26、基于云物联网的种植与农业

基于云物联网的种植与农业

1. 引言

植物表型分析（PP）是识别遗传密码差异以及环境对植物表型（外观或行为）影响的过程。表型分析在植物生物学过程研究中是一个重要方向，可用于正向和反向遗传学方法，以获取基础见解或推动作物改良。

过去，小规模农业、畜牧业和渔业是主要的生存方式，表型分析一直发挥着重要作用。近年来，尽管这些活动的相对重要性有所下降，但各国政府正试图振兴动植物农业，以实现一定程度的粮食自给自足。例如，土耳其的食品进口量最近下降了7.1%，若采用无线传感器网络（WSN）技术，效果可能更显著。卡塔尔等国家超过90%的食品依赖进口，农业贸易缺口约为12亿美元，且国内家禽、牛、羊和鲜奶的供应比例较低。

全球农业发展面临灌溉、肥料使用、种子育种、机械、农药、土壤处理和土壤分析等方面的难题。因此，振兴农业需要采用一种新型农业模式，具备高经济效率、优化稀缺资源利用、对环境影响小且可持续的特点。部署先进的农业管理系统（AFMS）是一个关键战略解决方案，而植物表型分析（PP）是构建AFMS的关键技术之一，可有效管理资源，提高作物、家禽和牲畜的生产力，帮助农民建立农场和作物的综合记录，改善决策过程，实现更好的农场管理。然而，传统的表型测量需在实验室进行，成本高且耗时。

接下来，我们将探讨WSN在实现智能农业应用，特别是PP方面的现有尝试，讨论在恶劣户外环境中部署WSN的关键设计因素，并评估能在未来实现PP的现有解决方案和关键技术。

2. 背景

PP的概念并非新鲜事物，其应用始于20多年前，也被称为特定地点管理。PP通常与根据特定投入需求的变异性来应用作物生产投入要素相关，这种变异性可以是时间上的或空间上的。投入要素包括种子、肥料、杀虫剂、排水瓦和深耕等日常农场需求，投入的数量或类型可以有所不同。PP认为投入的应用不必在整个田地中保持一致，但对变异性的分析是实现这种应用的关键。例如，对田地进行定点除草喷雾或调整沙地肥料用量的种植者就是在应用PP，灌溉、施肥和肥料条施的调度也可归类为PP实践。

近年来，PP的发展融入了全球定位系统（GPS）、产量监测器、田间绘图和记录存档、变量率应用和种植设备等先进技术。需要注意的是，PP并非仅仅是将先进自动化设备引入农业，而是收集和有效利用从田间获得的信息，这是PP的核心。因此，PP不会取代人类，而是会增加对高素质农民和工程师的需求，目前全球具备这种专业能力的农民群体相对较少。PP也可应用于畜牧业，通常称为精准畜牧养殖（PLF），它能识别每头动物，帮助农民记录动物的年龄、谱系、生产、生长、健康状况和饲料转化率等方面，从而提高繁殖率、生产高质量食品、确保动物健康、实现高效可持续的养殖，并减少对环境的影响。

3. 植物表型分析（PP）示例

3.1 植物病害表型分析

不同细菌病原体感染植物会表现出不同的症状：
- 拟南芥感染丁香假单胞菌 ：出现灰色水渍状病斑，周围有黄化现象。
- 辣椒感染辣椒斑点病菌 ：早期出现小的水渍状病斑。
- 水稻感染水稻白叶枯病菌 ：出现灰绿色水渍状病斑，逐渐融合成黄色条纹。
- 木薯感染木薯细菌性萎蔫病菌 ：出现深色水渍状病斑，病斑扩散导致叶片枯萎。

3.2 基于生长室的自动化高通量表型分析平台

相关研究聚焦于开发采用多个传感器同时分析植物地上部分的集成自动化高通量植物表型分析平台。在基础和应用科学中，这些新兴方法对于解决植物生长、发育、对环境的响应以及分子育种策略中合适基因型的选择等复杂问题具有重要意义。

3.3 田间高通量表型分析平台（HTPPs）

目前，有效的田间HTPPs的发展仍是未来育种进步的瓶颈，但传感器、航空和高性能计算的进展正在为其铺平道路。田间HTPPs应结合经济成本、高数据记录和处理能力、非侵入式遥感方法以及自动化环境数据收集等特点。实验室对关键植物部位的分析可补充田间直接表型分析。改善用户友好的数据管理和更强大的结果解释将增加田间HTPPs的使用，提高作物遗传改良效率，以满足未来需求。

3.4 不同波长成像技术在植物表型分析中的应用

成像技术	应用场景
可见成像	用于估计作物地上生物量和二维生长模式（从单叶到冠层），在作物育种中可靠应用
荧光成像	主要用于叶部病害检测
热成像	用于检测植物水分状况
3D表面重建	需要校准以进行生物量估计
成像光谱学	需要标准程序提取光谱特征以减少植物表型分析中的原始数据

