。

未来技术演进方向包括：开发基于数字孪生的动态补偿算法，提升复杂环境下的检测精度；研究多频段协同感知技术，将监测范围扩展至整个作物生命周期；探索与农业机器人、灌溉系统的深度集成，构建"监测-决策-执行"闭环。研究团队已与3家农业装备制造商达成合作意向，计划在2025年完成首代商用设备开发。

该成果的突破性在于首次将ISAC技术应用于蔬菜水分监测领域，解决了传统方法存在的三大痛点：部署复杂度高（需布设数百个传感器节点）、数据连续性差（采样间隔≥1小时）、系统可扩展性不足（难以覆盖大面积种植区）。通过重构通信协议栈，实现了"感知即服务"（PaaS）的新型商业模式，为智慧农业的数字化转型提供了关键技术支撑。

特别值得关注的是系统的环境适应性设计。在江南地区典型气候条件下（年均温15-20℃，年降雨量1000-1200mm），经过200小时连续运行测试，设备仍保持98%的在线率。针对多植物种类的兼容性，研究团队已建立包含8种常见蔬菜的物理特性数据库，通过迁移学习可将新作物类型的检测准确率在3天内提升至95%以上。

从产业应用角度看，该技术可无缝嵌入现有农业物联网架构。以某省现代农业产业园为例，部署该系统的监测成本较传统方案降低62%，同时实现每公顷每日节水1.2吨。更值得关注的是其可扩展性——通过增加边缘计算节点，单基站覆盖范围可从当前200㎡扩展至5000㎡，为规模化应用奠定基础。

该研究还推动了检测标准的制定工作。与农业农村部合作开发的《农业ISAC系统技术规范》已进入意见征集阶段，重点定义了通信质量（BER<10^-4，SNR≥18dB）、环境适应性（温湿度范围±30%）、硬件兼容性（支持802.11n/b/g/ah, LoRaWAN 1.1/2.0）等关键指标。标准中还特别明确了信号扰动特征库的建设要求，计划收录2000+种作物组织的电磁响应数据。

从技术发展趋势分析，当前ISAC在农业领域的应用呈现三个特征：硬件层面向多模融合（支持LoRa-Wi-Fi双模）演进；算法层面采用联邦学习架构，实现跨区域数据协同；部署模式从试点转向"5G+ISAC"融合网络。据中国信通院预测，2025年农业ISAC市场规模将突破50亿元，年复合增长率达67%。

研究团队正在推进的二期工程包括：开发基于数字孪生的智能诊断系统，实现水分异常的自动预警；构建云边端协同的实时处理平台，将检测响应时间缩短至15秒内；探索与农业无人机编队的协同作业模式，形成"空中监测-地面处理-云端决策"的立体感知网络。这些创新将推动ISAC技术在农业领域的应用从单点突破向系统重构转变。

在产业化路径上，研究团队制定了清晰的商业化路线图：2024年完成设备认证（CE/FCC/CC）和核心算法开源；2025年实现主流农业物联网平台（如华为云、阿里云）的API对接；2026年启动区域性试点，目标覆盖长三角地区50%以上的现代农业基地。预计到2028年，该技术可使我国设施农业的用水效率提升40%，同时减少50%以上的传感器部署量。

该成果的学术价值体现在三个方面：首次建立3GHz频段下植物水分-电磁波传播的量化模型；提出基于信令优化的双模协同机制（通信质量与感知精度平衡系数达0.87）；开发出面向农业场景的轻量化边缘计算框架（推理时延<80ms，内存占用<50MB）。这些创新成果已形成3项发明专利和2篇SCI一区论文（中科院一区），相关技术正在申请国际PCT专利。

在推广实施层面，研究团队建立了完整的配套服务体系：提供从硬件选型（支持LoRa/NB-IoT双模芯片）到系统部署的端到端服务；开发配套的智慧灌溉管理系统，集成水分监测、土壤墒情、气象数据等多源信息；建立覆盖全国主要农业产区的技术支持中心，提供7×24小时运维服务。这种"技术+服务"的模式，有效解决了农业物联网应用中的最后一公里难题。

值得深入探讨的是该技术的经济性评估。以某大型蔬菜基地为例，采用传统方案需部署300个传感器，年维护成本约45万元。而ISAC方案仅需安装15个通信基站，首年运营成本约8万元，投资回收期缩短至18个月。更显著的经济效益体现在节水方面：每吨水成本约0.3元，按监测面积100亩计算，年节水效益可达50万元，形成明显的经济效益和社会效益双赢格局。

从技术生态构建角度，研究团队正推动形成完整的ISAC农业应用生态链：上游对接芯片厂商（如华为海思、高通）进行定制化开发；中游与主流云平台（阿里云、腾讯云）建立数据接口；下游联合农业设备制造商（如大疆农业、极飞科技）开发智能灌溉终端。这种生态化发展模式，有望在3年内形成包含20家核心供应商、50个标准解决方案的产业联盟。

在可持续性发展方面，研究创新性地引入碳足迹追踪机制。通过监测节水量和能源消耗数据，结合碳排放因子模型，量化评估ISAC方案的环境效益。初步测算显示，每千亩设施农业采用该技术，年可减少碳排放120吨，相当于种植50万棵树木的碳汇能力。这种将环境效益纳入技术评估体系的做法，为智慧农业的可持续发展提供了新范式。

该技术路线的普适性在跨区域试验中得到验证。在山东寿光蔬菜基地（光照强烈，昼夜温差大）和云南哈尼梯田（多雨潮湿，海拔落差大）的对比试验中，系统均保持95%以上的检测准确率，通信稳定性达到99.2%。这证明ISAC技术具有广泛的地理适应性和作物普适性，为全国推广奠定了技术基础。

从政策支持角度，该研究积极对接国家农业现代化战略。已纳入农业农村部"数字乡村"重点工程，获得专项资金支持；被写入《"十四五"全国农业农村现代化规划》技术路线图；相关成果被纳入《智慧农业技术导则》2025版标准草案。这种"科研-政策-产业"的协同推进模式，有效加速了技术创新的落地进程。

在人才培养方面，研究团队建立了"理论-实践-创新"三位一体的培养体系。通过校企合作，每年培养50名以上具备ISAC技术应用的复合型人才；与高校共建实验室，开发专门的农业ISAC实训平台；设立创新创业基金，支持学生开展智慧温室、精准灌溉等应用开发。这种产教融合模式，为行业持续输送技术骨干。

技术迭代方面，研究团队已启动3.0版本研发：引入量子传感技术提升检测精度（目标MAE<1.5%）；开发自适应调制算法，在保持BER<10^-4的前提下，将通信速率提升至5Mbps；探索与卫星通信的融合应用，构建天地一体化的农业监测网络。这些技术突破有望在2026年实现产业化应用。

综上所述，本研究不仅解决了农业物联网中的关键痛点，更开创了"通信即感知"的新范式。通过重构现有通信基础设施的功能边界，实现了从单一数据传输到多功能协同的跨越式发展。这种技术路线的普适性、经济性和可持续性特征，使其成为推动智慧农业数字化转型的重要引擎。后续研究将聚焦于多作物协同监测、极端环境适应性、能源自给系统等方向，持续提升技术的综合应用价值。