新基建背景下智慧農業沙盤系統設計與實現

摘 "要：針對目前物聯網專業實驗教學存在系統性缺失的問題，提出一種智慧農業實訓平臺的綜合物聯網系統設計方案，并用沙盤模擬農業環境；技術方面采用ESP32和MQTT協議組建無線網絡，通過傳感器采集模擬的農業環境參數，利用控制芯片將數據轉碼傳輸到云端，實現數據可視化。主要模塊包括傳感器感知模塊、WIFI模塊、下位機控制模塊、上位機模塊與云端數據顯示和控制模塊。目的在于借助智慧農業沙盤實訓平臺，為物聯網專業的專業認知教學和綜合實踐提供解決方案。通過硬件系統的設計，目前該智慧農業沙盤實訓平臺運行良好，優勢在于模塊可拆卸，方便用于教學，學生能夠對物聯網農業系統有綜合性了解。

關鍵詞：物聯網；沙盤；智慧農業；傳感器；新基建

中圖分類號：S126 " " "文獻標志碼：A " " " " "文章編號：2096-9902（2023）02-0001-07

Abstract： Aiming at the problem of systematic deficiency in the experimental teaching of the Internet of Things， this paper puts forward a design scheme of the integrated complex networking system of the intelligent agricultural training platform， which uses a sand table to simulate the agricultural environment; technically， it uses ESP32 and MQTT protocols to build a wireless network， collects simulated agricultural environment parameters through the sensor， and transmits the data to the cloud using the control chip to achieve data visualization. The main modules include sensor sensing module， WIFI module， lower computer control module， host computer module and cloud data display and control module. The purpose is to provide a solution for the professional cognitive teaching and comprehensive practice of the Internet of Things with the help of the intelligent agricultural sand table training platform. Through the design of the hardware system， the intelligent agricultural sand table training platform runs well， the advantage is that the module is detachable， it is convenient for teaching， and students can have a comprehensive understanding of the Internet of Things agricultural system.

Keywords： Internet of Things; sand table; intelligent agriculture; sensor; new infrastructure

在2022年“新基建”的國家戰略發展背景下，綜合物聯網、云計算、大數據、5G和人工智能等技術亟待應用于各行業以提高傳統行業的生產效率和質量，“新基建”背景下對專業人才的需求也與日俱增，肩負數據感知和數據采集的物聯網技術人才培養尤為重要，在物聯網專業的人才培養中，學生急需綜合性系統實踐能力的培養，尤其是應用于行業的物聯網綜合系統，針對目前在物聯網專業實驗教學中存在的實踐環節諸多問題，研究一種基于物聯網技術的沙盤實訓平臺有助于學生的專業認知和實踐能力提升，本文基于麗江地區的農業背景，設計了一個物聯網智慧農業沙盤實訓平臺（Internet of things intelligent agricultural sand table training platform。后文中簡稱：IOTAST），一是用于對物聯網專業的實踐教學和專業認知，二是用于研究麗江地區的高原農業物聯網。

智慧農業是在傳統農業的基礎上形成的，借助現代的物聯網技術、人工智能、大數據和通信技術等，主要目標在于對農業生產活動進行模仿和部分取代，在管理技術和方案上進行優化，對農業生產流程進行決策和預判。它體現了學科交叉的特點，綜合了數據信息獲取、數據分析和智能決策、數據引導反饋執行和個性化服務等。智慧農業是一個系統工程，由模型、軟件和硬件等要素共同構成相互協作。智慧農業的底層是數據信息獲取，物聯網技術的大力發展，尤其是傳感器技術的發展為數據獲取提供了強大的基礎保障。

