CN113014645A - 基于物联网的草场环境监测*** - Google Patents

基于物联网的草场环境监测*** Download PDF

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CN113014645A CN202110208407.3A CN202110208407A CN113014645A CN 113014645 A CN113014645 A CN 113014645A CN 202110208407 A CN202110208407 A CN 202110208407A CN 113014645 A CN113014645 A CN 113014645A
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杨贺轩
何智慧
郑敬莎
张锐
郗风江
***
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Abstract

本发明提供了基于物联网的草场环境监测***，属于生态环境监测技术领域。本发明提出基于物联网的草场环境监测管理信息***，将物联网技术应用于草原草场环境监测领域，结合NB‑IoT无线通信技术和图像处理技术应用于***中，科学地实现了对草场环境监测信息的管理。针对草场信息中的各种环境因素对牧民放牧的权重不同，分析对比各因素特征，采用了一种多传感器数据融合算法，对草场环境数据进行分析处理，构建评价矩阵，对草场环境等级作出科学的评价。

Description

基于物联网的草场环境监测***
技术领域
本发明涉及生态环境监测技术领域，尤其涉及基于物联网的草场环境监测***。
背景技术
我国近些年来推进内蒙及周边地区经济建设，为提高当地人民生活水平提供了有力保障。草场是这些地区的重大自然资源，是牧区、半牧区人们赖以生存的根本，也是构成国土资源的主体，草场资源不仅在维持放牧、畜牧业发展的过程中扮演着重要角色，而且草原资源的合理利用可以维持区域生态平衡、为少数民族的生产生活、发展文化等方面提供有力的物质基础。保护和建设草场既有利于草原畜牧业的可持续发展，也能够有力保障自然生态***的完整性。
草场的环境直接影响着牲畜的健康成长，草场信息一方面受到自然气候的影响，另一方面也受到牧民生活区内部的因素影响，环境指标多样以及影响因素众多从而使得草场信息管理起来复杂。
从传统草场环境监测管理方式上来看，传统管理方式存在很大程度的人为参与，监测管理效率及科学性受到人为参与不确定性的制约，为了提高监测管理***的效率及科学性，研究人员一直在不断探索。
近年来物联网作为互联网的一个重要分支，得到了前所未有的发展。通过建立以物联网技术为核心的草场环境监测管理信息***，一方面提高草原资源管理效率，规范管理流程，实现草场环境管理的科学化，为管理人员提供直观、准确、迅速、全面的草场环境相关信息。
在实现草原环境信息化之后，环境监测将不受限于空间、时间和气候等客观条件，草场环境信息化为今后草原资源的利用、建设和保护等工作提供了更省时省力的途径。通过草场环境信息数字化并结合大数据、无线数据传输等现代科技手段，能够实现信息流通更顺畅、信息获取更方便、了解监测状态更及时、分析处理信息更快捷。
2018年我国华云气象科技集团公司研制推广了基于无线传感器网络构建的综合监测体系，该***引入多元传感及无线数据传输等技术，拥有强大的拓展性能与纠错能力，将草原环境观测、自然气象判断、气候变化等监测设备数据都整合进入已有的信息共享平台，让资源管理更加信息化。2019年我国海普公司提出草原物联网监测管理***方案，通过建立草原物联网监测管理***，对草原资源利用程度及草原灾害发生、发展进行监测，同时能够合理预测生态环境变化的趋势，分析草畜平衡状况，为草原发展、生产提供指导和服务。
现有技术至少存在以下不足：
1.存在不同程度的人为参与；
2.对草场环境指标监测不够丰富；
3.对各个环境因素之间的相互影响没有考虑全面；
4.没有综合各类环境指标加以分析后进行草场环境评价。
发明内容
为解决现有技术中存在的技术问题，本发明基于物联网的草场环境监测***，将物联网技术应用于草场环境监测，结合NB-IoT无线通信技术和图像处理技术，对监测点图像进行特殊处理，采用新方法获取NDVI值，更科学的实现了对草场环境监测信息的管理。针对草场信息中的各种环境因素对牧民放牧的影响权重不同，分析对比各因素特征，采用了综合多种环境因素影响权重得到评价概率矩阵，对草场环境数据进行分析建模，得到评价矩阵，对草场环境等级作出科学的评价。
