基于物联网的智慧农业管理系统设计

王杰华，洪丽芳，许锦丽，刘晓彬，杨烈君

（宁德师范学院信息与机电工程学院，福建 宁德 352100）

中国是传统的农业大国，农业发展市场前景广阔，与国外发达国家相比，国内农业集约化普及率较低、基础建设不足，农业生产的分散性导致中国农业经营成本上升、整体效率不高，同时还面临化学品的过量使用，致使土地污染问题加重、农作物质量风险增大。土地集约化和农业科技化等问题有待深入研究，需加快完善农业科研体系，提高农业科研成果的转化应用能力。

无线网络技术具备低功耗、组网灵活等特性，被广泛应用于物联网的开发。研究以构建信息感知、智慧服务的物联网控制系统为目标［1］，以农业信息的模型、环境调控优化为出发点，针对物联网环境下智能农业信息处理的需求，结合传感器网络，开展对物联网信息融合和物联网环境下多传感器信息收集及关键技术的研究，实现物联网农业智能控制技术的应用。

1 系统总体设计

该系统将以STM32F10x处理器作为信息数据处理中心、Zigbee无线传输技术构建无线传感网络，各功能模块协作完成对农作物生长的各项参数的采集和调控。此外，将采集经过处理转换的参数信息及执行器状态信息发送到云平台及移动终端（图1），可用于远程监视和控制。

图1 总体设计

应用物联网设计的环境监控系统自顶向下，主要分为环境信息采集、生长信息监测、动态智能控制3个部分。

1）环境信息采集。实时采集空气温湿度、土壤温湿度、土壤养分、二氧化碳浓度、光照度等与农作物生长环境有关的参数，通过多个传感器感知周边环境状况，全方位实时动态监测农作物生长环境。

2）生长信息监测。主要以视频监测为主，实时对农作物生长情况进行拍摄，以超声波传感器为辅，进行农作物高度自动检测，根据农作物的生长绘制作物生长周期曲线图，为后续分析农作物生长状况提供原始数据。

3）动态智能控制。通过STM32F10x芯片，完成传感器节点的数据采集，将经过处理的数据上传到云平台，通过预设值进行自动控制，也可通过显示的数据手动调控。该控制系统根据作物的周边环境情况自动控制温度控制系统、光量子控制系统以及微灌和喷洒控制系统，以实现对农业物联网应用层和农业生长环境的自主调控。

2 数据通信协议设计

2.1 构建无线网络结构

由于主控系统的芯片采用STM32F10x处理器，为使无线数据更加稳定，传输采用Zigbee无线技术构建，以树状网络结构划分为传感节点、感知层、传输层、应用层和客户端（图2）。在感知层，使用CC2530创建多个网络节点，设计节点终端和协调器实现无线网络。

图2 通讯系统工作流程

2.2 数据的网络处理

通过Zigbee设备构成无线传感网络，连接传感节点的多个Zigbee终端节点会适当处理传感器获取的原始数据，然后通过RF将获取数据发送到Zigbee路由器或Zigbee协调器上进行汇聚处理。Zigbee协调器通过串行通信将数据转发到智能网关［2］，最终把数据发送到系统移动终端，显示环境情况（图3）。

图3 网络拓扑

2.3 数据融合算法

无线感知节点获得的数据处理采用卡尔曼滤波原理的数据融合，是一种递归估计方式，不需要任何有关的历史数据信息，估计过程仅与先前相关状态的估计值和当前状态的实际值相关，是线性过滤的一种比较常用的数据处理方法［3］。在无线传感器网络情况下，需要估计系统的当前状态并且需要预测系统的未来状态，卡尔曼滤波通常用于融合传感器数据，该数据融合算法具有较少的信息丢失。

无线传感器网络中传感器节点获得的数据是离散数据，卡尔曼滤波用于感知数据的滤波可以提供统计上的最佳估量，而且这种过程只需少量的存储空间，使得卡尔曼滤波非常适合在无线传感器网络中应用［4］。因此，该系统通过卡尔曼滤波来处理无线传感器网络数据。

卡尔曼滤波算法是一个离散控制的过程，用线性随机微分方程表述：

再加上系统的测量值：

式中，X(k)为k时刻的系统状态；U(k)为k时刻对系统的控制量，A和B为针对该系统的参数。Z(k)为k时刻的测量值；H为测量系统的参数；对于多测量系统，A、B、H为矩阵。W(k)和V(k)表示过程噪声和测量噪声，被假设成高斯白噪声，方差Q和R不随系统运行状态变化而变化。