沙盤一直廣泛用于講解和模擬教學，具有重復使用、逼真度高的優點，尤其是將沙盤與物聯網系統結合來進行虛擬仿真和綜合實訓，具有較好的效果，這方面有大量的學者進行研究[1]，孫金鳳等[2]認為沙盤模擬能實現虛擬仿真實驗教學的虛實結合，同時增加了趣味性與嚴肅性。在設計硬件系統時對麗江地區的高原農業進行了調研，選取了六個模塊制作沙盤，主要包括麗江雪桃沙盤模擬區域、麗江高原中草藥沙盤模擬區域、太安洋芋種植區域模擬、金沙江流域蔬菜種植區域模擬、永勝稻田種植區域沙盤和麗江花卉種植示范區。

IOTAST是一個綜合性的沙盤系統，該系統基于物聯網技術，模擬農業作物的生長環境，利用傳感器模塊采集光照、土壤、溫度、濕度和CO2等基礎信息，借助攝像頭進行圖像數據采集；下位機控制大棚的電機、報警和燈光系統等設備；數據上傳通過WIFI模塊完成；上位機將數據傳輸到云平臺；用戶可以實時監控大棚內的作物生長情況和環境參數。系統設計主要包括沙盤系統設計、傳感器模塊設計、控制模塊設計、WIFI模塊設計和云平臺設計等[3-5]。

1 硬件系統設計

智慧農業沙盤以農業大棚和種植環境模擬為原型，通過實景建模加上實訓的方式，綜合運用無線傳輸網絡、單片機、RFID射頻識別、傳感器與控制器和云計算等技術，依托部署在實景沙盤中的在農業傳感器與控制器、無線網絡、RFID及智能網關等設備，實現智能農業的控制與管理，幫助學生熟悉智能農業系統相關項目的開發與應用[6-9]。

1.1 總體設計

智慧農業沙盤主要包括沙盤模型、物聯網控制和云平臺數據接入三大部分。智慧農業沙盤增加物聯網控制是整個系統的靈魂。如圖1所示，系統主要包括數據采集、數據上傳、數據顯示和用戶四個部分。數據采集主要由傳感器模塊自動完成；數據上傳主要由控制模塊和WIFI模塊組成；數據顯示部分包括云平臺和報警模塊[10]。

1.2 沙盤系統設計

智慧農業沙盤的主體采用鋁合金骨架，長寬高為800*800*500 mm，沙盤一側為智能農業大棚模型，大棚內置風扇節點、燈光節點、農業傳感器及相關控制器節點，另一側為智能農業實訓區域，實訓區域支持磁吸搭積木的連接方式，表面集成多路物聯網模塊供電底板，所有供電底板由沙盤內部統一供電，無需外接電源，便于學生操作[11]。沙盤系統如圖2所示。

沙盤由六個模塊構成，各個模塊基本功能相同，各個模塊安裝了傳感器器件和執行器器件，傳感器器件主要負責采集各個模塊的大棚和種植信息，同時具備控制功能，六個模塊的數據通過WIFI傳輸到主控芯片，主控芯片UNO將數據信息通過顯示模塊顯示，同時能夠將信息傳輸到云端（PC端）。在上位機部分利用手機進行遠程控制和監視，能夠將下位機六個模塊的信息在手機端顯示，同時能夠利用手機完成對六個下位機模塊的控制單元的操控。沙盤系統的3D模擬如圖3所示。

1.3 物聯網硬件系統設計

智慧農業沙盤，以麗江地區的部分代表農業種植環境為背景進行實景模擬，平臺名為“高原特色農業物聯網智慧農業沙盤實訓平臺”，整個平臺包括沙盤模組、供電電源模組、單片機模組、無線通信模組、射頻識別模組、傳感器模組和執行模組。其中傳感器模組主要用于信號采集，包括光照傳感器、溫濕度傳感器、火焰傳感器、CO2傳感器、電導率傳感器、煙霧傳感器、風速傳感器、土壤傳感器、PH值傳感器、風雪傳感器和紅外對射傳感器等。在執行器模組部分，主要包括舵機傳執行器、水泵、風扇、雙路繼電器和燈光等執行器。整個系統的核心部分為單片機模組，在單片機模組中主要利用嵌入式ARM芯片和Arduino單片機芯片進行控制。

