一种基于物联网的农作物长势监控系统

莫建麟

(阿坝师范学院 电子信息与自动化学院，四川 汶川 623002)

0 引言

农业是国家和民生工程的重要产业和支柱,然而随着工业化的发展和城镇化的加速,大量农村人口都进城务工,农村人口大量减少,而农耕方式也从小规模种植方式慢慢演变为大规模种植方式,因此,农业的发展对于自动化和智能化提出了更高的要求．尤其对于农业中具有较大的经济效益的农也大棚,信息化和智能化的程度仍然较低,大量工作仍需农场工作人员或农民手工完成[1]．

现代智慧农业,在传统农业的基础上,通过引入物联网技术,在农场周围布置传感器,RFID无线射频技术和计算机网络技术使得农业生产能实现环境监测和自动生产．农业物联网通过物联网和无线传感技术,利用提前设计好的协议,采用物联网将环境中的设备连接起来,实现对农业环境的信息的检测和控制[2-3]．在农业物联网发展过程中,各个国家均做了较大的努力,如日本提出轻型智能农业模式,荷兰提出温室高效农业生产体系,韩国和以色列等国家将科技服务体系与农业物联网结合,促进农业物联网的发展[4]．

虽然物联网在与农业的结合和发展上取得了较大的进步,但大部分主要是针对某些特殊的农作物,如董征宇[5]提出了一种物联网的葡萄园信息获取和智能灌溉系统,通过信息采集模块来获取环境信息,通过基于Zigbee技术并利用无线通信网络将数据发送到信息模块中并进行整合和管理．樊艳英等[6]提出另一种基于物联网的精准农业玉米长势监测分析系统,该系统根据玉米长势的特点,利用物联网、互联网、结合视频图像处理和移动通讯的综合技术,设计一套玉米长势的监测分析系统,实现对玉米株高长势的监测、土壤的分析和虫灾的信息,实现玉米长势的全称管理,以保证玉米的生长环境．

1 系统框架设计原理

为了实现对农作物长势的实时控制,将整个农业物联网系统分为几个模块:信息感知和采集模块、无线通信模块、专家决策模块与指令执行模块．信息感知和采集模块和指令执行模块构成,系统框架的简要设计如图1所示.

图1 总体框架简要设计

在图1中,信息感知采集层是将各类传感器,如温度传感器、湿度传感器、土壤含水量传感器、光照传感器等作为感知设备,并将这些传感器节点构成无线网络．由于农场通常包含多个分散的农田和土地区域,因此需要先通过将传感器网络分成各个局部网络,然后再通过中转节点进行上传,如果直接将所有农田区域的节点直接上传到监控节点,会面临如下问题:

1) 所有节点通常发包给控制节点将导致网络拥塞,使得传感器采集的大量数据丢失.

2) 所有节点发送的数据中有大量冗余数据,这些冗余数据占据大量带宽,需要对这些数据进行融合然后再进行发送．

3) 单个的网关既要负责接收传感器发送的数据,又要对数据进行融合操作,可能直接该节点无法正常工作,进一步导致感知层的崩溃．

因此,针对农业物联网面积大,传感器节点多,覆盖区域广的特点,对农业物联网的感知区域进行聚类,采用无线传感器网络的分簇协议对感知区域进行划分,每个区域对应了一个簇头节点,每个簇对应的簇头负责接收、处理融合并将该簇的数据中转发送出去,因此,簇头在整个物联网中承担着无线网络接口的作用．

簇头与物联网网关之间是通过5G/4G/3G网络进行连接,以保证具有更高的通信质量和更快的通信速度．物联网无关作为整个网络的中转节点,不仅负责接收感知层的各簇头节点发送的数据,同时对数据进行融合处理,并将其结果发送到专家决策模块．这里设计多个物联网网关,分别负责接收不同网络区域发送的数据并进行融合和处理．在经过分析后,系统框架的详细设计模型如图2所示.

