王杰華，洪麗芳，許錦麗，劉曉彬，楊烈君

（寧德師范學(xué)院信息與機電工程學(xué)院，福建 寧德 352100）

中國是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)發(fā)展市場前景廣闊，與國外發(fā)達國家相比，國內(nèi)農(nóng)業(yè)集約化普及率較低、基礎(chǔ)建設(shè)不足，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的分散性導(dǎo)致中國農(nóng)業(yè)經(jīng)營成本上升、整體效率不高，同時還面臨化學(xué)品的過量使用，致使土地污染問題加重、農(nóng)作物質(zhì)量風(fēng)險增大。土地集約化和農(nóng)業(yè)科技化等問題有待深入研究，需加快完善農(nóng)業(yè)科研體系，提高農(nóng)業(yè)科研成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用能力。

無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具備低功耗、組網(wǎng)靈活等特性，被廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)的開發(fā)。研究以構(gòu)建信息感知、智慧服務(wù)的物聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)為目標［1］，以農(nóng)業(yè)信息的模型、環(huán)境調(diào)控優(yōu)化為出發(fā)點，針對物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下智能農(nóng)業(yè)信息處理的需求，結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)，開展對物聯(lián)網(wǎng)信息融合和物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下多傳感器信息收集及關(guān)鍵技術(shù)的研究，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)智能控制技術(shù)的應(yīng)用。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

該系統(tǒng)將以STM32F10x處理器作為信息數(shù)據(jù)處理中心、Zigbee無線傳輸技術(shù)構(gòu)建無線傳感網(wǎng)絡(luò)，各功能模塊協(xié)作完成對農(nóng)作物生長的各項參數(shù)的采集和調(diào)控。此外，將采集經(jīng)過處理轉(zhuǎn)換的參數(shù)信息及執(zhí)行器狀態(tài)信息發(fā)送到云平臺及移動終端（圖1），可用于遠程監(jiān)視和控制。

圖1 總體設(shè)計

應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計的環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)自頂向下，主要分為環(huán)境信息采集、生長信息監(jiān)測、動態(tài)智能控制3個部分。

1）環(huán)境信息采集。實時采集空氣溫濕度、土壤溫濕度、土壤養(yǎng)分、二氧化碳濃度、光照度等與農(nóng)作物生長環(huán)境有關(guān)的參數(shù)，通過多個傳感器感知周邊環(huán)境狀況，全方位實時動態(tài)監(jiān)測農(nóng)作物生長環(huán)境。

2）生長信息監(jiān)測。主要以視頻監(jiān)測為主，實時對農(nóng)作物生長情況進行拍攝，以超聲波傳感器為輔，進行農(nóng)作物高度自動檢測，根據(jù)農(nóng)作物的生長繪制作物生長周期曲線圖，為后續(xù)分析農(nóng)作物生長狀況提供原始數(shù)據(jù)。

3）動態(tài)智能控制。通過STM32F10x芯片，完成傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)采集，將經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)上傳到云平臺，通過預(yù)設(shè)值進行自動控制，也可通過顯示的數(shù)據(jù)手動調(diào)控。該控制系統(tǒng)根據(jù)作物的周邊環(huán)境情況自動控制溫度控制系統(tǒng)、光量子控制系統(tǒng)以及微灌和噴灑控制系統(tǒng)，以實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層和農(nóng)業(yè)生長環(huán)境的自主調(diào)控。

2 數(shù)據(jù)通信協(xié)議設(shè)計

2.1 構(gòu)建無線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

由于主控系統(tǒng)的芯片采用STM32F10x處理器，為使無線數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定，傳輸采用Zigbee無線技術(shù)構(gòu)建，以樹狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)劃分為傳感節(jié)點、感知層、傳輸層、應(yīng)用層和客戶端（圖2）。在感知層，使用CC2530創(chuàng)建多個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，設(shè)計節(jié)點終端和協(xié)調(diào)器實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)。

