基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

陳顯明， 劉書煥

(1.西京學(xué)院 信息工程學(xué)院，西安 710123；2.西安交通大學(xué) 能動工程學(xué)院，西安 710010)

0 引 言

近年來，物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用越來越廣泛，如病蟲害的檢測和診斷、數(shù)據(jù)的采集、環(huán)境的實(shí)時檢測等。應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以對土壤溫度、濕度、風(fēng)速和光照等因素進(jìn)行智能分析，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的精細(xì)化發(fā)展。目前，真菌是導(dǎo)致農(nóng)作物疾病的一種突出病菌。增加作物產(chǎn)量的一種方法是通過預(yù)測真菌病害傳播的環(huán)境，主動保護(hù)農(nóng)作物。因此，需要一個衡量和預(yù)測農(nóng)村實(shí)時環(huán)境條件的系統(tǒng)[1-3]。本文介紹了基于物聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境預(yù)測和環(huán)境數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)。并且著重介紹如何通過處理收集到的數(shù)據(jù)來預(yù)測空氣溫度，空氣濕度，預(yù)測風(fēng)速以幫助預(yù)測真菌疾病通過孢子傳播的能力。該系統(tǒng)可以幫助作物管理人員了解當(dāng)前和未來的環(huán)境狀況，以防止產(chǎn)量損失。此外，該物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)允許管理人員和研究人員從農(nóng)村地區(qū)遠(yuǎn)程檢索環(huán)境數(shù)據(jù)，而無需從現(xiàn)場檢索存儲設(shè)備。該系統(tǒng)幫助農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)，具有很好的經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)效益和社會效益[4-7]。

1 硬件設(shè)計(jì)

圖1所示為環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的硬件框圖，該設(shè)備負(fù)責(zé)現(xiàn)場數(shù)據(jù)收集。所有硬件設(shè)備通過太陽能電池板充電器和12 V鉛酸電池供電。

圖1 環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的硬件框圖

1.1 傳感器模塊

該裝置包含真菌檢測器，測量空氣溫度，相對空氣濕度，土壤含水量，風(fēng)速、風(fēng)向和陽光強(qiáng)度等傳感器在內(nèi)的十幾種傳感器設(shè)備。微控制器控制傳感器按照指定的時間間隔進(jìn)行采樣[8]。

1.2 ZigBee模塊

該模塊主要提供本地自組網(wǎng)，數(shù)據(jù)通過異步串口和WiFi模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)訪問云存儲器，從而幫助科研人員無需到農(nóng)田現(xiàn)場便可以輕松獲取傳感器采集到的數(shù)據(jù)[9]。

1.3 WiFi模塊

WiFi模塊主要是簡化開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。通過異步收發(fā)器從微控制器接收傳感器數(shù)據(jù)，然后通過無線網(wǎng)絡(luò)將傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)交ヂ?lián)網(wǎng)云存儲器。WiFi模塊與無線網(wǎng)絡(luò)一起為系統(tǒng)的硬件部分提供了物聯(lián)網(wǎng)功能[10]。

2 軟件設(shè)計(jì)

圖2所示為環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的軟件框圖。該系統(tǒng)采用C語言進(jìn)行編程。微控制器被編程為以用戶指定的時間間隔對數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣和推送。微控制器能夠關(guān)閉未使用的模塊從而節(jié)省現(xiàn)場的功耗。

圖2 環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的軟件框圖

WiFi模塊是以面向?qū)ο蟮木幊陶Z言進(jìn)行編程；WiFi模塊通過微控制器的串行接口接收數(shù)據(jù)；WiFi模塊將數(shù)據(jù)在線傳輸給云存儲服務(wù)器[11]。

3 環(huán)境數(shù)據(jù)采集與處理

使用支持向量機(jī)回歸(SVMR)算法對傳感器獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測[12]。因?yàn)檗r(nóng)作物病菌的存在和空氣溫度、相對空氣濕度、風(fēng)速具有相當(dāng)高的相關(guān)性，可以采用SVMR算法進(jìn)行環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測的優(yōu)化，而且SVMR算法在環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測方面相當(dāng)成熟。在未來，可以進(jìn)行更多的環(huán)境數(shù)據(jù)的預(yù)測，將數(shù)據(jù)存儲在云服務(wù)器。在實(shí)驗(yàn)室里遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)可以訪問云端的數(shù)據(jù)，建立一個特征向量X，形式如下:

(1)

式中：L行對應(yīng)于收集的1 d數(shù)據(jù)，第L行對應(yīng)于在第Ld收集的數(shù)據(jù)；N列對應(yīng)于當(dāng)天具體時間的傳感器采集的原始數(shù)據(jù)。

根據(jù)SVMR算法得到下面一個真值向量：

YK=[YK2YK3…YKL]

(2)

式中：包含空氣溫度、相對空氣濕度和風(fēng)速3個向量的日平均值信息。該平均值是通過SVMR算法計(jì)算特征向量X的數(shù)據(jù)得出來,這種結(jié)構(gòu)允許訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)，經(jīng)過訓(xùn)練的算法可以根據(jù)過去預(yù)測現(xiàn)在和未來的數(shù)據(jù)[13]。使用特征向量X和真值向量，便可建立一個經(jīng)過訓(xùn)練的函數(shù)庫?，F(xiàn)在對第Ld數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，將其創(chuàng)建一個預(yù)測向量，形式如下:

YP=[YPL]

(3)

收集第Ld完整的傳感器數(shù)據(jù)，系統(tǒng)的性能通過估計(jì)絕對值誤差，

E=|YKL-YPL|

(4)

然后，SVMR算法重新訓(xùn)練特征向量X和真值向量[14]。同樣的辦法估計(jì)第L+1 d的值，所以預(yù)測向量如下:

YP=[YPLYP(L+1)]

(5)

首先迭代更新特征向量X和真值向量,然后SVMR算法進(jìn)行再訓(xùn)練，以此預(yù)測未來的平均空氣溫度、相對空氣濕度和風(fēng)速值，于是預(yù)測向量中便形成一個短期的天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)。此外，在每一次重新訓(xùn)練的迭代中，最小化絕對值誤差還優(yōu)化了算法。從而在SVMR算法獲得最優(yōu)值[15]。

4 結(jié)果與分析

圖3所示為環(huán)境數(shù)據(jù)的收集設(shè)備。該裝置通過傳感器收集數(shù)據(jù)，通過自組網(wǎng)和WiFi將數(shù)據(jù)存儲到云端，遠(yuǎn)端計(jì)算機(jī)訪問云端存儲器獲取環(huán)境數(shù)據(jù)，SVMR算法使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行開發(fā)和訓(xùn)練，從而進(jìn)行現(xiàn)在和未來的空氣溫度，相對空氣濕度和風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測。

圖3 環(huán)境數(shù)據(jù)的收集設(shè)備

圖4所示為預(yù)測的平均空氣溫度值和實(shí)際測量值,平均絕對誤差為1 ℃。圖5所示為預(yù)測平均相對空氣濕度值和實(shí)際測量值，平均絕對誤差為5%。圖6所示為預(yù)測的平均風(fēng)速值和實(shí)際測量值，平均誤差為1 km/h。因此作物田間管理者可以確定未來的高溫和相對濕度天數(shù)，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)與有害病菌的存在有高度的相關(guān)性。此外，風(fēng)速將有助于確定病菌通過孢子傳播的能力。從而可以提前預(yù)測病蟲害，提高農(nóng)作物的產(chǎn)量。

圖4 預(yù)測的平均空氣溫度值和實(shí)際測量值

圖5 預(yù)測平均相對空氣濕度值和實(shí)際測量值

5 結(jié) 語

本文介紹基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)，其提供了農(nóng)村作物田地中易于獲取的實(shí)時局部環(huán)境數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)被實(shí)時推送到易于訪問的云存儲器，為研究人員和作物現(xiàn)場管理人員提供準(zhǔn)確的環(huán)境數(shù)據(jù)，而無需訪問作物來檢索本地?cái)?shù)據(jù)。該系統(tǒng)幫助農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)，具有很好的經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)效益和社會效益。

圖6 預(yù)測的平均風(fēng)速值和實(shí)際測量值