基于LORA通信的茶園霧灌監測系統設計與實現

徐操喜，俞 龍，齊 攀，王躍亭，陽 星,3

(1. 廣東交通職業技術學院信息學院，廣州 510800；2. 華南農業大學電子工程學院，廣州 510800；3. 廣州市農瑞云信息科技有限責任公司，廣州 510800)

0 引 言

霧灌是指在通過人工方式模擬霧天氣，借此達到改變區域小氣候、節水灌溉等目的。在茶園種植過程中，霧灌操作將使得陽光發生漫射，產生更多更易被茶樹利用的紅、黃光，進而實現茶葉的增產、增收[1-3]。為了提高霧灌的利用效率，獲得更好的灌溉效果，需要精細化分析霧灌對茶葉生長環境的影響，繼而制定更加合理的灌溉策略。

隨著電子信息、計算機科學等技術的快速發展，研究人員開始通過信息化手段采集茶園環境信息，逐漸取代人工現場采集：周立等[4-7]應用不同通信網絡，獲取茶園環境信息，完成多點信息的采集；韓團軍等[8,9]開發不同的控制平臺，適應不同的使用對象，完成茶園的及時、高效管理；李喬宇等[10]通過搭建多信息源獲取平臺，獲取茶園數字信息、圖像信息等，實現對茶園的全面、大范圍管理。

本文為實現在濕度較大、衰減較強的茶園中的環境信息采集，設計了一套基于LORA通信的茶園霧灌監測系統。相較于其他環境監測系統，本系統通過選用抗干擾能力更強的LORA通信方式[11-17]，保證長距離通信效果；引入嵌入式智能設備作為通信控制節點，完成數據緩存、編碼、轉發等操作，增強系統實用性和穩定性。

1 系統架構設計

本系統主要包括茶園本地監測單元、云服務器單元和遠程監測單元三部分，其整體架構如圖1所示。

圖1 系統架構示意圖

茶園本地監測單元主要采集茶園內大氣溫濕度、土壤濕度等環境變量，構建LORA通信網絡，將茶園內不同節點信息收集、匯聚于通信控制節點，通信控制節點對數據進行緩存、備份。本地監測單元完成了茶園環境信息監測的本地閉環控制。

云服務器端接收不同通信控制節點發送的環境數據信息，按協議進行處理、存儲、轉發等操作；同時，接收遠程監測平臺的查詢命令，查詢特定地點、指定時段茶園信息。茶農、專家等不同用戶可通過遠程監測單元登錄手機APP或電腦終端的交互平臺，實現對茶園的高效管理。

2 茶園通信網絡設計

2.1 通信方式設計

茶樹生長具有喜溫、喜濕、耐蔭等特點[18]，茶園常以梯田化、良種化、園林化等方式建設，堅持等高梯層、密植綠化等標準[19-21]。霧灌是人工創建適宜茶樹生長的環境，灌溉控制要求茶園通信具有抗干擾、高可靠、強繞射等特點。

為適應茶園通信的以上特點，本系統在茶園內選用LORA+4G的混合通信方式，LORA網絡實現本地信息采集，4G網絡將采集的信息接入云服務器。LORA通信具有強繞射、低功耗、長距離等特點，采用星型組網方式，能很好地適應野外通信；4G網絡單元可部署于固定監測站或信號較好的地點，保證系統遠程通信的穩定性和可靠性。

2.2 終端節點設計

終端節點主要由充/供電電路和控制處理單元兩部分組成，如圖2圖3所示。

圖2 終端節點結構圖

圖3 終端節點實物與電路封裝圖

茶園野外環境缺乏供電設施，梯田式的建設使得茶樹每行高低分離，系統利用茶田間充沛的太陽能實現系統供電。為方便系統的集中管理和靈活部署，利用GPS/北斗定位模塊獲取節點位置信息，并將位置信息作為不同終端節點的唯一標識，實現終端節點的管理。

意法半導體公司的STM32F103C8T6芯片具有性能高、功耗低、成本低等優點，系統選用其作為主控芯片以適應野外低功耗、高可靠的需求。本地無線通信選用LORA模塊，LORA模塊因消除了同步開銷和跳數，使其具有低功耗、結構簡單等特點；擴頻技術的使用，允許終端與網關之間的通信可在不同頻率、速率下互不干擾的傳輸數據，滿足了茶園長距離、大范圍使用的需求。

2.3 通信控制節點設計

通信控制節點同樣包括充/供電電路和控制處理單元兩部分，其結構如圖4、圖5所示。

圖4 通信控制節點結構示意圖

圖5 通信控制節點電路封裝圖

通信控制節點作為茶園本地監測單元的核心控制部分，需要更高的穩定性和便捷的管理接口。為此，系統一方面選用規格更大的太陽能電池板，另一方面以蓄電池替換鋰電池，保證電量的充足供應。同時，為避免數據冗余堵塞，造成數據丟失，引入樹莓派進行數據處理，提高了上傳云端數據的質量。

