嵌入式多传感器智慧农业系统设计与实现

摘要：我国农业正面临劳动力短缺、农业用地减少等严峻挑战，传统农业生产方式因其效率低下，已难以满足现代社会的需求。为此，文章设计了一种基于嵌入式处理器和多传感器的智慧农业大棚环境监测与控制系统。该系统能够实时采集大棚内的温度、湿度、光照等关键环境参数，并通过无线网络将数据传输至上位机。系统支持手动和智能控制两种模式，可远程控制照明灯等设备，实现对大棚环境的智能化管理。实验结果表明，该系统能够有效提高农业生产效率，降低生产成本，具有良好的应用前景。

关键词：智慧农业；嵌入式系统；多传感器；环境监测；远程控制

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）23-0133-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

作为农业大国，中国在农业现代化发展过程中取得了显著成就，但同时也面临着劳动力老龄化、农业用地减少等挑战，传统农业生产方式难以满足现代社会需求，亟须向信息化、智能化方向转型升级。随着信息技术和通信技术的快速发展，智慧农业逐渐成为农业发展的重要方向。智慧农业通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了农业生产的智能化、自动化和精细化。智慧农业系统能够实时监测农田环境参数，精准控制农业生产过程，提高农业生产效率和质量，减少资源浪费和环境污染。嵌入式处理器具有体积小、功耗低、成本低、性能稳定等优点，非常适合用于智慧农业系统中的数据采集、处理和控制任务。通过嵌入式处理器的应用，可以实现对农田环境的实时监测和智能控制，提高农业生产的精准性和效率。多传感器系统能够全面监测农田环境中的各种参数，如土壤湿度、温度、光照强度、气象条件等，为农业生产提供全面、准确的数据支持。通过多传感器系统的应用，可以实现对农田环境的全方位监测和精准控制，提高农业生产的科学性和智能化水平。通过减少农药和化肥的使用量，可以降低对环境的污染和破坏，提高农产品的品质和安全性[1]。

智慧农业通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现农业生产的智能化、自动化和精细化，为解决传统农业面临的困境提供了有效途径。近年来，国内外学者对智慧农业进行了广泛研究，开发了各种类型的智慧农业系统。然而，现有系统大多存在成本高、功耗大、部署困难等问题，难以满足大规模应用需求。针对上述问题，本文设计了一种基于嵌入式处理器和多传感器的智慧农业大棚环境监测与控制系统。该系统采用低功耗嵌入式处理器作为核心控制单元，集成多种传感器，能够实时采集大棚内的温度、湿度、光照等关键环境参数，并通过无线网络将数据传输至上位机，实现对大棚环境的远程监测和智能控制。

1 关键技术

1.1 数据采集与传输

数据采集与传输是智慧农业系统的基础，其主要功能是实时采集大棚内的环境参数，并将其传输至云平台进行处理和分析。本系统采用嵌入式处理器作为数据采集和控制的核心，并通过多种传感器采集环境数据[2]。

数据采集与处理技术是实现智慧农业系统智能化的关键环节，主要内容包括：数据采集协议，制定统一的数据采集协议，确保各传感器与嵌入式处理器之间的数据通信顺畅；对于数据的预处理，主要采用去噪、滤波与校准等方式来进行，主要目标是提升数据信息的可靠性与准确性；数据融合与分析，将多传感器数据进行融合分析，提取有用信息，为农业生产提供决策支持。

1.1.1 嵌入式处理器

本系统采用中嵌AMKN8616G嵌入式处理器作为主控芯片，该处理器是智慧农业系统的核心控制单元，负责数据的采集、处理以及控制指令的发出[3]。嵌入式处理器作为智慧农业系统的中枢，其关键技术涵盖以下几个方面：低功耗设计，鉴于智慧农业系统常部署于野外环境，对能耗有严格要求，因此嵌入式处理器需采用低功耗设计，以延长系统的工作时间；高性能运算能力，为实现对大量传感器数据的实时处理与分析，嵌入式处理器需具备高性能的运算能力；稳定性与可靠性，鉴于农业环境的复杂多变性，嵌入式处理器必须能在各种恶劣条件下稳定运行，确保系统整体的可靠性和稳定性。

