续文敏,韩芳芳,赵 岩,杨 雷,沈乐乐

(1.天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室，天津 300384;2.天津理工大学电气电子工程学院，天津 300384)

0 引言

目前，我国农业生产的现状，无论是个体种植，还是大型农场，大多数还是按照传统的农业种植方法进行。而传统方法人力成本高、效率低下。在市场的大量需求之下，现代农业发展的步伐逐渐加快。现代农业是通过各类传感器采集农业种植过程中的重要参数，对这些参数进行处理并作出相应的环境调整；将这些数据上传到互联网，便于用户实时查看农场中的各类参数以作出相关的调整，并存储各类参数，以助于植物生长习性的研究[1]。

近年来，物联网技术已经应用在农业的病虫害防治、生长情况监测、农业物流等方面，极大地促进了现代农业的发展。本文的研究基于农业物联网技术，开发基于MongoDB的温室监控与智能管理系统的数据库，建立基于B/S架构设计平台的智能管理功能与操作界面，实现数据实时查询、存储、导出等功能，并通过设定环境参数的阈值，远程控制相关设备调节环境参数，以满足现代农业的需求。

1 农业物联网技术

物联网(Internet of Things，IoT)，是一个由实际物品和各种现实的信息连接而成的大型智能网络[2]。信息可以根据物联网规定的交互接口以及身份唯一识别编码在物联网中的信道中进行有效通信[3]。通过物联网技术与传感器技术、互联网技术等深度结合的方式，可以将感知数据通过物联网的传输层传输到服务器，从而实现对现场物与物的信息的识别、监测、控制与管理等。

由于物联网具有信息全面感知、采集信息的可靠传输以及终端数据的智能处理这三大优势特点，被广泛应用于工业、交通、物流、农业等领域。近年来，农作物的种植、生产、销售等多个环节也都引进了物联网技术，农业物联网整体可以由三个层次组成，分别为感知层、传输层与应用层。

农业物联网结构如图1所示。

图1 农业物联网结构图Fig.1 Structure diagram of agricultural Internet of Things

感知层是利用先进的传感器技术来感知、采集农作物的生长环境因子，或者利用不同的条形码、二维码来记录农产品在生产和运输过程中的多种信息，并通过无线射频识别技术获取该农产品的条码信息。感知层是实现农业物联网功能的最基础设施，只有精准、稳定地采集到农作物、农产品的各种所需数据与信息，才能为环境监控、智能分析与管理等功能提供可靠、全面的数据信息。

传输层是连接采集层与应用层的纽带，利用已有的网络通信技术，实现数据在三个层之间的传输，达到对现场环境的参数的优化。

应用层的作用主要是远程查看监测数据与控制现场环境，工作人员可通过浏览器或者手机APP终端实现数据的实时查看、历史数据的导出等，此外还可以设置环境控制器的动作阈值或者手动进行环境的调节，以促进提高农业的智能化发展[4]。

1.1 传感器技术

感知层主要由传感器部分组成。所使用的传感器将所测物化信息转化成数字量或电信号[5]。本课题采用SHT10传感器测量温室的温度和温室的湿度信息，光照度传感器测量温室光照度，CO2传感器测量CO2浓度。其中，温湿度信息转化为数字信号，另外两个量转化为RS-485信号[6]。

传感器的发展趋势为：①微型化，即利用新材料和新工艺减小传感器现有的体积；②低功耗，传感器工作要持续供电，未来发展趋势时开发功耗更低的传感器，甚至向无源传感器方向发展；③网络化，将网络接口协议和通信协议内嵌于传感器，使接入网络的传感器遵循一致的协议，从而使得传感器智能组网[7]。

1.2 GPRS技术

通用分组无线业务(general packet radio service，GPRS)技术是将全球移动通信系统(global system for mobile communications，GSM)技术进行改进，并结合网络而产生的分组无线数据业务。信息经过GPRS传输时被分成大小不同的分组数据包，每个数据包的头部部分传送目的地址，数据传输符合TCP/IP协议[8]。GPRS模块与Internet的连接如图2所示。GPRS技术具有的优点有：按流量计费，资源分配合理，工作时计费[9]；传输速率高，连接速度，信号覆盖范围大等。

图2 GPRS模块与Internet连接示意图Fig.2 Schematic diagram of connections between GPRS module and Internet

