农田数据监测（共7篇）
农田数据监测 篇1
0 引言
我国是农业大国, 农业的发展对国民经济的发展具有重要作用。农业生产依赖于环境因素的影响, 因此及时检测农业生产环境, 准确的检测数据是现代化农业生产的重要研究内容。随着信息技术的蓬勃发展, 无线传感器网络技术的引入, 为农业生产数据的检测提供了有效手段。
无线传感器网络融合了微电子、嵌入式计算、分布式信息通信及处理等先进技术, 在智能家居、环境监测、大型建筑和设备维护等众多领域中有很高的应用价值。无线传感器网络技术应用于农田环境监测中, 可以弥补传统农田中获取数据难度大、传输不及时、资源投入高等缺点。借助无线传感器网络, 工作人员能够实时对农田地面信息 (光照强度、CO2浓度等) 、土壤信息 (土壤温湿度、墒情等) 、营养信息 (氮、磷、钾、PH值、离子浓度等) 等生长参数进行监控, 使设施农田的空间立体化信息监控网络得以实现。传感器网络由传感器和汇聚节点构成。传感器节点的能量十分有限, 一旦部署, 难以再次进行能量的补充。而由于农田面积大、分布不规则等原因, 设施农田中无线传感器网络的布局需要合理安排, 此外还要考虑农田的水塘、土坡、碎石和过度密集植被等区域中无法放置传感器节点的问题。当无线传感器网络中的节点需要将获取到的感测数据传送到诊断决策中心时, 我们需要考虑如何能够快速绕过障碍物、高效的寻找到一条最优的路径实现无线传感器网络节点中信息向诊断决策中心传输, 这一问题已经成为现代设施农田无线传感器网络研究领域要解决的重要问题之一。
1 改进的蚁群路由算法
1.1 蚁群算法简介
蚁群算法ACA (Ant Colony Algorithm) 是根据蚂蚁群体的智能觅食行为得到的一种仿生优化算法, 具有多样性和正反馈的特点。蚁群移动的路径主要由两点之间的信息素和距离决定。蚂蚁在经过的路径上会加强信息素, 后面的蚂蚁会根据残留信息素的强弱逐渐找出一条最优路径, 所以蚁群算法在解决无线传感器网络的路径寻找问题中有其优越性。
1.2 改进的蚁群路由算法
基本蚁群路由算法ACR (Ant Colony Routing) 解决的是寻找最优路径问题。在无线传感器网络中, 传感器节点造价高昂、节点能量补充困难、信号强度易受障碍物影响。由于基本蚁群路由算法只考虑寻找最优路径, 而没有考虑传感器节点的能耗问题, 所以这种算法在农田无线传感器布局中应用会导致多条传输路径向一条路径上汇聚, 这条路径被称为“热路径”。“热路径”不仅会因为传输大量的数据包而导致网络传输延迟, 而且也会由于路径上节点耗能过多造成网络中出现空白区域, 此时传感器网络中的大多数节点虽然依旧能够工作, 但是网络已经无法满足一些必要的需求, 甚至最终会造成整个网络崩溃。改进的蚁群路由算法在基本蚁群路由算法的概率选择公式中加入了限制参量。一旦一条最优路径被选中, 依靠限制参量该算法可以降低此路径下一次被选中的几率, 使多条传输路径不在汇聚于一条“热路径”上, 即使有发生汇聚的现象, 也尽量减少“热路径”的长度。
1.3 改进的概率选择公式
ρij (t) :t时刻蚂蚁从节点i选择节点j的概率。α:信息素对选择路径的影响参数。β:距离对选择路径的影响程度参数。τij (t) :t时刻节点i到节点j的路径上的信息素浓度。
dij:节点i到节点j的距离。dij越小, ηij (t) 越大, ρij (t) 越大。
οij (t) :t时刻节点i选择节点j为下一跳的概率。θ:节点i和节点j如果存在于最优路径上, 那么下一次被选中的概率是θ。
1.4 信息素更新
最优路径的距离越短, 两点之间的信息素增值越大。ρ:最优路径上信息素的挥发系数。τopt:最优路径上的信息素浓度。dopt:最优路径的距离。
1.5 算法流程图
改进蚁群路由算法流程图如图1。
1.6 算法实现过程
