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【摘要】温室反季节果菜栽培有很好的经济效益，茄子是重要的果菜品种。茄子的株高能反映茄子的产量和长势，监测株高可以获得第一手的茄子生长数据。数据在云端共享能提升数据的应用质量，基于开源的平台让更多的用户共同完成茄子的生长监控，对于规模化生产有很大的帮助。文章提出了一种开源云端温室茄子株高实时测量系统，对搭建完的系统进行初步测试，结果显示该系统能准确监测温室茄子冠层株高。
反季节蔬菜已成为城市蔬菜循环供应的重要来源。其中果菜更是占据重要地位，是农民增收的重要栽培种类，茄子是温室普遍种植的果菜，对茄子生长信息的监测有很多指标，株高是其中应用普遍的一个指标。
开源技术是当今国际上主流的信息技术，云端存储是开源技术在线采集数据再利用的一个重要方法，欧美等国家的开源云端技术取得了很快的普及和发展[1]。开源的硬件平台同与之匹配的软件系统能很好兼容，快捷地实现数据在云端的存储、处理和应用[2]。数据的存储用可借助GSM、LTE网络上传云端存储，或临时存储在系统内置的SD卡中，随后一次性上传保存。对数据的处理采用Martlab的网络驱动函数，并通过曲线或者图形的方式显示。除了显示外，对数据结果的反馈应用方式主要包括以txt文本、短信提示、E-mail等方式发送到用户智能手机终端[3-5]。
系统
硬件电路
微控制器采用Feather 32u4
FONA开发板（Adafruit Industries
公司，纽约，NY USA；https：//www.
adafruit.com），开发板内置一个8位的微控制芯片。内部有一个28 kB 的临时的存储用来保存程序，另外有一个1 kB永久储存用来保存数据；有一个22位的输入/输出（I/O）接口，另外有一个10位的模拟/数字（A/D）转化器；有2个串口可用使用，一个能够和计算机直接连接使用的专用USB接口，该接口主要用来进行程序在线的仿真、下载和离线运行，另外一个专用USB接口可以和外部的传感器连接，采集外部传感器的数据；还有一个内部集成电路的专用端口（I2C）可供使用。图1是基本的硬件需求。
软件搭建
软件的开发采用开源的
开发环境（Arduino Integrated
Development Environment
（ IDE； https：//www.arduino.cc），环境采用C 语言编写[2]。由于是开源环境，有很多用户已经预先开发了很多库函数可供下载调用，因此通过开发环境程序搜索并加载硬件的函数库即可。目前，Arduino函数库几乎包括了所有可能的函数，例如时钟、数据存储、手机模块等，这些函数都可以直接调用。对于不熟悉的用户而言，这些函数使得监测系统程序的编写工作变得非常简单和快捷。
云端网络搭建
Thingspeak （https：//thingspeak.com）是非常适合建立温室作物数据监控的云端接口。搭建的软件界面如图2所示。软件搭建中选取7个可变的参数作为采集对象分别为茄子株高、生长天数、喷药量、施肥量、灌水量、采收产量以及监测工作状态。另外还有一个视频通道可以直接显示外部的监控视频。除此之外，带有一个外部的网络物理地址接口，可以链接外部的数据，例如中央气象台的气象站数据，这样很快建立起一个云端网络数据库，选用MATLAB的编程代码（http：//www.mathworks.com）对数据进行在线分析和结果显示。每一个通道可以形成一个独立完整的数据系统并通过曲线显示，各个不同通道之间的数据可以交叉引用和多重分析。测量系统数据实时刷新，当系统暂停工作后，软件界面就没有数据曲线（图1）。软件有设置的参数可以输入手机号码，系统停止工作或其他故障信号将会发送手机短信给指定手机。同时制定手机通过回复代码字符可取消接收预警信息。
测量
茄子冠层的测量来自超声传
感器（HC-SR04，美国LowPower lab公司，www.lowpowerlab.com）
采集到的温室茄子的高度通过三维的显示（图3），温室中茄子受到温度和通风不均匀，以及土壤肥力差异的影响，茄子冠层长势非常不均匀。相比较而言，中间的茄子生长的更高，经过田间调查分析后，是因为温室中间光线遮挡少，相比四周，光线照射更加的充分。
试验中茄子实时的高度监测数据来自是超声波传感器信号，传感器扫描冠层的周期是1/10s，每秒的10组数据加权后得出平均值，有效的避免单株株高异常对结果的干扰。因此高频的传感器信号计算后的结果对于数据分析的精度而言，能够代表和反应茄子冠层整体生长的高度变化趋势。每行茄子的冠层长势数据按照行来显示为三维图，可以直观得出各行茄子冠层的不同。但是这么做无法得出同一行的变化规律。把每一行的冠层数据单独显示为一条曲线，易于得出同一行各株茄子的差异。对数据进行平均后直接提取茄子最高生长点的值，加权平均后得出其变化的曲线（图4），可以得出和图3一样的结论。
小结
本研究目的是利用开源技术，通过第三方具备数据超强分析能力的商业公司的云端存储和计算，实现低成本、低功耗的作物冠层监测。搭建此类测量系统实现快速监测技术难度不大，但本文这种技术思路是未来的必由之路。笔者最先的尝试和应用对于推动开源云端监测技术在我国发挥作用意义很重大。
参考文献
[1] Pearce JM.The Case for Open Source Appropriate Technology[J].Environment， Development and Sustainability，2012，14（3）：425-431.
