基于LoRa的智慧農業環境監測系統設計

摘 要：針對現有的農業環境監測系統存在傳輸距離短、功耗高以及無法滿足遠距離監測和長期運行的要求等問題，設計了一款基于LoRa技術的智慧農業環境監測系統。該系統旨在實現農業種植場地的環境參數的遠程監測和科學調控，以提高農業生產效率。系統由感知層、網絡層和應用層組成，其中感知層負責采集環境參數數據，網絡層實現數據傳輸和通信，應用層負責數據處理和決策支持。通過LoRa技術，實現了遠距離傳輸和低功耗的目標，使得系統具有較高的可靠性和穩定性。經過系統測試和結果分析，證實了本系統能夠準確監測環境參數并實現遠程控制，對于推動農業物聯網發展具有重要意義。

關鍵詞：LoRa技術；智慧農業；環境監測；物聯網；數據采集傳感器；遠程控制

中圖分類號：TP934 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）12-000-04

0 引 言

智慧農業是利用現代信息技術手段實現農業生產全過程精確調控和管理的一種農業生產模式，是實現農業可持續發展戰略的關鍵。隨著技術的不斷進步，智慧農業將更加深入地滲透到農業生產、管理、服務等各個環節，推動農業產業轉型升級，增強農業的綜合競爭力。2024年中央一號文件指出，持續實施數字鄉村發展行動，發展智慧農業，縮小城鄉“數字鴻溝”。隨著數字技術、物聯網技術、無線通信技術的發展，傳統的農業生產方式已經無法滿足現代社會的需求。智慧農業系統可以實現農業生產的智能化、自動化，提高生產效率。但現有的農業環境監測系統存在傳輸距離短、功耗高、難以接入大量終端節點等問題，如WiFi功耗大，藍牙、ZigBee雖功耗小，但其數據傳輸距離、速率等都無法滿足遠距離監測和高速傳輸的要求。而LoRa作為一種低功耗局域網無線標準技術，解決了高功耗和遠距離傳輸問題，并且可以接入海量終端節點，并同時處理大量數據，方便統一管理。本文旨在設計一種基于LoRa技術的智慧農業環境監測系統，通過采集環境參數并實現遠程控制，完成對農業生產環境的精確監測和調控，提高農業生產

效率。

1 LoRa監測系統總體設計

為有效監測農業環境參數，本系統基于LoRa技術，構建了感知層、傳輸層、數據層和應用層。在感知層通過各類傳感器感知、采集環境數據，包括對土壤溫濕度、空氣溫濕度、光照強度、二氧化碳體積分數等環境參數進行采集；通過傳輸層傳輸數據信息，將從感知層獲取的采集數據，傳輸到數據層進行存儲和分析；在數據層對農業環境參數進行智能化分析處理，對感知層獲取的數據進行分類及處理，借助人工智能數據分析實現對信息的挖掘，為應用層提供處理依據；應用層是控制終端系統，將向用戶展示農業環境參數，管理人員可以通過設定參數閾值來進行相關控制操作，實現遠程管理。本智慧農業環境監測系統主要包括：數據采集傳感器模塊、LoRa無線通信傳輸模塊、ARM網關模塊、控制模塊、電源模塊。其中數據采集傳感器模塊包括：土壤濕度傳感器、光照強度傳感器、空氣溫濕度傳感器、二氧化碳傳感器等。

將傳感器模塊所采集的環境參數數據傳輸到信號處理器，然后通過LoRa無線通信模塊進行數據的無線傳輸；采用星型網絡拓撲結構，以其靈活的組網方式，為今后增加節點提供便利。LoRa網關負責對傳感器節點數據進行匯總，連接終端設備和云端數據服務器。網關與服務器通過TCP/IP網絡連接，所有的節點與網關均是雙向通信。考慮到電池的供電場景，終端節點通常處于休眠狀態，當有數據要發送時，終端節點被喚醒，執行數據發送任務。網關對采集到的信息及時進行處理，并通過4G/5G無線網絡傳輸數據，將數據傳輸至云平臺后進行數據分配。隨后，數據被發送至上位機及終端進行展示。基于對這些數據的分析，系統進行后續的控制部分處理，從而實現農業智能化控制[1-2]。系統總體結構如圖1所示。