(1) 确定农田中障碍物区域、传感器节点和诊断决策中心的位置, 初始化传感器节点之间的信息素浓度, 限制参量和其他影响参数的默认值, 找出每个节点的可通讯节点。 (2) 将蚁群放置在需要获取数据信息的位置。 (3) 蚁群中的蚂蚁逐个被放出, 根据公式 (1) 搜寻下一跳的节点, 直到到达诊断决策中心的位置。当m个蚂蚁被全部释放后, 选出优秀路径, 根据公式 (4) 更新信息素。 (4) 重新执行步骤 (2) 、 (3) 的过程直到迭代结束。 (5) 从优秀路径中选出一条最优的路径, 利用限制参量降低最优路径上的信息素浓度。 (6) 将蚁群放置在另一个需要获取信息的位置。重复执行 (2) 、 (3) 、 (5) 的过程, 直到将所有需要的信息获取后结束。
2 仿真实验
在改进蚁群路由算法中空间距离和障碍物都会对传输路径产生影响, 因此, 仿真中会参考实际的网络情况构建一些障碍物, 设定一些无法放置传感器节点的禁区, 来模拟实际农田中的一些水池、山坡等的地理位置, 这些区域都会对蚁群中蚂蚁的通过造成阻碍。为了使网络的监控数据具有一定的精度和足够的连通度, 传感器节点的覆盖采取了确定式的部署方式, 在非障碍物的区域都放置了传感器节点, 这些节点既负责信息的监控工作也承担数据的传输工作。当监控区域需要上报感测数据时, 区域内的传感器执行改进蚁群路由算法, 找出一条到诊断决策中心的最优路径。
2.1 仿真模型
利用matlab对算法进行仿真实验, 仿真环境建立在32*32的网格范围内, 每个格子由左至右, 从上到下进行编号, 编号设定为1号、2号直到1023号、1024号。设置四个需要获取信息的位置, 编号分别是63号、70号、86号、897号, 诊断决策中心的编号是1024号:α=1, β=20, θ=0.7。
格子内的传感器节点只能与其相邻和对角的节点进行通信, 如图2所示。
节点1的可通信节点是节点2、节点4和节点5。节点2的可通信节点是节点1、节点3、节点4、节点5和节点6。节点5的可通信节点是节点1、节点2、节点3、节点4、节点6、节点7、节点8和节点9。
2.2 仿真效果
黑色区域为障碍物, ⊙表示诊断决策中心位置, ·表示蚁群路由算法找到的优化路径。
3 结果比较
仿真结果中可以看出“热路径”只集中需要获取信息的63号和86号的路径上, 所以只对这两条路径上的“热路径”进行分析和比较。通过比较, 基本蚁群路由算法中的“热路径”由768号、800号、832号、864号、896号、928号、960号和992号组成, 长度是8个单位。改进蚁群路由算法中“热路径”由960号和992号组成, 长度是2个单位。仿真12次的统计结果如表1。
4 结论
本文针对设施农田无线传感器网络的特点, 提出了一种改进的蚁群路由算法。通过在概率选择公式中引入限制参量, 降低了蚁群路由算法下最优路径的信息素浓度, 最终避免了多条传输路径的汇聚。仿真结果表明:改进的蚁群路由算法能够有效的缩短热路径的长度, 动态优化的选择无线传感器信息传输路径。算法增强了设施农田监测网络的传输可靠性, 延长了无线传感器网络的生存时间。
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农田数据监测 篇2
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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农田数据监测 篇3
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
农田数据监测 篇4
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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[6]于帮伟, 邓华秋.基于Qt/Embedded的嵌入式数字监控系统控制界面的实现[J].电视技术, 2011, 35 (24) :25-28.
