《Agronomy》：Precision Agriculture Monitoring and Control System Using In-House-Designed Capacitive Sensors
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该研究描述了一种自动化灌溉控制系统的设计与实现，该系统利用无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）收集的数据运行。每个构建在定制印刷电路板（Printed Circuit Board, PCB）上的传感器节点包含光照强度传感器
该研究描述了一种自动化灌溉控制系统的设计与实现，该系统利用无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）收集的数据运行。每个构建在定制印刷电路板（Printed Circuit Board, PCB）上的传感器节点包含光照强度传感器、温度传感器及定制土壤湿度传感器。数据通过ESP-NOW传输至中央控制节点，在中央节点进行处理并与通过Wi-Fi从Google Sheets获取的可配置阈值进行比较。当条件满足远程定义的阈值时自动触发灌溉。一项关键贡献是开发并测试了定制土壤湿度传感器，并将结果与商业模型进行了对比。该系统通过深度睡眠模式（Deep Sleep Modes）支持低功耗运行，可实现长期田间部署。新颖性在于硬件、软件与基于云的控制的完整集成，为精准农业提供了一种灵活且低成本的解决方案。该系统可部署于温室或露天农田，并作为未来智能灌溉研究的平台。其基本方面是由于易于适应Google Sheets界面、无云账户维护成本以及长达45天的电池寿命或内置太阳能供电替代方案，从而为任何农民提供非常用户友好的解决方案。
研究背景与意义
随着数字技术的发展，数字农业（Digital Agriculture, DA）的概念已开始显现效益并提高农业的整体效率与可持续性，但在大多数国家仍处于早期阶段。优化农业用水消耗是持续的需求，可通过实时监测和自动化实现，利用物联网（Internet of Things, IoT）技术与无线通信能基于环境数据高效远程控制灌溉。传统灌溉系统中，农民无法直观判断启停灌溉的最佳时机，而精准农业依赖于水、肥、药等资源在正确时间的准确高效利用以最大化作物生产力，这催生了兼顾生态、社会经济长期可持续性的可持续农业概念。现有电阻式土壤湿度传感器工作寿命有限无法满足实用要求，且商业系统成本较高。为此，研究人员旨在通过在温室中基于传感器网络数据实施灌溉控制机制的软硬件，为农业特别是精准农业增加价值，其核心在于设计实现定制土壤湿度传感器，以构建性能可比且低成本高精度的系统。
该论文发表在《Agronomy》。
主要关键技术方法
研究人员采用自制电容式土壤湿度传感器（测量范围干土10–30 pF，湿土150–500 pF），基于NE555集成电路构成振荡器、RC低通滤波器及单交替整流电路，由ESP32微控制器（Microcontroller）12位分辨率ADC采集。监测节点与命令节点间采用ESP-NOW协议通信，命令节点通过Wi-Fi连接Google Sheets获取阈值并存储数据，无网络时存于microSD卡。硬件PCB使用OrCAD设计由JLCPCB制造，节点支持AA电池或太阳能锂电供电并具深度睡眠模式。校准设定0%完全干燥与100%饱和土壤基准，温室实测对比自制与商业传感器及系统响应。
研究结果
3.1. 土壤湿度传感器校准（Calibration of Soil Humidity Sensors）
研究人员通过建立常规标尺进行校准，将完全干燥土壤设为0%湿度阈值，饱和土壤均值设为100%阈值。确定目标作物适宜土壤湿度范围为35%至65%。通过多次读取传感器引脚模拟值并计算数据集平均值，将范围归一化为0–100%土壤湿度，得出校准期间的模拟测量值记录。
3.2. 系统温室测试（Greenhouse Testing of the System）
于2025年5月16–18日在温室真实环境测试，外部平均气温最高20°C，亮度低且降水多。两监测节点距屋内命令节点10 m，可靠通信并每30分钟及每小时传输数据。节点无连续网络，数据先存microSD卡后传Google Sheets。将自研两种模型电容湿度传感器与商用电容湿度传感器同置温室对比，相距15 cm且距番茄作物根部等距。Node 1用自研传感器每小时传数据，Node 2用商用传感器每30分钟传数据。结果显示三者结果相似无显著差异，短期4–5小时阴天湿度值限于74–66%，平均值相同。命令节点可靠响应所有传输请求，通过触摸D13引脚超5秒中断可将microSD数据快速同步上传。通过Google Sheets“灌溉过程控制”区修改水箱高度、灌溉时间、土壤湿度阈值为零可避免灌溉，阈值参数每次命令节点通过GET请求连接Google Script源码时更新，无需手动改代码。
讨论与结论总结
讨论（Discussion）
研究人员实现了温室灌溉机制监测控制系统的物理实施与测试，含两监测节点与一命令节点，所有PCB均为特制含两款土壤湿度传感器。采用ESP-NOW通信协议实现监测节点至命令节点的快速低功耗连接，在20–25米有墙体植被真实环境验证可靠性。基于Google Sheets可配置阈值实现灌溉控制，仅当湿度低于设定值触发以优化用水，依据水箱液位中断保护水泵。实时传Google Sheets平均响应更新检索小于1–2秒，microSD卡存储与重连重传机制防数据丢失。系统具模块化架构易扩展节点，在线库调阈值适配各类作物土壤。实施成本约30欧元（不含主电源），全系统约40至60欧元起，远低于市场数百上千欧元具扩展潜力。长期验证与农学评价需超本研究时长，未来计划长期测试，潜在方向为植入智能算法（简单神经网络、模糊逻辑等）全自动优化灌溉，集成在线天气预测降雨暂停灌溉，利用机器学习分析温湿度历史与作物类型关联预测干旱或土壤行为及研究不同土质（中湿、砂、黏土）下传感器表现。
结论（Conclusions）
研究人员认为该用于监测环境因素与控制灌溉系统的节点网络适合作为可用于实际的原型装置，满足易用性基本要求：监测环境因素、控制灌溉过程、在线实时存数据、无网本地存数据、无需手动改微控制器源码控参数。附加价值是开发了两款土壤湿度传感器模型。该装置软硬件逻辑足够满足家庭用户需求且界面简单任何农民可实施使用，结果易可视化且可从任何联网设备远程控制。
