农田信息监测

农田信息监测（精选7篇）

农田信息监测 篇1

摘要：为满足精细农业对田间参数和视频信息实时监测的需要, 分析了田间信息监测系统需求, 基于Qt、嵌入式等技术, 采用带有S3C2440微处理器的ARM9嵌入式开发板、数字温度处理器DS18B20、中芯微ZC0301等设备设计实现了一套嵌入式农田信息远程监测系统, 可采集农田土壤的温度、视频等数据;结合专用辅助电路共同构成集成信息采集节点, 经有线网络与控制室内应用服务器的管理系统相连, 实现了田间异常信息的监测和报警, 为有效提高农田水、肥、药的施用效率提供科学支撑平台。

关键词：Qt应用程序框架,精细农业,信息监测,嵌入式技术

21世纪飞速发展的世界经济和不断增长人口, 使世界各国面临的粮食危机越来越严重。2009年的罗马世界粮食安全峰会声明:“为了能够持续解决世界粮食安全问题, 到2050年, ……, 需每年增产4 400万吨粮食。”[1]也就是说, 今后每年需要在现有粮食增长规模的基础上再增产38%并再持续发展40年。要实现这一目标, 就必须不断改革农艺学、作物育种学等传统技术[2]。

稳定可靠的作物生长环境是世界粮食增产的基本前提。全球CO2浓度的升高、土地沙漠化和盐碱化面积的增加等生态问题正日益侵蚀生产农田, 并进一步导致水土流失、生物多样性破坏、粮食作物减产等负面效应。如何在可用耕地面积不断减少、作物生态环境日益恶化的情况下, 更为有效地降低病虫害发生率, 调控作物生长影响因素, 实现农作物尤其是粮食作物的丰产和增产, 已成为现代农业亟需解决的一个重要科学问题[1,2,3]。

为解决上述问题, 本文基于精细农业的思想和Qt应用程序框架, 设计实现了一套农田信息远程数字化监测系统, 通过采集温度、湿度等影响田间作物生长的因素和实时图像信息, 为分析制定科学的作物田间浇灌、施肥、施药及异常信息预警管理平台提供技术支撑。

1 精细农业关键技术分析

精细农业[1]是基于信息采集和知识处理的现代农业技术, 其本质是一种以知识为基础的农业管理信息体系。该过程可以描述为:在动态、实时获取农田水、肥、温度、光照、病虫害等农作物信息的基础上, 分析诊断作物长势与产量之间的时空差异, 指导灌溉、施肥、喷药时机, 提高水、肥、杀虫剂的单位利用效率, 降低环境污染, 从而获得最佳的经济效益和生态效益。

从精细农业技术的具体实施过程而言, 主要包括农田信息获取、信息管理与分析、决策分析和决策的田间实施4个部分[2]。田间信息的获取则主要有传统采集法、田间GPS采集法、智能农机作业法和多平台遥感法4种方法[3]。可见, 农田信息获取是精细农业后续实施步骤的基础和重要环节, 将对决策系统的总体实施效果起到决定性因素。

今天, 计算机技术和“3S” (遥感技术RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS) 技术的发展已使农田信息监测向数字化、智能化和网络化方向迈进。在农业成果的推广实践过程证明, 为了能够快速、实时地提供后续数字化决策依据, 成本低、复用能力强、实时性好的产品具有较好的实际应用, 这又使监测设备逐步向基于嵌入式和网络技术的远程信息系统发展。

2 下位机开发环境的建立

2.1 系统总体技术框架

由于农业田间现场的气候复杂多变, 这就要求监测系统必须能够适应应用现场的环境要求。鉴于以微处理器为控制中心的嵌入式控制系统已在工农业自动化、国防、航天等领域取得了广泛的应用, 且具有可远程实时监控、后期维护成本低、软硬件扩展性良好等优点, 本文选用基于ARM9芯片的韩国三星S3C2440嵌入式微处理器作为系统的硬件控制核心, 选择Linux操作系统作为嵌入式系统的软件开发平台;然后, 通过外围电路、摄像头、温度传感器等构成信息采集硬件平台, 以从总体上实现软硬件开发成本和开发难度的降低。系统的总体技术架构如图1所示。

2.2 监测节点的硬件平台

监测系统选用飞凌公司的OK系列目标板作为硬件开发平台, 以使监测系统能够拥有较好的稳定性、兼容性和数据处理能力。如图2a所示, 在硬件系统开发调试过程中, 其嵌入式服务器平台主要由嵌入式微处理器S3C2440、存储器、电源和时钟模块、外围电路及接口、3.5 in (1 in=2.54 cm) 液晶显示屏 (带触摸功能) 、ZC0301摄像头和DS18B20温度传感器等硬件模块。各硬件的参数和主要功能如下:

1) 基于S3C2440的飞凌OK2440-Ⅲ目标开发板是系统的控制核心和嵌入式硬件开发平台。S3C2440的ARM9处理器主频400 MHz (可倍频至533 MHz) , 板载集成网络控制接口和DMA网络通道, 拥有64 Mbyte的ROM和NAND Flash, 并提供SD卡、USB HOST、IDE硬盘、LCD触摸屏和摄像头接口;5 V电源供电系统。

2) 摄像头采用中芯微ZC0301, 它拥有301PLUS快速高性能图像压缩主控芯片, 可输出高清晰MJPEG视频图像数据, 并有图像数据压缩 (压缩率可达6∶1) 和传输功能;工作电压3.3 V, 电流200 m A, 功耗较低。

3) 温度传感器采用Dallas公司的单总线数字式温度传感器DS18B20, 具有结构简单、成本低、操作方便等特点。该传感器可通过一根I/O数据线实现供电和数据传输两种功能, 抗干扰能力强;此外, 温度的转换时间可根据分辨率自动调节:分辨率为9位时, 转换时间为93.75 ms;10位时为187.5 ms;12位时则可达750 ms。

在图2b中, 给出了农田监测系统硬件搭接后在实验室进行开发测试的工作场景。为了能够提高温度、湿度和图像的采集效率, 在实验室内组建了一个微型温室, 通过快速更换“室内”空气的温度和土壤内的水份含量, 测试各监测设备的灵敏度并校正其偏差度。

2.3 软件开发环境

监测系统的软件程序是有效控制硬件平台中各传感器和集成设备的关键。因此, 软件开发应包括两个步骤[4]:1) 移植嵌入式系统;2) 开发监测设备的控制程序。

2.3.1 建立嵌入式开发环境

通过PC主机 (host) 为基于Linux OS的目标板 (target) 上开发农田信息监测软件, 因host和target的体系结构不同, 需要先为其建立交叉编译环境。这一过程可以分为两步:

1) 建立交叉编译工具链。首先需要确定target的平台名称 (这里是arm-linux-gnu) , 然后构建交叉编译工具链的工作环境及其包含的目录等, 最后通过分步骤的手工编译或者脚本编译即可。

2) 为host和target之间建立网络文件系统 (Networking File System, NFS) 。这一步骤中包括对target的网卡设置、启动NFS服务等操作, 以实现本地文件可通过网络进行输出或者由远程计算机通过mount命令进行挂载访问。

这样即可实现农田监测系统在host与host、host与target之间的文件资源共享或下载, 为后续的监测数据接收和发送提供底层实现接口。

2.3.2 移植Boot Loader

Boot Loader是嵌入式系统加电运行后的第一段代码, 也是系统的引导加载程序, 类似于PC机的BIOS程序[4]。由于Boot Loader具有硬件依赖性, 导致不同的Boot Loader仅适于不同的硬件体系, 故在移植Boot Loader时需依据target中的设备而在操作系统内核中进行支持配置, 如U-Boot, VIVI, ARMboot等。考虑到目标板主要基于三星公司的系列芯片, 故而Boot Loader选用VIVI。

在监测系统中移植Boot Loader的步骤主要有:首先, 对下载的VIVI源码包进行解压, 修改其Makefile文件和分区信息, 实现设备信息的配置;然后, 通过交叉编译器完成VIVI的编译并获得生成的映像文件;最后, 通过host上的JTAG接口和sjf2440.exe工具, 将生成的映像文件烧写到target上。

