基于ZigBee 和云平臺的大棚環境監測系統設計與實現

徐鎮輝，謝淑麗

信息技術的快速發展，改變了傳統農業依靠經驗種植的生產管理方式.目前，我國農業物聯網技術在設施農業應用方面已經取得了顯著成效［1?2］.

農業生產環境監測是發展設施農業的基礎，建立溫室大棚環境遠程監測系統，采集大棚環境數據和作物生長狀況，對大棚農業生產進行實時監測和精細化管理，保證溫室大棚作物始終處于最適合的生長環境中，不僅有利于提高大棚農業生產效率，也有利于提高作物產量和品質，增加生產效益.

ZigBee 是一種無線傳感網絡通信技術，具有高可靠、高速度、低功耗、低成本和靈活組網等特征［3?4］，可用于農田環境監測系統.基于ZigBee 和GPRS 的大棚環境監測系統，能夠有效解決環境信息采集和傳輸過程布線困難、成本高、不穩定等問題［5?9］，云平臺服務具有可擴展性強、安全性高、性價比高等特點［10］.本文設計了基于ZigBee 和云平臺的大棚環境遠程監測系統，充分發揮ZigBee 無線傳感器網絡技術和云服務的優勢，搭建云服務器，開發移動客戶端，降低了系統的開發成本，提高了系統穩定性和安全性［9］，部署靈活，便于操作.

1 系統總體設計

大棚環境監測系統由大棚采集端、云平臺和移動客戶端組成，系統總體框架設計如圖1所示.

圖1 大棚環境監測系統框架

大棚采集端主要由采集節點、ZigBee 協調器、STM32 主控節點、GPRS 通信模塊等組成，大棚可以根據面積大小設置一個或多個采集節點，采集節點通過ZigBee 無線網絡將空氣溫濕度、土壤溫濕度、CO2濃度、光照強度等傳感器數據傳送給協調器，協調器匯集大棚節點數據并通過串口通信傳送給主控節點［9］，主控節點對數據進行分析處理并通過GPRS無線通信將數據發送到服務器云平臺.云平臺包括服務器和MySQL 數據庫，服務器接收和處理大棚數據并存儲到云數據庫，提供客戶端請求服務并對數據庫數據進行操作.移動客戶端與服務器進行交互，實時監測大棚環境狀態，并依據設定的閾值及時發出警報通知信息.

2 系統功能設計

本系統實現了在移動客戶端實時監測大棚內空氣溫濕度、土壤溫濕度、光照強度、CO2濃度等環境指標，拍照采集主要種植環節的作物生長狀況，對監測數據進行分析處理和報警提示，主要功能如下：

實時環境監測.提供各個大棚的實時環境數據，以動態折線圖的形式顯示近1 小時內空氣溫度、空氣濕度、CO2濃度、光照強度等環境指標的變化情況.

環境閾值設置.根據不同的作物或不同的生長時期，設置適合生長的環境指標最大值和最小值.

歷史數據查詢.提供各個大棚選定時間內的歷史環境數據查詢，可以選擇近1 天、3天、5 天及選定時間段的歷史數據.

天氣信息查詢.提供當天及后面6 天的天氣信息查詢，方便用戶對比查看天氣情況.

生長記錄管理.記錄農作物種植過程重要節點信息，包括育種、施種、松土、除草、施肥、除蟲、采摘等重要種植環節，便于今后種植過程改進和農產品生產溯源.

預警通知提示.當環境數據超出設定閾值范圍，能夠發出聲音、任務欄提示等警報信息，以便工作人員及時采取相應措施.

3 系統硬件設計

系統硬件設計部分主要包括采集節點、主控節點、網絡通信等部分，主要體現在大棚采集端.

3.1 采集節點設計

采集節點主要功能是對大棚內的環境數據進行采集，它由CC2530 核心模塊、各種傳感器、電源模塊、無線發射模塊等構成.CC2530芯片集成了增強型8051 單片機，支持Z?STACK協議棧，主要用于ZigBee 無線網絡組建與數據傳輸.系統采用的傳感器包括DHT11 空氣溫濕度傳感器、MH?Z14A 二氧化碳濃度傳感器、BH1750FVI 光照強度傳感器、FDR 型土壤濕度傳感器.采集節點采用電池供電，系統設定工作周期，定時喚醒采集節點，收集環境狀態數據，在非工作時間采集節點進入休眠狀態，減少電池功耗.

3.2 主控節點設計

主控節點是大棚采集端的控制核心，主要負責采集數據的收集、分析、處理和發送，系統采用STM32F103 增強型控制芯片，該系列芯片使用ARM32 位Cortex?M3 微控制器，最高工作頻率72 MHz，內置高速閃存和SRAM 存儲器，具有I2C、USART、USB 等多種通信 接口，以及多個定時器、模數/數模轉換器，支持多路串行通信和睡眠、停機、待機三種省電模式［11］，定時器設定采樣周期，定時喚醒STM32給采集節點發送采樣信號.STM32 數據實時處理能力強，功耗低，可以滿足采集層設計要求.STM32 主控節點通過串口與協調器進行數據通信，是傳感器數據和各種控制指令到云服務器的中轉.

