基于物聯網技術的設施農業在線監控系統

張鋒+黃樹州+林繼良

摘 要：運用物聯網技術、嵌入式技術和云服務器技術設計一套基于物聯網技術的設施農業在線監控系統，該系統能實時監測農業環境參數信息和作物生長狀況，實現對分散在各地的溫室環境進行狀態監測、設備遠程智能控制及實時的在線數據、圖像視頻查詢與信息服務。從而使溫室的環境適宜作物生長，提高資源利用率。

關鍵詞：物聯網；設施農業；無線傳感器網絡；監控系統

中圖分類號：TP273+.5 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2014）02-0034-04

0 引 言

設施農業是具有一定設施，能在局部范圍內影響和改變環境氣象因素，為農作物生長提供良好環境條件的農業，是農業發展的潮流和趨勢。由于我國設施農業起步較晚，技術相對落后，農作物環境參數的控制還依賴于人工操作，工作效率低，并且環境參數的控制很難做到自動、精準控制。本文結合物聯網技術的發展，設計一套智能監控系統，能實現對溫室環境參數自動調節和管理。該系統通過實時檢測溫室內土壤和空氣溫、濕度、光照強度，CO2濃度等環境參數，并結合模糊神經控制算法來優化控制過程；監控系統將采集到的數據進行匯總、動態顯示和分析處理[1]；根據作物種植需求提供聲光報警和短信報警信息并以曲線的形式顯示給用戶[2]。最終使溫室中調控符合標準化、數字化和網絡化的特征，從而達到增加作物產量、提高經濟效益的目的[3]。

1 系統的體系架構

智能監控系統主要有無線傳感器網絡、視頻監控和監控終端3部分構成。系統框架如圖1所示。

1.1 無線傳感器網絡

無線傳感器網承擔感知數據的任務，采集到目標數據后立刻通過無線的方式將數據傳送給匯聚節點，連接傳感器網絡和后臺PC的匯聚節點通過GPRS/3G等無線傳輸手段發送給監測終端，終端用戶通過回傳數據進行匯總、分析，從而作出決策[4-5]。另外，為了保證溫室大棚內的環境適合作物的生長，控制器中加載預先設計好的控制策略程序。通過對執行機構的控制，保證作物生長的最佳環境以及出現故障及時報警，通知監控中心操作人員。

圖1 系統框架圖

1.2 視頻監控系統

監控現場攝像頭實現圖像的采集，并把采集的圖像信息傳送給嵌入式視頻服務器。服務器采集到的圖像進行壓縮編碼，并通過3G無線網絡進行傳輸。客戶端主要完成圖像的接收和解碼，用戶可以通過瀏覽器訪問嵌入式視頻服務器來觀看攝像頭采集到的圖像，從而實現遠程視頻監控 。

1.3 監控終端

監控終端采用上、下位機控制方案，下位機以Tiny6410開發板為核心，綜合利用GPRS無線網絡技術、自動化控制技術，對環境參數實時采集，通過GPRS/3G等無線網絡技術將數據上傳到網上，上位機客戶端實時從網絡提取數據，時刻保持對設施農業實時監控。

2 系統硬件關鍵模塊的設計

該系統由無線傳感節點、控制節點、無線路由節點、協調器節點、無線網關、監控中心等6大部分組成。圖2所示為本系統的硬件結構圖，圖中，每個傳感節點自動采集墑情信息，并結合預設的環境參數上下限進行分析，判斷是否需要執行動作及何時停止。傳感器網絡分布于監測區域內，將采集到的數據發送給就近的無線路由節點，路由節點根據路由算法選擇最佳路由，建立相應的路由列表，其中列表中包括自身的信息和鄰居網關的信息。無線網關負責無線傳感器節點的管理。通過網關把數據傳給遠程監控中心，監測中心可以通過 PC、智能手機或者任何具有瀏覽器功能的設備可對 Web 服務器發布的數據進行查看。

