基于LORA通信的茶园雾灌监测系统设计与实现

徐操喜，俞 龙，齐 攀，王跃亭，阳 星,3

(1. 广东交通职业技术学院信息学院，广州 510800；2. 华南农业大学电子工程学院，广州 510800；3. 广州市农瑞云信息科技有限责任公司，广州 510800)

0 引 言

雾灌是指在通过人工方式模拟雾天气，借此达到改变区域小气候、节水灌溉等目的。在茶园种植过程中，雾灌操作将使得阳光发生漫射，产生更多更易被茶树利用的红、黄光，进而实现茶叶的增产、增收[1-3]。为了提高雾灌的利用效率，获得更好的灌溉效果，需要精细化分析雾灌对茶叶生长环境的影响，继而制定更加合理的灌溉策略。

随着电子信息、计算机科学等技术的快速发展，研究人员开始通过信息化手段采集茶园环境信息，逐渐取代人工现场采集：周立等[4-7]应用不同通信网络，获取茶园环境信息，完成多点信息的采集；韩团军等[8,9]开发不同的控制平台，适应不同的使用对象，完成茶园的及时、高效管理；李乔宇等[10]通过搭建多信息源获取平台，获取茶园数字信息、图像信息等，实现对茶园的全面、大范围管理。

本文为实现在湿度较大、衰减较强的茶园中的环境信息采集，设计了一套基于LORA通信的茶园雾灌监测系统。相较于其他环境监测系统，本系统通过选用抗干扰能力更强的LORA通信方式[11-17]，保证长距离通信效果；引入嵌入式智能设备作为通信控制节点，完成数据缓存、编码、转发等操作，增强系统实用性和稳定性。

1 系统架构设计

本系统主要包括茶园本地监测单元、云服务器单元和远程监测单元三部分，其整体架构如图1所示。

图1 系统架构示意图

茶园本地监测单元主要采集茶园内大气温湿度、土壤湿度等环境变量，构建LORA通信网络，将茶园内不同节点信息收集、汇聚于通信控制节点，通信控制节点对数据进行缓存、备份。本地监测单元完成了茶园环境信息监测的本地闭环控制。

云服务器端接收不同通信控制节点发送的环境数据信息，按协议进行处理、存储、转发等操作；同时，接收远程监测平台的查询命令，查询特定地点、指定时段茶园信息。茶农、专家等不同用户可通过远程监测单元登录手机APP或电脑终端的交互平台，实现对茶园的高效管理。

2 茶园通信网络设计

2.1 通信方式设计

茶树生长具有喜温、喜湿、耐荫等特点[18]，茶园常以梯田化、良种化、园林化等方式建设，坚持等高梯层、密植绿化等标准[19-21]。雾灌是人工创建适宜茶树生长的环境，灌溉控制要求茶园通信具有抗干扰、高可靠、强绕射等特点。

为适应茶园通信的以上特点，本系统在茶园内选用LORA+4G的混合通信方式，LORA网络实现本地信息采集，4G网络将采集的信息接入云服务器。LORA通信具有强绕射、低功耗、长距离等特点，采用星型组网方式，能很好地适应野外通信；4G网络单元可部署于固定监测站或信号较好的地点，保证系统远程通信的稳定性和可靠性。

2.2 终端节点设计

终端节点主要由充/供电电路和控制处理单元两部分组成，如图2图3所示。

图2 终端节点结构图

图3 终端节点实物与电路封装图

茶园野外环境缺乏供电设施，梯田式的建设使得茶树每行高低分离，系统利用茶田间充沛的太阳能实现系统供电。为方便系统的集中管理和灵活部署，利用GPS/北斗定位模块获取节点位置信息，并将位置信息作为不同终端节点的唯一标识，实现终端节点的管理。

意法半导体公司的STM32F103C8T6芯片具有性能高、功耗低、成本低等优点，系统选用其作为主控芯片以适应野外低功耗、高可靠的需求。本地无线通信选用LORA模块，LORA模块因消除了同步开销和跳数，使其具有低功耗、结构简单等特点；扩频技术的使用，允许终端与网关之间的通信可在不同频率、速率下互不干扰的传输数据，满足了茶园长距离、大范围使用的需求。

2.3 通信控制节点设计

通信控制节点同样包括充/供电电路和控制处理单元两部分，其结构如图4、图5所示。

图4 通信控制节点结构示意图

图5 通信控制节点电路封装图

通信控制节点作为茶园本地监测单元的核心控制部分，需要更高的稳定性和便捷的管理接口。为此，系统一方面选用规格更大的太阳能电池板，另一方面以蓄电池替换锂电池，保证电量的充足供应。同时，为避免数据冗余堵塞，造成数据丢失，引入树莓派进行数据处理，提高了上传云端数据的质量。