2.3.3 编译嵌入式系统内核

嵌入式系统的性能很大程度取决于内核的功能[4]。由于本文所采用的Linux内核具有较好的硬件独立性, 故可方便地对其内核进行裁剪和配置, 主要包括:1) 对CPU、U盘驱动、串口驱动、MMC/SD卡驱动、触摸屏驱动、USB摄像头驱动、网卡驱动和YAFFS文件系统等选项的修改配置;2) 通过#make dep和#make z Image命令开启内核编译进程;3) 获得Linux内核的压缩映像z Image。

2.3.4 Qt的移植

Qt[5]最初是一个跨平台的图形用户接口 (GUI) 工具包。由于Qt自身良好的跨平台特性, 现已发展成类库、开发工具和集成开发环境 (IDE) 为一体的应用框架, 可轻松实现应用程序在PC、移动平台和嵌入式设备上的“一次编写, 随处编译”。

Qt for Embedded Linux (前期称为Qtopia) [6]是一个基于Linux的全方位应用程序开发平台, 可方便地为嵌入式设备提供和创建GUI。通过设置交叉编译器的编译选项和Qt的环境变量后, 即可利用make命令完成Qt的交叉编译, 从而实现Qt的移植。

经过上述步骤, 全部移植工作就结束了。但对于target而言, 还需加载YAFFS类型的嵌入式文件系统以避免内核恐慌[7], 并由此实现硬盘、U盘的管理和维护。最后, 再次利用sjf2440.exe工具将文件系统写入目标板, 并最终完成整个嵌入式系统平台的构建工作。

3 服务器端信息监测应用程序的开发

本文中, 农田信息的监测主要是指温度、湿度和图像数据的采集。在软件算法上, 为降低冗余噪声信息所占用的数据传输带宽, 在所设计的采集节点处, 由嵌入式服务器应用程序首先会对数据信息进行滤波处理:以10个采样时间片段内的采样值为基准, 后续采样数据与其对比, 如果超过该基准值的2倍, 则认为是无效采样值而予以舍弃, 并同时调用重新采用命令进行二次采样;否则, 则认为该采样值有效, 通过网络将采样数据传回监控中心服务器。

嵌入式目标板中已有的Qt应用程序开发环境为快速开发处理程序提供了极大便利。在利用上述方法构建的嵌入式设备应用程序开发中, 可较好地避免编写大量代码而仅实现应用程序较少功能的局面。在基于Qt的嵌入式开发环境下, 要快速处理键盘、鼠标甚至触摸屏的输入事件, 可直接调用Qt类QWSKeyboard Handler的函数process Key Event () 、pro-cess Keycode () 等或对其予以重载而快速实现自定义设备的数据输入或者其他扩展功能。

在Qt应用程序的开发方面, 可直接基于Qt Creator集成开发环境实现应用程序的开发。其主要流程如图3所示。这一过程中用到的工具有:跨平台的Makefile生成器tmake;元对象编译器moc;将UI文件生成C++代码的界面编译器uic;用户界面设计师QDesigner;以及Qt for Embedded Linux模块中的qvfb, qpe等, 它们为嵌入式平台下开发各类应用程序提供了极大的便利, 并使host上开发的代码可直接在target上编译运行。

利用Qt开发环境和上述流程, 可以方便地开发出基于Qt的农田信息监测系统。图4给出的是集成了Qt和GIS[8]软件的系统运行效果。

4 结束语

基于三星S3C2440微处理器的飞凌公司ARM9目标板为农田信息监测系统的控制平台, 使用嵌入式Linux操作系统和温度、湿度传感器及摄像头, 采集处理了田间作物的基本生长信息, 通过有线网络实现了数据信息的实时传输, 构建了一套远程数字化监测系统。

在该系统的初始设计时期引入Qt应用程序框架, 不仅有利于设计出简单易用的人机交互界面, 来满足当今农业工作人员计算机水平普遍不高的现实需求, 还有利于化解嵌入式设备事件响应处理困难的局面, 以充分利用Qt类库来实现监测系统的并发处理功能和后续扩展兼容能力, 为精细农业在田间实施规范化施肥、用药和预警管理提供科学依据。

在系统的下一步开发中, 在保证系统通信稳定性的基础上, 将通过重用现有ARM9目标板的软硬件模块并引入GPRS无线模块来实现远程监测信息的实时无线传输。

参考文献

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[8]姜代红, 戴磊.Dijkstra算法在嵌入式GIS中的改进与研究[J].计算机工程与应用, 2011, 47 (31) :209-211.

农田信息监测 篇2

气候条件会直接影响到农业生产, 高温、霜冻、暴雪、暴雨、大风等复杂天气会导致作物减产, 直接影响了农业经济的发展。与此同时, 自然气候条件也会影响到农业基础设施的使用寿命。早期自动气象系统可以收集准确的气象信息, 而体积大、安装条件限制了其推广应用[1]。新兴的虚拟仪器技术因具有体积小、易开发和使用简便等优势, 可以替代自动气象站的数据采集器和预处理器。Lab VIEW语言的应用可以提高程序开发效率, 降低综合成本。通过具备控制、处理分析能力的软件, 虚拟仪器可以取代相应功能电子线路, 是传统仪器功能与外形的模块化和软件化。远程虚拟仪器技术是虚拟仪器技术与网络技术的结合, 将虚拟仪器的应用范围拓展到整个Internet网上, 使信号采集、传输和处理一体化, 从与Internet相连的远端获得动态数据或将控制信号传送到远端, 在监控中心可以监控远端设备[2]。

1 系统结构组成

农田气象信息远程监测系统主要由室外自动气象站和气象信息管理系统组成: 室外自动气象站由传感器、主控制系统组成, 通过GPRS模块接收采集到的数据并发送到气象信息管理系统; 气象信息管理系统利用Lab VIEW编程语言实现对气象的显示[3]。系统设计流程图, 如图1 所示。

1. 1 传感器

本设计采用的传感器型号是Vaisala公司生产的气象变送器WXT520, 是一个轻巧的小型变送器, 采用紧凑式包装, 可提供6 种气象参数。WXT520 用于测量风速、风向、降水、气压、温度和相对湿度。传感器外壳的等级为IP65 /IP66, 适合于我国北方的恶劣天气。WXT520 采用32VDC, 并使用可选择的通信协议输出串行数据: SDI - 12、ASCII自动和轮询。有4 个串行接口可供选择: RS - 232、RS - 485、RS - 422 和SDI - 12; 并配备了一个安装用8 针M12 接头和一个维护用4 针M8 接头。

1. 2 主控系统

主控系统包括数据采集器与控制器, 具体包括控制器、采集器、通讯模块、供电电源和存储模块等部分。主控器通过嵌入式软件与供电、采集、通讯、存储等单元协调工作来完成。自动气象站的核心是数据采集器, 负责数据收集、传输、统计分析和数据存储[4]。采集器电路主板包括主板和底板。主板是嵌入式工控主板, 具有良好的扩展性, 操作性、支持第三方控制器, 包括时钟管理、实时及周期间隔定时器、复位、关机、高级中断及调试单元 ( DBGU) 。通讯单元为西门子6GK7 型工业以太网通讯单元, 可以做到网络统一, 可与支持Ether Net /IP的设备连接, 结合使用Ethernet功能使其具有传感器监控器及控制值备份等现场实际应用功能, 要想完成任务下达命令和数据上传功能需要通过网络来实现。通讯模块起到关键作用, 所以要求其具备以下功能: 1支持国际标准通讯协议, 如TCP /IP ( 6. 0 ) 、UDP或者PPP, 具有标准RS232 串口; 2可以自动监测联网状态, 短线1min内自动拨号重新连接, 防止数据的丢失; 3接口速率为可选的1 200 ~ 9 600k B /s范围。存储单元: 因采集数据的频率较短和跟踪监测的时间范围较长, 因此采用存储容量为闪迪256G固态硬盘, 用于保证存储容量及数据的安全性、稳定性和读取速度, 同时存储单元可以记录系统工作状态。防雷单元: 由于监测系统需要全天候连续工作, 所以需要面对复杂天气状况, 因此加装防雷设备对于整个系统的安全性尤为关键, 本系统采用的是雷太LY1 - B系列电涌保护器 ( 一级防雷器) 。供电单元: 由于本系统需要在田间进行监测, 不宜采用城市供电, 因此选用了太阳能电池进行供电, 对电池的容量要求为在无光线的环境中可以连续供电10 天。扩展单元: 新型传感器需要有相应的端口或接口与主控系统相连接, 以满足系统升级或新添设备需要。

