梁裕巧，李洪兵，羅洋，康云川，宋小令，向偉

(1. 重慶三峽學(xué)院計算機科學(xué)與工程學(xué)院，重慶市，404120； 2. 重慶市梁平區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村委，重慶市，405200； 3. 重慶市江津區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村委，重慶市，402260)

0 引言

近年來，花椒產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展，并已經(jīng)成為許多地區(qū)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。據(jù)統(tǒng)計，截至2019年底全國花椒主產(chǎn)區(qū)種植面積達1 118.27 khm2，年產(chǎn)干花椒42.2萬t。其中西南地區(qū)四川、云南、貴州和重慶等省市栽種面積達691.93 khm2，年產(chǎn)27萬t，分別占全國58.2%和64%。重慶市江津區(qū)種植九葉青花椒面積達36.67 khm2，產(chǎn)出鮮花椒28萬t。花椒種植已成為全區(qū)農(nóng)產(chǎn)品種植的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，由于花椒種植面積大、區(qū)域分布散導(dǎo)致花椒管理粗放、監(jiān)測不精準(zhǔn)，設(shè)計一套基于利用窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)技術(shù)的花椒生長環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，以無線傳感技術(shù)、計算機技術(shù)和無線網(wǎng)絡(luò)通信為技術(shù)支撐，實現(xiàn)對花椒生長環(huán)境實時數(shù)據(jù)采集傳輸、處理、分析[1-3]。國內(nèi)外許多研究人員開展了對相關(guān)作物生長數(shù)據(jù)監(jiān)測的研究。韓團軍[4]利用ZigBee和WIFI技術(shù)結(jié)合設(shè)計了一套針對山區(qū)農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，通過ZigBee和WIFI協(xié)議轉(zhuǎn)換將農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)發(fā)送到Web服務(wù)器進行顯示；許倫輝等[5]基于ZigBee和GPRS技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)田區(qū)域氣象遠程監(jiān)測；施苗苗等[6]利用ZigBee和GPRS多網(wǎng)絡(luò)融合構(gòu)建底層采集無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSN)采集農(nóng)作物生長信息。

以上研究利用ZigBee、GPRS、WIFI等多種網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)融合實現(xiàn)了數(shù)據(jù)傳輸，雖然基本實現(xiàn)了對作物生長數(shù)據(jù)的監(jiān)測，但組網(wǎng)能力還存在不足。ZigBee網(wǎng)絡(luò)衍射和穿透能力較弱，在復(fù)雜的花椒種植環(huán)境中，一旦有阻礙物遮擋，其組網(wǎng)通訊能力將不復(fù)存在，在規(guī)?；幕ń贩N植條件下，組網(wǎng)相對復(fù)雜，節(jié)點容易出現(xiàn)故障；GPRS調(diào)制方式技術(shù)已經(jīng)陳舊，網(wǎng)絡(luò)傳輸速率低，傳輸時延較高，數(shù)據(jù)在傳輸過程中容易出現(xiàn)丟包現(xiàn)象，不利于花椒生長數(shù)據(jù)的實時無縫上傳；WIFI技術(shù)傳輸距離較短，適用于智能家居環(huán)境，很難滿足山區(qū)花椒種植設(shè)施的組網(wǎng)通信需求，也很難實現(xiàn)對花椒生長情況的遠程監(jiān)測。通過對組網(wǎng)通信技術(shù)的指標(biāo)進行分析，在花椒的生長數(shù)據(jù)的監(jiān)測應(yīng)用中，以上通訊方式均存在弊端。因此，提出一種基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)的花椒監(jiān)測系統(tǒng)以滿足花椒生長環(huán)境的自動化監(jiān)測，適應(yīng)于花椒規(guī)?；N植需求。系統(tǒng)通過NB-IoT通信模塊將采集的數(shù)據(jù)傳輸至物聯(lián)網(wǎng)云平臺，物聯(lián)網(wǎng)云平臺通過HTTP協(xié)議傳送至手機端。用戶可通過物聯(lián)網(wǎng)云平臺對花椒生長數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和管理，通過手機端實時查看數(shù)據(jù)和進行系統(tǒng)決策[7-15]。