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农田数据监测 篇5
无线传感器网络与具体应用环境密切相关, 具体应用所关注的网络特性各不相同, 因此设计无线传感器网络MAC协议的考虑因素也不相同。例如网络设备监控系统, 其MAC协议重点考虑实时性和吞吐率;多媒体无线传感器网络关注音频、视频、图像等大数据量媒体的采集和处理, 其MAC协议重点考虑网络带宽、吞吐率。从不同类型协议的特点看, 基于竞争的MAC协议, 如S-MAC、T-MAC等, 具有良好的可扩展性, 不要求严格的时钟同步, 但容易产生数据碰撞[1]。基于时分复用TDMA (time division multiple access) 的MAC协议, 如TRAMA、D-MAC等, 没有碰撞重传, 节点在空闲时睡眠, 有利于节能, 但时钟同步要求高, 且存在信道利用率不高、扩展性不理想等问题[2]。其他类型的协议如SMACS/EAR, 对时钟同步要求不高, 但扩展性不好, 硬件要求高, 带宽利用率不高[1]。由此可见, 没有一种MAC协议能适合所有应用环境。每种协议都有各自优缺点和适用范围, 要根据应用背景、网络负载类型、节点硬件特点等各种因素, 选择不同类型MAC协议来进行设计。
水分监测无线传感器网络部署在大片农田环境, 具有远距离、规模大、成本低、拓扑结构稳定等特点, 其MAC协议重点考虑节能、延迟等问题。目前典型的无线传感器网络MAC协议不能完全适合农田环境的具体情况, 针对大规模、大范围农田传感器网络应用背景, 本文设计了基于路径唤醒的时分复用PW-TDMA (path-wakeup based TDMA) , 以实现对农田水分信息的有效采集和监测。
1农田水分监测传感器网络特点
(1) 规模大 由于农田面积广大, 需要的传感器节点可能达到成百上千个。
(2) 间距大 相邻节点距离通常达到50～100m以上, 节点密度小。
(3) 为降低成本, 冗余部署少。
(4) 拓扑结构稳定 大多以网格状矩阵结构部署[3], 采用星型或链式结构, 单跳或多跳传输。部署后节点通常不用移动或增减。如采用TDMA调度, 能通过消除信道冲突、避免空闲监听或进入休眠状态直到被分配时隙来节能。由于它避免了碰撞冲突和重传等问题, 能确保通信质量。
(5) 周期性主动采集数据 农田传感器网络不需要高度实时性地采集数据, 因此对时延要求不太高;数据包到达速率较小, 网内没有明显数据冲突, 属于低通信量应用。适合采用基于调度的协议。
对于部署在大面积农田、节点和分级跳数很多的大规模无线传感器网络来说, 传统TDMA协议不易解决时间同步和时钟漂移误差问题, 可采用分簇形式, 簇间分频、簇内分时[4], 使簇内保持同步比较容易实现。
2农田水分监测传感器网络MAC协议设计
2.1时序结构
在协议中, 把节点周期时间Tf分为唤醒控制阶段Ti和数据传输阶段 (Tf-Ti) , 其中唤醒阶段由n个时隙Tslot组成, Tslot的长度可保证唤醒包从一个节点传输到下一跳节点;数据传输阶段 (Tf-Ti) 长度可保证链路上各节点在该周期内完成数据传输;n为节点监听的时隙数目。协议时序结构如图1所示。
2.2MAC数据包
节点采集水分及水层高度信息, 每次采集1～2s, 产生2个字节数据, 数据包产生速率很小。一个数据包大小为4个字节。由于产生数据少, 所以发送数据量较小, 以 9600波特率传输, 即9.6kbit/s;数据帧大小为 (6+X) ×16bit, X=[ (N+1) /2], 即对 (N+1) /2取整, N待定, 如N为奇数加8bit, 为偶数不加。起始节点最早采集的数据包为12+4个字节, 通过链路传向基站, 每经过一个节点进行数据融合处理时, 加上该节点的4个字节数据, 由于一条链上节点数不多, 最后得到数据包长度一般为几十个字节, 数据封装格式如表1所示。唤醒包长度为10个字节, 格式如表2所示。
对唤醒包, 传输速率以9600波特率计算, 10×8bit/ (9600bit/s) ≈0.0083s, 即10ms内可以完成一个唤醒包在相邻两个节点间的传输。考虑节点同步计时可能存在几毫秒误差, 我们设定一个时隙Tslot长度为20ms;若一条链路有5个节点, 则唤醒阶段Ti设为100ms。整条链路唤醒后, 各节点即开始采集数据1～2s。数据包大小不超过100字节, 假设最大为100字节时, 100×8bit/ (9600bit/s) ≈0.0833s;考虑节点同步误差, 相邻两跳节点间一个数据包传输完成最多为100ms, 整条链路传输数据到基站完成为1～2s, 因此设周期Tf为4s可保证完成数据传输。