2 系统设计

农田气象信息远程监测系统的主控器选用的是Atmel公司的ARM9 系列的AT91SAM9260 处理器。该处理器可以采用Linux操作系统, 通过嵌入式应用控制程序, 实现农田环境多要素气象数据的采集、处理及存储的功能。被采集到的气象要素基于TCP /IP协议的通讯网络, 采用无线GPRS方式, 根据实际情况选择最佳的组网方案, 实现无线气象数据传输, 并基于Lab VIEW开发农业气象信息管理软件, 使气象信息能够被读取。

2. 1 采集控制设计

采集系统可以实现采集并对采集到的气象要素信号进行处理。采集系统内部设有存储器, 可以进行信息清除并对采集到的各气象要素的数据进行存储, 有接口USB实现信息数据的备份功能。系统设有通讯接口RS232 /RS485, 可以通过该接口与GPRS /CDMA等通讯设备连接。该系统有时钟校准功能, 通过监控中心下达指令, 对气象站的时间进行校准。

数据处理的方法需要设计采集数据的时间间隔。气象数据的监测主要为定时扫描各传感器的数据, 通过通讯模块将数据的电信号传到主控系统中经既定程序 ( Lab VIEW) 计算; 通过屏幕可以直接读取实时数据, 针对特定时间段的数据可以进行有目的的分析, 如平均值, 不同时间点的变化趋势数据以及不同周、月份、年份的数据统计分析等[5]。收集数据默认为温度、相对湿度、降雨量、风向、风速及气压; 当增加传感器时, 在主控系统中重新设置就可以进行增加项目数据的收集。各气象数据中气温、相对湿度、雨量、气压的数据传感器每10s测定一次, 根据气象学上常规的统计方法, 通过程序收集到1min内每10s的瞬时气象数据。气温、相对湿度、雨量、气压在1min内会收集到6 个数据, 舍弃一个最高值和一个最低值, 使用其余的4 个测定数据来计算算术平均值, 此值为监测系统最终在屏幕中实时显示的瞬时数值。风向、风速的监测频率为1 次/min, 系统计算每5min内5 次测定值的算数平均值, 此数据在Lab VIEW程序界面中实时显示。所有测定的数据在数据库中均有保存, 如统计部门需要对数据进行特殊分析, 均可在数据库中将数据导出。在数据库中如有异常数据, 一般以超过临近时间点两倍的数据值进行特殊标记, 以便提醒管理员对相应数据进行核实和异常情况的分析。

2. 2 通讯设计

前端采集部分与后端监控中心系统通信采用无线GPRS通信方式, 由于农田气象站放置在室外, 因此不适宜采用光纤传输, 而采用GPRS无线能够解决此问题[6]。GPRS采用的组网方式是公网固定IP的方式。GPRS拥有传递及时、通信信号好等优势, 在并组网时减少对原有网络资源的浪费, 节约了成本, 并可以在室外复杂环境中实时进行监测, 而且具有一定的安全性。室外自动气象站与气象信息管理系统需要建立点对点的网络连接, 在连接过程中需要以无线方式登陆到以太网络来获得网络地址。要实现网络服务器地址和端口映射在气象管理系统中, 需要气象信息管理系统软件采用其网络子网地址, 这样在管理系统显示软件中就可以实现气象数据的双向通讯, 进行有效的信息传递和收集[7 - 8]。图2 为基于GPRS无线通讯的气象信息系统示意图。

2. 3 软件设计

气象信息管理系统可以通过网络来查看气象信息。本研究天气显示采用的软件是Lab VIEW, 此软件是美国国家仪器公司推出的一门图像化编程语言, 同时也是著名的虚拟仪器开发平台[9 - 10]。作为一门图形化编程语言, Lab VIEW秉承了其简单易用的一贯作风, 使用户能够快速编写出强大的应用程序。本研究的Lab VIEW编写程序图, 如图3 所示。

为了方便叙述, 本文把风向、风速、温度、湿度、雨量和气压多种气象数据统称为气象信息值。气象系统天气前面板显示图, 如图4 所示。

通过该系统对哈尔滨市香坊区东北农业大学校内气象信息值进行监测, 与气象台预报数据作为参考进行对比, 气象信息值监测结果如表1 所示。

表1 中实测的时间跨度是实验当天早6: 00 至晚18: 00。从数据中可以看出, 实测日期当天监测到的温度、湿度、雨量、风速和气压与参考值相比, 具有良好的线性关系, 系统可以准确计算出当天所监测气象信息的平均值。此收集到的气象数据只是一天中的部分数据, 所以经过系统分析计算出来的数据只能代表所监测时间范围内的气象信息, 与气象台发布的参考值有偏差。

3 结论

本研究实现了通过虚拟仪器技术对气象信息进行实时监测及通过GPRS无线传输通讯与管理系统进行数据交换, 且通过Lab VIEW软件可以把气象信息以数据形式直观展现。通过对现场实际气象信息监测, 证实该系统可以连续实时记录和储存所监测时间范围内的气象数据, 并可以对收集到的数据进行统计分析, 配合气象预警系统基本可以实现恶劣气象条件及时给与提醒, 为相关机构对实施相应防护方案提供准确可靠的理论根据。同时, 可把恶劣天气对农业生产的影响降到最低, 为农业生产的顺利进行提供有力保障。

参考文献

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农田信息监测 篇3

农田信息的实时、快速和连续采集是实现精细农业的重要基础、前提条件以及农业专家系统分析和决策的重要数据源,但是农业所具有的地域分散、对象多样、偏僻分散、远离都市、通信条件落后、环境因子不确定和受环境影响极明显等特点,却都给农田环境信息的快速获取带来了困难。要解决这些问题,根本的出路是实现信息获取的自动化以及数据的远程传输与交换。在当今信息时代的大背景下,越来越多的新技术被应用到农业中。基于ZigBee的无线传感器网络技术就是其中的一种,它具有数据传输安全可靠、组网简易灵活、设备成本低和电池寿命长等独特的优势。本文参考国内外已有的研究成果,设计开发了一种低成本、实用化的基于ZigBee和GPRS的农田信息采集与管理系统,满足了远距离条件下农田信息监测的需要,为该农田的种植规划的制定、田间管理及决策灌溉等提供了可靠的基础依据。

1 系统的组成与工作原理

1.1 系统组成及体系结构

为了达到对农田信息进行远程诊断与管理的目的,系统必须具备数据自动采集和远程传输、数据的分析处理和存储、数据的网络发布和共享等功能。因此,从逻辑结构上将系统划分为3大子系统:安装在现场的数据采集与远程传输子系统、服务器端数据接收与存储子系统以及基于WEB 的数据管理与应用子系统,总体结构如图1 所示。

为减小能量损耗和数据包丢失,本文采用簇状网络拓扑结构和层次路由协议,将监测目标区域中的所有传感器节点分为若干个簇,每个簇由若干底层数据采集节点和簇首节点组成。其中,底层数据采集节点主要完成数据采集,并将采集到的数据跳传至本簇的簇首;簇首主要完成将其所辖簇的底层数据采集节点采集的数据进行融合处理,并发送给就近的网络协调器,同时还可以将网络协调器发送给其命令,向其所辖的簇广播。簇的范围由网络覆盖面积的实际情况决定。 簇首应位于所划分的簇的较为中心的位置,使得每个节点和它的传输距离大致相同,各个节点的功耗分布较为均匀。网络协调器主要负责建网、设备注册和访问控制等基本的网络管理任务。