本发明提供了一种基于物联网的草场环境监测***，包括：
检测装置、传输装置、云端服务器和web客户端；
所述检测装置包括多个传感器和主控模块，多个传感器用于采集草场环境数据，所述草场环境数据用于评价草场环境，所述草场环境数据包括监测点草场图像、大气压强、光照强度、空气温度、空气湿度、雨量、风速、风向和土壤的酸碱度以及土壤的湿度；
所述主控模块用于驱动多个传感器进行数据采集、监听所述NB-IoT无线通信模块的指令并根据指令将采集的草场环境数据传输至云端服务器；主控模块的外设资源包括：2个IIC总线接口、2个USART接口、ADC1转换模块、2个通用定时器TIM2和TIM3；所述主控模块的两个USART接口分别通过RS485转换模块与NB-IoT无线通信模块和雨量传感器模块连接；
所述传输装置包括NB-IoT无线通信模块，与所述检测装置连接，用于向所述主控模块发送指令以及接收所述检测装置传输的草场环境数据；
所述传输装置还与所述云端服务器连接，用于接收来自云端服务器的指令以及传输接收到的草场环境数据；
所述云端服务器包括云端服务管理界面、数据接收模块、数据库、数据处理分析模块和 web服务端；云端服务管理界面用于管理云端服务、***权限、提供远程登录***的入口；
所述数据接收模块接收所述NB-IoT无线通信模块传输的数据；
所述数据接收模块与所述数据库连接，将接收的数据存储到所述数据库；
所述数据库和所述数据处理分析模块连接，由数据处理分析模块对接收的数据进行处理得出评价结果，并将评价结果存储到所述数据库；
所述数据处理分析模块对接收到的数据先进行预处理；预处理时，将像素值不在三色通道范围内的像素点变为三色通道像素值为(0,0,0)的白色，像素值在三色通道范围内的像素点数和总像素点个数进行除法运算，得到所述监测点的植被覆盖指数NDVI值，所述三色通道范围为G>90，R<190，B<155，其中G为绿色通道像素值，R为红色通道像素值，B为蓝色通道像素值；
所述web服务端接收来自所述web客户端的请求，从所述数据库获取所请求的数据，并回传给所述web客户端；
所述web客户端用于提交请求并进行数据展示。
优选地，所述数据处理分析模块执行的操作包括：
对数据进行预处理，得到所述监测点的植被覆盖指数NDVI值；
确定影响因素集U，所述影响因素集包括大气压强、光照强度、空气温度、空气湿度、雨量、风速、风向和土壤的酸碱度、土壤的湿度以及植被覆盖指数NDVI；
确定评价等级集V，所述评价等级包括非常适宜、一般适宜、普通、恶劣；
根据因素物理特性，采用如下公式得到影响因素集U中的每一影响因素对评价等级集 V中的每一评价等级的概率值；
Figure RE-GDA0003032212060000031
其中，
x为影响因素的取值；
a,b,c,d分别为顺序相邻的评价标准；
将影响因素集U中的每一影响因素对评价等级集V中的每一评价等级的概率值按顺序组合成评价概率矩阵P；
根据各因素的物理特性确定各因素的权重，其中采用1-9比例标度法标记各因素的权重；
通过各因素的权重比对得出判断矩阵A；
计算判断矩阵A的每一行的算数平均值，用每行平均值组成一个列向量
Figure RE-GDA0003032212060000041
将列向量
Figure RE-GDA0003032212060000042
进行归一化处理，得到***权重向量
Figure RE-GDA0003032212060000043
得到的权重向量
Figure RE-GDA0003032212060000044
与评价概率矩阵P相乘得到评价集向量B；
根据评价集向量B，取最大值对应的评价等级作为最终的评价结果。
优选地，所述数据处理分析模块对接收到的数据进行预处理具体包括：
通过shape语句获取监测点图像的高和宽；
计算拍摄的监测点图像的总像素点个数；
遍历每个像素点，当像素点的像素值在三色通道范围内时，该像素点符合要求，符合要求像素点值累加，当像素值不在三色通道范围内时，该像素点不符合要求，将此像素点变为三色通道像素值为(0,0,0)的白色；
遍历结束后，符合要求像素点值和总像素点个数进行除法运算，得到所述监测点的 NDVI值，将该NDVI值存储到数据库中。