1 NB-IoT技術(shù)特點

NB-IoT是NB-CIoT和NB-LTE融合形成的一種新型廣域低功耗窄帶物聯(lián)網(wǎng)通信方式，使用License頻段，可采取帶內(nèi)、保護帶或獨立載波等三種部署方式并與現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)共存，采用蜂窩數(shù)據(jù)傳輸，極大簡化了網(wǎng)絡(luò)部署結(jié)構(gòu)，NB-IoT網(wǎng)絡(luò)通訊傳輸采用一站式傳輸平臺，無需進行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，在數(shù)據(jù)傳輸方式有極大的便攜性。NB-IoT具有以下特點：一是覆蓋增強，與GPRS比較NB-IoT覆蓋增強20 dB，其中上行功率譜密度提升7 dB，重復(fù)編碼增益重復(fù)2～16次增益3～12 dB，而覆蓋增強用于提升覆蓋深度和覆蓋概率；二是海量連接，一個NB-IoT網(wǎng)絡(luò)理論上支持10萬個設(shè)備連接，占空比低，小數(shù)據(jù)包采用低頻率傳輸且時延不敏感；三是低功耗，一個NB-IoT網(wǎng)絡(luò)節(jié)點電池壽命最久達10年；四是低成本，NB-IoT采用單天線半雙工通信，單片SoC內(nèi)置功放降低的產(chǎn)品成本，協(xié)議棧簡化減少片內(nèi)FLASH/RAM節(jié)約了開發(fā)成本。因此，利用NB-IoT窄帶通訊技術(shù)可作為花椒數(shù)據(jù)監(jiān)測傳輸介質(zhì)并實現(xiàn)數(shù)據(jù)高速遠程通信傳輸。NB-IoT網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)如圖1所示。

圖1 NB-IoT網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)

2 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)架構(gòu)按照物聯(lián)網(wǎng)分層模型設(shè)計為感知層、傳輸層、平臺層和應(yīng)用層。感知層主要包含前端檢測節(jié)點，節(jié)點內(nèi)置空氣溫濕度、土壤溫濕度、光照強度、二氧化碳濃度等傳感器，實現(xiàn)對監(jiān)測區(qū)域空氣和土壤環(huán)境參數(shù)的檢測；傳輸層主要包含NB-IoT遠程蜂窩網(wǎng)絡(luò)通信，將前端節(jié)點采集到的數(shù)據(jù)通過NB-IoT傳送至云服務(wù)端；平臺層為采用B/S架構(gòu)的NB-IoT物聯(lián)網(wǎng)云平臺，底層設(shè)備通過TCP/IP、UDP網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議直接接入云服務(wù)平臺，云服務(wù)端對數(shù)據(jù)進行分析與處理；應(yīng)用層通過HTML和APP給予用戶操作界面，用戶可通過網(wǎng)頁或者APP實時遠程查看數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)量設(shè)置閾值，系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理后實現(xiàn)預(yù)警與智能反饋調(diào)節(jié)作用。系統(tǒng)可實現(xiàn)花椒種植環(huán)境實時監(jiān)測、遠程查看、分析與預(yù)警等功能，其系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)圖

2.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計

2.1.1 感知層電路單元

系統(tǒng)感知層硬件采用STM32L151C6單片機為核心處理器，該款處理器工作電壓范圍為1.65～3.6 V，喚醒時間只需8 μs。因低功耗而被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、樓與自動化等場所，其處理器內(nèi)核基于ARM?Cortex?-M3 CPU大大減少了功率損耗。除此STM32L151C6還包含7個DMA通道控制器，8個外圍通信接口并支持串行線調(diào)試和JTAG及跟蹤。土壤墑情監(jiān)測采用MS10型號的三腳直插式電容式土壤水分傳感器(Capacitance Sensor，CS)，性能較優(yōu)，可監(jiān)測環(huán)境復(fù)雜偏遠區(qū)域，3.3 V電壓驅(qū)動、4～20 mA電流輸出，檢測靈敏度極高。空氣溫度以及土壤濕度監(jiān)測采用應(yīng)用廣泛的DHT11型溫濕度傳感器，濕度采集精度為±5%，溫度采集精度為±2%，其響應(yīng)快、穩(wěn)定性高、低成本等特點滿足系統(tǒng)需求。二氧化碳檢測采用MH-Z19B傳感器，3.3 V電壓驅(qū)動、量程為0～5 000 ppm、精度為±(50 ppm+5%讀數(shù)值)。當(dāng)?shù)貐^(qū)域海拔與壓強采用MPL3115A2傳感器，1 Hz采樣模式下功耗僅為8.5 μA、待機功耗僅為2 μA，超低功耗的特點十分適合系統(tǒng)戶外使用需求。光照監(jiān)測采用BH1750光照傳感器，具有精度高、響應(yīng)時間快等特點。BH1750和MPL3115A2傳感器與MCU采用IIC通信、MH-Z19B與MCU采用USART通信、DHT11和MS10與MCU采用ONE-WIRE單總線連接通信。感知層核心電路圖如圖3所示。