圖2 通訊系統(tǒng)工作流程

2.2 數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)處理

通過Zigbee設(shè)備構(gòu)成無線傳感網(wǎng)絡(luò)，連接傳感節(jié)點的多個Zigbee終端節(jié)點會適當處理傳感器獲取的原始數(shù)據(jù)，然后通過RF將獲取數(shù)據(jù)發(fā)送到Zigbee路由器或Zigbee協(xié)調(diào)器上進行匯聚處理。Zigbee協(xié)調(diào)器通過串行通信將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到智能網(wǎng)關(guān)［2］，最終把數(shù)據(jù)發(fā)送到系統(tǒng)移動終端，顯示環(huán)境情況（圖3）。

圖3 網(wǎng)絡(luò)拓撲

2.3 數(shù)據(jù)融合算法

無線感知節(jié)點獲得的數(shù)據(jù)處理采用卡爾曼濾波原理的數(shù)據(jù)融合，是一種遞歸估計方式，不需要任何有關(guān)的歷史數(shù)據(jù)信息，估計過程僅與先前相關(guān)狀態(tài)的估計值和當前狀態(tài)的實際值相關(guān)，是線性過濾的一種比較常用的數(shù)據(jù)處理方法［3］。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)情況下，需要估計系統(tǒng)的當前狀態(tài)并且需要預(yù)測系統(tǒng)的未來狀態(tài)，卡爾曼濾波通常用于融合傳感器數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)融合算法具有較少的信息丟失。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點獲得的數(shù)據(jù)是離散數(shù)據(jù)，卡爾曼濾波用于感知數(shù)據(jù)的濾波可以提供統(tǒng)計上的最佳估量，而且這種過程只需少量的存儲空間，使得卡爾曼濾波非常適合在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用［4］。因此，該系統(tǒng)通過卡爾曼濾波來處理無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

卡爾曼濾波算法是一個離散控制的過程，用線性隨機微分方程表述：

再加上系統(tǒng)的測量值：

式中，X(k)為k時刻的系統(tǒng)狀態(tài)；U(k)為k時刻對系統(tǒng)的控制量，A和B為針對該系統(tǒng)的參數(shù)。Z(k)為k時刻的測量值；H為測量系統(tǒng)的參數(shù)；對于多測量系統(tǒng)，A、B、H為矩陣。W(k)和V(k)表示過程噪聲和測量噪聲，被假設(shè)成高斯白噪聲，方差Q和R不隨系統(tǒng)運行狀態(tài)變化而變化。

2.4 網(wǎng)關(guān)接收并轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)

網(wǎng)關(guān)節(jié)點接收到Zigbee數(shù)據(jù)包后，經(jīng)MAC層和NWK層的解析從數(shù)據(jù)中取出有效信息，再通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，打包為TCP/IP數(shù)據(jù)包，并發(fā)送到云平臺［5］。項目中的網(wǎng)關(guān)還有協(xié)議轉(zhuǎn)換作用，由于存在Zigbee與GPRS兩種網(wǎng)絡(luò)的連接，在數(shù)據(jù)包發(fā)送前需經(jīng)過處理器STM32F10x轉(zhuǎn)換成適合在GPRS網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包格式。

3 水肥微灌制度的設(shè)計

水肥灌溉系統(tǒng)在智能農(nóng)業(yè)中對檢測的信息起反饋控制作用，系統(tǒng)有兩處進水口，一處進水口是從河道抽取的清水，另一處進水口是儲存的肥水，最終匯聚到一條管道（圖4）。根據(jù)農(nóng)田土壤墑情信息、小氣候信息，由控制閥門進行分配，實現(xiàn)無人職守自動灌溉，對肥水的智能微灌進行研究。

圖4 水肥灌溉系統(tǒng)

3.1 施肥制度的設(shè)計

土壤養(yǎng)分檢測的基本原理就是通過X射線熒光光譜法照射土壤，使其發(fā)出熒光，通過反射的熒光進行分析，檢測樣本成分［6］，在該系統(tǒng)中只檢測土壤中的養(yǎng)分。

微灌制度需結(jié)合農(nóng)作物生長狀態(tài)曲線規(guī)律和土壤中養(yǎng)分含量檢測，外加大數(shù)據(jù)算法計算微灌和施肥制度擬合，進行水量、肥量相結(jié)合一體化灌溉子系統(tǒng)。根據(jù)植物周期需水量與降水量的比值確定澆肥的次數(shù)、間隔時間，主要原則就是肥隨水走、分階段擬合。應(yīng)選用螯合態(tài)微肥，在微灌溉中與元素肥混合使用時容易產(chǎn)生沉淀物［7］。相比于噴灑灌溉技術(shù)，滴灌用水量會比噴灑或畦灌更節(jié)水。

