物联网模式下土壤卫士监测系统设计

物联网模式下土壤卫士监测系统设计

姜梓涵  董振威  李琦  张爱婧  宋谟廷  张诗尧

（辽宁科技大学 计算机与软件工程学院 辽宁鞍山 114051）

摘要：针对我国部分土壤质量与农作物产量所面临的挑战。本文提出了一种物联网模式的土壤监测系统的设计方案。该方案从提高土壤监测效率和实现提高农作物亩产的角度出发，采用传感器技术和无线通讯技术来设计能够实现高效土壤监测和精准施肥的综合系统。通过对试验田土壤温湿度、土壤ph值、土壤氮磷钾浓度、电导率和光照强度等土壤环境数据进行采集、存储、处理和分析，可实现数据远程共享、土壤参数预警、辅助决策等智慧服务功能。该环境检测系统为农作物在不同阶段的生长情况提供数据支撑，进而改良试验田的土壤环境。

关键词：智慧农业；土壤监测系统；物联网

Design of Soil Guardian Monitoring System in IoT Mode

Authors: jiangzihan, dongzhenwei, liqi，zhangaijing，shongmoting，zhangsiyao

School of Computer Science and Software Engineering,University of Science and Technology Liaoning, Anshan, Liaoning, 114051, China

University of Science and Technology Liaoning University Student Innovation and Entrepreneurship Training Program Project Fund Support

Abstract: In response to the challenges faced by some soil quality and crop yield in China, this article proposes a design scheme for a soil monitoring system based on the Internet of Things model. Starting from the perspective of improving soil monitoring efficiency and achieving increased crop yield per mu, the scheme utilizes sensor technology and wireless communication technology to design a comprehensive system for efficient soil monitoring and precision fertilization. By collecting, storing, processing, and analyzing soil environmental data such as soil temperature and humidity, soil pH value, soil nitrogen, phosphorus, and potassium concentrations, electrical conductivity, and light intensity in experimental fields, remote data sharing, soil parameter alert, and decision support functions can be realized. This environmental monitoring system provides data support for the growth of crops at different stages and improves the soil environment of experimental fields.

Keywords: Smart agriculture; Soil monitoring system; Internet of Things

0 引言

中国，身为农业大国，农业在国民经济中扮演着举足轻重的角色。但令人遗憾的是，我们尚未跻身农业强国之列。在农村，人口占比高达36%左右，而农业生产却滞后不前，农业产值在整体经济中的占比仍未突破20%。尽管如此，我国的农业发展正在向智慧经济和大健康产业倾斜，积极迈向现代农业的新阶段。

在信息化时代的浪潮下，农业生产正迎来规模化、智慧化和信息化的历史性变革。物联网技术，如土壤监测系统，与现代农业的紧密结合，为农业生产注入了新的活力[1]。通过pH、氮磷钾等传感器，农田的实时状况得以精准感知和监测。结合先进的数据库技术，农田环境参数得以实时监控，从而极大地提升了农业生产效率。

特别值得一提的是，结合山区农田环境监测系统，可以实现对农田相关环境参数的持续监测。所有数据都会传输至服务器，进行实时显示、处理与存储。数据的通信层则通过RS485和4G信号与系统服务器相连，不仅方便数据的展示，更实现了直接控制的功能[2]。而数据可视化技术，则通过上位机和人机界面，将智慧农田的当前环境参数值清晰地呈现出来，为农业生产提供了有力的数据支持[3]。

针对我国部分土壤质量与农作物产量所面临的挑战。本文提出了一种物联网模式的土壤监测系统的设计方案。该方案从提高土壤监测效率和实现提高农作物亩产的角度出发，采用传感器技术和无线通讯技术来设计能够实现高效土壤监测和精准施肥的综合系统。通过对试验田土壤温湿度、土壤pH值、土壤氮磷钾浓度、电导率和光照强度等土壤环境数据进行采集、存储、处理和分析，可实现数据远程共享、土壤参数预警、辅助决策等智慧服务功能。该环境检测系统为农作物在不同阶段的生长情况提供数据支撑，进而改良试验田的