通信控制節點選用樹莓派Zero_WH作為核心控制單元，通過串口通信方式，接受LORA通信模塊發送的茶園環境信息；4G通信單元選用華為ME909S-821無線通信模塊，通過USB接口與樹莓派連接，最終實現LORA網絡與4G網絡的數據對接。

3 云服務器端與用戶交互平臺設計

系統選用騰訊云服務器，安裝有Ubuntu 16.04 64位操作系統，利用MongoDB數據庫存儲不同節點獲取的環境信息，利用MYSQL數據庫存儲茶園管理人員信息，搭建JAVA運行環境，使用Netty結構完成數據接入等操作。

用戶交互平臺主要采用JAVA語言進行PC端和Android應用程序的開發設計。其中，PC端采用B/S(Brower/Server)模式[22]，茶農通過瀏覽器即可進行茶園環境信息查詢等操作；Android應用程序則選用Android Studio作為開發工具，采用MVC設計模式，將模型、視圖和控制進行各自的應用開發。

4 實驗測試與結果

為測試系統的實地運行情況，將系統部署于廣州市鐘落潭鎮廣東省農業科學院示范茶田內，對霧灌主要影響的土壤溫濕度、大氣溫濕度等信息進行監測[23-25]。示范田內種植有英紅九號紅茶，并配有霧灌裝置，其部署如圖6所示，終端節點、通信控制節點野外部署如圖7所示。

圖6 實地測試部署圖

圖7 通信控制節點、終端節點野外部署實物圖

系統連續監測由2019年3月1日至2019年3月21日近20 d的土壤、大氣溫濕度情況；其中3月4日至3月10日，示范田所在地區陸續出現降雨，其中3月4日小雨、3月5日中雨、3月6日中雨、3月7日大雨轉中雨，3月8日小雨、3月7日中雨轉小雨和3月10日小雨。

4.1 土壤溫濕度監測測試

土壤溫濕度是衡量灌溉效果、水土保持的重要因素之一，因此我們對土壤溫濕度也做了監測。測試時，根據英紅九號種植規范，在40 cm深土層處埋入土壤溫濕度傳感器進行數據采集[26]，其結果如圖8所示。

圖8 土壤溫濕度監測結果

由圖8(a)所示，在霧灌情況下，除下雨期間(96～220 h)土壤降溫明顯，其他時間變化較小，大氣溫度在大暴雨過后出現最低溫度(190 h左右)，因此在土壤降溫方面，霧灌操作相對于降水對土壤溫度的影響效果較小，不能較大程度的提升土壤溫度。由圖8(b)可知，土壤的含水率在96～220 h區間總體呈上升趨勢，在220～400 h區間總體呈下降趨勢；大暴雨(190 h左右)天氣土壤含水率出現偏高現象(維持在55%左右)，土壤含水率240～400 h期間基本上維持在25%，在整個試驗期間的土壤含水率維持在15%～25%之間，因此在水土保持方面，霧灌能夠保持土壤的含水量，使其在大部分時間內不會出現較大波動，保證了茶葉等作物生長在一個含水率較穩定的環境中。同時監測到暴雨過后溫度和含水量出現極值現象，能有效地為茶農提供預警提示，以便茶農提前根據土壤溫濕度值的變化情況來采取相應的處理對策。

4.2 大氣溫濕度監測測試

大氣濕度、環境溫度同樣影響著茶樹的品質、產量，霧灌將直接影響著大氣溫濕度。系統對在霧灌影響下的大氣溫濕度進行了記錄、統計，其結果如圖9所示。當遇到雨水天氣或霧灌時大氣濕度將超過100%，水分在空氣中將以液體的形式存在；大氣溫度隨著空氣濕度的增加而降低；可見，霧灌方式可影響大氣溫濕度，營造適合茶樹生長的環境。

圖9 大氣溫濕度監測結果

5 結論與討論

本文針對霧灌操作所主要影響的大氣溫濕度、土壤溫濕度進行了信息化監測。測試結果表明，霧灌對土壤溫度影響不大，但具有較好的水分保持效果；對大氣溫濕度有著較好的作用效果，通過制定合理的霧灌策略，調節大氣溫濕度達到茶葉增產增收的目的。系統在實際應用中仍有不足之處，當前霧灌監測結論只適用40 cm土深層，對其他層次的土壤溫濕度影響，系統尚未研究；此外，系統在野外環境中持續、高效的運行需要穩定的能源供給，而連續陰雨天氣將對此產生較大障礙。