3.2 澆水制度的設(shè)計

經(jīng)試驗測試發(fā)現(xiàn)，DHT11傳感器測量土壤濕度并不準確，用專門檢測土壤濕度的FC-28傳感器效果較好。其檢測原理是土壤中含水量與其導(dǎo)電性的正相關(guān)性。在實際運行過程中發(fā)現(xiàn)采樣值會出現(xiàn)偏差較大的峰谷值，這是因為濕度的檢測過程有一定的遲滯性。選擇中位值平均濾波法，即連續(xù)采樣N個數(shù)據(jù)后，去除最大、最小值，將剩下的數(shù)據(jù)取平均的方法，以防止脈沖干擾，濾波公式為：

式中，M0為輸出土壤濕度；Mi為連續(xù)采樣濕度；n為采樣次數(shù)。

3.3 溫度的補償

由于農(nóng)作物一般比較嬌嫩，在溫度較高情況下澆水會導(dǎo)致燒根、燒葉情況。因此，不能機械地檢測到濕度不夠就直接進行澆灌，還需考慮土壤墑情、農(nóng)業(yè)技術(shù)及土壤溫度在一定范圍內(nèi)，才會啟動自動灌溉系統(tǒng)。

對于集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)田的面積一般比較廣闊，因此對于溫濕度的監(jiān)測點應(yīng)采用DHT11傳感器多點分布，實現(xiàn)對土壤溫度實時采集［8］。考慮到環(huán)境因素、主控板和傳感器的運行狀態(tài)會產(chǎn)生熱量，導(dǎo)致直接安放在主控板的傳感器采樣值偏大，會使得數(shù)據(jù)的分析不正確以及控制產(chǎn)生誤差。CS32F103內(nèi)置溫度傳感器，當內(nèi)部傳感器運行產(chǎn)生溫度時，對溫度進行補償，以減弱傳感器升溫帶來的影響［9］。溫度補償公式為：

式中，T0為輸出溫度；Ti為傳感器采樣溫度；Tc為芯片溫度；Tt為溫度補償閾值；ρ為溫度補償系數(shù)。

4 軟硬件系統(tǒng)的設(shè)計

4.1 移動端軟件

移動終端用Android系統(tǒng)實現(xiàn)移動終端軟件的設(shè)計，移動終端的作用不僅僅顯示接收的數(shù)據(jù)，還可以進行手動控制和參數(shù)的設(shè)置、處理和自動控制，實現(xiàn)多種控制功能。

程序初始化進行系統(tǒng)自檢，連接網(wǎng)絡(luò)和感知層。自檢完畢，連接各傳感器、各聯(lián)網(wǎng)部分、屏幕顯示和無線傳送部分，加載預(yù)定的參數(shù)值，隨后調(diào)用資源數(shù)據(jù)，檢查是否有來自網(wǎng)絡(luò)的控制指令并接收。同時檢查是否有語言控制的指令和屏幕觸控的指令［10］。當系統(tǒng)連接穩(wěn)定后，在應(yīng)用層、傳輸層、感知層、傳感器節(jié)點之間進行各數(shù)據(jù)的傳送和指令的傳遞控制（圖5）。

4.2 硬件系統(tǒng)

系統(tǒng)的硬件主要由STM32F10x作為主控處理器，依托Zigbee設(shè)備構(gòu)成無線傳感網(wǎng)絡(luò)，以多點布局傳感器的方式實時采集周邊環(huán)境參數(shù)（表1）。結(jié)合信息融合、數(shù)據(jù)信息處理方式，實現(xiàn)自動化控制效果。

5 結(jié)論

移動互聯(lián)時代的到來正深刻改變著農(nóng)業(yè)的發(fā)展，“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”的研究使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更智能化，精準農(nóng)業(yè)在提高生產(chǎn)效率的同時能夠有效減少人力使用，實現(xiàn)真正的自動化。在物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，該系統(tǒng)對農(nóng)作物的生長狀態(tài)進行精準的自動控制和智能化管理，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供一種科學(xué)研究依據(jù)。

圖5 移動端一般流程

表1 傳感器參數(shù)