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摘 要：环境监测数据处理的过程中，首先要解决的就是环境数据采集的问题，只有将这些海量环境数据即时、有效的采集到数据中心，才能实现对环境的有效监测。因此通过对物联网技术在环境数据采集中的应用，寻找物联网技术与环境监测系统数据采集的结合点，力求环境数据的时效性，完整性和准确性，在环境监测中具有一定的理论意义和实际价值。
关键词：物联网、环境数据、数据采集
物联网的迅速发展，为环境监测提供新的技术手段。运用物联网成熟的架构搭建传感器网络，完全可以实现环境数据的采集。基于物联网技术的环境数据采集系统，在环境数据采集中的运用是可以提高采集效率的，鉴于环境数据共享的思想，并不要求保护机制应对环境数据被抓包、破解的问题，因此环境监测数据采集适合采用物流网技术。物联网包括数据采集、传递、处理、应用，其中数据采集与传递属于基础环节，后台数据处理环节是最关键的，即本论文研究的重点。
物联网技术是信息、通信、传感器、自动控制等多种技术的综合，应用物联网技术实现呼伦湖环境监测，系统中会有大量传感器，用以采集水（水质、水量）、土、气（气象）、生（生物）、冰层厚度、大风（预警）等环境数据。这就要求系统有良好的并发能力，用以提高数据采集的时效性。
物联网技术运用到环境监测中的主要技术：根据物联网架构首先对传感器进行 URL标识；然后对标识的传感器传输的数据转化为协议传输匹配的数据格式；最后通过网络把环境数据传输到数据中心。数据中心进行存储、Web 呈现。
基于物联网的环境监测系统架构分三层，第一层是环境数据感知层，第二层是环境数据传输网络层，第三层是应用层。
感知层：即传感器网络，它是远程环境数据采集的核心。主要由数据采集部分、数据处理部分、通信部分和电源供应部分组成。因为不同传感器厂家有各自不同的传输协议（I2C、单总线、SPI 等），首先要将不同的传感器数据在传感器节点进行统一格式。然后，传感器节点将统一格式的环境数据通过ZigBee传输到汇聚节点。汇聚节点通过CoAP协议将统一数据格式的环境数据发送给数据中心。本设计数据统一采用 JSON 数据格式。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。JSON 是一个键值对的数据，可以简单表示为：{"Temperature"："25"}。数据中心通过 CoAP 协议传输JSON 数据与传感网进行数据交互，从而实现海量环境数据的传输。这是一个多对一的通信模式。
网络层：网络层是用户终端与传感器网络之间的枢纽。它具有存储、处理和传递数据的功能。传感器节点将感知数据传输到数据中心，由数据中心对数据来进行存储和处理。
应用层：应用层是用户操作使用的终端，通常使用数据中心提供的接口与数据中心交互。web 端用户注册、登录进入网站后，可查看各节点数据、可视化图表等。
其中还有一个需要考虑的是物联网网关，它是感知网络与互联网的纽带。物联网网关实现感知网络与互联网的通信。物联网网关还具备设备管理功能，也可以通过物联网网关设备管理底层的各感知节点，了解各节点的相关信息，并实现远程控制。物联网网关要具有广泛的接入能力，实现各种通信技术标准的互联互通。物联网网关还应具有强大的管理能力。如获取节点的状态、标识等，以及远程实现唤醒、控制、和维护等。
环境数据采集时，传感器采集的数据与数据中心的通信协议使用物联网的受限制的应用协议（CoAP，contrained application protocol）向上位机发送数据，作为物联网网关，统一数据格式。CoAP 协议作为物联网网关协议，主要实现不同的感知网络到接入网络的协议转换，将下层的标准格式的数据统一封装，保证不同的感知网络的协议能够变成统一的数据和信令；将上层下发的数据包解析成感知层协议可以识别的信令和控制指令。
基于物联网的传感器网络服务技术架构如图1所示。
