基于物联网的智能农业环境监控系统软件设计

蔡绍博 蔡绍硕 张军 鲍玲玲

（1.长江大学园艺园林学院，湖北 荆州 434025；2.青岛海纹智慧农业科技有限公司，山东 青岛 266001；3.武汉市春晓曲农业科技有限公司，湖北 武汉 430211；4.武汉菜佰仟数字农业科技有限公司，湖北 武汉 430074；5.长江大学教育与体育学院，湖北 荆州 434025）

虽然与西方发达国家相比，我国将物联网技术运用于农业智能化控制方面起步晚、技术落后，但近些年随着我国政府政策的大力扶持和国内市场巨大需求的刺激，我国农业物联网在农业大棚和大棚智能化控制方面的应用也取得了许多科研成果和实践经验。例如，中国农业大学张猛等［1］提出基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统由多个基于ZigBee网络的子温室监控系统构成，这些子监控系统把各自采集的数据上传至总服务器，通过总监控系统及控制算法，实现对温室生态因子的实时监测和控制；天津市气候中心的黎贞发［2］等研发了具有数据实时采集、低温灾害监测、预警发布和远程加温控制一体功能的基于物联网的日光温室低温灾害监测预警系统；江南大学的潘金珠等［3］研发了通过ZigBee无线传感器网络采集终端传感器的数据，数据通过无线网关传输到远程监测中心，用户通过PC或手机终端进行数据检测和调控温室里的终端设备，从而实现对温室大棚里生态信息实时监测和对设备远程自动控制。此类的物联网研究有效地推动了我国农业向智能化和自动化方向前进的步伐。

但是，基于ZigBee自组网或者蓝牙局域性网络的系统在实际应用中存在落地的设计方案结构复杂、开发成本高、开发周期长等诸多问题。因此，设计具有数据采集上传、网络通信和远程控制功能的简单智能农业系统，是未来物联网农业发展的主要趋势。随着乡村的振兴发展，在覆盖面积广、种植环境复杂的温室大棚中发展智能化已然成为一种大趋势。因此，笔者试图在这些难点难题上进行部分创新，设计出一种利用无线分组的WiFi长距离通信技术的新型环境监控系统。该系统采用物联网模块ESPP8266，开发智能终端与远程上层控制端通过传感器建立数据系统，形成温室大棚的环境监测体系，利用手机软件来控制机器设备。硬件部分由终端集成通信模块、传感器采集模块、电源模块、继电器和终端执行器模块组成，通过软硬件的结合使用，实现高效服务农业发展。

1 智能农业监控系统的关键技术

智能农业是指通过新兴科学技术来对农业大棚进行温度、湿度及光照强度等环境参数的监测。在农业监测系统中，需要实现大棚、云端、用户之间的互联，在大棚与云端之间，利用WiFi网络进行数据传输；在云端与用户之间，利用互联网（2G、3G、4G、5G等网络）实现数据接收与控制［4］。

项目组通过多年的智慧农业项目实践，总结出智慧农业在物联网技术下的应用原理，如图1所示，智慧农业以数据处理为中心，以显示屏和手机端为核心，接收来自3个方面的数据：一是通过摄像头、气象站和无人机获得图像等信息；二是通过有线采集终端获得虫情监测和土壤墒情监测信息；三是通过无感采集终端获得光照、土壤温湿度、空气温湿度、土壤氮磷钾、紫外线、土壤电导率、二氧化碳、土壤pH数据。进而在数据分析处理中对农业种植情况进行判断，从而对农业设备终端采取下发指令来实现智能控制。对其进行设计时智能监控系统作为整个智能农业的一个核心环节，充分考虑个性化定制和经济成本的因素，通过传感器与开发板，可局部或部分实现智慧农业的功能。

图1 智慧农业应用原理与模式

当装有湿敏和热敏元件的温湿度传感器搭载HarmonyOS开发板时，利用串口实时获取传感器检测的数据，再用开发板的主控WiFi将串口获取的数据实时发送到云端［5］。WiFi无线电波覆盖范围广，半径可达100 m，传输速率快，可以让系统更加实时，并且WiFi网络更具有可靠性，可以防止数据丢失。

2 智能农业系统架构设计与试验分析

2.1 系统的基本架构与功能实现

系统整体架构分为3层：感知层、信息层和用户层，如图1所示。其中，感知层利用E53系列的温湿度传感器，将农业大棚的温度、湿度、光照度等环境参数进行数据采集。传感器搭载在BearPi（HarmonyOS）的开发板上，传感器通过串口向开发板发送检测的温湿度、光照强度数据，实时获取大棚内部的环境参数。信息层则由华为云设备接入IoT功能，将感知层的设备连接上云，并设计响应的指令命令，开发板通过WiFi主控模块，利用WiFi技术，将感知层获取的环境参数实时发送到云端，云端可以进行数据的判断分类和处理，还可以进行命令的下发。而用户层则使用Android技术，基于Linux内核与JAVA语言，用户既可以接收云端实时监控的环境数据，也可以进行指令的发送［6］。

在该架构下，该监控系统具备实时监测、数据查询与警告、远程查询与控制等功能。系统通过底层采集节点实时采集温室里的环境参数，将数据通过无线网络传输给服务器，以直观的图表方式显示并提供报警信息。当数据超出预先设定的值时，终端环境调节设备便进行自动调节和控制。系统可以实时查询温室内的各项环境参数、历史数据，分析农作物生长环境变化趋势，辅助用户做出正确的农业生产决策。

