基于ZigBee農(nóng)田水肥一體化智能灌溉系統(tǒng)設(shè)計

陳天成

目前的農(nóng)田灌溉系統(tǒng)存在水資源利用效率低、統(tǒng)一大水漫灌導(dǎo)致浪費嚴重和灌溉效率低下等問題。另外，目前廣泛采用的施肥方式為經(jīng)驗性施肥和漫灑，這種方式容易產(chǎn)生肥料蒸發(fā)，吸收不均勻等問題，不僅不能有效促進作物生長，而且對環(huán)境存在一定的污染隱患。所以，根據(jù)作物生長情況制定適宜的灌溉施肥方案對于節(jié)水環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。對此本文提供并設(shè)計了一種基于ZigBee的農(nóng)田水肥一體化智能灌溉系統(tǒng)，如圖1所示，利用ZigBee技術(shù)低成本、低復(fù)雜度、高容量、高安全性等特點，實現(xiàn)對大規(guī)模分布式傳感器數(shù)據(jù)的收集；運用農(nóng)田監(jiān)控系統(tǒng)對土壤中養(yǎng)分含量、養(yǎng)肥供給以及不同農(nóng)作物生長情況進行數(shù)據(jù)采集和分析，再通過 AI專家平臺系統(tǒng)制定出合理化、針對性的灌溉方案。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計方案

如圖1所示。本智能灌溉系統(tǒng)總體架構(gòu)包括三大模塊——農(nóng)田信息采集模塊、AI專家系統(tǒng)模塊、客戶端模塊。智能灌溉系統(tǒng)模塊中最基本的模塊——農(nóng)田信息采集模塊主要有兩個信息采集模塊：土壤信息采集模塊；農(nóng)作物生長監(jiān)控模塊。土壤信息模塊通過ZigBee技術(shù)實現(xiàn)分布式傳感器所采集農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸。土壤信息采集模塊主要負責(zé)采集土壤濕度、土壤溫度以及各種礦物質(zhì)或微量元素含量等信息。土壤采集模塊是本灌溉系統(tǒng)最基本模塊。視頻監(jiān)控模塊主要通過不同角度對不同區(qū)域的不同農(nóng)作物的生長情況進行監(jiān)控，如高度、莖干等。AI專家系統(tǒng)模塊主要對采集的數(shù)據(jù)進行分析并制定相應(yīng)的初始決策方案。由于傳感器上傳數(shù)據(jù)格式混亂，冗余信息較多，所以需要數(shù)據(jù)進行清洗，再通過大數(shù)據(jù)分析對海量數(shù)據(jù)進行處理；同時利用模式識別技術(shù)對監(jiān)控的農(nóng)作物生長情況圖像信息進行識別，并實現(xiàn)生長特征的提取。本地資料庫通過云服務(wù)器下載相關(guān)灌溉決策方案，用資料庫去訓(xùn)練AI專家平臺，AI專家平臺根據(jù)所在特定環(huán)境做出相應(yīng)判決并反饋到本地資料庫，再通過以太網(wǎng)實現(xiàn)灌溉方案共享。最后，AI專家系統(tǒng)做出的最佳判決通過4G網(wǎng)絡(luò)傳送至手機終端，手機終端可以實現(xiàn)農(nóng)田環(huán)境信息、農(nóng)作物生長情況的信息的查詢，并根據(jù)AI專家系統(tǒng)制定的最佳灌溉方案實現(xiàn)農(nóng)田水肥智能灌溉控制。

圖1 智能灌溉總體框架流程圖

2 模塊設(shè)計

2.1 農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測模塊設(shè)計

農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測模塊是智能灌溉系統(tǒng)的基本組成部分，其子系統(tǒng)可分為土壤信息采集模塊和農(nóng)作物生成監(jiān)控模塊。每個子系統(tǒng)由多個模塊組成，包括傳感器模塊、視頻監(jiān)控模塊、通訊模塊等。各個子系統(tǒng)節(jié)點組成ZigBee本地局域網(wǎng)絡(luò)，每個節(jié)點設(shè)備之間必須遵循ZigBee聯(lián)盟的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，其中物理層和MAC層遵循的是IEEE802.15.4協(xié)議，上層協(xié)議由ZigBee聯(lián)盟定義。各個傳感器采集的數(shù)據(jù)通過本地局域網(wǎng)傳到匯聚節(jié)點，匯聚節(jié)點通過網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)從ZigBee網(wǎng)絡(luò)到Internet的轉(zhuǎn)換，從而將數(shù)據(jù)的傳送AI專家平臺系統(tǒng)。以下將從農(nóng)田環(huán)境監(jiān)控終端的兩個子系統(tǒng)進行分別介紹。