1.2 系统工作原理

首先,采用大量微型的无线传感器网络节点实现对农田环境信息的分布式多点采集,并发送给本簇的簇首节点;簇首节点对传来的数据进行融合,然后将融合后的数据通过GPRS无线模块与移动GPRS网络连接,将采集的数据实时地发送到远程监控中心的数据处理服务器上;该服务器的数据接收采用Socket网络通信机制,实时监听用户指定的端口。如果有远程IP请求,则接受请求并建立连接,同时启动数据接收,验证此数据包是否合法。如果合法就进一步解析,从而得到一条有效的数据并将其存入数据库,为以后的分析决策提供数据资源。最后,为了让用户更好地使用和共享数据,采用B/S 模式设计,用户只要通过客户端浏览器即可访问此Web 应用程序。授权用户登录访问时自动读取SQL Server 数据库的相关数据,实现数据的实时显示、历史查询、数据下载和数据分析等综合功能。

2 系统硬件设计

2.1 ZigBee 无线传感器网络节点

根据农田信息采集无线传感器网络的功能需求,在系统的硬件实现技术上有多种方案可供选用。如果选择一般的单片机+射频模块,在功耗方面有一定的优势,但协议栈需要自己从底层开始写,没有很好的技术支持,同时8位单片机的计算能力有限。采用无线传感器网络SOC方案(如JENNIC 公司的JN5121和JN5139系列芯片),虽然能够更好地满足802.15.4 协议对处理速度和内存空间的要求,但功耗较大,不适合长期无人值守。Chipcon 公司的CC2430/CC2431 SOC方案虽然有效地缩小了体积,功耗也较低,但内部集成的MCU是8051,其数据处理能力较差。

本文采用MSP430+CC2420 平台,采用了超低功耗的16位单片机,可以运行较复杂的算法,而且外设接口更丰富,在处理速度以及应用方面有自己的优势。节点间的通信采用 CHIPCON 的2.4G射频芯片CC2420,它是符合ZigBee规范的ISM 频段射频芯片,具备较高的发射功率和接收灵敏度,传输速率为250kbps,功耗极低。软件系统移植了 TI 公司的开放ZigBee协议栈架构,其完全开放的源代码降低了开发的成本,加快了应用开发的速度,同时也便于进一步的底层优化,提高网络的灵活性,使网络得到优化。其原理图如图2所示。

2.1.1 微处理器模块

由于传感器节点使用电池供电,而且必须长期在野外工作,所以在选择微处理器时低功耗是一个非常重要的技术指标。MSP430 最显著的特点就是超低功耗,非常适合于无线传感网络节点的设计。本文协调器节点采用MSP430的高端产品MSP430FG4618。该系列内部有120kB的FLASH存储器,8kB RAM,丰富的片内外设。数据采集节点采用MSP430的低端产品MSP430F149 ,可以尽量降级系统的成本和功耗,同样能保证系统的功能和数据传输的稳定及安全。

2.1.2 无线通信模块

无线通信模块选用了Chipcon 公司的CC2420 射频收发器,它附合IEEE802.15.4 标准,能实现ZigBee 协议的物理层(PHY)及媒体访问控制器(MAC)层,同时具有低耗电、250kbps传输速率、快速唤醒时间(<30nm)和CSMA-CA 通道状态侦测等特性,与微处理器之间使用SPI 连接。

2.1.3 传感器模块

在选择传感器的过程中,主要考虑能耗、测量范围与精度、成本与体积等因素。本文所选用的传感器及其主要性能指标叙述如下。

环境温湿度的测量采用瑞士Sensirion 公司推出的新一代基于CMOSensTM 技术的数字式温湿度传感器SHT75,可实现数字式输出、免调试、免标定和免外围电路及全互换功能。温度的量程范围为-40～123.8℃,湿度的量程范围为0～100%RH。

在测量太阳光辐照度部分,选用TI 的TSL230B 芯片,主要由多晶硅光电二极管和单片CMOS 电流频率集成转换器构成。芯片把一定的光谱的光转换成电流,再由电流/频率转换器转换成相应的脉冲频率。输出方波或者三角波的频率完全由光照幅度决定,分辨率极高,可以直接与微控制器连接。OUT 为频率信号输出,接入单片机的捕获输入端,通过计算两次捕获时间内计数器的数值差便可以计算出输出的频率值,从而得到太阳光辐照度。

土壤温湿度和电导率的测量采用美国Decagon公司的低功耗电导率、温度和水分探头集成在一起测量的三参数探头5TE,12位数字信号输出,测量范围为:湿度0～100%VWC;温度-40 ～ +50 ℃ ;电导率 0～23dS/m。

为了使系统具有很好的扩展性、灵活性,系统在设计时增加了传感器扩展接口,可扩展对其他传感器,如CO2浓度、土壤的pH 值、EC 值和作物的生理参数等的测量。传感器按照其信号输出类型大致可分为模拟信号输出类、数字信号输出类和智能传感器标准接口输出类。采用模拟信号输出的传感器能够处理0～5V,1～10V,0～10mA,4～20mA 标准模拟信号,经过滤波放大进入单片机的12 位A/D 转换进行信号采集。采用的数字输出方式的传感器主要包括脉宽调制(PWM)信号输出、压频转换(VFC)信号输出以及串行数字信号输出等。智能传感器主要通过标准的 SPI,I2C和1-Wire 等接口连接。

2.2 无线网关节点

与传感器节点相比,网关节点要求较强的数据处理能力和运行速度,因此设计中选择了具有丰富片上资源的ARM920T为核心的32位的RISC微处理器S3C2410作为主控制器,用来对Zigbee通信模块进行相应配置,并接收传感器节点的数据。通过AT指令初始化GPRS通信模块,利用PPP协议将网关节点连接到GPRS网络,获得网络运营商动态分配的IP地址,并与监控中心终端或服务器建立有效连接,测试的数据和状态信息通过GPRS模块向远程数据中心转发,并通过USB存储器完成本地数据存储。网关节点的结构框图如图3所示。

图3中采用西门子的MC55。GPRS模块来实现采集数据的远程传输,MC55模块内嵌TCP/IP协议栈,降低了设计的难度, 同时大大提高了主控制器处理其他数据的能力。MC55与S3C2410的连接可以通过标准的串口直接相连,但MC55模块串口部分的逻辑电平为+2.65V,不能直接与S3C2410的+3.3V串口相连。本文在其各引脚电路中都串接了一个100Ω的电阻,以实现二者串口电平的匹配。

网关控制器开发平台采用开放源码的Linux操作系统,使用C 语言开发了ZigBee 协议栈和网关应用程序。软件主要由操作系统的裁剪与编译、驱动程序和系统主程序的编写3部分组成。传感器节点将需要传输的节点地址信息和监测数据以Zigbee帧的形式打包发送给簇首节点。簇首节点对其簇成员节点采集的温度、土壤水分和电导率等信息进行融合,形成有效的决策,并将该融合结果传输到协调器节点,再传送到网关节点。数据进入网关后,嵌入式控制器先用Zigbee的协议栈解封装得到原始数据,然后应用其操作系统上的应用软件。根据需要对原始数据进行处理,处理后的数据再以TCP/IP协议打包后,通过串口与GPRS通信模块相连,将数据传送到GPRS骨干网上,最终根据IP地址将数据传送到监控中心。

3 系统软件设计

传感器节点和网络协调器的软件使用C 语言在MSP430系列单片机配套的开发环境IAREmbedded Workbench 开发。利用单片机本身的JTAG 接口,通过TI 公司所带的仿真器FET 可以方便的进行程序调试和代码下载。

系统的软件设计工作主要包括ZigBee 协议栈的实现和传感器节点的程序设计。在ZigBee 簇状网络中,协调器和传感器节点在网络中的功能、地位不同,因而软件设计也不同。本文设计的节点基于通用性及便于开发的考虑,移植了TI公司的 Z-Stack 协议栈,同时使用处理器自带的程序存储器来存储可配置的MAC地址、网络表和绑定表。根据ZigBee规范的定义将协议栈在逻辑上分为多个层,实现每个层的代码位于一个独立的源文件中,而服务和应用程序接口(API)则在头文件中定义。

3.1 传感器节点的程序

传感器节点主要负责采集传感器数据,并将这些数据传送给网络协调器。传感器节点上电后首先对MCU 初始化,然后加载SPI 驱动来初始化无线通信模块CC2420,初始化成功后扫描所有可用信道来寻找临近的网络协调器,并申请加入此网络。由于传感器节点采用电池供电方式,必须要保证节点的低功耗,所以在设计中采用被动唤醒的方式定时采集和发送数据。其它时间则转入低功耗模式,节点功耗降到最低。对于簇首节点,使用定时器定时时间到唤醒本节点,并以广播方式唤醒本簇成员节点开始数据采集和发送数据。簇首节点接受其簇成员节点采集的温度、土壤水分和电导率等信息,并进行数据融合,形成有效的决策,并将该融合结果传输到协调器节点。传感器节点的软件流程图如图4 所示。