2 LoRa監測系統硬件設計

本系統的硬件設計包括主控模塊、供電模塊、接口模塊、LoRa無線通信模塊、傳感器模塊、執行處理模塊等。LoRa監測系統硬件組成如圖2所示。

2.1 主控芯片選擇

主控模塊是本系統的核心部分，關系著傳感器模塊所采集數據的處理及控制執行處理模塊的信息執行處理，其選型要符合LoRa系統的需求，確保實現LoRa低功耗無線通信功能。主控芯片的選擇應滿足成本低、穩定性好、處理速度快、精度高等要求，因此本設計主控芯片選用STM32F103C8T6為ARM核心板。STM32F103系列的微處理器擁有豐富的接口資源，方便外接設備連接，同時兼具低成本、低功耗、響應速度快等優點，能夠滿足本系統的設計需求。此外，該系列的微處理器還支持JTAG/SWD接口的調試下載功能，調試方便。主控模塊電路設計如圖3所示。

2.2 LoRa通信模塊設計

LoRa通信模塊采用ASR6601 SoC芯片，工作頻段為433～475 MHz，集成了通用微控制器（MCU）和射頻單元，包括射頻收發器、調制解調器和1個48 MHz主頻、采用ARM Cortex-M4架構的32位MCU，其具備超長距離（高靈敏度-148 dBm，最大發射功率可達+22 dBm）、超低功耗的特點，支持休眠模式、空中喚醒模式、高時效模式，是極低功耗、超高性價比的SoC。LoRa通信模塊的TXD、RXD分別與主控模塊的PB11、PB10引腳相接。LoRa通信模塊與STM32F103C8T6芯片的接線如圖4所示。

2.3 數據采集傳感器模塊設計

智慧農業環境監測系統的傳感器模塊包括溫濕度傳感器、光照強度傳感器、二氧化碳傳感器、土壤濕度傳感器等，為方便擴展，可以在底板上增加插孔，以便未來增加其他傳感器模塊[3-5]。

（1）溫濕度傳感器模塊

為保證農作物正常生長，需將環境參數保持在特定范圍內。根據需求，選擇DHT11溫濕度傳感器來監測空氣中的溫濕度，其濕度測量精度為±5%RH，溫度測量精度為±2 ℃，濕度測量量程為5%RH～95%RH，溫度測量量程為-20～60 ℃。DHT11集成了感濕元件和測溫元件，能有效實現溫濕度檢測。憑借其出色的抗干擾能力、快速響應能力以及高性價比等特點，DHT11已經在多個領域被廣泛應用。DHT11的DAT數據引腳與STM32F103C8T6的PB14引腳相接[6]。

（2）光照傳感器模塊

光照傳感器采用的是對光照敏感的光敏電阻，基于光電效應原理制成，電阻值隨著光照強度的改變而改變。本設計采用5516光敏電阻設計檢測電路，5516光敏電阻的最大承受電壓可達150 V，最大功耗為90 mW，光譜峰值為540 nm。

入射光照強度的變化會引起電阻值的變化，在電路中體現為電壓的變化，輸出為模擬量的變化，主控模塊檢測到光敏電阻兩端電壓的變化后，將其轉化為數字量輸出。利用5516光敏電阻和10 kΩ電阻進行分壓，測量待測點電壓值，通過PA1引腳將測量值傳輸給STM32F103C8T6進行處理，同時并聯0.1 μF電容濾波，以提高電壓測量的穩定性[7]。

（3）土壤濕度傳感器模塊

采用土壤濕度傳感器更精確地檢測土壤中的水分狀況。通過檢測土壤傳感器的輸出信號，進行信號處理，獲取準確的土壤濕度值。結合農業土壤的實際情況，設定濕度閾值。當土壤濕度低于閾值時，傳感器輸出高電平；當土壤濕度高于閾值時，輸出低電平。根據高低電平的輸出情況，控制灌溉設備的運行。土壤濕度傳感器模塊的輸出端與STM32F103C8T6的PA2引腳相接。

（4）二氧化碳傳感器模塊

二氧化碳是農作物進行光合作用的重要原料，其含量直接影響農作物的產量。本文通常采用MG-812低功耗二氧化碳傳感器來檢測空氣中二氧化碳的體積分數。該傳感器受溫濕度影響較小，通過氣敏傳感器檢測空氣中二氧化碳體積分數的檢測原理是：氣敏傳感器采集二氧化碳相關數據，輸出的電壓信號與二氧化碳體積分數的對數成反比例關系。利用這個關系，通過檢測電壓的變化即可推算出二氧化碳體積分數的變化（檢測范圍為0～10×10-3）。二氧化碳傳感器模塊輸出端與STM32F103C8T6的PA9引腳相接。