圖2 系統硬件結構圖

2.1 傳感器模塊

DS18B20是種新型數字溫度傳感器，僅占一根I/O數據線傳輸數據。其測量范圍為-55～125 ℃，在-10～85 ℃之間精度為±0.5 ℃，測量數據準確可靠。HS1101是電容式濕度傳感器，精度為2%，具有良好的線性輸出，LX1970是一種可見光亮度傳感器，該傳感器外圍電路簡單，具有微功耗、低壓供電的特性。

2.2 網絡節點硬件電路設計

傳感器節點、控制節點、路由節點、協調器節點在硬件設計上結構基本相同。他們之間通信采用基于ZigBee技術的CC2530實現。CC2530是 TI公司推出的最新一代ZigBee標準芯片，它集 8051處理器和射頻收發模塊于一體，同時還具有豐富的 GPIO 以及 7 路 12 位 A/D，使得系統可在最少外圍、最低成本的設計中進行[6]。

2.3 網關硬件電路設計

考慮到網關數據較大，網關選用友善之臂公司生產的 Tiny6410 開發板為硬件平臺，該開發板內部集成了強大的多媒體處理單元，能對其中設備進行控制管理。該嵌入式網關連接內、外信息傳輸通道皆采用無線的方式，外部網絡以基于IP網絡技術、提供通用分組無線業務的GPRS通信網絡為基礎[7]。內部網絡采用短距離、低功率ZigBee 無線通信技術，結合農業領域專用系列傳感器對農產品生長環境中的溫濕度、光照以及CO2等數據進行采集和傳輸。

3 系統軟件設計

系統的軟件設計包括下、上位機軟件設計。下位機軟件設計主要包括數據采集、數據處理、數據通信、智能控制等模塊。上位機軟件設計主要包括智能管理系統和通信管理等功能模塊。

3.1 下位機軟件設計

下位機主要由傳感器、執行機構和數據采集控制器構成，負責對環境參數實時檢測和調節。并通過GPRS/3G通信網絡將數據傳給上位機。

3.1.1 系統主程序

系統主程序包括數據采集、數據通信、數據處理、無線收發、電源控制等模塊。其流程圖如圖3所示。

圖3 下位機主程序流程圖

主程序由C語言編程，主要是實現ZigBee協議的移植，數據采集、處理和發送本節點數據，轉發網絡中其他節點數據，匯聚節點通信以及實現控制命令的發送、接收和執行等功能。

3.1.2 數據采集節點/控制節點程序設計

各傳感器節點/控制節點加入網絡后，路由節點進入信道偵聽模式，而數據采集節點和控制節點進入休眠模式[8]。當數據采集節點收到采集命令，傳感器開啟采集的工作模式，延時等待發送命令，并根據相關命令把采集到數據發送給父節點，發送數據結束后，傳感器節點再次進入休眠模式。如果延時結束仍未收到發送命令，那么說明通信出現了故障[6]。而控制節點程序設計與傳感器節點類似。只是它收到父節點發送過來的控制命令后，去控制執行機構而已。其程序圖如圖4所示。

3.1.3 數據處理子程序的設計

研究表明，決定作物生長是一個時間段內平均水平，不是某一個固定的時間點。為此，系統并不是設定一個固定值，而是在最高和最低范圍內變化，以求在一個較長時間內達到理想的平均值[1]。

另外，控制策略的選擇也和不同時間段有密切關系，比如，白天和夜晚就選擇不同的控制策略。數據處理程序圖如圖5所示。

圖4 傳感器節點/控制節點子程序圖

3.1.4 基于模糊神經網絡的控制決策子程序

由于溫室系統是一個非線性、多變量的復雜系統。經典控制理論很難到達滿意的控制效果，因此，模糊控制算法成為了我們的首選[7]。設計模糊神經網絡控制器主要包括確定模型的輸入/輸出個數、模糊神經網絡的層數、神經元的激勵函數和去模糊化的方法等。考慮到影響作物生長主要因素為溫度和濕度。那么，模糊神經網絡的控制器輸入個數為2 ，采用4輸入量， 即溫、濕度誤差和溫濕度誤差變化率[9]。其程序流程圖如圖6所示。

