基于NB-IoT的土壤墒情监测系统设计与应用

王伟峰，韩 非，彭 超，晏 亮，陈一凡

（1.牧星智能工业科（上海）有限公司，上海200090；2.中国人民解放军95841部队，酒泉735018；3.上海无线电设备研究所，上海201109）

目前，我国农业在新技术的支持与推动下不断取得突破性进展，数字农业作为现代农业中的重要组成部分起到了重要的推动作用，数字农业的技术核心是信息化，采集与农业生产相关的各类数据信息再加以提取、计算与分析，为数字农业技术中的关键环节[1]，近年来，物联网技术不断创新与发展，为数字农业的发展提供了新的契机。

窄带物联网NB-IoT技术，与WiFi，ZigBee等传统的物联网技术相比，具有覆盖范围广，功耗低，以及海量连接的特点[2]，在此提出了以NB-IoT为核心的土壤墒情远程监测系统，其物联网终端设备是以STM32F103为主控芯片的采集传输控制器，采用消息队列遥测传输MQTT（message queuing telemetry transport）协议将采集的土壤墒情信息远程发送到阿里云平台及数据库中，供前端土壤数据监测网站进行显示、计算及分析，目前该系统方案已经完成工程验证并投入使用。

1 系统总体方案设计

土壤墒情监测系统总体框架如图1所示，系统按照物联网分层架构进行设计，包括感知层、传输层、网络层、应用层。

图1 监测系统总体架构Fig.1 Overall architecture of monitoring system

第1 层感知层，土壤传感器采集土壤温度、含水量以及电导率等3种土壤墒情信息，并将采集数据发送到采集传输控制器，每个采集传输控制器通过总线形式连接多个土壤传感器进行通信。

第2 层传输层，采集传输控制器内部集成NB-IoT通信模块；采集传输控制器接收到各土壤传感器发送的墒情数据报文后，进行解析、重新组帧并通过NB-IoT的通信方式将数据远程发送到阿里云平台。

第3 层网络层。NB 电信运营商建立的通信基站与网关将各采集控制器的数据转发到阿里云平台后，再存储到云端的SQL 数据库中，实现数据管理。

第4 层应用层，为分析土壤墒情建立土壤墒情监测平台网站，平台网站从云端SQL 数据库中读取采集到的土壤墒情数据，进行实时显示和历史数据分析。

2 系统硬件设计

2.1 硬件组成设计

土壤墒情监测系统中，采集传输控制器主要负责采集各传感器测量信息并实现远程通信，网站平台及数据库主要部署在网络云端，因此系统的硬件设计主要围绕采集传输控制器进行。

采集传输控制器的硬件组成如图2所示，采集传输控制器的主控芯片选用意法半导体（ST）公司数字处理芯片STM32F103RCT6，主控芯片连接的外设主要包括DC-DC转换电路、RS485通信电路、NBIoT通信模块以及GPS 卫星定位模块。

图2 采集传输控制器组成框图Fig.2 Composition diagram of acquisition and transmission controller

2.2 主控电路设计

在采集传输控制器中，STM32F103 作为主控芯片承担了数据采集、解析及远程传输的关键控制作用。STM32 通过串口USART2 以总线的形式实现与多个土壤传感器之间相互通信，获取各传感器的土壤采集数据；通过串口USART3对SIM7020C型NB-IoT通信模块进行配置与数据远程发送；通过串口USART1与GPS模块进行通信，获取该土壤墒情监测点的地理坐标信息，STM32 主控芯片电路如图3所示。

图3 STM32 主控芯片电路Fig.3 STM32 main control chip circuit

NB-IoT通信芯片选用中国芯讯通公司的SIM7020C型多频段无线通信模块，其应用电路如图4所示。

图4 NB-IoT通信模块电路Fig.4 NB-IoT communication module circuit

SIM7020C 应用电路包含的硬件接口有电源输入、USB接口、全功能串口、SIM 卡接口、天线接口[3]，其全功能串口与STM32 芯片的USART3 实现通信。SIM7020C的PWRKEY 引脚为开关机控制输入，低电平有效，其输入有效低电平的最大值为0.5 V。

定位已成为物联网发展的重要基础，采集传输控制器中包含GPS 卫星定位模块，以使网络终端能够获知土壤墒情数据所对应的地理位置坐标，GPS定位芯片选用移远公司L76C型定位产品，L76C 支持多卫星系统，可接收处理多种SBAS 信号，且具有功耗低、灵敏度高的优点[4]，其应用电路如图5所示。

3 系统软件设计

3.1 采集传输控制器软件设计

采集传输控制器软件主要实现土壤传感器数据采集和NB-IoT 无线远程传输2个功能。软件流程如图6所示。

首先初始化STM32 主控芯片，然后通过AT 指令对SIM7020C 进行NB-IoT 入网配置，实现其与阿里云平台的网络连接。NB-IoT 入网的主要步骤如下：

