农业气象灾害远程智能预警系统设计

祁卓平

（甘肃省临洮县气象局，甘肃 定西 730599）

0 引言

自然资源部地图技术审查中心数据显示，我国山地地形总面积超过300 万km2，约占我国陆地总面积的33%。山地农作物种植是我国农业的主要组成部分之一，包括水果、蔬菜、药材等经济作物，提高山地农作物管理效率和技术水平，对促进农业生产具有重要意义。山区地形复杂、海拔落差浮动较大，山区气候局部变化剧烈，特别是在深山地区，公共气象局信息无法很好地覆盖整个山区的现场气象情况，复杂的气候变化和气象灾害降低了经济作物的生长品质[1-3]。另外，由于深山交通不变，加大了对作物生长情况的监测难度。实现对地理位置偏僻地区的远程监测和局部气象预警，对提高深山经济作物生长品质具有重要意义。提出一种远程气象预警系统设计方案，利用气象观测传感器和图像采集模块，结合4G 网络通信技术，实现对偏远山地区域的环境温度、湿度、日照时数、风力等气象数据及图像信息的采集，并将数据实时传输至远程服务器，服务器利用气象站提供的公共气象数据和现场局部实时气象数据，结合采集的现场作物生产状况图像，利用智能学习算法，实现对气象变化与气象灾害的预测，并对实时气象数据和预测结果进行显示，为农业防灾、增效、增产提供参考数据支撑。

1 系统结构设计

气象预警系统主要由多个分布于现场的前端采集终端和一个远程服务器构成，具体包括ARM 处理器、气象数据采集单元、图像采集单元、4G 无线通信单元、远程服务器等部分。其中，前端采集终端以ARM 微处理器作为控制核心，数据流主要分为气象数据和图像数据，微处理器控制气象数据采集单元，对环境温度、湿度、日照时间、风力等气象数据进行采集，同时控制图像采集单元，对监测区域的实时图像进行成像和采集，并将气象参数数据和图像数据按照预定的通信协议进行打包，通过4G 无线通信模块，将数据输出至远端的服务器，远端服务器将接收的数据包进行解压、统计、分析等操作，结合气象站提供的公共气象数据，进行综合分析，输出气象分析结果，整个气象预警系统结构如图1 所示。

图1 气象预警系统结构Fig. 1 Structure of meteorological early warning system

1.1 ARM 微处理器

微处理主要负责对整个系统的控制、数据采集与传输，选用基于ARM 架构的芯片STM32F103，该微处理器具有运行速度快、功耗低、搭建系统成本低等优势，且外围资源集成度高，开发环境操作简单，便于系统软件开发[4]。该芯片属于32 位ARM 微控制器，最大FLASH容量达512 K，内部集成了定时器、CAN 总线、ADC转换、UART 串口通信等外设模块，最高工作频率72 MHz，采用低功耗设计，分为睡眠、停机和待机3 种工作模式，非常适用于低功耗、低成本采集终端设计。

1.2 气象数据采集模块

山地环境的气象变化较为复杂，为了弥补气象站提供的公共数据实时性和准确性不足的问题，对农作物现场气象数据进行采集，作为对气象数据的补充。气象要素主要包括环境温度、湿度、日照时数、风力等。采用标准RS232 串行通信接口，实现微处理器与多个设备的实时通信，实现对多个传感器的一体化数据采集，并预留多个标准接口，以便进行更多传感器的扩展。

环境温度和湿度传感器选用美国Onset 公司生产的HOBOS-002 型高精度温湿度传感器[5]。该温湿度集成传感器的温度测量精度达0.2℃，湿度的测量精度达2.5%RH，可实现对环境温度和湿度的高精度采集。图像采集主要利用OmmiVision 公司的CMOS 图像传感器，型号为OV2640，该传感器支持200 万像素，可输出的图像分辨率分为176×144、320×240、640×480、1 600×1 200 等[6]。为了减小对微处理器运算资源的占用，适应无线网络传输速率，采用OV2460 传感器内部集成的DSP 对原始图像进行压缩处理，以JPEG 格式输出图像，以降低微处理的图像压缩压力，且图像清晰度可满足对主要类别农作物的高清晰观察。

1.3 无线通信模块设计

山区一般地处偏僻，通信基站稀少，且信号易受到地形阻挡，通信质量差。若采用有线数据传输方式，系统搭建成本高且布线困难。为便于维护，降低成本，采用4G 无线网络进行数据传输，可消除距离和地域限制，将气象数据和现场图像传输至远端服务器。4G 无线网络可保持持续在线，具备自动拨号功能，在发生断线时可自动进行重连，保证通信的稳定性[7-8]。另外，局部气象数据并不需要固定周期进行采集，根据不同农作物的实际生长需要进行采集，数据采集和传输周期具有不确定性和随机性。为了节约网络流量，采用基于推拉方式的混合传输机制，服务器可根据气象预测软件的需要，根据IP 地址主动拉取指定前端采集终端的数据，服务器也可向前端采集终端发送定时间指令，前端采集终端按照设定的时间周期性向远程服务器推送采集数据。在空闲时间，断开服务器与采集终端的链接，利用混合传输机制节约数据流量。