3.3 網絡通信設計

大棚采集端的網絡通信包括ZigBee 通信模塊和GPRS 無線傳輸模塊.ZigBee 通信模塊包括協調器、路由器、終端三種類型基本節點，各節點采用CC2530 芯片，帶有RF 收發器，具有組網能力強、功耗低、抗干擾強、成本低的特點.協調器作為中心節點，負責組建ZigBee網絡，路由器既可傳輸數據也可以中繼信號，終端節點用來收發數據.節點間可以相互協調自動組成一個星形無線網絡，傳輸距離可以從節點間幾十米，擴展到上百米，能夠滿足農業大棚數據傳輸要求.終端節點作為采集節點，工作時自動搜尋ZigBee 無線網絡，與協調器綁定連接，采用點播方式周期性向協調器傳送數據［9］.

GPRS 無線傳輸模塊采用SIMCOM 公司的SIM900A，支持GSM/GPRS 雙頻通訊，具有傳輸距離遠、性能穩定、通信可靠、資源利用率高等特點，僅在發送和接收數據時才占用信道資源.GPRS 模塊通過AT 指令與云端服務器建立連接，主控節點通過GPRS 模塊定期向遠程服務器傳送數據，由于傳輸數據量小，對速度要求不高，符合系統設計要求.

4 系統軟件設計

4.1 大棚采集端軟件設計

采集節點通電初始化后，選擇信道加入ZigBee 無線網絡并向協調器注冊網絡地址信息，然后周期性采集和存儲大棚環境信息，并將采集數據發送到協調器，協調器接收到采集數據后采集節點清除環境信息.為便于獲取各個終端采集數據，ZigBee 協調器與采集節點采用自定義通信協議格式對采集數據進行封裝打包，數據包內容包括標識位（起始位）、數據位、校驗位、終止位等，標識位用于表示采集節點設備信息，數據位包含一個或多個傳感器數據信息，不同傳感器數據用“_”進行分隔，數據長度根據采集的傳感器信息而變化，終止位用“#”標識，采集節點流程圖見圖2.

圖2 采集節點流程圖

當協調器收到采集節點數據信息時，根據數據包標識位識別采集節點信息，并將采集的傳感器數據存儲到數組中.主控節點STM32 初始化后，讀取存儲器中的服務器IP地址、端口號等配置信息，通過GPRS 連接遠程服務器.STM32 定時器設定采樣周期，每5 min 向協調器發送查詢命令，喚醒采集節點，接收到協調器返回數據后，將數據打包并發送給服務器，如果檢測發送失敗則重新連接服務器再次發送.

4.2 服務器云端軟件設計

服務器云平臺是大棚采集端和移動客戶端的中心樞紐，負責接收和存儲大棚的環境數據，對移動客戶端的請求進行及時響應，并對MySQL 數據庫數據進行操作.由于云平臺擴展性強，用戶可以直接在網絡上申請軟硬件資源，不受空間限制，并可以根據用戶需求變化及時調整平臺資源.此外，相比傳統單個服務器，云平臺可靠性更強、性價比更高，當某個物理節點發生故障時，云平臺可以自動啟用備用節點，用戶不需要維護硬件設備，只需進行專業軟件部署和服務更新，能有效降低維護成本.因此，服務器采用阿里云服務器（ECS），用Java 作為開發語言，后臺用Spring Boot 框架搭建，該框架內置Tomcat 容器，支持關系型數據庫和非關系型數據庫，自動配置的starter 項目對象模型（pomS）簡化了Maven配置，可以創建獨立的Spring 應用程序，并生成可執行的JAR 和WAR 文件，使得項目程序的搭建和開發過程更加簡便.服務器對每個業務處理程序進行封裝并提供相應接口，系統提供了用戶注冊insertUserInfo、獲取環境數據getEnvironmentData、設置環境閾值SetSensor?Value、添加生長記錄insertGrowthRecord 等一系列接口.部分API 接口如表1 所示.

表1 部分API 接口信息

本系統選用MySQL 數據庫管理系統作為數據中心，存儲系統相關數據，用戶可以進行身份驗證、數據查詢、閾值設置等相關操作.

4.3 移動客戶端設計

由于系統面向用戶群體相對固定，客戶端程序用Android Studio 集成工具開發，利用客戶端APP 程序能更好地實現預警信息接收、作物生長狀況拍照記錄等實時處理功能，用戶可以使用Android 手機作為客戶端發送HTTP 請求與服務器進行信息交互.

