冀汶莉，王佳豪，王新偉

(1.西安科技大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，陜西 西安 710054；2.西安郵電大學(xué) 計算機學(xué)院，陜西 西安 710053)

0 引言

土壤是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最重要的物質(zhì)基礎(chǔ)，不合理、不科學(xué)的濫用肥料以及漫灌的灌溉方式不但會造成土壤板結(jié)、耕地肥力下降，而且會浪費大量的淡水資源，更嚴(yán)重的可能對環(huán)境保護與水土保持構(gòu)成嚴(yán)重威脅，給農(nóng)業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1-2]。我國是農(nóng)業(yè)大國，但目前大多農(nóng)戶和中小型農(nóng)場的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍沿用了經(jīng)驗施肥和漫灌的粗放式耕作模式，亟待提高耕種的科學(xué)性和高效性。通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時監(jiān)測耕地中對作物生長影響較大的土壤墑情、PH值以及氮磷鉀等要素的含量，指導(dǎo)耕種者合理灌溉，按需科學(xué)施肥，不但可以有效提高農(nóng)作物的產(chǎn)量，還可以保護農(nóng)耕土壤的肥力和微環(huán)境，對實現(xiàn)綠色農(nóng)業(yè)有重要意義。

近年來，隨著智慧農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的提出和發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)的精細(xì)化耕種中發(fā)揮著越來越重要的作用[3]。精細(xì)農(nóng)業(yè)耕種的實現(xiàn)依賴于對農(nóng)田信息的準(zhǔn)確采集和穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)傳輸，同時農(nóng)田信息的有效管理以及測土配方信息化是其有利保障[4-5]。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域較常用的無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)主要包括ZigBee，LoRa和WiFi等無線技術(shù)[6]。例如，陳明霞等[7]提出了一種基于ZigBee與WiFi雙協(xié)議融合的溫室大棚可視化智慧農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了溫室大棚監(jiān)測數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程采集和控制。趙榮陽等[8]基于ZigBee技術(shù)設(shè)計了一種多網(wǎng)融合的農(nóng)業(yè)大棚生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)了大棚作物生長環(huán)境信息的采集、傳輸、存儲以及統(tǒng)計分析等功能。李自榮[9]采用ZigBee和GPRS雙網(wǎng)融合的方法實現(xiàn)了對田間數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程采集和傳輸，并使用加權(quán)的聚類算法進行農(nóng)業(yè)安全預(yù)警。但ZigBee技術(shù)存在成本高、開發(fā)周期長和通信距離較短等缺點，制約了在大型農(nóng)場或廣域農(nóng)田中的實際應(yīng)用。LoRa通信技術(shù)是近年來發(fā)展較快的低功耗、遠(yuǎn)距離傳輸?shù)臒o線通信技術(shù)，具有傳輸距離遠(yuǎn)、功耗低、組網(wǎng)節(jié)點多、抗干擾性強且成本低等特點，逐漸在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有了更廣泛的研究和工程實踐應(yīng)用[10]。徐操喜等[11]和漆海霞等[12]分別設(shè)計了基于LoRa的茶園和花生地的土壤墑情監(jiān)測系統(tǒng)，可以遠(yuǎn)程監(jiān)測茶園和花生地的土壤墑情及大氣溫濕度，幫助實現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉。Muangprathub等[13]開發(fā)了一套基于LoRa的農(nóng)作物優(yōu)化灌溉系統(tǒng)，采用LoRa技術(shù)實時傳輸作物和土壤的環(huán)境參數(shù)，并通過預(yù)測適宜作物生長的溫度、濕度和土壤墑情來優(yōu)化作物生長管理。

本文前期研究發(fā)現(xiàn)，多LoRa終端節(jié)點以默認(rèn)的自組網(wǎng)協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳輸時，可能會產(chǎn)生頻譜干擾，從而引起終端節(jié)點隨機無法連接網(wǎng)絡(luò)的問題。為了解決這個問題，提出了載波監(jiān)聽多路訪問的改進多節(jié)點LoRa通信方式，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了農(nóng)業(yè)大田廣域環(huán)境下多節(jié)點、多參數(shù)的土壤環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

1.1 系統(tǒng)需求分析

測土配方施肥是聯(lián)合國在全世界推行的先進的科學(xué)施肥方法之一，通過測定土壤養(yǎng)分含量因地制宜地制定田間科學(xué)的施肥方案。測土配方中需要的土壤養(yǎng)分主要包含土壤的氮磷鉀和有機質(zhì)含量，為了能夠根據(jù)不同位置土地的養(yǎng)分含量進行按需精準(zhǔn)施肥，首先需要獲取不同位置土壤的養(yǎng)分和土壤墑情數(shù)據(jù)。