3.2 网络协调器的程序

作为网络中的协调器,要承担网络创建与管理和数据传输两个重要功能。网络创建与管理功能主要是负责组建ZigBee 网络,分配网络地址及维护绑定表。网络协调器通过扫描一个空信道来创建一个新网络,维护一个目前连接设备的列表,支持独立扫描程序来确保以前的连接设备能够重新加入网络。数据传输功能主要是充当传感器节点的数据传送给无线网关,或将监测中心的监测指令发送给传感器节点。网络协调器的软件流程图如图5 所示。

3.3 远程监测中心数据管理软件

监测中心在服务器端运行的数据接收程序采用VC++开发工具设计,采用B/S体系结构,主要功能是侦听Socket 请求,并建立网络连接。将接收到的数据存储到指定IP地址的服务器的数据库中,用户可以通过客户端浏览器实现数据的浏览和下载、提取及更新等操作。根据功能需求,划分成如下模块。

3.3.1 数据接收模块

数据接收采用Socket网络通信机制,监听本地IP地址的绑定端口,如果有远程IP请求,则接受请求并建立连接,同时启动数据接收,接收该TCP连接发来的数据,并根据数据包协议完成数据解析。

3.3.2 数据库存储模块

根据数据的采集时间,采用时段划分的数据存储管理方式,将解析后经验证合法的有效数据,存储到数据库对应表格的对应属性字段中,包括监测区编号、发送该数据包的节点编号、传感器测得的数据值和该数据包经由的传输路径等。

3.3.3 数据分析处理模块

从数据库表中读取监测量数据,绘制各节点的数据变化曲线,分析监测量连续变化的特性。

4 结论和讨论

本文利用无线传感器网络对农作物现场信息进行采集,设计了簇状的无线传感器监测网络组网方案,完成了传感器节点软硬件设计。这种无线测控的方式相对于传统农业来说,其优点在于网络组建简单、扩展性强以及灵活性大,能有效地改善现有的农业生产管理模式,尤其是在艰苦或恶劣环境条件下,具有传统监测技术无可比拟的优势。

通过实验和应用也表明,基于ZigBee 的无线网络是一种低功耗,近距离的通信技术,信号相对较弱,因此在系统设计时,要充分考虑到在环境复杂、障碍物较多时网络节点之间的有效通信距离、电磁信号的干扰和无线收发天线摆放位置等问题。为减小能量损耗和数据包丢失,在设计上应考虑采用网络拓扑结构和路由协议。在软件设计上,网内各簇节点利用数据融合提高数据传输的可靠性,并对融合数据进行压缩处理,减少数据冗余度。实验表明,通过网内数据融合技术,可以比较好地减少网络中传输的分组数据,节省能量开销,降低拥塞概率。

摘要：针对农业具有地域分散、对象多样、远离都市、通信条件落后和环境因子不确定等特点,设计并实现了一种基于ZigBee和GPRS的农田信息远程监测与管理系统。该系统采用大量微型无线传感器网络节点组成簇状拓扑结构的网络系统,实现对农田信息的分布式多点采集;通过GPRS将数据发送到远程监控中心,经处理后存入数据库,并通过互联网发布数据实现共享。由此解决了传统农业农田监测信息存储的有限性和移动测量的不便性等问题,为农业领域中远距离、多要素数据的采集和共享提供了一种有效的解决方案。

关键词：农田信息,远程监测,Zig Bee,无线传感器网络

参考文献

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[7]陈莉.基于ZigBee协议的环境监测无线传感器网络测量节点的设计[D].上海:上海交通大学,2008.

农田信息监测 篇4

当前农业正在从传统农业向现代农业转型,物联网IOT(Internet of things)对农业信息网的构建、农业信息技术的发展和农业信息资源的应用对农业信息化的提升起到非常大的作用。智能感知、识别技术、普适计算、泛在网集成应用等技术将促进智能农业和精准农业的发展。在农业生产的过程中,农作物的生长模式和环境参数的监测是发展精准农业的关键[1]。传统的方法忽略空间差异,不能大范围地实时监测,可靠性低。无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)技术具有自组织、易部署、高可靠性等优点被广泛应用各领域;而Zig Bee技术则是一种新型的短距离双向无线传输技术,满足了无线传感器网络的组网要求。该技术改善了精准农业在环境信息采集与通信上遇到的问题,使得传统农业模式转变为以信息网络为中心的精准农业模式,从而实现农业生产的自动化、网络化和智能化[2]。

本文利用Zig Bee技术的特点,提出了一种基于无线传感器网的农田信息监测系统的设计方案。首先介绍了系统设计的目标和无线传感器网的架构;接着采用了以ATmega128单片机和CC1101芯片为核心部件,设计制作了传感器节点的硬件平台;并在此基础上,利用Tiny OS操作系统的开发平台,进行传感器节点和汇聚节点的软件开发;最终设计形成由传感器节点、汇聚节点及具有数据收集、显示的上位机等部分组成的监测系统。

1 系统概述

农田监测系统利用传感器节点采集如温度、湿度、风、空气、雨量和土壤p H值等气象和土壤信息。由于农作物产区地域的广泛性和农作物品种多样性,该传感器平台设计需要有通用性以满足不同作物和不同地域。另外,该平台节点必须是低成本、低功耗和高可靠性,适应长时间无人值守的各种户外环境。

1.1 设计目标

总体设计目标包括平台和无线传感器网络两方面目标。平台目标要求是无线应用和低功耗,传感器网络目标要求实现双向数据传输和数据获取。具体设计目标如下:

1)监控节点采用无线双向通信,通信频带是433MHz/2.4GHz,通信距离大约1km,数据传输率是250kbps。节点为了扩展应用采用了支持GPRS/CD-MA的集成终端。

2)传感器平台的应用实现了通用,平台为采集数字数据、模拟数据和脉冲数据提供了丰富接口。其中,模拟数据是电压或电流,输入范围是0~3.3V或4~20m A。

3)设计低功耗的平台,可以提供3.3,5,12V电压,可以定期动态地转换传感器。调节周期的长度和频率可以调整传感器的挂起模式。

4)传感器网络上有很多节点和很多数据。数据存储和传输过程的安全都要考虑,为缓存数据而将数据闪存集成在平台中。为了数据安全,传感器节点和汇聚节点均实现数据备份。

5)节点可以适应户外复杂的环境条件,关键的组件是智能的SOC部件。通信编程和传感器驱动程序自主开发实现。

1.2 基于Zig Bee技术的无线传感器网络结构

典型的基于Zig Bee技术的无线传感器网络结构由传感器节点、汇聚节点(sink节点)和管理节点构成[3],如图1所示。底层大量传感器节点随机布设在监测区域内部附近,通过自组网方式构成网络,完成感知和数据采样功能。传感器节点间的通信遵循ZigBee通信协议,监测数据沿着其他节点逐跳地进行传输,监测数据在传输过程中可能会经过多个节点,经过多跳后路由到汇聚节点。最后,由汇聚节点得到的监测数据通过RS-232接口到达数据管理节点,管理节点用户可以对数据进行存储、处理,通过sink节点完成传感器网络的配置和管理,发布监测任务以及收集监测数据,也可以通过互联网或GPRS等方式发送到远程计算机。

2 传感器节点硬件设计

传感器节点的结构图,如图2所示。其主要由7部分组成:数据处理模块负责处理所有的信息并控制传感器节点的所有外围设备;射频模块负责传感器节点间无线通信,控制信息的交换和监测数据的收发;传感器负责监测区域内信息的采集和数据转换;传感器控制矩阵负责传感器开关以实现低功耗;闪存负责数据缓存以确保数据安全;供电模块利用直流电源或太阳能,通过3.3,5,12V多层次的电压转换模块给节点各设备供电;扩展数字接口是预留给采用数字协议的数字传感器的。