[2] Fisher DK，Gould PJ. Open-Source Hardware is a Low-Cost Alternative for Scientific Instrumentation and Research[J]. Modern Instrumentation，2012，1（2）：8-20.
[3] Lozoya C， Aguilar A Mendoza， C. Service Oriented Design Approach for a Precision Agriculture Datalogger[J]. IEEE Latin America Transactions， 2016，14（4）：1683-1688.
[4] Masseroni D， Facchi A， Vannutelli dePoli E， etal.Irrig‐OH： An Open‐Hardware Device for Soil Water Potential Monitoring and Irrigation Management[J]. Irrigation and Drainage，2016（5）：750-761.
[5] Payero JO， Mirzakhani-Nafchi A， Khalilian A，etal.R.Development of a Low-Cost Internet-of-Things （IoT） System for Monitoring Soil Water Potential Using Watermark 200SS Sensors[J]. Advances in Internet of Things，2017（7）：71-86.
項目支持：国家留学基金委项目，北京市农林科学院创新团队和青年基金项目。
[引用信息]马伟，Daniel K. Fisher，Efren Ford.温室智能装备系列之九十九新型开源云端温室茄子株高实时测量系统的开发[J].农业工程技术，2017，37（34）：56-58.
反季节蔬菜已成为城市蔬菜循环供应的重要来源。其中果菜更是占据重要地位，是农民增收的重要栽培种类，茄子是温室普遍种植的果菜，对茄子生长信息的监测有很多指标，株高是其中应用普遍的一个指标。
开源技术是当今国际上主流的信息技术，云端存储是开源技术在线采集数据再利用的一个重要方法，欧美等国家的开源云端技术取得了很快的普及和发展[1]。开源的硬件平台同与之匹配的软件系统能很好兼容，快捷地实现数据在云端的存储、处理和应用[2]。数据的存储用可借助GSM、LTE网络上传云端存储，或临时存储在系统内置的SD卡中，随后一次性上传保存。对数据的处理采用Martlab的网络驱动函数，并通过曲线或者图形的方式显示。除了显示外，对数据结果的反馈应用方式主要包括以txt文本、短信提示、E-mail等方式发送到用户智能手机终端[3-5]。
系统
硬件电路
微控制器采用Feather 32u4
FONA开发板（Adafruit Industries
公司，纽约，NY USA；https：//www.