2.2 软件设计与系统实现

软件设计主要包括终端节点设计、汇聚节点设计和服务平台软件设计。采集节点间通过串行总线相连，采集点和汇聚节点通过WiFi网络实现通信和数据的传输。首先是环境参数的获取以及处理，在大棚内部安装感知层设备，进行种植环境参数的检测。将检测的数据值通过WiFi网络上传到云端。其次，通过WiFi网络接收来自感知层的数据，云端对接收的数据进行检测与感知层设备的调试，设备的调试通过云平台向设备端发送请求和设备端响应请求。在进行请求时，需要进行Token验证，响应包括设备服务ID及数据参数，云端除了会接收环境参数以外，当农业大棚内的环境参数出现异常时，还能接收感知设备发送预警信息。最后用户通过Android端来进行控制，当用户打开Android客户端时，显示一个主界面。如图2所示。主界面包括信息监测和设备控制2个模块，2个模块可以分别进行点击响应来实现不同的功能［7］。点击信息监测界面时，可以实时查看棚内的温度、湿度及光照度的值。设备控制界面可以对棚内环境进行操作，开启风扇通风，光照度不足时打开日光灯补充光照等。

图2 智能农业系统架构

Android端控制系统主要包括2个部分：界面布局和功能实现。界面布局需要实现主界面、信息监测界面和设备控制界面3个界面（见图3）的显示，功能实现包括数据通信和数据显示，通信模块主要分为数据接收模块、数据发送模块。其中，数据发送模块是将Android客户端的指令信息通过TCP/IP传输协议传输至服务器，数据接收模块则是让Android客户端接收来自云端的数据信息［8］。数据显示让从云端获取的数据通过适配在Android界面完整显示。

图3 Android端整体设计图

2.3 系统软件运行试验分析

为进行该系统的运用分析，笔者进行了一次场景运用试验，按照1:1 000的比例还原了该系统所需的温室系统环境，设计出了一个3 m2大小的微缩型温室大棚，设置了2个传感器和1个路由器，简易开发了Android客户端，确保大棚内的任何一个感知层设备都能够连接上网络，能够进行网络访问，将感知层的设备获取的数据实时发送到云端进行分析处理。当云端对数据进行处理后，Android客户端通过互联网络，接收来自云端的数据，可以实现远程监控大棚内的环境参数。可见，在整体功能的测试中，主要是对实现智能终端数据的采集、云平台对下位机数据的接收和处理、终端设备响应上位机命令、事件触发机制等这几个模块的功能进行测试。

本次测试中，网关接收智能终端传感器采集的生态因子数据，通过解析上传到物联网平台，并通过手机APP移动端能够实时查看数据。另外，在测试终端设备响应上位机命令功能中，本系统要求云平台下发指令，可以实现对散热风扇、补光灯和微型水泵终端设备的远程控制，从而实现智能农业的散热、通风、补光、浇水，以保证农作物生长环境适宜。全流程测试下来，整套数据采集流程均成功实现，可见系统的实验室运行是可行的。

在上述实验室测试中，搭建的无线网络能够准确对终端传感器数据参数进行传输，空气温湿度、光照度、土壤温湿度等实时数据均能准确显示在监控界面上。因此，当这个微缩型系统在6 667 m2的温室大棚中应用时，通过对感知层设备的覆盖范围计算，一个感知节点能够有效检测覆盖面积在50 m2左右，每6 667 m2需要安装130个感知节点才能进行有效检测；而一个路由器的覆盖范围在200 m2左右，6 667 m2需要安装35个路由器，让所有的感知节点都能够进行网络覆盖并进行网络访问。同时，根据某网站提供的价格，一个开发板+温湿度传感器的价格在100元左右，而一个常规版路由器的价格在50元左右，因此，笔者设计的智能农业监控系统在一个6 667 m2的大棚应用，费用可控制在1万元左右。这也证明了改进后的环境监控系统应用于农业能够极大地降低使用成本。

3 结语

笔者设计的智能农业物联网环境监控系统，采用了目前国内较为先进专业的华为云物联网开放平台，简化了物联网农业方案的复杂度，较传统的物联网解决方案减少了大量的开发时间和开发成本。农业环境监控是智能农业发展的重要环节，笔者利用物联网技术对系统智能终端各功能模块进行设计与开发，构建的这种新型监控系统利用终端传感器成功实现了对农业大棚内生态因子的采集，在农业温室环境的数据采集、实时监测、指令传达方面体现出结构简单、通信距离远、采集的数据稳定且精准性高等优势。同时，在微缩版的试验中，该系统的测试和调试阶段也符合智慧农业生产中的条件和要求。因此，随着5G网络和WiFi6的发展，该用户-云端-终端的智能监测模式稍加改造，也可作其他农业用途，具有广阔的应用空间。

但是，虽然笔者设计的智能农业物联网环境监控系统达到了预期目标和一定的实际运用价值，但是由于时间的限制和能力的不足，本系统相较于国内外的智慧农业远程监控系统还存在一定的差距，希望在后期的研究中加入机器学习技术，可以对大棚内的病虫害进行检测，并利用网络传输技术建立专家系统，远程给出相应的治理方法。