數據采集模塊電路如圖5所示。

2.4 供電模塊

本文根據智慧農業環境監測系統的用電要求，提供了

12 V、5 V、3.3 V共3種電壓規格。系統通過外部12 V電源供電，然后通過7805穩壓器實現穩定的5 V輸出，以滿足外圍電路的工作需求。同時，系統還采用了靜態功率較低的HT7833穩壓器將5 V輸出轉換為3.3 V輸出[8-10]。電源模塊電路如圖6所示。

3 軟件設計

智慧農業環境監測系統軟件設計主要包括傳感器數據采集、LoRa通信、上位機監測軟件開發等關鍵環節的設計。系統在初始階段建立網絡，等待采集終端傳感器數據，采集完畢后進行數據處理，隨后上傳至云平臺進行可視化展示，并通過執行模塊進行智能控制處理。系統運行基本流程如圖7所示。

LoRa通信采用主從星型拓撲結構，網關是中心節點，負責數據接收與處理，終端節點是各終端傳感器，采集數據時，終端節點發送LoRa無線數據，網關收到無線通信數據后，解析獲取終端節點的設備地址，并存儲在中心節點的內存中，然后通過中心節點將數據上傳到應用層。LoRa網絡協議采用功耗最低的Class A模式，傳感器采集終端發送數據至網關，之后，終端會打開2個臨時窗口用于接收所發送的數據。若臨時窗口未接收到數據，則等待下一次的數據發送。設備會周期性地進入接收模式來接收網絡服務器的下行數據。在一定的隨機時間間隔后，設備會進入睡眠模式，僅在需要發送數據或再次接收下行數據時才會被喚醒[11]。

LoRa通信網絡中，終端節點采用動態周期性喚醒機制進行數據監聽。當需要傳送數據時，終端會被喚醒并進入采集模式，完成數據發送后進入睡眠狀態。在Receive_Delay1時間間隔后再次被喚醒，啟動監聽窗口1，如在監聽窗口1未接收到數據，則重新進入睡眠狀態。在Receive_Delay2時間間隔后再次被喚醒，啟動監聽窗口2進行監聽。數據監聽工作方式如圖8所示。LoRa數據采集、通信總體流程如圖9所示。

其中，Receive_Delay1是1個在[0， 216-1]范圍內的隨機數，這個隨機數會和預設服務器指定的接收延時（Rx1Delay）配合使用。Rx1Delay的取值范圍是[0， 15]，表示從發送完數據后進入休眠模式到再次喚醒并進入接收模式的延時時間。

Receive_Delay1=random（[0， 216-1]）+（Rx1Delay+1）×

216×（N+1-fcnt_uplink）

式中：N為網絡服務器的周期性刷新計數器值；fcnt_uplink為上次上行發送的幀計數器值。

4 系統實驗驗證與分析

本系統設計旨在實現農業種植場地環境參數的遠程監測和科學調控，以提高農業生產效率。為此，系統需要對環境進行實時監測，并將所收集的數據傳輸至平臺，以便及時進行數據分析，進而采取相應的控制處理措施。根據農業環境特性搭建了相應的模塊，并進行了測試。實驗選取了8個關鍵位置作為監測點，記錄數據并分析[12]。測試數據見表1。

采集了8個不同位置按照傳輸距離依次等距離增加的傳感器終端節點的數據。固定數據傳輸速率，數據包大小為128 B，測試接收數據情況。實驗結果表明，在1.5 km處，數據接收成功率高達99.20%，丟包率僅為0.80%，能夠滿足遠距離通信要求，實現農業環境監測數據的準確傳輸。

5 結 語

本文主要針對農業環境監測系統存在的傳輸距離短、功耗高等問題，提出并設計了基于LoRa技術的智慧農業環境監測系統。該系統借助LoRa技術，具備了實時采集環境數據、遠距離無線傳輸和低功耗的特性，使得系統具有較高的可靠性和穩定性。通過采集8個不同位置按照傳輸距離依次等距離增加的傳感器終端節點的數據，并評估其成功率和丟包率，證實了本系統能夠準確監測環境參數并實現遠距離傳輸與控制，此舉對于推動農業物聯網發展具有重要意義。

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基金項目：煤炭行業職業教育研究課題（ZMZC2022011）；本論文得到江蘇高校“青藍工程”資助

作者簡介：張 鵬（1984—），男，山東濰坊人，碩士，副教授，研究方向為安全智能監測技術。