圖3 感知層核心電路圖

2.1.2 NB通信模組硬件單元

NB通信模組主要承擔(dān)了數(shù)據(jù)上傳與命令下發(fā)，通過STM32與NB通信模組結(jié)合對其進行控制，通過SIM卡信息讀取和匹配狀態(tài)，最后傳輸至物聯(lián)網(wǎng)云端，控制中心通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議解析實現(xiàn)系統(tǒng)遠程數(shù)據(jù)查詢決策。本次花椒生長花椒監(jiān)測系統(tǒng)通信模塊采用了BC28芯片作為核心處理器，BC28芯片采用第三款LPWA模組，支持多種頻段，且在Multi tone模式下最大上行速率可達62.5 kbps，BC28能兼容GSM/GPRS系列的M26模塊，讓用戶使用方便快速靈活。

2.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

2.2.1 STM32與NB模組通信

本系統(tǒng)采用KEIL MDK5集成開發(fā)環(huán)境進行STM32程序的編寫與編譯，并通過Jlinkv9開發(fā)工具對系統(tǒng)進行在線調(diào)試與程序燒錄。STM32與NB-IoT模組之間采用USART通信，NB模組有兩種上云通信協(xié)議：UDP和CoAP協(xié)議。系統(tǒng)采用CoAP協(xié)議進行配置通信，設(shè)備MCU將采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)處理后通過NB模組發(fā)送請求到指定的CoAP服務(wù)器，然后NB模組接收來自CoAP服務(wù)器的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行解析并將結(jié)果發(fā)送至串口緩存，MCU通過USART進行數(shù)據(jù)讀取。

通過配置CDP服務(wù)器，設(shè)置CoAP服務(wù)器地址端口：AT+NCDP=<117.60.157.137>[5683]，設(shè)置CoAP發(fā)送確認(rèn)功能使能：AT+CoAPRPY=1。設(shè)置串口顯示AT+NNMI=1。設(shè)置串口顯示有三種狀態(tài)：當(dāng)設(shè)置為1時，會同時受到數(shù)據(jù)并顯示；設(shè)置為0時，通知和顯示同時關(guān)閉；設(shè)置為2時，串口僅收到通知。配置使能完成，方便MCU與NB模組的通信與調(diào)試。STM32與NB模組CoAP通信模式如圖4所示。

圖4 STM32與NB模組CoAP通信模式圖

2.2.2 NB模組與平臺建立對接

NB模組與電信物聯(lián)網(wǎng)云平臺建立對接，進入物聯(lián)網(wǎng)云平臺開發(fā)者中心創(chuàng)建NB-IoT項目自定義各種設(shè)備類型，根據(jù)頁面彈出的信息框選擇CoAP協(xié)議類型，編寫Profile文件并增加屬性來描述設(shè)備類型和設(shè)備服務(wù)能力。開發(fā)完 Profile 文件后可以在平臺界面上以圖形化的方式完成設(shè)備與平臺之間的消息映射。平臺中集成了多種編解碼插件模板，開發(fā)者可以根據(jù)所需設(shè)備類型開發(fā)修改各種編解碼插件，節(jié)約開發(fā)時間，通過部署插件與Profile文件建立對于關(guān)系測試設(shè)備是否上傳和下發(fā)各種十進制參數(shù)。NB模組與云平臺對接流程如圖5所示。

