李冬睿 邱尚明 楊善友










摘? 要:針對傳統規模化大田種植缺乏科學監測手段,農作物數據采集系統存在智能化程度不高、管理效率低下,難以實現對大田作物精準灌溉的問題,以及當前成熟商用的物聯網通信技術存在低功耗與廣覆蓋難以兩全的問題,開發出一個基于NB-IOT的大田管理精準農業系統,給出了系統的總體設計方案,詳細闡釋了系統的硬件與軟件設計方法。該系統利用無線傳感器節點采集作物的地面氣象信息、土壤信息,以及作物的生長實況信息,通過NB-IOT傳送到云服務器,實現對大田作物生長環境的遠程監控和精準灌溉,在提高大田作物的智能化管理水平方面具有良好的推廣前景。
關鍵詞:NB-IOT;大田管理;精準農業;物聯網;數據采集
中圖分類號:TP393.2? ? ?文獻標識碼:A
Design and Implementation of Precision Agriculture System for
Field Management based on NB-IOT
LI Dongrui, QIU Shangming, YANG Shanyou
(School of Computer, Guangdong Agriculture Industry Business Polytechnic, Guangzhou 510507, China)
ldr_1983@126.com; smqiu@gdaib.edu.cn; syyang@gdaib.edu.cn
Abstract: Traditional large-scale field planting has been in shortage of scientific monitoring means, and the collection system of crop data has low intelligence and low management efficiency, which makes it difficult to achieve precise irrigation of field crops. At present, it is also difficult for the mature commercial Internet of things communication technology to achieve both low power consumption and wide coverage at the same time. In view of these problems, this paper proposes to develop a precision agriculture system for field management based on NB-IOT (Narrow Band Internet of Things). Hardware and software design methods are elaborated in the overall design scheme of the system. Wireless sensor nodes are used in the system to collect the ground meteorological information, soil information and real growth information of crops, which are transmitted to the cloud server through NB-IOT, achieving remote monitoring and precise irrigation of the growing environment of field crops. The proposed system has a good promotion prospect in improving the level of intelligent management of field crops.
Keywords: NB-IOT; field management; precision agriculture; Internet of things; data collection
1? ?引言(Introduction)
大田種植是目前我國農業最廣泛的種植方式,但此方式缺乏有效的大田環境監測手段,農民無法及時了解大田作物生長環境并做出及時響應,導致種植效率較低,管理成本過高。目前,國外很多學者在農作物的生長過程監測、施肥監測、病蟲害監測、產量監測以及精準灌溉方面進行了深入的研究。美國早在20 世紀80 年代就致力于研究精準農業[1]并提出了數字化農業[2]模式。希臘的TAGARAKIS等[3]學者提出了一個低成本、低功耗、簡單的無線傳感系統,專用于農業環境的監測。印度的KESWANI等[4]學者研究利用物聯網和大數據技術實現對農田灌溉的有效控制。然而,我國的精準農業應用尚處于起步階段,與其他農業發達國家相比,還存在一定差距,體現在物聯網技術應用到大田種植中相對較少,信息收集不全面,農業領域信息的標準不統一,數據精準度不高等。