“高原特色農業物聯網智慧農業沙盤實訓平臺”對農業物聯網的實景進行了模擬，更好地服務于物聯網工程專業的實訓教學，主要包括的實訓項目有農業傳感器采集實訓、農業執行器控制實訓、傳感器聯動控制實訓、無線傳感器網絡實訓、嵌入式系統開發實訓、云平臺配置與應用實訓、農業報警實訓、射頻識別實訓和農業場景應用實訓等。

2 下位機硬件驅動實現

下位機主控板為UNO芯片和ESP32芯片，如圖4所示。系統啟動初始化以后通過ESP32連接服務器，同時與手機進行自動組網，網絡配置成功后便建立了數據傳輸線路，下位機主要是通過UNO芯片獲取感知層各個傳感器模塊的數據信息，將溫度、濕度和土壤等大棚信息上傳到云端，云端可以進行數據監控，同時可以遠程操控下位機的執行單元。下位機模塊作為數據傳輸模塊，是通過大量的傳感器實現的。

智慧農業系統的硬件系統中組網由ESP32模組完成，采用MQITT協議，該模組具有體積小、靈活方便的物理優勢，且自帶WIFI控制功能，低功耗的特點讓它在物聯網應用領域占有一席之地，尤其是在低功耗、可穿戴和移動設備上非常適合。本系統采用了ESP32的另外的原因在于它還具備主控功能，這樣就比較容易與UNO控制芯片兼容，圖4是ESP32主控芯片的電路原理圖，它有非常豐富的輸入輸出（GPIO）接口，且具備電路接口復用功能，極大地降低了芯片體積，同時該芯片操作簡單，只需要配置對應的功能寄存器、數據寄存器便可驅動芯片，達到預設的功能要求。

選擇好ESP32組網控制芯片后，下位機和上位機通過MQTT服務器完成連接，這是實現智慧農業系統“智慧”功能的關鍵步驟。MQTT指的是消息隊列遙測傳輸協議，是一種網絡協議，該協議是基于發布訂閱的通訊協議，有著極少代碼實現通訊，同時該協議運行在于TCP協議之上，只要是支持TCP/IP協議的都可以使用MQTT，所以有著很好的兼容性，在物聯網系統開發中被廣泛應用。MQTT的協議訂閱發布機制如圖5所示。

在通信過程中發布和訂閱者之間可以不知道對方存在，不需要提前握手溝通。消息的發布者（Publish）和訂閱者（Subscribe）都屬于客戶端，消息代理（Broker）則是服務器，消息的發布者同時可以是消息的訂閱者。

下位機感知系統流程如圖6所示。

下位機感知系統主要負責數據采集和執行器件工作，首先系統開始運行后硬件系統初始化，若初始化成功則與上位機、服務器進行組網，組網成功后連接MQTT服務器，服務器握手成功后開始運行下位機程序，下位機程序通過while死循環完成操作系統的功能模擬，下位機程序運行后監聽上位機發送過來的指令，若接收到有效指令則進行指令解析，分別完成獲取傳感器信息和控制下位機硬件的功能，同時采用定時方式上傳智慧農業沙盤下位機參數，以此避免主控芯片的負載問題。當上位機初始化不成功后會顯示故障信息重啟硬件；當組網失敗后會顯示組網故障，定時重新組網；當與MQTT服務器連接失敗后會定時重新連接。系統的運行穩定度依賴于硬件初始化是否成功，組網是否成功和MQTT服務器連接的成功與否。

下位機獲取、處理傳感器數據的模塊是通過大量傳感器來實現的，空氣溫濕度采集：采用常見的空氣溫濕度傳感器（DHT11），與Arduino Mege2560微電子版相連接，實現對空氣中溫濕度數據的多次采集。土壤濕度采集：采用常見的電阻式土壤濕度傳感器，通過插入土壤中實現土壤濕度的采集。CO2含量采集：采用常見的CO2傳感器（CCS811），實現空氣中CO2含量的采集，以此來監控大棚內的CO2含量。水位采集：采用常見的水位傳感器，實現對棚中儲備水量的數據采集，可以及時提醒用戶存儲水量不足，及時補水。雨水采集：采用常見的雨水采集傳感器，實現對大棚外雨量的數據采集，提醒用戶外部大雨是否會對大棚產生不利影響。

