27、基于物联网空间的云技术在种植与农业中的应用探索

最新推荐文章于 2025-12-01 22:45:00 发布

stem5

最新推荐文章于 2025-12-01 22:45:00 发布

阅读量39

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：云联万物：智能空间新视界文章标签：物联网云计算无线传感器网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/stem5/article/details/153228218

云联万物：智能空间新视界专栏收录该内容

28 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

基于物联网空间的云技术在种植与农业中的应用探索

1. 排队系统与能量吞吐量关系

研究G/G/1/K排队系统技术上非常复杂。基于单跳分析，目标是开发一些关于能量和吞吐量关系的近似方法。

2. 节能MAC协议

多数现有的节能MAC协议依赖移动节点（MN）之间的时间同步，但假设MN能满足所需的时间同步条件并不总是可行的。建议为多跳、多源和多目的地网络开发基于合作信息共享的分布式异步MAC协议，以在满足所需延迟界限和吞吐量的同时，最小化每个MN的能耗。

3. 无线传感器网络（WSN）的安全与隐私

WSN中交换信息的类型根据通信数据包的内容有不同的约束和紧迫性，因此安全协议的应用方式必须与特定数据包所需的保密性相匹配。这就需要在WSN中转发/广播数据之前对不同级别的通信进行分类。如今，任何WSN应用中最关键的部分是确保网络支持端到端加密和认证。在小蜂窝应用中，为保证安全和隐私保护，需要考虑以下关键点：
- 个人数据收集：在一定程度上限制个人数据收集可显著缓解一些安全问题。
- 数据和流量分析：基于WSN的应用进行数据和流量分析需要信息共享，因此服务提供商和技术合作伙伴应达成安全数据处理方法的协议，例如考虑去标识化概念以确保移动用户的隐私保护。
- WSN的可靠性：每个用户的加密和数字签名，以及管理协议和WSN的物理安全都是需要考虑的重要方面。
- 人为错误：人为错误会增加安全风险和漏洞，因此需要定制政策和程序来减少疏忽问题。
- 透明度：WSN使用/配置的透明度可确保无线技术领域此类系统的完整性，并需要制定关于卸载数据安全和隐私的明确责任政策。

4. 路由策略

传统WSN的路由策略 ：为解决传统WSN中的路由问题，已经提出了许多新的路由策略。例如，有基于粒子群的路由方法用于异构WSN的容错优化，它采用混合路由方案计算并维护从源到汇的k - 不相交路径。该方法使用智能群算法，能更快地从故障中恢复k - 不相交多路径，是一种合作算法，将每个粒子定义为抗体以在空间搜索中生成新的种群。合作路由算法通过跳出局部最优来准确找到最优解，同时最小化能耗并缩短数据包传输过程中的端到端延迟。另外，还有作者使用基于有向连通图概念的简单容错机制，拓扑异构WSN的构建由两层不同类型的传感器设备组成，下层由资源受限的传统传感器节点组成，负责处理、传输和感知数据等任务；第二层由在能量、处理和存储方面更有能力的宏节点组成，负责决策路由。
PP路由协议的挑战与选择 ：然而，PP的路由协议设计仍是一个开放的研究领域。除了WSN路由协议设计的主要问题外，由于网络中需要处理高能耗的多媒体交换，存在新的特性和约束，使得WSN的路由协议不适用于PP。能量浪费主要发生在路由发现和修复过程中的信令开销和不成功传输。路由协议大致可分为表驱动和按需协议。表驱动路由是主动的，需要定期广播路由信息，由于与路由开销相关的能耗，不被认为是节能的。按需路由是被动的，仅在需要时创建传输路径。考虑节点移动性，将重点关注按需路由。提高能源效率有三种主要方法：
- 最小能量路由：选择源和目的地之间最节能的路径。
- 数据聚合：将数据流量集中在某些路径上，同时关闭轻负载路径上的MN。
- 能量平衡：在建立从源到目的地的路由时，平衡MN的剩余电池能量。