优选地，所述主控模块执行如下操作：
***初始化后，进行定时器初始化以及串口配置；
所述主控模块进入休眠模式；
当收到云端服务器发送来的问询指令时，所述主控模块被唤醒，同时发送查询指令到各个传感器；
接收各个传感器发送的数据；
检查数据是否完整，如果数据完整再将数据发送到NB-IoT无线通信模块。
优选地，NB-IoT无线通信模块初始化时进行如下设置：
设置串口号、波特率、检验位、数据位和停止位；
打开串口；
选择透明传输模式，并设置目标IP地址以及应用端口号。
优选地，所述NB-IoT无线通信模块执行如下操作：
实例化Socket对象；
进行初始化设置；
开始监听连接请求；
连接建立成功，向所述检测装置发送问询请求；
接收所述检测装置发送的数据；
对数据进行字符串解码；
根据不同传感器的应答帧格式对数据进行格式转换；
将格式转换后的数据存储到数据库。
优选地，云端服务管理界面可以执行如下操作：控制云端服务的开启与关闭、更改镜像、重置密码、切换操作***、创建备份。
优选地，传感器采集到的数据由主控模块发送到NB-IoT无线通信模块。
优选地，通过RS485转换模块将USART接口转换成RS485接口。
优选地，测量光照强度采用光照传感器，所述光照强度工作电压为2.4～5.5V，光照精度在 25℃时误差在±5％，光照强度范围在0-200kLux；
测量空气温度和空气湿度采用温湿度传感器，所述温湿度传感器的工作电压为2.4～5.5V，温度范围为-40℃-80℃，温度分辨率为0.1℃，湿度分辨率为0.1％RH，数据传输接口为IIC总线接口。
测量大气压强采用气压传感器，所述气压传感器的工作电压为2.4-5.5V，气压测量范围为 10-1200mbar，分辨率为0.012mbar，测量误差在温度25℃和标准大气压下是±1.5mbar。
测量雨量采用雨量传感器，所述雨量传感器由12-24V DC电源供电，测量范围为≤30mm/min，测量精度为0.2mm，运行温度为-30-80℃；
测量土壤酸碱度和土壤湿度采用土壤传感器，所述土壤传感器采用12-24V DC电源供电，湿度测量精度在0-55％范围内为±2.5％，在55-100％范围内为±4.5％，测量范围为0-100％；酸碱度测量范围为3-9pH，测量精度为±0.3pH；
测量风速和风向采用风速风向传感器，所述风速风向传感器采用12-24V电源供电，风速测量响应时间<5s，风速测量范围0-30m/s，风速测量精度±1m/s；风向测量范围0-360°，风向测量精度±3°。
与现有技术相对比，本发明的有益效果如下：
1.本发明web客户端发出请求，多个传感器进行自动监测，结合NB-IoT无线通信、云服务、 web服务端将结果展示在web客户端，实现全程无人为参与，受人为因素影响小，监控***更科学、准确；
2.本发明综合考虑大气压强、光照强度、空气温度、空气湿度、雨量、风速、风向和土壤的酸碱度以及土壤的湿度等多种草场环境因素，监测指标更丰富，监控***更科学、准确；
3.本发明考虑各个环境因素之间的相互影响，例如风速大温度也就可能降低，针对不同因素设置不同评价概率，使得监控数据分析更准确，评价结果更准确、可信度更高。
4.本发明通过将符合要求的像素点记录值和总像素点个数进行除法运算，得到监测点的 NDVI值，该NDVI计算方法简化了对于小面积地区植被覆盖指数的计算过程。
5.本发明将不在三色通道范围内的像素点的像素值变成(0,0,0)，通过此方法可以获取精确的NDVI值。
附图说明
图1是本发明的一个实施例的***架构图；
图2是本发明的一个实施例的数据处理流程图；
图3是本发明的一个实施例的主控模块的处理流程图；
图4是本发明的一个实施例的NB-IoT无线通信模块传输流程图；
图5是本发明的一个实施例的NB-IoT无线通信模块处理流程图；
图6是本发明的一个实施例的web服务端处理流程图；
图7是本发明的一个实施例的数据预处理流程。
具体实施方式
下面结合附图1-7，对本发明的具体实施方式作详细的说明。
本发明提供了一种基于物联网的草场环境监测***，包括：
检测装置、传输装置、云端服务器和web客户端；
所述检测装置包括多个传感器和主控模块，多个传感器用于采集草场环境数据，所述草场环境数据用于评价草场环境，所述草场环境数据包括监测点草场图像、大气压强、光照强度、空气温度、空气湿度、雨量、风速、风向和土壤的酸碱度以及土壤的湿度；
