智慧農業預警及其自動調節系統的設計與實現

王俊博，杜洪波，梁振華，戴煜仁

(1.沈陽工業大學軟件學院，遼寧 沈陽 110870；2.沈陽工業大學理學院，遼寧 沈陽 110870)

1 引言(Introduction)

“三農”工作是全面建設社會主義現代化國家的重中之重。目前，我國的糧食產量問題已經得到基本解決，但是隨著人們對食物的要求越來越高，提高農作物質量的任務變得愈加艱巨。現階段，導致農作物質量下降的原因主要有兩個：一是人工培育無法精準地調動外部環境因素(如水、光和環境溫度等)，二是害蟲對于農作物的侵害。所以，需要將物聯網技術應用在溫室大棚中，使農作物在適宜的環境中茁壯生長，從而提升產量和品質，實現更高的經濟效益[1]。

為了保證接收數據的精準性，采用ZigBee技術進行大容量組網，遠程控制大棚內部農業設施，最終完成設施對于農作物生產條件的感知、判斷與即時處理[2]。長期噴灑農藥會導致土壤板結，使農作物生長受到影響，所以需要結合應用智能監測與大數據技術，實現對病蟲害類型的自動識別，并給出相應的防治措施[3]。該研究從環境調節和外在保護兩方面鎖定了農作物的生長趨勢，讓本產品使用更為合理。

2 智慧農業物聯網概念(Internet of Things concept of the intelligent agriculture)

智慧農業是農業生產的高級階段，是集新興的互聯網、移動互聯網、云計算和物聯網技術為一體，依托部署在農業生產現場的各種傳感節點(環境溫濕度、土壤水分、二氧化碳、圖像等)和無線通信網絡實現農業生產環境的智能感知、智能預警、智能決策、智能分析、專家在線指導，為農業生產提供精準化種植、可視化管理、智能化決策。其中，物聯網技術在智慧農業的應用較為廣泛，具體體現在智慧農業通過應用基于物聯網的先進技術和解決方案，實時收集并分析現場數據供生產決策的方式，達到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的。近年來，精準農業、智能灌溉、智能溫室等多種基于物聯網的應用都已獲得初步成效，在智能溫室應用場景，目前可以實現精準度較高的設備自動化管理，例如對農作物進行自動補水、補光及提供相關環境狀況預警及自動調節大棚內環境等功能。

3 智慧農業預警及其自動調節系統需求分析(Demand analysis of intelligent agricultural early warning and its automatic adjustment system)

智能溫室預警及其自動調節系統是實現自動化農業管理的重要平臺，其能夠保證資源的合理分配，在農作物種植培育的過程中受外部環境變量(例如光照度、水分狀態及溫室內透氣情況)帶來的影響較大，而人工和部分自動化培育方式不能應時地關注農作物的生長情況，那么，智能溫室具有的提前預警及相應的自動處理功能保證農作物一直處在理想的生長環境中。目前，一套較為完善的智能溫室系統通常包括數據采集、數據傳輸、數據自動化處理及智能控制等功能，本研究的具體功能如圖1所示[4]。

圖1 智能溫室功能實現流程Fig.1 Function realization process of intelligent greenhouse

數據采集功能主要包含對農作物生長環境變量信息的采集，例如土壤溫度和濕度、光照度、害蟲出現頻率等；利用無線傳輸功能將采集到的數據傳輸到云平臺，便于人工的監測，同時工作人員也可以操控云平臺對溫室內部具體模塊發出指令，即人為可干預農作物培育，使農作物處于適宜的生長環境中[5]；數據處理是將平臺數據按時間順序進行整理及歸納等，例如工作人員可以在平臺實時觀測病蟲害發生頻率；智能控制指的是系統在設計之初，設計人員在各個傳感器模塊中設定適宜的農作物生長閾值，傳感器接收數據并判斷目前的生長環境是否符合閾值參數，然后進行下一步的自動化處理，即智能灌溉、智能補光、害蟲及溫控預警等，上述操作人工亦可加以干預[6]。

