基于物联网和Cat.1 模组的智慧农业系统

冉卓衡

（天津工业大学，天津 300387）

在实际的农业生产与应用中，温湿度、光照等环境参数都能对作物的生长品质产生一定的影响。例如，当大棚内温度过高时，会引发作物“高温不实”或“高温逼熟”等热害现象，而过低的温度又会产生低温冷害、冻害等现象[1]；如果温室中的湿度长时间处于较高的状态，则容易引起种植区域内各种霉菌滋生[2]；而当日光不足时还会造成植被的寡照阴害[3]。因此，如果能在农业应用场景中实现快速获取环境中的反馈信息，并以此来及时地调节相应的环境参数，将对农作物的种植与生长产生积极的影响。此外，随着近年来传感器与物联网技术在农业中的成熟应用，我国的农业智能化水平也正逐步迈入发展的黄金时期[4-6]。

基于Cat.1 模组和物联网云平台构建了一套实用的智慧农业系统。Cat.1 模组可以无缝接入现有的LTE 网络，实现高速率、低延时与低功耗地接收感知层采集的环境数据。华为OceanBooster 云平台不但能提供农业环境数据的可视化服务，还可根据云平台设置好的触发规则，下发相应的控制命令给农业设施，使农业设施可跟随大棚内实时的环境参数自主地实现调节与开闭。在提高农业生产质量与效率的同时，又可减少电能消耗，降低化学肥料与有害物质的污染，具有较好的实用性和一定的环保性。

1 系统整体架构

该智慧农业系统由参数采集传感器、功能执行设备、数据可视化平台、规则设置平台、数据发送与接收模块等组成，各个模块间的关系如图1 所示。

图1 系统的结构框图

系统内的各个单元通过协调配合，实现智能化地监测与调节大棚内的各项环境指标。在用户端使用者还可通过手机及网页浏览并设置相应的环境与控制信息，便捷地管理农业大棚内作物的生产。采集端系统的主要硬件部分由通信模块、显示模块、电源模块、环境参数传感器和调节控制模块等组成，各部分关系的系统架构如图2 所示。

图2 采集端的系统架构

2 系统主要硬件组成

该系统基于Cortex-M4 内核的STM32L431 低功耗系列微控制处理器开发，该处理器不但有着丰富的外设资源[7]，且工作频率也高达80 MHz[8]。除了选用市面上常用的环境参数传感器之外，该系统还通过Cat.1 模组与GSM 模块实现数据的交互，使整个系统具有低功耗、低成本和易于使用的特点。

2.1 参数采集传感器

2.1.1 光照传感器

系统基于BH1750 传感器内置的16 位模数转换器，通过IIC 协议可直接传输农业环境中光照强度的数字信息，而不需要经过复杂的计算[9]。传感器的测量结果也可以通过光度计来直接地进行验证，所测得光照强度的物理单位是lx（勒克斯）。

2.1.2 气体传感器

气体监测所使用的MQ-2 型传感器是一款可识别多种气体的探测器，其广泛被应用于液化气、苯、烷、酒精等气体的探测。具有灵敏度高、稳定性好、寿命长等优势[10]。当环境中的气体浓度越大，传感器的导电率就会变大，输出电阻也随之降低，最终使模拟信号的输出增大，从而实现对农业环境中气体参数的测量。

2.1.3 GPS定位模块

该系统采用设计紧凑的Quectel L80-R 型定位模块，其定位误差最大仅为2.5 m。当种植区域内部署有大量的智慧农业采集端设备时，通过GPS 定位模块即可实现智能设备的精准定位与搜寻。

2.1.4 温湿度传感器

农业大棚环境中温湿度的采集装置为SHT30 型温湿度传感器，该传感器基于IIC 总线通信模式，不但能够提供极高的可靠性和出色的长期稳定性[11]，还具有功耗低、反应快、抗干扰能力强等优点[12]。所测得的数据以16 位传输，其所测湿度的换算公式为：

所测得温度信号的换算公式为：

其中，SRH和ST表示传感器输出的湿度和温度。

2.2 数据发送模块

感知层所采集的数据经LWM2M 协议，通过Quectel M26 GSM 模块将光强信息、温湿度信息、GPS定位信息和命令执行结果等信息上传，用户可通过网页端与手机端实现对大棚内环境数据的访问与控制。

2.3 数据接收模块

该系统的接收端采用Cat.1 模组实现数据接收。Cat.1 是4G 通信LTE 网络下用户终端类别的一个标准，其上、下行峰值速率分别为5 Mbit/s和10 Mbit/s[13]。尽管NB-IoT 在当下物联网市场中发展迅速[14]，但其上、下行速率只有100 kbps，而Cat.1 在网络覆盖、速度和延时上均占有优势，因而非常适合在对性价比、时延性、覆盖范围、通信速度均有较高要求的智慧农业场景中使用[15]。此外，相比于传统的LTE Cat.4 模组，Cat.1 又有低成本、低功耗优势[16]。用户在连接该模块后，信号的质量与附着情况可通过AT 指令查询，所得的查询结果如图3 所示。