圖5 NB模組與云平臺對接流程圖

2.2.3 數(shù)據(jù)傳輸

NB模組與平臺對接成功，并將底層各種傳感器采集數(shù)據(jù)通過MCU串口以AT命令發(fā)送到NB模組，NB模組底層發(fā)送的數(shù)據(jù)接收并通過payload自動封裝成為CoAP協(xié)議發(fā)送至物聯(lián)網(wǎng)云平臺。系統(tǒng)采用CoAP協(xié)議包并根據(jù)對應(yīng)的設(shè)備Profile文件匹配插件，對模組發(fā)送過來的payload進行解析，最后就數(shù)據(jù)儲存到云平臺。在實際硬件設(shè)備中，使用前需提前注冊設(shè)備，使用串口調(diào)試助手以AT指令獲取模塊唯一IMEI號，執(zhí)行AT+CEREG？指令查看注網(wǎng)是否成功，若返回0或1表示成功。注網(wǎng)成功分為兩步上傳數(shù)據(jù)：第一步是使用AT+NCDP指令配置服務(wù)器地址，設(shè)備接入可看到IP地址117.60.157.137:5683(CoAP)。第二步使用AT+NMGS指令發(fā)送指令數(shù)據(jù)。NB模組上傳數(shù)據(jù)核心程序如下。

uint8_t connect_CoAP(char* serve_ip)

{

char temp[64]=”AT+NCDP=”;

strcat(temp,serve_ip);

strcat(temp,”5683”);

if(!BC28_send_cmd(temp,”ok”,100))

}

數(shù)據(jù)傳輸基于標(biāo)準(zhǔn)的Modbus RTU協(xié)議進行了擴展開發(fā)，采用16位CRC校驗，數(shù)據(jù)請求傳送一幀為21個字節(jié)，即168 bit，數(shù)據(jù)幀組成為：設(shè)備號+功能碼+寄存器起始地址+寄存器單元長度+字節(jié)數(shù)+數(shù)據(jù)+CRC校驗。

2.2.4 數(shù)據(jù)采集

花椒種植管理相對粗放，土壤和水分含量影響其生長速度和結(jié)果率。其生長基本條件有：溫濕度、光照度、土壤水分，海拔高度。該系統(tǒng)采集模塊包含空氣溫濕度監(jiān)測、光照度監(jiān)測、海拔高度和土壤濕度監(jiān)測部分。系統(tǒng)感知層主控芯片統(tǒng)一采用STM32L151C6，BH1750光照傳感器通過IIC總線指令進行測量，測量模式分為兩種：一次測量和連續(xù)測量。DHT11溫濕度傳感器采用單總線接口協(xié)議對空氣濕度與土壤濕度進行測量，土壤體積含水率測量范圍20%～95%，空氣濕度測量范圍為20%～95%。MS10土壤墑情傳感器采用IIC總線協(xié)議對土壤濕度進行測量，測量范圍為0～100%，測量精度可達到0.1%。MPL3115A2傳感器通過IIC總線對當(dāng)?shù)睾０魏蛪簭娺M行測量，直接讀出數(shù)字信號。ZH-Z10B二氧化碳傳感器通過PWM/USART對空氣二氧化碳含量進行測量，讀出原始數(shù)據(jù)信息后進行數(shù)據(jù)補償。

3 監(jiān)控中心設(shè)計

監(jiān)控中心設(shè)計分別采用Web端云平臺和手機App設(shè)計，用戶可遠程進行數(shù)據(jù)監(jiān)看與控制。監(jiān)控中心服務(wù)資源采用基于NB-IoT的物聯(lián)網(wǎng)云平臺，該平臺為底層傳輸提供安全可靠的數(shù)據(jù)報送、數(shù)據(jù)存儲等，用戶無需購買傳統(tǒng)硬件設(shè)備、數(shù)據(jù)庫等中間件，下位機采用Modbus RTU(CRC16)協(xié)議完成部署通信，基于開發(fā)SDK，可通過有人云API進行二次開發(fā)，完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析與預(yù)測操作。云平臺監(jiān)控大屏界面圖如圖6所示。