不同成像方法在受控环境和田间的可靠性存在较大差异，在实验设计中需考虑测量原理、传感器校准和成像系统的定期校准。

4. 表型分析中WSN的设计方面

4.1 部署

节点部署是WSN设计中常被忽视或未深入研究的重要方面，节点放置会对网络的连通性、覆盖范围和可靠性产生深远影响，进而影响整个系统的成本效益和网络性能。

传统研究多从二维角度解决部署问题，但在PP应用中，覆盖区域会在三维空间随时间显著变化，导致优化的二维部署策略失效。例如，动物季节性迁徙、植物不同方向生长和气体浓度差异等因素会改变信道传播条件。三维部署策略能为节点放置提供更高自由度，从而实现更好的连通性和更长的网络寿命，但搜索空间大，节点放置优化的计算量巨大。

为解决这一问题，提出了基于三维网格的部署策略，将监测环境划分为虚拟三维网格，传感器节点（SN）和中继节点（RN）的位置限制在网格交点。通过制定优化问题，在满足网络所需寿命和可用RN数量的约束下，最大化SN与基站（BS）之间的连通性。该策略在成本和网络寿命方面比二维模型表现更优，但适用于低密度静态WSN和小规模PP应用。

为更准确评估WSN在PP环境中的性能，需开发新的指标来衡量网络寿命，综合考虑节点冗余和异构性，解决搜索空间大及网络连通性表示问题。通过大量模拟和比较，验证部署策略在不同节点/链路故障概率下的有效性。同时，节点部署应依据农业专家的建议进行优化，确定单位面积的节点数量和可变采样频率，否则会影响系统效率。

4.2 定位

在更通用的PP模型中，节点密度可变，链路故障概率（PLF）会因节点位置而异。部分节点可能安装在农业机械上，其位置会相对于其他节点发生变化，节点移动会形成可变密度的节点簇和不同的链路质量。检测节点位置有助于维持其与网络的连通性。

一些研究致力于开发利用无线网络和卫星定位系统增强定位的高效技术。例如，通过对接收信号进行去卷积处理，再使用Teager - Kaiser算子进行异步WCDMA多径延迟估计；在超宽带（UWB）移动自组织网络中考虑基于服务质量（QoS）的位置路由，应用呼叫准入控制和临时带宽预留，利用跨层设计优化路由和带宽分配。

4.3 介质访问控制（MAC）与安全

链路层的能量浪费主要源于空闲监听和窃听。空闲监听时，移动节点（MN）监听空闲信道以等待可能的传入数据流量；窃听则是由于无线传输的广播特性，MN接收了本应发送给其他节点的数据包。

传感器网络中常见的节能方法是让MN在空闲监听和/或窃听时进入睡眠模式，即交替处于活动和睡眠周期。但将这种方法扩展到高度动态的数据流量和节点移动的时空域，需要进一步研究以满足QoS要求。特别是在提供数据传输的统计延迟保证、满足数据包丢弃概率和吞吐量要求的同时实现节能，在现有文献中研究较少。在多跳场景中，避免因下一跳MN处于睡眠状态而中断数据包转发的问题更为复杂。

聚焦于分布式基于竞争的信道访问，建议开发新方法来有效安排活动和睡眠周期，以在节点移动和数据流量动态变化的情况下，最大化能源效率并确保服务质量。虽然较长的睡眠周期能节省更多能量，但可能影响数据包在目的地的延迟上限。由于数据包到达的随机性、无线衰落信道和节点移动，统计延迟保证比确定性保证更有效。

此外，可通过减少MAC开销和节点间的传输冲突来降低能耗。一种方法是让节点在规定延迟范围内仅竞争一次以传输一批数据包，随后分配无竞争信道时间。MN的睡眠时长应受其所需吞吐量和邻居节点服务需求的限制。在分布式MAC中，每个节点根据有限的邻居节点信息和可能的异步活动/睡眠调度，通过有限的信息交换竞争信道。能源效率取决于MN的活动/睡眠调度、传播环境、节点位置和流量负载。源MN传输可建模为M/G/1/K队列，考虑泊松数据流量到达过程和有限缓冲区大小K以满足延迟限制要求。建议建立MN睡眠时长与数据包丢弃概率之间的分析关系，以平衡能源效率和系统吞吐量。多跳场景的扩展还需进一步研究。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示节点活动和睡眠周期的基本逻辑：

graph LR
    A[开始] --> B{是否有数据传输需求}
    B -- 是 --> C[进入活动周期]
    B -- 否 --> D[进入睡眠周期]
    C --> E{数据传输完成?}
    E -- 是 --> D
    E -- 否 --> C
    D --> F{是否有新数据到达}
    F -- 是 --> C
    F -- 否 --> D

在这个流程中，节点首先判断是否有数据传输需求。如果有，则进入活动周期进行数据传输；如果没有，则进入睡眠周期。在活动周期中，持续检查数据传输是否完成，完成后进入睡眠周期。在睡眠周期中，检查是否有新数据到达，若有则进入活动周期。