土壤环境。

1土壤卫士监测系统总体设计

根据实地调研得知，农户最关心的是农作物的质量和产量问题。以玉米为例，它对试验田环境土壤的氮、磷、钾的富含浓度异常敏感，研究表明，每生产1000kg芥菜头需要吸收约50-150公斤的氮素，对氮磷钾的吸收比例为3：1：2。而玉米对氮磷钾的需求会因生长阶段的不同而变化。幼苗期（发芽至3-4叶期）：玉米在幼苗期对氮素的需求相对较低，通常为总需求量的10-15%。在这个阶段，玉米对磷的需求比例较高，大约为总需求量的20-25%。对钾的需求量也较高，约为总需求量的15-20%。生长期（5-8叶期至拔节期）生长期是玉米生长最为迅速的阶段，植株对氮素的需求急剧增加，通常为总需求量的50-60%。对磷的需求量相对稳定，在这个阶段通常为总需求量的15-20%。对钾的需求量仍然较高，约为总需求量的20-25%。抽穗期（拔节期至抽穗期）氮素的需求量保持稳定或稍有下降，但仍然是一个重要的营养元素，通常为总需求量的40-50%。在这个阶段，玉米对磷的需求量可能略微增加，约为总需求量的20-25%。钾的需求量在抽穗期会显著增加，通常为总需求量的25-30%。成熟期（抽穗期至收获期）随着玉米进入成熟期，对氮素的需求量逐渐减少，但仍然需要一定量的氮素来支持籽粒的形成和发育，通常为总需求量的30-40%。在这个阶段，玉米对磷的需求量可能再次增加，约为总需求量的20-25%。钾的需求量在成熟期保持相对稳定，仍然是一个重要的营养元素，通常为总需求量的25-30%。玉米品种间的差异对培养试验田的土壤条件，包括水分吸收、温度、电导率和pH值均产生显著影响，其中水分吸收量直接关乎玉米的产量。鉴于土壤温度受环境制约，不同地区的土壤环境各异，若采用统一种植技术则可能导致不同的质量结果。通过对土壤电导率和pH值的测量，可以洞察本区域土壤的污染状况及病虫害情况[4]。系统总体设计如图1.1所示，其底层由独立的信息节点构成，持续监测智慧农田的培养环境，并将土壤温湿度、氮磷钾含量、pH值及导电率汇总至网关节点，最终传输至服务器和智慧农田环境监测系统的上位机。

图1.1 土壤卫士监测系统总体设计图

1.1 系统层次设计

本系统设计为4层：感知层、网关层、服务器层、数据通信层和数据可视化。其中感知层汇聚了对试验田培养环境的土壤温湿度、土壤的PH值、土壤电导率、土壤氮磷钾、温度等数据。涉及过程数据的输送、数据库和数据处理等[5]；服务器层以win11为核心控制系统，阶段存储智慧农田培养环境的相关数据信息，同时对底层有自动处理干预的设定。

1.2 系统数据库设计

智慧农田环境监测系统数据库运用SQL语言，以满足智慧农田的实际需求为核心，遵循关系范式进行设计。通过精心设计四个核心数据表——种植用户、节点数据、感知数据和命令数据表，旨在为用户提供便捷、高效的感知层节点数据管理体验[6]。通过优化数据库结构，确保系统性能得到最大程度的提升。具体而言，智慧农田环境监测系统数据库的E-R图设计如图2.1所示，为系统的高效运行提供了坚实的基础。

                                                 图1.2 系统数据库E-R图

2试验田环境监测系统层次设计分析

2.1感知层设计

感知层运用多元化的传感器技术，精细捕捉农业生产中的核心数据，涵盖PH值、湿度、导电率、温度及土壤氮磷钾含量等关键指标。如图2.1所示，所选传感器性能卓越，稳定性强，灵敏度高，对智慧农田土壤水分的监测精准度极高，能实时反映土壤水分情况[7]。这款工业级变送器不仅测量范围广、线性度优良，还具备出色的防水性能、便捷的使用和安装方式，以及远距离传输能力，特别适用于土壤酸碱度PH值的监测。同时，工业级RS485协议传感器负责数据传输，能实时监测土壤水分湿度、温度、氮磷钾含量、电导率及PH值等，为农业生产提供全面的数据支持，对了解作物生长环境至关重要。感知层设计如图2.2所示。

图2.1 传感器实物图

图2.2 感知层设计

表2.1 传感器核心参数

表2.2 土壤温湿度问询帧

表2.3 土壤温湿度应答帧（例如读到温度为-10.1℃，湿度为65.8%RH）

表2.4 土壤温度问询帧

表2.5 土壤温度应答帧（例如读到湿度为7.4%RH）

表2.6 土壤导电率问询帧

表2.7 土壤导电率应答帧（例如读到电导率为1500us/cm）

表2.8 土壤PH值问询帧

表2.9 土壤PH值应答帧（例如读到pH为3.08pH）

表2.10 土壤氮磷钾问询帧

表2.11 土壤氮磷钾应答帧

2.2数据传输层设计

农业物联网中，传输层的关键作用在于将感知层采集的多元信息高效传输至其他层级，为后续的数据处理和应用提供坚实基石。这种传输可以通过无线或有线方式完成，确保信息的顺畅流动。随着无线传输技术的日新月异，有线通信在农业领域的应用正逐渐退出舞台，而无线组网方式正成为智慧农业系统建设的核心选择。在无线传输中，短距离和长距离通信技术都发挥着不可或缺的作用，共同推动农业物联网的高效运作。常用的短距离通信技术包括Wi-Fi、ZigBee和蓝牙等，而无线广域网和低功耗广域网LoRa和NB-IoT则是长距离通信领域的主要选择。这些技术以其传输距离远的优势，在农业物联网中占据重要地位。尽管NB-IoT对运营商的依赖较强，缺乏独立性，但LoRa技术能够确保通信过程的独立性。

