基于NB-IOT的大田管理精准农业系统的设计与实现

李冬睿　邱尚明　杨善友

摘  要：针对传统规模化大田种植缺乏科学监测手段，农作物数据采集系统存在智能化程度不高、管理效率低下，难以实现对大田作物精准灌溉的问题，以及当前成熟商用的物联网通信技术存在低功耗与广覆盖难以两全的问题，开发出一个基于NB-IOT的大田管理精准农业系统，给出了系统的总体设计方案，详细阐释了系统的硬件与软件设计方法。该系统利用无线传感器节点采集作物的地面气象信息、土壤信息，以及作物的生长实况信息，通过NB-IOT传送到云服务器，实现对大田作物生长环境的远程监控和精准灌溉，在提高大田作物的智能化管理水平方面具有良好的推广前景。

关键词：NB-IOT;大田管理;精准农业;物联网;数据采集

中图分类号：TP393.2     文献标识码：A

Design and Implementation of Precision Agriculture System for

Field Management based on NB-IOT

LI Dongrui， QIU Shangming， YANG Shanyou

（School of Computer， Guangdong Agriculture Industry Business Polytechnic， Guangzhou 510507， China）

ldr_1983@126.com; smqiu@gdaib.edu.cn; syyang@gdaib.edu.cn

Abstract： Traditional large-scale field planting has been in shortage of scientific monitoring means， and the collection system of crop data has low intelligence and low management efficiency， which makes it difficult to achieve precise irrigation of field crops. At present， it is also difficult for the mature commercial Internet of things communication technology to achieve both low power consumption and wide coverage at the same time. In view of these problems， this paper proposes to develop a precision agriculture system for field management based on NB-IOT （Narrow Band Internet of Things）. Hardware and software design methods are elaborated in the overall design scheme of the system. Wireless sensor nodes are used in the system to collect the ground meteorological information， soil information and real growth information of crops， which are transmitted to the cloud server through NB-IOT， achieving remote monitoring and precise irrigation of the growing environment of field crops. The proposed system has a good promotion prospect in improving the level of intelligent management of field crops.

Keywords： NB-IOT; field management; precision agriculture; Internet of things; data collection

1   引言（Introduction）

大田種植是目前我国农业最广泛的种植方式，但此方式缺乏有效的大田环境监测手段，农民无法及时了解大田作物生长环境并做出及时响应，导致种植效率较低，管理成本过高。目前，国外很多学者在农作物的生长过程监测、施肥监测、病虫害监测、产量监测以及精准灌溉方面进行了深入的研究。美国早在20 世纪80 年代就致力于研究精准农业[1]并提出了数字化农业[2]模式。希腊的TAGARAKIS等[3]学者提出了一个低成本、低功耗、简单的无线传感系统，专用于农业环境的监测。印度的KESWANI等[4]学者研究利用物联网和大数据技术实现对农田灌溉的有效控制。然而，我国的精准农业应用尚处于起步阶段，与其他农业发达国家相比，还存在一定差距，体现在物联网技术应用到大田种植中相对较少，信息收集不全面，农业领域信息的标准不统一，数据精准度不高等。

由于大田种植具有分布广、监测点多、布线和供电困难等特点，而当前成熟商用的物联网通信技术中，低功耗与广覆盖难以两全，因此用传统的物联网监测系统对大田种植进行监测显得力不从心。本文提出通过NB-IOT的数据传输方式将无线传感器节点采集到的大田作物生长数据传送到云服务器，然后再将移动终端接入云服务器进行数据交互，从而实现对大田作物生长环境的远程监控和精准灌溉。