2 系统方案设计

一般的温室大棚面积较大，需要在合理的空间位置安装采集层设备，并且每个采集设备节点实现了多环境参数的一体化采集，各个采集节点通过RS-485总线与主机连接。

系统结构图如图3所示。整个系统由一个主机和N个节点构成。节点安装位置、每个节点安装所需传感器等视现场实际情况而定。

图3 系统结构图Fig.3 Structure diagram of system

系统启动后，不同位置的采集节点进行环境参数采集，经过数据传输单元(data transfer unit，DTU)，通过GPRS方式将数据发送至应用层服务器中，并通过相应的服务进程将采集数据按照采集节点编号逐条存储于数据库。系统采用的MongoDB是一种面向文档的数据库，数据库增、删、改、查内容方便，在多维数据处理的系统中应用广泛[10]。

2.1 数据采集层功能

通过在温室大棚不同的位置安装不同的环境参数传感器，对环境数据实时采集，构成农业物联网的感知层。下面是数据采集层的实现过程。

①安装N个采集节点，多参数一体化的采集，数据包括：空气湿度、空气温度、光强、土壤水分含量、土壤温度和环境中CO2浓度。

②定义传输层的数据传输格式，确定采集层不同采集节点的编号、采集参数传输顺序与编码、采集时间编码，确定传输校验方式等。

③定义采集点的通信状态控制码。当发生通信堵塞、异常连接时，传输数据的末两位显示当前通信状态，00H表示正常通信；10H表示通信正常但返回值异常；11H表示通信中断。

④开发传感器高度自动调节的装置平台，实现传感器采集位置随农作物的生长而高度自动增加的功能，满足了温室大棚内环境参数立体测量网络的建立。

2.2 数据传送层功能

数据的传输方式可以选择有线和无线两种。为了正常使用开发的系统，需要通过稳定的网络，实现将感知层数据传输到后台数据中心、将处理数据后得到的决策命令发送给感知层设备的操作。

数据传输层的主要功能如下。

①保持采集层设备实时在线，通过GPRS网络将采集数据打包传输至服务器端。

②具有采集层连接状态的监控机制，采集设备通过定时发送心跳包，作为服务器判定设备是否在线，如超时未收到心跳包则判断为失去连接，服务器将释放连接资源。

③支持多传输节点DTU的传输要求，根据温室规模，接入系统的DTU的数量将动态变化，因此传输层需满足多节点的网络连接需求，快速的数据解析能力以及准确识别传输节点的身份标志号(identification，ID)，防止数据传输时发生冲突。

④具备网络连接自动恢复功能，当网络断开后能够重新尝试连接并记录连接状态信息，以备工程人员分析；快速接收并响应操作指令。

2.3 用户应用层功能

农业温室大棚多参数监控平台具有远程实时监控温室环境参数的功能，农业工作者可以随时在异地通过平台监测环境数据，并且对温室的环境进行精准调节控制。因此，监控平台的应用界面应满足监控功能齐全、人机交互便捷、简洁美观等要求。功能如下。

①设置不同的操作权限：管理员和操作员。管理员能够完全操作全平台所有系统功能，包括查询、写入、修改、删除、导出数据等；操作员只可以进行查看数据。

②以管理员身份登陆可以录入、修改用户信息与操作权限；修改、录入传感器信息，包括型号、铭牌参数、出厂日期和投入使用等；设置环境参数的阈值等。

③监控平台的人机交互界面有：登录界面，用于用户身份切换显示；显示界面，包括实时数据，设备状态等；查询界面，包括历史数据、用户信息以及设备信息等；操作界面，包括修改权限、阈值设定等。

④历史数据的定期备份。

3 监控平台设计

农业温室监控平台的软件部署于物联网中的应用层，农业用户通过与Web浏览器进行交互实现功能。该层的具体软件架构设计仍可以细分为存储层、业务层、应用表现层。

监控平台系统软件架构如图4所示。

图4 监控平台系统软件架构图Fig.4 Software architecture diagram of monitoring platform system

3.1 数据库设计

服务器应用基于Node.Js开发，以满足数据密集型处理的需求。因此，温室环境监控平台的数据库选用MongoDB是较好的选择[11]。MongoDB是一款优秀的数据库，其具有很多优点：多源异构的感知数据的存储，海量的感知数据的存储，时空关联的感知数据的存储，多维的感知数据的存储。对于平台的数据库设计分为两部分：实体-联系模型(entity-relationship model，E-R模型)设计与数据库逻辑结构的表设计。