所述主控模块用于驱动多个传感器进行数据采集、监听所述NB-IoT无线通信模块的指令并根据指令将采集的草场环境数据传输至云端服务器；主控模块的外设资源包括：2个IIC总线接口、2个USART接口、ADC1转换模块、2个通用定时器TIM2和TIM3；所述主控模块的两个USART接口分别通过RS485转换模块与NB-IoT无线通信模块和雨量传感器模块连接；
所述传输装置包括NB-IoT无线通信模块，与所述检测装置连接，用于向所述主控模块发送指令以及接收所述检测装置传输的草场环境数据；
所述传输装置还与所述云端服务器连接，用于接收来自云端服务器的指令以及传输接收到的草场环境数据；
所述云端服务器包括云端服务管理界面、数据接收模块、数据库、数据处理分析模块和 web服务端；云端服务管理界面用于管理云端服务、***权限、提供远程登录***的入口；
所述数据接收模块接收所述NB-IoT无线通信模块传输的数据；
所述数据接收模块与所述数据库连接，将接收的数据存储到所述数据库；
所述数据库和所述数据处理分析模块连接，由数据处理分析模块对接收的数据进行处理得出评价结果，并将评价结果存储到所述数据库；
所述数据处理分析模块对接收到的数据先进行预处理；预处理时，将像素值不在三色通道范围内的像素点变为三色通道像素值为(0,0,0)的白色，通过此方法获取精确的NDVI值。像素值在三色通道范围内的像素点数和总像素点个数进行除法运算，得到所述监测点的植被覆盖指数NDVI值，所述三色通道范围为G>90，R<190，B<155，其中G为绿色通道像素值，R 为红色通道像素值，B为蓝色通道像素值；该范围可以根据实际应用场景调整范围。
本发明采用的NDVI计算方法，简化了对于小面积地区植被覆盖指数的计算过程。
所述web服务端接收来自所述web客户端的请求，从所述数据库获取所请求的数据，并回传给所述web客户端；
所述web客户端用于提交请求并进行数据展示。
作为优选实施方式，所述数据处理分析模块执行的操作包括：
对数据进行预处理，得到所述监测点的植被覆盖指数NDVI值；
确定影响因素集U，所述影响因素集包括大气压强、光照强度、空气温度、空气湿度、雨量、风速、风向和土壤的酸碱度、土壤的湿度以及植被覆盖指数NDVI；
确定评价等级集V，所述评价等级包括非常适宜、一般适宜、普通、恶；
根据因素物理特性，采用如下公式得到影响因素集U中的每一影响因素对评价等级集 V中的每一评价等级的概率值；
Figure RE-GDA0003032212060000071
其中，
x为影响因素的取值；
a,b,c,d分别为顺序相邻的评价标准；
将影响因素集U中的每一影响因素对评价等级集V中的每一评价等级的概率值按顺序组合成评价概率矩阵P；
根据各因素的物理特性确定各因素的权重，其中采用1-9比例标度法标记各因素的权重；
例如对于温度、湿度、光照三因素，通过对三个因素物理性质对比或者询问放牧方面专家，从而对比得知温度在三因素中影响权重最大，温度次之，光照影响权重最小。
通过各因素的权重比对得出判断矩阵A；
计算判断矩阵A的每一行的算数平均值，用每行平均值组成一个列向量
Figure RE-GDA0003032212060000081
，将列向量
Figure RE-GDA0003032212060000082
进行归一化处理，得到***权重向量
Figure RE-GDA0003032212060000083
得到的权重向量
Figure RE-GDA0003032212060000084
与评价概率矩阵P相乘得到评价集向量B；
根据评价集向量B，取最大值对应的评价等级作为最终的评价结果。
作为优选实施方式，所述数据处理分析模块对接收到的数据进行预处理具体包括：
通过shape语句获取监测点图像的高和宽；
计算拍摄的监测点图像的总像素点个数；
遍历每个像素点，当像素点的像素值在三色通道范围内时，该像素点符合要求，符合要求像素点值累加，当像素值不在三色通道范围内时，该像素点不符合要求，将此像素点变为三色通道像素值为(0,0,0)的白色；
遍历结束后，符合要求像素点值和总像素点个数进行除法运算，得到所述监测点的 NDVI值，将该NDVI值存储到数据库中。
作为优选实施方式，所述主控模块执行如下操作：
***初始化后，进行定时器初始化以及串口配置；
所述主控模块进入休眠模式；