1)数据处理模块,主要由ATmega128单片机组成。这单片机是一种基于AVR内核的高性能、低功耗的CMOS8位微控制器,采用先进的RISC结构。其具有片内128K的程序存储器,有与SPI总线兼容的编程接口,有8个10位ADC通道和双可编程串行USART接口,工作电压2.7~5.5V。除正常操作模式外,还具有6种不同等级的低能耗操作模式,在每种低能耗模式下具有不同的能耗。同时,也有一些外围电路如晶体振荡电路、复位电路、时钟电路和信号灯等,可以控制平台上其它设备。因此,该微控制器非常适合于Zig Bee无线通信节点这种需要低能耗的应用场合。

2)射频模块,主要由CC1101组成。CC1101是一款低于1GHz高性能射频收发器,设计旨在用于极低功耗RF应用。其主要针对工业、科研和医疗(ISM)以及短距离无线通信设备(SRD),频率带宽在315,433,868,915MHz;CC1101可提供对数据包处理、数据缓冲、突发传输、接收信号强度指示(RSSI)、空闲信道评估(CCA)、链路质量指示以及无线唤醒(WOR)的广泛硬件支持;CC1101主要的操作参数和独立的64字节传输接受FIFO通过SPI接口控制;CC1101有很高的灵敏度(在频带为433MHz,传输速率为0.6kbps,1%误码率时灵敏度为-116d Bm)和低电流消耗(在接收模式下,频带为433MHz,传输速率为1.2kbps时电流消耗仅16.0m A);CC1101支持多种调制模式(GFSK,2-FSK,4-FSK和MSK),以确保传输质量。

3)不同传感器工作,需要收集不同的环境参数。传感器转换是定期和动态的工作,周期的长度和频率可以调节以调整传感器的挂起模式,常利用晶体管放大器电路来驱动继电器开关。

4)数据存储单元,由AT45DB041D组成。AT45DB041D是一款串行接口的FLASH存储器,支持Rapid S串行接口,适用于要求高速操作的应用。Rapid S串行接口兼容SPI,最高频率可达66MHz。AT45DB041D的存储容量为4,325,376位,组织形式为2 048页,每页256或264页;AT45DB041D工作在独立的2.5~3.6V或者2.7~3.6V电压下,用于编程和读取操作;AT45DB041D可通过片选引脚使能,并通过3-wire接口访问,3-wire由串行输入(SI)、串行输出(SO)和串行时钟(SCK)组成。

5)电压转换模块。传感器节点由直流电源或太阳能电池供电。不同模块或芯片需要不同的电压,直流电源是12V。通过LM2575-5V,可以输出5V电压;通过AS1117-3.3V,可以输出3.3V电压,以提供给MCU、射频模块和数据存储器。

6)模拟接口。通过特定传感器采集的环境参数大多数是气象信息和土壤信息,输入的电压范围是0~3.3V,输入电流的范围是4~20m A。考虑模数转换器的准确度和输入范围,电压和电流的匹配就可以完成。为了ADC通道的利用,每个ADC接口是电压和电流兼容:当输入信号是电压,开关就断开,信号直接送到ADC;当输入信号是电流,开关关闭,电流经过150欧姆的电阻转换成电压。脉冲信号和MCU的中断接口连接。

7)扩展数字接口是预留给采用数字协议的数字传感器的,一些扩展数字接口被保留。

3 系统软件设计

3.1 Tiny OS操作系统

针对无线传感器网络的特点以及应用目的,本系统采用了基于组件的体系结构的Tiny OS嵌入式操作系统[4]作为传感器节点的软件核心,采用nes C语言开发传感器节点程序。用户可利用Tiny OS操作系统管理节点的硬件资源并执行相关的任务,不必直接对硬件编程,使节点应用程序开发更为方便。操作系统可以被分成系统内核和应用两部分:系统内核提供了一些基本功能,如过程管理、任务进度和系统初始化等,内核也能驱动硬件资源如处理器、射频模块和传感器等。应用组件是具体的应用程序、节点功能和组网协议等系统服务软件。系统内核和接口给用户作为二次开发提供了一个灵活的选择。

3.2 网络通信程序设计

网络通信程序主要包括传感器节点和汇聚节点的通信程序。传感器节点端软件的作用是定时完成数据的采集,根据Tiny OS中特定的路由协议发往汇聚节点,流程图如图3所示。

传感器节点加电后,执行初始化程序,监听默认信道,检查网络是否存在。入网后开启中断,启动定时器,系统进入休眠状态。当定时器产生溢出中断后系统被唤醒,发送状态消息给父节点,告知其连接状态正常;再读入传感器数据,按格式对数据进行封装并发送,发送成功进入休眠状态,等待再次被唤醒[5]。

汇聚节点主要负责整个网络的维护、数据的传输及与上位机的通信,因此汇聚节点需要有很强的处理能力、存储能力和通信能力。其流程图如图4所示。

3.3 传感器节点低功耗软件设计

系统采用Zig Bee技术,很好地实现了传感器节点低功耗的要求。除了硬件方面,用毫安级别的AT-mega128+CC1101芯片组合外,在设计软件时也考虑到了能量消耗问题。在传感器节点的软件设计中,节点在运行状态和休眠状态之间转换,且传感器节点大部分时间处于低功耗模式下的休眠状态。处于休眠状态的节点关闭无线通信模块、传感模块以及MCU部分电路,只保留MCU内部定时器和中断。节点采用定时器中断模式,每次完成采样、发送数据任务、交换路由信息等任务后进入休眠状态,定时器到时唤醒节点通过一低频外部晶振来计时,到采样时刻自动醒来,进行新一轮的任务。

汇聚节点分发指令接收器节点分发指令更改传感器节点的采样周期和预热时间依赖于监控系统的实时时间需要和传感器的类型,采样频率动态调整以实现低功耗。

3.4 上位机程序设计

上位机软件是使用Java语言进行开发,在Eclipse集成开发环境中,基于模块化设计原则设计上位机软件,软件分为实时监测部分和数据管理部分,主要具备数据处理显示功能、系统管理功能、系统实时监测功能等。另外,系统需要对数据实时的储存,以便查询历史数据,在选择数据库的时候,兼顾容量和查询速度快,选择了My SQL数据库。

4 结束语

为了能够自动、实时、准确地采集农田环境信息,本文提出了一种基于Zig Bee技术的无线传感器网络的农田环境信息监测系统的设计方案,介绍了系统总体架构,设计了传感器节点的硬件平台,给出基于Tiny OS操作系统的网络通信软件开发的过程。系统具有智能化、低成本、低功耗的特点。同时,根据实际需要进行相应的传感器扩充,在设施农业、节水灌溉、精确农业等领域的应用会有很好的发展前景。

摘要：当前无线传感器网络技术逐渐成熟,促进了智能农业和精准农业的发展。为获得实地、大范围和实时的农田信息,提出了一种基于ZigBee技术的信息监测系统设计方案,包括硬件平台的设计和系统软件的开发。硬件平台以ATmega128单片机和CC1101射频芯片为核心,主要由数据处理单元、无线模块、传感器控制矩阵、数据存储、供电单元、模拟接口和数字接口等构成。在TinyOS操作系统的开发平台上利用nesC语言实现了传感器节点和汇聚节点的软件开发。对传感器节点主要进行了传感器驱动程序设计,而汇聚节点主要进行了串口通信编程。此外,根据节点不同的工作模式,设计了节点的节能算法。该系统稳定、可靠,满足设计需求。

关键词：无线传感器网,ZigBee技术,农田监测,传感器节点,TinyOS

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[4]卜天然,吕立新,汪伟.基于TinyOS无线传感器网络的农业环境监测系统设计[J].农业网络信息,2009(2):23-26.