2.3协议调度机制
首先使用从全部节点收集的信息建立节点信息表, 包括节点的所有邻居节点和各节点通向基站路径的下一跳, 起始节点到基站路径上的跳数, 需要接收的节点数等。根据这些信息, 可以得出需要分配的时隙数目和各节点发送数据的优先顺序, 生成TDMA调度表。调度表分配若干收发时隙给各节点, 从节点发出的数据可在一个数据传输周期时间内, 沿着链路传送到基站。在唤醒阶段, 各节点按照调度表来唤醒;基站向需要采集数据的链路发出唤醒消息, 收到并转发消息的链路中各节点在随后的数据阶段中不睡眠, 采集数据并发送到基站。若没有唤醒消息, 整条链路在随后的数据阶段中处于休眠状态, 从而减少能耗。该过程如图2所示。
若要保证路径唤醒的高可靠性, 避免链路传输意外中断, 可把基站向节点的单向唤醒过程, 改为基站发到节点、再从节点回复确认到基站的双向过程, 而能耗和时延会相应增加。协议的算法流程如下:
(1) 初始化 计数器number=0;
(2) 信息交换与收集 基站与节点间消息交换, 形成邻居和路由信息;节点信息发给基站;
(3) 调度形成与广播 基站生成TDMA调度表并广播给各节点;
(4) 唤醒控制 节点按调度表进入接收状态, 若收到唤醒包则转入 (5) , 否则转入 (6) ;
(5) 数据传输 链路上节点不休眠, 采集数据并传到基站, 完成后转入 (6) ;
(6) 休眠状态 链路上无数据传输时, 休眠至本周期结束。number=number+1;转入 (4) 。
2.4协议时延能耗分析
(1) PW-TDMA协议时延
PW-TDMA协议的延迟可用下式表示:
E{DTDMA (N) }=N (tcs+ttx) +Tf/2
其中tcs为节点访问时延, ttx为传输时延, Tf/2表示第一个节点的平均睡眠延迟;N为跳数 (也就是到基站路径上的节点数) 。D为延迟, E为平均值。由于节点电气性能, tcs可以近似地看作常量;由上式可见, N, ttx和Tf越大, 总的时延会越大。为减小延迟, 需控制链路上节点数N不要过多, 间距不宜过远, 使传输时延ttx不会很大, 且周期Tf不太长。
(2) PW-TDMA协议能耗
PW-TDMA协议的能耗可用下式[7]表示:
PTDMA= (λ0+λT) LPsend+λTLPrecv+
n (Tslot/Tf) Pidle+LWtLWaitPidle
其中λ0为包产生率, λT为包到达率, L为数据包平均大小。由于电子元器件性能, 节点处于发送、接收和空闲状态的能耗值Psend、Prevc、Pidle可以看作常量, 休眠状态的能耗非常小, 可以忽略。n为节点监听的时隙数, Tslot为时隙长度, 可保证唤醒包从一个节点传到下一个节点;Tf为整个周期长度, 包括唤醒阶段和数据阶段, n×Tslot为唤醒阶段长度Ti, (Tf-Ti) 为数据阶段长度。LWt为权值, LWait为等待时间。若节点处于发送、接收和空闲各状态的能耗值为常量, 则λ0和λT、L越大, 发送和接收状态能耗越大;n× (Tslot/Tf) 越大, 节点平均空闲等待时间LWtLWait越长, 则空闲状态能耗越大。各部分能耗越大, 总能耗也就越大。要使总能耗较小, 协议设计中应使网络节点产生和收到的数据量较小, 数据包长度不太大;唤醒控制阶段占整个周期的比值不太大;节点空闲等待时间较少。
3应用实例分析
我们部署了一个农田无线传感器网络, 包括自行设计的20个传感器节点和1个基站, 系统硬件平台采用atmel mega16L +cc1000, 软件平台采用gcc avr, 使用C语言编程设计通讯协议和调度算法。网络结构如图3所示。
按照这个网络结构, PW-TDMA协议产生的节点信息表如表3所示。
其中邻节点为某节点所有的一跳邻居, 目的节点为通向基站路径上的下一跳节点, 跳数为某节点通向基站路径上的总跳数, 时隙数为节点需要监听的时隙数。