但前两种方法可能会耗尽所选路径上MN的电池，导致网络分区，最终导致网络故障。第三种方法不能最小化能耗。建议开发能平衡节能与网络寿命最大化，同时提供稳定排队行为的节能路由解决方案。还建议对MAC和路由协议进行更多的跨层优化研究。在分组交换网络中，数据包通常在发射机中排队以在无线信道上进行统计复用。虽然数据聚合路由可以实现节能，但如果许多路径被关闭，所有数据流量都集中在少数路径上，由于活动路径上的高流量强度，网络的排队行为可能不稳定。排队不稳定会对网络性能产生严重的不利影响，且尚未得到研究。需要研究通过数据聚合和路径开关切换实现的节能与网络稳定性之间的性能权衡。链路层的交替活动/睡眠模式在排队不稳定分析中带来了重大技术挑战，强烈建议使用为PP开发的统计链路层模型，并探索排队网络的到达间隔和服务时间条件来解决这些挑战。这将有助于确定可以关闭多少路径以及如何进行数据聚合，以平衡节能与网络稳定性。此外，数据聚合路由虽然可以降低能耗，但也可能缩短整个网络的寿命。网络寿命可以是第一个节点故障的时间、第一个网络分区的时间或某些应用功能不可用的时间。将数据路由集中在最小能量路径或数据中心路径上会耗尽这些路径上MN的电池，从而缩短网络寿命。因此，节能路由协议应平衡节能与网络寿命最大化。具体建议如下：
1. 基于MN能量模型和图论，建立网络寿命作为MN剩余能量、数据流量特征和QoS要求的函数的分析模型。
2. 检查最小能量路径和数据流量中心路径的能耗，并评估路由策略在能源效率和网络寿命之间的性能权衡。
3. 开发能平衡能源效率与网络寿命最大化的路由协议，该问题可以表述为一个多目标优化问题，受QoS要求和排队稳定性约束。建议使用加权参数来实现路由协议所需的灵活性，例如平衡节能和网络寿命或偏向其中一个。当每个MN根据数据流量负载和无线信道条件自适应地在活动和睡眠模式之间交替时，链路层呈现动态和随机的开关行为。另一个需要解决的关键问题是如何在链路动态变化的情况下实现可靠的端到端路径。一种方法是探索组路由，通过MN组而不是单个转发MN来路由数据包。如果最节能路径上的MN处于睡眠状态，其活动邻居组可以创建一条通往目的地的次优节能路径。此外，MN发射功率是跨层设计中的一个控制变量。通过利用无线广播特性进行数据包转发，将开发一种合作多跳中继解决方案，根据MN的瞬时活动/睡眠模式、信道条件和MN位置自适应地重新组织端到端路径，以最小化端到端中断概率，同时降低相关的路由建立和维护成本。

5. 节点到节点的节能分布式资源分配

能量感知设计与事件触发传输 ：部署小型长寿命传感器节点面临的最大障碍是需要大幅降低能耗以最大化系统节能。能量感知设计强调能耗与可用资源及其重要性、事件发生频率和所需输出质量等因素在系统层次各层面的优雅可扩展性。能量感知传感节点的设计强调传感节点堆栈不同层之间的关联，以在硬件设计支持可扩展能耗的情况下提供能量 - 质量权衡。PP应用中的服务质量（QoS）主要由数据收集的占空比和收集信息的可靠性决定。在PP应用中，收集的数据会以不可预测的方式变化。例如，在没有降雨或灌溉的情况下，土壤湿度传感器在夜间不会有重大变化；相反，降雨或启动灌溉系统会导致剧烈变化，必须实时报告给数据处理中心，以便灌溉控制系统在特定时间停止灌溉过程。这种行为为网络带来了可变的数据流量和传感节点的可变占空比。因此，为了最大化节点的能源效率，事件触发传输是必要的，因为特定节点的占空比可能低至5%。
事件触发WSN的问题与解决方案 ：事件触发WSN的一个主要限制是大量传感节点可能同时被触发，这可能导致网络拥塞，并使数据处理中心面临大量需要处理、分析、存储和解释的数据。然而，大部分收集的数据在时间和空间上可能是相关的，这导致传输大量冗余信息。因此，一个最优的能量感知WSN应该在将数据发送到处理中心之前考虑数据相关性。为了实现这一目标，需要启用节点到节点（n2n）通信，使给定集群中的节点组能够了解彼此的状态，从而选择一个小的子节点组来传输数据。在数据处理中心，可以利用数据融合技术创建所需的场地图。一种可能的方法是借鉴视频处理技术，将特定节点配置为基础节点，其他节点配置为增强节点。增强节点可以分为不同的增强级别，然后使用差分信息测量来选择传输节点的频率和级别。例如，一个由20个节点组成的节点集群，基础节点层有4个（黑色）节点，第一个增强层（深灰色）有8个节点，第二个增强层（浅灰色）也有8个节点，这种结构与视频传输中使用的分层调制有相似之处。