当收到云端服务器发送来的问询指令时，所述主控模块被唤醒，同时发送查询指令到各个传感器；
接收各个传感器发送的数据；
检查数据是否完整，如果数据完整再将数据发送到NB-IoT无线通信模块。
作为优选实施方式，NB-IoT无线通信模块初始化时进行如下设置：
设置串口号、波特率、检验位、数据位和停止位；
打开串口；
选择透明传输模式，并设置目标IP地址以及应用端口号。
其中，串口号就是模块与电脑通信串口，根据电脑配置自动分配；波特率为设备之间通信协议，本发明中为9600，电脑与设备定义必须保持统一；校验位，数据位，停止位是根据设备出厂时设定的，分别是NONE、8、1。
作为优选实施方式，所述NB-IoT无线通信模块执行如下操作：
实例化Socket对象；
进行初始化设置；
开始监听连接请求；
连接建立成功，向所述检测装置发送问询请求；
接收所述检测装置发送的数据；
对数据进行字符串解码；
根据不同传感器的应答帧格式对数据进行格式转换；
将格式转换后的数据存储到数据库。
作为优选实施方式，云端服务管理界面可以执行如下操作：控制云端服务的开启与关闭、更改镜像、重置密码、切换操作***、创建备份。
作为优选实施方式，传感器采集到的数据由主控模块发送到NB-IoT无线通信模块。
作为优选实施方式，通过RS485转换模块将USART接口转换成RS485接口。
作为优选实施方式，测量光照强度采用光照传感器，所述光照强度工作电压为2.4～5.5V，光照精度在25℃时误差在±5％，光照强度范围在0-200kLux；
测量空气温度和空气湿度采用温湿度传感器，所述温湿度传感器的工作电压为2.4～5.5V，温度范围为-40℃-80℃，温度分辨率为0.1℃，湿度分辨率为0.1％RH，数据传输接口为IIC总线接口。
测量大气压强采用气压传感器，所述气压传感器的工作电压为2.4-5.5V，气压测量范围为 10-1200mbar，分辨率为0.012mbar，测量误差在温度25℃和标准大气压下是±1.5mbar。
测量雨量采用雨量传感器，所述雨量传感器由12-24V DC电源供电，测量范围为≤30mm/min，测量精度为0.2mm，运行温度为-30-80℃；
测量土壤酸碱度和土壤湿度采用土壤传感器，所述土壤传感器采用12-24V DC电源供电，湿度测量精度在0-55％范围内为±2.5％，在55-100％范围内为±4.5％，测量范围为0-100％；酸碱度测量范围为3-9pH，测量精度为±0.3pH；
测量风速和风向采用风速风向传感器，所述风速风向传感器采用12-24V电源供电，风速测量响应时间<5s，风速测量范围0-30m/s，风速测量精度±1m/s；风向测量范围0-360°，风向测量精度±3°。
实施例1
根据本发明的一个具体实施方案，下面对本发明提供的NB-IoT无线通信模块传输流程进行说明：
通信模块设置好参数后开始工作，先进行模块初始化，待模块初始化完成后***开始寻求网络接入，当目标网络接入成功后就可以建立TCP请求，TCP请求建立完成后开始进行数据通信，可以由云端发送数据到通信模块，再由通信模块通过串口与数据采集终端设备进行通信，也可由数据采集终端设备通过串口到通信模块，再由通信模块通过建立的TCP连接发送数据到云端服务器。
实施例2
根据本发明的一个具体实施方案，下面对本发明提供的web服务端的处理流程进行详细说明：
本发明的一个实施例基于PHP开发语言，CI开发框架以及MVC开发模式设计实现了web 服务端的程序部分，此部分的主要功能是接收客户端发来的数据以及根据要求访问数据库，根据文件的功能不同分成不同的文件夹，其中主要包括Models、Views、Controllers、Config和一些CI框架***文件夹等，不同文件夹对应不同功能。Models文件夹存放Data_models.php、 User_models.php等文件，主要是对data、vegetation数据表中的数据进行操作；Views文件夹是存放login.php、zhmc.php等文件，用来与客户进行交互；Controllers文件夹是控制整个请求的流转和业务处理，其中的业务处理包括用户输入、验证以及页面跳转等。
