无线传感器网络技术的林业应用

7.无线传感器网络技术的林业应用《传感器网络基础》目录传统的传感应用无线传感器网络应用北林在WSN领域的研究传统的传感应用遥感——已经几十年了主动式探测设施主动发射波束，利用发射波束来分析所观测的现象雷达被动式资源卫星等观测自然现象——拍照、声音等将检测到的现象和数据通过某种方式（如卫星、电缆等）传送到控制中心在某些固定地点固定区域部署传感节点进行现象观测观测到的现象数据通过预先布设的电缆传送到控制中心要求每个传感单元都与电缆直接相连无线传感器网络应用从某种意义上讲,Internet将人与人连接起来;而无线传感器网络则将人与物、物与物连接起来——大大增强了人类了解自然，认识自然的能力MIT技术评论和商业周刊(BusinessWeek)将无线传感器网络列为二十一世纪最有影响的技术之一。国务院国家中长期科技发展纲要在重大专项、优先发展主题、关键技术都列入了无线传感器网络相关研究内容。ComputeristheNetworkSensoristheNetwork无线传感器网络无线传感器网络与MANET传感网络的节点数目多、分布密集传感节点更易失效和能量耗尽并且不能再次充电传感节点没有全局ID以数据为中心，不需要特定节点的路由传感节点数目巨大所需的ID往往超过传输的数据传感节点计算能力和存储能力有限传感网络是以data-centric传感数据可以融合后传送——降低数据量传感节点可以协同感知MANET：Peer-to-PeercommunicationsWSN:SENSOR-to-SinkCommunications无线传感器网络应用6传感器感测的事件无线传感器网络应用无线传感器网络的应用——军事

——短距感知、抵近侦察无线传感网是对雷达和卫星等远程侦察手段的有益补充，为部侦用户提供有力的技术手段。

大量传感节点对目标进行短距协同感知,将是传统侦察手段的有益补充。

无线传感器网络的应用——军事军用无线传感网战场感知系统的优点

多传感器节点中多角度和多方位信息的综合有效地提高了信噪比；传感网低成本、高冗余的设计原则为系统提供较强的容错能力；传感器对目标的近距离探测大大消除了环境噪声对感知性能的影响；传感网中多传感器的混合应用与融合决策有利于提高探测指标；多节点协同感知，可以加大实时探测区域；无线传感器网络的应用——军事

森林火险监测洪水监测精确农耕大气监测环境的生物复杂性地图无线传感器网络的应用——环境无线传感器网络为环境监测中的数据收集和处理提供重要的工具，例如，跟踪候鸟和昆虫的迁移，监测海洋、大气和土壤的成分等。无线传感器网络的应用——环境火山喷发监测/~mdw/proj/volcano/无线传感器网络的应用——环境火山喷发监测TungurahuaVolcano（通古拉瓦火山）,Ecuador（厄瓜多尔）无线传感器网络的应用——环境火山喷发监测TungurahuaVolcano（通古拉瓦火山）,Ecuador（厄瓜多尔）无线传感器网络的应用——环境火山喷发监测TungurahuaVolcano（通古拉瓦火山）,Ecuador（厄瓜多尔）无线传感器网络的应用——环境火山喷发监测TungurahuaVolcano（通古拉瓦火山）,Ecuador（厄瓜多尔）无线传感器网络的应用——环境火山喷发监测TungurahuaVolcano（通古拉瓦火山）,Ecuador（厄瓜多尔）无线传感器网络的应用——环境远程监控人体的生理数据（心脏速率、血压）采集的数据通过网络送到负责病人的主管医生病人获得极大的行动自由度跟踪和监督医院内的病人和医生医院的药物管理正确地识别病人的敏感反应避免误诊老人家庭环境下的护理(tele-care)

