基于物联网及遥感技术的“四水”转化精密在线检测系统.pdf

SOFTWARE2023软 件第 44 卷 第 7 期2023 年Vol.44,No.7基金项目：2020 年度徐州市科技计划项目重点研发计划（产业前瞻与共性关键技术）（KC20009）；2021 年度徐州市政策引导类计划（产学研合作）高校院所服务地方发展项目（A 类)（KC21335）；2021 年度徐州市重点研发计划(产业重点技术研发）项目（KC21108）；江苏省电子信息职业教育研究重点课题（JSDX2021-I09）；2022 年度省建设系统科技项目（2022ZD10003）；江苏建筑节能与建造技术协同创新中心 2021 年专项基金项目（SJXTZD2103）作者简介：张超（1978），男，江苏徐州人，本科，高级工程师，研究方向：水文、水利、水电自动化测控、信息化等。基于物联网及遥感技术的“四水”转化精密在线检测系统张超1,3 朱元彩2,3（1.徐州市伟思水务科技有限公司，江苏徐州 221006；2.江苏建筑职业技术学院信电工程学院，江苏徐州 221116；3.徐州市水资源高效利用与生态安全应用技术工程研究中心，江苏徐州 221116）摘要：建立一种能够实时在线监测“四水”转化全过程各环节的系统，对于科学掌握水资源转化规律、正确评价和充分合理开发利用水资源具有重要意义。本文提出了一种基于物联网及遥感技术的“四水”转化在线检测系统，通过传感器、数据处理模块、通信模块等构成，并结合遥感技术，实现了水循环即时在线检测和数据分析，可以为水资源规划与管理、农业节水灌溉、自然灾害综合治理、农业高产稳产、工农业布局调整等提供科学依据。关键词：物联网；遥感技术；四水；在线检测中图分类号：TP27 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2023.07.005本文著录格式：张超,朱元彩.基于物联网及遥感技术的“四水”转化精密在线检测系统J.软件,2023,44(07):021-025A Precision Online Detection System for Four Water Conversion Based on Internet of Things and Remote Sensing TechnologyZHANG Chao1,3,ZHU Yuancai2,3(1.Xuzhou Weisi Water Technology Co.,Ltd.,Xuzhou Jiangsu 221006;2.Jiangsu Vocational and Technical College of Architecture,School of Information and Electrical Engineering,Xuzhou Jiangsu 221116;3.Xuzhou City Water Resources Efficient Utilization and Ecological Security Application Technology Engineering Research Center,Xuzhou Jiangsu 221116)【Abstract】：Establishing a system that can monitor the entire process of four water conversion in real-time and online is of great significance for scientifically grasping the laws of water resource conversion,correctly evaluating,and fully and reasonably developing and utilizing water resources.This article proposes an online detection system for the four water transformation based on the Internet of Things and remote sensing technology.It is composed of sensors,data processing modules,communication modules,and combined with remote sensing technology to achieve real-time online detection and data analysis of water circulation.It can provide scientific basis for water resource planning and management,agricultural water-saving irrigation,comprehensive management of natural disasters,high and stable agricultural production,and adjustment of industrial and agricultural layout.