一种基于物联网技术的智慧农业系统设计

陆安山 张璐 韩瑶辉 郑伟雄

摘要：文章设计了一款基于物联网技术的智慧农业系统，该系统以STM32F429为核心控制器件，采用传感器、微控制器、上位机、云端服务器、执行机构、摄像系统等。用户利用该系统可在PC机和智能手机上通过互联网访问云端服务器，查看农业基地的温度、湿度、pH值以及作物生长、病虫害情况，并可发出指令对农业基地进行浇水、施肥、打药等。结果表明，该系统可减轻用户劳动强度，降低农业生产成本，提高农业基地作物生产效益。

关键词：传感器；物联网；智慧农业；检测技术

中图分类号：S24   文献标志码：A

0 引言

随着社会劳动力成本不断提高、对高品质农产品的需求不断扩大，农作物种植技术和管理水平面临巨大的挑战，同时，智慧农业的创新发展也面临诸多挑战［1］；农作物种植与管理智慧化是一门综合性强劲的技术，也是目前探讨的热点话题。采用ZigBee技术与通信技术、以太网等，通过物联网技术实现农业监控是一种趋势［2］，陈明霞等［3］针对农业温室大棚管理效率低等问题，提出一种基于WSNs的智慧农业管理系统，实现大棚环境参数精准远程监控。张立立等［4］以智慧农业系统为对象，基于物联网技术建设了鱼菜共生虚拟情景实训系统，将智慧农业系统引入教学。为适应未来智慧农业检测场景的低功耗、小型化、抗干扰发展趋势，时国龙等［5］研究了无芯片射频识别面向智慧农业跨域感知研究进展。现代种植技术、物联网技术、互联网技术、通信技术、测控技术、自动化技术、信息技术、电子技术和管理学科等的综合应用，是一种趋势，也是提升农作物种植水平与经济效益的有效技术手段。对基地农作物的生长环境参数和病虫害情况进行采集、分析，供基地管理人员查询，从而了解农作物的生长状况和病虫害情况，以便快速采取进一步措施，提升基地作物的生产效益，是未来智慧农业的发展趋势［6］。

因此，研究设计开发一套适用于现代农业产业化需要、精准采集、及时更新显示、自动报警提示、成本适度、并且具有独立知识产权，以物联网为技术支撑的农业智慧系统日显重要。基于物联网的智慧农业系统与传统人工直接管理方式相比，可实现对基地农作物生长环境、生长状况参数和病虫害情况及时精确采集，精准了解基地农作物情况，提高农作物管理水平和基地农作物生产的智能化水平［7］。因此，设计开发一套功能完善的基于物联网技术的智慧农业系统，可以带来良好的经济效益和社会效益。

1 智慧农业系统的总体结构

该智慧农业系统主要由微控制器、数据采集模块、服务器3部分构成，总体结构如图1所示。通过物联网技术实时采集农业基地环境的温度、湿度、pH值、风力、作物生长、病虫害等数据，通过上位机送到云端服务器，供用户查看，并将采集到的参数与基地环境标准数据进行比对，若采集到的数据超出设定阈值，则通过终端给用户发送预警信息，提醒用户及时进一步处理，也可根据设定值起动水泵，实施浇水、施肥、喷洒农药等作业。

2 智慧农业系统硬件设计

2.1 微控制器

该智慧農业系统采用STM32F429作为微控制器，该微控制器提供512 KB闪存、2 MB双区闪存、256KB SRAM，具有2个专用的音频PLL，2个全双工I2S和一个新型串行音频接口（SAI），支持时分复用（TDM）模式，20个通信接口，2个12位DAC，3个速度可达2.4 MSPS或7.2 MSPS的12位ADC，并有7个定时器：16位和32位，带有一个32位的并行接口，支持Compact Flash、SRAM、PSRAM、NOR、 NAND以及SDRAM存储器［8］；该微控制器运算速度快、数据处理能力强，比较适合本系统的设计需要。

2.2 数据采集模块

数据采集模块由DTH11作为温度湿度传感器，  该传感器测温量程为0～50 ℃，精确度为±2℃，湿度量程为0～99%RH，精确度为±5%。pH值传感器采用冀欧速土壤pH值传感器（OSA），传感器探头性能稳定、灵敏度高、具有多种传输方式。采用搭载OV7725摄像芯片的OpenMV摄像头采集作物生长、病虫害，该摄像头具有30万分辨率高清像素，最高支持60帧，画面清晰，性价比高，可与树莓派连接，适用于农作物病虫害视频监控［9］。RY-FS01风速传感器采用ASA外壳，机械强度大、硬度高、不变色，可长期使用于室外，能准确采集风场数据，适合于该智慧农业系统。

