基于物联网和GIS的水产养殖测控系统平台设计

刘星桥， 骆 波， 朱成云

( 江苏大学电气信息工程学院，江苏 镇江 212013)

基于物联网和GIS的水产养殖测控系统平台设计

刘星桥， 骆 波， 朱成云

( 江苏大学电气信息工程学院，江苏 镇江 212013)

针对水产养殖水质多参数监测的需求和现有水质环境监测系统存在的问题，设计了一种基于物联网和地理信息系统(GIS)的水产养殖测控系统。通过整体性能的研究分析，设计了测控系统平台的3层体系架构(传感控制层、传输层和应用层)，提出了自顶向下、逐步求精以及模块化、结构化的设计方法；根据采集数据传输的可靠性、稳定性等要求，提出WiFi网状组网的配置方法，设计了系统硬件的供电模块；研究了本地服务器、中心服务器和控制模块软件系统；通过网络丢包率测试和水质溶氧量分析，验证了系统数据传输的可靠性，并在溶氧超出范围后自动控制增氧机，有效地调节池塘溶氧量。相比于传统的水产养殖远程监控系统，该系统通过物联网和 GIS 技术的融合，实现了水质环境的远程无线测控和区域化水产养殖管理，因此能够大大推进水产养殖智能化、自动化系统建设的发展，适应水产养殖的需要。

物联网;GIS;WiFi;服务器;Android客户端

中国的水产养殖业近年来发展迅猛，产量已占到世界总产量的70%[1]，但多数水产养殖环境监控仍停留在传统的依靠人工经验的水平上，成本高、效率低，已经无法满足当前水产养殖业的发展需求。建立水产养殖物联网监控平台，对水体温度、pH 、溶氧、氨氮和浊度等参数进行长期的实时监测，是提高现代水产养殖监管水平的一个重要措施[2-3]。国内外一些研究机构已经将无线传感器网络应用到水产养殖领域，如：利用ZigBee技术开发无线水产养殖监控循环系统[4]；结合传感器、无线网络和 GPRS 通信等技术，实现现代化水产养殖的监控方案[5]；基于Android平台的水质远程监控系统，实现了随时随地查看水质状况的功能[6]。地理信息系统(Geographic Information System，GIS)[7-10]在农业物联网方面的应用，目前主要集中在大田种植方面，在水产养殖领域的应用还比较少。

通过GPRS和ZigBee通信技术测量，能够较为准确地测出水质情况，但GPRS成本较高，ZigBee传输距离近，难以满足低成本、高效率的要求[11]。为了满足水质参数信息的远程测控要求[12-13]，在现有技术基础上提出了一种基于WiFi和GIS的测量与信息管理系统设计方案。通过WiFi和GPS定位模块将采集的水质信息以及采集点的地理位置信息传送至上位机，结合上位机GIS软件，设计成综合管理平台。

1 物联网平台总体设计

1.1 总体设计方案

本系统将WiFi技术和GIS技术相结合，实现对区域内多个鱼塘水质的远程测控和管理(图1)。系统体系结构分为传感控制层、传输层和应用层。传感控制层包括各种水质参数与GPS采集传感器和设备控制部分；传输层实现WiFi模块网状组网，将采集数据通过WiFi模块上传至本地服务器处理；应用层则由本地服务器、中心服务器和Android客户端组成。本地服务器负责鱼塘水质测控管理，记录测量数据并在服务器端实时显示，同时将数据库中的数据复制、分发给中心服务器和Android客户端；中心服务器作为区域化管理平台，实现地图数据管理和统计分析功能；Android客户端通过互联网连接本地服务器，用于实时监视水质参数变化及远程控制增氧机调节水质状况。

图1 系统总体设计图Fig.1 Design layout of system

1.2 系统逻辑结构设计

系统设计主要采用了自顶向下、逐步求精以及模块化、结构化设计方法(图 2)。

图2 系统逻辑结构Fig.2 System logic structure

按照逻辑结构可划分为三个层次：基础数据层、业务逻辑层和人机交互层。基础数据层实现数据资源的存储管理，由地图数据库和鱼塘基础数据库组成；业务逻辑层按功能划分为地图数据管理和统计分析两个模块，地图数据管理模块主要实现地图显示、图层控制、地图操作等功能，统计分析模块主要实现统计图表、数据显示、设备状态等功能；人机交互层采用Winform方式，提供用户与系统之间的接口。专题图制作模块利用SuperMap iObject组件[14-15]，生成统计图、标签图、等级图等专题地图。