（1）土壤信息采集。如圖2所示，農(nóng)田土壤信息采集模塊具體操作：利用太陽能供電的傳感器實現(xiàn)對農(nóng)田環(huán)境信息進行采集，減少對能源的浪費，利用每一個傳感設(shè)備配有的單片機核心處理模塊對數(shù)據(jù)進行處理；通過采用CC2530芯片的ZigBee無線傳輸模塊將處理數(shù)據(jù)發(fā)送至AI專家系統(tǒng)，其單片機模塊有一個簡單的閾值比較，如果超過閾值，進行本地報警并將信息發(fā)送到AI專家系統(tǒng)。

圖2 土壤信息采集模塊

本系統(tǒng)采用土壤水分FDR傳感器進行土壤水分的檢測，該傳感器具有簡便安全、快速準(zhǔn)確、量程寬、少標(biāo)定等特點，結(jié)合本設(shè)計的需求，該傳感器可長期埋設(shè)于土壤中，不僅可以針對土壤表面，而且可實現(xiàn)對土壤深層濕度的檢測，并將土壤濕度有關(guān)的信息轉(zhuǎn)換成電信號，根據(jù)這些電信號的強弱就可以獲得與待測土壤濕度情況有關(guān)的數(shù)據(jù)；采用TFC-203土壤化肥養(yǎng)分傳感器對土壤養(yǎng)分進行檢查，該傳感器既可以匯集了無線傳感器節(jié)點、互聯(lián)網(wǎng)、云計算、云存儲為一體，可以實現(xiàn)對用戶對農(nóng)作物生長土壤養(yǎng)分的全方位監(jiān)測，該傳感器既可檢測土壤、植株、化學(xué)肥料等樣品中的礦物質(zhì)或微量元素含量，也可測土壤中pH值及土壤含鹽量。

由于農(nóng)田水分、礦物質(zhì)含量分布不均勻，進行統(tǒng)一灌溉必將造成水資源的浪費，本文擬采用對農(nóng)田分塊規(guī)劃處理，并在每塊配備相應(yīng)的灌溉設(shè)備。但分塊處理中用于信息采集傳感器信息眾多、分布散亂，整體數(shù)據(jù)量雖小但成本高。ZigBee無線技術(shù)具有低功耗、低成本等有點，可以有效解決上述問題，因而本文采用無線傳輸來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的收發(fā)。

（2）農(nóng)作物生長監(jiān)控模塊。農(nóng)作物生長監(jiān)控模塊主要通過不同角度來對不同區(qū)域的農(nóng)作物生長情況進行監(jiān)控，如高度、莖干發(fā)育程度等。在每個農(nóng)田區(qū)域配置若干臺攝像機及硬盤錄相機，實現(xiàn)該塊農(nóng)作物的監(jiān)控。攝像機主要從不同角度監(jiān)控不同時期農(nóng)作物生長情況，硬盤錄像機用于存儲農(nóng)作物生長圖像，并通過有線通信模塊將數(shù)據(jù)信息傳輸至AI專家系統(tǒng)。視頻監(jiān)控模塊因為具有傳感器數(shù)量少，但圖片、視頻數(shù)量大等問題，采用有線傳輸更加節(jié)約成本且效率更高，所以利用有線傳輸可更高效的實現(xiàn)完整農(nóng)作物生長信息的傳輸。

2.2 AI專家系統(tǒng)設(shè)計

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，以人工智能為首的一系列計算機科學(xué)技術(shù)近年來取得了巨大成就。其中人工智能技術(shù)主要通過模仿人腦，對人的思維、意識進行模擬，從而代替人工作，既提升了工作效率、減少成本，也節(jié)約了時間，并且機器更加精準(zhǔn)，降低了犯錯的概率[7]。其中，專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用中最為突出的一個應(yīng)用。通過將豐富的知識儲存在計算中，模仿人類專家運用相應(yīng)的知識對問題進行推理判斷，可以高效解決一些復(fù)雜問題。目前，人工智能已經(jīng)在各個行業(yè)被廣泛應(yīng)用。