2.3网关层设计

网关层负责接收串口底层节点发送的感知数据，并将这些数据转发给服务器。其软件设计如图2.3所示。客户端通过多线程方式接收来自感知层的数据包，确保感知层、嵌入式网关层和服务器层之间的数据流通信顺畅无阻。

图2.3 网关层软件设计图

2.4系统服务器层设计

服务器层负责数据的收发，不仅与网关进行数据传输，还与上位机进行通信。它还承担着数据存储和处理的职责，直接构建数据通路，确保指令的顺畅上传下达。经过系统的存储与分析处理后，感知层的数据被临时保存在塔石云平台中。随后，这些数据被转化为数值，并在系统上位机上实时展示。服务器层的设计详情如图2.4所示。

 图2.4 网关层软件设计图

2.5系统数据可视化设计

数据可视化涵盖了数据实时显示、历史数据显示和数据统计三大核心方面。通过上位机进行数据的深入分析与处理，数据最终会在PC端清晰展现，实现了对智慧农田环境参数的精准实时监测。人机界面则直观展示了智慧农田环境监测系统的各项关键参数，包括土壤水分湿度、土壤温度、土壤氮磷钾含量、电导率以及土壤PH值等。这些参数的实时数据与历史数据统计信息均得到了全面呈现，人机界面的设计效果如图2.5所示，为用户提供了直观、便捷的数据查看与分析体验。              图2.5 人机界面的设计效果图

3系统测试与应用

土壤卫士监测系统经历了长时间的研究与开发，技术层面日趋成熟。为确保系统的稳定性和可靠性，我们对感知控制层、网关层、服务器、数据传输层以及系统数据可视化进行了精心细致的测试。这些测试不仅验证了各层模块的独立运作能力，还通过整体测试确保了系统的稳定性和高效性。通过这些测试，我们为土壤监测系统的可靠运行提供了有力保障。

4结语

智慧农业正成为中国农业现代化转型的关键引擎。随着科技的迅猛发展，智能化、信息化、数字化等新技术正在深刻改变着农业生产的方式和效率。这一变革不仅带来了农业生态环境的改善，更推动了农业向着精细化、高效化、可持续化的方向发展。通过智慧农业系统的应用，我们能够更好地利用资源，提高农产品的品质和产量，满足不断增长的消费需求，促进农村经济的繁荣和社会的稳定。在未来，随着智慧农业技术的不断升级和应用范围的拓展，中国农业将迎来更加广阔的发展空间，实现农村全面振兴的美好愿景。

参考文献：

[1]朱霏雨,刘木华,袁海超等.基于物联网的菜田土壤温湿度监测系统设计[J].中国农机化学报,2022,43(06):190-198.DOI:10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2022.06.025.

[2]陈琪.基于STM32的智慧土壤监测系统[J].电子产品世界,2022,29(07):36-39+86.

[3]先杰.基于STM32的土壤水分监测系统设计与实现[D].贵州大学,2023.DOI:10.27047/d.cnki.ggudu.2023.002103.

[4]史晨浩,李成创,余佳庆等.基于单片机的农业大棚温湿度采集控制系统的设计[J].电子制作,2023,31(13):92-94.DOI:10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2023.13.006.

[5]刘晓霞,李航,商国旭等.基于云平台的大田农业土壤墒情数据采集监测系统设计[J].赤峰学院学报(自然科学版),2023,39(10):75-82.DOI:10.13398/j.cnki.issn1673-260x.2023.10.013.

[6]王鲁淮,胡必玲,王添等.基于ZigBee和WiFi的土壤监测系统设计与实现[J].物联网技术,2023,13(11):13-16.DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2023.11.003.

[7]张金娜.基于物联网技术的土壤墒情监测系统应用研究[J].农机化研究,2024,46(07):212-215.DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2024.07.036.

作者简介：

姜梓涵（2005.10.05）软件工程 智慧体育大赛省一

董振威（2003.08.10）软件工程

李琦（2004.08.10）软件工程   大学生网络营销大赛省一

张爱婧（2004.04.21）软件工程

宋谟廷（2003.06.18）软件工程

辽宁科技大学 大学生创新创业训练计划项目基金资助.