但目前我國大部分地區(qū)對耕地進行施肥時仍然是依靠傳統(tǒng)經(jīng)驗，即使有農(nóng)業(yè)技師進行施肥指導(dǎo)，也是以村為單位的單點采樣，實驗室化驗土壤養(yǎng)分含量為基礎(chǔ)的測土配方施肥，采樣效率低、實時性差且覆蓋范圍小，無法對同一村不同地理位置的耕地實現(xiàn)科學(xué)的施肥指導(dǎo)。現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)大田監(jiān)測系統(tǒng)大多以土壤墑情數(shù)據(jù)的監(jiān)測為主，且一般是1～2畝土地布設(shè)一個采樣點，傳輸方式多采用ZigBee和LoRa。例如，固原的土豆種植基地就采用了3畝地共用1個采樣點的監(jiān)測模式。為了切實有效地實施農(nóng)業(yè)大田測土配方技術(shù)，需要設(shè)計穩(wěn)定的土壤多參數(shù)遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)。

廣域農(nóng)業(yè)大田土壤多參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)需要建立覆蓋面積廣、采集節(jié)點多、傳輸距離遠(yuǎn)、功耗低且成本低的傳輸網(wǎng)絡(luò)。目前，戶外常用的無線通信技術(shù)有ZigBee，WiFi和LoRa技術(shù)。其中，WiFi功耗較大、通信距離較近且成本高，不適合戶外大田的多測點、低功耗的組網(wǎng)要求。ZigBee作為一種無線通信技術(shù)，近年來廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域，但其在通信中占帶寬量較大，為了提高通信距離就只能提高其發(fā)射功率，不適合廣域農(nóng)田遠(yuǎn)距離、低功耗的數(shù)據(jù)傳輸要求。LoRa是Semtech公司推出的低功耗局域網(wǎng)無線擴頻技術(shù)，具有低成本、遠(yuǎn)距離通信、簡單自組網(wǎng)以及工作在非授權(quán)頻段等特性，大田土壤多參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)采集和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)為字符流形式的單一數(shù)據(jù)，基于LoRa的無線傳輸網(wǎng)絡(luò)更適合廣域農(nóng)業(yè)大田的組網(wǎng)需求。

綜上所述，本文建立了基于LoRa的農(nóng)業(yè)大田土壤多參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了廣域農(nóng)田土壤多參數(shù)、多節(jié)點的數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程傳輸以及服務(wù)器端的數(shù)據(jù)存儲、查詢和測土配方并給出施肥方案等功能。

1.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

土壤多參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)由土壤多參數(shù)數(shù)據(jù)采集節(jié)點、匯聚節(jié)點、網(wǎng)關(guān)節(jié)點和數(shù)據(jù)服務(wù)器4部分組成。系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由感知層、傳輸層和應(yīng)用層組成，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。數(shù)據(jù)采集節(jié)點與匯聚節(jié)點之間采用LoRa自組網(wǎng)形式，匯聚節(jié)點和網(wǎng)關(guān)之間采用星型連接方式，通過LoRa節(jié)點實現(xiàn)多對一的無線數(shù)據(jù)傳輸功能。網(wǎng)關(guān)節(jié)點與服務(wù)器之間通過4G移動互聯(lián)網(wǎng)進行遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸。服務(wù)器端接收多采樣點的多種監(jiān)測數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)存儲、展示和分析，并根據(jù)土壤墑情信息確定灌溉方案，結(jié)合土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)進行測土配方計算，給出科學(xué)的施肥建議。

圖1 監(jiān)測系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.1 Network topology of the monitoring system

已有研究表明，田間每畝耕地的位置、走向以及周圍環(huán)境不同，土壤中的水分、養(yǎng)分存在明顯的差異。為了使監(jiān)測系統(tǒng)覆蓋更廣泛的耕地并實現(xiàn)精細(xì)化耕種管理，首先需要確定采樣點的布設(shè)方案。監(jiān)測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

(a)采集節(jié)點和一級匯聚節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

(b)匯聚節(jié)點和網(wǎng)關(guān)之間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D2 監(jiān)測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Network architecture of the monitoring system for data transmission