【Key words】：Internet of Things;remote sensing technique;four water;online detection基金项目论文0 引言水资源是人类生存和发展的基础，包括大气水、逐年可更新的地表水、土壤水和更新周期很长的深层地下水，统称“四水”。“四水”之间存在相互补排转化关系，其转化关系概念性模型示意图如图 1 所示。目前，国内尚无成熟的监测系统对“四水”转化全过程各环节实行在线实时精确监测，因此，建立一套能够实时在线监测“四水”转化全过程各环节的系统，对于科学掌握水资源转化规律，22软 件第 44 卷 第 7 期SOFTWARE正确评价和充分合理开发利用水资源具有重要意义。1 技术方案1.1 系统框架系统整体框架如图 2 所示。本系统采用分布式网络结构，由多个传感器节点、数据处理模块、通信模块、服务器等组成1。系统软件构架的原理如图 3 所示。系统软件采用模块化设计，利用智能算法、依托于云端服务、大数据技术，辅以独特的滤波处理技术，结合网络技术、数据库技术、中间件技术等，形成一个巨大的智能网络系统，对系统所属前端设备进行即时在线监测，数据信息进行分析，使数据实时、高速、双向传输及跨行流动，提高系统的可靠性和智慧化水平，实现全面互联、综合集成、智慧应用2。前端UI展示层业务层数据层数据库运行环境HtmlCSSjQuery图片日志记录模板引擎渲染内容管理用户管理系统设置统计报表系统日志权限控制储存过程数据缓存自定义函数事务读写数据库阿里云主机独立服务器第三方虚拟主机Ajax交互POST请求Get请求My SQLOracleMS SQL图 3 软件构架原理图Fig.3 Software architecture schematic diagram1.2 技术实现（1）传感器节点：包括水位、水温和土壤温湿度等传感器。这些传感器通过蓝牙或者 Wi-Fi 等无线技术与数据处理模块进行通信，实现实时数据采集和传输。（2）数据处理模块：主要负责传感器数据的处理和分析，对数据进行滤波、归一化、聚类等操作，提取出有用的信息，并将处理后的数据传输给服务器端。（3）通信模块：负责传输数据和远程控制，通过 GPRS/5G 等网络技术将数据传输到服务器端进行存储和管理。同时具备接收来自服务器端的指令，实现对传感器节点的远程控制和管理。（4）服务器端：负责数据的存储、分析和处理，对监测数据进行统计、分析、绘图等操作，提供在线数据查询、报表生成、预警提示等功能，还可以通过机器学习算法对数据进行分析和预测，帮助用户做出决策3。1.3 技术优势（1）实时在线监测：传感器节点实时采集监测数据，并通过通信模块传输到服务器端进行实时在线监测，进而使水循环系统能够进行即时在线检测和数据分析，从而提高水资源管理的效率和准确性。（2）高精度监测：传感器节点具有高精度的监测能力，完成对水位、水温、土壤湿度等参数的高精度监测，进而提高数据的准确性和可信度，更好地指导水资源的管理和利用。（3）多维数据分析：数据处理模块对监测数据进行滤波、归一化、聚类等操作，提取出有用的信息，实现对多维数据的分析。（4）远程控制和管理：通信模块实现对传感器节点的远程控制和管理，用户通过互联网图 2 整体框架结构图Fig.2 Overall framework structure diagram图 1“四水”转化循环示意图Fig.1 Schematic diagram of the Four Water conversion cycle地下径流库塘湿地蒸发河流湿地湖泊湿地地表径流泥炭湿地降雨电脑Web界面用户通过不同终端查看和控制B/S显示服务提取数据显示和统计SQLServer数据服务C/S数据接收交互将数据处理并入库用户通过B/S发送交互命令C/S服务响应并返回执行结果监听不同通道传输数据和控制设备西门子控制协议TCP协议短信北斗485串口RTU通过3种通道模式发送和接收数据RTU控制器各种传感器设备RTU采集传感器数据和传感器发送数据通过光纤数据直连交互数据通过西门子控制协议直连交互数据23张超 朱元彩：基于物联网及遥感技术的“四水”转化精密在线检测系统远程查询和控制传感器节点，从而提高了管理效率和便捷性。使用户更加方便地进行水资源管理和利用，同时提高了管理的及时性和精准性。（5）智能预警和决策支持：服务器端通过机器学习算法对数据进行分析和预测，提供智能预警和决策支持，帮助用户做出科学决策。使得管理者更加全面和准确地了解当前的水资源状况和未来的变化趋势，从而更好地做出科学的管理决策。2 数据采集系统采用多种数字化、智能化传感器收集环境数据。并支持实时检索、查询这些数据。如表 1 所示是气象梯度数据（举例），气象梯度数据是指在不同海拔高度上获取的气象数据，通常用于研究大气环境和气象变化规律。气象梯度数据包括以下内容：（1）高度：不同高度的气象数据通常会以不同的高度层来进行划分，例如 100m、200m、500m 等。（2）温度：通过获取不同高度上的温度数据，研究气温的垂直变化规律。（3）湿度：通过获取不同高度上的湿度数据，研究湿度的垂直变化规律。（4）风速和风向：通过获取不同高度上的风速和风向数据，研究风的垂直变化规律。（5）大气压力：通过获取不同高度上的大气压力数据，研究气压的垂直变化规律。