随着社会老龄化的加剧而日趋重要无线传感器网络的应用——健康在病人身上安装特殊用途的传感器节点，如心率和血压监测设备，这些节点组成无线传感器网络后，医生就可以随时了解被监护病人的病情，进行及时处理。无线传感器网络的应用——健康中风病人康复中的肢体移动监测/~mdw/proj/codeblue/无线传感器网络的应用——健康无线传感器网络的应用——健康中风病人康复中的肢体移动监测无线传感器网络的应用——家居无线传感器网络的应用——智能楼宇建筑设施自动控制无线传感器网络的应用——智能楼宇在农业生产中，通过传统方式采集原始数据是一件困难的工作。无线传感器网络为研究环境变化对农作物的影响、监测大气和土壤的成分提供了方便。无线传感器网络的应用——农业工业自动控制无线传感器网络的应用——工业很多大公司现已在部署无线传感器网络，以监视库存和检查加油站油泵内的存油状态。预计2015年传感器网络节点可以成为“超级RFID”，主动监测货物参数并记录相关数据，还能够在某些参数超过临界值时发出警报。无线传感器网络的应用——商业无线传感器网络的应用——商业无线传感器网络的应用——智能交通能源输送无线传感器网络的应用——电力输送桥梁监控无线传感器网络的应用——桥梁监控地震预测1.大量、长期、自动化采集数据2.大范围，低成本，高准确3.实时性，连续获取地震前兆数据无线传感器网络的应用——地震监测地震预警震源城市距离：120km地震传感器检测到P-Wave光速如上图所示：位于城市的地震传感器当接收到距城市120km外的震中地区传递过来的P-Wave时，将从P-Wave中提取的地震信息传递给城市的地震预警中心。由于P-Wave和S-Wave之间的速率差，因此地震预警能在S-Wave到达前40秒对城市进行地震警报。P-Wave6.5km/sS-Wave3.5km/s日本、墨西哥、台湾等地震预警系统的应用无线传感器网络的应用——地震监测地震预警无线传感器网络的应用——地震监测预警之外的应用场景除了提前预警之外，基于WSN的地震预警系统可用于灾后搜救。利用桥梁、隧道、公路等关键部位传感器，城市指控中心能够在灾后第一时间为救援队提出合理的救援线路；灾后重建中，基于WSN的地震预警系统为重建人员提供宝贵的建筑经验：传感网地震发生过程中建筑物“摇晃～倒塌”整个过程的力学情况（类似于黑盒子）可对震后危险建筑物进行预警并进行局部维修。……无线传感器网络的应用——地震监测无线传感器网络的应用—地震次生灾害监测无线传感器网络的应用——自动抄表38无线传感器网络的应用——感知边疆国家林业局引进国际先进林业科学技术项目项目编号：

2008-4-53项目名称：基于无线多传感器网络技术的森林火灾实时监测系统引进承担单位：北京林业大学主持人：李文彬北林在WSN领域的研究森林资源的重要性森林火灾的多发性和破坏性我国森林资源匮乏的现状研究意义北林在WSN领域的研究目前我国森林火灾的监测水平存在不足，相对落后研究意义北林在WSN领域的研究研究意义无线传感器网络技术是一种新兴的信息处理和获取方式，在很多领域得到了广泛应用。基于无线传感器网络的林火监测方式是当前热点。与卫星遥感监测一起实现对重点林区的实时动态联合监测。北林在WSN领域的研究引进内容及完成情况引进美国Crossbow公司生产的基于无线多传感器网络技术的森林火灾实时监测系统一套。硬件包括：智能传感器节点10个（组成一个小网络）；Stargate网关（基站）1个；专用封装和安装部件10套。软件开发平台（MoteWorks）包括：Xmesh协议栈；Xserver中间件；MoteView可视化平台。北林在WSN领域的研究项目负责人接收引进设备

设备实物照片北林在WSN领域的研究IRIS节点实物图

MDA300实物图

网桥节点实物图

NB520实物图

烟雾传感器实物图

协调节点实物图

北林在WSN领域的研究Moteworks软件平台操作界面北林在WSN领域的研究国内消化吸收、创新、推广应用情况

课题组成员参加Crossbow国内办事处技术培训和讲座北林在WSN领域的研究自主开发硬件节点北林在WSN领域的研究开发节点光伏供电系统

“无线节点太阳能供电装置”已申请专利保护

北林在WSN领域的研究实现数据通过3G网络远程稳定传输协调节点NB1003G模块设备电源北林在WSN领域的研究完善远程监测平台

北林在WSN领域的研究开发无线传感器网络火灾实时监测平台

北林在WSN领域的研究积极参加国内外学术会议及聘请专家讲座

北林在WSN领域的研究面向森林火灾监测的无线传感器网络技术的研究主持人：张军国北林在WSN领域的研究基于无线传感器网络的森林火灾监测系统的优势北林在WSN领域的研究将无线传感器网络技术引入到森林火灾监测中，大量的传感器节点被布设在森林中，能够准确灵敏地直接感应监控现场的温度、光亮度、湿度以及烟雾浓度等环境因素的动态变化情况，而且采集到的数据相对于卫星图像或者通过视频监控得到的图像数据占用的存储空间要小的多，处理难度小很多，因此时效性更好。研究内容及技术路线北林在WSN领域的研究本文主要工作及研究成果面向森林火灾监测的无线传感器网络应用需求分析确定森林火灾监测参数传感器选型研制传感器节点研究路由协议改进定位算法北林在WSN领域的研究本文主要工作及研究成果研究2.4GHz无线信号在森林（人工林）环境传播特性确定节点部署方案原型系统调试北林在WSN领域的研究面向森林火灾监测的无线传感器网络应用需求分析监测范围广远程数据传输与管理数据传输可靠数据量相对较小采用设备要求低功耗等北林在WSN领域的研究确定森林火灾监测参数火源、环境因素和林中可燃物可燃物含水率的大小与大气相对湿度、空气温度以及风等因素有关。另外需要监测的主要环境参数包括烟雾浓度、火光紫外线强度等。当然森林火灾的发生还与其他很多因素有关，如林区雷电的活跃程度、人为因素、风速、植被情况等，暂忽略不予考虑。北林在WSN领域的研究基于GPRS和ZigBee无线传感器网络森林火灾监测系统北林在WSN领域的研究传感器节点研制