在文献中，n2n通信通常被称为设备到设备（D2D）通信。D2D在无线蜂窝网络中受到了更多关注，因为通信设备彼此靠近，可以显著减轻网络流量并降低传输能量，蓝牙就是D2D通信的一个简单例子。然而，n2n方法和采用分层拓扑主要需要专门设计的协议，因为在n2n配置下，网络变得异构，具有分布式和集中式处理组件。虽然有研究考虑了无线ZigBee网络中的分布式吞吐量优化以及分布式异构无线蜂窝网络中的资源分配问题，但这些研究并非基于与PP应用相同的假设和条件，因此将这些算法扩展到PP应用的WSN并不简单，这将是未来PP应用中任何WSN的目标之一。

下面是一个简单的节点分层结构示意图（mermaid代码）：

graph LR
    classDef base fill:#000,stroke:#000,stroke-width:2px,color:#fff
    classDef enhance1 fill:#808080,stroke:#808080,stroke-width:2px
    classDef enhance2 fill:#d3d3d3,stroke:#d3d3d3,stroke-width:2px

    A1([基础节点1]):::base
    A2([基础节点2]):::base
    A3([基础节点3]):::base
    A4([基础节点4]):::base

    B1([增强节点1 - 1]):::enhance1
    B2([增强节点1 - 2]):::enhance1
    B3([增强节点1 - 3]):::enhance1
    B4([增强节点1 - 4]):::enhance1
    B5([增强节点1 - 5]):::enhance1
    B6([增强节点1 - 6]):::enhance1
    B7([增强节点1 - 7]):::enhance1
    B8([增强节点1 - 8]):::enhance1

    C1([增强节点2 - 1]):::enhance2
    C2([增强节点2 - 2]):::enhance2
    C3([增强节点2 - 3]):::enhance2
    C4([增强节点2 - 4]):::enhance2
    C5([增强节点2 - 5]):::enhance2
    C6([增强节点2 - 6]):::enhance2
    C7([增强节点2 - 7]):::enhance2
    C8([增强节点2 - 8]):::enhance2

    A1 --> B1
    A1 --> B2
    A2 --> B3
    A2 --> B4
    A3 --> B5
    A3 --> B6
    A4 --> B7
    A4 --> B8

    B1 --> C1
    B1 --> C2
    B2 --> C3
    B2 --> C4
    B3 --> C5
    B3 --> C6
    B4 --> C7
    B4 --> C8
    B5 --> C1
    B5 --> C2
    B6 --> C3
    B6 --> C4
    B7 --> C5
    B7 --> C6
    B8 --> C7
    B8 --> C8