（6）其他气象参数：根据研究需要，获取其他气象参数的梯度数据，例如降水量、日照时数、辐射等。通过对气象梯度数据的研究，可以更加深入地了解气象环境的垂直变化规律，为气象预测、环境保护、气候变化等研究提供重要的数据支持。土壤墒情数据是用来描述土壤中含水量的数据。它通常包括以下条目：（1）测站编码：标识数据采集的地点和站点信息。（2）数据时间：记录数据采集的时间点和时间段。（3）土壤深度：通常是指相对于土壤表面的深度。（4）土壤温度：描述土壤温度的数据。（5）土壤含水量：描述土壤中含水量的数据，以体积含水量为单位。（6）土壤水势：描述土壤中水分运动状态的参数，单位：毫巴（mbar）或千帕（kPa）。（7）土壤电导率：描述土壤中电导率的数据，单位：毫西（mS/cm）。（8）土壤 pH 值：描述土壤中 pH 值的数据，以酸碱度为单位。土壤墒情数据通常被用于农业灌溉和土地资源管理等领域，以帮助决策者更好地管理土地和水资源，也可表 1 气象梯度数据Tab.1 Meteorological gradient data监测站气象梯度观测站 327采集时间28/04/2023 15:1228/04/2023 14:5628/04/2023 14:3128/04/2023 13:5628/04/2023 12:56风速 1(m/s)333.63.63.4风速 2(m/s)334.44.44.2风速 3(m/s)5.25.25.25.25.4风速 4(m/s)4.64.65.25.25.2风向 1西南偏西西南偏西西南偏西西南偏西西南偏西风向 2东南偏南东南偏南东南偏东东南偏东西北偏北风向 3西南西南东北东北东北风向 4东北偏东东北偏东东东东空气温度 1()9.39.311.1511.1512.55空气湿度 1(%)54.0554.0545.2545.2539.35空气温度 2()9.49.411.3511.3512.55空气湿度 2(%)52.3552.3544.2544.2538空气温度 3()9910.910.912.05空气湿度 3(%)52.152.144.8544.8537.65空气温度 4()9.59.511.5511.5512.75空气湿度 4(%)535345.345.338.4大气压力 1(Kpa)95.7995.7995.7295.7295.7光合有效 1(umol/m2/s)118.1118.1223223152.1净辐射 1(W/m2)73.673.6164.1164.1115土壤湿度 1(%)7.57.520.620.60热通量 1(W/m2)13.513.513.613.613.624软 件第 44 卷 第 7 期SOFTWARE表 2 土壤墒情数据Tab.2 Soil moisture data序号12345测站编号2307131423071315230713132307131423071315测站名称墒情站 2 中间墒情站 3 靠近房子 墒情站 1 靠近大门墒情站 2 中间墒情站 3 靠近房子所属单位带岭实验站数据时间2022/7/1 0:002022/7/1 0:002022/7/1 0:002022/6/30 23:552022/6/30 23:55延时分钟002001 号传感器10cm 含水01.51.501.220cm 含水01.51.501.230cm 含水01.51.501.2地温00000电导率32913329盐分32913329湿度15.90.18.815.80.12 号传感器10cm 含水02.52.502.220cm 含水02.52.502.230cm 含水02.52.502.2地温0053.700电导率3338433239盐分3539443639湿度14.912.19.915.312.2用于环境监测和水文模拟等领域。土壤墒情数据如表 2所示。河道水文数据是指对河流的水位、流量、水温、水质等参数进行连续监测和记录的数据。这些数据对于水资源的合理利用、防洪排涝、生态保护等方面具有重要的意义。主要包括以下几个方面：（1）水位：指河流水面的高度，单位：米。它是河道水文监测中最基本的数据之一，反映河道的水位变化情况，对防洪、排涝、水资源调度等方面具有重要的作用。（2）流量：指单位时间内通过河流横截面的水量，单位：立方米/秒。它是河道水文监测中另一个重要的数据，反映河道的水量变化情况，对防洪、排涝、水资源调度等方面具有重要的作用。（3）水温：指河水的温度，单位：摄氏度。反映河流的季节变化、生态环境状况等信息，对于河流生态环境保护和水资源利用等方面具有重要的作用。（4）雨量：指单位时间内某一地区的降水量，单位：毫米。它反映降雨的时空分布情况，对于洪涝灾害预警、水资源调度等方面具有重要的作用。以上几个重要数据可通过水文监测设备进行实时采集和处理，为水资源管理、防洪排涝、生态保护等提供重要的参考依据。河道水文数据如表 3 所示。