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(jī)電工程學(xué)院，福建 寧德 352100）

中國(guó)是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)業(yè)發(fā)展市場(chǎng)前景廣闊，與國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比，國(guó)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(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)成本上升、整體效率不高，同時(shí)還面臨化學(xué)品的過(guò)量使用，致使土地污染問(wèn)題加重、農(nóng)作物質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)增大。土地集約化和農(nóng)業(yè)科技化等問(wèn)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(wú)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(kāi)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(biāo)［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(diǎn)，針對(duì)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(kāi)展對(duì)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(shí)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(jì)

該系統(tǒng)將以STM32F10x處理器作為信息數(shù)據(jù)處理中心、Zigbee無(wú)線傳輸技術(shù)構(gòu)建無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，各功能模塊協(xié)作完成對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)的各項(xiàng)參數(shù)的采集和調(diào)控。此外，將采集經(jīng)過(guò)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(tái)及移動(dòng)終端（圖1），可用于遠(yuǎn)程監(jiān)視和控制。

圖1 總體設(shè)計(jì)

應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)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(zhǎng)信息監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)智能控制3個(gè)部分。

1）環(huán)境信息采集。實(shí)時(shí)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(zhǎng)環(huán)境有關(guān)的參數(shù)，通過(guò)多個(gè)傳感器感知周邊環(huán)境狀況，全方位實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境。

2）生長(zhǎng)信息監(jiān)測(cè)。主要以視頻監(jiān)測(cè)為主，實(shí)時(shí)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)情況進(jìn)行拍攝，以超聲波傳感器為輔，進(jìn)行農(nóng)作物高度自動(dòng)檢測(cè)，根據(jù)農(nóng)作物的生長(zhǎng)繪制作物生長(zhǎng)周期曲線圖，為后續(xù)分析農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況提供原始數(shù)據(jù)。

3）動(dòng)態(tài)智能控制。通過(guò)STM32F10x芯片，完成傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集，將經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)，通過(guò)預(yù)設(shè)值進(jìn)行自動(dòng)控制，也可通過(guò)顯示的數(shù)據(jù)手動(dòng)調(diào)控。該控制系統(tǒng)根據(jù)作物的周邊環(huán)境情況自動(dòng)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(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層和農(nóng)業(yè)生長(zhǎng)環(huán)境的自主調(diào)控。

2 數(shù)據(jù)通信協(xié)議設(shè)計(jì)

2.1 構(gòu)建無(wú)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(wú)線數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定，傳輸采用Zigbee無(wú)線技術(shù)構(gòu)建，以樹(shù)狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)劃分為傳感節(jié)點(diǎn)、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(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)終端和協(xié)調(diào)器實(shí)現(xiàn)無(wú)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(guò)Zigbee設(shè)備構(gòu)成無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，連接傳感節(jié)點(diǎn)的多個(gè)Zigbee終端節(jié)點(diǎn)會(huì)適當(dāng)處理傳感器獲取的原始數(shù)據(jù)，然后通過(guò)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(jìn)行匯聚處理。Zigbee協(xié)調(diào)器通過(guò)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(dòng)終端，顯示環(huán)境情況（圖3）。

圖3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>

2.3 數(shù)據(jù)融合算法

無(wú)線感知節(jié)點(diǎn)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(jì)方式，不需要任何有關(guān)的歷史數(shù)據(jù)信息，估計(jì)過(guò)程僅與先前相關(guān)狀態(tài)的估計(jì)值和當(dāng)前狀態(tài)的實(shí)際值相關(guān)，是線性過(guò)濾的一種比較常用的數(shù)據(jù)處理方法［3］。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)情況下，需要估計(jì)系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)并且需要預(yù)測(cè)系統(tǒng)的未來(lái)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(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點(diǎn)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(jì)上的最佳估量，而且這種過(guò)程只需少量的存儲(chǔ)空間，使得卡爾曼濾波非常適合在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用［4］。因此，該系統(tǒng)通過(guò)卡爾曼濾波來(lái)處理無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