传感器节点：采集各种水土气生数据，将数据通过有线或无线的方式传输到汇聚节点。一般采用太阳能风光互补供电方式。
汇聚节点：将多个传感器节点数据通过网关发送到云计算数据中心，它们之间采用物联网通信协议 CoAP 协议。
图1传感器网络服务技术架构
数据中心：基于 CoAP 协议采集传感器数据，存入数据库。提供传感器数据推送服务（基于 MQTT 协议），数据中心还提供各种服务。
用户：通过 PC 采用 http 协议通过浏览器查询各种生态数据。通过智能手机，接收定制的数据推送服务（基于 MQTT 协议）。
关键技术：CoAP 协议是为物联网中资源受限设备制定的应用层协议。它是一种面向网络的协议，采用了与 HTTP 类似的特征，核心内容为资源抽象、REST 式交互以及可扩展的头选项等。应用程序通过 URI 标识来获取服务器上的资源，即可以像 HTTP协议对资源进行 GET、PUT、POST 和 DELETE 等操作。
MQTT 协议：MQ 遥测传输（MQTT） 是轻量级基于代理的发布/订阅的消息传输协议，设计思想是开放、简单、轻量、易于实现。这些特点使它适用于受限环境。数据接入层就是给远程的传感网设备（本文指采集气象数据的传感器）提供一种网络接入服务。传感网只要按规定的协议格式向数据中心上传数据，通过数据接入层，就可以将数据传输到数据中心，进而存储到数据库。本文采用基于 CoAP（Contrained Application Protocol）的远程环境数据接入层设计。
不同传感器内部集成了不同的总线方式，会传输不同的数据格式，为了方便数据传输、解析与存储，需要将数据格式统一，即统一网关。本设计采用 CoAP 协议作为节点网关。CoAP（Contrained Application Protocol，受约束的应用协议）是因特网工程任务组（IETF）的约束 RESTful 环境工作组（CoRE）定义的基于 REST Web 传输协议。为物联网中资源受限设备制定的应用层协议，专门为资源受限设备（如传感器节点）和网络（如6LoWPAN 网络）优化设计。CoAP 的目的是为了统一数据格式，让小设备可以接入互联网，扩展 REST 体系结构以满足受约束物联网装置和网络需要。CoAP 核心内容为资源抽象、REST 式交互以及可扩展的头选项等。应用程序通过 URI 标识来获取服务器上的资源，可以对资源进行 GET、PUT、POST 和 DELETE 等操作。CoAP 采用 REST（Representational State Transfer）架构风格，将网络上的所有对象抽象为资源，每个资源对应一个唯一的统一资源标识符（Universal ResourceIdentifier，URI），通过 URI 可以对资源进行无状态操作。
综上所述，基于物联网技术的远程环境监测系统中的应用，最大的优势在于它是远程无人即时数据采集系统，这将大大提高数据采集的工作效率，实现数据的高度共享，从而提高数据质量。搭建统一的环境数据采集平台，便于科研机构、政府部门整合资源建设。搭建海量环境监测数据共享平台，是让更多对环境数据有需求的人可以方便、容易的获取数据，用以指导生产生活。而互联网就是一个很好的媒介，通过互联网平台可以查询环境数据，当然，这并不是什么新鲜的事，就像可以通过 Internet 查天氣预报一样，随时掌握天气动向。
参考文献
[1] 赵川源，何东健，乔永亮. 基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法[J]. 农业工程学报. 2013（02）
[2] 张建华，祁力钧，冀荣华，王虎，黄士凯，王沛. 基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别[J]. 农业工程学报. 2012（07）
[3] 陈桂芬，马丽，董玮，辛敏刚. 聚类、粗糙集与决策树的组合算法在地力评价中的应用[J]. 中国农业科学. 2011（23）