表4为协议算法所形成的TDMA调度表, R表示节点处于接收状态, S表示节点处于发送状态。由于部署链路的间距较远, 不同链路节点间电磁干扰可忽略。由图2可看出, 当某个时隙中, 一对节点处于收发状态时, 路径上其他受影响节点可以处于睡眠状态, 这样可避免信道干扰和数据冲突。协议通过建立发送和接收节点的冲突集来避免冲突, 例如在表4中, 若节点1105、1205、1305、1405要同时向基站0发数据时, 它们处于一个发送冲突集里, 因此要安排它们在第5、6、7、8个时隙, 依次向基站发送数据, 这样可避免发送冲突。
考虑到在某些情况下, 可能需要通过基站发送指令, 主动灵活地采集某些节点或链路所监测区域的数据, 因此协议在数据传输周期前加上唤醒控制阶段, 以便通过路径唤醒的方式来启动某些链路, 同时其他未被唤醒的链路仍可处于睡眠状态, 从而减少不必要的能耗。
通过几个月的实验测试发现, 若节点一直处于收发状态, 则运行1天时间后需更换电池 (3.6V/1200mAh) ;采用PW-TDMA协议进行调度, 定时唤醒节点并采集和传输数据, 当组成多跳链路网络且节点间距较远时, 可运行1到2个月更换电池;若组成单跳星型网络且节点距离较近时, 可运行4个月以上才更换电池。由于避免了基于竞争MAC协议的数据碰撞和重传等问题, 节能效果显著。
4结论
在农田土壤水分监测系统中, PW-TDMA调度协议能取得降低能耗、延长网络生命周期的良好效果。由于节点自带计时功能, 同步误差较小, 对系统时延影响很小。但在大面积部署时, 过长的链路会存在逐跳累积的时延和同步误差, 这对于系统时延会造成一定影响, 可以通过分簇的方式来加以改进。另外, 若将来在传感器网络节点中增加对光照、温度、酸碱度, 化学成分等信息监测功能, 在数据量较大的情况下, 协议在能耗和延迟性能方面会有何种表现, 则是需要进一步研究的方向。
摘要：传统的基于时分复用协议不能直接适用于大规模农田水分监测传感器网络部署需求。根据农田土壤水分监测系统的应用, 设计了一种基于路径唤醒的时分复用调度协议PW-TDMA, 包括时序结构、数据包格式、调度机制, 并对协议进行时延和能耗分析。通过实例分析和实验表明, 在网络拓扑固定和低通信量环境下, 本协议能降低能耗、延长网络生命周期。
关键词：无线传感器网络,农田水分监测系统,MAC协议,TDMA,路径唤醒
参考文献
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农田数据监测 篇6
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.
农田数据监测 篇7
农业具有地域分散、对象多样和环境因子不确定等特点。传统农业生产主要凭借人的经验进行,无法对农业生产全程进行实时精准监控,实现最优化的生产。快速、有效地采集和描述影响作物生长环境的空间变量信息,是实现“精细农业”的重要基础[1]。因此,进行农田环境监测,随时掌握农业环境因素变化,并采取相应的最优对策,显得十分重要。
传统的农田信息监测主要靠农业技术人员实地现场采集数据、A/D转换、通过PC保存分析数据或者通过数传电台的方式进行数据传输。这些方式存在很多问题。由于农业环境相对恶劣,严寒、高温或高湿等气候因素很容易导致PC机无法正常工作,PC机因其体积较大、费用较高与功耗显著造成性能价格比低,无法实现远程监测。即便使用数传电台,也会受到地形的限制,距离仅限于几十千米之内,无法进行24h实时监测[2]。因此,农业环境的远程实时监测问题亟待解决。
目前,国内外的研究大多采用单片机作为微控制器[2]。由于其自身性能的局限性,使得系统功能扩展时出现了一系列不可预知的调试问题。在数据传输部分,有的采用CDMA模块,但成本太高,不宜推广。
本设计提出了基于ARM和GSM的嵌入式农田环境信息采集发送系统设计方案,降低了功耗和成本,可靠性强,易于升级。
1 系统设计
1.1 嵌入式体系结构及工作原理
本系统包括硬件系统和软件系统两大部分。利用硬件电路来实现数据采集、实时显示,并通过GSM(Global System for Mobile Communication)模块发送到监控中心服务器上,与远程服务器建立连接,接收数据,完成数据存储和分析处理,实现了远程环境信息监测的设计思想。系统的示意图如图1所示。
1.2 硬件设计
硬件部分包括系统核心板和GSM模块。系统核心板包括微处理器和信息采集两部分。
1.2.1 微处理器