4 智慧農業預警及其自動調節系統主要功能介紹(Introduction to the main functions of intelligent agricultural early warning and its automatic adjustment system)

(1)自動監測功能。自動監測功能可以實現全天不間斷監測，依托傳感器自動獲取農業種植的土壤溫度、濕度、二氧化碳濃度等實時數據，通過通信模塊遠程傳輸到云平臺，云平臺將數據上傳到數據庫中。用戶可通過云平臺、微信小程序客戶端實時查看數據，以及對歷史數據做對比和分析。

(2)視頻監控功能。系統通過攝像頭可以對大棚進行全景實時監控，用戶可以在云平臺實時觀看或回放遠程視頻，用戶通過攝像頭可以觀看農作物生長及設備運行情況，同時基于計算機視覺技術實時檢測目標葉片遭受病蟲害的面積，通過分析后判斷是否需要進行農藥噴灑防治病蟲害，還能通過小程序報警，第一時間通知用戶種植情況，進而幫助用戶更好的管理農作物，減少損失、提高產量。

(3)智能控制功能。系統會根據當前實時監測的環境數據和系統內設置數據進行比對分析，當監測數據不在設置數據范圍內時，系統會控制大棚補光、補水、通風等設備自動化運行，讓農作物處于最適宜的生長環境，同時系統會將設備的自啟動日志提交到云平臺上，方便用戶查看。

(4)預警報警功能。當監測環境數據超過用戶設置環境參數范圍時，系統會通過蜂鳴器、云平臺、微信小程序等方式報警通知用戶，讓用戶第一時間了解環境情況，用戶通過報警信息可采取相應措施，減少不必要的損失，當監測數據處于系統內設置數據區間時，會停止報警信息的發送。

5 智慧農業預警及其自動調節系統的設計(Design of intelligent agricultural early warning and its automatic adjustment system)

5.1 系統總體架構

基于物聯網的智能農業大棚系統框架圖如圖2所示，主要構成部分有無線傳感器采集數據模塊、網關與上位機智能監測中心。

圖2 基于物聯網的智能農業大棚系統框架圖Fig.2 Framework of intelligent agricultural greenhouse system based on Internet of Things

傳感器通過對農田環境的感知，將收集到的數據匯總給主機，并將數據通過Arduino連接的發射端轉發至云平臺和小程序端。如果溫室大棚規模較大，傳感器的數量會相對較多，可以在傳感器中間安裝緩沖數據節點，將各部分數據先進行分析處理。傳感器通過ZigBee無線網上協議與終端進行互通作業。服務管理平臺對傳輸過來的數據進行精準的分析后，再根據大棚系統之前設定的最優閾值數進行分析與對比，最后得出結果，系統就會進行智能識別和操作[7]。

5.2 軟件設計

5.2.1 系統設計

平臺采用B/S的模式結構，考慮到設備網絡環境問題，平臺采用報文較短的MQTT協議進行數據的交互，MQTT消息隊列作為中間件與設備進行數據通信交互，增加心跳等機制，對設備的意外下線能夠及時處理。

云平臺服務端如圖3所示，使用JAVA語言完成，相較于其他語言，其開發速度快、系統性能好。云平臺客戶端分為兩個終端，用戶可以在瀏覽器上使用云平臺監控和查看系統的每個模塊，頁面操作簡潔易懂，方便用戶使用。

圖3 智慧農業云平臺端Fig.3 Cloud platform of intelligent agriculture

手機客戶端如圖4所示，采用微信小程序云開發，使用VUE漸進式框架實現小程序開發，通過MQTT接口實現擬實體與服務的雙向通信，實時監控大棚內生產數據，完成指令傳遞、數據收發、消息同步等功能，通過控制過程實現對設備的操作；小程序云開發操作簡單、維護量小。

圖4 智慧農業微信小程序端Fig.4 WeChat applet of intelligent agriculture

5.2.2 數據庫系統設計

系統通過MySQL數據庫存儲智慧大棚內的生產環境、操作等信息，然后在數據庫中創建多個表，用于存儲大棚內數據和關鍵設備啟動日志。使用NGINX轉發攝像頭ONVIF協議數據流，可以實現大棚內視頻的實時觀看。