將耕地表示為9宮格的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，以相鄰9畝地為例說明基于LoRa的農(nóng)業(yè)大田無線網(wǎng)絡(luò)布設(shè)方案。

采集節(jié)點以V字形結(jié)構(gòu)鋪設(shè)，如圖2(a)所示，這樣可以利用較少的傳感器覆蓋更大的監(jiān)測范圍。采集節(jié)點中的傳感器直接插入土壤，STM32控制器架設(shè)在土壤或作物的上部，采用彈簧天線進行無線數(shù)據(jù)的傳輸。匯聚節(jié)點則選取9個采集點所在圓周的中心位置，選擇吸盤天線以便能夠收到所有采集節(jié)點的數(shù)據(jù)。匯聚節(jié)點和網(wǎng)關(guān)之間采用通用的星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D2(b)所示。本系統(tǒng)的特點是根據(jù)監(jiān)測范圍的大小可以自適應(yīng)地調(diào)整傳輸網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，如果是10畝以內(nèi)可以用網(wǎng)關(guān)節(jié)點代替匯聚節(jié)點，多于10畝的可以采用匯聚節(jié)點和網(wǎng)關(guān)的二級傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具體傳輸方法在第3節(jié)中詳細(xì)描述。

2 系統(tǒng)的硬件設(shè)計

2.1 采集節(jié)點和匯聚節(jié)點的硬件設(shè)計

采集節(jié)點的硬件結(jié)構(gòu)包括STM32處理器模塊、LoRa無線通信模塊、土壤溫濕度傳感器模塊、土壤PH值傳感器模塊、土壤氮磷鉀養(yǎng)分傳感器模塊以及電源模塊，硬件結(jié)構(gòu)如圖3所示。其中，STM32處理器選用STM32F103ZET6型號的微處理器，可穩(wěn)定連接并處理多個傳感器的數(shù)據(jù)采集。選用MS10型土壤溫濕度傳感器采集土壤墑情信息，選用VMS-3000-TR-PH-N01 PH值傳感器采集土壤的PH值。選用VMS-3000-TR-NPK-N01土壤氮磷鉀養(yǎng)分傳感器采集土壤的養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)，其工作原理是通過電磁感應(yīng)的方式測量土壤電導(dǎo)率，乘以不同養(yǎng)分類別對應(yīng)的不同系數(shù)作為土壤氮磷鉀的養(yǎng)分含量，所測土壤養(yǎng)分含量分別為速效氮、磷、鉀的含量，測量分辨率為1 mg/kg(mg/L)、精度為±2%FS。以上幾種傳感器均采用RS485通信方式與STM32微控制器進行通信。

圖3 采集節(jié)點硬件結(jié)構(gòu)組成Fig.3 Diagram of the hardware structure of the collection node

LoRa模塊選用SX1278無線通信模塊，工作頻段為410～441 MHz，發(fā)射功率最大為20 dBm，通信距離約為3 km，接收靈敏度最大為136 dBm。有4種工作模式，即一般模式、喚醒模式、省電模式以及信號強度模式，本系統(tǒng)中LoRa模塊設(shè)置為信號強度模式。在此工作模式下，LoRa模塊在發(fā)送數(shù)據(jù)前可以輸出當(dāng)前的接收信號強度(Received Signal Strength Indication，RSSI)。

匯聚節(jié)點的硬件由STM32處理器模塊、LoRa模塊以及電源模塊組成，其中LoRa模塊設(shè)置為一般模式來完成監(jiān)測數(shù)據(jù)的接收和轉(zhuǎn)發(fā)。

2.2 網(wǎng)關(guān)節(jié)點的硬件設(shè)計

網(wǎng)關(guān)節(jié)點的硬件由STM32處理器、LoRa接收模塊、4G網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊以及電源模塊組成，設(shè)備連接框圖如圖4所示，連接電路如圖5所示。LoRa通信模塊采用一般模式接收田間匯聚節(jié)點或采集節(jié)點發(fā)送的多采樣點的監(jiān)測數(shù)據(jù)。4G遠(yuǎn)程傳輸模塊選用Air724UG全網(wǎng)通的通信模塊，通過TCP/IP協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)服務(wù)器，支持LTT CAT1數(shù)據(jù)傳輸，其傳輸速率為5～10 Mb/s。本系統(tǒng)節(jié)點目前均采用移動電源進行供電。