图5 GPS定位模块电路Fig.5 GPS positioning module circuit

图6 采集传输控制器软件流程Fig.6 Software flow chart of acquisition and transmission controller

步聚1创建TCP 连接，指令为

AT+CMQNEW=，，，[，]

步聚2设置阿里云设备三要素，指令为

AT+CMQALICFG=，，，

步聚3发送MQTT 连接包至阿里云，指令为

AT+CMQALICON=，，

采集传输控制器与土壤传感器通过RS485 进行总线通信，通信数据采用串行通信协议Modbus协议。当完成各土壤传感器采集数据解析后，STM32通过串口将AT 数据包发送给SIM7020C，从而实现远程发送，其数据发送指令如下：

1）发送MQTT 订阅包，指令为

AT+CMQSUB=，，

2）发送MQTT 发布包，指令为

AT+CMQSUB=，，

此外，由于土壤墒情数据无需密集周期发送，其最短发送间隔时间为10 min，而工作时长低至1 min以内，因此，为节省电池耗电量，采集传输控制器在空闲时期需要进入低功耗模式，低功耗的软件实现主要包括STM32 芯片低功耗和SIM7020C模块低功耗；STM32 芯片低功耗采用停止模式，SIM7020C模块低功耗采用PSM模式。采集传输控制器进入工作模式或低功耗模式的时间控制依靠STM32 芯片的RTC 中断实现。

3.2 阿里云设备模型及数据库设计

采集传输控制器与阿里云平台之间的通信是依靠NB-IoT 远程发送实现的，其数据接口为MQTT接口[5]，因此，需要在阿里云平台上建立与采集传输控制器通信参数一致的设备模型。

设备模型的建立完成后，可以建立该模型下的多个具体物联网设备，阿里云物联网设备的通信三要素是产品名称、ProductKey和DeviceSecret[6]。

阿里云数据库RDS版包含MySQL，SQLServer，PostgreSQL，PPAS和MariaDBTX，用户可以根据需要创建出适合自己应用场景的数据库实例，在此所建立的系统即为在阿里云数据库RDS 创建的MySQL 实例：电信运营商网关接收到采集传输控制器发送的MQTT 数据包后，将数据推送到阿里云平台，云平台接收解析后再将各测试变量值写入数据库中。

3.3 前端数据监测网站设计

土壤墒情数据监测网站作为前端应用，主要包含传感器工作状态监测、土壤墒情监测点地理位置分布显示、各监测点传感器测量数据实时更新，以及历史数据分析等功能，其网站页面如图7所示。

图7 土壤数据监测网站Fig.7 Soil data monitoring website

传感器工作状态的监测内容，主要包括设备是否在线、各状态下传感器数量统计、电池剩余电量显示等，传感器的地理位置分布是根据采集传输控制器的卫星定位数据实现地图显示的，各传感器测量数据可以进行单点实时显示，也可以绘制出历史变化曲线，由此进行数据动态分析，用户注册自己的账号，添加自己的采集传输控制器设备序列号，就可以在登陆网站后观测到自己设备的相关数据及信息。

4 系统测试结果分析

为验证所提出的物联网土壤墒情监测系统方案的可行性，在河南省漯河市青年乡的冬小麦田地中安装部署了所设计的土壤监测系统。

每个监测站点包含一套采集传输控制器、3个土壤传感器，系统供电采用锂电池加太阳能充电的方式实现。土壤传感器安装现场如图8所示，3个传感器的埋地深度依次为20 cm，40 cm，60 cm。

图8 土壤传感器安装现场Fig.8 Installation site of soil sensor

在PC网络终端，选择土壤监测点下雨后24 h内的土壤含水量数据进行分析，得到的土壤含水量体积分数的变化趋势如图9所示。

图9 土壤含水量变化趋势Fig.9 Change trend of soil water content

由图可见，埋地深度为20 cm的传感器测量的雨后土壤含水量，下雨后由（体积分数）40%增加到44%，雨停后呈缓慢下降趋势；埋地深度40 cm的土壤含水量，在下雨后（体积分数）微涨了0.4%，变化较小，上述数据变化趋势表明，该系统能够实现对土壤墒情变化的长时间稳定、可靠监测。

5 结语

基于NB-IoT 物联网技术，建立了土壤墒情远程监测系统，对集成NB-IoT通信模块的采集传输控制器进行了软硬件设计，通过MQTT协议实现了采集传输控制器与阿里云平台之间的数据通信；创建SQL 数据库，实现了数据测存储管理；建立前端数据监测网站，对采集数据进行显示分析，实际应用证明，所述方案具有良好的工程可行性。