2   NB-IOT简介（Introduction to NB-IOT）

物联网的无线通信技术主要分为两类：一类是Zigbee、Wifi、蓝牙、Z-wave等短距离通信技术;另一类是LPWAN（Low-PowerWide-AreaNetwork，低功耗广域网），目前应用较多的主要有NB-IOT、Sigfox和LoRa三种技术[5]。NB-IOT（Narrow Band Internet of Things）是基于蜂窝通信3 G/4 G演进的物联网通信技术[6]，工作在专用的授权（License）频段，可采取带内、保护带或独立载波等三种部署方式[7]。与Sigfox和LoRa这两种LPWAN技术相比，由于NB-IOT网络是基于授权频谱组建网络的，因此它的抗干扰能力、数据安全性、技术服务等方面均有高安全性保障[8]。它主要有四个特点：一是覆盖范围广;二是支持海量连接;三是支持低延迟灵敏度;四是具有较低的模块化成本。这四个特点符合许多无法布线、覆盖范围广的物联网通信需求。在大田种植应用场景中，物联网终端一般采用电池供电，为防止断电情况发生，需要选择低功耗的物联网终端，而普通NB-IOT的物联网终端的使用年限能够达到10 年左右，因此将其与各类传感器连接更适合大田种植应用场景。

3  大田管理精准农业系统的需求（Demand for field management precision agriculture system）

广东农工商职业技术学院的热作科技创新基地位于广东湛江农垦国家现代农业示范区核心区（以下简称“基地”），占地面积 14 hm2[9]。基地主要种植菠萝和甘蔗等作物，由于种植面积广，管理人员缺乏，因此急需一个大田作物管理系统来辅助管理员进行管理，使管理员能及时掌握作物的生长环境和实况信息，并能根据种植环境的变化做出相应对策。

大田管理精准农业系统主要实现对大田作物的精准化管理，能对农情数据进行采集，对作物生长环境进行监控以及对农资、农作实施精确定时、定位、定量控制。系统由地面气象信息采集、土壤信息采集、水肥一体化监控和视频监控四个模块组成，地面气象信息采集包括对地面温度、湿度、光照、雨量、风速、风向、大气压信息的采集;土壤信息采集包括对土壤温度、湿度、PH值信息的采集;水肥一体化监控主要对大田的水量和化肥量进行监控，从而实现自动施水施肥;而视频监控主要对作物的生长实况进行实时监控，以图片和录像进行记录。

地面气象信息采集模块的温湿度传感器，光照传感器，大气压传感器，风速、风向传感器，雨量传感器。土壤信息采集模块的土壤温湿度传感器，土壤PH值传感器能实时采集传感器所在位置的空气温度、空气湿度、光照、大气压、风速、风向、雨量、土壤温度、土壤湿度和土壤PH值数据。对于布线不方便的大田管理场合，采用NB-IOT无线传输的方式将采集到的数据传输至系统的云服务器进行数据处理。当数值超出范围时，系统即刻启动报警，提醒管理人员进行相关的报警处理工作或自启联动处理。

为了便于监视观测作物的生长状况和管理，同时预防和制止入侵大田的盗窃、破坏等犯罪行为，保障生产与收获季节的正常运转，在大田种植区安装高清网络视频监控系统，管理员可以在客户端监控作物的生長状况及作物病虫害状况。

通过对土壤信息的监测，系统自动将土壤的实时数据与管理员设置的数据阈值进行对比，当监测数据超出（或低于）固定值时，系统能自动控制水肥灌溉设备，从而使其自动开启或关闭，以实现对不同监测点的精准灌溉。管理员可以通过网页或移动端进行远程人工操控，还可以设置控制器在固定时间段进行固定时间、灌溉量的智能运作。

4  大田管理精准农业系统的设计（Design of field management precision agriculture system）

系统利用无线传感器节点采集作物的地面气象信息和土壤信息，通过无线摄像头采集作物的生长实况信息，使用水肥一体化机实现自动精准灌溉。地面气象信息、土壤信息、视频监控信息，以及水肥一体化监控信息均采用NB-IOT的数据传输方式，系统架构设计如图1所示。

首先将各个传感器采集的数据传输至主控芯片进行处理，然后通过传感器集成的NB-IOT通信模组将处理后的大田相关农情数据通过NB-IOT基站信号发送到IOT网关，IOT网关获取的数据与应用服务平台的数据可进行双向交互，应用服务器获得数据后，再将数据通过4 G、5 G或Wifi通信方式及时推送到远程监控端。管理人员、农户、农业专家等用户通过电脑、手机或其他手持终端可实时监测农作物现场的环境状态信息，当大田地面气象信息阈值超出正常值时，用户可通过短信、电话、邮件、APP或B/S客户端实时接收远程警告，从而及时采取措施，减轻自然灾害带来的损失。而系统通过对土壤信息的监测，能实现自动精准灌溉。通过对系统中的作物生长实况进行观察，可让用户了解作物生长情况和发现病虫害等信息，从而使用户能迅速进行农事活动。