1.1.2 传感器

本系统采用天合环境（TH-B4B） 与建大仁科（GZ-SHY-1） 的多传感器系统，该系统是智慧农业的重要组成部分，用于实时监测农田环境中的各项参数[4]。多传感器系统的关键技术包括：多样化传感器类型，涵盖土壤湿度传感器、温度传感器、光照强度传感器、气象传感器等，以实现对农田环境的全面监测；高精度测量能力，传感器需具备高精度的测量能力，以确保所采集数据的准确性和可靠性；抗干扰能力，鉴于农业环境中存在多种干扰因素，传感器需具备强大的抗干扰能力，以保证数据的稳定性和可靠性。

1.2 云平台设计

智慧农业系统云平台采用Java Web、物联网和人工智能等先进技术。智慧农业系统云平台需要存储大量的农业生产数据，包括环境参数、作物生长信息、设备状态等[5]。本智慧农业系统采用MongoDB非关系型数据库来存储这些数据。在Java Web开发中，可以使用JDBC、JPA、MyBatis等ORM框架来简化数据库操作，提高开发效率。

智慧农业系统云平台需要与各种物联网设备进行集成，如传感器、控制器、执行器等。这些设备通过无线通信技术与云平台进行连接，实现数据的实时采集和传输。在Java Web开发中，可以通过编写相应的接口和协议来处理物联网设备的数据交互，实现设备的远程监控和控制。智慧农业系统云平台需要对采集到的海量数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和规律。这通常需要借助大数据处理技术，如Hadoop、Spark等。在Java Web开发中，可以集成这些大数据技术，通过编写数据分析算法和模型，为农业生产提供精准的决策支持。

2 系统需求分析

2.1 系统开发可行性分析

在开发信息管理系统时，可行性分析是首要任务。对于本智慧农业系统，分析主要围绕操作可行性、技术可行性及经济可行性三个方面展开：

1） 技术可行性分析。对于智慧农业系统，日常温度、湿度等参数的采集采用当今成熟的各类传感器，将传感器组成网络，通过ZigBee技术进行传输，业务监控采用采集的技术体系架构为Java EE，系统实现的业务主要分为数据服务层、表现层及业务逻辑层，Java EE用于实现三层体系架构的技术非常成熟，代码总体表现逻辑性强，针对业务实现的代码具备良好的可移植性，可以根据业务的最新需求进行更新与升级，总体系统技术成熟，从技术角度上是可行的。

2） 经济可行性。随着经济的快速发展和群众生活质量的提升，对绿色蔬菜、绿色农业的需求日益增长。各类农业合作社、农产品公司迫切需要智慧农业系统以确保农业生产的实时监控。结合智慧农业业务的发展趋势，系统改进与开发具备良好的投入产出比，经济可行性高。

3） 操作可行性。智慧农业系统的操作对于农业合作社、食品公司等工作人员而言并不陌生，他们已具备相关操作经验。只需对新开发的业务功能进行简单培训，即可上手操作。因此，从操作角度看，系统开发同样可行。

综上而言，智慧农业系统在经济、技术及操作上都是可行性的。

2.2 系统功能分析

在整个智慧农业系统之中，整个需求分析阶段中需要结合具体的使用场景进行分析与确定，核心的功能有异常报警、数据应用、数据采集与远程控制。对于这些功能，主要采用用例图来阐述系统的功能，具体如图1所示。

在智慧农业系统之中，各类监控信息来源主要通过采集的方式获取，包括温度、湿度、水分、光照等参数信息，为后续农作物的顺利生长奠定良好的基础。

在整个智慧农业系统的设计之中，各个模块对于业务的处理时间应满足用户的操作需求，整个业务模块的平均处理时间应在3s以内；对于设备的远程控制与数据统计时间最长不应超过5s，为用户提供良好的用户体验。

