CN111328685B - 基于土壤信息采集的物联网多模式农业灌溉方法 - Google Patents
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Abstract
基于土壤信息采集的物联网多模式农业灌溉方法，属于农业灌溉领域，为了解决对于农业采集信息利用，实现自动、有效灌溉的问题，节点发送数据到主控核心设备：节点是土壤湿度数据采集节点，节点采集到土壤湿度和土壤肥度数据后，先创建一个节点数据包结构，将经过运算后的两个土壤数据分别储存于节点数据包结构中的第4个变量和第6个变量中，最后给节点数据包结构加上结束标志位和状态标志位，封装成一个数据包，通过核心控制器的串口，经由ZigBee通信模块发送给主控核心设备，效果是能够实现节点数据的有效传输，以及实现节点采集信息的使用，从而能够根据节点信息，进行相应的灌溉控制。
Description
技术领域
本发明属于农业灌溉领域，涉及一种基于土壤信息采集的物联网多模式农业灌溉方法。
背景技术
传统灌溉技术如畦灌、沟灌、淹灌和漫灌需要大量的灌溉水,但灌溉水的利用率却非常低。随着社会的进步及经济的发展，需水量逐年增加与水资源短缺之间的矛盾日益加剧,传统灌溉技术已经无法满足现代社会对“高效”“节水”的需求，同时传统灌溉技术带来的次生灾害也越发明显。因而，解决传统灌溉技术存在的问题，对于缓解水资源的紧缺、提高水资源的利用率是非常重要的。
目前，国内现有智能灌溉设备在实际应用仍有很多不足，如在复杂的实际农田环境中，金属障碍物会影响电信号的传输，阻绝无线通信过程；大面积农田均处于偏远地区，wifi 覆盖难度大，因此需要因特网支持的智能灌溉设备便受到了很大的使用局限性；大多设备需要人为操控，缺乏智慧农业的理念，耗费人力资源；灌溉范围过于宽广，无法精确控制，导致在大面积农田中对某区域农作物重复灌溉而浪费大量水资源。
现有的农业灌溉的集成终端，基本都是单灌溉结构，不具有合理的构造能够对于农业信息(如土壤湿度、肥度、雨量等)采集装置进行集成安装，集成终端需要解决器件组合的空间使用以及器件分布，基于集成终端，能够实现终端防雨、器件隔离、有效空间利用，布线合理等，能够实现灌溉终端的信息采集和灌溉功能的有效集成，从而进一步为实现灌溉控制提供了支持。
发明内容
为了解决对于农业采集信息利用，实现自动、有效灌溉的问题，本发明还提出了一种基于土壤信息采集的物联网多模式农业灌溉方法。为了实现上述目的，本发明提出如下技术方案：一种基于土壤信息采集的物联网多模式农业灌溉方法，包括如下步骤：
节点发送数据到主控核心设备：节点是土壤湿度数据采集节点，节点采集到土壤湿度和土壤肥度数据后，先创建一个节点数据包结构，将经过运算后的两个土壤数据分别储存于节点数据包结构中的第4个变量和第6个变量中，最后给节点数据包结构加上结束标志位和状态标志位，封装成一个数据包，通过核心控制器的串口，经由ZigBee通信模块发送给主控核心设备；
主控核心设备接收节点发送来的数据包：在接收到数据包前，主控核心设备一直处于监控模式，等待着数据包的到来；当主控核心设备接收到一个数据包时，先把数据包中的第一个字节数据取出，判断是否是“0XAA”，如果是，说明这个数据包是来自节点，之后解析数据包，在Crc16校验完成且无错后，按buf的编号取出“设备号”、“土壤湿度”数据、“土壤肥度”数据和“状态标志”数据；先根据“状态标志”数据判断此节点工作是否正常，如果工作正常，则继续解析数据包，以设备号为关键词保存对应的“土壤湿度”数据和“土壤肥度”数据；如果工作不正常，则放弃对此次数据包的继续解析，重新进入监控模式，等待下次数据包的到来；主控核心设备发送数据包到云应用平台：主控核心设备会记录连接了多少个节点，在正确接收到所有节点数据后，主控核心设备先创建一个主控核心设备数据包结构，把汇总后的土壤湿度和土壤肥度数据进行算数平均运算，分别存储于主控核心设备数据包结构中的第 8个变量和第10个变量中，然后主控核心设备会自动采集当前空气中的温度和湿度数据，分别存储于第4个变量和第6个变量中，最后给主控核心设备数据包结构加上结束标志位和状态标志位，封装成一个数据包，通过核心控制器的串口，经由GPRS通信模块发送到云应用平台；云应用平台一直处于监听模式，云应用平台每次接收到数据包后会对数据包进行解析，如果“数据包头”为“0XBB”,则进行Crc16校验，校验完成且无错后，取出该数据包中的“空气湿度”、“空气温度”、“土壤湿度”、“土壤肥度”和“状态标志”数据，根据设备号储存到对应的数据库中，同时，云应用平台通过数据包中“状态标志”数据，将水阀当前的状态是“开启”还是“关闭”状态，实时反馈给用户；