图2 系统框架详细设计

2 系统硬件和软件设计

2.1 传感器节点硬件

基于物联网的农作物传感器节点硬件主要包含存储器、微控制器、传感器、无线通信模块和能量供应模块．如图3所示．传感器用于采集数据,传感器的类型主要包括:空气温度传感器、空气湿度传感器、土壤水分传感器、光照传感器、雨量计．

图3 传感器硬件组成图

传感器网络部分的簇头节点,除了要负责接收底层各个终端传感器发送的数据,对这些数据进行融合和处理,同时还要负责两种协议的转换,即无线传感器网络区域的协议(这里采用的Leach协议)和5G/4G/3G网络之间的协议转换．

2.2 网关硬件设计

网关的结构如图4所示,主要包含几个部分:微控制器、无线设频率、存储器、处理器和能量供应模块以及以太网模块．

图4 网关硬件结构

网关硬件组成图基于物联网的农作物长势监控系统中 网关充当两个作用:

1) 信息处理中心,负责接收底层感知层采集的数据,对这些数据进行处理,并将处理后的信息发送到高层的控制中心;

2) 充当协议转换作用,即负责两种不同网络之间的数据格式转换,实现以太网网络和5G/4G/3G通信挽留过的互联．

2.4 数据融合方法

本基于物联网的农作物长势监控系统对数据的融合主要体现在两个部分:1 簇头节点处的数据融合;2 网关节点处的数据融合．本系统中采用的数据融合算法是基于证据理论方法．

证据理论是1976年由Dempster提出的一种方法,能有效对具有不确定性的数据进行融合,采用证据理论对本文中传感器采集的数据进行融合的算法可以描述为:

图5 物联网网关软件流程设计

1)初始化命题,将每种传感器采集的数据的作为命题,将所有传感器采集的数据作为证据．

2)计算证据si对命题Ak的信任度Crei(Ak):

(1)

其中,supi(Ak)可以表示为:

(2)

3)将公式(2)所得到的信任度作为权值,对焦元进行加权平均,即为:

(3)

4)对公式(3)所得到的权值进行归一化处理:

(4)

5)将公式(4)得到的权值代入下式:

(5)

其中,K表示证据之间的冲突部分,可以表示为:

(6)

6)重复(2)-(5)得到最终的融合结果,并将融合结果m(A)与阈值进行比较,将大于阈值的融合结果作为最终的融合结果．

3 试验分析

为了对设计的系统进行测试,对农作物在播种后的长势情况进行测试．以高粱为例,监测时间点为播种后的第10天、第20天、40天、60天、80天、90天、100天和110天,监测的信息主要包括:农作物的株高测量仪的读数、农作物状态信息数据,这些数据在感知区域中被采集后,通过发动给簇头,然后由簇头进一步发送给网关,并在簇头和网关处运行2级的数据融合算法,最后得到的结果如表1所示.

表1 高粱作物长势情况预测和实际值

从表1可以看出,基于物联网的农作物长势监控系统的高粱的株高预测值和实际值对比情况,可以发现,在播种后8次的记载中,株高系统测量值和实际值之间的最大误差为2,精确性高,能满足系统设计的要求．该系统利用了无线通信技术、物联网技术、数据融合技术,用户可以在终端登陆,对农作物的长势情况、土壤情况和虫灾情况等分析,实现农作物长势的远程管理,保证农作物能在预期情况下生长环境良好．

4 结语

为了实现农作物长势的实时监控,设计了一种基于物联网的农作物长势监控系统．首先对系统总体结构进行了简要设计和详细设计,然后对物联网系统中的传感器节点和网关节点进行硬件和软件的设计．在系统的软件设计中,对簇头节点和网关的节点的数据融合方法进行了描述,提出了采用证据理论方法对传感器采集的数据进行融合处理．以农作物高粱的株高长势进行了测试和分析,结果表明系统的预测结果与高粱的在每个测试点处的实际误差均小于2．因此,本系统能有效地对农作物长势进行实时监控,满足了系统设计的要求．