圖4 網(wǎng)關(guān)節(jié)點的連接框圖Fig.4 Connection diagram of the gateway node

圖5 網(wǎng)關(guān)節(jié)點的連接電路圖Fig.5 Circuit diagram of the gateway node

3 系統(tǒng)的軟件設(shè)計

3.1 采集節(jié)點的軟件設(shè)計

采集節(jié)點在系統(tǒng)初次上電后需要進行一次復(fù)位操作。首先對采集和傳輸模塊進行初始化，然后采用中斷的方式將采集到數(shù)據(jù)依次存放到緩存中。當(dāng)所有傳感器數(shù)據(jù)采集完成，LoRa模塊將數(shù)據(jù)傳輸至匯聚節(jié)點或網(wǎng)關(guān)節(jié)點，采集節(jié)點的采樣間隔為4 h。

根據(jù)對LoRa多節(jié)點遠(yuǎn)距離數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶嶒灠l(fā)現(xiàn)，在LoRa默認(rèn)自組網(wǎng)的傳輸協(xié)議下多終端節(jié)點進行數(shù)據(jù)發(fā)送時，由于各發(fā)送節(jié)點工作在同一頻率，有些節(jié)點因搶占不到信道或出現(xiàn)同頻干擾等問題，導(dǎo)致總有隨機20%的終端節(jié)點無法正常進行數(shù)據(jù)傳輸。載波監(jiān)聽/多路訪問(CSMA/CA)是一種數(shù)據(jù)傳輸時避免各終端節(jié)點之間數(shù)據(jù)傳輸沖突的算法，其原理為在終端發(fā)送數(shù)據(jù)前，查看信道是否空閑，若信道不是空閑狀態(tài)，為了避免沖撞延時等待，監(jiān)聽到信道空閑時再進行數(shù)據(jù)發(fā)送，可有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性[14]。

采集節(jié)點基于CSMA/CA的從機主動上傳的通信流程如圖6所示。

圖6 采集節(jié)點程序設(shè)計流程Fig.6 Flowchart of collection node program

為了解決LoRa自組網(wǎng)傳輸?shù)膩G包問題，提出了基于CSMA/CA的從機主動上傳的改進通信模式，應(yīng)用在采集節(jié)點與匯聚節(jié)點之間的數(shù)據(jù)通信。具體實現(xiàn)方法為當(dāng)采集節(jié)點完成了數(shù)據(jù)采集，在發(fā)送數(shù)據(jù)之前先監(jiān)聽當(dāng)前無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的RSSI數(shù)值。RSSI是LoRa通信模塊描述數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量的一個重要參數(shù)，反映了當(dāng)前信道的通信狀況[15]。如果監(jiān)聽到的RSSI值大于閾值，表明當(dāng)前無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中有正在傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，則調(diào)用隨機延遲函數(shù)延遲后再繼續(xù)監(jiān)聽。當(dāng)RSSI值小于閾值時，采集節(jié)點向匯聚節(jié)點發(fā)送建立連接請求，收到回復(fù)后發(fā)送數(shù)據(jù)。

3.2 匯聚節(jié)點與網(wǎng)關(guān)節(jié)點的軟件設(shè)計

匯聚節(jié)點和網(wǎng)關(guān)節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸流程如圖7所示，其中匯聚節(jié)點的程序設(shè)計流程如圖7(a)所示，網(wǎng)關(guān)節(jié)點的程序設(shè)計流程如圖7(b)所示。為了更大范圍監(jiān)測不同區(qū)域的耕種土壤環(huán)境參數(shù)，并提高多傳感器多采集節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量顯著降低丟包率，設(shè)計了LoRa多匯聚節(jié)點和網(wǎng)關(guān)節(jié)點之間的主機輪詢通信方式。在網(wǎng)關(guān)節(jié)點首先對LoRa模塊與4G通信模塊進行初始化操作，LoRa接收模塊采用一般模式。

(a)匯聚節(jié)點程序設(shè)計流程

(b) 網(wǎng)關(guān)節(jié)點程序設(shè)計流程圖7 匯聚節(jié)點和網(wǎng)關(guān)之間的數(shù)據(jù)傳輸流程Fig.7 Flowchart of data transmission between sink nodes and gateways