云应用平台发送数据包到主控核心设备：云应用平台通过用户交互平台获取用户指定的土壤湿度门限值和控制模式指令，然后创建一个云应用平台数据类，把土壤湿度门限值和控制模式指令储存到这个类中对应的变量中，之后封装成数据包发送到主控核心设备，主控核心设备接收到数据包后，重新创建一个数据包结构，然后把云应用平台的数据包类型转换成结构体类型，取出其中的“数据包头”判断是否是“0XCC”,如果是，再进行Crc16校验成功后取出其中的“土壤湿度门限值”和“控制模式指令”；控制模式指令一共有三种：开启模式，关闭模式和自动控制模式；如果是开启或关闭模式，水阀直接执行对应的动作：“开启模式”即打开水阀；“关闭模式”即关闭水阀；如果是自动控制模式，这时主控核心设备会取出当前储存的来自节点的经过运算后的土壤湿度数据，与“土壤湿度门限值”进行比较，从而判断是进行开启还是关闭动作，如果土壤湿度数据高于土壤湿度门限值，执行水阀关闭动作；如果土壤湿度数据低于土壤湿度门限值，执行水阀开启动作；
其中，数据包格式如下：
一.土壤湿度数据采集节点数据包格式：
数据包头：主控核心设备接收到的节点数据包都是以0XAA为数据包头，用于区分数据包类型
设备号：为各个节点的设备编号，其设备编号唯一；
判断标志1：设备号接收完毕标志位；
土壤湿度：记录有节点当前采集的土壤湿度数据；
判断标志2：土壤湿度数据接收完毕标志位；
土壤肥度：记录有节点当前采集的土壤肥度数据；
判断标志3：土壤肥度数据接收完毕标志位；
结束标志：有效数据结束判断标志位；
状态标志：记录有节点当前的运行情况，如果节点工作正常该标志位为0X01；如果节点工作不正常该标志位0X02；
校验：Crc16校验，用于查错校验；
二.主控核心设备数据包格式
数据包头：主控核心设备发送给云服务器的数据包都是以0xBB为数据包头，用于区分数据包类型；
设备号：为各个主控核心设备的设备编号，其设备编号唯一；
判断标志1：设备号接收完毕标志位；
数据1：记录有主控核心设备采集到的空气湿度数据；
判断标志2：数据1接收完毕标志位；
数据2：记录有主控核心设备采集到的空气温度数据；
判断标志3：数据2接收完毕标志位；
数据3：各个节点土壤湿度数据汇聚到主控核心设备后，主控核心设备对其做出处理，并将处理后的值记录进该位；
判断标志4：数据3接收完毕标志位；
数据4：各个节点土壤肥度数据汇聚到主控核心设备后，主控核心设备对其做出处理，并将处理后的值记录进该位；
判断标志5：数据4接收完毕标志位；
时间：记录有当前数据包创建的时间；
结束标志：有效数据结束判断标志位；
状态标志：记录有主控核心设备当前的水阀状况，如果水阀打开此标志位赋值为0X01；如果水阀关闭此标志位赋值为0X02；
校验：Crc16校验，用于查错校验；
三.云应用平台数据包格式
数据包头：云应用平台发出的数据包都是以0xCC为数据包头，用于区分数据包类型
设备号：接收此数据包的主控核心设备的设备号，其设备号唯一；
判断标志1：设备号接收完毕标志位；
控制指令：记录着当前用户指定的控制方式；
判断标志2：控制指令接收完毕标志位；
门限数据：记录着用户设置的土壤湿度门限值，作为“自动控制模式”中的参考数值；
判断标志3：标准数据接收完毕标志位；
结束标志：有效数据结束判断标志位；
校验：Crc16校验，用于查错校验。
有益效果：通过上述方案，能够实现节点数据的有效传输，以及实现节点采集信息的使用，从而能够根据节点信息，进行相应的灌溉控制。
附图说明
图1是智慧农田精准灌溉系统的模块示意图。
图2是灌溉控制终端；
图3是信息采集终端；
图4是第一盘体示意图；
图5是信息采集终端示意图；
图6是图5的剖视图；
图7是灌溉控制终端示意图；
图8是灌溉控制终端剖视图；
图9是与水管接头配合示意图。