由于大田種植具有分布廣、監測點多、布線和供電困難等特點,而當前成熟商用的物聯網通信技術中,低功耗與廣覆蓋難以兩全,因此用傳統的物聯網監測系統對大田種植進行監測顯得力不從心。本文提出通過NB-IOT的數據傳輸方式將無線傳感器節點采集到的大田作物生長數據傳送到云服務器,然后再將移動終端接入云服務器進行數據交互,從而實現對大田作物生長環境的遠程監控和精準灌溉。
2? ?NB-IOT簡介(Introduction to NB-IOT)
物聯網的無線通信技術主要分為兩類:一類是Zigbee、Wifi、藍牙、Z-wave等短距離通信技術;另一類是LPWAN(Low-PowerWide-AreaNetwork,低功耗廣域網),目前應用較多的主要有NB-IOT、Sigfox和LoRa三種技術[5]。NB-IOT(Narrow Band Internet of Things)是基于蜂窩通信3 G/4 G演進的物聯網通信技術[6],工作在專用的授權(License)頻段,可采取帶內、保護帶或獨立載波等三種部署方式[7]。與Sigfox和LoRa這兩種LPWAN技術相比,由于NB-IOT網絡是基于授權頻譜組建網絡的,因此它的抗干擾能力、數據安全性、技術服務等方面均有高安全性保障[8]。它主要有四個特點:一是覆蓋范圍廣;二是支持海量連接;三是支持低延遲靈敏度;四是具有較低的模塊化成本。這四個特點符合許多無法布線、覆蓋范圍廣的物聯網通信需求。在大田種植應用場景中,物聯網終端一般采用電池供電,為防止斷電情況發生,需要選擇低功耗的物聯網終端,而普通NB-IOT的物聯網終端的使用年限能夠達到10 年左右,因此將其與各類傳感器連接更適合大田種植應用場景。
3? 大田管理精準農業系統的需求(Demand for field management precision agriculture system)
廣東農工商職業技術學院的熱作科技創新基地位于廣東湛江農墾國家現代農業示范區核心區(以下簡稱“基地”),占地面積 14 hm2[9]。基地主要種植菠蘿和甘蔗等作物,由于種植面積廣,管理人員缺乏,因此急需一個大田作物管理系統來輔助管理員進行管理,使管理員能及時掌握作物的生長環境和實況信息,并能根據種植環境的變化做出相應對策。
大田管理精準農業系統主要實現對大田作物的精準化管理,能對農情數據進行采集,對作物生長環境進行監控以及對農資、農作實施精確定時、定位、定量控制。系統由地面氣象信息采集、土壤信息采集、水肥一體化監控和視頻監控四個模塊組成,地面氣象信息采集包括對地面溫度、濕度、光照、雨量、風速、風向、大氣壓信息的采集;土壤信息采集包括對土壤溫度、濕度、PH值信息的采集;水肥一體化監控主要對大田的水量和化肥量進行監控,從而實現自動施水施肥;而視頻監控主要對作物的生長實況進行實時監控,以圖片和錄像進行記錄。
地面氣象信息采集模塊的溫濕度傳感器,光照傳感器,大氣壓傳感器,風速、風向傳感器,雨量傳感器。土壤信息采集模塊的土壤溫濕度傳感器,土壤PH值傳感器能實時采集傳感器所在位置的空氣溫度、空氣濕度、光照、大氣壓、風速、風向、雨量、土壤溫度、土壤濕度和土壤PH值數據。對于布線不方便的大田管理場合,采用NB-IOT無線傳輸的方式將采集到的數據傳輸至系統的云服務器進行數據處理。當數值超出范圍時,系統即刻啟動報警,提醒管理人員進行相關的報警處理工作或自啟聯動處理。
為了便于監視觀測作物的生長狀況和管理,同時預防和制止入侵大田的盜竊、破壞等犯罪行為,保障生產與收獲季節的正常運轉,在大田種植區安裝高清網絡視頻監控系統,管理員可以在客戶端監控作物的生長狀況及作物病蟲害狀況。
通過對土壤信息的監測,系統自動將土壤的實時數據與管理員設置的數據閾值進行對比,當監測數據超出(或低于)固定值時,系統能自動控制水肥灌溉設備,從而使其自動開啟或關閉,以實現對不同監測點的精準灌溉。管理員可以通過網頁或移動端進行遠程人工操控,還可以設置控制器在固定時間段進行固定時間、灌溉量的智能運作。
4? 大田管理精準農業系統的設計(Design of field management precision agriculture system)
系統利用無線傳感器節點采集作物的地面氣象信息和土壤信息,通過無線攝像頭采集作物的生長實況信息,使用水肥一體化機實現自動精準灌溉。地面氣象信息、土壤信息、視頻監控信息,以及水肥一體化監控信息均采用NB-IOT的數據傳輸方式,系統架構設計如圖1所示。