4.4 路由

在PP应用的WSN中，路由设计至关重要，它直接影响数据传输的效率和可靠性。由于网络中节点的分布、移动性以及能量限制等因素，传统的路由协议可能无法满足需求。

在多跳网络中，数据需要通过多个节点转发才能到达基站。为了减少能量消耗和提高数据传输的成功率，需要设计高效的路由算法。例如，可以采用基于地理位置的路由算法，根据节点的位置信息选择最优的转发路径。同时，考虑到节点的能量状态，优先选择能量充足的节点作为转发节点，以延长网络的整体寿命。

另外，由于PP环境中可能存在障碍物、信号干扰等因素，导致链路质量不稳定。因此，路由算法需要具备一定的自适应能力，能够实时监测链路状态，当链路质量下降时，及时调整路由路径。

4.5 节点到节点的节能分布式资源分配

在WSN中，节点的能量是有限的，因此实现节点到节点的节能分布式资源分配至关重要。通过合理分配资源，可以减少能量消耗，延长网络的使用寿命。

一种常见的方法是采用分布式算法，让节点根据自身的能量状态和周围节点的信息，自主地进行资源分配。例如，节点可以根据剩余能量和数据传输需求，动态调整发射功率和数据传输速率。同时，通过协作通信的方式，节点之间可以共享资源，提高资源利用率。

下面是一个简单的表格，对比不同资源分配策略的优缺点：
|资源分配策略|优点|缺点|
| ---- | ---- | ---- |
|集中式分配|易于管理和控制，可实现全局最优分配|对中心节点依赖大，通信开销大|
|分布式分配|灵活性高，适应性强，可减少通信开销|难以实现全局最优分配|

5. WSN在PP中的原型设计与实现

5.1 微控制器

微控制器是WSN节点的核心组件之一，它负责处理传感器采集的数据，并进行相应的计算和控制。在PP应用中，需要选择适合的微控制器，以满足低功耗、高性能的要求。

常见的微控制器有Arduino、Raspberry Pi等。Arduino具有开源、易用的特点，适合初学者进行快速原型开发；Raspberry Pi则具有更强的计算能力和丰富的接口，可用于处理复杂的任务。

在选择微控制器时，需要考虑以下因素：
- 功耗 ：低功耗的微控制器可以延长节点的使用寿命。
- 计算能力 ：根据应用需求，选择具有足够计算能力的微控制器。
- 接口类型和数量 ：确保微控制器具备所需的接口，如传感器接口、通信接口等。

5.2 FPGA

现场可编程门阵列（FPGA）是一种可重构的硬件设备，具有高速、并行处理的能力。在PP应用中，FPGA可以用于实现复杂的算法和信号处理任务。

与微控制器相比，FPGA具有更高的性能和更低的延迟。例如，在处理大量传感器数据时，FPGA可以并行处理多个任务，提高处理效率。同时，FPGA的可重构性使得它可以根据不同的应用需求进行灵活配置。

然而，FPGA的开发难度较大，需要具备专业的硬件设计知识。因此，在选择使用FPGA时，需要综合考虑应用需求和开发成本。

5.3 WSN原型实现

在实现WSN原型时，需要将微控制器、传感器、通信模块等组件集成在一起。以下是一个简单的实现步骤：
1. 选择合适的组件 ：根据应用需求，选择适合的微控制器、传感器和通信模块。
2. 硬件设计与组装 ：设计电路板，将各个组件焊接在一起，完成硬件组装。
3. 软件开发 ：编写微控制器的程序，实现传感器数据采集、处理和通信功能。
4. 系统测试与调试 ：对WSN原型进行测试，检查数据采集、传输和处理的正确性，调试系统以确保其稳定运行。

下面是一个mermaid流程图，展示WSN原型实现的基本流程：

graph LR
    A[选择组件] --> B[硬件设计与组装]
    B --> C[软件开发]
    C --> D[系统测试与调试]
    D --> E{是否通过测试?}
    E -- 是 --> F[完成原型]
    E -- 否 --> C

6. 总结与展望

植物表型分析（PP）在农业发展中具有重要的应用价值，而无线传感器网络（WSN）为PP的实现提供了有效的技术手段。通过合理设计WSN的部署、定位、介质访问控制、路由和资源分配等方面，可以提高网络的性能和可靠性，实现高效的农业监测和管理。

在未来，随着传感器技术、通信技术和数据分析技术的不断发展，WSN在PP中的应用将更加广泛和深入。例如，结合人工智能和机器学习算法，可以对传感器采集的数据进行更深入的分析和挖掘，为农业决策提供更准确的依据。同时，进一步优化WSN的设计和实现，降低成本和功耗，提高系统的稳定性和可扩展性，将是未来研究的重点方向。

总之，WSN与PP的结合将为农业的可持续发展带来新的机遇和挑战，我们期待在未来看到更多创新的应用和解决方案。