2 系统硬件设计

2.1 WiFi模块组网设计

为提高无线网络的通信距离和覆盖面积，本设计力图实现WiFi网络网状组网[16-17]。使用某公司的WiFi串口服务器模块USR-WiFi232-630和USR-WiFi232-604，其通讯距离约400 m。图3为WiFi组网示意图。本地服务器通过TP-LINK路由器与互联网相连，多个USR-WiFi232-630作为二级路由设置为AP+STA(无线访问接入点+客户端)模式，同时若干USR-WiFi232-604设置为STA(客户端)模式。为确保数据传输的完整性，各采集节点相距50 m，最大测量范围可达3.14 hm2，可以满足水产养殖智能化要求。

图3 WiFi组网示意图Fig.3 Schematic diagram of WiFi network

2.2 节点供电模块设计

考虑到户外鱼塘接线比较困难和持续阴雨天的情况，本设计采取双供电模式。采集节点采用太阳能供电方式，在浮筒上安装40 W太阳能光板和蓄电池给传感器和WiFi模块供电，从而实现24 h不间断工作。控制节点采用220 V市电供电方式，可以实时控制增氧机开关及投饵机的定时开关。传输模块一直处于工作状态，耗电量多，所以设置每5 min发送一组数据。

3 系统软件设计与实现

系统的软件设计由本地服务器程序、中心服务器程序和控制节点程序组成。本地服务器是整个物联网平台的数据处理中心，它既要接收WiFi模块上传的数据以达到实时测控的效果，又要及时将数据库中的数据复制、分发给中心服务器和Android客户端；中心服务器程序作为区域化水产养殖管理平台，可以远程查看地图上各鱼塘的空间属性信息；控制节点对鱼塘的溶氧进行分析，以判断是否开启增氧机设备。

3.1 本地服务器端软件设计

本地服务器以Visual Studio 2010为开发平台，使用C#.NET语言编写。该系统包括了用户管理、节点定位显示、报警、数据分析和数据存储，其系统结构如图4所示。其中，用户管理模块主要实现监控中心管理员对访问用户身份的授权以及系统维护，用户查阅系统数据资源可根据不同级别设置权限；定位显示模块显示各节点的位置信息；报警模块可根据监控中心收到的由采集节点传回的水质参数和设备工作状态是否异常而报警；数据分析模块可用于水质历史数据统计、查询与分析；数据存储模块由数据库服务器构成，用于存储对应的空间属性数据。

图4 服务器结构图Fig.4 Structure diagram of Server

3.2 中心服务器端软件设计

中心服务器设计是在本地服务器的基础上增加了GIS功能模块，其中GIS是对地理空间位置、属性等信息进行采集、管理、分析、建模与可视化的软件工具[18-20]。该程序设计可以通过地图浏览功能按钮，在地图上进行相应的地图浏览操作；还可以单击“图层属性”按钮查看空间对象的属性信息，包括GPS模块传输的空间信息和鱼塘属性信息。中心服务器可以实时了解区域水产养殖的水质环境，并将WiFi和GPS采集到的信息作为智能化、自动化、精细化水产养殖的决策依据。借助GIS，物联网对信息的存储和管理的手段更加丰富，能够提高对空间和非空间数据的分析、挖掘能力，强化物联网应用的信息管理水平。

3.3 控制节点程序设计与实现

使用西门子S7-200 PLC对鱼塘水质溶氧进行控制[21]。该软件部分是控制系统的核心，在STEP 7-MicroWIN编程环境下以梯形图方法在 PC 机上编制，经调试编辑后下载至 PLC机。软件可实现投饵机定时开关，以及增氧机根据水质状况进行相应调节。当溶氧小于上限时自动打开增氧机，大于上限时则自动关闭；还可在与PLC连接的TD-400C上直接查看实时的溶氧、温度、pH、氨氮、浊度等水质信息。

