基于物联网的土壤水分实时检测灌溉系统设计
来源: 农机化研究 作者:宋艳;黄留锁
发布于:2017-06-21 共4032字
摘 要: 为提高农业灌溉效率,保障农作物正常生长,设计了稳定可行、易于安装的、以物联网技术为基础的农田灌溉系统。系统以 MSP430 F149 低功耗单片机与射频模块为基础,使用基于无线技术 ZigBee 的 CC2530 芯片作为网络连接点,采用 RHD - 100 土壤水分传感器采集农业土壤含水率信息; 通过无线技术 ZigBee 与无线通信 GPRS 无缝连接,将土壤水分数据通过 JN5121 通信模块传输到无线网络,实现了土壤水分数据信息传输和智能灌溉。将系统运用于不同农田环境进行测试,结果发现: 系统数据传输稳定可靠,运行平稳,可进行推广运用。
关键词: 物联网; 土壤墒情; ZigBee; 传感器。
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。
原文出处:宋艳,黄留锁. 农业土壤含水率监测及灌溉系统研究——基于物联网模式[J]. 农机化研究,2017,(04):237-240.