基于物联网的农作物管理系统的研究与设计

李鑫 贾小林

摘 要：在农业生产过程中，温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度、水分以及其他养分等多种自然因素共同促进或影响着农作物的生长，传统的农业生产方式通过人的自我感知去调节上述环境参数，这种粗放式的管理方法不仅浪费劳动力，而且无法达到准确性要求，实际效果不佳。因此，文中基于物联网技术设计一种农作物管理系统，实现对农作物的生长状况进行实时检测，对获取到的数据进行可视化分析，并进行远程智能调控，推动现代农业的自动化、智能化水平，降低人力和资源消耗，提高农作物生产效率及产品质量。该系统基于物联网技术与Web技术设计开发，由数据采集模块、网络传输模块、应用管理模块、远程调控模块组成。实践表明：所提系统能够在农业生产过程中对农作物进行远程调控管理，实时了解相应农作物信息，推进智慧农业进程，为“三农”问题提供可行的解决方案，同时在应用的过程中，采集的数据还可以进行二次开发，从多方面多源反应研究环境因素对农作物生长的影响。

关键词：物联网;智慧农业;温室控制;无线传输;数据采集;Web

中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：2095-1302（2020）10-00-04

0 引 言

农业是关系国计民生的基础产业，传统的农业生产已不满足日益增长的生产消费需求。面对新型物联网技术的到来，传统农业正在面临着一系列的冲击与挑战，确保农产品总量，调整农业产业结构，改善农产品品质和质量，改善生产效益低下、资源严重不足且利用率低、环境污染等等问题。物联网以感知为目的，实现人与人、人与物、物与物的全面互联网络[1]。物联网应用领域十分广泛，在现代农业的应用中，通过无线传感器获取生长环境和作物信息，有效减少人力损耗和对农田影响，使用各种自动化、智能化、远程控制的生产设备，足不出户监测农田信息，进行科学种植、科学管理，极大推进现代农业的自动化、智能化水平，降低资源占有率，提农产品的生产效率及产品的质量。

农业信息化技术是我国現代农业科技的重要内容，大力推进“农业信息化与农业现代化融合”是我国现代农业的发展方向。“智慧农业”将物联网技术与传统农业相结合，运用传感器与移动平台和互联网平台对农业生产进行实时监测控制，使农业生产更具有“智慧”[2]。除精准感知、控制与决策管理外，智慧农业从广义上讲，还包括农业电子商务、农业信息服务、农业休闲旅游等等内容。智慧农业正逐步推动农业产业链改造升级，使农业朝着精准化、高效化、绿色化发展。

农作物管理系统以智慧农业为理念，物联网技术为基础，通过传感器、感应器等设备真实监测出农作物生产环境，将监测到的结果（温度、湿度、光照等数据信息）进行分析，得出切实可行的建议，并推送给用户，用户根据所提供的建议通过终端设备对农作物的生产环境进行远程调控，使得农作物生长于适宜的环境之中。同时，系统对采集到的农作物生长数据提供可视化的呈现方式，方便作为用户调整农业生产环境的重要依据以及进行农作物生长规律研究发掘。

1 系统总体设计

农作物管理系统以物联网技术为基础，“物”感知环境、提供数据服务、启动服务来改变环境。基于物联网技术的农作物管理系统由感知层、传输层、应用层三层架构组成，框架如图1所示。通过感知层获取到农田环境信息数据，传输层保证数据的实时、精准传输，应用层提供实时监测、远程调控、农作物环境分析等服务。

1.1 感知层

物联网的基础就是物，感知层主要负责对农作物生长环境信息的采集，由多个无线传感器终端构建而成，主要监测室内温度、空气湿度、光照、土壤水分等信息数据。通过移动网络传输到云服务平台[3]。云服务信息平台将获取的数据进行数据处理、数据融合、数据分析、数据可视化等工作，对传感器采集上传的农作物生长环境实时数据进行计算处理，提供农作物生长可视化分析服务，同时对生长环境进行调控、管理。