6. WSN原型设计与实现

WSN节点的组成 ：典型的无线传感器节点由电源单元、处理单元、存储单元、传感单元和通信单元组成。每个单元都对WSN的整体性能有很大影响。处理单元是核心组件，它收集传感器捕获的信号，处理收集的信息，并通过通信单元将信息传输到网络。处理单元还可以访问存储单元，以便在需要时存储信息。通信单元允许节点通过无线通信信道（如无线电、红外线或激光链路）与WSN中的其他节点通信。电源单元为节点提供能量，由电池组成，电池可能是可充电的。传感单元由多个传感器组成，其选择取决于WSN的应用领域。PP应用中常用的传感器包括土壤湿度、相对湿度、温度和气体（二氧化碳、甲烷、一氧化碳）检测传感器。除了上述硬件模块，WSN节点最关键的组件是专用微内核。由于WSN节点尺寸小且工作环境恶劣，其他手持设备使用的操作系统不能用于WSN节点，因此需要特别关注定位、过滤、能耗和安全等问题。WSN节点最重要的实现方面是处理单元的选择，它会极大地影响WSN节点的能耗和计算能力。
处理单元的选择 ：典型的选择包括使用内置处理单元的现成WSN节点、微控制器或FPGA单元作为处理单元。一些常用的现成WSN节点如Mica2、Mica2Dot、MicaZ、Fleck 3node和TinyNode mote，这些节点包含微控制器作为处理单元，以及图中所示的大多数其他模块在同一块板上。通过对微控制器进行编程可以设置WSN，这种选择能最快推向市场，但缺点是不能灵活更改组件。另外两种选择，即基于微控制器和FPGA的处理单元可以克服这个问题。
- 微控制器 ：如今的微控制器包括自己的内存（易失性和非易失性）单元以及各种常用的标准模块，如模数转换器、UART、定时器和计数器。因此，可以通过将微控制器与通信单元和传感器集成来构建WSN节点。有广泛的专门用于WSN应用的微控制器可供选择，它们可以有4到32位数据位、512字节到128KB的RAM、1到6个定时器，功耗低至1.9mW，可以根据需求做出合适的选择。
- FPGA ：FPGA技术可以开发定制的WSN节点，并可以用硬件描述语言（HDL）开发专用的单用途处理器，同时配备所需的定时器、计数器和通信协议，如UART和USB。此外，还可以调整已开发的通用或应用处理器的软核以满足设计要求。但在这方面的主要挑战是功耗相对较高，因此需要使用超低功耗FPGA单元来开发WSN节点。与微控制器相比，使用FPGA实现WSN节点的主要好处是其性能，例如可以利用FPGA的高性能特性为WSN节点构建片上图像处理传感器。
WSN原型实现建议 ：一般建议使用基于Flash的FPGA（如ACTEL Fusion FPGA模块）来开发PP应用的WSN中的所需传感器节点。Flash的可用性允许使用低功耗睡眠模式，而不需要其他类型FPGA所需的唤醒重新配置。还建议在FPGA上使用ARM Cortex M1内核，这主要是因为该内核性能高且尺寸小，适合PP应用。该处理器还提供高速和低速总线。对于模拟组件（如ADC和多路复用器），可以在与FPGA相同的板上放置许多现成的组件。所需的滤波器可以在FPGA上实现。这些基于FPGA的传感器节点将通过互联网连接被研究人员和/或公众用户远程访问。此外，云计算的发展将通过将繁重的分析和处理任务卸载到高性能计算（HPC）机器上，来增强这种轻量级网络（即WSN）的能力，以过滤和处理直接来自现场的原始数据。因此，农民和研究人员可以轻松且低成本地收集全面而精确的产量数据。数据收集后可以实时生成产量图，以识别田间的产量总体模式。这些图有助于识别田间的空间变异性，用于变量率应用，使农民能够估计不同农业管理计划的经济收入。此外，它们对于田间开发（如土地平整、灌溉系统定时、排水、围栏建设）和田间外数据使用也至关重要。

综上所述，在基于物联网空间的云技术应用于种植与农业的场景中，从排队系统分析、节能协议设计、路由策略选择、资源分配到WSN节点的原型设计与实现，每个环节都相互关联且面临着不同的挑战和机遇。通过合理的技术选择和优化策略，可以实现节能、提高网络性能和延长网络寿命的目标，为农业生产提供更准确、高效的数据支持。

基于物联网空间的云技术在种植与农业中的应用探索

7. 数据处理与云技术赋能

在PP应用中，WSN收集到的大量原始数据需要进行有效的处理和分析。云计算的发展为WSN带来了强大的支持，通过将繁重的分析和处理任务卸载到高性能计算（HPC）机器上，可以高效地过滤和处理直接来自田间的原始数据。具体流程如下：
1. 数据收集 ：WSN中的传感器节点实时收集土壤湿度、温度、气体浓度等各种环境数据。
2. 数据传输 ：传感器节点将收集到的数据通过无线通信链路传输到汇聚节点，再由汇聚节点通过互联网上传到云端。
3. 云端处理 ：云端的HPC机器对上传的原始数据进行过滤、清洗、分析等操作，提取有价值的信息。
4. 结果反馈 ：处理后的结果可以实时反馈给农民和研究人员，例如生成产量图、识别田间空间变异性等。

