基于智慧漁業的遠程水質監測系統設計與實現＊

劉艷飛，陳幗鸞

（中山職業技術學院信息工程學院，廣東 中山 528400）

我國水產養殖產量位居世界首位，占到全球總產量的73%。近20 年養殖產量增長了2 倍，為我國國民提供了超過30%的優質動物蛋白，對保障國民食物安全發揮了重大作用[1]，但是，傳統漁業養殖方式對水中各物質含量的判斷主要來自經驗，即通過觀察陽光、氣溫、氣壓以及魚有無浮頭等現象，判斷水質是否利于魚的生存來調整魚塘環境[2]。水質是漁業的基礎，利用現代信息技術實現對魚塘水質參數的實時監測、分析評價、智能預警是智慧漁業的關鍵。

隨著物聯網技術的廣泛應用，以及WiFi、藍牙、Zigbee、2G/3G/4G 不斷發展，無線技術也在不斷發展，這些無線技術都有各自的優點，但是一直以來都難以解決遠距離和低功耗之間的矛盾問題。低功耗廣域網（Low Power Wide Area Network,LPWAN）技術產生之后，一定程度上解決了本問題，最大程度地實現更長距離通信與更低功耗，同時還可節省額外的中繼器成本。LoRa 是LPWAN 通信技術中的一種，是美國Semtech 公司采用和推廣的一種基于擴頻技術的超遠距離無線傳輸方案。LoRa 網絡易于建設和部署，具有遠距離、低功耗（電池壽命長）、多節點、低成本的特性[3]，已成為當前應用最普遍的物聯網專用網絡通信技術，特別適合對大規模的魚塘群進行無線網路部署。

因此，本文項目引入智能感知設備水質檢測儀和水下高清攝像頭，通過LoRa 技術與網關節點進行通訊，網關將數據通過Internet 網絡上傳到云平臺同時負責發送指令到感知設備，用戶通過移動終端查看魚塘各類數據、接收預警信息和發送對智能設備的控制指令，實現水質遠程監控，降低漁業養殖的風險，用現代信息技術保障我國漁業養殖的可持續發展。

1 系統整體設計

整體系統架構分為三個部分，分別是感知層、網絡層和應用層，如圖1 所示。感知層主要包括水質檢測儀和組成的數據采集節點，屬于系統的最底層，采集的數據通過LoRa 無線網絡發送到網關節點。網絡層是連接感知節點與云平臺的紐帶，實現LoRa 網絡協議與幾種不同類型的基礎通信協議之間的轉換，匯集數據采集節點數據并上報，同時負責向相應節點下達云平臺發送的控制命令。應用層采用云平臺，接收、處理、管理網絡層上報的數據和設備控制指令功能，同時提供交互界面供用戶查詢和管理各個節點的狀態[4]。

圖1 系統結構圖

2 數據修復處理

通過傳感器采集的數據往往不能直接使用，為了保證數據的正確性和完整性必須對數據進行預處理，方案采用模糊聚類優化補全模型來對水質監測數據的缺失值進行補全[5]。

1）建立待檢測數據集x 和隸屬矩陣。x={x1,x2,x3,...,xn}表示n 個樣本，c={c1,c2,...,ck}表示k 個類別，那么x 的隸屬矩陣U 為：（其中，）

2）初始化隸屬矩陣。按照工程經驗取值范圍，對于本項目取模糊系數m＝2，聚類數k＝3，迭代次數t＝200 能達到最好的聚類效果。

3）計算聚類的中心Ci：

5）重復上面的步驟，直到中心點Ci不再變化或者初始化隸屬度矩陣U 變化很小為止。

3 系統實現

系統根據調研用戶的需求，設計了水質實時數據展示、水質監測、鑒定、設置四個功能模塊用戶端根據智能手機的使用率和便攜性開發了移動APP。

3.1 實時數據

實時數據部分主要展示各個魚塘的溶解氧、堿度、水溫、鹽度、PH 值、亞硝態氮、ORP 和浮游動物等水質監測數據，如圖2 所示。同時用戶可在線查看所有被監測池塘水質變化曲線，如圖3所示。

圖2 魚塘水質實時數

圖3 魚塘實時水質曲線

3.2 水質監測

用戶可設置各項水質監測指標，查看處理各類水質異常報警信息以及歷史水質監測歷史數據等。同時可以進行用戶可實時校準各個水質監測設備飽和氧基準監測數據、堿度基準監測數據、ORP 基準監測數據等，如圖4 所示。

圖4 魚塘水質監測

3.3 鑒定

這個模塊啟動水中的攝像頭，用戶可實時在線鑒定魚塘內的各類浮游生物、藻類植物，從而確定魚塘生態，記錄可保存，便于隨時查看歷史記錄，如圖5 所示。

圖5 魚塘水質鑒定

3.4 設置

設置模塊主要用來管理魚塘、控制設備、設備的使用手冊、設置水質報警參數等,如圖6 所示。

圖6 魚塘設置、管理操作界面

4 結束語

本文設計的遠程水質監控系統是面向漁業可持續發展的需求，基于智能傳感、無線傳感網、通信、數據處理與智能控制等物聯網技術開發的，用戶可以通過手機APP 端遠程查看魚塘水質信息，同時也可通過對數據進行分析處理，做出控制決策，遠程控制增氧設備等。系統采集的水質數據不僅可以指導當前的漁業養殖，提高養殖產量和節約人力，更為未來的智能養殖提供基礎數據，不僅具有經濟效益更具備社會價值。