基于WebGIS和物联网的农业大棚监控系统

陈建美　汤军

摘要：该文在介绍物联网系统体系架构的基础上，分析了农业大棚监控系统的平台功能，包括物联网前端和管理端两个子系统，运用WebGIS对空间信息的强大处理能力与可视化表达功能和物联网物物相连的特性[1]，以“Google地图”为WebGIS平台交互服务性界面，结合物联网技术采集的农业大棚传感器数据，构建基于WebGIS和物联网的农业大棚监控系统，实现基于地理位置的实时监控，以便身处异地的农户或科研人员随时随地掌握农作物生长状况。

关键词：物联网；WebGIS；Openlayers

中图分类号：S126 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）36-0233-04

Abstract： On the basis of introducing the system architecture of IOT， this paper analyzes the platform functions of agricultural greenhouse monitoring system， including two subsystems of front end and management end of IoT. The application of WebGIS has powerful ability of processing spatial information and visualization function and the properties of the Internet of Things ，Based on WebGIS platform interactive service interface of "Google Maps" and agricultural shelter sensor data collected by Internet of Things technology， an agricultural greenhouse monitoring system Based on WebGIS and Internet of Things is established to realize Real-time monitoring Based on geographic location ， so that remote farmers or researchers grasp the status of crop growth at any time.

Key words： IOT； WebGIS； Openlayers

我国是一个农业大国，农业是国民经济的命脉。随着信息技术的发展，我国逐步由传统农业向现代农业转型。对于现代农业的发展，增加农业产量、提高农产品的品质，不仅要依靠优良的农产品种资源，还需要精确的农作物生长环境控制技术。[2-4]物联网是新一代信息技术的重要组成部分，在设施农业中广泛应用，对国民经济和社会的发展具有重要意义。农业物联网是指通过各种传感器、射频识别（RFID）、视觉采集终端和识别设备，广泛采集农业系统中动植物生命体、环境要素、生产工具等物理部件和各种虚拟”物件”的相关信息，应用网络通信技术，按照约定协议进行信息交换和通讯，把农业系统中的环境监测设备、控制设备与互联网相连接，以实现目标的智能化识别、定位、监控和管理的一种网络技术[5]。

1 系统体系架构

物联网系统作为一个整体，分为感知互动层、网络传输层、应用服务层。

感知互动层：用于识别物体，采集信息，相当于人的皮肤和五官，是物联网赖以发展的重要基础。主要包括视频采集设备、环境参数检测设备等[6]。视频采集设备实现前端视频流的采集和编码，主要功能是视频信息的采集、压缩及通过网络传输。环境参数监测设备包括空气温湿度、土壤温湿度、土壤酸碱度、光照等传感器以及相关配套设备。

网络传输层：将从感知层获取的信息进行传递和处理，相当于人体神经中枢和大脑。主要指视频流、传感器采集数据、控制信息流传输通道，传输网络包括传感网、运营商网络、运营商数据专线、VPN专网、3G网络及前端设备接入网络[7]。

应用服务层：应用层的作用是将感知层捕获的，通过网络层传递过来的信息得到更好的应用。该系统包括物联网前端和管理端两个子系统。

2 物联网系统平台功能

2.1 物联网前端系统功能

前端系统为B＼S架构，由数据获取层、逻辑应用层和交互表现层构成，实現大棚信息的获取、控制命令的下达，并提供快捷友好的用户交互逻辑，具有实时环境信息预览、数据位置地图显示、历史统计分析、设备远程控制、视频监控等功能，使身处异地的科研和管理人员可以方便地获取温室环境信息，提供监控手段，增强其能动性与干预能力[8]。

2.1.1 地图模式

1） 数据位置地图显示

主要包括场地和设备（传感器控制器等设备）位置的地图定位和显示（如图1），系统用户可以进行相关的地图浏览操作（包括地图放大、缩小、平移）以查看场地和设备的位置信息，设备运行状态和分布情况等。其中设备点即可以显示，也可以隐藏。

2） 实时监测数据显示

实时监测数据的显示包括基于地图位置的动态显示和静态显示，基于地图位置的动态显示是指系统用户通过鼠标移入某个场地就可以弹出该场地实时获取的传感器监测数据的窗口；静态显示是右侧环境信息栏中只显示当前场地的实时传感器监测数据以及该场地的控制设备状态，例如风机、遮阳卷帘的开与关。

3） 统计分析

利用echarts生成统计报表，包括当前各品种生长模型统计、全年各品种总产量统计、全年各品种总种植面积统计、每月各品种总产量统计、每月各品种总种植面积统计、上月各品种产量统计、上月各品种种植面积统计、近3年各品种产量统计比较、近3年各品种种植面积比较。endprint

2.1.2 监控模式

监控模式由5部分构成，即监控视频、生长模型、环境信息、设备信息、分析图表，可通过显示选项设置各个模块的显示与隐藏。

1） 监控视频

从左侧菜单栏选择具体的场地位置进入监控模式，可显示该场地的监控视频。图中显示“全部播放”、“全部暂停”按钮，可控制该场地的多个摄像头的视频。视频右上角显示摄像头的名称及场地，控制按钮可调整摄像头的方向，可上下左右移动，有利于农户更好的观察作物的生长状况。

