薛文龍

摘要：為提高我國農(nóng)業(yè)信息化建設，增強農(nóng)民自主抗風險能力，利用基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)田環(huán)境信息采集控制系統(tǒng)，為農(nóng)民提供農(nóng)田第一手環(huán)境資料，實現(xiàn)自動灌溉和基本風險預警，有效地降低農(nóng)業(yè)損失和農(nóng)民勞動強度，為農(nóng)業(yè)信息化提供有力依據(jù)。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；農(nóng)業(yè)預警；信息化；ZigBee

中圖分類號： TP274+.2文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）09-0195-03

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)外農(nóng)業(yè)信息技術(shù)應用研究有了很大進步，已有很多科研人員將新一代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)整合進了農(nóng)田信息采集與反饋控制系統(tǒng)中。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是通過信息感知設備，使用某種約定協(xié)議，如ZigBee無線傳輸協(xié)議，將物體與物體、物體與互聯(lián)網(wǎng)絡相連接，進而交換、傳輸和處理信息，實現(xiàn)對物體的跟蹤、定位、鑒別、監(jiān)控和管理一體化的網(wǎng)絡技術(shù)[1]。本研究利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中環(huán)境變量信息的實時采集、作物預警等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)碰到的棘手問題。

1系統(tǒng)設計

1.1系統(tǒng)方案設計

本系統(tǒng)采用模塊化設計，包括ZigBee監(jiān)測控制網(wǎng)絡、微型氣象站、ZigBee協(xié)調(diào)控制器和控制中心。ZigBee監(jiān)測控制網(wǎng)絡包括傳感路由節(jié)點、協(xié)調(diào)器節(jié)點、土壤水質(zhì)水分傳感器、噴灌管道、噴灌頭與控制電磁閥。微型氣象站部署在大田附近，用于檢測大氣氣壓、大田環(huán)境溫濕度、區(qū)域降水量、大田風力、風向、太陽輻射等氣象參數(shù)。本系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。[LL]

根據(jù)農(nóng)田環(huán)境情況，本系統(tǒng)采用擴展星型網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)。土壤墑情信息采集是由1個ZigBee網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點（協(xié)調(diào)器）和數(shù)十個具有雙路輸入輸出信號的ZigBee傳感路由節(jié)點組成的1個無線網(wǎng)絡。傳感路由節(jié)點可外接土壤水分傳感器。系統(tǒng)工作時，從控制中心通過GPRS網(wǎng)絡對相應的監(jiān)測點發(fā)出“數(shù)據(jù)采集”命令，經(jīng)過GPRS網(wǎng)絡，網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點收到命令后，向傳感路由節(jié)點發(fā)出命令，傳感路由節(jié)點切換到數(shù)據(jù)采集工作狀態(tài)，啟動相應控制指令，從外接土壤水分傳感器端口采集數(shù)據(jù)，由傳感路由節(jié)點將數(shù)據(jù)封裝為ZigBee協(xié)議數(shù)據(jù)包，并從傳感路由節(jié)點的ZigBee模塊發(fā)出信息經(jīng)網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點、通過GPRS網(wǎng)絡傳輸至控制中心；微型氣象站采集的氣象信息經(jīng)GPRS網(wǎng)絡上報給控制中心，控制中心收到數(shù)據(jù)包后，進行數(shù)據(jù)包解析，提取需要的土壤墑情信息和環(huán)境信息，記入數(shù)據(jù)庫存儲。系統(tǒng)根據(jù)農(nóng)田土壤墑情和環(huán)境信息進行算法判斷，如果判斷作物缺水則實施精準灌溉并進行作物缺水預警；環(huán)境信息判斷，如果有惡劣天氣（比如強風），則進行天氣預警。用戶則通過4G網(wǎng)絡訪問控制中心，獲取農(nóng)田環(huán)境預警信息。