1.2 传输层

物联网的实质就是物与物的网路连接，感知层获取到了数据后，要集中通过网路来将数据传输到服务器，方便服务器的处理分析。目前市面上常见的传感网有有WiFi、蓝牙、ZigBee等。WiFi无线通信的应用市场较广，蓝牙、ZigBee也得到了迅速的发展。本系统通过对比，兼具实用性和操作性，选择ZigBee。ZigBee作为新型双向无线通信技术，具有低功耗、低成本、高容量、高安全等优点，将采集到的数据实时、稳定地传输至数据中心[4]。

1.3 应用层

物联网通过感知层采集数据，并通过传输层传送到应用层。应用层的主要工作就是处理这些数据来进行应用开发计算，根据数据做出反馈。系统在应用层利用图形化界面或远程终端来进行操作，数据分析根据采集到农作物生长数据可以进行数据可视化分析得到农作物生长的规律，实时监控通过温度、湿度、光照强度可以进行生长环境的调节，用户管理实现农作物的综合管理监测。

2 系统数据融合

在农作物管理系统中，不同的信息如何进行处理、分析和使用是物联网应用的关键。数据融合处理使用计算机在一定规则下对信息数据进行处理，动态地整理和分析获取到的监测数据，从而精准实施决策管理、远程调控。数据融合划分为3个基本层次，包括像元层、特征层和决策层。像元层在采集到的原始数据层上进行融合，在各种传感器的原始测报未经预处理之前就进行的数据综合和分析;特征层对传感器原始数据进行特征信息提取，再进行特征信息的数据分类、汇集和综合;决策层是一种高层次的融合，充分利用特征层融合所提取的各类特征细节，采用适当的融合技术实现融合。

本文选择了卡尔曼滤波算法来对动态环境下的农作物生产感知数据进行融合计算，利用卡尔曼滤波描述农作物生产环境下前后时刻估计值的递推关系，得到当前状态的估计值。卡尔曼滤波是一个离散控制过程的系统，该系统可用一个线性随机微分方程描述：

这样卡尔曼滤波就可以回归的运算下去。农作物生产环境存在着较多干扰，数据预处理后进行卡尔曼滤波算法就可以有效去除感知层采集数据中的系统噪声和噪声影响，直接准确的测试到农作物生产环境的被测量真实值。

3 系统实现

本系统由硬件和软件两个方面组成，农作物管理系统模型如图2所示。

3.1 硬件设计

系统的硬件主要包括传感器、无线网络和控制设备。

（1）传感器。针对农作物种植，需要预制的传感器有温湿度传感器，一般安置于地表垂直的中高度来测量空气温度与湿度，精确了解日变化影响的温湿度;二氧化碳传感器，一般与温湿度传感器安装在同一位置用来测量空气中的二氧化碳浓度值，可以及时补充和排出二氧化碳值来达到农作物最适宜浓度值;光照度传感器，一般安装在温室进顶棚的位置，来测量农作物生长环境光照强度的数据，保证农作物可以进行充分的光合作用;土壤水分传感器一般至于地表垂直约1 m放置，测量土壤的水分，保证农作物有适度水分来进行生长[5]。

（2）无线网络。考虑物联网搭建的便捷性和安全性，系统选用ZigBee协议来作为数据传输的方式。目前大部分的物联网节点都是使用的ZigBee布网，然后通过网关来连接因特网。ZigBee采用星状、片状和网状网络结构实现一个网关与若干个节点进行通信，具有高容量性;ZigBee提供了三级安全模式，用来灵活确定安全属性，具有高安全性;除此之外，还有低功耗、低成本、低速率、短时延等特点。