农田信息监测 篇5

一、监测仪的基本组成

本蔬菜大棚环境参数微型无线监测仪由温度采集模块、湿度采集模块、无线模块1、无线模块2和微型液晶显示模块等5部分组成, 无线通信协议采用Simplici TI网络协议支持的串状网络结构。监测仪的基本工作过程是:大棚内的温度、湿度传感器将信号发送至无线模块1后, 该模块将这些信号处理变换为数字信号, 再通过微型天线发送给无线模块2;无线模块2对接收到的数字信号进行处理后, 传送到微型液晶显示器显示, 使人们可以及时掌握大棚的环境参数信息。该系统的无线传输距离可达000米, 非常适合大面积大棚的环境参数监测。

二、监测仪的硬件选择

基于高精度、低成本的原则, 我们对本大棚环境参数监测仪的主要硬件做了如下选择。

1. 无线收发模块。

系统所选无线收发模块的核心是CC1110无线单片机, 该芯片是一种真正的无线Soc, 特别适合低功耗无线应用设计。它包含了一个标准的增强型8051内核微处理器, 一个无线收发芯片CC1110被封装在一个6mm×6mm的芯片中, 芯片内自带32KB Flash和4KB RAM。无线通信主要工作在315/433/868/915MHz的ISM (工业、科学和医学) 频率波段, 在ISM频段可自由地设置为300~348MHz、391~464MHz和728~928MHz。该芯片的RF射频收发器集成了一个高度可配置的调制解调器, 可支持不同的调制格式, 其数据传输率可达500kbps。通过开启集成在调制解调器上的前向误差校正选项, 可使性能达到最佳状态。该芯片的主要特点如下:无线接收灵敏度高、抗干扰特性强;高达500KBaud的可编程数据传输速率;待机模式电流低于0.3μA时, 可从外部中断唤醒;电压范围较宽, 约为2.0~3.6V; (5) 内置12位高精度积分型A/D转换器, 并可配置为8路输入。

2. 温度传感器。

所选温度传感器为DS18B20, 具有微型化 (功耗仅相当于普通小功率三极管) 、低功耗、高精度和抗干扰能力强等优点, 可直接将温度转化成串行数字信号给单片机处理, 而无需传统的放大、A/D转换等外设电路, 节省了硬件资源。测量温度范围为-55℃~+125℃, 在-10℃~+85℃范围内, 精度为±0.5℃, 特别适合用于恶劣环境的现场温度测量。并且, 温度传感器在与单片机交换数据的单总线上, 可以挂接多个DS18B20, 因而能够实现多点温度的监控。单片机可以通过读取该温度传感器内部的64位光刻序列号, 识别出各个测温点的DS18B20, 实现对多点温度进行监控。

3. 湿度传感器。

所选湿度传感器为KSC-6V集成相对湿度传感器, 其基本原理是将湿敏电容置于RC振荡电路中, 直接将湿敏元件的电容信号转换成电压信号。设定在0%RH时, 湿敏支路产生一脉冲宽度的方波, 调整多圈电位器使其方波与湿敏支路脉冲宽度相同, 则两信号差为0。湿度变化引起脉冲宽度变化, 两信号差通过RC滤波后, 经标准化处理得到电压输出, 输出电压随相对湿度而增加, 其相对湿度0%~100%RH对应的输出为0~100m V。

4. 微型液晶显示器。

所选显示器件为微型液晶显示器1602LCD, 其性能特点是功耗非常低 (工作电流只有2.0m A) 、工作可靠、体积小 (可显示16×2个字符) 。其字符显示功能由内部专用的驱动芯片HD44780实现, 该芯片的应用非常简单, 只需将待显字符的标准ASCII码放入其内部集成的数据显示存储器 (DDRAM) 中, 内部控制线路就会自动将字符传送到显示器上。

三、硬件的接口电路

大棚内的数字温度信号被DS18B20采集后, 由其引脚2输出至无线单片机CC1110的第14引脚 (P2.0) 。湿度信号被集成湿度传感器KSC-6V采集后, 由其引脚2输出0~100m V的模拟电压信号, 再经集成运放相同比例放大后, 得到的模拟电压信号, 并输入到单片机CC1110的引脚P0.0 (该引脚可被设为能进行A/D采集的第二功能) 。CC1110芯片将对接收到的温度、湿度信号进行调制处理, 并由其天线E1发射出去, 供接收模块接收。

监测数据 (温度、湿度信号) 被天线E2接收后, 由CC1110芯片解调、数字化处理后, 得到的8位二进制数据可由P0.0~P0.7输送到LCD的DB0.0~DB0.7引脚进行显示。1602LCD的第一行显示为温度信息, 第二行显示为湿度信息。

四、监测仪的主要软件设计

监测仪的软件部分由无线发送和无线接收2个模块组成。为提高数据存取效率, 使用了CC1110内存与外设之间的DMA专门数据通道。该通道在DMA硬件控制器的控制下, 直接进行数据交换而无需通过CPU内核, 无需I/O指令。因此, A/D采集和射频收发器的数据移动到内存时就无需CPU内核干涉, 从而大大提高了无线数据的传输速度。

发送模块主程序:首先运行初始化程序, 然后进入程序循环, 调用radio Send () 函数, 把transmit Data缓冲区的数据发送出去。接收模块主程序:首先运行初始化程序, 然后进入程序循环, 先调用radio Receive () 函数, 接收无线监测数据, 待到确认接收成功后, 再将接收到的数据显示到1602LCD上。

五、监测仪的Proteus软件仿真

为确保测试仪的软硬件设计正确, 缩短开发周期, 本文基于Proteus软件进行了仿真。其基本过程是:首先设计好仿真原理图, 然后将由Keil软件编译过的“*.hex”文件载入单片机, 最后运行仿真, 可看到图1所示的仿真效果。该仿真结果初步表明, 监测仪的软硬件设计正确。

六、结束语

农田信息监测 篇6

1 农田土壤重金属监测技术分析

土壤重金属污染监测为农田土壤防治提供现实依据,帮助人们准确了解农田土壤污染现状,有针对性地提出修复、防治措施。目前,用于土壤重金属污染监测的方法主要有实验室监测和现场快速监测两类[1]。

1.1 实验室监测

实验室监测是一种较为传统的土壤监测技术,该技术主要是通过对监测样本农田的土壤采样,并对样本进行监测,从而分析农田土壤中的重金属成分。目前,实验室中对土壤监测的方法主要如下。

1.1.1 原子吸收光谱法。

通过蒸气相中被测金属基态原子对其原子共振辐射的吸收强弱来测定被测土壤样品中金属元素含量。原子吸收光谱法具有适用范围广、灵敏度高等优点,但不足之处是对多种元素的直接测定效果较差,操作复杂,成本较高。

1.1.2 原子荧光光谱法。

利用原子蒸气吸收一定波长的光辐射后被激发,并发射原子荧光,在满足试验条件后,辐射强度与被监测样土中的分析物原子浓度呈正比,根据荧光波长分析土壤中的重金属元素。该法简便、易操作、灵敏度高,但不足之处是应用范围较小,需要添加特定试剂方能达到荧光分析目的。

1.1.3 电化学分析法。

化学分析法是实验室监测方法中最基础的监测方式,也是最准确的监测技术[2]。以电化学分析法为例,该方法主要是基于物质在溶液中和电极上的电化学性质所建立的一种分析方法,具有操作便捷、易自动化操作、快速且灵敏的优点,但不足之处是容易受到一定的离子干扰。

1.2 现场快速监测技术

农田土壤的实验室监测常常受到空间、运输、储存等因素影响,不仅需要大量的人力、物力,还常常需要较长时间。因此,现场快速监测技术近年来受到人们的关注,现场快速监测技术被逐渐开发并应用到了农田土壤的监测中。

1.2.1 激光诱导击穿光谱技术监测(LIBS)。

该方法是经过聚透镜系统传输到激光器,在样品表面高能量光斑,由激光器提供光源激发出等离子状态,光学采集系统将采集到的等离子体的发射普线,通过光纤把光学信号传导至光谱仪,进行时间和空间的分辨,根据测量的等离子体发射光谱的波长和强度,由计算机分析待测样土元素的组成及其含量。LIBS可以在同一时间对待测样品中的多个元素进行分析,效率高,分析方便,可以做到连续监测。其不足之处是该技术对诸如环境气体压力、种类、被测样土物理或化学性质等因素依赖较多,对现场试验测定的条件要求较高。