2） 生长模型

生长模型包括三个方面，即天气状况、管理员信息、以及控制模型。控制模型是指预先设定作物的生长阶段，并在不同阶段设置相应的事件，即适合生长条件的上下限值，设定值可根据农作物种类、生长周期和季节变化进行修改，例如小麦在播种期的适宜温度是16°C～18°C，在管理端设置小麦播种期为10月2日-10月10日，当传感器温度超过18°C时，若设置模式为自动控制则自动打开风机，若设置模式手动控制，则需手动控制打开风机。

3） 环境信息

将传感设备实时采集温室（大棚）内的空气温湿度、二氧化碳浓度、光照强度、土壤水分、土壤温湿度、棚外温度与风速等数据进行显示，包括设备状态、设备名称、场地名称和阈值，点击图标下的统计曲线，可查询过去半小时内的数据变化情况。

4） 设备信息

将该场地的所有设备如风机、水泵、内外遮阳卷帘、顶卷膜窗等控制器的状态进行显示，包括设备状态、设备名称、场地名称和基站名称，并可查询每个设备的操作日志，包括操作者、操作时间、操作内容等。用户可手动控制设备的状态，并通过socket服务实现物联网前端与管理端设备状态的实时同步，确保控制指令的正确性与安全性。

5） 分析图表

将该场地的传感器读数，如空气温湿度、光照强度等，控制器的状态，如风机的开关的历史数据进行对比分析，可查看操作控制设备与大棚环境变化的关系。

2.1.3 警告信息

管理端通过modbas-tcp协议连接云基站，每隔10秒向其发送一条读取传感器读数的指令，云基站通过modbas-rtu协议连接设备，并将获取到的传感器读数进行数据转换，通过socket服务推送至管理端，当发现传感器读数异常时，即超出设定的阈值时，管理端通过socket服务将警告信息推送至前端。

2.2 物联网管理端系统功能

2.2.1 系统管理

1） 角色管理

是指为某个特定角色分配权限，权限包括模块权限和场地权限。其中模块权限包括语音命令定义查看、语音命令定义编辑、用户编辑等权限；场地权限包括场地监控控制、场地监控查看、场地设备查看、接收场地设备通知，可选择某个场地，接收该场地设备的通知。并可对角色进行修改、新增、查询、删除等。

2） 用户管理

对系统用户进行管理，包括增、删、改、查用户、修改密码以及用户的启用与禁用，并可根据业务流程设置用户的各种权限。

3） 日志管理

对日志进行管理，可根据过滤条件如操作类型进行日志查询，包括操作时间、操作者类型、操作用户、日志对象类型、日志对象、对象名称、内容等。

4） 场地管理

包括场地的新增与删除，具体包括名称、面积、中心坐标、视图层次、视图级别、顶点坐标、管理员、覆盖样式设置，用户通过封装的openlayers绘图组件绘制场地的同时可获取场地顶点坐标组、场地面积，并可对多边形及其样式如边框颜色、填充色进行编辑。

5） 通知管理

对系统的通知进行管理，包括新增、查看、修改、删除、发布、撤销发布通知，并可通过状态、通知类型等过滤条件对通知进行查询。

6） 设备管理

2.2.2 设备管理

设备管理包括设备地图位置的显示以及设备列表两个模块，对各个场地或云基站上的设备进行管理，可查看设备编号、型号、场地、场地位置、坐标等设备信息，也可以新增、查询设备、启用禁用设备，并可对设备信息进行修改。

2.2.3 传感器组管理

对各个场地的传感器组进行管理，可设置传感器组的名称、计算公式、场地、坐标、传感器类型、阈值，为保证传感器数据的准确性，可选择多个传感器作为一组，取其读数的平均值。

2.4 业务模型管理

2.4.1 事件管理

对各个场地事件进行管理，第一步设置事件参数即事件参数新增与修改，包括参数类别、名称、数据类型、默认参数、参数范围、单位等内容；第二步设置事件判断条件，如变量类型设置为传感器组-[B1大棚]空气温度大于等于30°C；第三步设置事件操作，新增一个温度控制，操作类别为控制器操作-[B1大棚]-1#風机，操作参数为开，描述为当B1大棚温度传感器组读数大于30°C时，1号风机自动打开。

2.4.2 自动控制模型管理

对自动控制模型进行管理，控制模型包括场地、场地类型、阶段格式、名称、开始时间、品种、控制模式、种植面积、状态、坐标等内容，模型阶段列表如第一阶段为小麦播种期，阶段事件列表为在事件管理中设置的温度控制事件，当传感器温度超过小麦生长的适宜温度时将会自动打开风机。