北林在WSN领域的研究普通网络节点

北林在WSN领域的研究普通节点电路原理图

北林在WSN领域的研究协调节点北林在WSN领域的研究

数据传输流程

北林在WSN领域的研究DV-Hop算法的定位过程分为三个阶段计算未知节点与每个参考节点的最小跳数计算未知节点与参考节点的实际跳段距离利用三边测量法或极大似然估计法计算自身位置传感器网络中的参考节点和未知节点定位算法改进北林在WSN领域的研究平均每跳距离（根据无偏估计准则）：

北林在WSN领域的研究采用整个网络的平均每跳距离作为平均每跳距离改进算法I北林在WSN领域的研究本文改进算法方法一：基于最小均方误差准则来计算各个参考节点的平均每跳距离；未知节点记录每个参考节点的不同的平均每跳距离并相加取平均，得到整个网络的平均每跳距离，记为改进算法II。方法二：基于最小均方误差准则来计算各个参考节点的平均每跳距离；未知节点记录每个参考节点的不同的平均每跳距离并加权平均作为未知节点采用的平均每跳距离。记为改进算法III。北林在WSN领域的研究发射端功率对应的电场强度值减去总的衰减损耗值即可得到接收点处接收到的电场强度值。2.4GHz的ZigBee无线电波在人工林中传播过程中总的衰减值主要有自由空间衰减、地面反射衰减以及树木衰减三部分组成，其中自由空间衰减模型确定，而地面反射衰减以及树木衰减模型待求。另外，电波衰减还会受到天线高度增益以及极化方式的影响。2.4GHzZigbee无线信号在人工林环境中传播特性北林在WSN领域的研究2.4G无线电波在人工林环境中传播的场强预测模型

2.4G信号在人工林最大通信距离

dmax＝51.618m北林在WSN领域的研究节点在人工林中布置方案--菱形网格

北林在WSN领域的研究原型系统调试

协调节点与监控主机之间通信的调试协调节点与手机之间通信的调试北林在WSN领域的研究原型系统示意图

北林在WSN领域的研究普通节点实物图

协调节点实物图北林在WSN领域的研究协调节点与监控主机之间通信的调试-人机交互界面

协调节点与监控主机之间通信的调试北林在WSN领域的研究节点信息短信火灾报警短信协调节点与手机之间通信的调试北林在WSN领域的研究结论与展望

（1）结合森林火灾监测应用需求特点，提出了基于GPRS和Zigbee无线传感器网络技术的森林火灾监测系统。（2）改进了无线传感器网络中节点自定位经典算法DV-Hop（distancevector-hop）算法。针对DV-Hop算法及已有DV-Hop改进算法在计算未知节点到信标节点距离和计算相邻节点跳距的不足之处，本文提出了基于最小均方误差准则以及加权平均法来修正网络平均每跳距离，使全网平均每跳距离更接近于真实的平均每跳距离，以提高定位精度的改进方案。

结论北林在WSN领域的研究（3）对ZigBee网络的层次路由协议中的典型算法进行了重点研究和比较，确定了适用于本文所构建的面向森林火灾监测的树型拓扑结构的具体路由协议类型。（4）对2.4G的ZigBee无线通信传输信号在人工林环境中的传播特性进行研究，根据实验数据回归，并参考已有经验模型，建立了人工林环境下2.4G的ZigBee无线信号场强预测模型。（5）根据现有实验条件，本文建立了基于ZigBee无线传感器网络的森林火灾监测系统的原型系统，通过对原型系统的调试实验验证了本文中主要研究成果，同时为基于ZigBee无线传感器网络的森林火灾监测系统的实际应用奠定了基础。北林在WSN领域的研究面向珍稀野生动物保护的图像识别方法研究北林在WSN领域的研究项目研究目的中国是濒危动物分布大国，保护野生动物的多样性已刻不容缓然而当今国内外针对野生动物方面的自动化样本采集及智能处理研究十分不足，鲜有此方面技术