森林防火监测系统的设计与开发

武风波;张会可;吕茜彤

【摘 要】为了实现森林环境的实时监控,设计由数据采集节点、环境监测终端和环境数据服务器三部分组成的森林环境监测系统.数据采集节点外围拓展温湿度、烟雾浓度、光照强度、火焰等采集模块,各采集节点通过ZigBee网络将采集到的各项环境数据发送到环境监测终端;环境监测终端选用STM32作为主控制器,将数据采集节点上传的数据进行汇总,然后通过GPRS模块发送到服务器端;服务器端接收环境监测终端上传的环境数据,通过数据融合算法将传感器采集的数据进行融合后对林区三种火灾等级进行输出.测试结果表明,森林防火监测系统运行稳定,能够实现对森林中各环境参数的采集,并实现数据的远程发送、远程报警等功能. 【期刊名称】《现代电子技术》 【年(卷),期】2018(041)018 【总页数】5页(P32-36)

【关键词】ZigBee;环境监测;森林火灾;防火监测;数据采集;GPRS 【作 者】武风波;张会可;吕茜彤

【作者单位】西安科技大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710054;西安科技大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710054;西安科技大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710054 【正文语种】中 文

【中图分类】TN931+.3-34;TP277

近年来，随着人类活动范围的不断扩大，人类对资源的超负荷开采利用、对环境的严重污染与森林的极度破坏[1]，导致全球变暖，陆地面积不断减小，各种自然灾害呈上升的趋势，灾害的监测与防治成为当务之急。

森林环境相对复杂，在危害森林资源的多种因素中，火灾是最具危害性和破坏性的，它不仅焚毁木材、伤害野生动物和其他生物，而且破坏森林的再生能力，破坏森林水土保持调节生态环境的作用，造成人类生存环境的进一步恶化。然而森林覆盖面积大，环境相对分散，所以看管复杂，成本较高。为了解决森林资源防护问题，减少火灾等自然灾害对森林环境的影响，考察森林环境现状，结合嵌入式、物联网、无线通信技术、无线传感器，设计一套节能环保、性能稳定、操作简单，且能够实现数据的远程共享的森林环境监测系统具有实际的应用价值。 1 系统总体设计方案

本文设计的森林环境监测系统由数据采集节点、监测终端和环境监测数据服务器三部分组成。多个数据采集节点与监测终端通过ZigBee[2]实现数据采集节点到监测终端的数据传输[3]；监测终端通过GPRS无线传输模块与远程服务器进行数据交换[4]。系统组成如图1所示。

图1 森林环境监测系统组成框图Fig.1 Composition diagram of forest environment monitoring system 2 硬件设计

本系统硬件结构分为数据采集节点和监测终端两部分。 2.1 数据采集节点硬件设计

数据采集节点是森林环境的采集部分，负责采集烟雾、温湿度、火焰、光照强度等数据，并将数据通过无线模块传输给监测终端。数据采集节点以CC2530为核心，拓展存储器、数据采集传感器、电源、无线通信等部分。数据采集节点硬件框图如

图2所示。

图2 数据采集节点硬件框图Fig.2 Block diagram for hardware of data acquisition node

1）数据采集节点处理器CC2530

主控单元选择CC2530模块，是因为该模块不仅包含处理采集数据的芯片同时具有ZigBee传输的天线部分设计；另外一个主要的原因是该采集模块功耗低，休眠状态下，两节5号电池可以供ZigBee节点工作半年到两年时间[5]，特别适用于供电困难的森林环境。 2）温湿度采集模块

温湿度传感器采用SHT10。SHT10为贴片型温湿度传感器，全量程标定，两线数字输出，低功耗80 μW（12位测量，1次/s）；湿度测量范围：0～100%RH；温度测量范围：-40～123.8 ℃；湿度测量精度：±4.5%RH；温度测量精度：±0.5℃。

3）烟雾浓度采集模块

MQ⁃2气体传感器的工作原理是如果传感器监测到所处环境中存在可燃气体，其电导率就会发生变化，可燃气体浓度越高，传感器电导率越大。根据这一原理，可以设计相应的电路，将电导率的变化规律转化为相对应气体浓度的信号。MQ⁃2传感器中使用的材料为氧化锡（SnO2），氧化锡在空气中的导电率较低。MQ⁃2对可燃气体的监测较为理想，对烟雾的监测范围为100～1 000 ppm，成本较低，适用于气体泄漏监测装置和烟雾浓度等易燃气体的监测。 4）光照强度采集模块