[4] 姜旭宝，李光耀，连朔. 基于变宽直方图的无线传感器网络异常数据检测算法[J]. 计算机应用. 2011（03）
[5] 于合龙，赵新子，陈桂芬，万保成，高杰. 基于改进的BP神经网络集成的作物精准施肥模型[J]. 农业工程学报. 2010（12）
关键词：物联网、环境数据、数据采集
物联网的迅速发展，为环境监测提供新的技术手段。运用物联网成熟的架构搭建传感器网络，完全可以实现环境数据的采集。基于物联网技术的环境数据采集系统，在环境数据采集中的运用是可以提高采集效率的，鉴于环境数据共享的思想，并不要求保护机制应对环境数据被抓包、破解的问题，因此环境监测数据采集适合采用物流网技术。物联网包括数据采集、传递、处理、应用，其中数据采集与传递属于基础环节，后台数据处理环节是最关键的，即本论文研究的重点。
物联网技术是信息、通信、传感器、自动控制等多种技术的综合，应用物联网技术实现呼伦湖环境监测，系统中会有大量传感器，用以采集水（水质、水量）、土、气（气象）、生（生物）、冰层厚度、大风（预警）等环境数据。这就要求系统有良好的并发能力，用以提高数据采集的时效性。
物联网技术运用到环境监测中的主要技术：根据物联网架构首先对传感器进行 URL标识；然后对标识的传感器传输的数据转化为协议传输匹配的数据格式；最后通过网络把环境数据传输到数据中心。数据中心进行存储、Web 呈现。
基于物联网的环境监测系统架构分三层，第一层是环境数据感知层，第二层是环境数据传输网络层，第三层是应用层。
感知层：即传感器网络，它是远程环境数据采集的核心。主要由数据采集部分、数据处理部分、通信部分和电源供应部分组成。因为不同传感器厂家有各自不同的传输协议（I2C、单总线、SPI 等），首先要将不同的传感器数据在传感器节点进行统一格式。然后，传感器节点将统一格式的环境数据通过ZigBee传输到汇聚节点。汇聚节点通过CoAP协议将统一数据格式的环境数据发送给数据中心。本设计数据统一采用 JSON 数据格式。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。JSON 是一个键值对的数据，可以简单表示为：{"Temperature"："25"}。数据中心通过 CoAP 协议传输JSON 数据与传感网进行数据交互，从而实现海量环境数据的传输。这是一个多对一的通信模式。
网络层：网络层是用户终端与传感器网络之间的枢纽。它具有存储、处理和传递数据的功能。传感器节点将感知数据传输到数据中心，由数据中心对数据来进行存储和处理。
应用层：应用层是用户操作使用的终端，通常使用数据中心提供的接口与数据中心交互。web 端用户注册、登录进入网站后，可查看各节点数据、可视化图表等。
其中还有一个需要考虑的是物联网网关，它是感知网络与互联网的纽带。物联网网关实现感知网络与互联网的通信。物联网网关还具备设备管理功能，也可以通过物联网网关设备管理底层的各感知节点，了解各节点的相关信息，并实现远程控制。物联网网关要具有广泛的接入能力，实现各种通信技术标准的互联互通。物联网网关还应具有强大的管理能力。如获取节点的状态、标识等，以及远程实现唤醒、控制、和维护等。
环境数据采集时，传感器采集的数据与数据中心的通信协议使用物联网的受限制的应用协议（CoAP，contrained application protocol）向上位机发送数据，作为物联网网关，统一数据格式。CoAP 协议作为物联网网关协议，主要实现不同的感知网络到接入网络的协议转换，将下层的标准格式的数据统一封装，保证不同的感知网络的协议能够变成统一的数据和信令；将上层下发的数据包解析成感知层协议可以识别的信令和控制指令。
基于物联网的传感器网络服务技术架构如图1所示。
传感器节点：采集各种水土气生数据，将数据通过有线或无线的方式传输到汇聚节点。一般采用太阳能风光互补供电方式。
汇聚节点：将多个传感器节点数据通过网关发送到云计算数据中心，它们之间采用物联网通信协议 CoAP 协议。
图1传感器网络服务技术架构
