基于物联网的土壤水分实时检测灌溉系统设计论文
0 引言。
随着现代数据传输技术（ 如蓝牙、红外线、WiFi、无线网络技术（ 如 ZigBee、GPRS） 、信息处理技术（ 如云计算技术等） 的发展，农业生产在机械化的基础上正在朝着自动化、智能化的方向推进。
土壤水分反映了农业干旱程度，以土壤水分为指标，可以指导农业灌溉。土壤的含水状况俗称土壤墒情，还包括土壤性质、深度等状态，其关系到农作物的优质生长。不能及时、足量灌溉，或过量灌溉，都可能导致农作物根茎不能从土壤及时吸收水分，影响农作物的正常生长。另一方面，从农业节水、节能及可持续性发展角度考虑，在灌溉作业中，要实现农业灌溉水资源高效利用，必须实时、精确地掌握农田土壤水分信息，准确地控制灌溉开始时机、结束时机及水量，从而实现节水、节能和作物的良好生长双重目标。
作为农业大国，我国的农业用水量消耗了 80% 的水资源总量[1],研究开发土壤含水率自动监测和智能控制的灌溉系统，有助于作物良好生长条件的建立和水资源的节约。近年来，国内外研发出土壤水分检测器，利用无线传感器采集农业数据信息，实时监测土壤含水率的数据。当土壤含水率数值低于阈值下限时，开启水泵进行灌溉； 当土壤含水率数值高于阈值上限时，关闭水泵以停止灌溉，实现了物联网模式下的农业土壤水分智能控制。
然而，受制于传感器等硬件及通信模块等软件系统的发展，现有的农业物联网运用范围还很小，普及率较低。目前，物联网传感器一般体积较大、不便于携带与安装、能耗高、价格贵、响应速度慢、精度低及数据传输不稳定。同时，作为土壤水分传感器，还需要具备受土质影响小及不易受到土壤中各种成分腐蚀等特点。
1 系统的组成及原理。
系统主要包括硬件部分，如 RHD - 100 土壤水分传感器、射频识别芯片 CC2530、MSP430 F149 单片机、步进电机，以及上位机系统软件等部分。
系统可以实时检测土壤水分，检测数据由传感器采集并通过 GPRS 作为通信渠道发送，采用 SPS 控制传感器的采样时间，每 1. 7s 发送 1 次传感器数据信息。在一个设定的时间断内，传感器可自动绘制土壤水分曲线，土壤水分低于阈值下限时，控制终端发送指令，单片机接到指令，通过 I/O 口控制电磁阀开关开启步进电机； 高于阈值上限时，及时关闭电机，所用数据信息和指令通过无线技术 ZigBee 进行传输。
2 硬件实现方案。
2. 1 处理器的选择。
单片机具有高集成度、高可靠性、低功耗、控制能力强、扩展能力好、体积小巧、高性价比和使用便利等优点，在仪器仪表、专用设备智能化管理及过程控制等领域得到广泛应用，有效地控制了产品质量，提高了经济效益。
TI 公司设计的 MSP430F149 因其极低的空闲功耗而闻名，是一个 16 位的、结合了指令和数据总线的冯诺依曼系统结构。MSP430F149 具有 60kB 的非易失性存储器，系统内可编程，还具备一个 2 kB 的内部SRAM.该处理器可以在 1. 8 ~ 3. 6V 之间进行操作，并且可以被锁定在 1. 8V、8MHz 兆赫和 3. 6V、高达4 . 15 MHz 的范围之间。 本系统中，处理器电压为1. 8V,于 32. 76kHz 时锁定，每个样品的平均周期数为988,意味着处理器每秒 197. 600 次活跃； 功率测量显示共 耗 电 204μW,功 率 测 量 值 只 有 32. 768kHz.MSP430F149 具有通信高速、开发环境方便高效、较宽的运行温度范围及较强的抗干扰力，工作稳定，时钟系统灵活，具有可串行在线编程、唤醒时间较短及中断 功 能 强 大 等 优 势。 本 设 计 以 TI 公 司 的MSP430F149 作为微处理器。
2. 2 传感器的选择。
在选择传感器时，需要考虑使用环境对传感器的影响，所选用传感器不应受到土壤的腐蚀，且受土质影响应较小，对土壤土壤含水率的应具有较高的分辨率，确保传感器能在一个较长的时间段内稳定、准确地感知土壤的含水率。
综合考虑多方面因素，如传感器的性价比、稳定性、可靠性、能耗及使用维修的便利性等指标，选用邯郸市邯山瑞华电子有限公司生产的 RHD - 100 土壤水分传感器为本智能控制系统的终端检测端。该检测终端以 CMOS 芯片为核心，可以监测并传输数据信息，且具有简洁合理的结构，小巧的体积，运输、安装、操作及后期维护的便利等优势。其检测头以不绣钢材料制成，使用寿命较长，并进行了环氧树脂封装，可以有效隔绝外部异物侵袭，防止干扰破坏，埋入土壤中使用时不易受收到土壤中各种成分的侵蚀； 受土质得影响较小，可以在较广范围的地区运用。
2. 3 太阳能供电模块设计。
因为系统的监测区域为农田，一般没有设置电线电缆，无法使用外接电源实现能源供给，需要自备电源。为避免频繁更换电池带来的系列问题，特选用太阳能电池为供能单元，为每个传感器配备一个独立的太阳能供电模块，主要包括： 1 个 12 V、12 Ah 充电电池； 1 块太阳能电池板，输出功率为 15W; 1 个调压器，压力范围为 3. 3 ~12 V.