系统设计中选用的光照强度测量模块型号为BH1750FVITR。BH1750FVITR是16位数字型环境监测光照强度传感器，分辨率较高，监测范围从1～65 535 lx，能够监测较大范围内的光照强度变化情况。本传感器具有如下特点：测量范围宽；精

度高；误差小，误差浮动在±20%；受红外线的变化较小；不需要外接其他器件；支持1.8 V的逻辑输入；与人眼对光谱的敏感度相似；输出相对应的光照强度值；采用除光噪音实现稳定测量的功能。广泛应用于汽车定位识别、液晶屏显示、数码产品、电脑、手机、游戏机等设备中。 5）火焰采集模块

系统设计中所选用的火焰传感器是与数据采集节点中的核心控制芯片CC2530配套的传感器类型，该传感器可以监测80 cm左右的火焰和760～1 100 nm的光源。主要用于火焰和火源的探测，其灵敏度可以通过电位器调节改变，该传感器对火焰的光谱特别敏感。采用LM393输出监测信号，波形好，易于观察。 6）数据传输模块

本文选用ZigBee通信方式[6]。森林一般地域辽阔且远离居民生活区，而所设计的终端要想全方位覆盖整个森林面积，必须注意所建立网络的容量问题和远程通信问题。同时由于森林环境复杂，所以一次性布设完设备后，需要使用较长年限，为了方便后期维护，必须采用功耗较小的传感器类型。错综复杂的环境给后期维护也带来了阻碍，所以选择一种能够自动修复的网络传输方式更是系统设计所需要的[7]。 7）电源模块

CC2530的工作电压为3.3 V，可以使用5 V电压通过DC⁃DC转换成3.3 V，考虑到系统的应用场景，即森林环境中供电困难，此处也可以选用3节5号电池供电。

2.2 监测终端硬件设计

森林环境监测终端硬件主控单元为STM32；数据采集节点中的协调器通过串口与STM32相连接；环境监测终端采用GPRS无线传输模块将信息发送给远程服务器端。

STM32专为低功耗、高性能、低成本的嵌入式应用设计[8]。本系统选用的STM32属于STM32F103“增强型”系列，时钟频率高达72 MHz，是同类产品中性能最高的，从闪存执行代码，功耗36 mA，是32位市场上功耗最低的产品。内核属于ARM32位的Cortex⁃M3 CPU，3种低功耗模式：休眠、停止、待机模式。闪存程序存储器的存储范围为32～128 kB，SRAM的范围为6～20 kB，A/D端口有18个通道，可测量 16个外部和2个内部信号源。具有通道DMA控制器支持的外设有：定时器，ADC，SPI，I2C和USART。串行线调试和JTAG接口具有功耗低、接口多等优点。本设计中选择的型号是STM32F103ZET6。 1）串口连接设计

数据采集节点的CC2530模块通过串口与环境监测终端的STM32相连，与STM32相连的CC2530上的Zig⁃Bee模块[9]能实现所有数据采集节点发送数据的接收。然后将其通过串口传输到STM32，STM32将这些数据接收后进行相应的处理，为下一步进行远程发送提供便利。 2）GPRS数据传输模块

系统选用的通信模块是SIM900A GPS/GPRS模块，SIM900A支持GPRS multi⁃slot class 10/class 8（可选）和GPRS编码格式 CS⁃1，CS⁃2，CS⁃3 和 CS⁃4。其工作频段为EGSM 900 MHz和DCS 1 800 MHz，该模块不仅可以进行电话和短信通信，还支持TCP/IP协议[10]，可以进行数据的无线网络传输。WF⁃SIM900A通过串口传输标准的AT命令实现对模块的控制。 2.3 监测数据服务器

数据处理服务器[11]作为森林环境数据分析处理的核心，主要完成数据接收、分析判断、将结果反馈给环境监测终端、数据库设计等工作，软件各子功能模块之间协调工作，实现森林环境数据处理服务器的功能。 3 软件设计