1.2傳輸方式

目前，在農(nóng)田環(huán)境中，農(nóng)田環(huán)境信息采集控制系統(tǒng)的首選是無線網(wǎng)絡。目前主要有Blue Tooth、ZigBee、GPRS、3G、4G和Wi-Fi等無線網(wǎng)絡傳輸方式[2]。在本研究中，考慮到農(nóng)田環(huán)境平整，阻隔不大，農(nóng)田環(huán)境信息采集控制系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)量不大，因此，農(nóng)田間的每個采集控制節(jié)點擬采用ZigBee傳輸方式組成無線自組網(wǎng)網(wǎng)絡，將采集的環(huán)境信息傳輸?shù)骄W(wǎng)關(guān)節(jié)點；在網(wǎng)關(guān)節(jié)點與控制中心及微型氣象站與控制中心之間選用GPRS無線傳輸方式，用戶終端則通過4G網(wǎng)絡訪問控制中心，以獲取農(nóng)田環(huán)境信息和預警信息。

2系統(tǒng)硬件設計

考慮到本系統(tǒng)的需求和農(nóng)田環(huán)境信息采集與控制技術(shù)的特點，本系統(tǒng)中的傳感路由節(jié)點采用TI公司生產(chǎn)的CC2530作為主控芯片。CC2530內(nèi)部集成了高性能的8051內(nèi)核，執(zhí)行本系統(tǒng)中所有的控制。為了確保系統(tǒng)網(wǎng)絡穩(wěn)定和暢通，本系統(tǒng)將所有傳感節(jié)點都設置成路由節(jié)點，而不是大多數(shù) ZigBee 自組網(wǎng)當中所采用的終端節(jié)點。因為傳感終端節(jié)點沒有路由功能，而路由節(jié)點自身除了能采集并上傳數(shù)據(jù)外還能路由別的傳感節(jié)點的數(shù)據(jù)包。另外，整個系統(tǒng)都在野外，電磁環(huán)境復雜，不確定因素較多，比如設置傳感節(jié)點時事先并不知道應該放在什么地方，而將所有傳感節(jié)點都設置成路由節(jié)點的話，可以有效避免由于數(shù)據(jù)不能順利到達網(wǎng)關(guān)節(jié)點而造成數(shù)據(jù)包丟失現(xiàn)象的發(fā)生。

2.1微型氣象站的選型

本研究選用的微型氣象站是武漢中科能慧科技發(fā)展有限公司的NHQXZ601無線氣象站，該站采用ARM技術(shù)，用來測量大田環(huán)境風力和風向、空氣溫濕度、大氣壓力、太陽輻射量、降雨量和蒸騰量等環(huán)境氣象指標。整個系統(tǒng)采用分組模塊化設計，根據(jù)客戶需要變換相應的模塊或者傳感器，以滿足不同客戶的需求。系統(tǒng)備有顯示設備，具有可自主保存數(shù)據(jù)、全自動數(shù)據(jù)通信等功能。該站具有技術(shù)領(lǐng)先于同行、測量效果好、測量精度高、內(nèi)存大、測量距離遠、交互界面友好、適用性好等優(yōu)點，廣泛應用于氣象探測、海洋環(huán)境探測、環(huán)境保護、機場和港口環(huán)境預報等領(lǐng)域。

2.2傳感路由節(jié)點電路設計

傳感路由節(jié)點由土壤水分傳感器、信號功放電路、A/D轉(zhuǎn)換模塊、CC2530_QFN處理器、射頻及電源模塊組成，負責采集農(nóng)田土壤環(huán)境信息（土壤溫濕度），并將其轉(zhuǎn)換為電信號。選擇HS-102STR土壤水分傳感器，對農(nóng)田土壤溫濕度信息進行數(shù)據(jù)采集。選擇傳感器時主要考慮單位能耗、測量距離、測量精度、單位成本與功耗等因素[3]。傳感路由節(jié)點通過相互協(xié)作的方式完成農(nóng)田土壤環(huán)境信息采集，最終將數(shù)據(jù)匯聚到無線傳感器網(wǎng)絡的網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點。HS-102STR土壤水分傳感器采集的信號為電壓和電流信號，本研究利用標定的方法得到實際想要的參數(shù)。