系统除了具有监测报警、实时数据显示、设备控制、作物生长情况监控功能外，还为用户提供查看农情信息的历史数据功能，通过历史数据曲线图可以了解过去某段时间内大田地面环境状态信息的变化和土壤信息的变化，从而掌握农作物的生长与环境变化规律，为大田种植的管理提供决策支持。

5  大田管理精准农业系统的实现（Implementation of field management precision agriculture system）

大田管理精准农业系统包括硬件部分和软件部分，硬件部分部署在基地，目前部署了四个数据采集点;软件部分包括网站后台管理和APP管理两部分。

5.1   系统硬件部署

数据采集模块都配有GPS，通过定位能精准获取每个监测点的数据。监控设备采用低功耗ARM芯片和嵌入式操作系统作为软件平台，芯片选材采用工业级产品，具有防水、防雷功能，保证在现场恶劣环境下的系统稳定性。水肥一体机的硬件采用嵌入式SOC技术，可靠性高，稳定性好，具有故障自动恢复功能。其中，图2为地面气象信息采集器。

5.2   系统软件实现

本系统的服务器操作系统为Linux CentOS 8.1，数据库服务器为SQL Server 2018 R2，采用Spring Boot框架开发Web端，移动端APP有Android和IOS两个版本。本系统使用中国电信的NB-IOT物联网卡进行数据传输，因此应用系统要与IOT网关对接才能实现数据交互。

（1）NB-IOT参数配置

在进行NB-IOT参数配置时，中国电信物联网开放平台提供三种模式选择，分别为DRX模式（Discontinuous Reception， 不连续接收模式）、EDRX模式（Extended Idle Mode DRX， 扩展不连续接收模式）及PSM模式（Power Saving Mode， 省电模式）。本系统设置为PSM模式，同时设置PSM模式的Active Timer为2 s，在设备端设置一个定时60 s的自动上报功能，实现应用系统与IOT网关数据的双向交互。

（2）Profile文件的定义

设备的Profile文件是用来描述一款设备的用途、功能和控制方式的文件。设备的Profile文件为json格式的文件。每款设备都有一个Profile文件。一个Profile文件主要包括属性信息和服务信息，属性信息包括manufacturerId（设备ID）、manufacturerName（设备名字）、deviceType（设备类型）、model（设备型号）和protocolType（协议类型）等;服务信息用于说明设备的业务数据，包括设备上报的上行数据和厂商服务器下发给设备的下行数据。

由于本系统有温度、湿度、光照度、风速、风向、大气压等传感器，因此，必须对每个传感器都要编写Profile文件，其中，温度传感器的属性信息devicetype-capability.json文件代码如下：

{

"devices"：[

{

"manufacturerId"："NGS"，

"manufacturerName"："NGS" ，

"model"："NBIoTDevice" ，

"protocolType"："CoAP"，

"deviceType"："TemperatureMonitor"，

"serviceTypeCapabilities"：[

{

"serviceId"： "Temperature"，

"serviceType"： "Temperature"，

"option"： "Master"

}

]

}

]

}

温度传感器的服务信息servicetype-capability.json文件代码如下：

{

"services"： [

{

"serviceType"："Temperature"，

"description"："Temperature"，

"commands"：null，

"properties"：[

{

"propertyName"："temperature"，

"dataType"："decimal"，

"required"：true，

"min"：0，

"max"：100，

"step"：0，

"maxLength"：null，

"method"："R"，

"unit"："C"，

"enumList"：null

}

]

}

]