系统软件设计主要包括森林环境数据采集节点软件、环境监测终端软件、森林环境数据远程服务器软件三个部分，三者之间的相互关系如图3所示。 3.1 数据采集节点软件设计

森林环境中ZigBee的组网过程由以下几个部分组成[12]：协调器建立新的传感器网络、协调器和节点的工作过程介绍及网络间的相互通信等。协调器担任森林环境采集的主节点具有建立网络、对各路由和终端节点数据的集中管理等作用。本文采用的拓扑结构为网状，所以网络中的路由节点，既可以将自己的数据发送给协调器，也可以将其他节点发来的数据转发给协调器。当终端节点初始化后，开始搜索网络，如果搜索到就发出入网请求，搜索不到，则成为孤立的节点。节点的工作过程与协调器类似，不同的地方是对于协调器发出的控制命令，如果不是本节点任务，则采用相应的路由算法将其转发到目的节点，如果是则进行设定的操作。

图3 数据采集节点、环境监测终端、远程服务器三者关系图Fig.3 Relationship among data acquisition node，environment monitoring terminal，and remote server 3.2 监测终端软件设计

考虑到节约功耗，系统设计中环境监测终端采用周期性监测模式，即按照规定的采样周期实现对数据采集节点的数据监测，利用环境监测终端STM32的定时器驱动采样周期，当接收到中断控制器的信号时STM32被唤醒，给数据采集节点发送采样信号，数据采集节点收到反馈后将各自采集的信息发给协调器，协调器通过串口发送给STM32进行处理和分析，而后数据采集节点再次进入休眠状态。 3.3 数据处理服务器软件设计

数据处理服务器作为森林环境数据分析处理的核心，主要完成监测终端上传数据的接收，数据的分析判断与预警，数据库设计等工作。软件各子功能模块之间协调工作，实现森林环境数据处理服务器的功能。服务器接收环境监测终端打包发送来的

数据，与程序设定的数据进行对比，得出结论。如果有异常，服务器会产生报警，并且会将异常状态发送给环境监测终端，环境监测终端将其状态提醒信息显示在液晶屏上，并通过GPRS发送报警短信给监护人员。

森林环境数据服务器软件中设计一个QTcpServer类，创建QTcpServer类的实例，绑定服务器的地址，监听IP和端口号[13]，利用Qt的信号和槽机制[14]实现连接请求和数据处理。数据通信软件流程图如图4所示。

图4 服务器数据通信软件流程图Fig.4 Flow chart for data communication software of server

森林环境监测服务器主界面设计主要包括两个分主页：各节点采集数据信息、报警信息。其中，各采集节点数据信息反映出各节点相连接的4个传感器的数值或当前状态及该服务器的名字和服务器对应的IP地址。 4 性能测试

本文森林环境采集节点、环境监测终端及服务器三端联合测试，图5为森林防火监测系统实物连接图，图中分别用标注符号对数据采集节点、环境监测终端、GPRS传输模块及服务器端进行了标注。

图5 森林防火监测系统实物图Fig.5 Phisical picture of forest fire proof monitoring system

林区工作人员及监管人员，通过登录自己的账号密码，进入到服务器系统，以便在远程实时监控森林环境的各项参数。为了验证系统的实用性，前往西安市兴庆公园树木遮挡障碍较多的树林进行测试。通过上述的登录界面进入服务器系统，这里可以查看到各个采集节点通过环境监测终端汇总的各项传感器数值。将传感器数据输入神经网络森林火灾预警模型[15]，可以对森林火灾的三种状态：明火、阴燃与无火进行预测[16]。大家可以在PC端的服务器上观察到图6的监控界面。 5 结 语

在公园林区环境下测试发现，森林防火监测系统运行稳定，能够实现森林环境各项参数的采集和无线传输、数据共享和远程监控。数据采集节点能实现森林环境各项参数的采集和数据上传；环境监测终端可以实现对多采集节点发送数据的处理分析；远程监控服务器可以实现环境监测终端上传数据的接收，同时进行分析判断及危险报警提示，为森林正常环境的维持提供可靠保障。系统在实时性和人性化监测上表现良好，具有广泛的社会使用价值。

图6 服务器端显示各节点采集数据Fig.6 Various nodes′acquisition data displayed on server terminal 参考文献

【相关文献】

[1]王仁章.浅议森林过度采伐对人类社会所产生的影响[J].科技创新与应用，2012（2）：209.WANG Renzhang.Discussion on the impact of over⁃harvesting of forests on human society[J].Technology innovation and ap⁃plication，2012（2）：209.

[2]苏坡.基于ZigBee无线传感器网络的森林火灾监测系统研究[D].西安：长安大学，2015.SU Po.Research on forest fire monitoring based on Zigbee wire⁃less sensor network[D].Xi’an：Chang’an University，2015.