CC2530_QFN芯片共有41個引腳，其中包括了電源接口、晶振接口、I/O接口和RF射頻接口等。其中總共有21個通用I/O端口，有些端口還存在特殊用途，用來連接其他的外部設備。CC2530_QFN芯片的應用電路比較簡單，只需要少數(shù)的外接元件即可實現(xiàn)。本系統(tǒng)中該芯片的應用電路如圖2所示，部分引腳具體說明如下：（1）22和23引腳外接 32 MHz 晶振。雖然CC2530內(nèi)部集成了1個16 MHz的RC振蕩電路，用來給芯片正常工作時提供時鐘，但RF射頻模塊必須工作在32 MHz的頻率，所以要使用CC2530的無線射頻功能，就必須在電路中設計1個32 MHz的晶振。（2）32和33引腳外接32.768 kHz晶振，用來做看門狗定時器和睡眠定時器的控制時鐘?？撮T狗時鐘獨立于系統(tǒng)時鐘，可以防止系統(tǒng)出錯，睡[CM（25]眠時鐘獨立于系統(tǒng)時鐘，可以在芯片休眠時起作用。（3）

20引腳為低電平復位引腳，向該引腳輸入低電平即實現(xiàn)芯片的復位。系統(tǒng)復位電路采用上電復位的方式，將該引腳與33 V電源直接相連，從而實現(xiàn)芯片的上電復位。（4）25和26引腳為CC2530芯片本身自帶的RF射頻接口，只需要一些簡單的電路元件即可實現(xiàn)無線通信功能。

2.3網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點

較強的數(shù)據(jù)處理能力和較快的運行速度是網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點的標配，因此在設計網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點時，本研究選擇TI公司生產(chǎn)的OMAP3530處理器作為主處理器，該處理器采用 Cortex-A8架構(gòu)。本研究使用OMAP3530處理器對網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點進行配置，用以接收傳感路由節(jié)點通過ZigBee發(fā)來的數(shù)據(jù)，而后使用AT命令初始化GPRS模塊，利用P2P協(xié)議將網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點連接到GPRS網(wǎng)絡上并獲得電信運營商分配的IP地址，進而與控制中心建立連接[4]，采集的信息通過GPRS模塊向控制中心轉(zhuǎn)發(fā)。網(wǎng)關(guān)節(jié)點的結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。

3系統(tǒng)軟件設計

3.1傳感路由節(jié)點軟件設計

傳感路由節(jié)點上電后進行一系列的初始化，等待接收網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點發(fā)送的組網(wǎng)信號，接收到組網(wǎng)信號后，向網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點發(fā)送請求入網(wǎng)，如果網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點允許其加入網(wǎng)絡則入網(wǎng)成功，如果網(wǎng)關(guān)路由點不允許其加入網(wǎng)絡則傳感路由節(jié)點持續(xù)請求入網(wǎng)直到加入網(wǎng)絡。組網(wǎng)成功后傳感路由節(jié)點周期性采集土壤溫濕度信息并發(fā)送給網(wǎng)關(guān)路由節(jié)點，傳感路由節(jié)點完成采集任務后進入休眠模式直到下一次任務到達或者休眠時間到。傳感路由節(jié)點工作流程如圖4所示。

3.2網(wǎng)關(guān)程序設計

網(wǎng)關(guān)程序用來實現(xiàn)ZigBee網(wǎng)絡與GPRS網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)交互，網(wǎng)關(guān)程序主要實現(xiàn)串口通信配置、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)送與接收、信息在屏幕上顯示。在網(wǎng)關(guān)里面本研究植入了 Android 3.0系統(tǒng)，因為Android系統(tǒng)也是基于開源Linux系統(tǒng)內(nèi)核，所以使用開源的驅(qū)動程序。同時在網(wǎng)關(guān)內(nèi)嵌了TCP/IP協(xié)議，在數(shù)據(jù)傳輸之前會自動增加幀頭和幀尾，有效地提高傳輸效率，減輕網(wǎng)關(guān)的工作負擔。其工作流程如圖5所示。