5.3 硬件設計

采用Arduino單片機為內核，搭配各種傳感器和操作模塊實現對應的功能。

傳感器模塊：由于需要對大棚內的環境變化數據進行監測，所以研究人員設計了自動化補光和控溫及補水模塊，采用光學傳感器和溫、濕度傳感器，獲取光照溫度和環境濕度信息，通過數據傳輸模塊將這些信息上傳到云端數據庫，并根據后臺記錄的農作物生長數據指定對應的操作模塊進行對應操作，降低了管理成本。

數據傳輸模塊：傳輸模塊采用NB-lot模組BC20物聯網通信模塊，通過手機端小程序及時為管理人員提供實時農作物的生長數據，并根據農業管理者的要求對大棚內的響應模塊進行調控。

自動化模塊：自動化模塊采用自行設計的機械裝置，根據傳感器指令執行相關操作，二氧化碳及氧氣補充裝置外接二氧化碳和氧氣補充瓶，通過單片機下達指令控制開合閥門進行調控，補光裝置外接光源設備，由單片機內核控制光源的開關及調節光照強度，自動補水裝置同理。

圖像識別模塊：通過安裝攝像頭對農田中的生物進行外觀捕獲并對比數據庫中的生物樣本，定點識別對農作物不利的生物，通過單片機下達指令進行消滅并上傳數據至云端數據庫，云端數據庫進行分析并儲存數據以便于管理者能清晰地了解農作物的生長環境變化。通過攝像頭也可以及時發現非法進入者，實時監控實時報警，避免遭受不必要的損失。

5.4 系統軟件實現

系統服務器操作系統采用Linux Ubuntu 18.04，數據庫采用云數據庫MySQL 8.0，使用Vue框架搭配使用Element-UI對云平臺客戶端進行開發，使用Vue框架開發微信小程序。

5.4.1 數據交互實現

系統采用NB-IoT的BC20模塊用于雙向通信，將模塊設置為PSM模式，當串口中斷觸發時，即可接收監測節點采集的溫度、濕度、PH值等信息。模塊與服務器建立鏈接后，模塊即可發送數據到服務器，移動端使用MQTT協議發布信息與監聽topic接收消息。移動端連接服務器主要代碼如下:

5.4.2 系統報警功能實現

當移動端接收監測數據超過用戶設置環境參數范圍時，系統開啟蜂鳴器并且向小程序端進行報警通知，能夠讓用戶及時采取措施，減少損失。報警主要代碼如下：

5.4.3 害蟲圖像檢測

采用GrabCut算法去除前景與背景相似時的背景，圖片加載后，害蟲會被包圍在一個矩形框內，框外的圖像則被去除，最終對于害蟲進行標記，再利用下式高斯混合模型對前景和背景進行模擬并進行新的像素分布生成[8]。

5.5 系統硬件實現

本系統采用的是多種傳感器(溫度傳感器、濕度傳感器、光照度傳感器等)監測并自動化調節的方式管理溫室大棚，主要連結點是將Arduino平臺搭載多種傳感器進行預警及自動補水、補光等操作，并最終上傳數據到云平臺，完成云平臺與移動端之間的交互，形成可視化界面。

本系統使用了溫度、濕度、光照度等傳感器，因此相關代碼的設計需要整合，傳感器主要應用代碼如下。

溫濕度傳感器主要代碼如下:

網絡連接服務器主要代碼如下:

6 結論(Conclusion)

為了順應農業信息化、產業化發展，開發了基于物聯網技術的農業大棚管理裝置，實現了遠程對農作物的自動化管理，以及諸如土壤溫度、濕度和當地氣象數據等信息的采集，此外對自動化技術進行了優化和升級，能實時對農作物當前的生長狀況進行判斷并進行自動化精確處理。此外，增加的蟲害管制系統也能對農作物生長期間易滋生的害蟲進行及時的上報和處理，保證農作物的安全生產。