}

Profile写作完成后，需要按如图3所示的Profile文件的目录层级结构打包，然后将Profile导入中国电信物联网开放实验室进行部署。

（3）编解码插件开发

由于NB-IOT设备对省电要求通常较高，且NB-IOT设备和中国电信物联网开放平台之间的应用层采用COAP协议通信，因此，应用层数据一般采用十六进制。而应用层数据为json格式，要实现十六进制消息与json格式消息的转换功能，中国电信物联网开放平台需要使用设备厂商提供的编解码插件，一款设备对应一个编解码插件，一个profile文件对应一个编解码插件。编解码插件中的参数名称必须和对应profile文件定义的完全一致。

实现对温度传感器数值进行编码的关键代码如下：

int temperaturelevel = paras.get（"value"）.asInt（）;

byte[] byteRead = new byte[5];

byteRead[0] = （byte）0xAA;

byteRead[1] = （byte）0x72;

byteRead[2] = （byte）temperaturelevel;

實现对温度传感器数值进行解码的关键代码如下：

//对serviceld = Temperature的数据进行封装

ObjectNode temperatureNode = mapper.createObjectNode（）;

temperatureNode.put（"serviceId"， "Temperature"）;

ObjectNode temperatureData = mapper.createObjectNode（）;

temperatureData.put（"temperature"， this.temperature）;

temperatureData.put（"serviceData"， temperatureData）;

arraynode.add（temperatureNode）;

编解码插件开发完成后，将Profile和编解码插件建立映射关系则可正常通信。

6   系统运行（System operation）

6.1   系统网站端

（1）网站主界面

大田种植综合管理平台网站的主界面中央区域能直观看到设备监测的内容，其中包括监测数目、报警数、控制路数、实时告警信息及告警分析等。大田种植综合管理平台网站主界面如图4所示。

在水肥一体化监控系统网站主界面中可观察到水肥一体化设备的状态，可以在界面中对设备进行远程操作，可设置手动控制或自动控制功能。手动控制可以对进水阀和出水阀进行远程控制，而选择为自动控制功能后，系统会将当前采集到的土壤相关数据与设定好的数据阈值进行对比，如果满足施水施肥条件则会自动控制进水阀和出水阀的开关操作，从而实现自动精准灌溉的功能。水肥一体化监控系统远程命令下发网站界面如图5所示。

（2）历史数据查询网站界面

在历史数据查询网站界面中选择监测点后，网站会自动列出该监测点的所有传感器供用户选择，当用户选择了相应的传感器以及查询时间范围后，会以折线图的形式显示对应传感器的数据，如图6所示。

（3）大田作物生长情况网站界面

在网站中选择不同监测点对应的摄像头即可显示当前摄像头所在位置的大田作物生长实况。大田作物生长情况网站界面如图7所示。

6.2   系统移动端

（1）大田气象数据移动端界面

在大田气象数据移动端界面中可查看温度、湿度、风速的实时数据和历史数据，如图8所示。

（2）水肥一体化控制移动端界面

水肥一体化控制的移动端界面可以设置手动灌溉或自动灌溉，并且可以设置自动灌溉的条件，如图9所示。

（3）监控摄像头列表移动端界面

监控摄像头列表移动端界面如图10所示，在界面中能选择对应的摄像头进行大田作物实况环境视频显示。

7   结论（Conclusion）

针对传统的物联网通信技术存在低功耗与广覆盖难以两全，无法满足大田环境监测要求的问题，开发了一个基于NB-IOT的大田管理精准农业系统，实现了远程采集作物的地面气象信息、土壤信息以及生长实况信息。系统具有监测报警、实时和历史数据显示、设备控制、作物生长情况监控等功能，并能根据土壤信息的情况实现自动精准灌溉，用户在使用过程中能及时掌握作物的生长环境和实况信息，并能根据信息情况实施相应对策。目前系统应用于广东湛江农垦国家现代农业示范区核心区，取得了一定成效，作物的产量和质量有了较大幅度的提高，对传统大田种植业改造升级起到积极推动作用，为广东农垦的精准农业服务体系提供坚实的技术支撑和保障。

参考文献（References）

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作者简介：

李冬睿（1983-），男，硕士，副教授.研究领域：图形图像处理，人工智能.

邱尚明（1980-），男，硕士，讲师.研究领域：图形图像处理，人工智能.

杨善友（1980-），男，硕士，讲师.研究领域：嵌入式开发，人工智能.