基于LoRaWAN的高海拔安第斯山区农业多变量数据采集系统

《Smart Agricultural Technology》：LoRaWAN-based system for multivariate data acquisition in high Andean agriculture

本研究针对秘鲁高海拔安第斯山区农业面临的气候变化挑战及缺乏可靠数据的问题，开发了一套基于LoRaWAN（长距离广域网）技术的物联网原型系统。该系统集成了温度、湿度、太阳辐射、风速和风向等多种传感器，通过低功耗、长距离通信将数据传输至定制IoT服务器进行存储分析。实地测试在海拔3800米地区成功实现5公里和10公里通信距离，传输成功率100%，且节点采用太阳能供电实现自主运行。结果表明，LoRaWAN技术可有效克服高海拔偏远地区的连接障碍，为加强气候韧性和优化农业实践提供了可扩展的可持续解决方案。

　　

在秘鲁高耸入云的安第斯山脉地区，农业活动在海拔超过3500米的普纳草原上进行，这里的生态环境脆弱，当地居民社会经济能力有限，是受气候变化影响最为显著的地区之一。然而，与备受关注的热带雨林不同，这些高海拔区域在环境政策中获得的关注有限。更为严峻的是，缺乏互联网连接，特别是难以到达的农业区域，使得远程监测变得异常困难。传统的农业面临着气候变化、土壤质量变化以及病虫害、霜冻和干旱的共同挑战。要描述农业过程，就需要可靠的数据来评估时空变异性，这涉及到多个相互依赖的变量。尽管数据科学和分析工具取得了进步，为实时、高精度、低成本地整合和分析农业数据提供了巨大机遇，但在安第斯农业盛行的地区，大数据在智慧农业中的应用仍然受限于数据的稀缺性。这种数据匮乏凸显了应用新技术和继续推进该领域发展的迫切需求。

为了应对这一挑战，由Godofredo Quea Lopez、Angel Rosendo Condori Coaquira、Jorge Eddy Otazu Luque和Eder Gutierrez Quispe组成的研究团队在《Smart Agricultural Technology》期刊上发表了一项研究，旨在开发一个基于LoRaWAN（长距离广域网）网络的原型系统，专门用于高海拔安第斯农业的多变量数据采集和存储。

研究人员开展这项研究，主要运用了几个关键的技术方法。首先是硬件系统构建与低功耗设计，他们选用了ESP32微控制器作为核心，集成多种工业级传感器（如温湿度、土壤温度、太阳辐射、风速风向、大气压力传感器），并通过LoRa模块（E220-900T22D）进行无线通信。系统采用太阳能面板和锂电池供电，并设计了精密的睡眠/唤醒周期（周期约110秒，其中传感器预热15秒，睡眠95秒）以应对高海拔低温对电池性能的影响。其次是通信架构与协议，研究采用了LoRaWAN协议，在非授权频段（915 MHz）工作，利用其长距离（测试达10公里视距传输）和低功耗的特性。系统架构包含发射节点和接收节点，接收节点通过Wi-Fi将接收到的数据通过自定义的REST API发送到自主开发的IoT服务器。最后是软件与数据管理，他们使用Laravel框架开发了定制化的IoT服务器后端，确保了数据的完全控制和安全存储，并利用Grafana平台进行数据的实时可视化监控和历史报告生成，避免了依赖第三方云服务的限制。

4.1. 高海拔农业的挑战与通信技术

研究人员评估了现有通信技术在高海拔农业中的应用局限性。GSM/2G/3G/4G网络虽然覆盖较广，但实施和维护成本高，且在高山地形中信号受限，农业活动常在山坡进行，进一步阻碍了网络接入。Wi-Fi技术范围有限（约100米），扩展天线成本高，且该地区缺乏稳定电网并频发雷暴，限制了其应用。这凸显了寻找替代通信方案的紧迫性，并自然引出了对LoRaWAN技术的选择。

4.2. 功能评估与原型设计优化

在功能测试中，研究团队发现并解决了硬件电路供电和微控制器固件方面的错误。针对高海拔低温（常低于0°C）和低气压导致电池内阻增加、有效容量下降、放电加速的问题，他们在微控制器中引入了睡眠模式，并集成了继电器在传感器非工作时断开其供电，以最小化能量损失。每次读数前还设置了稳定间隔（预热）以确保测量质量。通过逐个传感器测试和调试例程，确保了系统集成的可靠性。

4.3. LoRaWAN架构的设计与实现

在物理部署之前，研究团队使用SketchUp设计了保护外壳，并使用PETG材料进行3D打印，以其机械强度、热稳定性和低吸湿性适合野外应用。原型系统在秘鲁普诺地区两个具有代表性的地点部署：穆尼阿尼（海拔约4000米）和胡利亚卡（海拔约3800米）。在穆尼阿尼，发射节点仅配备温湿度传感器，在10公里视距条件下成功建立了通信链路。在胡利亚卡更广阔的农业区，发射节点集成了全部六个传感器，验证了链路的可靠性和平台在不同环境下的运行能力。