[3]刘杰.基于太阳能供电的森林环境无线监测系统设计[D].南京：南京航空航天大学，2013.LIU Jie.Design of forest environmental wireless monitoring sys⁃tem based on solar energy power supply[D].Nanjing：Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，2013. [4]曹幼霖.ZigBee与GPRS的远程数据采集系统设计[J].单片机与嵌入式系统应用，2012，12（12）：71⁃73.CAO Youlin.Remote data acquisition system based on Zigbee and GPRS[J].Microcontrollers&embedded systems，2012，12（12）：71⁃73.

[5]郭瑞星，王庆生.ZigBee路由算法的研究与改进[J].电脑开发与应用，2011，24（5）：32⁃34.GUO Ruixing，WANG Qingsheng.Research and improvement on the routing algorithm in ZigBee networks[J].Computer de⁃velopment&applications，2011，24（5）：32⁃34.

[6]李继黄.ZigBee无线传感器网络节点的设计与应用[D].武汉：华中科技大学，2012.LI Jihuang.Design and application of ZigBee wireless sensor network nodes[D].Wuhan：

Huazhong University of Science and Technology，2012.

[7]王轩.基于物联网技术的森林火灾监测研究[D].长沙：中南林业科技大学，2011.WANG Xuan.Research on forest fire monitoring based on In⁃ternet of Things

technology[D].Changsha：Central South Uni⁃versity of Forestry and Technology，2011. [8]武风波，张会可.太阳能自动跟踪系统的设计[J].西北大学学报（自然科学版），2016，46（6）：837⁃840.WU Fengbo，ZHANG Huike.The design of solar energy auto⁃matic tracking system[J].Journal of Northwest University（Nat⁃ural science edition），2016，46（6）：837⁃840.

[9]王作成.基于ZigBee的山体滑坡预警系统研究与设计[D].兰州：西北师范大学，2013.WANG Zuocheng.Research and design of an early⁃warning sys⁃tem based on ZigBee for landslide[D].Lanzhou：Northwest Normal University，2013.

[10]武风波，张会可，周云如.基于ARM和3G技术的通信基站监控系统设计[J].无线互联科技，2016（18）：1⁃3.WU Fengbo，ZHANG Huike，ZHOU Yunru.Design of com⁃munication base station monitoring system based on ARM and 3G technology[J].Wireless Internet technology，2016（18）：1⁃3.

[11]邱铁.Linux环境下Qt4图形界面与MySQL编程[M].北京：机械工业出版社，2012.QIU Tie.Qt4 graphical interface and MySQL programming in Linux[M].Beijing：China Machine Press，2012.

[12]武风波，强云霄.基于ZigBee技术的远程无线温湿度测控系统的设计[J].西北大学学报（自然科学版），2008，38（5）：731⁃734.WU Fengbo，QIANG Yunxiao.Observation and control sys⁃tem based on ZigBee technology[J].Journal of Northwest Uni⁃versity（Natural science edition），2008，38（5）：731⁃734.

[13]韩慧，谢楠，巩秀钢，等.基于ARM和Qt的蔬菜大棚监控系统[J].山东理工大学学报（自然科学版），2015（3）：53⁃55.HAN Hui，XIE Nan，GONG Xiugang，et al.Vegetable

green⁃house monitoring system based on ARM and Qt[J].Journal of Shandong University of Technology（Natural science edition），2015（3）：53⁃55.

[14]檀娟伢，姚为民.基于Qt的跨平台截图软件设计[J].工业控制计算机，2013，26（12）：4⁃5.TAN Juanya，YAO Weimin.Cross⁃platform screenshot soft⁃ware design based on Qt[J].Industrial control computer，2013，26（12）：4⁃5.

[15]赵英，陈淑娟.基于多传感器数据融合的火灾预警系统[J].现代电子技术，2010，33（24）：173⁃175.ZHAO Ying，CHEN Shujuan.Fire early alarm system based on multi⁃sensor data fusion[J].Modern electronics technique，2010，33（24）：173⁃175.

[16]周晓琳.基于神经网络的多传感器数据融合火灾预警系统研究[D].长春：长春理工大学，2012.ZHOU Xiaolin.Research on fire alarm system based on multi⁃sensors data fusion of neural network[D].Changchun：Chang⁃chun University of Science and Technology，2012.