adafruit.com），开发板内置一个8位的微控制芯片。内部有一个28 kB 的临时的存储用来保存程序，另外有一个1 kB永久储存用来保存数据；有一个22位的输入/输出（I/O）接口，另外有一个10位的模拟/数字（A/D）转化器；有2个串口可用使用，一个能够和计算机直接连接使用的专用USB接口，该接口主要用来进行程序在线的仿真、下载和离线运行，另外一个专用USB接口可以和外部的传感器连接，采集外部传感器的数据；还有一个内部集成电路的专用端口（I2C）可供使用。图1是基本的硬件需求。
软件搭建
软件的开发采用开源的
开发环境（Arduino Integrated
Development Environment
（ IDE； https：//www.arduino.cc），环境采用C 语言编写[2]。由于是开源环境，有很多用户已经预先开发了很多库函数可供下载调用，因此通过开发环境程序搜索并加载硬件的函数库即可。目前，Arduino函数库几乎包括了所有可能的函数，例如时钟、数据存储、手机模块等，这些函数都可以直接调用。对于不熟悉的用户而言，这些函数使得监测系统程序的编写工作变得非常简单和快捷。
云端网络搭建
Thingspeak （https：//thingspeak.com）是非常适合建立温室作物数据监控的云端接口。搭建的软件界面如图2所示。软件搭建中选取7个可变的参数作为采集对象分别为茄子株高、生长天数、喷药量、施肥量、灌水量、采收产量以及监测工作状态。另外还有一个视频通道可以直接显示外部的监控视频。除此之外，带有一个外部的网络物理地址接口，可以链接外部的数据，例如中央气象台的气象站数据，这样很快建立起一个云端网络数据库，选用MATLAB的编程代码（http：//www.mathworks.com）对数据进行在线分析和结果显示。每一个通道可以形成一个独立完整的数据系统并通过曲线显示，各个不同通道之间的数据可以交叉引用和多重分析。测量系统数据实时刷新，当系统暂停工作后，软件界面就没有数据曲线（图1）。软件有设置的参数可以输入手机号码，系统停止工作或其他故障信号将会发送手机短信给指定手机。同时制定手机通过回复代码字符可取消接收预警信息。
测量
茄子冠层的测量来自超声传
感器（HC-SR04，美国LowPower lab公司，www.lowpowerlab.com）
采集到的温室茄子的高度通过三维的显示（图3），温室中茄子受到温度和通风不均匀，以及土壤肥力差异的影响，茄子冠层长势非常不均匀。相比较而言，中间的茄子生长的更高，经过田间调查分析后，是因为温室中间光线遮挡少，相比四周，光线照射更加的充分。
试验中茄子实时的高度监测数据来自是超声波传感器信号，传感器扫描冠层的周期是1/10s，每秒的10组数据加权后得出平均值，有效的避免单株株高异常对结果的干扰。因此高频的传感器信号计算后的结果对于数据分析的精度而言，能够代表和反应茄子冠层整体生长的高度变化趋势。每行茄子的冠层长势数据按照行来显示为三维图，可以直观得出各行茄子冠层的不同。但是这么做无法得出同一行的变化规律。把每一行的冠层数据单独显示为一条曲线，易于得出同一行各株茄子的差异。对数据进行平均后直接提取茄子最高生长点的值，加权平均后得出其变化的曲线（图4），可以得出和图3一样的结论。
小结
本研究目的是利用开源技术，通过第三方具备数据超强分析能力的商业公司的云端存储和计算，实现低成本、低功耗的作物冠层监测。搭建此类测量系统实现快速监测技术难度不大，但本文这种技术思路是未来的必由之路。笔者最先的尝试和应用对于推动开源云端监测技术在我国发挥作用意义很重大。
参考文献
[1] Pearce JM.The Case for Open Source Appropriate Technology[J].Environment， Development and Sustainability，2012，14（3）：425-431.
[2] Fisher DK，Gould PJ. Open-Source Hardware is a Low-Cost Alternative for Scientific Instrumentation and Research[J]. Modern Instrumentation，2012，1（2）：8-20.
[3] Lozoya C， Aguilar A Mendoza， C. Service Oriented Design Approach for a Precision Agriculture Datalogger[J]. IEEE Latin America Transactions， 2016，14（4）：1683-1688.
[4] Masseroni D， Facchi A， Vannutelli dePoli E， etal.Irrig‐OH： An Open‐Hardware Device for Soil Water Potential Monitoring and Irrigation Management[J]. Irrigation and Drainage，2016（5）：750-761.
[5] Payero JO， Mirzakhani-Nafchi A， Khalilian A，etal.R.Development of a Low-Cost Internet-of-Things （IoT） System for Monitoring Soil Water Potential Using Watermark 200SS Sensors[J]. Advances in Internet of Things，2017（7）：71-86.
項目支持：国家留学基金委项目，北京市农林科学院创新团队和青年基金项目。
[引用信息]马伟，Daniel K. Fisher，Efren Ford.温室智能装备系列之九十九新型开源云端温室茄子株高实时测量系统的开发[J].农业工程技术，2017，37（34）：56-58.