其中：1.CPU，2.组网通信模块，3.云服务器通信模块，4.传感设备，5.机械结构，6.基于云服务器的数据接收、处理、存储和转发，7用户账号注册、登录，8.绑定设备，9.数据查看，10.控制指令，11.设备信息管理，12.第一上层，13.第一下层，14.第二上层，15.第二下层，16.第一盘体，17.第一圆形平面结构，18.导水槽，19.第一空心柱，20.雨滴传感器， 21.凹槽的槽面板，22.第一上壳，23.第一下壳，24.探针，25.第二盘体，26.第二圆形平面结构，27.第二空心柱，28.凹槽的槽面板，29.第二上壳，30.第二下壳，31.PM2.5传感器，32. 太阳能电池板，33.电磁阀。
具体实施方式
实施例1：为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。这些优选实施方式的示例在附图中进行了例示。附图中所示和根据附图描述的本发明的实施方式仅仅是示例性的，并且本发明并不限于这些实施方式。
本实施例提出一种成本低、方便实用、安全性高、机械结构体积小的智慧农田精准灌溉系统，技术方案是：
为了解决基于采集信息的智能自动灌溉的问题，本发明还提出一种智慧农田精准灌溉系统，能够将云平台、分散终端进行集中管理，将采集信息进行自动灌溉控制的依据。本发明提出一种智慧农田精准灌溉系统，包括基于云服务器的数据接收、处理、存储和发送、组网通信模块、云服务器通信模块、CPU、控制指令、传感设备、数据查看、绑定设备、设备信息管理、用户账号注册、登录、机械结构。进一步地，所述基于云服务器的数据接收、处理、存储和发送为基于云端服务器建立的。进一步地，所述组网通信模块为ZigBee无线通信模块。进一步地，所述云服务器通信模块为GPRS无线通信模块。进一步地，所述CPU为STM32F103单片机。进一步地，所述控制指令为同时支持手机、平板和电脑的水阀开启水阀关闭以及主控设备自动控制功能。进一步地，所述传感设备为空气温湿度传感器DHT11、电容式土壤湿度传感器。进一步地，所述数据查看为查看实际农田环境空气温度、空气湿度、土壤湿度的动态曲线。进一步地，所述绑定设备为用户根据主控设备的唯一识别机器码添加设备并完成绑定。进一步地，所述设备信息管理为对设备信息包括用户名、设备名、机器码、备注等信息的管理。进一步地，所述用户账号注册、登录为用户首次通过电脑或平板建立与硬件主控设备的链接需要安全检验过程，即成功注册并成功登录。进一步地，所述机械结构为一个上下两层的壳体，上层用于容纳单片机核心板及外围设备，如组网通信模块、云服务器通信模块等，下层用于容纳电磁水阀、电源、指示灯、传感设备等。
本实施例分析传统畦灌、沟灌、淹灌和漫灌方式需要人工看管且严重浪费水资源等不足上，设计了基于物联网的无线灌溉系统。本设计由三部分组成，分别是数据采集控制设备、云应用平台和用户平台。数据采集控制设备主要分为土壤湿度采集节点和主控核心设备。土壤湿度采集节点包括CPU、组网通信模块、传感设备、电源等；主控核心设备包括CPU、组网通信模块、云服务器通信模块、传感设备、水阀控制模块、水阀、电源等。云应用平台主要负责基于云服务器的数据接收、数据处理、数据存储、数据读取和数据发送等。用户平台为手机、平板和电脑提供了对数据采集控制设备的监控平台。利用设计的软件系统对数据采集控制设备进行检测和控制，统计误差并分析，结果表明该设计实时性好，精度较高，抗干扰能力强，具有实际使用价值。
作为一种实施例，为了解决将农业信息采集装置与灌溉装置集成安装，并且具有有效的空间利用和器件隔离，能够进行合理的布线的问题，本发明提出了一种太阳能供电的农业信息采集与灌溉控制终端，能够将现有灌溉和信息采集装置进行集成，形成了一种结构集成、紧凑、空间利用合理的终端。
所述的机械结构是一种太阳能供电的农业信息采集与灌溉控制终端，包括信息采集终端与灌溉控制终端；
所述的信息采集终端，包括第一上层和第一下层，第一上层包括第一凹锥形盘体，第一下层包括第一壳体；第一盘体外表面的上部为第一圆形平面结构，第一圆形平面结构具有导水槽，在第一圆形平面结构中央具有与第一盘体内部连通的开孔，第一空心柱安装其上并与其连通，第一空心柱上孔面固定雨滴传感器。通过形成圆形平面结构，并在其上形成导水槽，可以便于盘体积水的导流，从而降低降水等对终端的影响。