（3）控制设备。为实现农业的自动化生产，系统可以进行远程调试，系统使用了自动化设备，包括水阀、排风扇、卷帘、日光灯、逻辑控制器等。

3.2 软件设计

软件系统采用SpringMVC框架设计模式，将系统共分为控制层、服务层和资源层三层。总体软件系统设计框架如图3所示。

控制层是整个软件系统的最顶层，负责请求得转发和处理，面对用户使用，在这个层面包括环境监控、技术推送、数据分析、用户管理等功能[6]。

服务层是整个系统的核心，负责各种业务的逻辑和处理，有效的分离数据访问层业务层，使其各司其职，其处理的业务包括视频监控、远程调控、数据管理、用户模块、任务中心等。

资源层主要用来存放本系统的实体，用关系性数据库存放生長环境温湿度、关照、水分等采集上来的数据，支持服务层和控制层的开发。选用分布式缓存redis来存储热点数据。

3.2.1 环境监控模块

环境监控模块的设计可以帮助用户实时了解农作物的生长环境情况，在农作物管理系统中是很关键的功能[7]。系统基于Socket通信来实现远程控制端连接与数据图像的传输。远程控制端获取到摄像头的物理IP后，通过Socket通信进行连接，摄像头将视频数据源进行图像处理后变成字节流后，远程的控制端通过可靠的、双向连接的TCP协议的Socket通信，得到传输的字节流，再恢复为图片信息，最终实现视频的显示。视频监控模块的流程设计如图4所示。

3.2.2 用户鉴权模块

对于一个系统来说，用户是最重要的角色和使用者，当然对于不同的角色和用户而言的话，也应用有不同的不权限来查看不同的页面，进行不同的操作，因此用户鉴权模块是很重要的一环。同时，对于系统来说，鉴权模块的设计和实现是用户认证的维持和有效性。

系统基于JWT和Redis来进行用户鉴权模块的设计。用户初次登录时，用户输入用户名和密码发送请求，服务器进行用户名密码验证，根据规则生成JWT，将JWT放回给客户端，并用Redis存储Token保证其过期时间。客户端在之后的所有请求中都需要携带Token进行认证，实现用户鉴权。用户鉴权的流程如图5所示。

3.2.3 数据分析模块

系统在收集完农作物生长数据后存于数据库中，通过可视化分析的形式将这些生长数据直观的展示给用户，让用户更新详细的了解到农作的生长情况[8]。选用1个月农作物生长状况数据为依托，以时间为横坐标，生长状况为纵坐标，绘制生长情况折线图，直观明了地展现了农作物的生长规律，如图6所示。

4 结 语

基于物联网技术与Web技术，本文开发设计了一个农作物生产管理系统。系统由数据采集模块、网络传输模块、应用管理模块、远程调控模块组成，能够在农业生产过程中对农作物进行远程调控管理，实时了解相应农作物信息，推进智慧农业进程，为“三农”问题提供可行的解决方案。同时在应用的过程中，采集的数据还可以进行二次开发，从多方面多源反应研究环境因素对农作物生长的影响。

注：本文通讯作者为贾小林。

参考文献

[1]莫建麟.一种基于物联网的农作物长势监控系统[J].太原师范学院学报（自然科学版），2018，17（3）：37-41.

[2]聂天军，韦柳红，吕玲，等.一种基于物联网的农作物生长监测平台及其监测方法：CN106657401A[P].2017-05-10.

[3]周炜.智能农业大棚物联网研究与应用[D].长春：长春工业大学，2017.

[4]付承彪，田安红.一种智能农业物联网系统的设计[J].实验室研究与探索，2017，36（12）：129-132.

[5]赵巧.基于物联网的农作物试验基地监控管理系统设计[J].农机化研究，2019，41（1）：222-225.

[6]黄海松，秦志远，张慧.基于农业物联网的农作物生长监测数据融合研究[J].江苏农业科学，2017，45（21）：249-251.

[7] ZHANG R，HAO F，XIANG S. The design of agricultural machinery service management system based on internet of things [J]. Procedia computer science，2017，107：53-57.

[8] SHEN W Z，WANG S Y，ELTIEB N E B，et al. Design of greenhouse environment control system based on internet of things [J]. Journal of northeast agricultural university（English edition），2018，25（2）：56-66.

[9]张震宇，余林，黄文庆，等.智慧农业物联网系统[J].物联网技术，2019，9（5）：6-8.

[10]贾应彪.农业物联网中的光谱感知技术应用[J].物联网技术，2018，8（4）：16-17.