卡爾曼濾波算法是一個(gè)離散控制的過(guò)程，用線性隨機(jī)微分方程表述：

再加上系統(tǒng)的測(cè)量值：

式中，X(k)為k時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)；U(k)為k時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)的控制量，A和B為針對(duì)該系統(tǒng)的參數(shù)。Z(k)為k時(shí)刻的測(cè)量值；H為測(cè)量系統(tǒng)的參數(shù)；對(duì)于多測(cè)量系統(tǒng)，A、B、H為矩陣。W(k)和V(k)表示過(guò)程噪聲和測(cè)量噪聲，被假設(shè)成高斯白噪聲，方差Q和R不隨系統(tǒng)運(yùn)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(diǎn)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(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，打包為T(mén)CP/IP數(shù)據(jù)包，并發(fā)送到云平臺(tái)［5］。項(xiàng)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(guò)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(jì)

水肥灌溉系統(tǒng)在智能農(nóng)業(yè)中對(duì)檢測(cè)的信息起反饋控制作用，系統(tǒng)有兩處進(jìn)水口，一處進(jìn)水口是從河道抽取的清水，另一處進(jìn)水口是儲(chǔ)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(mén)進(jìn)行分配，實(shí)現(xiàn)無(wú)人職守自動(dòng)灌溉，對(duì)肥水的智能微灌進(jìn)行研究。

圖4 水肥灌溉系統(tǒng)

3.1 施肥制度的設(shè)計(jì)

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

微灌制度需結(jié)合農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài)曲線規(guī)律和土壤中養(yǎng)分含量檢測(cè)，外加大數(shù)據(jù)算法計(jì)算微灌和施肥制度擬合，進(jìn)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(shí)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(shí)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(huì)比噴灑或畦灌更節(jié)水。

3.2 澆水制度的設(shè)計(jì)

經(jīng)試驗(yàn)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，DHT11傳感器測(cè)量土壤濕度并不準(zhǔn)確，用專門(mén)檢測(cè)土壤濕度的FC-28傳感器效果較好。其檢測(cè)原理是土壤中含水量與其導(dǎo)電性的正相關(guān)性。在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中發(fā)現(xiàn)采樣值會(huì)出現(xiàn)偏差較大的峰谷值，這是因?yàn)闈穸鹊臋z測(cè)過(guò)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(gè)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(bǔ)償

由于農(nóng)作物一般比較嬌嫩，在溫度較高情況下澆水會(huì)導(dǎo)致燒根、燒葉情況。因此，不能機(jī)械地檢測(cè)到濕度不夠就直接進(jìn)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(huì)啟動(dòng)自動(dòng)灌溉系統(tǒng)。

對(duì)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(duì)于溫濕度的監(jiān)測(cè)點(diǎn)應(yīng)采用DHT11傳感器多點(diǎn)分布，實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤溫度實(shí)時(shí)采集［8］。考慮到環(huán)境因素、主控板和傳感器的運(yùn)行狀態(tài)會(huì)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(huì)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(dāng)內(nèi)部傳感器運(yùn)行產(chǎn)生溫度時(shí)，對(duì)溫度進(jìn)行補(bǔ)償，以減弱傳感器升溫帶來(lái)的影響［9］。溫度補(bǔ)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(bǔ)償閾值；ρ為溫度補(bǔ)償系數(shù)。

4 軟硬件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

4.1 移動(dòng)端軟件

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

程序初始化進(jìn)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(wú)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(lái)自網(wǎng)絡(luò)的控制指令并接收。同時(shí)檢查是否有語(yǔ)言控制的指令和屏幕觸控的指令［10］。當(dāng)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(diǎn)之間進(jìn)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(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，以多點(diǎn)布局傳感器的方式實(shí)時(shí)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制效果。

5 結(jié)論

移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代的到來(lái)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(zhǔn)農(nóng)業(yè)在提高生產(chǎn)效率的同時(shí)能夠有效減少人力使用，實(shí)現(xiàn)真正的自動(dòng)化。在物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，該系統(tǒng)對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)的自動(dòng)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(dòng)端一般流程

表1 傳感器參數(shù)