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物聯網(Internetofthings)的概念是在1999年提出的，2005年國際電信聯盟(ITU)發榷了《ITU互聯網攝告2005：物聯霹》將之定義鴦萼冬各釋信息傳感設備葛踅聯網結合藏宋而形成的一個臣大網絡．奧巴馬就任美國總統后在一次會議上表示：“經濟刺激資金將會投入到寬帶網絡等新興技術中去，毫無疑問，這就是美國在21世紀保持和奪回競爭優勢的方式n噸]．”激家寶總理2009年指出，要大力培育戰略性毅興產照，攘抉物聯網的研發應用并將“發麟物聯網，促進倍感化”作當年“兩會”期間為討論的主題之一．

當前世界各豳都投入了大鬣的人力和物力開展物聯網相關技術的研究，也取得了很多成績．丹麥運輸公司采用IBM的傳感器技術允許園藝供應鏈中的參與者跟蹤鮮花和盆栽植物的運輸進度(從種植者到批發商，到零售商，遍及歐洲40個國家)．整條運輸鏈的各方公司都可以利用傳感器對運輸的條件和氣候進行跟蹤．使運輸過程更加透明．英國的Pachube允許給現實世界和虛擬世界中的物品、設備、建筑和環境添加標簽，并分享即時傳感器信息[3]．

我國在物聯網方面也展開研究，并取得了很好的成果．無錫傳感網中心的傳感器產品在上海浦東國際機場和上海世博會被成功應用，這套設備由lO萬個微小的傳感器組成，散布在墻頭墻角墻面和周圍道路上．傳感器能根據聲音、圖像、震動頻率等信息分析判斷，爬上墻的究竟是人還是貓鼠等動物．遠望谷開發的完全擁有自主知識產權的XC型鐵路車號自動識別系統已成功應用于中國鐵路車號自動識別系統，在鐵路貨車使用費用清算中實現了精確統計貨車數量；消除了鐵路運輸調度管理的盲區，提高列車正點率．

然而我國當前在農業物聯網應用上做的工作還比較少．本研究結合傳感器網絡、移動網絡與智能手機實現了對農田的實時監控和數據采集，對于農業安全管理、產品溯源都有相當的指導意義．

1材料與方法

1．1概述

物聯網有3個特性：全面感知、可靠的傳送和智能作用[4]，其控制特性與傳感器網絡‘51有很大不同，主要強調系統的可控性，而傳感器網絡則強調系統的可觀測性．因此將傳感器網絡作為物聯網的一個組成部分接入時就必須對其進行調整，使之適應物聯網的要求．物聯網包括3個層次：1)傳感網絡，即以二維碼、RFID、傳感器為主，實現‘物’的識別；2)傳輸網絡，即使通過現有的互聯網、廣電網絡、通信網絡等實現數據的傳輸與計算；3)應用網絡，即輸入輸出控制終端，可基于現有的手機、個人電腦等終端進行‘…．

本研究中，物聯網中的“物”包括4種：農田(棉田、麥田與玉米地)、傳感器網絡、數據管理終端和智能手機．構建物聯網的目的是將這4種“物”連接起來，使農田能夠成為網絡中的一個可觀測終端，在此一共包括3個層面的連接：

1)直接測量．通過傳感器網絡采集溫濕度和光照；通過數據管理終端歸納并管理采集到的數據；并通過智能手機實現數據的實時查看、分析與管理．

2)多源數據集成．將當前已建成的氣象監測網絡獲取的數據與無線傳感器網絡采集到的數據相結合，建立傳感器網絡采集到的特征點數據與大環境數據的對應關系，使研究人員能夠通過此網絡更好地了解農田各參數之間的關系．

3)數據的開放與共享．利用WebService將網絡內的數據開放出去，使之可以為更廣泛的應用提供數據支持．例如為衛星遙感數據提供地面數據支持等．

1．2網絡結構與部署

網絡由3部分構成：精準灌溉傳感器節點——用于采集空氣溫度、土壤濕度和光照強度，并為鄰居節點提供路由；數據服務提供者——在服務器上部署相關服務，用于連通網內成員，并對外提供數據服務；數據管理終端——包括智能手機、B／S數據管理網頁和C／S客戶端，用戶可通過不同方式查看服務器上的數據．系統在新疆與北京分別部署，服務器設在北京．在北京主要監測種植春小麥和夏玉米的農田，采集土壤濕度、空氣溫度和光照，并由網關節點記錄噴灌機行進數據；由于新疆采用滴灌，故僅采集棉田土壤濕度、空氣溫度和光照，人工記錄灌溉時間與灌溉量．通過B／S網頁或分布部署在智能手機和電腦上的C／S客戶端，用戶可以遠程查看農田參數與農機使用情況，分析數據以提高灌溉效率．

1．3軟硬件配置

傳感器網絡系統采用國家農業信息化工程技術研究中心的FieldwSNs(農田環境無線傳感器網絡系統)，載波頻段433MHz，實際部署時節點間距50～100m，每子網包含20個傳感器節點構成對等網．土壤含水率傳感器采用ECH20水分傳感器，工作電壓為2．5V．

由于部署網絡區域經常出現連續陰雨天氣，為方便部署傳感器節點采用4節1．5VAA電池供電，通過穩壓芯片t作電壓3．0V；節點MAC層采用CSMA／CA協議，網絡層采用洪泛協議；在能量管理上采用休眠／同步機制，使全部節點同時工作而后同時進入休眠狀態以節省能量，通訊時利用網絡層的洪泛機制進行全網同步[7]．