当牧民或者管理员客户端通过浏览器地址发来访问请求时，首先进入到根目录下的 index.php文件，index.php文件跳转到user.php文件，根据地址进入check_login1函数， check_login1函数获取客户端登录页面发送来的数据采集终端id数据以及日期数据，同时check_login1函数加载Models文件夹下的User_models.php文件并调用User_models.php文件下的show_view函数，User_models继承CI_Model类，show_view函数根据需求访问数据库的信息，数据库根据收到的数据采集终端id数据以及日期数据来选择并提取需要的数据，并从数据库将数据传输到Web客户端程序，客户端再将数据进行显示。
其中，Index.php是索引文件，接收访问请求；User.php用来接收数据筛选条件；User_models.php用来声明各个实现方法，包括接受数据库数据，传递到前端页面。
实施例3
根据本发明的一个具体实施方案，下面对本发明数据处理分析模块的数据预处理流程进行详细说明：
本发明的图像处理是基于OpenCV视觉库的处理方法，OpenCV是一个代码开源计算机视觉库，可以实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。图像处理程序处理图像数据时先要将OpenCV库引入到程序中，定义要处理的图像数据路径，并通过cv.imread获取数据路径；之后进入图像处理主函数，先获取图像的高和宽，从而计算出图像中有像素点个数，通过shape 语句可以获取当前图像的高和宽以及通道数；定义一个全局变量用来记录符合要求的像素点数量；遍历每个像素点，当像素点的像素值在三色通道范围内时，让记录值增加，当像素点不符合要求时，将此像素点变为三色通道像素值为(0,0,0)的白色。所述三色通道范围为G>90， R<190，B<155，其中G为绿色通道像素值，R为红色通道像素值，B为蓝色通道像素值。遍历结束后通过变量中的记录值和总体像素量进行除法运算并获得一个小于整数1的值，这个值就是监测点的NDVI值，将NDVI数据存储到数据库中。
实施例4
根据本发明的一个具体实施方案，下面对本发明提供的评价矩阵构建过程进行详细说明。
确定影响因素集U，所述影响因素集包括大气压强、光照强度、空气温度、空气湿度、雨量、风速、风向和土壤的酸碱度、土壤的湿度以及植被覆盖指数NDVI；
确定评价等级集V，所述评价等级包括非常适宜、一般适宜、普通、恶劣；
将影响因素集U中的每一影响因素对评价等级集V中的每一评价等级的概率值按顺序组合成评价概率矩阵P；采用如下公式作为概率值计算函数：
Figure RE-GDA0003032212060000111
其中，
x为影响因素的取值；
a，b，c，d分别为顺序相邻的评价标准；
通过各因素的权重比对得出判断矩阵A；
计算判断矩阵A的每一行的算数平均值，用每行平均值组成一个列向量
Figure RE-GDA0003032212060000121
将列向量
Figure RE-GDA0003032212060000122
进行归一化处理，得到***权重向量
Figure RE-GDA0003032212060000123
得到的权重向量
Figure RE-GDA0003032212060000124
与评价概率矩阵P相乘得到评价集向量B；
根据评价集向量B，取最大值对应的评价等级作为最终的评价结果。
实施例5
根据本发明的一个具体实施方案，下面对采用本发明的环境评价***进行环境评价进行详细说明。
表1-数据集
环境指标 9时数据
温度 22.6℃
空气湿度 60.9％RH
光照 31237Lux
气压 101.9KPa
雨量 0.1mm
风速 0.3m/s
风向 N
NDVI 0.89
土壤湿度 38.8％RH
酸碱度 6.07
采用1-9比例标度法将各个因素指标相对重要性进行量化，得到判断矩阵，判断矩阵A如下式所示。
Figure RE-GDA0003032212060000125
将判断矩阵A的每一行相加求得每一行的算数平均值，每行平均值组成的列向量
Figure RE-GDA0003032212060000131
将
Figure RE-GDA0003032212060000132
再进行归一化处理所得向量
Figure RE-GDA0003032212060000133
列向量
Figure RE-GDA0003032212060000134
即为***权重向量，权重向量
Figure RE-GDA0003032212060000135
如下：
Figure RE-GDA0003032212060000136