在一种方案中，传感器是圆环性设计，表面电路排布采用曲线排列，可以有效的增大接触面积，提高检测精度；而模块表面设置的导流槽，可以快速导流传感器表面残留的水分，避免误差。导流槽一部分面积采用曲线分布，剩余面积较小，且采用圆弧导流槽，可以最大限度的排除传感器表面的水分，同时传感器中间略高于两边，这样做可以让传感器表面的水分最终流入导流槽，进而更快速的排出传感器表面，这样传感器就可以适应雨量特别大的天气。需要说明的是，导流槽下部没有铺设电路，这样做是为了避免导流槽内的水过多导致测量数据的误差。传感器表面采用镀镍处理，这样可以提高导电性，同时使得传感器具有抗氧化性，提高使用寿命。
第一盘体为内部空心结构，第一盘体内部的空心安装第一电路板，第一电路板具有第一控制器，第一控制器与雨滴传感器通过线路连接，且连线位于第一空心柱内，第一电路板其上还具有与第一控制器连接的第一通信模块；空心柱能够为走线，使得位于盘体内外部的控制器和传感器能够进行电路连接，并且能够将线路密封，提高可靠性。而雨滴传感器提供终端采集雨量的能力，安装通信模块可以使得采集信息进行传输，从而能够为控制提供数据传输保障。
第一盘体下部是圆面开口，开口的边沿为竖向圆周沿，边沿嵌入第一上壳的圆面凹槽中，第一盘体内表面的上部向下安装螺纹套，圆面凹槽的槽面板具有开孔，通过螺栓与螺纹套的配合，将圆面凹槽的槽面板与第一盘体内表面的上部紧固；形成盘体安装传感器和控制电路，壳体安装电磁阀的上、下结构，并且通过壳体与盘体的连接，能够将竖向空间利用，从而能尽量小的占用田地空间。
第一盘体的上部自第一圆形平面结构外周向盘体边缘的厚度及第一盘体的下部自开口外周向第一盘体边缘的厚度逐渐减小，并形成凹锥形；该形状能够使得平面的积水更为容易被引流和排出。
第一壳体是由第一上壳和第一下壳形成的多边形筒状壳体，第一下壳的边角安装空心柱套，且由第一下壳外表面的底部开出螺栓孔，螺栓孔与空心柱套的贯穿孔连通，上壳相应的边角安装螺纹套，通过螺栓与螺纹套的配合，将第一上壳与第一下壳紧固；通过该结构，可以将壳体作为可拆装壳体。
第一下壳内部固定土壤湿度传感器和土壤肥度传感器，传感器的主体位于第一壳体的内部空间，传感器的探针由下壳的壳体探出并位于第一下壳的外部；所述第一盘体的圆面凹槽的槽面板具有使得壳体与第一盘体接通的开孔，通过所述开孔，位于第一盘体内部的第一控制器与第一壳体内部的土壤湿度传感器和土壤肥度传感器相连接；将传感器安装在可拆装壳体内，一方面保护了传感器本体电路，另一方面可以容易更换。
灌溉控制终端包括第二上层和第二下层，第二上层包括第二凹锥形盘体，第二下层包括第二壳体；第二盘体外表面的上部为圆形平面结构，圆形平面结构自外向内，主要由外环面、固定环槽、内环面组成，且均覆盖太阳能电池板，太阳能电池板能够为终端供电，适合使用在农业灌溉场合。在内环面中央是与盘体内部连通的开孔，第二空心柱安装在其上并与其连通，第二空心柱上孔面固定PM2.5传感器；第二盘体为内部空心结构，第二盘体内部的空心安装第二电路板，第二电路板的器件由太阳能电池板供电，第二电路板具有控制器，第二控制器与PM2.5传感器通过线路连接，且连线位于第二空心柱内，第二电路板其上还具有与第二控制器连接的第二通信模块；第二盘体下部是圆面开口，开口的边沿为竖向圆周沿，边沿嵌入第二上壳的圆面凹槽中，第二盘体内表面的上部向下安装螺纹套，圆面凹槽的槽面板具有开孔，通过螺栓与螺纹套的配合，将圆面凹槽的槽面板与第二盘体内表面的上部紧固；第二盘体的上部自第二圆形平面结构外周向第二盘体边缘的厚度及第二盘体的下部自开口外周向第二盘体边缘的厚度逐渐减小，并形成凹锥形；第二壳体是由第二上壳和第二下壳形成的多边形筒状壳体，第二下壳的边角安装空心柱套，且由下壳外表面的底部开出螺栓孔，螺栓孔与空心柱套的贯穿孔连通，上壳相应的边角安装螺纹套，通过螺栓与螺纹套的配合，将第二上壳与第二下壳紧固；第二下壳内部固定电磁阀，电磁阀位于壳体的内部空间，电磁阀的两端安装加长水管，使得水管通过壳体的开口伸出壳体，且加长水管的端部是与水管接头配合的端部(接头是4分通水接头)；所述所述第二盘体的圆面凹槽的槽面板具有使得第二壳体与第二盘体接通的开孔，通过所述开孔，位于第二盘体内部的第二控制器与第二壳体内部的电磁阀相连接。该装置，通过电磁阀可以控制灌溉的启动和停止，并且，通过接头，就可以对加长水管与水管相接，使用非常方便。
