精准洞察农田生态，智慧农业物联网环境监测与数据采集系统来袭

关键词：农田生态、云边对接、边缘计算、开放SDK、智慧农业、物联网数据、ECWAN 、边缘协同自组网、农业数据采集

随着智慧农业的快速发展，利用物联网技术实现对农田种植状态的精准监测变得愈发重要。为了确保监测的准确性、一致性和有效性，规范农田物联网监测设备的技术参数、部署安装以及数据对接等技术指标势在必行。

本文技术说明旨在为相关设备的选择、安装和集成提供明确的指导，以构建一个高效、可靠且具有互操作性的农田种植状态监测系统。

一、系统概述

智慧农业物联网环境监测传感器数据采集系统是一套集成了先进技术的农业监测解决方案，旨在为农田提供精准、实时、全面的环境数据监测和采集。该系统具备多种强大功能，能够有效提升农业生产的效率和质量。

二、设备特点

1. 精准定位与数据存储 ：设备拥有位置自动定位功能，确保数据的准确性和可追溯性。同时，具备数据本地存储能力，即使在网络中断的情况下，也能保证数据不丢失，待网络恢复后实现断网续传，保障数据的完整性。
2. 自动校时与远程管理 ：系统会自动进行网络校时，确保时间的一致性和准确性。并且支持软件远程升级与远程参数配置，方便管理员进行系统维护和优化。
3. 绿色能源供应 ：采用太阳能供电方式，节能环保，减少对传统能源的依赖，适应农田环境的特殊需求。

三、监测指标详述

1. 基础环境参数
   • 空气温度：精确感知农田上空的温度变化，为作物生长环境评估提供关键数据。
   • 空气相对湿度：反映空气的潮湿程度，对病虫害防治和灌溉决策具有重要意义。
   • 大气压力：帮助了解气象条件对作物的潜在影响。
   • 风速和风向：为农业设施的防风设计和通风管理提供依据。
   • 总辐射：监测太阳辐射强度，有助于优化作物的光合作用和光能利用。
   • 降雨量：及时掌握降水情况，合理安排灌溉和排水。
2. 土壤关键指标
   • 土壤含水量（多层监测）：通过不少于 4 层的监测（0～20cm、20～40cm、40～60cm、60～100cm），全面了解土壤不同深度的水分状况，为精准灌溉提供支持。敏感元件中心点安装位置分别对应 10cm、30cm、50cm 和 80cm，确保测量的准确性。
   • 土壤温度（多层监测）：与土壤含水量相同的分层监测方式，准确反映土壤温度在不同深度的分布，对作物根系生长和土壤微生物活动具有重要参考价值。
3. 扩展参数
   • 图像信息：通过摄像头获取农田的实时图像，直观了解作物生长状况和农田环境。
   • 土壤酸碱度（pH）和电导率（EC）：可根据需求扩展监测，为土壤改良和施肥提供科学依据。

四、数据传输与集成

1. 高效通信网络 ：支持手机无线移动 4G/5G 等网络通信，确保数据传输的快速和稳定。
2. 灵活采集与上传 ：可定时进行数据自动采集和数据上传，采集周期和数据上传周期可根据实际需求进行配置，满足不同场景下的应用要求。
3. 精准定位与兼容接口 ：上传数据中包含采集信息和定位信息，实现数据的精准关联和分析。同时，数据通信兼容目前主流物联网通讯协议 MQTT，并提供标准的数据传输接口，能够顺利接入市级种植业综合管理与服务平台，实现数据的共享和综合利用，为农业决策提供有力支持。

例如，在某大型农场的应用中，通过这套智慧农业物联网环境监测传感器数据采集系统，农场主可以根据实时的土壤含水量数据，精准控制灌溉量，避免了水资源的浪费和过度灌溉对土壤结构的破坏。同时，借助空气温度和湿度等数据，提前采取病虫害防治措施，减少了农作物的损失。图像信息的采集则让农场主即使不在农田现场，也能随时了解作物的生长态势，及时发现问题并采取措施。

又如，在某科研试验田中，科研人员利用系统提供的多层土壤温度和含水量数据，深入研究不同作物在不同生长阶段对土壤环境的需求，为农业科学研究提供了丰富而准确的数据支持。

一般要求：

1. 位置自动定位： 设备应具备定位功能，能够自动获取当前位置信息。
2. 数据本地存储： 设备应能够在断网情况下本地存储数据。
3. 断网续传： 当网络重新连接时，设备能够自动将存储的数据上传。
4. 自动网络校时： 设备应具备自动校准时间的功能，确保数据的时间戳准确性。
5. 软件远程升级与远程参数配置： 支持远程升级设备软件和配置监测参数的远程操作。
6. 太阳能供电方式： 设备应采用太阳能供电，以确保长期稳定的电力供应。