将数据集中温度、空气湿度等10个因素集带入各个对应的概率值计算函数中，求得数据集所对应的评价概率矩阵R，如下式所示：
Figure RE-GDA0003032212060000137
得到评价概率矩阵R后，将本***中的权重向量与隶属度矩阵R式(6-1)与相乘，计算得到评价集向量B，评价集向量B如下式所示。
B＝(0，0.015，0.391，0.594)
可知数据集中的草场环境等级有0％的可能属于“恶劣”，1.5％的可能属于“一般”，39.1％的可能属于“一般适宜”，59.4％的可能属于“非常适宜”。取评价集向量B中最大值“59.4％”对应的评价等级作为最终结果，则判定此时草场环境等级为“非常适宜”。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，包括：
检测装置、传输装置、云端服务器和web客户端；
所述检测装置包括多个传感器和主控模块，多个传感器用于采集草场环境数据，所述草场环境数据用于评价草场环境，所述草场环境数据包括监测点草场图像、大气压强、光照强度、空气温度、空气湿度、雨量、风速、风向和土壤的酸碱度以及土壤的湿度；
所述主控模块用于驱动多个传感器进行数据采集、监听所述NB-IoT无线通信模块的指令并根据指令将采集的草场环境数据传输至云端服务器；主控模块的外设资源包括：2个IIC总线接口、2个USART接口、ADC1转换模块、2个通用定时器TIM2和TIM3；所述主控模块的两个USART接口分别通过RS485转换模块与NB-IoT无线通信模块和雨量传感器模块连接；
所述传输装置包括NB-IoT无线通信模块，与所述检测装置连接，用于向所述主控模块发送指令以及接收所述检测装置传输的草场环境数据；
所述传输装置还与所述云端服务器连接，用于接收来自云端服务器的指令以及传输接收到的草场环境数据；
所述云端服务器包括云端服务管理界面、数据接收模块、数据库、数据处理分析模块和web服务端；云端服务管理界面用于管理云端服务、***权限、提供远程登录***的入口；
所述数据接收模块接收所述NB-IoT无线通信模块传输的数据；
所述数据接收模块与所述数据库连接，将接收的数据存储到所述数据库；
所述数据库和所述数据处理分析模块连接，由数据处理分析模块对接收的数据进行处理得出评价结果，并将评价结果存储到所述数据库；
所述数据处理分析模块对接收到的数据先进行预处理；预处理时，将像素值不在三色通道范围内的像素点变为三色通道像素值为(0,0,0)的白色，像素值在三色通道范围内的像素点数和总像素点个数进行除法运算，得到所述监测点的植被覆盖指数NDVI值，所述三色通道范围为G>90，R<190，B<155，其中G为绿色通道像素值，R为红色通道像素值，B为蓝色通道像素值；
所述web服务端接收来自所述web客户端的请求，从所述数据库获取所请求的数据，并回传给所述web客户端；
所述web客户端用于提交请求并进行数据展示。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，所述数据处理分析模块执行的操作包括：
对数据进行预处理，得到所述监测点的植被覆盖指数NDVI值；
确定影响因素集U，所述影响因素集包括大气压强、光照强度、空气温度、空气湿度、雨量、风速、风向和土壤的酸碱度、土壤的湿度以及植被覆盖指数NDVI；
确定评价等级集V，所述评价等级包括非常适宜、一般适宜、普通、恶劣；
根据因素物理特性，采用如下公式得到影响因素集U中的每一影响因素对评价等级集V中的每一评价等级的概率值；
Figure RE-FDA0003032212050000021
其中，
x为影响因素的取值；
a,b,c,d分别为顺序相邻的评价标准；
将影响因素集U中的每一影响因素对评价等级集V中的每一评价等级的概率值按顺序组合成评价概率矩阵P；
根据各因素的物理特性确定各因素的权重，其中采用1-9比例标度法标记各因素的权重；
通过各因素的权重比对得出判断矩阵A；
计算判断矩阵A的每一行的算数平均值，用每行平均值组成一个列向量
Figure RE-FDA0003032212050000022
将列向量
Figure RE-FDA0003032212050000023
进行归一化处理，得到***权重向量
Figure RE-FDA0003032212050000024
得到的权重向量
