LPWAN物联网在果园监控系统的应用研究

"基于LPWAN物联网的果园监控系统研究与设计主要探讨了如何利用现代技术改进传统果园的管理模式，以提升效率和经济效益。该系统借助低功耗广域物联网（LPWAN）技术，结合LoRa和NB-IoT，克服了现有监控系统的高成本、高功耗和传输距离有限等问题。系统设计中，STM32单片机作为监控终端的核心，负责收集传感器数据，通过LoRa发送到数据采集网关。网关则利用NB-IoT技术将数据上传至OneNET云平台，实现数据存储和远程控制。开发的应用服务器基于MVC架构，利用OneNET API接口，结合Tomcat、Struts2、Spring、iBatis构建，使用MySQL数据库存储数据，并用HTML、CSS、JavaScript开发前端界面。此外，系统利用BP神经网络和遗传算法优化的GA-BP模型预测果树需水量，改进的BP神经网络优化PID控制器以提高灌溉控制精度。在广西南宁市荔枝龙眼栽培基地的测试中，系统表现出高精度的数据采集和稳定的通信性能，显示了其在果园监控中的潜力。关键词涉及果园监控、LoRa、NB-IoT、云技术、BP神经网络和遗传算法。" 本研究围绕LPWAN物联网技术在果园监控系统中的应用展开，旨在解决传统果园管理面临的挑战。LPWAN是一种适合大规模物联网部署的通信技术，尤其适用于覆盖广阔且需要低功耗的环境。LoRa和NB-IoT是LPWAN的两种关键技术，前者用于扩大网络覆盖，后者用于实现与云平台的数据交换。 系统设计的核心部分是监控终端，由STM32单片机控制，负责收集各种环境传感器（如空气温湿度、土壤温湿度）的数据，并通过LoRa无线技术将数据发送给数据采集网关。网关通过NB-IoT连接OneNET云平台，确保数据的远程传输和处理。OneNET作为一个数据转发和推送中心，提供了API接口来支持web应用服务器的开发。 应用服务器的开发遵循MVC架构，采用Tomcat作为应用服务器容器，结合Struts2、Spring和iBatis框架，实现了视图层、业务逻辑层和数据访问层的功能。系统利用MySQL数据库存储所有采集到的数据，而前端界面则由HTML、CSS和JavaScript构建，提供用户友好的数据展示。 在智能灌溉方面，系统引入了BP神经网络和遗传算法。通过BP神经网络建立了果树需水量的预测模型，用遗传算法优化模型的参数，形成了GA-BP模型，以提高灌溉控制的精确性。此外，改进的BP神经网络进一步优化了PID控制器，以提升灌溉控制的响应速度和精度。 经过实际测试，该系统在广西南宁市的荔枝龙眼栽培基地显示出良好的性能，数据采集精度高，通信稳定，能够实时监控果园的环境参数。因此，这个基于LPWAN物联网的果园监控系统有潜力成为未来果园管理的有效工具，推动农业向智能化方向发展。