采用S3C44B0作为嵌入式微处理器,内含一个由ARM公司设计的16/32位ARM7TDMI RISC处理器核。ARM7TDMI为低功耗、高性能的16/32核,S3C44B0在此基础上集成了丰富的外围功能模块,便于低成本设计嵌入式应用系统。ARM微处理器具有传统的微控制器—单片机无可比拟的优势[3],大大减少了设计的复杂度和工作量,从而保证了系统的稳定性和集成性。本系统用到的主要功能如下:
1)2个带有握手协议的UART;
2)5个PWM定时器及1个内部定时器;
3)8路10位模数转换器ADC;
4)功耗控制模式为正常、低、休眠和停止;
5)看门狗定时器;
6)1个多主的I2C总线控制器;
7)71个通用可编程I/O口,8个外部中断源。
1.2.2 数据采集模块
农业环境中对作物生长起决定作用的要素包括气温、土壤湿度、CO2浓度和光照强度等因素。农田环境信息采集模块由以上各因素相应的传感器组构成。由于黑龙江省全年温差较大,在选用传感器时应注意传感器工作适宜的温度范围。温度范围在–40~1000C的传感器较好。从精确度、误差、价格、响应时间和输出信号是否便于转换、设计安装难易与操作是否方便等因素考虑[4],本系统用到的传感器有美国Dallas半导体公司数字化温度传感器DS1820、SC0058土壤湿度传感器、TGS4160 AM-4 CO2传感器以及Honeywell照度传感器。
1.2.3 GSM技术及GSM模块
信息传输是利用GSM方式发送的,它是目前全球最成熟的数字移动通信标准。GSM提供的服务可以不受空间与地域的限制,随时随地获取所需信息,为在恶劣的现场环境中营造相对平稳、安全与有效的各种监测系统提供了可能和方便。
短信息服务(SMS)是GSM技术应用的一项重要内容,它具有以下突出的优点:一次可传输140bit的数据;短信息通过短消息中心(MSC)转发到最终目标;在短消息传送过程中不进行呼叫连接建立和释放的过程;传输距离不受限制,实现方便。
系统采用的短信模块型号为西门子GSM MODEM TS-SGC1,采用AT指令集进行控制,短信息格式为文本格式,波特率设置为9600bps[5]。
1.3 软件设计
软件部分由信息采集、显示、发送模块和上位机接收、存储、查询模块组成。
农田信息采集、显示、发送模块采用移植性好的C语言作为开发语言,开发环境是英蓓特公司的集成开发环境。程序流程图如图2所示。功能函数包括:系统初始化sys_init();定时器初始化timer_in it();定时器中断timer_int();数据采集data_clt();实时显示lcd_data();发送数据gsm_sen da();等。系统初始化后,进入循环等待中断状态。当定时器中断发生时,就进行数据采集显示并保存;采完预定次数后,执行信息发送程序;发送完毕,重新进行下一轮数据采集。
基于成本的考虑,本系统采用多轮采集、一次发送的方法。其中,农田信息采用传感器轮流采集的方法,每采集一个传感器数据就保存在缓冲区中。等到采集一轮完毕,把缓冲区中的数据转换为字符串形式,并通过GSM模块远程发送。数据采集和发送时间间隔由定时器控制。
上位机数据接收处理模块包括接收数据、保存数据和分析处理等功能。数据处理软件采用Visual Basic设计,数据库为ACCESS。通过数据接收处理模块,服务器自动接收、保存并实时显示当前值,工作人员能够得到实时数据和历史数据的表格显示以及它们的实时趋势曲线、历史趋势曲线,从而得到几天内甚至数周内各因素的最大值、最小值和某一时刻的各因素数值,进而总结出农田环境信息的变化情况,并及时地采取相应措施[6]。
2 结论与展望
本系统经长时间试运行表明,功能可靠实用,易于升级,功耗管理严格,成本低廉,稳定性和可靠性达到相当高的水平。今后的研究方向是把采集到的数据接入Internet,网页实时发布,实现资源共享,全面地实现农田环境监测数字化与网络化管理。基于嵌入式技术的研究开发将是农田环境信息监测控制系统发展的重要趋势,它必将在实现农业装备、农业监测系统、农业控制系统等的智能化、信息化、精确化等领域做出更大贡献。
参考文献
[1]汪懋华.“精细农业”发展与工程技术创新[J].农业工程学报,1999,56(1):1-8.
[2]王谦,孙忠富,李秀红,等.基于嵌入式系统的农业环境监测系统的设计[J].微计算机信息,2006,22(8):38.
[3]田泽.嵌入式系统开发与应用教程[M].北京:北京航空航天大学出版社,2006:290-292.
[4]何鹏,袁琪,丁春欣.传感器在温室大棚环境控制中的应用[J].计算机与农业,2002(7):5-6.