圖6 云平臺監(jiān)控大屏界面

手機端開發(fā)采用Eclipse免費開源開發(fā)工具，且Eclipse 附帶了一個標(biāo)準(zhǔn)的插件集，包括Java開發(fā)工具(Java Development Kit，JDK)。手機端通過HTTP協(xié)議和云平臺進行通訊，也可以調(diào)用開放的API接口控制設(shè)備和下發(fā)命令。物聯(lián)網(wǎng)云平臺收到的數(shù)據(jù)也同時推送至手機端實時查看當(dāng)前數(shù)據(jù)。APP運行流程如圖7所示。

圖7 APP運行流程圖

4 系統(tǒng)測試分析

4.1 節(jié)點部署與能耗計算

在花椒監(jiān)測過程中，為避免NB-IoT節(jié)點部署大面積散亂，數(shù)據(jù)傳輸冗余。而大部分地區(qū)地形復(fù)雜，花椒種植分布不規(guī)則。針對NB-IoT節(jié)點在田間節(jié)點能耗消耗過大問題，采用非均勻節(jié)點部署。分別假設(shè)部署區(qū)域為(A)正方形，NB-IoT網(wǎng)絡(luò)基站(S)部署在(A)的中心，NB-IoT節(jié)點(K)以基站(S)為中心點，呈圓環(huán)形式部署在基站周圍。以S為中心，將整個A區(qū)域內(nèi)的圓環(huán)分別標(biāo)記P1,P2，P3…PN。其NB-IoT節(jié)點部署模型如圖8所示。

圖8 NB-IoT節(jié)點部署模型

基站(S)與節(jié)點(K)之間的數(shù)據(jù)通信采用多路衰減能量模型，已知基站(S)與節(jié)點(K)之間的通信距離為d時，節(jié)點發(fā)送len比特數(shù)據(jù)所消耗的能量

(1)

式中：Eelec——收發(fā)數(shù)據(jù)所消耗的能量；

Eamp——放大器能量消耗。

K節(jié)點接收數(shù)據(jù)所消耗能量

Erx(len)=lenEelec

(2)

其中，d0取值為50 m，Eelec取值50 nJ/bit，Eamp1取值10 J/(bit·m2)，Eamp2取值0.001 3 pJ/(bit·m4)。

設(shè)置節(jié)點間發(fā)生數(shù)據(jù)包的長度為len比特，當(dāng)節(jié)點按照均勻分布在監(jiān)控區(qū)域中，并組成(S)到節(jié)點之間的距離為直徑2r。在數(shù)據(jù)收集中節(jié)點所消耗能量

Enormal=len(Eelec+Eamp1r2)

(3)

計算處于第P層圓環(huán)中的節(jié)點總能耗

Es(P)=lenNnormal(k)Eelec+lenNC(Eelec+

Eamp2(kr)4)

(4)

式中：Nnormal(k)——圓環(huán)區(qū)域內(nèi)節(jié)點個數(shù)；

P——圓環(huán)區(qū)域?qū)印?/p>

通過分析計算，非均勻部署能有效活躍冗余節(jié)點個數(shù)，優(yōu)化節(jié)點采集能力且節(jié)約能耗周期。在分析測試過程中與傳統(tǒng)均勻節(jié)點部署相比，仿真結(jié)果如圖9所示。

圖9 節(jié)點部署分析對比

仿真結(jié)果表明：當(dāng)節(jié)點模塊正常傳輸時，采用傳統(tǒng)均勻節(jié)點部署方式其網(wǎng)絡(luò)生命周期會隨著節(jié)點區(qū)域長度的變化而逐漸減少，且節(jié)點部署距離在100 m和200 m時，網(wǎng)絡(luò)生命周期呈現(xiàn)階梯式下降；而采用非均勻節(jié)點部署時，各個節(jié)點發(fā)揮最大優(yōu)勢，節(jié)點網(wǎng)絡(luò)生命周期隨著節(jié)點區(qū)域長度逐漸平緩上升，最終達到網(wǎng)絡(luò)生命周期1 000輪的峰值。

