基于物联网技术的智慧农业大棚监控系统设计与功能实现研究

陈辉江，方 锐

（伊犁职业技术学院，新疆 伊宁 835000）

在过去相当长时间里，国内农作物之所以取得较高的产量，和投入大量的化肥、农药不无关系。然而对传统种植模式进行分析，可以发现化肥、水资源并没有得到充分利用，同时还会带来环境的污染。国内农业生产模式依然呈现出传统化特点，更多是立足于农民自身经验来进行灌溉、施肥，这不仅浪费很多物力、人力，同时还影响到周围的环境，进而对农业长期发展带来一定的制约效应。在物联网技术迅速发展下，其为智慧农业的建设提供了重要支持。通过先进的传感技术与自动化控制技术，就能对种植环境进行动态监控与控制，从而对农作物进行智能化灌溉与施肥，而且在此过程中还能够做到自动化，这样就能实现对资源的高效利用，同时还能节约大量的人力与物力。

1 物联网技术下智慧农业大棚监控系统基本架构

1.1 平台架构

物联网智慧农业信息平台借助于核心控制平台、无线交换机、智能传感器和自动化机械设备等对大棚进行远程控制。为了实现远程信息控制与互动，在大棚内部配置专门局域网，并运用光纤链路网络、交换机和路由器等设备实现信息交互，从而实现智能化大棚监控系统。该信息平台主要涉及应用、网络与感知层，进而使得网络、物、人和系统相互之间融合，从而更为快捷地进行系统监控[1]。在具体应用环节，该信息平台可以分成上、中和底层。其中蓝牙、传感器、WiFi和RFID射频识别等有关技术进行集成，进而形成底层结构。中层平台主要是开发平台、物联网设备及农业温室系统等，此平台具有较佳的交互性，而且不同平台之间能够相互管控。上层平台就是该智慧农业大棚系统的综合运用，利用不同传感终端对有关节点进行动态控制，并将监测数据传递至服务中心，利用可视化图表，让操作者直观了解。若是出现了数值上的偏差，也能借助于网络进行远程控制，并能对不同参数进行自动化管控，使得大棚的内部环境变得更优。

1.2 系统架构

本系统涉及软件、硬件2大模块，后者涉及不同类型的传感器，其能根据不同种植条件对参数进行采集，常见的传感器包括土壤水分、光敏和温度等传感器。此外，还涉及各类操作设备，如遮阳、灌溉、加湿、升温和通风等设备，目的就是对种植环境进行动态调整，满足农作物生长需求。对于软件模块，又可以分成远程控制与基础系统。其中基础系统涉及数据采集、整理和统计与发布，能够让远程操作人员更为直观地了解到大棚的各种环境信息，从而为其动态操作提供相应支持[2]。远程控制系统可以对远程设备的运行情况进行动态查询，并给出相应的分析结果，这样就有助于日常的维护与操作，显著提升系统智能化，同时大棚的经济性也能显著提升。

2 物联网技术下智慧农业大棚监控系统设计

2.1 软件设计

软件设计主要涉及3大模块，分别为服务器、后台及前台管理。其中前台管理主要功能包括页面浏览、信息检索和登录等，不仅能对信息进行采集浏览，同时还能对历史信息进行查询。使用后台的操作人员有着较高权限，可以对不同监控点进行科学管理。服务器模块主要负责各类终端的管理，并对数据通信给予支持，可以对WEB端、客户端及其他控制模块传递的信息进行接收与管理。

2.2 硬件设计

硬件系统设计涉及该监控系统功能能否最终实现。通常，一个功能较为全面的大棚系统，主要硬件模块如下。

（1）空气温度、湿度传感器。这类传感器主要是通过RFID技术来进行远程传输，通常使用SHT10芯片来对这2个数据进行精准、灵敏性测量。若是监控系统发现大棚温度过高，就会激活排风系统，若是发现湿度过低，就会激活加湿器。

（2）土壤温度、含水量传感器。该装置中集成了热敏电阻，可以对土壤温度信息进行动态感知，同时还能测量土壤介电常量，从而对其中含水率进行测量。若是发现土壤较为干燥，就会激活灌溉系统，对土壤补充水分。

（3）CO2含量传感器。具体是通过红光吸收模式，来对大棚中的CO2含量进行测量，该技术有着较高的检测精准性。

（4）光照传感器。借助于光敏部件对光照强度进行感知，对电信号加以转换，进而传递至系统平台展开分析，判断是不是需要借助于遮阳帘，来对光照进行调控。

2.3 数据库设计

在采集的各类信息数据中，主要涉及土壤温湿度、空气温湿度和光照强度等信息，相关单元控制表会对每个监测点的信息进行如实记录，其中涉及监测点编号、名称和状态等属性，而且在管理表中，还提供了用户属性、名称与大棚名[3]。

3 智慧农业大棚监控系统功能实现与部署应用

3.1 系统登录

判断登录用户是否具有登录资格是系统登录的关键目的。Admin是系统管理员，如果一个普通用户想要进行登录，首先须获得系统管理员的访问权限，之后输入账号密码，由系统管理员进行判断是否正确，并且要与系统数据库相对应。此时通常有2种状况发生，一种是显示不存在该帐户，另一种则是账号密码错误。如果账户存在但是密码错误时，系统会要求输入正确的密码；当账户不存在时，系统将直接弹出不存在的对话框。整个登录过程包括验证表、匹配表、错误报告表和权限模块进行完成，当每个模块都与之相匹配之后，用户才可以安全进入到系统中。

