基于LoRa物聯網的森林環境監測系統的架構與實現

戴楊 張晴暉 李俊萩 宋燚 秦明明 強振平

摘? 要： 森林環境的特殊性導致物聯網技術在林業的實際應用中還存在諸多困難。該文提出一種結合物聯網技術、嵌入式技術、網絡技術的智慧森林監測系統構架。該系統采用SX1278芯片設置LoRa收發器配合STM32F103微處理器構建監測節點，采用SX1301配合樹莓派構建多業務網關，并完成組網及對森林環境因子的采集、傳輸和匯集實驗;后臺服務軟件支持用戶通過PC機網頁端或手機端訪問，完成所有監測數據的實時顯示、歷史查詢、數據分析等功能。在設計過程中，針對林區特點綜合考慮了系統的成本、低功耗、可靠性、擴展性等。該系統已部署在哀牢山區，并穩定運行了1年半。

關鍵詞： 森林環境監測; 系統架構; LoRa物聯網; 數據采集; 監測節點設計; 數據處理

中圖分類號： TN931+.3?34; S24? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）22?0044?05

Abstract： As the particularity of the forest environment has led to many difficulties in the practical application of Internet of Things technology in forestry， a smart forest monitoring system architecture combing with Internet of Things technology， embedded technology and network technology is proposed. In the system， the SX1278 chip is used to set the cooperation of the STM32F103 microprocessor and LoRa transceiver for establishment of the monitoring node， the SX1301 and the Raspberry Pi are adopted to build the multi?service gateway， and complete the networking and the acquisition， transmission and collection experiments of forest environmental factors. The background service software supports users to access PC Web page or mobile phone， and complete the functions of real?time display， historical query， data analysis of all monitoring data. In the design process， the cost， low power consumption， reliability and expansibility of the system are considered according to the characteristics of forest region. The system has been deployed in the Ailao Mountains and has been operated stably for one and a half years.

Keywords： forest environment monitoring; system architecture; LoRa IoT; data collection; monitoring node design; data processing

0? 引? 言

物聯網技術的出現以及飛速發展為林業數據信息的獲取提供了技術基礎[1?2]。目前，物聯網在林業中的應用主要集中在森林防火監測[3?4]、生態環境監測[5?6]，以及野生動物監測[7?8]等方面。不過，物聯網在林業上的實際應用中還存在諸多困難[9?10]，需要對系統提出更高的要求。首先，由于林區環境條件惡劣，系統設計必須考慮防水、氣溫變化等因素，以保證系統可靠性。第二，由于需要監測的節點數量眾多，對節點成本要求較高，不能采用昂貴的氣象站。第三，數據采集節點多處于偏遠山區，更換節點困難，需要考慮系統功耗和能量收集，以保證系統長期工作。第四，由于不同的部署環境和監測需求，需要系統具有很好的擴展性。

針對林業應用的需求及特點，本文提出一種森林環境監測系統構架，并完成系統的軟硬件設計，如圖1所示。設計中，綜合考慮系統的成本、時效性、可靠性、擴展性等方面，實現森林環境因子和視頻圖像的采集、傳輸及處理。

1? 數據采集子系統設計

1.1? 子數據采集節點硬件設計

為了適應林區的復雜環境，硬件設計中充分考慮了能源獲取、低功耗、防水、防寒及自身安全問題，以及在極端環境下不會發生爆炸、燃燒等現象，即使設備損壞，也不會對環境造成傷害。此外，設備還具有在極端條件下進行預警信息回傳的能力。

圖2為數據采集節點原理框圖，主要包括MCU、信號采集、硬件喚醒和電源管理等部分。系統采用STM32F103單片機作為控制器，其豐富的片上資源、靈活的節能機制方便了硬件電路設計。無線收發器采用了Semtech公司的非授權頻譜LoRa調制芯片SX1278。LoRa采用的線性調頻擴頻調制方式可以有效提高靈敏度、抗干擾能力和信道容量，可使用較低的功耗實現遠距離數據傳輸，適合在林區中組網使用。

根據森林環境監測需求及森林火險模型關注的主要氣象因子，選取大氣溫度、大氣濕度、太陽輻射、可燃物濕度4個參數作為傳感器節點的監測對象。溫濕度采集選用經過校準的數字式傳感器AM2301，保證了所采集數據的準確性;可燃物濕度傳感器輸出模擬電壓信號，通過A/D采樣獲取濕度數據，安裝時插入數據采集節點附近的干樹枝中;太陽輻射傳感器采用了400～1 200 nm光譜傳感器。同時單片機還通過串口控制電源管理芯片，收集太陽能為電池充電，并精確控制各個設備的電源供給，配合節能機制能在休眠期間進一步降低數據采集節點功耗。

