基于嵌入式的设施农业智能监控助手的设计与应用

摘要：针对设施农业土壤信息采集的需要，提出了把无线传感器应用于土壤信息采集的思路，研究设计了一套基于无线传感器网络的土壤信息采集系统。节点设计采用低功耗飞思卡尔半导体公司的K10控制芯片和ZigBee[1]无线射频芯片完成，可采集土壤温度、湿度和土壤含水率，光照强度，空气CO2浓度。系统网关设计基于ARM11系列S3C6410。搭建了农田中的平面型无线信息传输网络拓扑结构[2]。实验结果表明，整个系统的伸缩性较好，当土壤含水率太大或某种因素导致某些传感器节点损坏，系统中的其他部分仍能持续正常工作，具有自组织重新恢复的功能。

关键词：设施农业 ARM11 Android ZigBee 信息采集

中图分类号：TP29-AG 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）02-0133-02

1 项目实施的目的、意义

我国的设施农业面积居世界之首（约占世界90%），已成为推进农业产业结构调整，农业节本增效、可持续发展，农民增收的朝阳产业，根据规划，到2030年将发展到4500万亩。设施农业通过建造塑料大棚、日光温室、连栋温室等半封闭生产场地，人工改变作物生长的小气候环境，从而达到高产的目，属于资金、技术、劳动力密集型生产方式。每个设施内部的小气候独立监测和及时调控是影响设施农业单位面积产出的关键。然而我国目前设施农业主要依赖农民自身经验和现场人工操作，缺乏精准、灵活的环境信息获取和控制手段，致使生产技术落后、劳动力投入多、效益波动大，难以满足设施农业生产标准化、规模化、精准化需求，大大制约了我国设施农业的持续稳定发展。 现有的便携式检测设备、小型气象站、温室监控系统等，从不同方面提供了解决方案，但仍存在一些不足，集中体现在：（1）大部分设备难以实现多点、在线、实时监测和管理；（2）已有在线监测系统大都采用有线监控方式，系统部署和维护困难；（3）针对特定应用背景，结构固定，监测环境因子类型也固定，无法满足多变的需求；（4）将监测与控制分离，多采用专用的控制设备（如控制柜）实现总线方式的设备控制，成本高。物联网技术作为近年来兴起的由多学科高度交叉的研究热点领域，其目标是将任何物品与互联网连接起来，进行信息交换，实现智能化监控和管理，分为感知层、网络层和应用层。本作品紧扣我国设施农业现状，提出了基于物联网技术体系的农业环境无线监控系统，以解决上述设施农业问题和现有同类产品的不足。

2 项目实施方案

2.1 无线传感网络系统组成

无线传感网络系统由网关/汇聚节点（sink）、传感器节点、管理节点组成（图1）。其中，网关节点负责对各节点传感器数据的收集、处理及与外网的通信，作为数据采集的传感器节点响应网关的请求，搜集周围的信息，如温度、湿度等；同时还要兼具有路由功能，通过路由协议直接或者通过作为多跳中转者的节点中转到sink节点，再借助临时建立的sink链路把整个区域内的数据传输到远程中心；管理节点接收各点数据，进行分析和处理。各节点采用撒播、人工埋置等方式随意散落在监控区域，并自组织成网络[4]。

2.2 系统说明及结构图

传感器分别挂接在K10控制器的I/O采集端口，采集到的各个传感器信息通过ZigBee无线网络发送到ARM控制器网关，再经互联网传送至远程用户监测中心PC机。通过PC机综合控制系统综合分析，之后发送控制数据，进而控制各个执行机构工作，实现了数据的实时采集和控制[5][6]。

2.3 系统网关设计

1个RS232口，数据线和液晶显示屏接口。底板包括电源电路、各种接口电路、触摸屏、小键盘、USB存储电路等。ZigBee节点的无线接收和发送。系统硬件结构如图3所示。实物图如图四所示。

2.4 远程数据管理软件功能模块图

监控系统采用模块化设计，基于LabView编写，采用数据库操作方式实现节点数据存储和读取，并对相应参数进行控制。系统分为通信模块、数据显示模块、数据库管理及历史记录查询模块、智能决策系统和控制模块。基于无线传感网络的设施农业智能监控统如图4所示。监控软件效果图如图5所示。

3 结语

经过实验验证该项目切实可行，解决了以下问题：（1）人工务农的效率低，智能化系统可有效解决人工方面的缺点。（2）智能系统自动采集农业环境信息并进行智能化判断及处理。（3）无线传感在应用上存在来自成本方面的阻力，方案将采用最经济的解决方案。（4）使用者在管理界面可实现对农业系统的实时监控及对智能设备的操作。（5）无线传感器的数据传输距离及数据丢失，无线网络节点之间的通信。（6）计算机数据采集控制系统的多因子综合控制系统，构建了农业专家系统。温室专家系统的应用提高了决策水平，减轻了技术管理工作量，为种植带来了方便。

参考文献

[1]张田.基于分布式地址的ZigBee网络层实现及优化研究.

[2]李慧，刘毅.温室控制技术的发展方向[J].林业机械与木工设备， 2004，32（5）：78-80.

[3]陆志平，秦会斌，王春芳.基于多传感器数据融合的智能火灾预警系统[J].杭州电子科技大学学报，2006，26（5）：123-125.

[4]于海斌，曾鹏.智能无线传感器网络系统[M].北京：科学出版社，2006.

[5]张增林，郁晓庆.基于无线传感器网络的土壤信息采集系统.

[6]张增林，郁晓庆.基于ZigBee和ARM9的农田墒情远程监测系统.