3.2 决策支持

在整个决策支持中，主要由3个关键性部分构成，涉及补光、滴管和风机决策。该决策子系统会按照传感装置所采集的相关信息，再对后续执行的动作进行科学的判断。倘若发现大棚的温度过高，那么就会启动风机，在达到相应的要求之后，就会自动关闭。每日早晨会在8时，将滴管进行开启，然后在中午12时之后，对其进行关闭，从而对大棚进行全面的调控。此处，对于滴管决策而言，本身存在着一定的开启条件，若是时间过了中午12时，那么滴管就不再被开启，直至第二天早晨6时。为了有效提升系统的智能化水平，在开展程序设计过程中，还需要进一步增加智能化检验，从而对决策服务进行开启。倘若需要对时间进行相应的检验，那么本系统就会第一时间与网络进行对接，进而校准精准时间，从而判断该滴管是否需要开启[4]。另外，每次倒计时结束之后，都要进行重新判断，目的就是保障该系统能够稳定、正常运行。

3.3 病虫害诊断

由于在大棚内通常会种植不同种类农作物，而且在种植过程中常常会伴生病虫害，因为农作物种类不同，对应的病虫害就有所不同。为了更好地解决这方面问题，就需要智能监控系统有着较强的病虫害诊断能力。系统能对植物成长周期的动态进行分析，从而判断是否出现了病虫害。譬如番茄的种植，其主要构成分别为果实、花、叶和根，若是其产生了坏死、红褐色病变等，或者维管束未见，或者变成了红色等，就意味着出现了病虫害。倘若叶背面产生叶子老化斑驳、稀疏白霉层等，也表明产生了病虫害[5]。进入到花期之后，病虫害主要表现形式为果实发霉、花基褐变等。若是发现这种现象，系统也会给出提醒。结出果实后，若是其表面局部发白、霉变等，或者部分果实出现畸形等，也表明作物出现了病虫害。系统会对这些资料进行相应存储，借助于系统综合分析传感器的图像资料，就能对其进行判定[6]。

3.4 数据采集

用户成功进入该系统之后，就会构建长效连接，每隔60 s，该采集系统就会将数据传递至相应端口。在传输结束之后，服务器会详细分析该传输数据，进而获得相应参量，接着存储至数据库，随后通过管理层，对相关数据进行统计分析，通过图表进行直观化展现，使之传递至移动终端[7]。其则会对收到的数据包加以解析，同时还对函数进行调取，并借助于框架、插件等方式，在网页中展示这些图表信息。

3.5 远程控制

系统主要是通过智能与手动远程2种控制模式来进行操控，若是后者模式，就需要对远程控制箱实现机制进行了解，从而更好地开发远程控制程序。通常，该远程控制箱中会配置转换模块，使得信号更好地进行相互转换，并对电源开关进行相应控制。在箱体中会提供8个端口，和用户操作钮对应，在系统给出相应操控指令后，信息就会朝着这些模块传递，而这些模块收集到指令之后，就会对数据进行分析，然后对这些执行控制指令进行判断，使得指令的执行更加具有及时性、科学性[8]。

3.6 智慧大棚实际部署应用

将其中某区域智慧农业园区作为本次研究对象，对其智慧大棚系统开发进行分析。该大棚的总面积达到了667 m2，总共分成6大区域。不同区域都需要配置环境感知节点，包括土壤pH、CO节点等，同时还需要配置自动灌溉调控节点。最终配置的终端节点数量达到42个。大棚内部配置的视频监控系统共有2套，其中传感器Sink与传感器Mesh节点分别为1个和2个。此外，还配置了移动终端、数据服务器，分别为2台和1台，数据中心套件1个，环境感知节点、控制节点分别为36个和6个，同时还设置了Sink节点1个。在大棚的金属或者木制骨架中配置环境感知节点。若是大棚涉及垂直固定架，那么可以将此节点配置在固定架之上。倘若缺乏垂直固定架，那么就需要将其配置在金属固定架之上。对感知节点进行安装之际，需要保障这些节点的高度超过植物，防范大棚在灌溉之际将节点喷湿。在对土壤感知节点进行安装时，需要将其配置于土中，从而更为精准地检测土壤pH与温湿度信息[9]。大棚入口区域需要配置视频监控套件，提供云台技术，可以对摄像头角度进行动态调整，这样就能远程观察植物生长情况，同时还能对大棚出入情况进行不间断监控。在大棚外与数字中心监控室分别配置Mesh节点，其距离要控制在1 km之内，而且中间不能存在着显著遮挡物，从而保证信息高速传递。在数字中心配置专门服务器，同时这些设备电源要求为市电，倘若没有市电，可以利用蓄电池、或者太阳能电池等来给其供电。

4 结束语

在当今的互联网时代，工业生产方式逐步转变，计算机化、现代化水平大大提高。农业是我国支柱产业之一，在物联网技术不断影响下，已经逐渐创建了智能农业生产体系。为了捕捉温室内随时间变化的温度和湿度，设计了一个功能齐全的监测系统。该系统从软件和硬件2方面进行设计，可以实现较多复杂的功能，例如决策支持、系统登录、病虫害诊断、远程控制及数据采集等，从而更好地调整相关工作，使农作物可以得到一个更好的生长环境。