1.2? 數據采集節點軟件設計

數據采集節點軟件設計中調用了SX1278的底層MDK，通過SPI總線協議進行通信。采用Class B模式，可在休眠時被特定前導碼喚醒。使能ADR機制根據鏈路狀況自動調整通信速率，進一步提高能量利用率。

每當數據采集節點被內部時鐘或者外部中斷信號喚醒時，各個設備的電源在程序的控制下依次打開，完成傳感器自檢并開始采集、緩存數據。當緩存數據達到設定數量時監測點會主動與網關握手，將緩存的數據發出。而后節點將再次進入休眠狀態。

1.3? 數據采集節點數據幀格式設計

每個數據幀都由前導碼、物理頭、負載和校驗組成。數據采集節點上行數據幀分為普通數據幀、緊急數據幀、中繼數據幀三種類型。每次采集到的數據與預先設置的閾值進行比對，當數據處于閾值范圍內時，將采用增量壓縮方式進行傳輸，將多次采集數據壓縮為一條信息傳輸。從而通過減少傳輸次數，降低能源消耗。圖3所示為普通數據幀負載字段，其中，包含起始時刻數據、增量數據以及時間戳。

緊急數據幀的目的是在數據采集節點休眠過程中也能對異常情況做出反應，當出現外部中斷喚醒或采樣數據超出閾值等異常情況時發送。相較于普通數據幀，緊急數據幀沒有增量數據，僅帶有一次采樣數據及一位用于標記緊急狀況的代碼。

中繼數據幀為本節點被其他節點喚醒后代為轉發的數據幀。其格式與普通數據幀相近，只在MAC層中標記為中繼轉發幀，并記錄源數據采集節點地址。

2? 區域匯集子系統的設計

區域網絡為星拓撲，其中心是網關。除負責數據收發外，網關還需要管理各個數據采集節點、采集圖像，并執行來自服務器的遙控指令。

2.1? 區域匯集子系統硬件設計

網關基于樹莓派3B構建，無線通信采用了SX1301收發器，該收發器具有8個接收通道及1個發射通道，能有效提高網絡吞吐量，降低信號碰撞概率，減少通信時間開銷，進一步降低節點能耗。

2.2? 區域匯集子系統軟件設計

網關軟件基于Linux系統開發，使用C語言編寫。其主要功能是管理整個區域網絡，完成數據預處理、時間同步、圖像采集等功能。為配合SX1301同時接收多個監測點的數據，同時能自主判斷下發數據，網關服務程序采用多線程方式實現整體功能設計。

主函數完成多線程的創建，其服務功能在線程中實現，具體線程執行時間由操作系統來調度完成。同時將構建的Socket服務線程用于監聽Socket接收的數據，定時向服務端發送心跳包以維持Socket穩定連接。

3? 后臺服務程序設計

后臺服務軟件由數據傳輸與Web服務端兩部分構成。數據傳輸軟件用于維護與網關的通信，并將接收到的數據存儲于數據庫中，Web服務軟件實現對數據采集節點的地圖顯示，以及所有監測數據的實時顯示、歷史查詢、數據分析等功能。

3.1? 數據傳輸程序設計

數據傳輸部分主要負責與網關進行異步通信，著重處理和分析異常數據，以便及時報告緊急事件。數據的存儲包括圖像存儲和環境監測數據存儲，圖像信息以照片形式直接保存在磁盤上，并在數據庫中建立檢索表。環境數據分為正常數據表及異常數據表存儲于數據庫中。消息通知的類型包括發送狀態、事件類型和錯誤碼。

3.2? Web服務軟件設計

Web服務軟件的頁面采用響應式布局，兼容PC端和手機端，由用戶管理、數據管理、設備管理和預警處理4個子系統組成。用戶管理子系統提供身份合法性驗證接口，支持角色及其權限配置，進而保障整個系統的操作安全;數據管理子系統以圖形圖表的方式系統性地展示監測數據的實時變化;設備管理子系統是數據采集節點和網關的控制臺，記錄并展示其工作狀態;預警處理子系統具有突遇緊急事件的處理機制。

4? 系統測試與分析

4.1? 數據采集節點和網關的部署

如圖5a）所示，本文系統在哀牢山選取了不同坡向、不同郁閉度的7個位置進行了實地環境部署實驗。其數據采集節點與網關的最遠距離為1.2 km，同時根據實際地形，在部分有遮擋的區域采取縮小布點間距、增加中繼點的方式完成網絡的組建。每個數據采集節點上掛載有大氣溫度、大氣濕度、太陽輻射、可燃物濕度4種傳感器，同時數據采集節點還采集太陽能電池電壓、充電電流、電池電壓等運行參數。