網關節點采用太陽能供電，工作電壓12V；為保證網關節點在雨季也能正常工作，蓄電池容量為12Ah．

基于智能手機的移動終端采用WindowsMobile操作系統，通過WebService與服務器相連．主要目的是：1)在部署時以機載GPS定位節點，將節點位置信息上傳至服務器；2)在現場查看網絡工作狀態，方便部署與維護；3)方便管理人員遠程監控農田參數、人員工作狀態與農機工作狀態．

1．4數據服務的設計

傳感器網絡在外部看來是網絡化的傳感器，更強調數據的采集，強調系統的可觀測性【8]．在傳感器網絡中觀測的對象是傳感器采集到的數據、傳感器的工作狀態以及網絡的連接情況．而物聯網則強調各個相連的事物之間的連通性，以及系統的可控性，物聯網中傳感器網絡是連接觀測者與被觀測對象的渠道．因此，需要對傳感器網絡采集到的數據進行處理，以觀測者需要的形式出去．主要包括2部分服務：濾波和插值和．觀察者可以訪問通過這些服務了解被觀測對象，這一過程對傳感器網絡而言是透明的．

1．5數據濾波

由于傳感器網絡在傳感器端沒有作濾波，可能會有一些奇異數據被采集回來，在一般使用中需要進行濾波，只觀測臺理可靠的數據．在一些特殊的應用中，特別關心奇異數據，也可以通過濾波服務獲取這些奇異數據．為方便計算，采用簡單的平滑濾波∽j．#p#分頁標題#e#

平滑濾波的目的是在不影響低頻率分量的情況下減弱或消除圖像中的高頻率分量并將觀測值中的細小中斷連接起來．處理后的任一輸出值弧均為觀測值≈與相鄰元素運算后的結果，如式(1)所示：Yk=≥：口：zf，

(1)t=FN濾波窗寬度為2N，ai為加權系數，k為濾波窗中值．

為方便計算采用矩陣表達，可得y=IA】X／n，

(2)其中l，為輸出向量，x為輸入向量，Ea-1為濾波矩陣，n為平均值參數．

針對不同情況可以使用線性平滑濾波和加權平滑濾波，線性濾波的濾波矩陣為行列元素皆為1的7階矩陣，n為7；加權濾波的濾波矩陣為行向量為[1，6，15，20，15，6，1-1構成的矩陣，以為64．

對應服務為record[]DataProcess．Smooth(Datetimestart，Datetimeend，boollinear)，其中start為起始時間，end為終止時間，linear為線性濾波標志，返回值即為濾波后的輸出值．

1．6插值分析

如果觀測者僅能獲得傳感器所在位置的數據，就無法體現被觀測的農田與觀測者的關系，因此有必要對傳感器采集到的數據進行插值，將空間插值后的數據提供給用戶，使觀測者只需輸入位置信息即可獲得所需的數據．因為同一農田中的溫度、濕度和光照都是連續變化的，所以采用插值分析獲得的數據是可信的．插值方法采用簡單的兩點插值和全圖距離倒數插值2種．

1．6．1兩點插值

兩點插值又叫線性插值，取最近的2個點A，B的觀測值為參考值，計算任意點的值．y一絲堅≯盟，(3)L其中L為最近兩點距離，z。為插值點距A點距離，z：為插值點距A點距離，Y。為A點觀測值，Y：為B點觀測值．兩點插值非常簡單，而且不受其他點干擾，通常在部署網絡時用于校驗觀測點傳感器工作情況．

1．6．2全圖距離倒數插值

兩點插值計算簡單，但是缺乏連貫性，每次參考點發生變化時插值結果會跳變，因此提供全圖距離倒數插值服務，用戶可以任意選用插值方法．全圖距離倒數插值公式如下‘10]：3，一∑暑／∑z1，

其中zi為觀測點i的觀測值'rl為觀測點到插值點的距離，n為觀測點集的規模．對應服務double[]DataProcess．getValue(doublelongitude，doublelatitude，boolsimple)，其中longitude為插值點經度，latitude為插值點緯度，simple為兩點插值標志，返回值即為插值點濕度、溫度和光照觀測值．

2結果與分析

網絡被部署在新疆哈密、石河子和北京，圖2為新疆石河子的網絡實際部署圖．為保證通信質量，傳感器節點和網關節點被部署在2m左右的支架上．

由于距離較遠，傳感器節點須通過多跳方式將數據發送到網關，實驗中跳數最大為6，通信距離400m左右． 

傳感器網絡在4個月中采集到大量的數據，通過相應的服務，可以采集區域內任意點的數據曲線．

用戶觀測的對象由傳感器網絡節點轉變為被觀測對象，可以通過選擇位置直接獲得觀測值．展示了哈密實驗田中經緯度與石河子實驗田的土壤濕度和光照曲線，在7月4日至7月5日哈密經歷了一場降雨，在降雨期間光照強度急劇下降，而土壤濕度則迅速攀升直到夜間降雨停止濕度才開始回落．而石河子則是多云問陰的天氣光照強度發生變化，而土壤濕度則基本持平．

通過相關數據服務，用戶可以使用裝在手機上的移動客戶端訪問網絡．定位系統包括2部分內容：1)利用手機GPS進行定位，通過服務現場記錄節點經緯度，并提交服務器．2)通過服務獲取網絡中各節點位置及其數據，通過插值算法將數據與位置關聯起來，為用戶提供直接的數據支持．此時傳感器網絡對用戶完全透明，用戶可以直接獲取自己所關心的位置的農田參數．