首先將各個傳感器采集的數據傳輸至主控芯片進行處理,然后通過傳感器集成的NB-IOT通信模組將處理后的大田相關農情數據通過NB-IOT基站信號發送到IOT網關,IOT網關獲取的數據與應用服務平臺的數據可進行雙向交互,應用服務器獲得數據后,再將數據通過4 G、5 G或Wifi通信方式及時推送到遠程監控端。管理人員、農戶、農業專家等用戶通過電腦、手機或其他手持終端可實時監測農作物現場的環境狀態信息,當大田地面氣象信息閾值超出正常值時,用戶可通過短信、電話、郵件、APP或B/S客戶端實時接收遠程警告,從而及時采取措施,減輕自然災害帶來的損失。而系統通過對土壤信息的監測,能實現自動精準灌溉。通過對系統中的作物生長實況進行觀察,可讓用戶了解作物生長情況和發現病蟲害等信息,從而使用戶能迅速進行農事活動。
系統除了具有監測報警、實時數據顯示、設備控制、作物生長情況監控功能外,還為用戶提供查看農情信息的歷史數據功能,通過歷史數據曲線圖可以了解過去某段時間內大田地面環境狀態信息的變化和土壤信息的變化,從而掌握農作物的生長與環境變化規律,為大田種植的管理提供決策支持。
5? 大田管理精準農業系統的實現(Implementation of field management precision agriculture system)
大田管理精準農業系統包括硬件部分和軟件部分,硬件部分部署在基地,目前部署了四個數據采集點;軟件部分包括網站后臺管理和APP管理兩部分。
5.1? ?系統硬件部署
數據采集模塊都配有GPS,通過定位能精準獲取每個監測點的數據。監控設備采用低功耗ARM芯片和嵌入式操作系統作為軟件平臺,芯片選材采用工業級產品,具有防水、防雷功能,保證在現場惡劣環境下的系統穩定性。水肥一體機的硬件采用嵌入式SOC技術,可靠性高,穩定性好,具有故障自動恢復功能。其中,圖2為地面氣象信息采集器。
5.2? ?系統軟件實現
本系統的服務器操作系統為Linux CentOS 8.1,數據庫服務器為SQL Server 2018 R2,采用Spring Boot框架開發Web端,移動端APP有Android和IOS兩個版本。本系統使用中國電信的NB-IOT物聯網卡進行數據傳輸,因此應用系統要與IOT網關對接才能實現數據交互。
(1)NB-IOT參數配置
在進行NB-IOT參數配置時,中國電信物聯網開放平臺提供三種模式選擇,分別為DRX模式(Discontinuous Reception, 不連續接收模式)、EDRX模式(Extended Idle Mode DRX, 擴展不連續接收模式)及PSM模式(Power Saving Mode, 省電模式)。本系統設置為PSM模式,同時設置PSM模式的Active Timer為2 s,在設備端設置一個定時60 s的自動上報功能,實現應用系統與IOT網關數據的雙向交互。
(2)Profile文件的定義
設備的Profile文件是用來描述一款設備的用途、功能和控制方式的文件。設備的Profile文件為json格式的文件。每款設備都有一個Profile文件。一個Profile文件主要包括屬性信息和服務信息,屬性信息包括manufacturerId(設備ID)、manufacturerName(設備名字)、deviceType(設備類型)、model(設備型號)和protocolType(協議類型)等;服務信息用于說明設備的業務數據,包括設備上報的上行數據和廠商服務器下發給設備的下行數據。
由于本系統有溫度、濕度、光照度、風速、風向、大氣壓等傳感器,因此,必須對每個傳感器都要編寫Profile文件,其中,溫度傳感器的屬性信息devicetype-capability.json文件代碼如下:
{
"devices":[
{
"manufacturerId":"NGS",
"manufacturerName":"NGS" ,
"model":"NBIoTDevice" ,
"protocolType":"CoAP",
"deviceType":"TemperatureMonitor",
"serviceTypeCapabilities":[
{
"serviceId": "Temperature",
"serviceType": "Temperature",
"option": "Master"
}
]
}
]
}
溫度傳感器的服務信息servicetype-capability.json文件代碼如下:
{
"services": [
{
"serviceType":"Temperature",
"description":"Temperature",
"commands":null,
"properties":[
{
"propertyName":"temperature",
"dataType":"decimal",
"required":true,
"min":0,
"max":100,
"step":0,
"maxLength":null,
"method":"R",
"unit":"C",
"enumList":null