1.2.2 磁化率技术。

在对农田土壤成分监测分析的过程中,磁化率能够快速监测出土壤的磁化程度、水分和有机岩等数据。磁化率监测技术监测土壤所得到的磁化率越高,说明该土壤中的重金属含量越高,利用监测土壤磁化程度来监测土壤被重金属所污染的程度。与其他常规的化学方法相比,磁化率监测仪器结构紧凑、易携带,灵敏度高、重复性好,不需要大批量土壤样品采集、效率高等诸多优势。不足之处是磁化率不能准确判断农田土壤中的重金属污染来源和单一污染元素的污染程度。

2 农田土壤重金属监测质量保证

2.1 提升实验室监测质量

在实验室中对样土进行监测,要提高该监测质量,首先要做到对样土采集的准确性,保证所采集的样土具有一定的代表性,根据对样品的分析最终判断区域内的土壤重金属污染现状;其次是尽量降低干扰性,即无论是样土的采集还是后期的试验数据分析都要尽量排除外界干扰,监测人员要全身心地投入到监测工作中;再次是在样土分析过程中,进一步拓宽分析范围,积极利用线性分析来完善监测数据,提高监测质量。

2.2 做好监测各环节的质量控制

依据《土壤环节监测技术规范》《土壤环节质量标准》和《农田土壤环境质量监测技术规范》等要求,做好农田土壤监测每个环节的质量控制。一是样品制备。含水率和土壤颗粒粒度是影响制备样品分析的重要因素,应设置多个土壤样品监测其平均含水率,保证土壤粒度小且均匀,提高分析结果的可靠性。二是消解试剂的选择。在选择土壤消解试剂时尽量考虑其纯度(可通过空白试验消除试剂误差)和试剂的种类,可考虑硝酸-氢氟酸-高氯酸的多元混酸消解法作为土壤消解方法[3]。三是提升系统分析精密度,采用适当的平行样进行控制。

2.3 其他

综合上述各种方法的优势和不足,要提升农田土壤监测质量,还需要解决好如下问题。一是二次污染及安全问题。要把操作安全和二次污染作为农田土壤重金属污染监测首要考虑的问题,监测操作前要严格进行人员培训,实际操作时要对测试样品的强酸、强碱进行消解,防止二次污染。二是效率及成本问题。无论是实验室监测还是现场监测,衡量监测效果和质量的重要指标之一便是监测所需的时间,要提升样品的快速处理效果,以及多种元素并行高效检测。便携式重金属检测仪器价格较高,难以普及推广,在满足监测质量和效果的前提下,研发低成本、便携式设备。三是检测限问题。评价检测手段的重要指标是要保证这一技术具有良好的重复性和低检测限,提高检测的稳定性和灵敏度。

3 结语

随着工程化、城市化进程的加快,农田土壤所受到的重金属污染形势十分严峻,既产生了严重的环境污染,也影响到了广大群众的身心健康。因此,需在不断改进土壤重金属监测技术的基础上,探索改进监测技术方法,提升监测质量,保障土壤安全。

摘要：农田土壤是粮食作物赖以生存的自然资源,因此需做好农田土壤保护工作,使其免受重金属污染。而这就需要广大环境监测人员掌握先进的检测技术和方法,不断提高监测质量,及时分析农田土壤重金属污染现状,为采取相关保护对策提供现实依据。

关键词：土壤,重金属,污染监测,质量控制

参考文献

[1]龚海明,马瑞峻,汪昭军.等.农田土壤重金属污染监测技术发展趋势[J].中国农学通报,2013(2):140-147.

[2]季晓春.关于农田土壤重金属污染监测技术发展趋势研究[J].农业与技术,2015(13):30.

农田信息监测 篇7

随着工业化进程的不断加快, 农田土壤不断地遭到了重金属污染, 因此, 要不断地研发重金属污染的监测设备, 增强监测方式, 从而改进农田土壤重金属污染的现状。因为重金属具有难降解、有毒性等特点, 因此, 阻碍了我国农田产量的提高。同时, 由于农田中含有重金属, 也会危害人们的身体健康, 基于此发展农田土壤的重金属污染监测技术是必要的。

1 在农田土壤重金属污染下利用实验室进行监测

实验室监测方法就是在现场进行取样, 根据样本进行监测, 分析土壤中的重金属的成分, 依据物理实验法、化学实验法、光度法等进行分析, 从而提炼出精准的数据。在实验室进行监测的过程中, 一是应保证样品的准确性, 根据土壤样品进行分析, 从而提高数据的精密性。二是要降低干扰性, 在进行监测的过程中, 要排除外界的因素, 从而全身心的投入到监测工作中去。三是在分析的过程中, 拓宽分析的范围, 利用线性分析完善监测数据[1]。

1.1 光度法

光度法就是依据光学类的监测设备进行分析, 分析土壤中的离子成分, 从而确定土壤中的重金属的成分, 光度法与光谱法一同被应用于土壤重金属成分的监测中, 然而, 在进行光度法的监测过程中, 要依据实际情况选择土壤的监测方法。在不适合用光度法进行监测的时候, 要应用化学实验法进行监测。

1.2 化学分析法

化学分析法是实验室监测方法中最基础的监测方式, 同时, 也是最准确的监测技术, 根据土壤中提取的重金属成分利用化学仪器以及化学剂量进行分析, 通过实验的方式提高监测数据。在化学分析的过程中不仅节省了实验成本, 还提高了数据的精密性, 因此, 在试验检测技术中运用化学监测手段是必要的。

2 在土壤污染区域进行现场监测

现场监测是对土壤重金属污染的区域进行监测, 在农田土壤受到大面积的污染过程中, 要利用现场监测手段进行监测, 摒弃传统的监测法。因此, 在进行农田土壤的监测过程中, 要依据实际情况选择监测技术, 从而实现结果的准确性。在现场监测技术中最为主要的就是激光诱导击穿光谱技术。

2.1 激光诱导击穿光谱技术

激光诱导击穿光谱技术是新开发的一项技术, 主要针对现场土壤成分的监测, 在监测的过程中将样品进行分析, 经过会聚透镜系统传输到激光器中, 激光器为其提供光源, 从而激发出等离子状态, 激光器将数据通过电源传送到计算机上。同时, 在样品进行光学采集系统的监测时, 要经过光纤将数据传输到光谱仪上, 通过脉冲延时器监测土壤中的重金属成分, 然后将数据传送在计算机上, 因此, 将这两个数据结果相结合, 将产生了精密的数据。

2.2 磁化率技术监测

随着激光诱导击穿光谱技术的不断发展, 磁化率技术监测逐渐的被应用在现场监测, 由于磁化率现场监测的手段简便, 在对土壤成分进行分析的过程中, 能够检测出将土壤中的磁化程度、水分、有机岩等数据。因此, 对于磁化率较高的土壤, 其含有的重金属含量也就越高, 通过监测土壤中的磁化程度来监测土壤被污染的程度。在现场监测的技术中, 磁化率技术监测具有简单、快捷的特点, 因此, 更容易实施, 从而有助于提高监测的工作效率[2]。

3 农田土壤重金属污染监测技术发展的意义

随着时代的不断发展, 农田土壤重金属污染的监测技术也在不断的更新, 因此, 要依据土壤的实际情况进行监测。同时, 要充分了解实验室监测与现场检测的相同点与不同点, 掌握实验室监测的主要技术方法, 在进行实验室监测的时候, 由于监测时间较长, 土壤经过化学试剂以及物理试剂等, 很容易造成土壤的二次污染。然而在现场技术的监测过程中, 由于监测方式简单、便捷, 因此提高了监测的工作效率, 也保障了土壤的污染程度。基于此, 要不断地改进土壤监测的技术, 强化土壤监测的手段。土壤对于农田的发展有着重要的意义, 应不断地改善土壤的质量, 以便于提高我国的农业产量, 促进我国的经济水平的增长。

4 结语

土壤对于提高我国的农业产量有着重要的作用, 然而, 随着工业化的不断发展, 土壤不断地遭到了重金属的侵蚀, 降低了我国农田的产量。因此, 要不断的改进土壤重金属的监测技术, 不仅在实验中寻找监测手段, 还应在现场增强监测技术, 从而提高土壤的质量。

参考文献

[1]龚海明, 马瑞峻, 汪昭军等.农田土壤重金属污染监测技术发展趋势[J].中国农学通报, 2013, 29 (2) :140-147.