1.4 供电电源设计

系统采用直流电压供电，需要的供电电压分为5和3.3 V 两类，其中微处理器、气象采集模块、通信模块采用5 V 供电，图像采集模块采用3.3 V 供电。由于受山区地形限制，为了提升该系统的适应性，采用太阳能电板进行供电，利用太阳能电板为蓄电池充电，蓄电池的输出电压为直流12 V，再将蓄电池电压转换为5 和3.3 V，为系统供电。

2 系统软件设计

该系统软件主要包括前端采集软件和远程处理软件两大部分。其中，前端采集软件嵌入在现场终端，主要负责对气象参数和图像采集，并将采集的数据进行打包，按照无线通信协议传输至远端服务器。远程处理软件主要集中在远端服务器，主要负责对数据的解压、统计、存储等操作，同时利用智能分析算法，根据采集的数据，对气象数据进行评估，输出预警结果。

2.1 前端采集软件

前端采集软件嵌入在前端采集终端的微处理器中，可分为软件配置子程序、控制管理子程序、通信控制子程序、外围采集设备管理子程序、数据处理子程序等部分。其中，软件配置子程序负责对外围传感器模块、通信模块的初始化配置，包括设备端口号、外围传感器初始化、通信速率等格式配置[9]。控制管理子程序负责对设备开启和停止的监测与控制，控制外围采集设备的接入和分离，以及通信的收发控制等。通信控制子程序主要负责对无线通信的参数设置，控制无线信号的连接与断开，控制数据流的收发。外围采集设备管理子程序主要完成对外围气象传感器和图像传感器的周期性数据采集，对采集时间、图像分辨率、传感器参数进行设置。数据传输流程如图2 所示，数据处理子程序主要负责将采集到的气象数据和图像数据进行统一处理与压缩打包，按照设定的数据格式，将数据包发送至远端服务器，采集终端设置的主要控制命令如表1 所示[10-11]。

图2 数据传输流程Fig. 2 Data transmission process

表1 采集终端设置的主要控制命令Tab. 1 Main control commands set by acquisition terminal

2.2 远程处理软件

远程处理软件主要嵌入在远端服务器中，负责对气象数据包的解压、统计，并利用气象数据和智能分析算法，结合农作物生长特性，给出相应的气象预测，实现农作物实景监测、气象状况展示、灾害预警、生长趋势预测等功能。远程处理软件中数据展示部分主要包括实景图像显示和气象数据曲线显示。实景图像显示将多个终端上传的图像进行分栏显示，可进行不同终端图像切换显示，从而观察各个观测点的作物生长情况。期限数据曲线主要是对温度、湿度、风速等气象数据进行汇总，并以时间为横向坐标，绘制气象数据变化曲线，展示不同时间段内的气象数据变化趋势。远程处理软件中预测算法部分主要采用神经网络，对气象数据和作物生长状态进行特征提取，将气象数据要素作为神经网络输入量，作物生长状况作为输出量，通过采集样本训练，获得反应气象数据和作为生产影响关系的预测模型，气象预测模型如图3 所示[12]。

图3 气象预测模型Fig. 3 Meteorological prediction model

利用远程服务器的应用软件，技术人员可实时掌握现场气象和农作物生长情况，减少现场观察的频次，实现对交通不便山区作物的远程监测，提高管理效率。同时，利用智能分析算法，结合气象数据和农作物生长状态，实现对气象灾害和作物生长趋势的预测，降低灾害风险。

3 试验测试

为了测试系统方案的可行性和运行稳定性，利用3 个采集终端和1 个远程服务器模拟山地远程气象系统。2021 年9 月，在临洮县南屏山区布置3 个采集终端，1 个远程服务器放置于山区边缘，3 个终端与远程服务器距离为20 km 左右。测试结果表明，系统能够稳定进行数据传输，无数据丢包或图像丢帧现象出现。数据传输速率测试结果如表2 所示。数据平均传输速率为406 KB/s，一幅图像的数据大小在400 KB 左右，仅需要1s 左右时间即可完成一幅完整图像传输，可满足对作物现场情况的监测。由于受山地、沟壑等复杂地形环境影响，4G 无线网络信号质量与理论值虽然有一定差距，传输速度未能达到最优值，但能够满足农作物远程监测的数据传输速度要求。

表2 数据传输速率测试Tab. 2 Data transmission rate test

为了进一步验证无线数据的混合传输机制具有节约数据流量的优势，在两个采集终端上分别采用混合传输机制和传统轮询传输机制，对比两种数据传输机制的流量消耗，结果如图4 所示[13]。由流量消耗对比结果可知，混合传输机制的平均流量消耗仅是传统轮询传输机制的60%，可有效降低流量消耗量，节约数据传输成本，同时提高有效数据的传输效率，提升数据传输可靠性。

图4 数据传输流量消耗对比Fig. 4 Comparison of data transmission traffic consumption

4 结论

利用微电子检测技术和4G 无线通信网络，搭建了一套现场气象前端采集终端，通过多点分布采集和远程数据传输，实现对偏远山区局部气象的实时采集与远程传输，并利用远程服务器进行数据收集与分析，利用智能分析算法实现对山区气象预测，从而达到对农作物气象环境预警和灾害预防的目的。该方案对采集传感器构成和传输网络进行了优化，并在服务器端嵌入智能分析算法，实现设计结构简化和低成本的同时，提高了气象预测的准确性，提升了对偏远地区农作物生长的远程监测能力。