摘 要: 农田信息内容丰富，既描述环境条件，也反映作物的生长状况，是进行各项农艺操作的参考依据。采集准确的农田信息，能为作物高产稳产提供保障。嵌入式技术是以计算机为基础发展起来的电子信息技术，已用于农业智能灌溉，取得了理想效果。为此，以嵌入式芯片为核心，设计了农田信息采集系统，采集农田气象、土壤和作物信息，并进行分析和存储。试验结果表明: 系统采集的水稻田数据与实际值差异不明显，对抽穗期的评估最为准确。系统的视屏传输达到了非常流畅的效果，图像视觉分析也可以反映水稻的生长状况。该嵌入式系统可以准确采集农田信息，为农艺操作提供了参考依据。
关键词: 农田信息; 采集系统; 嵌入式技术; 农艺操作
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0 引言
我国是传统农业大国，农业在国民经济和社会发展中起着不可替代的作用。要全面实现现代化，农业的现代化则首当其冲。在农、林、牧、副、渔 5 大产业中，以种植业为主的农业排在首位。农田是种植业的基础，农田的种类决定了种植的作物种类及产量。
农田信息内容丰富，主要由气象因子、土壤环境和生物群落组成。气象因子包括风向风速、光照强度、空气温湿度和降雨量等; 土壤环境包括土壤类型、酸碱性和含水量; 生物群落包括病虫草害和农作物。这些信息既描述环境条件，也反映作物的生长状况，是进行各项农艺操作的参考依据。采集准确的农田信息，有利于科学研究和各项农艺操作的顺利进行，为作物高产稳产提供保障。
传统的农田信息采集以人工调查记载为主，不仅工作量大，而且精确度不高，容易对科学研究质量和农艺操作效果造成影响。在大力发展现代智能农业的形势下，各种新型技术被开发出来，用于农田信息采集，如传感器、车载摄像机、无人机航拍和卫星遥感等。这些技术采集农田信息的效率高，实时性强，具有广阔的应用前景。不同的技术适用于不同的生态区域和信息内容，如无人机适合我国单个田块面积小、农作物品种多样的国情。无人机主要针对作物长势、缺水情况和病虫害检测，其所获得的农田信息客观准确，且覆盖范围大，较其它方法具有不可比拟的优势[1 - 3]。
无论采用哪种技术，都必须将所有设备整合成为一个系统，才能实现对农田信息的高效准确采集。目前，整合农田信息采集设备的核心技术有单片机、嵌入式技术和 PC 机技术，它们均能对信息采集终端进行控制。单片机的功能过于简单，以其作为核心的采集系统扩展和升级的难度较大，还会对工作的稳定性造成影响。若以 PC 机为核心，则系统的成本升高，功能冗余现象明显，不利于大规模推广应用[4]。嵌入式技术与这两种技术相比较，在系统集成上具有明显的优势。
嵌入式技术是以计算机为基础，针对专门的应用功能设计，软件和硬件具有较好可编辑性，兼顾了功能、成本和可靠性的专用计算机电子信息系统。嵌入式系统具有微型化、智能化和网络化的特点，直接面向用户、产品及应用，对各种性能的平衡性要求较高。另外，嵌入式系统软件使用寿命长，发展稳定性好[5]。嵌入式系统的诞生较早，在 20 世纪 60 年代便已形成最初的形态; 70 年代，嵌入式系统概念正式确立，并且随着系统复杂程度的增加，产生了对操作系统的需求; 随后，以 C 语言为首的嵌入式操作系统逐渐成熟，大幅提高了其开发的效率和速度，形成了如今多种嵌入式系统快速发展的局面。
嵌入式技术的应用范围涵盖了国民经济和生活的许多方面，主要包括电子消费、工农业、军事国防和通信等[6]。在具体的用途上，可以设计基于嵌入式技术的产 品 信 息 采 集 系 统，进 行 相 关 信 息 的 收 集 工作[7]。李峰等和卫建华等分别设计了基于嵌入式 Linux 和 ARM 的视频监控系统，能够实现视频图像的实时采集和传输显示，可以方便地嵌入到各种影像设备中[8 - 9]。
目前，嵌入式技术在农业中主要用于智能灌溉。例如，李琦以之为核心设计了温室自动灌溉和监控系统，既能提高温室的智能化水平，还可以促进作物对水资源的有效利用[10]。本文以嵌入式技术为核心，设计了一个农田信息采集系统，用于农田气象、土壤和作物信息的采集分析，以期为农艺操作的实施提供参考依据，提高农业生产的智能化水平。
1 总体设计和工作流程
农田信息采集系统以嵌入式芯片为核心，采集终端包括气象、土壤和作物信息采集模块。每个田块中安装 1 个网络节点，用于汇聚采集终端收集的农田信息，并通过无线方式传输给嵌入式芯片。嵌入式芯片上连接显示模块、控制面板和存储模块。其中，显示模块用于实时显示采集的数据，控制面板用于设定系统的运行参数，存储模块用于数据信息和分析结果的存储，以便作为农艺操作中专家决策的依据。系统的工作流程如图 1 所示。
2 硬件组成和软件设计
2. 1 信息采集模块