图5 增氧机控制框图Fig.5 Control diagram of aerator

4 试验与分析

本系统在江苏省扬中市现代渔业养殖试验基地进行了试验，结果显示，本地服务器能够对WiFi模块上传的数据进行实时处理、分析和显示；中心服务器运行稳定，服务器端GIS功能模块通过查找点击地图上标明的试验节点，可以显示相对应的空间数据和属性数据，包括鱼塘编号、鱼塘所有人、联系方式、鱼类信息、面积、水质状况等；Android客户端可以实时获取节点的水质信息，并能够远程控制现场设备。此外，还对WiFi网络丢包率和鱼塘溶氧数据进行了测试分析。

4.1 WiFi网络丢包率测试

网络丢包率测试目的是为验证系统数据传输的稳定性和可靠性。由于单次数据传输长度没有达到网络传输的最大量，TCP/IP协议能够保证数据的完整性，所以以数据包个数为统计样本。在3 d的监测过程中，WiFi模块平均每天发送数据包288个，远程监控中心服务器平均每天接收数据包287.3个，平均丢包率为0.24%。可见WiFi组网稳定、可靠性强，能够满足实际需要。

4.2 溶氧数据分析

本系统对该实验基地鱼塘进行了3 d的连续测量，表1为2016年5月27日的测试数据。

表1 温度、溶氧、pH、经纬度数据

图6为池塘水体72 h内的溶氧变化。当DO≤4 mg/L时，本地服务器给控制模块发送打开增氧机命令，当DO≥6 mg/L时增氧机自动停止运行，从而使池塘水体的溶氧始终维持在6.53 mg/L左右，波动范围在3.95 ～8.33 mg/L之间，满足绝大部分鱼类的生长条件。

图6 72 h内池塘溶氧变化Fig.6 The change of DO in pond within 72 hours

5 结论

基于物联网和 GIS 的水产养殖测控系统平台的设计与实验表明：数据传输的网络丢包率为0.24%，可满足实际需求；控制模块能够按要求控制增氧机的开关，使得水中溶氧值在可控范围内。相比于传统的系统平台，本系统可以大大推进水产养殖智能化、自动化系统建设的发展，还可以建立和推广区域化水产养殖鱼塘水质及相关空间属性信息的数据管理平台。

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Design of an aquaculture monitoring and control system based on Internet of things and GIS

LIU Xingqiao, LUO Bo, ZHU Chengyun

(School of Electrical & Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)

To meet the requirement for multi-parameter water quality monitoring and solve the problems in the existing water quality environmental monitoring system, an aquaculture monitoring and control system based on Internet of things and GIS is designed. Based on the research and analysis of overall performance, a three-layer (sensing control layer, transport layer and application layer) frame of the monitoring and control platform was first designed, presenting a top-down, stepwise refinement modular and structured design method. According to the requirement for the reliability and stability of data transmission, the configuration method of WiFi mesh network was put forward, and the power-supply module of the system hardware was designed. The software systems of the local server, center server, and control module were studied, and the reliability of the system of data transmission was verified through network packet loss rate test and water dissolved oxygen (DO) analysis. The system could automatically control the aerators when DO in water is beyond the desirable level, and effectively regulate the amount of DO in pond. Compared to the traditional remote monitoring systems, this system, through the integration of networking and GIS technology, realizes the wireless remote monitoring and regional aquaculture water quality management, and will greatly promote aquaculture intelligentization and atomization as well as better meet the needs of aquaculture development.

Internet of things; GIS; WiFi; Server; Android Client

10.3969/j.issn.1007-9580.2016.06.004

6-09-08

2016-11-20

2016省农业科技自主创新资金项目(CX(16)1006)；国家自然科学基金项目(31172243)；江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD,NO.6-2011)；江苏省农业科技支撑项目(BE2013402)

刘星桥(1960—)，男，教授，博士生导师，研究方向：农业设施智能控制系统。E-mail：xqliu@ujs.edu.cn

S959

A

1007-9580(2016)06-016-05