图3 网络连接情况测试图

如图3 所示，使用AT 指令发送CGATT 与CPIN指令至模组后，所得的响应结果分别为1 和READY，表示Cat.1 模组的SIM 卡正常工作，并已经正常附着网络。此时可通过CSQ 指令进一步地查询信号质量与误码率，响应数值30 表示信号的传输质量较好，误码率的数值为99，处于0～99 的正常范围内。参照指令的响应结果，可以得出此时Cat.1 模组已成功接入移动数据网络，且信号传输也较为稳定。

3 系统主要软件设计

智慧农业系统的软件组成部分主要有数据上传程序、命令下发程序和物联网云平台三大部分组成。通过CoAP 通信协议，采集端可将传感器的采集参数、设备工作的状态等信息以数据报文的形式上报至云平台。

3.1 数据上传程序设计

在上传数据前，首先需要在云平台上进行设备注册。在成功实现设备与物联网之间的连接后，待下一次设备正常供电时，就可以基于定义好的业务逻辑实现环境信息采集、周期上传数据、相关事件触发等功能。数据的上传程序流程图如图4 所示。

图4 数据上传程序流程图

当系统接入网络并完成了硬件与通信协议的初始化后，通信模组就会向平台发送标识码等设备信息以连接至物联网平台。当收到平台下发的连接成功信息后，传感器立即开始采集周围的环境信息，并将采集完毕的就绪信号传递至云平台。在收到并解析云平台下发的JSON 格式的反馈信息后，设备就开始将采集的环境信息转换成二进制数据并上报给云平台。当云平台收到数据成功上传的报文后，一次完整的数据交互才能结束。

3.2 命令下发程序设计

在物联网平台中，用户可通过虚拟开关控制真实的农业设备。在接收到云平台下发的命令后，设备中程序的运行过程如图5 所示。

图5 命令下发程序流程图

当物联网平台下发控制命令后，设备在收到命令后会立刻返回ACK 响应信息。当云平台成功接收到设备的反馈信息后，设备就开始执行云平台所要求的控制指令内容，并发送相应的控制指令执行结果到云平台。最终物联网云端会更新可视化界面中设备的当前状态信息。

3.3 物联网云平台设计

3.3.1 数据可视化应用

采集端所收集的环境温湿度信息、位置信息和设备状态信息可以被部署在华为OceanBooster 平台中，并通过虚拟的仪表、地图、折线图等功能模块实现数据的可视化展示。如在光照可视化图表中，设备每采集一次光照数据，图表中就会记录一次当前时间设备所检测的光照数据值，如图6 所示。

图6 可视化图表效果图

当采集到多个时间点的采集数据后，就会形成一条完整的可视化曲线，以供用户掌握实时动态的环境变化信息。除可视化功能外，该平台还支持控制命令的下发。在该系统中，既可实现手动控制模拟的LED 照明灯、风扇等农业设施，也可在云平台中建立控制规则，实现智能地控制农业设施工作。

3.3.2 建立控制规则

传感器所上传的数据不但可以在云平台实现可视化，还可通过建立如图7 所示的控制规则，以命令下发的方式来智能地调节与控制联网的农业设施。

图7 建立控制规则示意图

该系统中所设置的规则依据所处的环境参数，实现了对模拟风扇开闭、模拟农业补光灯开关、烟雾报警等设施的自动控制。具体的参数干预阈值可根据农业场景中大棚内的实际情况而定，且随着季节的变化应做出相应调整。同时，还可将同一套规则运用至多个智慧农业系统，实现农业设施整体调控一致的效果。

4 系统测试结果

将设备与模组连接电源后，传感器的数据采集与云平台的数据可视均工作正常。经测试，手动向云平台发送设备控制命令后，相关命令均被模拟农业设施成功执行，云平台中所建立的规则均成功实现其预设的功能。如当向温湿度传感器呼气时，模拟风扇则会转动；当空气中的烟雾含量过高时，蜂鸣器报警装置立即鸣响；当用手遮挡光照传感器时，模拟农业LED 灯的自动补光作业就会启动。光照传感器被遮挡前后的系统测试结果如图8(a)和(b)所示。

图8 系统实物测试图

此外，用户还可浏览云平台中传感器所上传的历史数据，并基于相关数据手动或自动地修改大批量系统的控制参数，在节省人力物力的同时，达到增量增产的目的。同时用户还可通过浏览云平台中的报表、告警及上传时间等信息，使用分析软件或数学分析方法对本地历史数据加以整理与处理，以更合理地设置传感器与控制规则，实现调控机制的进一步优化与改进。

5 结论

文中基于Cat.1 模组和物联网云平台设计了一款新型的智慧农业系统。该系统不但可通过Cat.1模组低延时地传输不同类型传感器所采集的环境信息，还可依托云平台中所设置的规则，智能地调节和控制农业设施运行，营造有利于农作物生长的环境，进而达到增产增收的目的。经测试，该系统实现了农业设施调控的自动化与设备采集参数的可视化，满足了智慧农业场景中数据传输所需的稳定性与实时性，符合我国当下农业现代化的时代发展要求，在未来有着广阔的市场前景与应用价值。