3.1.1 E-R模型

数据库的概念结构设计采用E-R模型方法。E-R模型需要设计实体、联系和属性。

软件用户模块可以实现对实体大棚状态的查询与控制，对实体传感器采集环境参数的查询；软件传感器模块可以与实体传感器进行交互，实现参数采集；软件调节执行设备模块，可以实现对实体大棚的调节控制。

通过物体实体、物体属性以及物体间的关系来描绘农业温室大棚多参数监控平台的数据库[12]。物体实体具体分类如下。

①用户：属性包括权限识别编码，姓名、性别、地址、身份证信息、联系方式，以及用户的登录账号和密码等。

②传感器：属性包括仪器名称、出厂日期、投运具体日期、测量精度与范围、所在节点的位置和工作状态。

③温室大棚：属性包括大棚名称、IP地址、地理位置、农作物品种、生长周期等。

④环境调节控制设备：属性包括设备名称、类型、所属温室大棚、启停时间，当前工作状态、控制阈值等。

⑤环境参数：属性包括环境参数类别(空气温度、湿度、CO2、光照、土壤温度、土壤湿度)、采集时间、采集节点等。

3.1.2 数据库关系表

根据E-R模型的设计分析，可以进行数据库的逻辑结构设计。具体表现为数据库的表结构设计。数据表是数据库的基本信息结构。本平台设计了6个数据表。

①用户登陆表-Login：根据权限分为管理员和操作员，用户登录信息包括用户编号、登录名和密码、登录时间、操作记录等。

②用户信息表-User：记录个人信息，包括ID、姓名、岗位、身份证信息、通信电话、登录时间等。

③传感器表-Sensor：存储传感设备的完整信息，比如设备类型、型号、测量范围与精度、运行时间、当前状态、通信协议以及所处位置。

④控制设备表-Controlor： 存储设备信息，包括名称、型号、所在温室、当前状态、启动阈值、调节量等。

⑤温室表-GreenHouse：存储温室的信息，包括名称、编号、种植作物、地址等。

⑥温室环境数据信息表-MonitoringData：存储环境参数，包括数据类型、采集节点和采集时间以及各环境参数的实时数据。

3.2 监控平台功能界面设计

3.2.1 监控平台功能设计

农业温室大棚多参数监控平台的总体功能模块，由4个模块组成。系统功能模块如图5所示。

图5 系统功能模块Fig.5 Functional modules of the system

用户管理是对登陆本平台的用户权限进行管理，记录登录时间、操作以及个人信息的管理等。

传感器件管理是对传感器类型、名称、使用状态和安装位置信息等进行管理；并且传感器出现故障时可以根据安装位置快速定位。

环境参数管理是处理分析环境数据，实现数据的实时查看、历史查询、导出备份，以及阈值报警、农业大数据分析等。

控制机构管理是设置环境控制设备启停的阈值，并在数据超出阈值范围后发送命令进行具体操作，包括对加热设备、通风机、遮阳装置以及喷灌装置的启动或者停止。

3.2.2 监控平台界面设计

监控平台的界面是运行在浏览器的Web网页，并且根据平台的功能模块进行设计。分别开发了用户注册与登录界面、传感器信息管理界面、温室大棚信息管理界面、环境参数监测与实时查询界面、环境参数监测与历史查询界面以及命令控制管理界面，以此支持用户对平台功能的各种操作需求。

通过选择特定的温室大棚的特定采集节点，环境参数实时查询界面显示该采集节点当前采样时间与实时数据。查询时根据设置的条件，可以查看多个大棚的不同测试节点的信息，顺序为：先选择大棚再选择节点位置。

在环境参数历史查询界面，通过选择查询时间段、查询采集节点、参数类型3个查询条件，可查看、导出数据的历史变化曲线和相应的表格。数据的显示可以根据需要选择以历史数据的文本形式或者曲线形式进行切换。

其他几个界面的设计也与平台的功能对应，分别实现用户登录注册、传感器与温室信息管理、环境控制管理功能。

4 结束语

本文主要完成了基于物联网的农业温室大棚多参数监控平台的设计。平台的架构按照物联网的三层结构要求搭建。基于MongoDB完成了温室监控与智能管理系统的数据库表；基于B/S架构设计了平台的智能管理功能与操作界面，实现了用户登录、平台信息查询管理、控制设备管理，同时也实现了温室大棚内多环境参数的实时监测与显示。此外，平台还可以进行环境数据分析、数据导出与备份、数据曲线图与柱状图的绘制等操作。经实际项目测试表明，该系统实用性强、数据通信稳定、操作界面友好。