Figure RE-FDA0003032212050000025
与评价概率矩阵P相乘得到评价集向量B；
根据评价集向量B，取最大值对应的评价等级作为最终的评价结果。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，所述数据处理分析模块对接收到的数据进行预处理具体包括：
通过shape语句获取监测点图像的高和宽；
计算拍摄的监测点图像的总像素点个数；
遍历每个像素点，当像素点的像素值在三色通道范围内时，该像素点符合要求，符合要求像素点值累加，当像素值不在三色通道范围内时，该像素点不符合要求，将此像素点变为三色通道像素值为(0,0,0)的白色；
遍历结束后，符合要求像素点值和总像素点个数进行除法运算，得到所述监测点的NDVI值，将该NDVI值存储到数据库中。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，所述主控模块执行如下操作：
***初始化后，进行定时器初始化以及串口配置；
所述主控模块进入休眠模式；
当收到云端服务器发送来的问询指令时，所述主控模块被唤醒，同时发送查询指令到各个传感器；
接收各个传感器发送的数据；
检查数据是否完整，如果数据完整再将数据发送到NB-IoT无线通信模块。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，NB-IoT无线通信模块初始化时进行如下设置：
设置串口号、波特率、检验位、数据位和停止位；
打开串口；
选择透明传输模式，并设置目标IP地址以及应用端口号。
6.根据权利要求5所述的基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，所述NB-IoT无线通信模块执行如下操作：
实例化Socket对象；
进行初始化设置；
开始监听连接请求；
连接建立成功，向所述检测装置发送问询请求；
接收所述检测装置发送的数据；
对数据进行字符串解码；
根据不同传感器的应答帧格式对数据进行格式转换；
将格式转换后的数据存储到数据库。
7.根据权利要求1所述的基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，云端服务管理界面可以执行如下操作：控制云端服务的开启与关闭、更改镜像、重置密码、切换操作***、创建备份。
8.根据权利要求1所述的基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，传感器采集到的数据由主控模块发送到NB-IoT无线通信模块。
9.根据权利要求1所述的基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，通过RS485转换模块将USART接口转换成RS485接口。
10.根据权利要求1所述的基于物联网的草场环境监测***，其特征在于，测量光照强度采用光照传感器，所述光照强度工作电压为2.4～5.5V，光照精度在25℃时误差在±5％，光照强度范围在0-200kLux；
测量空气温度和空气湿度采用温湿度传感器，所述温湿度传感器的工作电压为2.4～5.5V，温度范围为-40℃-80℃，温度分辨率为0.1℃，湿度分辨率为0.1％RH，数据传输接口为IIC总线接口；
测量大气压强采用气压传感器，所述气压传感器的工作电压为2.4-5.5V，气压测量范围为10-1200mbar，分辨率为0.012mbar，测量误差在温度25℃和标准大气压下是±1.5mbar；
测量雨量采用雨量传感器，所述雨量传感器由12-24V DC电源供电，测量范围为≤30mm/min，测量精度为0.2mm，运行温度为-30-80℃；
测量土壤酸碱度和土壤湿度采用土壤传感器，所述土壤传感器采用12-24V DC电源供电，湿度测量精度在0-55％范围内为±2.5％，在55-100％范围内为±4.5％，测量范围为0-100％；酸碱度测量范围为3-9pH，测量精度为±0.3pH；
测量风速和风向采用风速风向传感器，所述风速风向传感器采用12-24V电源供电，风速测量响应时间<5s，风速测量范围为0-30m/s，风速测量精度为±1m/s；风向测量范围为0-360°，风向测量精度为±3°。
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