通过这种方式，农民和研究人员可以轻松且低成本地收集全面而精确的产量数据，为农业生产决策提供有力支持。

下面是一个简单的数据处理流程图（mermaid代码）：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A([数据收集]):::startend --> B(数据传输):::process
    B --> C(云端处理):::process
    C --> D(结果反馈):::process
    D --> E([决策应用]):::startend

8. 面临的挑战与未来展望

技术挑战
- 能耗管理 ：虽然提出了多种节能策略，但在实际应用中，如何精确平衡节能与网络性能、网络寿命之间的关系仍然是一个难题。例如，数据聚合路由在节能的同时可能导致网络排队不稳定和网络寿命缩短。
- 协议设计 ：开发适用于PP的路由协议和MAC协议需要考虑网络的动态性、节点的移动性和多媒体交换的特性，目前相关研究还不够完善。
- 排队分析 ：链路层的交替活动/睡眠模式给排队不稳定分析带来了重大技术挑战，需要进一步研究排队网络的到达间隔和服务时间条件。
安全与隐私挑战
- 数据保护 ：随着数据的大量收集和传输，如何确保个人数据和农业数据的安全和隐私是一个重要问题。需要制定严格的数据保护政策和加密机制。
- 人为错误 ：人为操作失误可能导致安全漏洞和数据泄露，需要加强人员培训和制定完善的操作流程。
未来展望
- 跨层优化 ：进一步加强MAC和路由协议的跨层优化研究，提高网络的整体性能和节能效果。
- 智能决策 ：结合人工智能和机器学习技术，对收集到的数据进行深度分析，为农业生产提供更智能的决策支持。
- 标准化与集成 ：推动相关技术的标准化和集成，促进不同厂商的设备和系统之间的互操作性，降低应用成本。

下面是一个简单的挑战与展望表格：
| 类别 | 挑战 | 展望 |
| — | — | — |
| 技术 | 能耗管理、协议设计、排队分析 | 跨层优化、智能决策 |
| 安全与隐私 | 数据保护、人为错误 | 严格政策、加强培训 |
| 发展趋势 | 技术不完善、缺乏互操作性 | 标准化、集成化 |

9. 实际案例分析

为了更好地理解上述技术在种植与农业中的应用，下面介绍一个实际案例。某农场采用了基于WSN的智能灌溉系统，具体情况如下：
- 系统架构 ：该系统由多个WSN节点组成，每个节点配备土壤湿度传感器、温度传感器和气体传感器。节点通过无线通信将数据传输到汇聚节点，再由汇聚节点上传到云端服务器。
- 路由策略 ：采用了能量平衡路由策略，确保各个节点的能耗相对均衡，延长了网络寿命。同时，结合数据聚合技术，减少了数据传输量，降低了能耗。
- 云处理与决策 ：云端服务器对收集到的数据进行实时分析，根据土壤湿度和作物需水量生成灌溉决策，并通过无线通信将决策信息发送到灌溉控制器，实现智能灌溉。
- 效果评估 ：通过实际应用，该系统显著提高了灌溉效率，节约了水资源，同时减少了人力成本。农民可以通过手机APP实时监控田间环境数据和灌溉状态，实现了精准农业生产。

通过这个案例可以看出，基于物联网空间的云技术在种植与农业中的应用具有巨大的潜力，可以为农业生产带来显著的效益。

10. 总结

基于物联网空间的云技术在种植与农业中的应用是一个充满前景的领域。通过对排队系统、节能协议、路由策略、资源分配、WSN原型设计等方面的研究和实践，可以有效解决农业生产中的数据收集、处理和决策问题。然而，目前仍然面临着能耗管理、协议设计、安全隐私等诸多挑战。未来，需要进一步加强跨层优化、智能决策和标准化集成等方面的研究，推动该领域的不断发展，为农业现代化提供有力支持。

在实际应用中，应根据具体的农业生产需求和环境条件，选择合适的技术和策略，实现节能、高效、智能的农业生产目标。例如，在不同规模的农场中，可以灵活调整WSN节点的布局和路由协议，以达到最佳的性能和效益。同时，要注重数据的安全和隐私保护，确保农业生产信息的可靠和保密。

通过综合运用这些技术，可以构建一个高效、稳定、节能的农业物联网系统，为农业发展注入新的活力。