相较于现有技术，本实施例所述智慧农田精准灌溉系统能够更好地适应实际农田的环境，我们需要考虑实际因素，在农田没有wifi的情况下设备可运转，降低设备使用的局限性；设备节点间可以自动组网，距离较远的多个节点可以选择最优路径利用中间节点进行通信，可以适应多地形；在大面积农田中，主设备间采用不同拓扑结构的设计方案，在节点判断需要灌溉的区域后，实现精准灌溉，避免水资源的浪费；用户可以在手机、平板和电脑上查看农田主要环境数据的动态曲线，并作出对主设备的控制；用户可选择智能控制功能，主设备可对环境数据进行数据分析并作出判断，智能控制整个灌溉过程，真正实现智慧农业 (注：始终秉承人为占主导的原则，智能控制可随时通过软件解除，避免不必要的冲突)；选择使用低功耗的电磁水阀延长待机时间；包装壳上下分层设计，将上层核心控制面板和下层水接触结构隔离，达到防水效果。
请参阅图1，图2以及图3所示，所述基于云服务器的数据接收、处理、存储和发送(6) 为基于云端服务器建立的，由CPU(1)对云服务器通信模块(3)进行控制，让其完成云服务器的连接和数据发送接收的功能。因为选用的为GPRS通信模块，所以设备可以在没有wifi网络的环境中完成服务器连接和数据发送及接收，让其可以适应更多的应用场景。同时云服务器也需要发送控制指令和各种参数给主控核心设备。所述组网通信模块(2)ZigBee 无线通信模块，为了适应实际农田的不同情况，对ZigBee模块的程序进行优化，针对其自动组网的特点进行开发，用来避免由于如房屋、金属、树木、其他设备等遮挡物导致两个节点无法通信的问题，如果遇到阻碍通信的情况，第三方节点便作为中转路由的作用，传递信息。所述云服务器通信模块(3)为GPRS无线通信模块。常见的无线通信模块如蓝牙模块、 GPRS模块、ZigBee模块、wifi模块，特点各异：蓝牙可以传输很大的数据，如视频数据，但是传输距离很短，并不合适此系统的实际部署；GPRS模块主要为2G信号，这就决定了它的传输数据有限，但是其传输的距离很远，在SIM卡有信号的地方，都能实现数据的传输，很适合系统野外运行；ZigBee模块传输的数据量很小，但是因为其有专属的信道，传输速度很快，并且其自组网的特点，对于复杂环境下的部署很有效；对于wifi模块，其传输数据量很大，而且很快，但是需要依托路由器等联网设备，这个条件决定了其不适合本次系统的设计。综合以上等多方面的研究和考虑，最后选定了以硬件设备主要依托ZigBee模块进行互相通信、GPRS模块进行云通信。所述CPU(1)为STM32F103单片机，首先因为其开发技术已经成熟，其次因为其最小系统体积小，可缩小所有设备体积，方便用户使用。所述控制指令(10)为同时支持手机、平板和电脑的水阀开启、水阀关闭以及主控设备自动控制功能。实际控制方式由用户通过前端界面或微信小程序来指定，主控核心设备会根据用户指定的方式完成相应的水阀控制动作。需要说明的是，当用户把控制方式设置为“水阀自动控制”时，主控核心设备会接管控制权，根据当前的环境数据自动完成水阀控制动作，无需用户再进行任何操作。所述传感设备(4)为空气温湿度传感器DHT11、电容式土壤湿度传感器。所述数据查看(9)为查看实际农田环境空气温度、空气湿度、土壤湿度的动态曲线。所述绑定设备(8)为用户根据主控设备的唯一识别机器码添加设备并完成绑定。所述设备信息管理(11)为对设备信息包括用户名、设备名、机器码、备注等信息的管理，每个主控核心设备都有唯一的机器识别码，用户可以通过界面左上角的“添加设备”按钮在界面中自行添加想要监控的主控核心设备，每个添加的设备在界面中都会按条显示，用户可以通过点击每条设备记录后的“查看”按钮来监控对应设备。用户也可通过每条设备记录后的“删除”按钮来删除想要删除的设备记录。整个过程都是和云服务器的数据库进行交互的，当设备记录重复时，数据库会自动进行合并。所述用户账号注册、登录(7)为用户首次通过平板或电脑建立与硬件主控设备的链接需要安全检验过程，即成功注册并成功登录。所述机械结构 (5)分为主控核心设备机械结构和土壤湿度采集节点机械结构，在权衡美观、体积、功能等因素后主控核心设备机械结构设计具体示意图如图2所示，土壤湿度采集节点机械结构设计具体示意图如图3所示。两种机械结构均为上下两层的壳体，上层(12)(14)上层用于容纳单片机核心板及外围设备，如组网通信模块、云服务器通信模块等，下层(13)(15) 下层用于容纳电磁水阀、电源、指示灯、传感设备等。