圖5 數據處理子程序圖

圖6 控制決策子程序圖

3.2 上位機軟件設計

上位機主要由基于云技術通信管理模塊和智能管理系統兩部分構成。采用Java編譯上位機程序，數據管理采用SQL Server 2005。

3.2. 1 基于云服務器的通信管理模塊

云服務器是一種基于Web服務，提供彈性云技術，整合了計算、存儲與網絡資源的IAAS服務[10]。云服務器中運行著多個服務性軟件。例如，使用Java寫的Web Service。Java編寫的服務端，專門處理并發請求數據的軟件以及并發性處理嵌入式終端發過來的數據，并儲存到數據庫中等常見的服務性軟件。 在開發板上完成Socket編程流程、完成綁定、監聽、等待連接請求操作之后，一旦有客戶機連接請求，馬上又創建一個新的線程，用來專門處理該連接請求，從而構成了并發服務器。

本系統中服務器要不斷向瀏覽器發送圖像數據，采用了Server Push（服務器推送技術）。實現Server Push技術只需要在服務器的CGI腳本聲明HTML文檔類型時，把content-type： text/html改為content-type： multipart/x-mixed-replace； boundary=BOUNDARY這樣的文檔類型即可，這樣就可以將CGI腳本中指定的數據強行推給客戶機，客戶機的瀏覽器上會不斷產生新的內容，從而用戶在瀏覽器上看到的是動態的視頻。

3.2.2 基于Java的智能管理系統

智能管理系統采用模塊化設計，用Java編程。包括用戶管理模塊、控制模塊、網絡通信模塊、查詢分析模塊、專家決策系統模塊以及參數設置模塊。系統構架如圖7所示。

圖7 智能管理系統構架

用戶管理模塊是為不同的用戶賦予不同的權限，包括密碼修改、增刪用戶等功能。控制模塊控制溫室設備的開啟及停止時間和監控設備運行狀態。網絡通信模塊控制網絡的鏈接狀態。查詢分析模塊數據查詢用于查詢室外、歷史、實時數據，通過圖表方式展現給管理人員分析，診斷分析出作物不同生長周期，不同季節的最佳環境參數。專家決策模塊根據查詢分析所得數據結合農作物生長發育函數，實現作物的長勢預測、病蟲害預測及各種控制決策提供依據。參數設置模塊是根據農作物不同種類、不同季節等信息設置報警參數，當某數據超越報警參數，及時給管理人員、專家發送報警信息，已達到及時調節，避免外界環境的變化給農作物帶來不利影響等效果。

4 結 語

本系統在廣東石油化工學院創新溫室大棚中投入使用，設置了5個節點（1個主節點，4個從節點）。經過一年測試，系統運行穩定、可靠，能準確地采集設施農業環境參數。系統采集參數指標如下：

空氣溫度：16.8～26.08 ℃，誤差為±0.5 ℃；

空氣濕度：52.3%～75%RH， 誤差為±2%；

土壤溫度：21.6～23.7℃ ， 誤差為±0.5 ℃；

土壤濕度：72.9%～75.6%RH ，誤差為±3%；

光照強度：1 800～20 000 Lux， 誤差為±20%；

二氧化碳濃度：700 ～1 200 ppm，偏差為30 ppm。

結合上位機，本系統的客戶端能設置作物信息和報警參數，能根據查詢分析數據診斷出作物生長狀態，并能遠程智能控制執行機構。該系統的使用為植物提供一個適宜的生長環境，對提高農業生產水平具有重要的現實意義。

參 考 文 獻

[1]馬增煒，馬錦儒，李亞敏.基于WIFI的智能溫室監控系統的設計[J].農機化研究，2011（2）：154-157+162.

