基于LoRa技术的智慧农业监控系统研究

时生乐，魏素盼

（河南水利与环境职业学院，河南 郑州 450008）

智慧农业是数字中国的重点应用领域之一，也是乡村振兴的重要组成部分之一，它将大数据、云计算、物联网、移动互联、遥感等现代信息技术应用在农业中，并与农业生产全过程结合，提高产前、产中和产后效率，在实现农业生产信息化、智能化、自动化等方面发挥着关键作用，对降低生产成本、减少环境污染、提高农业生产效率等具有重要意义。

文章针对目前智慧农业系统中存在无线通信距离短、数据采集节点功耗大、数据采集节点成本高、农业智能化程度低等问题，采用新兴LoRa无线通信技术，研究利用实时、动态的智慧农业监测系统，实现远距离、低功耗、智能化、多维度、多尺度的农作物信息实时监测。

1 新颖的智慧农业监测系统架构

传统农业物联网架构采用感知层、传输层、应用层三层典型架构，通过对传统农业物联网架构进行深入分析，结合智慧农业新需求和生产、管理过程中存在的智能化程度低、缺少数据分析处理等突出问题，本系统在传统农业物联网架构基础上加入数据层，设计包含感知层、传输层、数据层、应用层四层架构的智能农业监测系统，从而使该系统具有智能感知、数据挖掘分析、数据可视化、远程智能控制等功能。

感知层主要通过LoRa无线网络技术获取植物生长环境信息，如监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数，通过摄像头获取植物生长状况图像信息，将采集数据通过传输层发送到云平台，同时感知层接收上层发来的控制指令，实现远程灌溉、远程施肥、远程喷药等远程智能化控制。

传输层主要实现数据传输功能，一方面，传输层将感知层采集的传感器数据传输到数据层进行存储分析，另一方面，传输层将数据传输层发送的控制信息发送到感知层，进而对农作物生长环境进行远程控制。数据层主要实现数据存储分析功能并为应用层提供服务，数据层首先对数据进行分类、清洗、转化、统一标准化处理，其次将数据存放到数据仓库中，然后基于大数据和人工智能技术对数据仓库进行挖掘分析，最后将数据分析结果信息提供给上层应用使用。

应用层主要通过各种终端设备实现农作物生长环境的实时监测和远程控制，用户可以通过电脑、平板、手机等设备对农作物进行远程实时监测，随时随地掌握农作物生长状况，可以根据农作物生长状况对农作物进行远程灌溉、远程施肥、远程喷药等远程控制，可以根据系统采集的数据进行预测农作物产量和分析可能发生的病虫害等，还可以将拍摄的农作物病状视频和图片远程与专家沟通，建立视频会议进行病虫害的诊断与防治。

2 一体化集成数据采集基站

智慧农业系统感知层部署了大量的传感器，这些传感器对农作物周围环境信息的实时监测会产生大量的数据。由于传感器故障、网络不稳定等因素，采集的数据不一定都是正确的数据，并且这些数据是非结构化的，不能直接存放到数据库中，因此需要对这些非结构化、包含噪音的数据进行清洗，去除无效和错误数据，并将这些数据做标准化、归一化处理之后才能存储到数据库当中。设计基于LoRa技术的一体化集成数据采集基站，将各种传感器合理的集成到一个基站上，从而减少投放数量和便于最后设备的回收，进而提升农业智能化程度、降低农业生产成本，提高经济效益。该集成采集基站分为地下和地上两个部分，地下将土壤水分传感器、土壤酸碱度传感器等采集土壤数据信息的传感器放置于基站地下部分，而将温度传感器、光照传感器、摄像头等采集农作物周围生长环境信息的传感器设备合理放置于集成采集基站地上部分，这样在一个集成采集基站上可以同时采集多种传感器数据，并且减少传感器的占地面积。同时，基站使用基于LoRa无线通信技术，该技术具有低功耗、远距离通信等优点，使用该技术可以减少中继结点使用数量，降低设备功耗，减少生产劳动成本。

3 传感器数据的清洗、转换与存储

智慧农业系统感知层部署了大量的传感器，这些传感器对农作物周围环境信息的实时监测会产生大量的数据。由于传感器故障、网络不稳定等因素，采集的数据不一定都是正确的数据，并且这些数据是非结构化的，不能直接存放到数据库中，因此需要对这些非结构化、包含噪音的数据进行清洗，去除无效和错误数据，并将这些数据做标准化、归一化处理之后才能存储到数据库当中。本系统对采集的传感器数据进行数据清理、数据集成、数据转换等处理，然后将结构化、标准化的数据分类存放到数据库中，最后通过从数据库中提取与分析任务相关的传感器历史数据，通过汇总或聚集等操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式，创建数据仓库，为数据挖掘分析提供数据支撑。

4 对采集数据进行挖掘分析

数据层能够把感知层收集的传感器数据做统一标准化处理，将处理后的数据存储在数据库中，然后根据分析任务的需要建立数据仓库，最后在数据仓库的基础上进行挖掘分析。本项目设计基于分类、聚类等的数据挖掘算法和基于神经网络的人工智能算法对数据仓库中的数据进行挖掘分析，云服务平台使用这些算法对数据进行挖掘、分析、处理，实现病虫害监测预警、农作物种植预测、农作物远程智能化控制，农作物产量预测，减少劳动力及农资投入，提高农业生产效率，实现农业生产智能化、智慧化，从而使农业生产从以人力为中心转向以信息和软件为中心的生产模式，进而实现信息化、智能化、自动化、数据化和可视化的生产和管理。

5 总 结

文章针对当前智慧农业系统建设中存在的问题，结合当前先进的LoRa无线通信技术，设计出较为先进的智慧农业系统。该系统能够对农作物生长数据进行远程实时采集，能够对采集到的数据进行转换、处理，并能够对处理后的数据进行挖掘分析，根据分析结果，对农作物实施远程控制，为农作物提供良好的生长环境，提高农作物产量，促进农业生产向智慧化方向发展。