作为一种实施例，所述节点(终端)、主控核心设备、平台间的通信方法如下：
说明：土壤湿度数据采集节点以下简称节点
一、节点发送数据到主控核心设备的过程详解
节点采集到土壤湿度和土壤肥度数据后，会先创建一个节点数据包结构，将经过运算后的两个土壤数据(土壤湿度和土壤肥度数据)分别储存于节点数据包结构中的第4个变量和第 6个变量中，最后给节点数据包结构加上结束标志位和状态标志位，封装成一个数据包，通过核心控制器的串口，经由ZigBee通信模块发送给主控核心设备。
二、主控核心设备接收节点发送来的数据包的过程详解
在接收到数据包前，主控核心设备一直处于监控模式，等待着数据包的到来；当主控核心设备接收到一个数据包时，会先把数据包中的第一个字节数据(即“数据包头”)取出，判断是否是“0XAA”，如果是，就能说明这个数据包是来自节点(因为还有别的数据包来自云应用平台)。之后解析数据包，在Crc16校验完成且无错后，按buf的编号取出“设备号”、“土壤湿度”数据、“土壤肥度”数据和“状态标志”数据。
先根据“状态标志”数据判断此节点工作是否正常，如果工作正常，则继续解析数据包，以设备号为关键词保存对应的“土壤湿度”数据和“土壤肥度”数据；如果工作不正常，则放弃对此次数据包的继续解析，从新进入监控模式，等待下次数据包的到来。
三、主控核心设备发送数据包到云应用平台的过程详解
主控核心设备会记录连接了多少个节点，在正确接收到所有节点数据后，主控核心设备会先创建一个主控核心设备数据包结构，把汇总后的土壤湿度和土壤肥度数据进行算数平均运算，分别存储于主控核心设备数据包结构中的第8个变量和第10个变量中，然后主控核心设备会自动采集当前空气中的温度和湿度数据，分别存储于第4个变量和第6个变量中，最后给主控核心设备数据包结构加上结束标志位和状态标志位，封装成一个数据包，通过核心控制器的串口，经由GPRS通信模块发送到云应用平台。
云应用平台一直处于监听模式，云应用平台每次接收到数据包后会对数据包进行解析，如果“数据包头”为“0XBB”,则会进行Crc16校验，校验完成且无错后，会取出该数据包中的“空气湿度”、“空气温度”、“土壤湿度”、“土壤肥度”和“状态标志”数据，根据设备号储存到对应的数据库中。同时，云应用平台会通过数据包中“状态标志”数据将水阀当前的状态是“开启”还是“关闭”状态实时的反馈给用户。
四、云应用平台发送数据包到主控核心设备的过程详解
云应用平台会通过用户交互平台获取用户指定的土壤湿度门限值和控制模式指令，然后创建一个云应用平台数据类，把土壤湿度门限值和控制模式指令储存到这个类中对应的变量中，之后封装成数据包发送到主控核心设备，主控核心设备接收到数据包后，会从新创建一个数据包结构，然后把云应用平台的数据包类型转换成结构体类型，取出其中的“数据包头”判断是否是“0XCC”,如果是，再进行Crc16校验成功后取出其中的“土壤湿度门限值”和“控制模式指令”。控制模式指令一共有三种：开启模式，关闭模式和自动控制模式。如果是开启或关闭模式，水阀会直接执行对应的动作：“开启模式”即打开水阀；“关闭模式”即关闭水阀；如果是自动控制模式，这时主控核心设备会取出当前储存的来自节点的经过运算后的土壤湿度数据(以下简称土壤湿度数据)，与“土壤湿度门限值”进行比较，从而判断是进行开启还是关闭动作，如果土壤湿度数据高于土壤湿度门限值，执行水阀关闭动作；如果土壤湿度数据低于土壤湿度门限值，执行水阀开启动作。此模式下主控核心设备会进行自动的判断和控制，无需人为干预。
数据封装(通信接口协议)
一、土壤湿度数据采集节点数据包格式
说明：土壤湿度数据采集节点以下简称节点
数据包头：主控核心设备接收到的节点数据包都是以0XAA为数据包头，用于区分数据包类型
设备号：为各个节点的设备编号，其设备编号唯一
判断标志1：设备号接收完毕标志位
土壤湿度：记录有节点当前采集的土壤湿度数据
判断标志2：土壤湿度数据接收完毕标志位
土壤肥度：记录有节点当前采集的土壤肥度数据
判断标志3：土壤肥度数据接收完毕标志位
结束标志：有效数据结束判断标志位
状态标志：记录有节点当前的运行情况，如果节点工作正常该标志位为0X01；如果节点工作不正常该标志位0X02；
校验：Crc16校验，用于查错校验。
节点采集数据的结构体(即实际代码中的实现方法)：
二.主控核心设备数据包格式
说明：土壤湿度数据采集节点以下简称节点