4.2 系統(tǒng)實地測試

系統(tǒng)搭建完成后，在江津區(qū)某花椒種植基地完成實地測試。同一片區(qū)域內(nèi)分別布置節(jié)點1、節(jié)點2、節(jié)點3、節(jié)點4，每個節(jié)點分布與基站距離不同，且安裝距離基站分別為50 m、100 m、150 m、200 m。通過不同距離對節(jié)點傳輸性能、傳輸時延進行測試。系統(tǒng)參考QN-QX5便攜式農(nóng)業(yè)環(huán)境檢測儀所測得的參數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)值，將系統(tǒng)各節(jié)點測得的數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)值進行比較。節(jié)點分布如圖10所示，安裝距離基站為50 m、100 m、150 m、200 m的節(jié)點，如表1、表2、表3、表4所示分別為截取同一時刻的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)。

表1 節(jié)點1實時測試數(shù)據(jù)Tab. 1 Real time test data of node 1

表2 節(jié)點2實時測試數(shù)據(jù)Tab. 2 Real time test data of node 2

表3 節(jié)點3實時測試數(shù)據(jù)Tab. 3 Real time test data of node 3

4.3 試驗結(jié)果與分析

本系統(tǒng)性能測試主要分為硬件測試、信號傳輸測試以及傳感器采集信息功能測試。將節(jié)點應(yīng)對如圖10進行部署，通過傳感器節(jié)點進行數(shù)據(jù)采集，并發(fā)送到IoT云平臺。設(shè)置節(jié)點上傳周期為30 min，每幀發(fā)送數(shù)據(jù)包大小為168 bit，在IoT云平臺進行數(shù)據(jù)收集與查看，將接收到的數(shù)據(jù)與節(jié)點所發(fā)送的數(shù)據(jù)進行分析得出丟包率，統(tǒng)計周期為30 d。經(jīng)測試，節(jié)點1、節(jié)點2、節(jié)點3、節(jié)點4在50～200 m范圍丟包率為0.15%以內(nèi)。在郊區(qū)測試距離為5 km時，丟包率為0.35%以內(nèi)，測試距離超過10 km時，丟包率為0.85%以內(nèi)，除去穩(wěn)定的近距離100 m內(nèi)范圍，0.1～10 km范圍內(nèi)平均丟包率為0.35%，具有非常良好的通信可靠性。IoT云平臺正常接收底層傳感器傳送數(shù)據(jù)，將接收的數(shù)據(jù)進行云存儲并加以分析。NB-IoT遠程無線傳輸數(shù)據(jù)通信測試如表5所示。

圖10 系統(tǒng)節(jié)點分布

表5 NB-IoT遠程無線傳輸數(shù)據(jù)通信測試Tab. 5 Data communication test of NB-IoT remote wireless transmission

5 結(jié)論

本文以花椒生長環(huán)境監(jiān)測為背景，研制出一套基于NB-IoT窄帶通信技術(shù)的花椒環(huán)境因子監(jiān)測系統(tǒng)，并將系統(tǒng)進行實地測試，得出以下結(jié)論。

1) 系統(tǒng)采用非均勻節(jié)點部署方式進行監(jiān)測，通過系統(tǒng)建模分析計算得出采用節(jié)點非均勻部署與傳統(tǒng)節(jié)點均勻部署方式相比，節(jié)點能量消耗逐漸降低，有效地延長了節(jié)點網(wǎng)絡(luò)生命周期。

2) 針對系統(tǒng)性能測試，將各個節(jié)點分布在不同距離和區(qū)域?qū)嵉販y試，并抓取數(shù)據(jù)傳輸丟包率，當(dāng)通信距離在0.1～10 km范圍內(nèi)平均丟包率為0.35%；當(dāng)大于10 km時，丟包率為0.85%，該系統(tǒng)能較好的完成各項監(jiān)測任務(wù)，達到了預(yù)期效果。

3) 采用基于NB-IoT的物聯(lián)網(wǎng)云平臺進行遠程監(jiān)控，直接通過API接口進行連接，避免用戶進行二次開發(fā)，大大降低了系統(tǒng)研發(fā)成本。總的來說該系統(tǒng)能有效完成花椒生長環(huán)境的監(jiān)測，并提供了一種智能采集、遠程傳輸?shù)募夹g(shù)手段，為花椒栽培的種植大戶提供了決策和參考。目前，該系統(tǒng)運行于重慶市某花椒示范種植場地，運行效果良好，深受相關(guān)行業(yè)部門的好評，滿足大規(guī)?；幕ń贩N植需求。