表 3 河道水文数据Tab.3 River hydrological data测站编码23071343测站名称水位站站南水文局带岭实验站数据时间 2022/9/20 18:402022/9/20 18:352022/9/20 18:302022/9/20 18:252022/9/20 18:20接收时间 2020/9/20 18:402020/9/20 18:352020/9/20 18:302020/9/20 18:252020/9/20 18:20延时(分钟)00000水位(米)3.213.213.223.213.23流量(m/s)3.343.343.363.343.38上报信道TCPTCPTCPTCPTCP信号强度8990879088其他数据/雨量数据是通过雨量计等设备测量得到，主要包括以下条目：（1）测站编码：指记录该地区降雨数据的测站编码，具有唯一性。（2）采集时间：指记录该次降雨数据的时间，单位：小时。（3）降雨量：指在采集时间内记录的雨水量，单位：毫米。（4）累积降雨量：指从某个起始时间到当前时间的降雨总量，单位：毫米。25张超 朱元彩：基于物联网及遥感技术的“四水”转化精密在线检测系统（5）降雨时长：指采集时间内降雨的持续时间，单位：分钟。（6）最大降雨强度：指在采集时间内记录的最大降雨强度，单位：毫米/小时。（7）降雨类型：指记录该次降雨的类型，如雨、雪等。（8）降雨起止时间：指该次降雨的开始和结束时间。（9）雨型：指该次降雨的雨型，如细雨、中雨、大雨等。雨量数据对于气象预测、水文预报、防汛等方面有着重要的应用价值。雨量数据如表 4 所示。表 4 雨量数据Tab.4 Rainfall data测站编码23071333测站名称雨量站黑瞎沟断面旁所属单位带岭实验站数据时间2022/9/2 12:052022/9/2 12:002022/9/2 11:552022/9/2 11:502022/9/2 11:45接收时间2022/9/2 12:072022/9/2 12:022022/9/2 11:572022/9/2 11:522022/9/2 11:47延时(分钟)02000降雨量12211累计雨量222.6221.6219.6217.6216.6上报信道TCPTCPTCPTCPTCP信号强度8990879190其他数据当前雨量 1 累计雨量 222.6当前雨量2 累计雨量 221.6当前雨量 2 累计雨量 219.6当前雨量 2 累计雨量 217.6当前雨量 1 累计雨量 216.6土壤蒸渗是指反映某一地区土壤中水分蒸发和渗透的情况。通常包括土壤温湿度、蒸发量和渗透量等指标。蒸发量是土壤表面水分蒸发的量，通常使用蒸发皿等设备进行测量；渗透量是水分在土壤中向下渗透的量，通常使用土壤钻孔和测孔法进行测量4。蒸发渗透数据的采集通常需要长期观测和分析，以了解不同季节、不同气候条件下的土壤水分变化情况。这些数据被记录在土壤墒情站点和气象站点中，并用于制定相应的农业和水资源管理政策。土壤蒸渗数据展示如表 5 所示。3 应用前景基于物联网和遥感技术的“四水”转化在线检测系统具有广阔的应用前景，具体体现在以下几个方面：（1）水资源规划与管理：帮助政府部门对水资源进行科学规划和管理，实现水资源的可持续利用。（2）农业节水灌溉：实现对灌溉水量和灌溉时间的精确控制，减少水资源的浪费，提高农业生产效率。（3）自然灾害综合治理：实现对涝、渍、旱等自然灾害的实时监测和预警，提高自然灾害应对能力。（4）农业高产、稳产、旱涝保收：实现对土壤水分和灌溉水量的实时监测和控制，提高农业生产效率和品质。（5）工农业布局合理调整：为工农业布局提供科学依据，实现优化布局，提高土地利用效率。4 结论物联网和遥感技术的“四水”转化在线检测系统是一种具有广阔应用前景的水资源管理和利用技术。该系统可以实现对水位、水温、土壤湿度等参数的实时监测和精确控制，可以提高水资源的利用效率和可持续利用能力。同时，该系统还可以通过机器学习算法对数据进行分析和预测，提供智能预警和决策支持，帮助用户做出科学决策。因此，该系统在未来的水资源管理和利用中将发挥重要作用。参考文献1 刘燕娜,屠德展,潘晓曼,等.基于无线传感网络的水质在线移动监测系统J.计算机系统应用,2021,30(09):104-409.2 龚纯,王正林.精通Matlab最优化计算M.北京:电子工业出版社,2012.3 王照峰,王仕成,苏德伦.锁相环电路的基本概念及应用研究J.电气应用,2005,24(8):119-1214 王铭铭,徐浩.基于物联网的安徽省农田灌溉实时监测及自动灌溉系统研究J.节水灌溉,2017(1):68-70+75.表 5 土壤蒸渗数据Tab.5 Soil vapour infiltration data序号12345测站编号23071311测站名称地中蒸渗 1所属单位带岭实验站数据时间2022/9/3 16:352022/9/3 16:302022/9/3 16:202022/9/3 16:102022/9/3 15:55接收时间2022/9/3 16:352022/9/3 16:302022/9/3 16:202022/9/3 16:102022/9/3 15:55延时分钟00000当前蒸发00000今日蒸发0.10.10.10.10.1当前水温13.413.413.513.613.6当前水位23.123.123.123.123.1当前雨量00000累计雨量222.6222.6222.6222.6222.6今日入渗73.77371.369.667.3今日径流量0.40.40.40.40.4一号桶今日水量300300300300300二号桶今日水量330330330330330