监测指标：

1. 空气监测：
   • 温度
   • 相对湿度
   • 大气压力
   • 风速
   • 风向
   • 总辐射
   • 降雨量
2. 土壤监测：
   • 含水量（0～20cm、20～40cm、40～60cm、60～100cm，各层敏感元件中心点安装位置对应10cm、30cm、50cm、80cm）
   • 温度（与土壤含水量相对应）
   • 酸碱度（pH）
   • 电导率（EC）
3. 图像信息： 支持采集图像信息，可以用于监测农田的实时情况。

数据传输：

1. 网络通信： 支持手机无线移动4G/5G等网络通信。
2. 数据自动采集和上传： 可定时进行数据自动采集和上传，上传周期和采集周期可配置。
3. 数据内容： 上传的数据应包括采集的环境信息和设备的定位信息。
4. 通信协议： 兼容主流物联网通讯协议 MQTT，并提供标准的数据传输接口，以便接入市级种植业综合管理与服务平台。
   

蓝奥声科技是基于物联网边缘智能领域的创新型高科技公司[]()。在智慧节能用电计量监测、智能场景感知与智能照明系统、室内精准定位追踪、低功耗同步群控系统、多领域推出了一系列具有先进性、实用性技术价值的核心产品与方案，广泛应用于智慧园区、智慧工厂、智慧商业、智能医院、智能仓储物流、智慧农业，家居等智能生态项目。

我们的核心技术包括——LPIOT 低功耗物联网、ECWAN 边缘协同自组网、E2M 弹性高效数据监测：

__LPIOT 低功耗物联网：__低功耗物联网技术是物联网领域的关键技术之一，它能够实现设备长时间运行且功耗低，从而延长设备的使用寿命，降低能耗成本。

__ECWAN 边缘协同自组网：__边缘协同自组网技术可以实现边缘设备之间的自动组网和协同工作，提高了整个系统的响应速度和鲁棒性，同时减少了对于中心服务器的依赖性。

__E2M 弹性高效数据监测：__弹性高效数据监测技术能够实现对于数据的实时监测和分析，从而及时发现数据异常和问题，为运维管理提供及时准确的数据支持。

基于智慧农业物联网环境监测传感器数据采集系统中可提高数据处理和传输效率的方法有：

数据压缩 ：

1. 采用高效的压缩算法，如 LZ77、LZ78、Deflate 等，减少数据量，从而降低传输时间和存储空间需求。
2. 针对不同类型的数据（如数值型、文本型、图像型）选择最适合的压缩方式。

数据预处理 ：

1. 在传感器端进行初步的数据筛选和清理，去除明显的异常值和噪声，减少后续处理的数据量。
2. 对采集到的数据进行实时聚合和采样，例如计算一段时间内的平均值、最大值或最小值，而不是传输每个瞬时值。

优化通信协议 ：

1. 选择低开销、高效的通信协议，如 CoAP（Constrained Application Protocol），适用于资源受限的物联网设备。
2. 利用数据分片和并行传输技术，将大数据包分割成小块同时传输，提高传输速度。

边缘计算 ：

1. 在靠近数据源的边缘设备（如网关）上进行部分数据处理和分析，只将关键信息或处理结果传输到云端或数据中心。
2. 例如，在边缘设备上进行简单的阈值判断，当数据超过设定的阈值时才进行完整数据的传输。

缓存机制 ：

1. 在传感器和传输节点设置缓存，当网络不稳定时暂时存储数据，待网络恢复后再进行传输，避免数据丢失。
2. 在接收端设置缓存，以平滑数据的接收和处理，避免因处理速度跟不上而导致的数据积压。

提高硬件性能 ：

1. 选用性能更强的传感器和微控制器，提高数据采集和处理的速度。
2. 升级网络设备，如路由器、交换机等，提升网络传输能力。

数据优先级排序 ：

1. 根据数据的重要性和时效性设置优先级，优先传输关键数据，如紧急的环境预警信息。
2. 对于非关键但大量的数据，可以采用延迟传输或在网络空闲时传输。

网络优化 ：

1. 增强无线网络信号覆盖，减少信号干扰和衰减。
2. 合理规划网络拓扑结构，减少数据传输的跳数。

通过以上技术要求的制定，可以确保智慧农业物联网环境监测传感器数据采集系统的高效运行，为农田种植状态监测提供准确、可靠的数据支持，推动农业生产的智能化和信息化发展。智慧农业物联网环境监测传感器数据采集系统在物联网行业中具有提高农业生产效率、节约资源与降低成本、提升农产品品质与安全、促进农业智能化与数字化转型以及增强农业抗风险能力等多重优势。这些优势使得该系统在推动农业现代化和可持续发展方面发挥着重要作用。

审核编辑 黄宇