通信控制节点选用树莓派Zero_WH作为核心控制单元，通过串口通信方式，接受LORA通信模块发送的茶园环境信息；4G通信单元选用华为ME909S-821无线通信模块，通过USB接口与树莓派连接，最终实现LORA网络与4G网络的数据对接。

3 云服务器端与用户交互平台设计

系统选用腾讯云服务器，安装有Ubuntu 16.04 64位操作系统，利用MongoDB数据库存储不同节点获取的环境信息，利用MYSQL数据库存储茶园管理人员信息，搭建JAVA运行环境，使用Netty结构完成数据接入等操作。

用户交互平台主要采用JAVA语言进行PC端和Android应用程序的开发设计。其中，PC端采用B/S(Brower/Server)模式[22]，茶农通过浏览器即可进行茶园环境信息查询等操作；Android应用程序则选用Android Studio作为开发工具，采用MVC设计模式，将模型、视图和控制进行各自的应用开发。

4 实验测试与结果

为测试系统的实地运行情况，将系统部署于广州市钟落潭镇广东省农业科学院示范茶田内，对雾灌主要影响的土壤温湿度、大气温湿度等信息进行监测[23-25]。示范田内种植有英红九号红茶，并配有雾灌装置，其部署如图6所示，终端节点、通信控制节点野外部署如图7所示。

图6 实地测试部署图

图7 通信控制节点、终端节点野外部署实物图

系统连续监测由2019年3月1日至2019年3月21日近20 d的土壤、大气温湿度情况；其中3月4日至3月10日，示范田所在地区陆续出现降雨，其中3月4日小雨、3月5日中雨、3月6日中雨、3月7日大雨转中雨，3月8日小雨、3月7日中雨转小雨和3月10日小雨。

4.1 土壤温湿度监测测试

土壤温湿度是衡量灌溉效果、水土保持的重要因素之一，因此我们对土壤温湿度也做了监测。测试时，根据英红九号种植规范，在40 cm深土层处埋入土壤温湿度传感器进行数据采集[26]，其结果如图8所示。

图8 土壤温湿度监测结果

由图8(a)所示，在雾灌情况下，除下雨期间(96～220 h)土壤降温明显，其他时间变化较小，大气温度在大暴雨过后出现最低温度(190 h左右)，因此在土壤降温方面，雾灌操作相对于降水对土壤温度的影响效果较小，不能较大程度的提升土壤温度。由图8(b)可知，土壤的含水率在96～220 h区间总体呈上升趋势，在220～400 h区间总体呈下降趋势；大暴雨(190 h左右)天气土壤含水率出现偏高现象(维持在55%左右)，土壤含水率240～400 h期间基本上维持在25%，在整个试验期间的土壤含水率维持在15%～25%之间，因此在水土保持方面，雾灌能够保持土壤的含水量，使其在大部分时间内不会出现较大波动，保证了茶叶等作物生长在一个含水率较稳定的环境中。同时监测到暴雨过后温度和含水量出现极值现象，能有效地为茶农提供预警提示，以便茶农提前根据土壤温湿度值的变化情况来采取相应的处理对策。

4.2 大气温湿度监测测试

大气湿度、环境温度同样影响着茶树的品质、产量，雾灌将直接影响着大气温湿度。系统对在雾灌影响下的大气温湿度进行了记录、统计，其结果如图9所示。当遇到雨水天气或雾灌时大气湿度将超过100%，水分在空气中将以液体的形式存在；大气温度随着空气湿度的增加而降低；可见，雾灌方式可影响大气温湿度，营造适合茶树生长的环境。

图9 大气温湿度监测结果

5 结论与讨论

本文针对雾灌操作所主要影响的大气温湿度、土壤温湿度进行了信息化监测。测试结果表明，雾灌对土壤温度影响不大，但具有较好的水分保持效果；对大气温湿度有着较好的作用效果，通过制定合理的雾灌策略，调节大气温湿度达到茶叶增产增收的目的。系统在实际应用中仍有不足之处，当前雾灌监测结论只适用40 cm土深层，对其他层次的土壤温湿度影响，系统尚未研究；此外，系统在野外环境中持续、高效的运行需要稳定的能源供给，而连续阴雨天气将对此产生较大障碍。