数据中心：基于 CoAP 协议采集传感器数据，存入数据库。提供传感器数据推送服务（基于 MQTT 协议），数据中心还提供各种服务。
用户：通过 PC 采用 http 协议通过浏览器查询各种生态数据。通过智能手机，接收定制的数据推送服务（基于 MQTT 协议）。
关键技术：CoAP 协议是为物联网中资源受限设备制定的应用层协议。它是一种面向网络的协议，采用了与 HTTP 类似的特征，核心内容为资源抽象、REST 式交互以及可扩展的头选项等。应用程序通过 URI 标识来获取服务器上的资源，即可以像 HTTP协议对资源进行 GET、PUT、POST 和 DELETE 等操作。
MQTT 协议：MQ 遥测传输（MQTT） 是轻量级基于代理的发布/订阅的消息传输协议，设计思想是开放、简单、轻量、易于实现。这些特点使它适用于受限环境。数据接入层就是给远程的传感网设备（本文指采集气象数据的传感器）提供一种网络接入服务。传感网只要按规定的协议格式向数据中心上传数据，通过数据接入层，就可以将数据传输到数据中心，进而存储到数据库。本文采用基于 CoAP（Contrained Application Protocol）的远程环境数据接入层设计。
不同传感器内部集成了不同的总线方式，会传输不同的数据格式，为了方便数据传输、解析与存储，需要将数据格式统一，即统一网关。本设计采用 CoAP 协议作为节点网关。CoAP（Contrained Application Protocol，受约束的应用协议）是因特网工程任务组（IETF）的约束 RESTful 环境工作组（CoRE）定义的基于 REST Web 传输协议。为物联网中资源受限设备制定的应用层协议，专门为资源受限设备（如传感器节点）和网络（如6LoWPAN 网络）优化设计。CoAP 的目的是为了统一数据格式，让小设备可以接入互联网，扩展 REST 体系结构以满足受约束物联网装置和网络需要。CoAP 核心内容为资源抽象、REST 式交互以及可扩展的头选项等。应用程序通过 URI 标识来获取服务器上的资源，可以对资源进行 GET、PUT、POST 和 DELETE 等操作。CoAP 采用 REST（Representational State Transfer）架构风格，将网络上的所有对象抽象为资源，每个资源对应一个唯一的统一资源标识符（Universal ResourceIdentifier，URI），通过 URI 可以对资源进行无状态操作。
综上所述，基于物联网技术的远程环境监测系统中的应用，最大的优势在于它是远程无人即时数据采集系统，这将大大提高数据采集的工作效率，实现数据的高度共享，从而提高数据质量。搭建统一的环境数据采集平台，便于科研机构、政府部门整合资源建设。搭建海量环境监测数据共享平台，是让更多对环境数据有需求的人可以方便、容易的获取数据，用以指导生产生活。而互联网就是一个很好的媒介，通过互联网平台可以查询环境数据，当然，这并不是什么新鲜的事，就像可以通过 Internet 查天氣预报一样，随时掌握天气动向。
参考文献
[1] 赵川源，何东健，乔永亮. 基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法[J]. 农业工程学报. 2013（02）
[2] 张建华，祁力钧，冀荣华，王虎，黄士凯，王沛. 基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别[J]. 农业工程学报. 2012（07）
[3] 陈桂芬，马丽，董玮，辛敏刚. 聚类、粗糙集与决策树的组合算法在地力评价中的应用[J]. 中国农业科学. 2011（23）
[4] 姜旭宝，李光耀，连朔. 基于变宽直方图的无线传感器网络异常数据检测算法[J]. 计算机应用. 2011（03）
[5] 于合龙，赵新子，陈桂芬，万保成，高杰. 基于改进的BP神经网络集成的作物精准施肥模型[J]. 农业工程学报. 2010（12）