气象信息的采集模块包括: TPJ - 20 型空气温湿度仪，用于测量空气的温湿度; TPJ - 32 型雨量传感器，用于采集降雨量; WTF - B200 型风速风向仪，用于测定风向和风速。每个试验区域安装 1 套气象信息采集模块，位于没有遮挡物的区域。土壤信息采集模块包括: SWR - 100 型土壤水分传感器，用于测定土壤含水量; SYT - 901 型土壤 pH 计，用于测量土壤的酸碱性。每个田块中安装 1 套土壤信息采集模块。作物信息采集模块为 V10 - IM 型高光谱相机和 DATA - LYNX 型 计 数 传 感 器。其 中，高 光 谱 摄 相 机 与 AD6673 型 A /D 转换器连接，拍摄获取田间的作物图像，由嵌入式芯片进行视觉分析; DATA - LYNX 型计数传感器记录飞行的飞虱、蛾、蚊等害虫的数量; 相机和计数传感器安装在田块边缘，均匀分布使其拍摄范围覆盖田块各个角落。
2. 2 无线通讯模块
每个田块中安装 1 个网络节点，为 CC2530 型芯片，与该田块中的采集终端通过 UART 接口进行有线连接，汇聚采集的数据信息。有线传输的线路复杂，铺设成本高，因此网络节点与核心芯片之间通过无线方式上传汇聚的信息。系统选用了 ZigBee 无线传输技术，其通信距离较远，抗干扰能力强，适应农业的自然环境。每个嵌入式芯片可以连接 15 个网络节点，接收信号的有效距离最远达到 5km。
2. 3 嵌入式芯片
系统的核心是 STC15F2K60 型嵌入式芯片，内置多媒体处理单元，可以对 MPEG - 4、H - 264 等格式的文件进行编解码，输出到 LCD 和 TV 上显示。核心芯片还配制 3D 图像加速器，实现 OpenGL 加速渲染，增强图像处理功能。嵌入式芯片外接 P64CD1 型 LCD 显示屏用于显示实时数据，JZ - 9 型矩形控制面板进行参数设定，北京宏空 HK - CRAM 型存储器用于信息和分析结果的保存。
2. 4 软件设计
系统的软件以 Linux 操作系统为基础进行搭建，根据其内核分层设计的思想，将稳定的功能源代码放置在相同的文件下。系统的模块化程序按照 C + + 语言编写，将相互关联的数据和函数作为一个有机的整体进行处理。程序编写时，先针对单个功能的模块，再将具有相近功能的模块汇总，形成对外封闭的静态函数，留下少数接口以供调用。当功能需求发生改变时，只需对相应的部分模块进行修改或更换，以降低维护的难度和更新的成本。上述设计使系统的软件代码利用率高，核心文件和源数据的安全性好。
系统的视频设备具有视频拍摄、信号转换、图像处理和 LCD 显示的功能，每个功能都有自身的数据和操作函数。农田作物图像被采集后转换为 LCD 能够显示的数据类型，然后基于 RGB 色彩空间进行视觉处理，将各种的颜色在显示屏上用不同的信号来区分。
3 试验方法及结果
2017 年，将该系统安装在 4 个不同的水稻种植区域，采集农田信息，以验证系统的功能。用来评价系统准确性的信息包括降雨量、土壤含水量和水稻抽穗期，分别用人工采集和系统采集。人工采集是人工调查记录，系统采集是从显示屏上实时获得，最后比较两种方式所采集的数据差异。另外，测试视频采集设备在发送 5 000 帧视频时的丢帧率及延时时间，并检验图像的视觉处理和颜色区分效果。
两种方式采集的农田信息如表 1 所示。由表 1 可知: 不同方式获得的 3 种信息数据接近，差异不明显; 嵌入式系统对水稻抽穗期的评估最为准确，与人工采集的结果仅相差 1 ～ 2 天。
系统的视频采集效果如表 2 所示。由表 2 可知: 对于 5 000 帧的视频数据，系统传输的丢帧率平均仅为 0. 40% ，最长延时仅为 2s，视屏采集达到了非常流畅的效果。
对水稻图像的视觉分析结果为图 2 所示。其中，黑色区域代表叶片，白色区域代表稻穗。根据白色区域在整个图像中所占的面积比例，可以反映水稻的生长发育状况，准确评判抽穗开花时期。因此，该嵌入式系统可以完成对农田信息的准确采集，为农艺操作提供参考依据，并极大地减少信息采集的人力成本。
4 结论
设计了一个基于嵌入式技术的农田信息采集系统，系统以嵌入式芯片为核心，采集农田气象、土壤和作物信息，汇聚后并通过无线方式传输给嵌入式芯片。芯片上连接显示模块、控制面板和存储模块，能对所采集信息进行显示、分析和存储。试验结果表明: 系统采集的降雨量、土壤含水量和水稻抽穗期数据与实际值差异不明显，对水稻抽穗期的评估最为准确; 系统对 5 000 帧视频数据传输的丢帧率仅为0. 40%，最长延时仅为 2s，达到了非常流畅的效果。对水稻图像的视觉分析可以反映水稻的生长发育状况，准确评判抽穗开花时期，因此该嵌入式系统可以完成对农田信息的准确采集，为农艺操作提供参考依据。
参考文献:
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