4.2? Web服務軟件測試

在Web頁面的地圖上清晰地標注了數據采集節點在林區的布點位置，點擊各節點標注可以查看其環境參數的實時信息。如圖6所示為PC端界面。其中，圖6a）是登錄界面;6b）所示為查看其中一個數據采集節點的參數的變化曲線圖;圖6c）、圖6d）所示為同時展示所有數據采集節點的溫度及濕度變化曲線圖，還可回放指定時間段的歷史數據。

圖7所示為手機端監控軟件運行效果圖。圖7a）為數據采集節點的各種環境參數的曲線圖，可以通過觸屏上下滾動翻頁查看;圖7b）、圖7c）為當前數據的顯示界面，以及歷史數據查詢界面。

4.3? 數據采集節點功耗測試與分析

4.3.1? 數據采集節點不同功耗模式下的功耗實測

設備支持低功耗運行是LoRa網絡的一大特點，其具有的Class A、Class B、Class C、增量傳輸4種模式可以靈活切換，可通過延長喚醒周期、調整系統時鐘來達到低功耗的效果。測試中使用HP6623A 精密程控電源模擬3.8 V鋰電池供電;ADVANTEST R6462A雙通道萬用表測量數據采集節點在不同工作模式下的平均電流，如表1所示。

4.3.2? 數據采集節點功耗實測

通過對整個系統的運行數據進行監測和分析，得出各個數據采集節點的系統電壓變化及該區域太陽輻射值的關系，如圖8所示。圖中8色虛線為8個節點在連續陰天后電池電壓的變化情況，紅色三角實線為布點區域太陽輻射值的變化。由圖8中可以看出，在連續陰天后各個數據采集節點電池的電壓值沒有太大波動，在陰天太陽輻射值小于200 W/m2時，電池仍然可以進行充電;當太陽輻射值上升到400 W/m2時，電池迅速充滿而停止充電，系統電壓接近太陽能電池的空載電壓。電源系統可以提供充足的電能保證數據采集節點的穩定運行。

5? 結? 論

本文系統針對林業環境的特殊性，基于LoRa物聯網設計了一套智慧森林監測系統，系統在哀牢山進行了實際部署，采集并存儲了大量環境參數。該系統穩定運行1年半，通過對數據庫中存儲的大量數據抽取部分數據進行分析對比，驗證了系統采集數據的有效性和可靠性。該架構體系有利于推廣物聯網在智慧林業中的應用，為森林決策者和管理者將現場觀測向電子桌面虛擬觀測進行轉移，為林業可持續經營提供技術支撐服務。

注：本文通訊作者為張晴暉。

參考文獻

[1] WANG Ning， ZHANG Naiqian， WANG Maohua. Wireless sensors in agriculture and food industry： recent development and future perspective [J]. Computers and electronics in agriculture， 2005， 50（1）： 1?14.

[2] ANTONIS Tzounis， NIKOLAOS Katsoulas， THOMAS Bartzanas， et al. Internet of Things in agriculture， recent advances and future challenges [J]. Biosystems engineering， 2017， 164： 31?48.

[3] AHMAD A A， ALKHATIB. A review on forest fire detection techniques [J]. International journal of distributed sensor networks， 2014， 10（3）： 8722?8747.

[4] ANTONIO Molina?Pico， DAVID Cuesta?Frau， ALVARO Araujo， et al. Forest monitoring and wildland early fire detection by a hierarchical wireless sensor network [J]. Journal of sensors， 2016（7）： 215?260.

[5] MIHAI Lazarescu. Design and field test of a WSN platform prototype for long?term environmental monitoring [J]. Sensors， 2015， 15（4）： 9481?9518.

[6] 李俊萩，張晴暉，榮劍，等.ZigBee在精確林業中的應用[J].農機化研究，2010，32（7）：185?188.

[7] ZHANG Junguo， LUO Xin， CHEN Chen， et al. A wildlife monitoring system based on wireless image sensor networks [J]. Sensors & transducers， 2014（10）： 104?109.

[8] SCOBIE C A， HUGENHOLTZ C H. Wildlife monitoring with unmanned aerial vehicles： animal monitoring with unmanned aerial vehicle [J]. Wildlife society bulletin， 2016， 40（4）： 781?785.

[9] HE Yuan， MO Lufeng， LIU Yunhao. Why are long?term large?scale wireless sensor networks difficult [J]. ACM SIGMOBILE mobile computing and communications review， 2010， 14（2）： 10?12.

[10] MIHAI T Lazarescu. Design of a WSN platform for long?term environmental monitoring for IoT applications [J]. IEEE journal on emerging and selected topics in circuits and systems， 2013， 3（1）： 45?54.