3.3墑情感知算法設計

依據(jù)傳感器獲取到的土壤墑情數(shù)據(jù)特性，同時綜合考慮土壤墑情的地域變異性，本研究采用模糊C-均值聚類算法（fuzzy C-means algorithm，簡稱FCMA或FCM）[5]進行土壤墑情預警。首先，設置模糊C的權(quán)重屬性，通過分析土壤墑情地域變異特性來獲取。通過土壤墑情數(shù)據(jù)分析表明，試驗地塊土壤中的墑情變異系數(shù)為46.56%。本研究在層次分析法中引入土壤墑情變異系數(shù)，進而求解模糊C的權(quán)重系數(shù)，采用層次分析法算出模糊C的權(quán)重系數(shù)算法為[5]：（1）構(gòu)造雙向比較矩陣；（2）取n維歸一化初始向量Ψ（0）；（3）計算，Ψ （k+1）=AΨ（k），k=1，2，…；A為一致性矩陣；（4）歸一化處理Ψ[TX-]（k+1）；（5）對于給定的精度ε，當|Ψi（k+1）-Ψi（k）|<ε，i=1，2，…，n，成立時，Ψ[TX-]（k+1）即為所求向量，否則返回第二步；（6）計算最大特征值λ= 1n ∑ ni=1 Ψ （k+1）Ψ[TX-]（k）[SX）]；（7）計算目標一致性指標Am= λ-nn-1 ，λ為最大特征值；（8）計算目標一致性比率 RA= AmRI ，RI為平均一致性指標；（9）若RA<0.1成立，則通過一致性檢驗；否則，重新構(gòu)造雙向比較矩陣。（10）若所有步驟都計算完成，則可以獲得總目標的權(quán)重向量A=a1，a2，…，am；否則，返回到第一步。

其次，模糊C權(quán)重系數(shù)算法，實際上是使用模糊概念去處理聚類問題，最后，每一個節(jié)點數(shù)據(jù)通過表現(xiàn)出的隸屬度屬于某一聚類[6]。本研究給出的目標函數(shù)為：

J（U，c1，…，cc）=∑ ci=1 Ji=∑ ci=1 ∑ nj umijd2ij。

這里uij取值介于[0，1]之間，ci為模糊組Ⅰ的聚類中心，通過對目標函數(shù)的計算得知，使各個節(jié)點到聚類中心的距離加權(quán)平方之和最小的目標函數(shù)就是本研究所需的結(jié)果。

通過上面的公式分析，不難看出FCM算法需要2個參數(shù)聚類數(shù)目c和參數(shù)m。總體來說c要遠遠小于聚類樣本的總個數(shù)，但要保證c>1。而m是一個控制算法的柔性的參數(shù)，如果m過大，則聚類效果會很差，而過小則算法會接近HCM聚類算法。

本研究將土壤水分傳感器獲取到的數(shù)據(jù)迭代進模糊C-均值聚類算法，則能算出數(shù)據(jù)間的相似度非常?。ū?）。

而經(jīng)過土壤墑情預警和精準灌溉后，類別間的差異減?。ū?），不同區(qū)塊土壤墑情的差異趨于平緩，則說明預警有效，整個地塊的土壤墑情得到改善。

4總結(jié)

本研究提出基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)田環(huán)境信息采集控制系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)和軟硬件實現(xiàn)，能夠有效采集田間土壤及環(huán)境變量信息，在為進一步實現(xiàn)農(nóng)業(yè)安全預警提供數(shù)據(jù)來源的同時實現(xiàn)基于FCM的墑情預警，為廣大農(nóng)民提供農(nóng)田的第一手環(huán)境資料、實現(xiàn)自動灌溉和基本風險預警，有效地降低農(nóng)業(yè)損失和農(nóng)民勞動強度，為農(nóng)業(yè)信息化提供有力依據(jù)。

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