基于智慧渔业的远程水质监测系统设计与实现＊

刘艳飞，陈帼鸾

（中山职业技术学院信息工程学院，广东 中山 528400）

我国水产养殖产量位居世界首位，占到全球总产量的73%。近20 年养殖产量增长了2 倍，为我国国民提供了超过30%的优质动物蛋白，对保障国民食物安全发挥了重大作用[1]，但是，传统渔业养殖方式对水中各物质含量的判断主要来自经验，即通过观察阳光、气温、气压以及鱼有无浮头等现象，判断水质是否利于鱼的生存来调整鱼塘环境[2]。水质是渔业的基础，利用现代信息技术实现对鱼塘水质参数的实时监测、分析评价、智能预警是智慧渔业的关键。

随着物联网技术的广泛应用，以及WiFi、蓝牙、Zigbee、2G/3G/4G 不断发展，无线技术也在不断发展，这些无线技术都有各自的优点，但是一直以来都难以解决远距离和低功耗之间的矛盾问题。低功耗广域网（Low Power Wide Area Network,LPWAN）技术产生之后，一定程度上解决了本问题，最大程度地实现更长距离通信与更低功耗，同时还可节省额外的中继器成本。LoRa 是LPWAN 通信技术中的一种，是美国Semtech 公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。LoRa 网络易于建设和部署，具有远距离、低功耗（电池寿命长）、多节点、低成本的特性[3]，已成为当前应用最普遍的物联网专用网络通信技术，特别适合对大规模的鱼塘群进行无线网路部署。

因此，本文项目引入智能感知设备水质检测仪和水下高清摄像头，通过LoRa 技术与网关节点进行通讯，网关将数据通过Internet 网络上传到云平台同时负责发送指令到感知设备，用户通过移动终端查看鱼塘各类数据、接收预警信息和发送对智能设备的控制指令，实现水质远程监控，降低渔业养殖的风险，用现代信息技术保障我国渔业养殖的可持续发展。

1 系统整体设计

整体系统架构分为三个部分，分别是感知层、网络层和应用层，如图1 所示。感知层主要包括水质检测仪和组成的数据采集节点，属于系统的最底层，采集的数据通过LoRa 无线网络发送到网关节点。网络层是连接感知节点与云平台的纽带，实现LoRa 网络协议与几种不同类型的基础通信协议之间的转换，汇集数据采集节点数据并上报，同时负责向相应节点下达云平台发送的控制命令。应用层采用云平台，接收、处理、管理网络层上报的数据和设备控制指令功能，同时提供交互界面供用户查询和管理各个节点的状态[4]。

图1 系统结构图

2 数据修复处理

通过传感器采集的数据往往不能直接使用，为了保证数据的正确性和完整性必须对数据进行预处理，方案采用模糊聚类优化补全模型来对水质监测数据的缺失值进行补全[5]。

1）建立待检测数据集x 和隶属矩阵。x={x1,x2,x3,...,xn}表示n 个样本，c={c1,c2,...,ck}表示k 个类别，那么x 的隶属矩阵U 为：（其中，）

2）初始化隶属矩阵。按照工程经验取值范围，对于本项目取模糊系数m＝2，聚类数k＝3，迭代次数t＝200 能达到最好的聚类效果。

3）计算聚类的中心Ci：

5）重复上面的步骤，直到中心点Ci不再变化或者初始化隶属度矩阵U 变化很小为止。

3 系统实现

系统根据调研用户的需求，设计了水质实时数据展示、水质监测、鉴定、设置四个功能模块用户端根据智能手机的使用率和便携性开发了移动APP。

3.1 实时数据

实时数据部分主要展示各个鱼塘的溶解氧、碱度、水温、盐度、PH 值、亚硝态氮、ORP 和浮游动物等水质监测数据，如图2 所示。同时用户可在线查看所有被监测池塘水质变化曲线，如图3所示。

图2 鱼塘水质实时数

图3 鱼塘实时水质曲线

3.2 水质监测

用户可设置各项水质监测指标，查看处理各类水质异常报警信息以及历史水质监测历史数据等。同时可以进行用户可实时校准各个水质监测设备饱和氧基准监测数据、碱度基准监测数据、ORP 基准监测数据等，如图4 所示。

图4 鱼塘水质监测

3.3 鉴定

这个模块启动水中的摄像头，用户可实时在线鉴定鱼塘内的各类浮游生物、藻类植物，从而确定鱼塘生态，记录可保存，便于随时查看历史记录，如图5 所示。

图5 鱼塘水质鉴定

3.4 设置

设置模块主要用来管理鱼塘、控制设备、设备的使用手册、设置水质报警参数等,如图6 所示。

图6 鱼塘设置、管理操作界面

4 结束语

本文设计的远程水质监控系统是面向渔业可持续发展的需求，基于智能传感、无线传感网、通信、数据处理与智能控制等物联网技术开发的，用户可以通过手机APP 端远程查看鱼塘水质信息，同时也可通过对数据进行分析处理，做出控制决策，远程控制增氧设备等。系统采集的水质数据不仅可以指导当前的渔业养殖，提高养殖产量和节约人力，更为未来的智能养殖提供基础数据，不仅具有经济效益更具备社会价值。