运行试验表明： 太阳能电池模块可以满足田间传感器的供能要求。
2. 4 CC2530 射频收发模块。
CC2530 为内部集成的'无线通信模块，其内核符合 RF4CE/Zigbee 1. 8V 协议，可进行 CRC 硬件校验；结合了具有优良收发性能的 RF 收发器和增强型8051MCU,可编程 4 种不同的闪存版本，包括 CC2530F32 /128 /64 /256,分别具有 32 /128 /64 /256KB 的闪存。其压控振荡器完全集成，也集成了其它很多功能模块，灵敏度极高、抗干扰性能佳，提供了完整而强大的 ZigBee 方案、ZigBee RF4CE 远程控制方案。使用该收发模块，只需极少的外接元件（ 如天线） 、晶振等少量的外围电路元件，就能在 2. 4GHZ 的频段上工作。CC2530 内部使用 1. 8V 工作电压，并且能够把外界提供的电压（ 3. 3V） 转化为内部使用电压。本设计以产自 TI 公司的 CC2530 射频收发模块作为射频收发模块的主芯片。
2. 5 GPRS 通信模块设计。
与 GSM 相比较，GPRS 的用户接入时间更短、可靠性更高、通信速度更快，能够支持 TCP /IP 协议[2].GPRS 模块通过串口与 ZigBee 灌溉系统主控制网关连接，ZigBee 节点在反馈土壤水分信息时，首先将信号通过 ZigBeb 网络发送给主控制网关，然后由控制器网关通过 GPRS 模块，将信号发送到用户端； 用户端可以根据具体的作物品种设定终端节点水位阈值上、下限，控制终端节点步进电机的开启与关闭，实现自动灌溉。
3 系统软件设计。
IEEE802. 15. 4,俗称 ZigBee,是一种近距离、低复杂度、低功耗、低速率及低成本的双向无线通讯技术[3].ZigBee 协议栈是基于 IEEE 802. 15. 4 之上的协议栈，其网络层功能包括多跳路由，以及路由发现和维护、安全和连接/离开网络，网络层负责向新加入的设备分配 16 位地址。
ZigBee 技术是一个特别为短距离无线通信及低功耗设计的媒体访问控制（ MAC） 和物理层的标准规范，因此当遇到传感器网络、数据监测、指令传输触发此类工作时，ZigBee 成为不二之选。
本设计选用了 CC2530 支持的免费 ZigBee 协议栈，在 ZigBee 网络建立之后，用户通过 ZigBee 协调节点、GPRS 通信网络，管理 ZigBee 终端节点，设定不同作物土壤含水量的阈值上下限范围。当传感器检测到土壤水分值低于阈值下限值时，通过单片机 I/O 口开启步进电机，自动启动灌溉动作； 当传感器监测并发送的土壤水分值高于阈值上限时，系统自动启动，传输指令，通过单片机关闭步进电机，中止灌溉动作。由此，实现土壤水分的自动监测和智能灌溉控制。
计算机端程序采用 Java 语言编写，可实现软件系统数据的处理，包括传输、存储、显示及指令的执行等功能。
4 系统测试试验及结果分析。
为验证系统设计的合理性，检测制作的实验样机是否符合设计要求，工作能否稳定、连续和可靠，对制作完成的自动灌溉控制系统试验设备进行了测试。
4. 1 水稻田土壤含水量检测控制试验。
将本系统试样样机运用于水稻田，设置土壤含水量阈值为 30% ~ 60% ,监测并控制土壤水分，得到的土壤水分变化图如图 1 所示。
由于湿度传感器具有延迟特性，湿度的变化并不是呈线性地增长或降低，具有一定的滞后性。
4. 2 棉花地土壤含水量检测控制试验。
将本系统运用于棉花田，设置土壤含水量阈值为20% ~ 35% ,监测并控制土壤水分，土壤水分变化图如图 2 所示。
试验表明： 系统工作状态良好、运行稳定，可适应不同土壤环境的水分控制，能随着土壤湿度的变化而动作，达到了将土壤湿度自动控制在设定范围内的目的。
5 结论。
在我国当前的农业大环境下，无线传感器网络技术在土壤水分监测和控制中的应用还处于初级阶段，实际推广运用范围偏小，与国外发达国家相比，技术相对落后[4].因此，在物联网实际运用的设计中，需要根据国农业生产经营的实际情况，充分考虑实用性和可推广性。
本文设计了基于 RHD - 100 土壤水分传感器、射频芯片 CC2530、MSP430 F149 单片机、步进电机、及上位机软件系统的土壤含水率监测及灌溉控制系统。试验表明： 系统工作稳定可靠，可有效地检测土壤水分并通过控制步进电机动作实现自动灌溉，将土壤水分控制端设定范围内，具备一定的准确性和广泛的适应性。
参考文献：
[1] 邢志卿，付兴，房骏，等。 物联网技术在现代农业生产中的应用研究[J]. 农业技术与装备，2010（ 8） : 16 -17,20.
[2] 赵养社。 基于无线传感器网络和 GPRS 网的灌溉系统研究[J]. 安徽农业科学，2011（ 7） : 4203 -4206.
[3] 赵荣阳，王斌，姜重然。 基于 ZigBee 的智能农业灌溉系统研究[J]. 农机化研究，2016,38（ 6） : 244 -248.
[4] 许世卫。 我国农业物联网发展现状及对策[J]. 中国科学院院刊，2013,38（ 6） : 686 -692.
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