本研究利用AI專家系統(tǒng)對采集的農(nóng)田、農(nóng)作物生長信息等數(shù)據(jù)進行分析，最終制定出最佳灌溉方案。如圖3所示，對土壤濕度、土壤溫度、土壤礦物質(zhì)以及莖、桿、葉生長情況等數(shù)據(jù)進行采集，并對采集到的圖像、視頻等進行模式識別，從而實現(xiàn)對農(nóng)作物生長信息進行提取；接著將處理后的數(shù)據(jù)傳送到AI專家平臺，AI專家平臺對數(shù)據(jù)進行分析進而對各個區(qū)域灌溉方案進行初步?jīng)Q策，并針對各個區(qū)域輸出相應(yīng)的控制符1或0，其中1表示執(zhí)行該方案，0表示不執(zhí)行該方案，具體操作又可分為水肥灌溉和水灌溉兩種灌溉方案；最后專家意見檢測該決策方案與本地資料庫進行對比判斷，進而對AI專家系統(tǒng)訓(xùn)練得出最佳方案，將最佳方案傳送給客戶端進行相應(yīng)操作。

圖3 AI專家決策模塊設(shè)計

數(shù)據(jù)庫設(shè)計。本數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采用模塊化的程序設(shè)計，主要便于用戶進行目標(biāo)信息的查詢以及進行功能的設(shè)計及修改，同時便于技術(shù)人員進行系統(tǒng)進行維護和更新。本數(shù)據(jù)庫主要包括3個表，分別為用戶信息表、農(nóng)田傳感器表、農(nóng)作物生長特征表。分別用于儲存相關(guān)信息，便于用戶查詢及修改等操作。通過服務(wù)器后臺對數(shù)據(jù)庫進行相關(guān)刪除修改等操作，完成用戶客戶端與硬件設(shè)備終端的交互。用戶信息表包括id（主鍵）（數(shù)據(jù)類型int，長度為10)、name（數(shù)據(jù)類型nvchar， 長度為15）、sex（數(shù)據(jù)類型nvchar ，長度為10）；phone（數(shù)據(jù)類型int，長度為15）；city（數(shù)據(jù)類型ntex，長度為20）；address（數(shù)據(jù)類型n，長度為25）；password（數(shù)據(jù)類型nvchar、長度為25）。當(dāng)用戶注冊時，用戶的的各種信息將記錄到數(shù)據(jù)庫中，便于進行查詢、控制等操作。農(nóng)田傳感器表包括Id（主鍵）（數(shù)據(jù)類型nvchar、長度為20）；temperature（數(shù)據(jù)類型Smallint、長度為10）；moisture（數(shù)據(jù)類型Smallint、長度為10）；humidity（數(shù)據(jù)類型Smallint、長度為10）；minerals（數(shù)據(jù)類型Smallint、長度為10）。農(nóng)作物生長特征表包括Id（主鍵）（數(shù)據(jù)類型nvchar、長度為20）；rod（數(shù)據(jù)類型Smallint、長度為10）；stems（數(shù)據(jù)類型Smallint、長度為10）；leaf（數(shù)據(jù)類型Smallint、長度為10）。

3 客戶端設(shè)計

客戶端主要分為PC客戶端、手機客戶端、微信公眾號平臺這三種模式。但由于PC端不方便攜帶，而手機又分為IOS和安卓兩種不同的系統(tǒng)，會涉及APP兼容性等問題，相較之下，微信公眾號平臺便于攜帶，且操作簡單，所以本研究選用微信公眾號平臺

用戶可以通過關(guān)注微信公眾號來獲得相應(yīng)服務(wù)。注冊賬戶后進入主菜單，主菜單分為智能灌溉，客戶服務(wù)，產(chǎn)品商城三個模塊。其中智能灌溉又分為農(nóng)作物生長信息、土壤信息、用戶端控制三個子模塊。在智能灌溉模塊中，用戶可以通過傳感器收集的信息了解農(nóng)作物的生長狀態(tài)以及土壤養(yǎng)分含量，并根據(jù)AI專家系統(tǒng)模塊提供的最佳灌溉方案．直接從客戶端控制系統(tǒng)來對農(nóng)作物進行灌溉。進入客戶服務(wù)模塊后，會有專業(yè)人員在線解答用戶對于產(chǎn)品使用或者專業(yè)技術(shù)等問題。用戶可以在產(chǎn)品商城中了解各個設(shè)備詳細信息、產(chǎn)品數(shù)據(jù)，也可以直接在網(wǎng)上購買相應(yīng)產(chǎn)品，如土壤濕度傳感器、土壤礦物質(zhì)傳感器等。

4 結(jié)語

本文通過對現(xiàn)如今灌溉問題和市場對于灌溉要求進行分析，設(shè)計了一套結(jié)合ZigBee無線傳輸技術(shù)、模式識別、大數(shù)據(jù)處理、單片機技術(shù)等水肥一體化智能灌溉系統(tǒng)，主要工作為農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)作物生長監(jiān)控、最終根據(jù)AI專家平臺制定出合適的灌溉方案，實現(xiàn)綠色環(huán)保、高效智能灌溉。