数据包头：主控核心设备发送给云服务器的数据包都是以0xBB为数据包头，用于区分数据包类型
设备号：为各个主控核心设备的设备编号，其设备编号唯一
判断标志1：设备号接收完毕标志位
数据1：记录有主控核心设备采集到的空气湿度数据
判断标志2：数据1接收完毕标志位
数据2：记录有主控核心设备采集到的空气温度数据
判断标志3：数据2接收完毕标志位
数据3：各个节点土壤湿度数据汇聚到主控核心设备后，主控核心设备对其做出处理，并将处理后的值记录进该位
判断标志4：数据3接收完毕标志位
数据4：各个节点土壤肥度数据汇聚到主控核心设备后，主控核心设备对其做出处理，并将处理后的值记录进该位
判断标志5：数据4接收完毕标志位
时间：记录有当前数据包创建的时间
结束标志：有效数据结束判断标志位
状态标志：记录有主控核心设备当前的水阀状况，如果水阀打开此标志位赋值为0X01；如果水阀关闭此标志位赋值为0X02；
校验：Crc16校验，用于查错校验。
主控核心设备数据的结构体(即实际代码中的实现方法)：
Char time；//时间
char over；//结束标志
char state；//状态标志
short crc16；//crc校验值
}GPRS_Data；
三、云应用平台数据包格式
数据包头：云应用平台发出的数据包都是以0xCC为数据包头，用于区分数据包类型设备号：接收此数据包的主控核心设备的设备号，其设备号唯一
判断标志1：设备号接收完毕标志位
控制指令：记录着当前用户指定的控制方式(即控制指令)
判断标志2：控制指令接收完毕标志位
门限数据：记录着用户设置的土壤湿度门限值，作为“自动控制模式”中的参考数值。
判断标志3：标准数据接收完毕标志位
结束标志：有效数据结束判断标志位
校验：Crc16校验，用于查错校验
云应用平台数据的结构体(即实际代码中的实现)
以上所述，仅为本发明创造较佳的具体实施方式，但本发明创造的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明创造披露的技术范围内，根据本发明创造的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明创造的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于土壤信息采集的物联网多模式农业灌溉方法，其特征在于，包括如下步骤：
节点发送数据到主控核心设备：节点是土壤湿度数据采集节点，节点采集到土壤湿度和土壤肥度数据后，先创建一个节点数据包结构，将经过运算后的两个土壤数据分别储存于节点数据包结构中的第4个变量和第6个变量中，最后给节点数据包结构加上结束标志位和状态标志位，封装成一个数据包，通过核心控制器的串口，经由ZigBee通信模块发送给主控核心设备；
主控核心设备接收节点发送来的数据包：在接收到数据包前，主控核心设备一直处于监控模式，等待着数据包的到来；当主控核心设备接收到一个数据包时，先把数据包中的第一个字节数据取出，判断是否是“0XAA”，如果是，说明这个数据包是来自节点，之后解析数据包，在Crc16校验完成且无错后，按buf的编号取出“设备号”、“土壤湿度”数据、“土壤肥度”数据和“状态标志”数据；先根据“状态标志”数据判断此节点工作是否正常，如果工作正常，则继续解析数据包，以设备号为关键词保存对应的“土壤湿度”数据和“土壤肥度”数据；如果工作不正常，则放弃对此次数据包的继续解析，重新进入监控模式，等待下次数据包的到来；主控核心设备发送数据包到云应用平台：主控核心设备会记录连接了多少个节点，在正确接收到所有节点数据后，主控核心设备先创建一个主控核心设备数据包结构，把汇总后的土壤湿度和土壤肥度数据进行算数平均运算，分别存储于主控核心设备数据包结构中的第8个变量和第10个变量中，然后主控核心设备会自动采集当前空气中的温度和湿度数据，分别存储于第4个变量和第6个变量中，最后给主控核心设备数据包结构加上结束标志位和状态标志位，封装成一个数据包，通过核心控制器的串口，经由GPRS通信模块发送到云应用平台；云应用平台一直处于监听模式，云应用平台每次接收到数据包后会对数据包进行解析，如果“数据包头”为“0XBB”,则进行Crc16校验，校验完成且无错后，取出该数据包中的“空气湿度”、“空气温度”、“土壤湿度”、“土壤肥度”和“状态标志”数据，根据设备号储存到对应的数据库中，同时，云应用平台通过数据包中“状态标志”数据，将水阀当前的状态是“开启”还是“关闭”状态，实时反馈给用户；