2.3 服务器

云端空间服务器采用Free3V免费云空间，用ASP语言、Access数据库自行编写服务程序。上位机硬件为通用计算机，软件为用C#语言自行编写的上位机程序。执行泵采用CTP-7000，喷洒管路采用自制管路结构。

3 智慧农业系统的程序流程设计

如图2所示，系统上电初始化后，将根据设定时长采集农业基地环境参数、作物生长、病虫害情况数据，通过微控制器传到上位机，由上位机上传给云端服务器，在网页中显示，服务器根据采集到的农业基地温度、温度、pH值、风速、作物生长、病虫害等情况与系统标准数据比较，若发现异常，自动发信息提醒用户；用户亦可利用PC机和智能手机通过互联网访问云端服务器查看数据，系统可根据需要设定浇水、施肥、喷洒药物等执行指令，由喷洒管路（采用自制管路）实施浇水、施肥、喷洒药物，也可由用户根据农业基地环境指标和作物生长、病虫害情况直接发出指令实现浇水、施肥、喷洒药物等。

4 结语

该智慧农业系统利用物联网等技术实现了对农业基地环境指标和作物生长、病虫害情况的监测，用户可通过PC机或手机终端实时查看数据，数据异常时系统发送信息提醒用户，系统可根据设定或用户指令，实施浇水、施肥、喷洒药物等工作任务。后续也可开展更多的农业基地环境参数指标采集，对不同的作物开展精准参数采集，完成个性化作物的培育工作，也可加入防盗监测和视频通话功能，开展现场专家查看指导服务，对智慧农业发展提供较好的应用示范。

參考文献

［1］李建军，白鹏飞.我国智慧农业创新实践的现实挑战与应对策略［J］.科学管理研究，2023（2）：127-134.

［2］袁小平，徐江，侯攀峰.基于物联网的智慧农业监控系统［J］.江苏农业科学，2015（3）：376-378.

［3］陈明霞，王晓文，张寒.基于WSNs的无线可视化智慧农业管理系统［J］.农机化研究，2021（7）：207-211.

［4］张立立，邓庆绪，鲍玉斌，等.基于物联网技术的智慧农业虚拟仿真实验研究设计与应用［J］.实验室研究与探索，2022（11）：200-203，237.

［5］时国龙，沈心怡，辜丽川，等.面向智慧农业的无芯片射频跨域感知研究进展［J］.农业工程学报，2023（7）：10-23.

［6］赵春江.智慧农业的发展现状与未来展望［J］.华南农业大学学报，2021（6）：1-7.

［7］胡晓，林明星.智慧农业温湿度监控系统设计［J］.机床与液压，2020（14）：129-133.

［8］张梦玲.嵌入式七电极电导率仪的开发及应用［D］.广州：华南理工大学，2016.

［9］马金辉，周斌，赵明冬.一种基于STM32的电表数字识别系统［J］.无线互联科技，2023 （11）：66-69.

（编辑 傅金睿编辑）

Design of a smart agricultural system based on Internet of Things technology

Lu  Anshan1， Zhang  Lu2， Han  Yaohui2， Zheng  Weixiong3

（1.School of Electronics and Information，Beibu Gulf University， Qinzhou 535011， China;

2.School of Mechanical and Marine Engineering， Beibu Gulf University， Qinzhou 535011， China;

3.Guangxi Qilong Technology Co.， Ltd.， Qinzhou 535011， China）

Abstract：  A smart agricultural system based on Internet of Things technology is designed. The system takes STM32F429 as the core controller and adopts sensors， microcontrollers， upper computers， cloud servers， actuators， camera systems， etc. Users can access cloud servers through the Internet on PCs and smartphones， check the temperature， humidity， pH values， crop growth， diseases and pests of agricultural bases， and can issue instructions for agricultural bases for watering， fertilization， medication， etc. The results show that the system can reduce the labor intensity of users， reduce the cost of agricultural production， and improve the efficiency of crop production in agricultural bases.

Key words： sensor; Internet of Things; smart agriculture; detection technology