網(wǎng)關(guān)節(jié)點在定時器的控制下依次以廣播形式發(fā)送帶有匯聚節(jié)點ID的廣播請求來喚醒匯聚節(jié)點，具有相同ID的匯聚節(jié)點應(yīng)答之后和網(wǎng)關(guān)節(jié)點建立連接。如果有新的接收數(shù)據(jù)則該匯聚節(jié)點向網(wǎng)關(guān)傳輸數(shù)據(jù)，網(wǎng)關(guān)接收到數(shù)據(jù)后寫入不同的緩存數(shù)組中，該匯聚節(jié)點進入待機狀態(tài)等待下次傳輸?shù)膯拘?。?dāng)網(wǎng)關(guān)節(jié)點完成了全部的匯聚節(jié)點數(shù)據(jù)接收后，將所有的數(shù)據(jù)進行解析并重新封裝，通過4G模塊以TCP/IP協(xié)議發(fā)送至數(shù)據(jù)服務(wù)器。如果3次主機輪詢都無法喚起匯聚節(jié)點，則向服務(wù)器發(fā)送報警信息。

3.3 服務(wù)器數(shù)據(jù)管理分析的軟件設(shè)計

系統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù)器搭建在阿里云的Ali Cloud Engine平臺上，Web服務(wù)器為Tomcat7.0.54，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采用MySQL，服務(wù)器端軟件的開發(fā)工具采用MyEclipse10.7，以MVC的開發(fā)模式完成服務(wù)器端的農(nóng)田基本信息管理、土壤多參數(shù)監(jiān)測數(shù)據(jù)管理、測土配方以及農(nóng)業(yè)專家交流模塊等功能的實現(xiàn)。系統(tǒng)的部分服務(wù)器端功能如圖8所示。

圖8 服務(wù)器端的軟件功能Fig.8 Diagram of the service software function

4 系統(tǒng)測試及戶外實驗

4.1 LoRa模塊傳輸參數(shù)確定

通過文獻(xiàn)[16-17]可知，擴頻因子(SF)、帶寬(BW)和編碼率(CR)是LoRa節(jié)點的3個重要傳輸參數(shù)，每個參數(shù)設(shè)定取決于實際的網(wǎng)絡(luò)部署。為了在實際應(yīng)用中獲得更好的傳輸效率，采用點對點的透傳方式來確定LoRa模塊的傳輸參數(shù)的值，并以RSSI、信噪比(SNR)和傳輸成功率作為LoRa傳輸性能的評價指標(biāo)。RSSI的絕對值越大表示信號的能量越強，傳輸效果越好[17]。SNR是信號的平均功率和信號的噪聲功率的比值，反映了數(shù)據(jù)的傳輸質(zhì)量，其數(shù)值越大，信號的質(zhì)量越好，數(shù)值越小，表示信號受到的噪聲干擾越大[18]。

測試前設(shè)置節(jié)點的發(fā)射功率為22 dBm，中心頻率為472.3 MHz，前導(dǎo)碼設(shè)置為8位。在戶外農(nóng)田不同的傳輸距離連續(xù)發(fā)送300個數(shù)據(jù)包，測試數(shù)據(jù)如表1所示，受篇幅所限表1只給出了不同傳輸距離下最優(yōu)的參數(shù)選擇。根據(jù)田間實際測試結(jié)果確定LoRa模塊的SF為12，BW為125 kHz，CR為4/7。由表1可以看出，當(dāng)通信距離在1.6 km以上時，其發(fā)送300個數(shù)據(jù)包的平均RSSI值均在-100左右，因此選定RSSI閾值為-100。

表1 LoRa節(jié)點不同傳輸參數(shù)對傳輸性能的影響Tab.1 Influence of different transmission parameters of LoRa nodes on transmission performance

4.2 LoRa無線傳輸性能測試

(1)多采集節(jié)點和匯聚節(jié)點間LoRa遠(yuǎn)程傳輸?shù)男阅軠y試

在戶外田間環(huán)境下，測試了4個LoRa采集節(jié)點到一個匯聚節(jié)點的從機主動上傳的傳輸性能。并采用LoRa默認(rèn)自組網(wǎng)模式作為對比試驗，每個LoRa節(jié)點部署在高1 m的位置，采集和匯聚節(jié)點的SF設(shè)置為12，BW設(shè)置125 kHz，CR為4/7，中心頻率設(shè)置為433 MHz。每個數(shù)據(jù)包固定為15 Byte，共發(fā)送600組數(shù)據(jù)。匯聚節(jié)點的接收情況如表2所示。

表2 LoRa節(jié)點和匯聚節(jié)點之間從機主動上傳傳輸結(jié)果分析Tab.2 Analysis of active upload and transmission results of slaves between LoRa nodes and sink nodes