云应用平台发送数据包到主控核心设备：云应用平台通过用户交互平台获取用户指定的土壤湿度门限值和控制模式指令，然后创建一个云应用平台数据类，把土壤湿度门限值和控制模式指令储存到这个类中对应的变量中，之后封装成数据包发送到主控核心设备，主控核心设备接收到数据包后，重新创建一个数据包结构，然后把云应用平台的数据包类型转换成结构体类型，取出其中的“数据包头”判断是否是“0XCC”,如果是，再进行Crc16校验成功后取出其中的“土壤湿度门限值”和“控制模式指令”；控制模式指令一共有三种：开启模式，关闭模式和自动控制模式；如果是开启或关闭模式，水阀直接执行对应的动作：“开启模式”即打开水阀；“关闭模式”即关闭水阀；如果是自动控制模式，这时主控核心设备会取出当前储存的来自节点的经过运算后的土壤湿度数据，与“土壤湿度门限值”进行比较，从而判断是进行开启还是关闭动作，如果土壤湿度数据高于土壤湿度门限值，执行水阀关闭动作；如果土壤湿度数据低于土壤湿度门限值，执行水阀开启动作；
其中，主控核心设备包括CPU、组网通信模块、云服务器通信模块、传感设备、水阀控制模块、水阀、电源；
硬件设备主要依托ZigBee模块进行互相通信、GPRS模块进行云通信，CPU选择STM32F103单片机；
其中，数据包格式如下：
一.土壤湿度数据采集节点数据包格式：
数据包头：主控核心设备接收到的节点数据包都是以0XAA为数据包头，用于区分数据包类型
设备号：为各个节点的设备编号，其设备编号唯一；
判断标志1：设备号接收完毕标志位；
土壤湿度：记录有节点当前采集的土壤湿度数据；
判断标志2：土壤湿度数据接收完毕标志位；
土壤肥度：记录有节点当前采集的土壤肥度数据；
判断标志3：土壤肥度数据接收完毕标志位；
结束标志：有效数据结束判断标志位；
状态标志：记录有节点当前的运行情况，如果节点工作正常该标志位为0X01；如果节点工作不正常该标志位0X02；
校验：Crc16校验，用于查错校验；
二.主控核心设备数据包格式
数据包头：主控核心设备发送给云服务器的数据包都是以0XBB为数据包头，用于区分数据包类型；
设备号：为各个主控核心设备的设备编号，其设备编号唯一；
判断标志1：设备号接收完毕标志位；
数据1：记录有主控核心设备采集到的空气湿度数据；
判断标志2：数据1接收完毕标志位；
数据2：记录有主控核心设备采集到的空气温度数据；
判断标志3：数据2接收完毕标志位；
数据3：各个节点土壤湿度数据汇聚到主控核心设备后，主控核心设备对其做出处理，并将处理后的值记录进该位；
判断标志4：数据3接收完毕标志位；
数据4：各个节点土壤肥度数据汇聚到主控核心设备后，主控核心设备对其做出处理，并将处理后的值记录进该位；
判断标志5：数据4接收完毕标志位；
时间：记录有当前数据包创建的时间；
结束标志：有效数据结束判断标志位；
状态标志：记录有主控核心设备当前的水阀状况，如果水阀打开此标志位赋值为0X01；如果水阀关闭此标志位赋值为0X02；
校验：Crc16校验，用于查错校验；
三.云应用平台数据包格式
数据包头：云应用平台发出的数据包都是以0XCC为数据包头，用于区分数据包类型
设备号：接收此数据包的主控核心设备的设备号，其设备号唯一；
判断标志1：设备号接收完毕标志位；
控制指令：记录着当前用户指定的控制方式；
判断标志2：控制指令接收完毕标志位；
门限数据：记录着用户设置的土壤湿度门限值，作为“自动控制模式”中的参考数值；
判断标志3：标准数据接收完毕标志位；
结束标志：有效数据结束判断标志位；
校验：Crc16校验，用于查错校验。
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| GR01 | Patent grant | ||
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Granted publication date: 20210924 |
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