4.3.1 主界面設計

程序登錄界面用于完成用戶身份驗證，APP 主題框架使用Material Design 風格設計，分別實現側滑菜單、底部導航欄、標題欄伸縮功能，窗口左上角圖標引導用戶調出隱藏的左側邊菜單，DrawerLayout 調用onSupportNavi?gateUp（）方法展開菜單內容，APP 主界面和左側菜單及歷史數據查詢界面如圖3 和圖4 所示.主界面直觀顯示空氣溫度、空氣濕度、光照強度、CO2濃度、土壤溫度、土壤濕度等環境指標數值，并對異常指標作出標識.底部導航欄引導用戶進入實時監測、歷史數據查詢、生長記錄等功能模塊，導航欄控件BottomNaviga?tionView 通過調用setupWithNavController（）方法實現內容關聯，調用setLabelVisibilityMode（）方法設置導航欄顯示標簽信息.伸縮標題欄通過布局CoordinatorLayout、AppBarLayout 和標題欄Toolbar 等實現頂部欄動態伸縮效果.

圖3 主界面

圖4 左側菜單及歷史數據查詢界面

主界面上端的滾動提示欄實時動態顯示大棚環境的異常指標，后臺以通知消息形式及時提醒用戶，當Service 服務捕獲異常數據時，通過NotificationCompat 通知提示用戶進行處理，調用setVibrate（）、setLights（）、setPriority（）等方法設置震動、燈光和消息提醒.管理員用戶可以根據權限設置各環境指標閾值，閾值設置界面如圖5 所示.

圖5 閾值設置界面

4.3.2 數據圖表繪制

在移動端APP 用第三方圖表工具MPAnd?roidChart 繪制環境歷史數據圖，并實現圖表縮放、拖動、平移等操作功能.通過設置LineData?set 數據集、Chart 圖表樣式和坐標軸格式繪制環境數據統計圖，用LineChart 類繪制折線圖，顯示各環境指標狀態信息.用日期對話框控件DatePickerDialog 選擇所需日期區間查詢歷史數據，用工具類Calendar 創建日歷對象，并設置格式類型SimpleDateFormat 查詢指定時間區間數據.主要代碼如下：

4.3.3 本地數據存儲

為減輕服務器負擔，提高數據查詢顯示效果，在移動端APP 創建SQLite 輕量級本地數據庫，存儲近期環境狀態信息和系統基本信息，用Android 數據庫框架LitePal 創建和管理數據庫，按照對象關系映射（ORM）模式建立相關數據表和操作數據，利用父類LitePal?Support 創建environment、history 等實體類（數據表），調用save、updateAll、deleteAll 和find 等相關方法，實現對各種環境數據的增、改、刪、查操作.

5 系統測試

本系統安裝在某農業大棚內進行測試，大棚內放置終端采集節點和ZigBee 協調器，GPRS 無線網絡數據傳輸較為穩定，云平臺服務器能正常接收大棚采集端上傳的環境數據.Android 移動端APP 響應速度較快，能夠較為準確地實時獲取大棚空氣溫度、空氣濕度、光照強度、土壤溫度、土壤濕度和CO2濃度等環境狀態數據.根據監測數據顯示，白天各環境指標隨著時間變化數值有比較明顯改變，當數據超過閾值時，客戶端能及時發出警報通知，方便用戶查看處理.管理員用戶可以根據作物生長習性靈活設置各環境指標閾值.

由于作物多樣性和種植環境復雜性，以及大棚空間大小和傳感器有效范圍差異性，傳感器放置位置會在一定程度上影響測試結果，如空氣溫濕度傳感器不能放置于陽光直射、潮濕和噴淋區域；光照傳感器應盡量放置在大棚中央位置，避免天窗陽光直射和側面遮擋影響；CO2濃度傳感器應放置在大棚一定高度處，注意避開煙囪、排風管道等，以確保能夠采集準確數據.采集節點可根據大棚區域大小分組放置，利用ZigBee 無線傳感器靈活組網等特點，對生長環境指標要求比較高的作物，可增加相應傳感器數量，并通過多點測量取平均值方式減少誤差，每個ZigBee 采集節點所搭載傳感器個數也可根據現場情況進行調整.

6 結語

隨著物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術的發展，農業物聯網應用不斷創新，為智慧農業的生產和發展提供更加精細化管理、智能化數據分析和決策支持.本文針對遠程大棚農業生產環境的實時監測問題，充分發揮ZigBee 無線傳感器網絡技術和云服務的優勢，設計了大棚采集端、云平臺和移動客戶端，在阿里云搭建服務器，采用流行的Spring Boot 的服務架構，開發Android 移動端APP，支持用戶移動端訪問服務器.測試表明，本設計能實現遠程大棚環境的實時監測，系統運行穩定，便利性好，采用云平臺拓展性強，有利于降低成本，提高大棚農業管理水平.