3 云平臺數據采集中心設計

在完成沙盤系統和硬件系統的驅動設計和整體系統調試之后，傳感器和數據采集模塊通過下位機硬件模塊接入到云平臺系統。本系統采用的是貝殼物聯云系統。通過云平臺接入之后可以實現上位機的遠程監控和微信小程序控制，實現整個沙盤系統的智慧功能。該系統可以直接移植到實際環境中使用。主要檢測功能包括空氣溫度濕度檢測、空氣CO2含量檢測、土壤濕度和水位檢測、紅外控制自動卷簾及水泵自動抽水，下位機利用Arduino控制節省成本，同時外圍硬件系統可以移植到ARM芯片上進行控制，增加操作系統功能。

上位機程序可以在PC端和手機端進行數據監測和硬件控制，數據監測借助的是貝殼物聯云平臺，整個系統經過后期的大棚環境模擬測試達到預定目標，可以移植到實際大棚環境中直接使用。

采用第三方提供的云平臺，用以實現數據的顯示和處理，并繪制相應的數據曲線圖，使得用戶可以更加便捷地了解農植物的生長狀態。

心跳包發送指令代碼：

unsigned long lastCheckStatusTime = 0;

//記錄上次報到時間

unsigned long lastUpdateTime = 0; //記錄上次上傳數據時間

const unsigned long postingInterval = 40 000;

// 每隔40 s向服務器報到一次

const unsigned long updateInterval = 5 000;

// 數據上傳間隔時間5 s

unsigned long checkoutTime = 0;

//登出時間

//設備登錄

//{\"M”：\"checkin\"，\"ID\"：\"xx1\"，\"K\"：\"xx2\"}＼n

void checkIn（） {

Serial.print（\"{＼\"M＼\"：＼\"checkin＼\"，＼\"ID＼\"：＼\"\"）;

Serial.print（DEVICEID）;

Serial.print（\"＼\"，＼\"K＼\"：＼\"\"）;

Serial.print（APIKEY）;

Serial.print（\"＼\"}＼n\"）;

//查詢設備在線狀態

//{\"M\"：\"status\"}＼n

void checkStatus（） {

Serial.print（\"{＼\"M＼\"：＼\"status＼\"}＼n\"）;

lastCheckStatusTime = millis（）;

}

圖7為貝殼物聯云平臺數據監測。

手機APP程序的應用，極大程度上增加了系統的智慧功能。智慧農業手機APP開始運行后通過網絡與上位機連接，通過監聽下位機的數據上傳請求來判斷下位機和下位機的連接情況，當下位機有數據上傳請求時，接收傳感器數據，對數據進行分析，校驗接收的數據是否符合要求，若符合要求則進行數據解析，在手機上顯示傳感器的參數，同時更新手機端上的設備狀態，判斷各參數是否超過閾值，以此來界定是否需要自動調節環境和系統參數，若超過設定閾值則加載預設調節程序，先向下位機發送執行指令，若不需要自動調節則判斷是否需要手動調節，若需要手動發送指令則向下位機發送執行指令，若不需要手動發送執行指令則繼續監聽下位機硬件系統。APP手機程序管理層程序流程如圖8所示。

APP程序設備顯示界面如圖9所示。

4 智慧農業沙盤數據測試

完成智慧農業沙盤系統的上位機和下位機組網后，系統可正常運行。對自動溫控模塊、自動灌溉模塊、水位報警和火災報警等分立系統進行了數據測試，經過測試，系統基本達到了預期的要求。系統的部分數據測試詳見表1—表5。