4.4. 高海拔地区的LoRaWAN网络部署

为了评估LoRaWAN技术在高海拔环境下的有效性和范围，研究在普诺地区的两种典型场景中进行了部署。第一次在穆尼阿尼的开放地形农村环境中，成功验证了10公里视距的稳定通信链路。第二次在胡利亚卡的农业区（障碍物较多），建立了5公里的通信链路。在这两次部署中，发射节点捕获的数据均能持续发送至接收节点，并进一步传输到云端存储在IoT服务器上，证明了该架构在不同地形条件下确保信息集中高效管理的能力。

4.5. 数据收集、存储与系统可用性评估

通过直接检查IoT服务器数据库，研究人员验证了数据包的成功接收、处理和存储。数据库中的时间戳记录（FechaTReg字段）允许验证编程的传输频率并检测传输事件。通过分析连续记录到达的时间间隔（Δt(n) = T(n+1) - T(n)）并计算平均实验周期（t_periodo），得出周期约为110秒，进一步计算出睡眠时间t_sleep为95秒，表明运行周期的大部分时间处于低功耗状态，实现了显著的节能。

4.6. 定制IoT服务器的功能验证

自主开发的定制IoT服务器展现了稳健的性能，通过基于REST API的客户端-服务器架构，使用标准的HTTP方法（如GET和POST）实现了节点与服务器之间无缝安全的通信。该设计支持分布在多个地理区域的节点，即使在大量并发请求下也能保证稳定性。数据库中为每个区域设置了专用表，优化了信息处理。结合Grafana平台，实现了对发射节点获取的多变量数据的实时监控，评估系统功能并检测异常。

4.7. 多变量数据监测与可视化

研究利用开源数据可视化平台Grafana，设计了定制仪表板，以两分钟的更新频率图形化实时显示六个传感器测量的每个变量。监测结果显示，环境温度与相对湿度存在明显的反相关关系，符合昼夜循环特征；5厘米深度的土壤温度表现出更大的热惯性，其变化平缓且滞后于气温；风玫瑰图揭示了主导风向为东（E）和东南（SE），风速以低速为主但偶有较强阵风；太阳辐射曲线与高海拔地区晴朗下午的特征一致；测得的大气压力值（约644.5 hPa）与普诺地区海拔（约3800米）相符，验证了传感器校准。Grafana平台还展示了生成历史报告和配置警报阈值的潜力，这对于将系统发展为精准农业工具至关重要。

该研究的结论部分明确指出，研究目标已通过基于LoRaWAN无线技术的原型系统的提出、开发和实施成功实现。该系统能够在秘鲁普诺地区的高海拔区域实时采集多变量数据。原型在普诺高海拔地区被证明是有效的，利用LoRa/LoRaWAN模块和低功耗微控制器实现了长距离数据传输。鉴于这些地区缺乏电网，发射节点设计为依靠太阳能可再生能源运行，使其成为高海拔环境下的理想可持续解决方案。初步测试在10公里距离验证了其功能性，在人口更密集的农业区的额外测试进一步证实了其性能。该系统实现了互联网通信、云数据存储以及在网页和移动平台上的可视化，促进了持续可及的监测。

研究人员也承认，系统的性能可能会受到高海拔地区特有不利气候因素（如雷电）的影响，这可能产生干扰或导致电路故障。此外，对锂离子电池的依赖由于需要维护或更换，将带来长期的运营成本。

作为未来工作的一部分，研究人员建议对系统能耗进行更深入详细的分析，并探索屏蔽电子电路以保护其免受雷暴期间电击影响的方法。该技术的持续发展将使得能够部署到没有互联网连接的地区，从而收集更多多变量信息，更好地理解高海拔农业区域环境数据的行为。为了进一步增强原型，一个建议的未来步骤是利用收集的历史数据应用人工智能（AI）技术。这将使得能够进行对农民决策至关重要的预测，特别是在遭受干旱、低温或种植日期变化的地区。人工智能算法的实施将允许充分利用这些多变量数据用于农业领域的预测，前提是确保收集可靠的数据，以便在训练AI模型时获得同样可靠的结果。

综上所述，这项研究成功地开发并验证了一套适用于极端地理气候环境的远程农业监测系统。其创新性在于综合运用LoRaWAN通信、定制化服务器、低功耗设计和太阳能技术，针对性地解决了高海拔安第斯山区农业数据采集的痛点。该研究不仅为当地农业提供了切实可行的技术方案，增强了其对气候变化的韧性，也为类似偏远地区的环境监测和精准农业应用提供了有价值的参考和可扩展的模型。