從表2可以看出，當(dāng)傳輸距離為1.0，1.6 km時，使用LoRa默認(rèn)的組網(wǎng)傳輸協(xié)議和基于CSMA/CA的從機主動上傳的改進傳輸協(xié)議進行多測點數(shù)據(jù)傳輸，傳輸成功率均可達(dá)到90%以上。但在2.2 km時LoRa自組網(wǎng)的傳輸成功降低到65.8%，而從機主動上傳的傳輸方式其傳輸成功率可以達(dá)到86.3%，傳輸成功率提升了20.5%。測試結(jié)果證明，從機主動上傳的方式可以有效解決遠(yuǎn)程LoRa多節(jié)點隨機無法有效傳輸?shù)膯栴}。

(2)匯聚節(jié)點和網(wǎng)關(guān)之間LoRa主機輪詢的傳輸性能測試

在田間測試了2個LoRa匯聚節(jié)點到一個網(wǎng)關(guān)節(jié)點的主機輪詢傳輸模式。LoRa節(jié)點的布置方法和參數(shù)設(shè)置與上述設(shè)置方式相同，每個數(shù)據(jù)包固定為15 Byte，每個匯聚節(jié)點輪詢發(fā)送600組數(shù)據(jù)包，測試了1.0，1.6 km的傳輸性能。實驗結(jié)果表明，在1.0 km時傳輸成功率可以達(dá)到100%，在1.6 km時達(dá)到了97.2%，達(dá)到了傳輸性能要求。主機輪詢傳輸協(xié)議優(yōu)點是每個節(jié)點都有相應(yīng)的窗口期來發(fā)送數(shù)據(jù)，當(dāng)節(jié)點數(shù)量過多時，輪詢的周期可能會較長。但由于匯聚節(jié)點數(shù)目較少，這種傳輸方式能夠滿足農(nóng)場匯聚節(jié)點與網(wǎng)關(guān)節(jié)點之間的實際傳輸需求。

4.3 監(jiān)測系統(tǒng)戶外實驗

選取西安科技大學(xué)周邊某農(nóng)戶的3畝石榴園地進行系統(tǒng)戶外實際測試，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為多采集節(jié)點與網(wǎng)關(guān)節(jié)點的星型連接方式。將土壤溫濕度、土壤PH值和土壤氮磷鉀傳感器埋在距離地表30 cm的土壤中，監(jiān)測土壤中的養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)和墑情信息等。每畝地布設(shè)一個采集節(jié)點，采集節(jié)點和網(wǎng)關(guān)節(jié)點的實物如圖9所示，采用移動電源對系統(tǒng)進行供電。在2022年4月13—18日，連續(xù)監(jiān)測6 d的土壤環(huán)境數(shù)據(jù)，得到土壤溫濕度以及氮、磷、鉀等參數(shù)的變化情況，其中某一采集節(jié)點的監(jiān)測數(shù)據(jù)如圖10所示。系統(tǒng)提供的測土配方的施肥方案如圖11所示。

(a)采集節(jié)點實物

(b)網(wǎng)關(guān)節(jié)點實物圖9 采集節(jié)點和網(wǎng)關(guān)節(jié)點實物Fig.9 Physical map of collection node and gateway node

圖10 土壤多參數(shù)變化曲線Fig.10 Curve of soil multi-parameter variation

圖11 土壤測土配方施肥方案Fig.11 Scheme of formulated fertilization based on soil testing

5 結(jié)束語

本文實現(xiàn)了基于LoRa的廣域農(nóng)田土壤多參數(shù)多采集點的監(jiān)測系統(tǒng)。針對已有的廣域農(nóng)田多采集點無線數(shù)據(jù)準(zhǔn)確傳輸問題，提出了基于CSMA/CA的LoRa多采集節(jié)點自組網(wǎng)的改進通信模式，戶外大田實地測試證明了該方法的有效性。利用監(jiān)測系統(tǒng)可以獲取不同區(qū)域土壤的養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)、PH數(shù)據(jù)以及墑情數(shù)據(jù)，為深入挖掘作物生長狀態(tài)與土壤環(huán)境間的關(guān)系以及不同地塊按需精準(zhǔn)施肥提供了支撐。在此基礎(chǔ)上，引入機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)等智能算法，以監(jiān)測數(shù)據(jù)和無人機圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，開展土壤肥力動態(tài)評價以及作物長勢分析與精準(zhǔn)施肥的深入研究。