}
]
}
]
}
Profile寫作完成后,需要按如圖3所示的Profile文件的目錄層級結構打包,然后將Profile導入中國電信物聯網開放實驗室進行部署。
(3)編解碼插件開發
由于NB-IOT設備對省電要求通常較高,且NB-IOT設備和中國電信物聯網開放平臺之間的應用層采用COAP協議通信,因此,應用層數據一般采用十六進制。而應用層數據為json格式,要實現十六進制消息與json格式消息的轉換功能,中國電信物聯網開放平臺需要使用設備廠商提供的編解碼插件,一款設備對應一個編解碼插件,一個profile文件對應一個編解碼插件。編解碼插件中的參數名稱必須和對應profile文件定義的完全一致。
實現對溫度傳感器數值進行編碼的關鍵代碼如下:
int temperaturelevel = paras.get("value").asInt();
byte[] byteRead = new byte[5];
byteRead[0] = (byte)0xAA;
byteRead[1] = (byte)0x72;
byteRead[2] = (byte)temperaturelevel;
實現對溫度傳感器數值進行解碼的關鍵代碼如下:
//對serviceld = Temperature的數據進行封裝
ObjectNode temperatureNode = mapper.createObjectNode();
temperatureNode.put("serviceId", "Temperature");
ObjectNode temperatureData = mapper.createObjectNode();
temperatureData.put("temperature", this.temperature);
temperatureData.put("serviceData", temperatureData);
arraynode.add(temperatureNode);
編解碼插件開發完成后,將Profile和編解碼插件建立映射關系則可正常通信。
6? ?系統運行(System operation)
6.1? ?系統網站端
(1)網站主界面
大田種植綜合管理平臺網站的主界面中央區域能直觀看到設備監測的內容,其中包括監測數目、報警數、控制路數、實時告警信息及告警分析等。大田種植綜合管理平臺網站主界面如圖4所示。
在水肥一體化監控系統網站主界面中可觀察到水肥一體化設備的狀態,可以在界面中對設備進行遠程操作,可設置手動控制或自動控制功能。手動控制可以對進水閥和出水閥進行遠程控制,而選擇為自動控制功能后,系統會將當前采集到的土壤相關數據與設定好的數據閾值進行對比,如果滿足施水施肥條件則會自動控制進水閥和出水閥的開關操作,從而實現自動精準灌溉的功能。水肥一體化監控系統遠程命令下發網站界面如圖5所示。
(2)歷史數據查詢網站界面
在歷史數據查詢網站界面中選擇監測點后,網站會自動列出該監測點的所有傳感器供用戶選擇,當用戶選擇了相應的傳感器以及查詢時間范圍后,會以折線圖的形式顯示對應傳感器的數據,如圖6所示。
(3)大田作物生長情況網站界面
在網站中選擇不同監測點對應的攝像頭即可顯示當前攝像頭所在位置的大田作物生長實況。大田作物生長情況網站界面如圖7所示。
6.2? ?系統移動端
(1)大田氣象數據移動端界面
在大田氣象數據移動端界面中可查看溫度、濕度、風速的實時數據和歷史數據,如圖8所示。
(2)水肥一體化控制移動端界面
水肥一體化控制的移動端界面可以設置手動灌溉或自動灌溉,并且可以設置自動灌溉的條件,如圖9所示。
(3)監控攝像頭列表移動端界面
監控攝像頭列表移動端界面如圖10所示,在界面中能選擇對應的攝像頭進行大田作物實況環境視頻顯示。
7? ?結論(Conclusion)
針對傳統的物聯網通信技術存在低功耗與廣覆蓋難以兩全,無法滿足大田環境監測要求的問題,開發了一個基于NB-IOT的大田管理精準農業系統,實現了遠程采集作物的地面氣象信息、土壤信息以及生長實況信息。系統具有監測報警、實時和歷史數據顯示、設備控制、作物生長情況監控等功能,并能根據土壤信息的情況實現自動精準灌溉,用戶在使用過程中能及時掌握作物的生長環境和實況信息,并能根據信息情況實施相應對策。目前系統應用于廣東湛江農墾國家現代農業示范區核心區,取得了一定成效,作物的產量和質量有了較大幅度的提高,對傳統大田種植業改造升級起到積極推動作用,為廣東農墾的精準農業服務體系提供堅實的技術支撐和保障。
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作者簡介:
李冬睿(1983-),男,碩士,副教授.研究領域:圖形圖像處理,人工智能.
邱尚明(1980-),男,碩士,講師.研究領域:圖形圖像處理,人工智能.
楊善友(1980-),男,碩士,講師.研究領域:嵌入式開發,人工智能.