2.5 系统实现的关键技术

2.5.1 设备状态的实时同步

由于前端和管理端都可以进行设备状态的切换，因此保证两个子系统中设备状态的实时同步才能确保操作的正确性。实现两个子系统中设备状态同步的主要方法有：Web客户端不断向服务器发起请求，查询是否有设备状态改变，即轮询法[9]。ajax轮询的方式实现比较简单，但是比较浪费服务器的资源，服务器大多时间处理的是无用的请求。socket.io是一个开源的webSocket库，实现了浏览器与服务器的全双工通信，可以很好地节省服务器资源。它用过Node.js实现websocket服务端，同时也提供客户端JS库。Socket.IO支持以事件为基础的实时双向通讯，它可以工作在任何平台、浏览器或移动设备。Socket.IO支持4种协议：WebSocket、htmlfile、xhr-polling、jsonp-polling，它会自动根据浏览器选择适合的通讯方式。endprint

2.5.2 视频的实时监控

1） 视频监视

采用海康威视的摄像头，支持rtsp实时流传输协议，RTSP协议是TCP/IP协议体系中的一个应用层协议，定义了一对多应用程序如何有效地通过IP网络传送多媒体数据，它主要实现的功能是传输并控制具有实时特性的媒体流。在该系统中，我们需要把视频的RTSP协议转码成HTTP HLS直播协议，这样可以支持在不同的终端（pc，iphone，ipad等等）播放。FFmpeg提供了一套完整的录制、转换以及流化音视频的跨平台解决方案。

然后启动nginx服務把索引文件play100.m3u8发布，这样就可以通过http：//localhost/hls/play100.m3u8来访问视频播放文件， 把这个链接配置在监控系统后台管理，即可在前台的播放器中播放视频。

2） 视频控制

海康威视摄像头支持Onvif协议，Onvif协议主要定义了网络发送设备和网络视频客户端之间的标准通信接口。根据客户端Onvif协议请求命令，调整镜头焦距拉近拉远，或者调整摄像头的旋转方向从而改变镜头的视角。

2.5.3 openlayers地图渲染

1） openlayers加载在线的瓦片地图

瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型，从瓦片金字塔的底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。OpenLayers 提供了ol.source.XYZ这种通用的Source来适应广大的在线瓦片地图数据源，当我们使用XYZ方法来加载瓦片地图时，首先要查看该地图的瓦片坐标系是否与openlayers默认的瓦片坐标系一致，OpenLayers 的瓦片坐标系的原点在左上角，向上为y轴正方向，向右为x轴正方向。

2） 场地交互

为了使场地要素具有交互功能，实现鼠标移入移出事件，由于ol.Feature继承于ol.Object，而ol.Object具有派发事件（dispatchEvent）和监听事件（on）的功能。为完成自定义事件有三个步骤：1.定义事件类型；2.派发事件；3.监听事件。

3 结束语

该系统基于node.js开发，采用express框架部署，采用mysql数据库和在线Google地图服务，基于开源的地图渲染库openlayers开发Web GIS基础平台，实现对农业基地、地块、设备点等的接入和管理；并结合可视化类库echarts对实时环境数据和历史数据进行统计分析，完成基地环境数据展示、地理空间分析与可视化服务等服务功能；利用摄像头对大棚进行实时监控，对视频流进行转码以便在移动端播放，方便农户随时随地查看作物生长状况。

参考文献：

[1] 杜克明， 褚金翔， 孙忠富， 等. WebGIS在农业环境物联网监测系统中的设计与实现[J]. 农业工程学报， 2016， 32（4）：171-178.

[2] 简兴， 邱银国， 张振国，等. 基于物联网的温室环境监测系统设计[J]. 物联网技术， 2014， 4（5）.

[3] 张凌云， 薛飞. 物联网技术在农业中的应用[J]. 广东农业科学， 2011， 38（16）：146-149.

[4] 廖建尚. 基于物联网的温室大棚环境监控系统设计方法[J]. 农业工程学报， 2016， 32（11）：233-243.

[5] 刘志辉， 朱旭东. 物联网在设施农业中的应用[J]. 安徽农业学， 2014， 42（33）：11946-11947，11950.

[6] 刘小虎， 汪兴， 吴蒙， 等. 茶叶物联网系统的设计与实现[J]. 安徽农业学， 2014， 42（16）：5305-5308.

[7] Zeping Mu. The Deployment of Sensor Nodes Based on the Internet of Things for Intelligent Agricultural Monitoring[C]//ADVANCED SCIENCE AND INDUSTRY RESEARCH CENTER.Proceedings of 2017 2nd International Conference on Modelling， Simulation and Applied Mathematics（MSAM 2017）. ADVANCED SCIENCE AND INDUSTRY RESEARCH CENTER： 2017： 4.

[8] 段益群， 刘国彦. 基于物联网的智慧农业大棚系统设计[J]. 软件工程师， 2013（12）：35+ 31.

[9] 秦琳琳， 陆林箭， 石春， 等. 基于物联网的温室智能监控系统设计[J]. 农业机械学报， 2015， 46（3）：261-267.endprint