3 系统设计与实现

3.1 系统架构设计

随着技术的快速发展，作为全新的信息获取与处理方式的物联网用于农业的研究之中，有效提升了农业生产的效率。在农作物的生长环境之中，进行大量传感器的部署，主要包括传感节点与普通节点两个部分，这些节点通过无线传感器网络连接起来。

本系统采用三层架构设计，包括感知层、网络层和应用层，如图2所示。

感知层：主要对农作物的生长环境的各类参数信息进行获取，包括空气中的湿度与温度信息、光照信息、光照信息等，这些数据信息主要通过专业的传感器获取。传感器对这些数据信息实时获取之后进行发送，传送到ZigBee协调器节点上。

网络层：各个传感器获取数据信息之后，通过网络层发送到系统的应用中，主要通过无线网络系统进行传输，传感器分为不同的节点进行部署，节点之间能够任意监控、互不干扰及任意监控，满足数据信息传输的需要。

应用层：是智慧农业系统的核心功能层，可以对各类传感器发送的数据信息进行实时监控。应用层能够对这些参数信息进行分析，根据设置的阈值等数据，进行自动报警与设备联动控制，完成降温补光、自动灌溉等操作，提升整个系统的信息化水平。日常各类存储与管理的数据信息主要通过MySQL数据库进行存储与分析。

3.2 系统功能实现

在智慧农业系统中，数据信息的主要获取途径是通过各类传感器进行信息采集。信息采集方式分为自动采集与人工采集两种。其中，自动采集以其高效性著称，主要依赖于部署的各种类别传感器，这些传感器能够自动地收集业务数据信息，并即时将采集到的数据入库，以满足后续智慧农业监控操作的需求。除自动采集外，数据信息还可通过人工采集方式获得，这通常由工作人员在现场进行，包括记录农作物的生长状态等方面的内容。

在整个智慧农业系统之中，数据信息的采集是整个系统的数据来源，后期的数据应用、自动报警、系统设备的远程控制都是基于这些数据信息进行操作，因此需要通过物联网的相关设备完成数据信息格式的设置，具体采集数据信息的相关设备与采集内容如表1所示。

智慧农业系统中，农作物生长状态管理功能允许用户通过PC端浏览查看各类传感器信息，并进行远程控制等操作。当传感器监测到的水分、湿度、温度等参数不符合农作物生长需求时，系统将自动触发远程报警。

系统日常还需对连入的各类物联网设备进行监控，一旦发现异常，将即时传输报警数据信息。系统接收到报警信息后，将启动业务逻辑程序进行响应与处理，并调用相应的数据库连接，以更新对应数据库表格中的信息。数据库中存储的数据信息涵盖温度、湿度、光照、PH值、二氧化碳浓度等多个方面。根据用户的设置，系统能够绘制出相关的分析曲线，为用户提供直观的数据展示。同时，用户也能通过系统对相关设备进行远程控制。

4 结束语

本文主要阐述了智慧农业系统的设计实现过程，该系统通过集成多传感器网络与嵌入式处理器，实现了对生产设备的远程控制，显著提升了农业生产的管理效率。未来，我们将继续对系统的使用过程进行监测与优化，以期进一步推动农业的可持续发展。

参考文献：

[1] 郑建新.乡村振兴战略背景下智慧农业助推乡村产业振兴的路径研究[J].智慧农业导刊，2023（1）：20-23.

[2] 陈维娜，杨忠，顾姗姗，等.基于NB-IoT技术的智能农业环境监测系统设计[J].中国农机化学报，2023，44（6）：168-175.

[3] 李芳.计算机技术在智慧农业中的应用研究[J].农业科技与信息，2024（6）： 68-72.

[4] 杜娟娟，魏秋娟，武月莲，等.基于物联网的智慧农业数据采集与管理系统设计[J].现代农业装备，2024，45（3）：50-53.

[5] 曲希源.面向智慧农业的物联网数据采集与传输终端的设计与实现[J].物联网技术，2023，13（8）：49-50，55.

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