4.1自動溫控模塊測試

測試實驗為第一測試不進行加溫，查看空氣中溫度是否超出閾值，沒有超出，風扇不運行，而后進行一次加溫，當超出閾值時，風扇啟動降溫，且在一段時間后將溫度再次降低到閾值以下。

4.2自動灌溉模塊測試

根據測試可以得出，當土壤濕度傳感器置于空氣中時，濕度值將穩定在800以上；當土壤濕度傳感器置于水中時，濕度大，濕度值將在300左右徘徊，水泵不會開啟；當土壤濕度傳感器置于干燥土壤中時，濕度值將穩定在800以上，此時水泵開啟。

4.3水位報警測試

根據測試可以得知，水位報警系統會實時監測水位高度，并在每次監測后，若是水位低于閾值則發出報警，直到監測到水位高出閾值，停止報警。

4.4 火災報警測試

根據測試可以得知，火焰報警器在火焰靠近時，顯示的數值將會低于40，啟動報警系統。但在正常光下閾值保持穩定，不會低于指定閾值。

4.5雨水報警測試

本次測試無法在正常環境中進行，故使用水滴的數量表示雨水大小。一滴雨水表示小雨，兩滴水表示中雨，三滴雨水表示大雨。可以看出當雨水監測值小于500時，則啟動大雨預警，讓用戶提起預警。

通過以上測試，系統基本達到了預期設計要求，功能符合預期，整個系統運行正常。

5 結束語

該研究在新基建背景下設計了一個物聯網的智慧農業沙盤系統，基于MQTT協議利用ESP32進行組網，下位機在沙盤上進行搭建，采用UNO和ARM芯片進行主控，控制系統可以實現遠程監控下位機的各個傳感器節點的數據參數，同時上位機可以根據反饋參數對下位機控制單元進行控制，提高了農業大棚的智慧程度。整個系統采用MQTT以后經過測試，系統速度快，傳輸穩定。該智慧農業系統優點在于將沙盤和物聯網技術有機結合，充分運用了物聯網控制技術、組網技術，該系統可以為物聯網專業人才培養提供實訓支持，同時也為物聯網技術研究和智慧農業建設提供一定的參考。

參考文獻：

[1] 李國強，王猛，張杰，等.基于ARM和電力線載波的智能灌溉控制系統研究[J].節水灌溉，2021（12）：61-64，69.

[2] 孫金鳳，安貴鑫，蘇輝，等.ERP沙盤模擬教學質量提升的關鍵點控制研究[J].實驗技術與管理，2021，38（3）：230-235.

[3] 劉書倫，彭高輝，賈寶華.基于LoRa物聯網的智能節水灌溉系統[J].北方園藝，2021（6）：167-171.

[4] 梁裕巧，李洪兵，羅洋，等.基于NB-IoT的花椒生長環境因子監測系統[J].中國農機化學報，2021，42（6）：166-173.

[5] 劉雨娜，高春琦.基于物聯網的北方智能溫室番茄栽培的調控規程[J].北方園藝，2020（2）：138-142.

[6] 張雪媛，張立新，婁曉康，等.基于物聯網的棉田智慧灌溉系統的設計[J].農機化研究，2022，44（7）：105-111.

[7] 饒曉燕，吳建偉，李春朋，等.智慧蘋果園“空-天-地”一體化監控系統設計與研究[J].中國農業科技導報，2021，23（6）：59-66.

[8] 殷浩棟，霍鵬，肖榮美，等.智慧農業發展的底層邏輯、現實約束與突破路徑[J].改革，2021（11）：95-103.

[9] 趙立軍，李強，陳爽，等.智能魚菜共生裝置的設計與試驗研究——基于物聯網遠程控制[J].農機化研究，2021，43（11）：98-104.

[10] 農英雄，陸瑛，陳智斌，等.基于物聯網監控的煙葉精準種植管理系統設計與實踐[J].中國煙草學報，2021，27（3）：114-121.

[11] 朱武，張慶利.滅火救援電子沙盤實現原理及應用模式研究[J].消防科學與技術，2021，40（11）：1687-1690.