2.4 网关接收并转发数据

网关节点接收到Zigbee数据包后，经MAC层和NWK层的解析从数据中取出有效信息，再通过数据转换，打包为TCP/IP数据包，并发送到云平台［5］。项目中的网关还有协议转换作用，由于存在Zigbee与GPRS两种网络的连接，在数据包发送前需经过处理器STM32F10x转换成适合在GPRS网络传输的数据包格式。

3 水肥微灌制度的设计

水肥灌溉系统在智能农业中对检测的信息起反馈控制作用，系统有两处进水口，一处进水口是从河道抽取的清水，另一处进水口是储存的肥水，最终汇聚到一条管道（图4）。根据农田土壤墒情信息、小气候信息，由控制阀门进行分配，实现无人职守自动灌溉，对肥水的智能微灌进行研究。

图4 水肥灌溉系统

3.1 施肥制度的设计

土壤养分检测的基本原理就是通过X射线荧光光谱法照射土壤，使其发出荧光，通过反射的荧光进行分析，检测样本成分［6］，在该系统中只检测土壤中的养分。

微灌制度需结合农作物生长状态曲线规律和土壤中养分含量检测，外加大数据算法计算微灌和施肥制度拟合，进行水量、肥量相结合一体化灌溉子系统。根据植物周期需水量与降水量的比值确定浇肥的次数、间隔时间，主要原则就是肥随水走、分阶段拟合。应选用螯合态微肥，在微灌溉中与元素肥混合使用时容易产生沉淀物［7］。相比于喷洒灌溉技术，滴灌用水量会比喷洒或畦灌更节水。

3.2 浇水制度的设计

经试验测试发现，DHT11传感器测量土壤湿度并不准确，用专门检测土壤湿度的FC-28传感器效果较好。其检测原理是土壤中含水量与其导电性的正相关性。在实际运行过程中发现采样值会出现偏差较大的峰谷值，这是因为湿度的检测过程有一定的迟滞性。选择中位值平均滤波法，即连续采样N个数据后，去除最大、最小值，将剩下的数据取平均的方法，以防止脉冲干扰，滤波公式为：

式中，M0为输出土壤湿度；Mi为连续采样湿度；n为采样次数。

3.3 温度的补偿

由于农作物一般比较娇嫩，在温度较高情况下浇水会导致烧根、烧叶情况。因此，不能机械地检测到湿度不够就直接进行浇灌，还需考虑土壤墒情、农业技术及土壤温度在一定范围内，才会启动自动灌溉系统。

对于集约化农业生产，农田的面积一般比较广阔，因此对于温湿度的监测点应采用DHT11传感器多点分布，实现对土壤温度实时采集［8］。考虑到环境因素、主控板和传感器的运行状态会产生热量，导致直接安放在主控板的传感器采样值偏大，会使得数据的分析不正确以及控制产生误差。CS32F103内置温度传感器，当内部传感器运行产生温度时，对温度进行补偿，以减弱传感器升温带来的影响［9］。温度补偿公式为：

式中，T0为输出温度；Ti为传感器采样温度；Tc为芯片温度；Tt为温度补偿阈值；ρ为温度补偿系数。

4 软硬件系统的设计

4.1 移动端软件

移动终端用Android系统实现移动终端软件的设计，移动终端的作用不仅仅显示接收的数据，还可以进行手动控制和参数的设置、处理和自动控制，实现多种控制功能。

程序初始化进行系统自检，连接网络和感知层。自检完毕，连接各传感器、各联网部分、屏幕显示和无线传送部分，加载预定的参数值，随后调用资源数据，检查是否有来自网络的控制指令并接收。同时检查是否有语言控制的指令和屏幕触控的指令［10］。当系统连接稳定后，在应用层、传输层、感知层、传感器节点之间进行各数据的传送和指令的传递控制（图5）。

4.2 硬件系统

系统的硬件主要由STM32F10x作为主控处理器，依托Zigbee设备构成无线传感网络，以多点布局传感器的方式实时采集周边环境参数（表1）。结合信息融合、数据信息处理方式，实现自动化控制效果。

5 结论

移动互联时代的到来正深刻改变着农业的发展，“互联网+农业”的研究使农业生产更智能化，精准农业在提高生产效率的同时能够有效减少人力使用，实现真正的自动化。在物联网的基础上，该系统对农作物的生长状态进行精准的自动控制和智能化管理，为农业发展提供一种科学研究依据。

图5 移动端一般流程

表1 传感器参数