[2]宣傳忠. 基于物聯網技術的設施農業智能管理系統[J].農業工程，2013，3（2）：22-26.

[3]侯加林. 基于作物生長模型的溫室智能控制系統[J].農機化研究，2009（2）：71-73+103.

[4] 華晶，何火嬌，殷華. 基 于WSN的農業溫室環境監控系統[J]. 農機化研究，2013（11）：135-139.

[5] 常超，鮮曉東，胡穎.基于程環境監測系統設計[J].傳感技術學報，2011，24（6）：879-883.

[6]張青春.基于CC2530農作物生長參數監測無線傳感器節點的設計[J].制造業自動化，2013，35（1）：44-47.

[7] 丁欣， 孫智卿， 郭鵬舉. 基于ARM 的智能溫室控制系統[J].山西農業大學學報，2010，30（1）：56-60.

[8]張水保，徐守志，李豐杰.智能溫室遠程監控系統設計[J].三峽大學學報，2012，34（2），76-79.

[9] 張素， 劉宇， 謝云芳. 基于遺傳算法的模糊神經網絡溫室溫度控制器[J]. 農機化研究，2009（10）：165-168.

[10] 劉坤 .基于云服務器的信息安全虛擬實驗平臺的研究與實現[J].計算機安全，2013（3）：70-73.

Online monitoring system for facility agriculture based on IOT

ZHANG Feng， HUANG Shu-zhou， LIN Ji-liang

（College of Computer and Electronic information， Guangdong University of Petrochemical Technology， Maoming 525000， China）

Abstract： A facility agriculture online monitoring system based on IOT has been designed with IOT technology， embedded technology and cloud server technology. The system can real-time monitor the agricultural environment parameters and growth condition of crops， and realize the monitoring of the scattered greenhouse environment condition， intelligent remote control of the device， query and information services of image video and data online. Thus the greenhouse environment is suitable for crop growth and resources utilization is improved.

Keywords： IOT； facility agriculture； wireless sensor network； monitoring system

[5] 常超，鮮曉東，胡穎.基于程環境監測系統設計[J].傳感技術學報，2011，24（6）：879-883.

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[10] 劉坤 .基于云服務器的信息安全虛擬實驗平臺的研究與實現[J].計算機安全，2013（3）：70-73.

Online monitoring system for facility agriculture based on IOT

ZHANG Feng， HUANG Shu-zhou， LIN Ji-liang

（College of Computer and Electronic information， Guangdong University of Petrochemical Technology， Maoming 525000， China）

Abstract： A facility agriculture online monitoring system based on IOT has been designed with IOT technology， embedded technology and cloud server technology. The system can real-time monitor the agricultural environment parameters and growth condition of crops， and realize the monitoring of the scattered greenhouse environment condition， intelligent remote control of the device， query and information services of image video and data online. Thus the greenhouse environment is suitable for crop growth and resources utilization is improved.

Keywords： IOT； facility agriculture； wireless sensor network； monitoring system

[5] 常超，鮮曉東，胡穎.基于程環境監測系統設計[J].傳感技術學報，2011，24（6）：879-883.

[6]張青春.基于CC2530農作物生長參數監測無線傳感器節點的設計[J].制造業自動化，2013，35（1）：44-47.

[7] 丁欣， 孫智卿， 郭鵬舉. 基于ARM 的智能溫室控制系統[J].山西農業大學學報，2010，30（1）：56-60.

[8]張水保，徐守志，李豐杰.智能溫室遠程監控系統設計[J].三峽大學學報，2012，34（2），76-79.

[9] 張素， 劉宇， 謝云芳. 基于遺傳算法的模糊神經網絡溫室溫度控制器[J]. 農機化研究，2009（10）：165-168.

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（College of Computer and Electronic information， Guangdong University of Petrochemical Technology， Maoming 525000， China）

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Keywords： IOT； facility agriculture； wireless sensor network； monitoring system