基于活立木生物能供电的无线传感器网络单木胸径监测关键技术研究

Modern forestry research and digitized management has proposed new challenges to the acquisition technique of forest resources survey, especially for the real time and accurate automatic collection of tree growth information, which is also the exact expectation of forest investigators. The existing satellite remote sensing cannot precisely measure the growth information of a single tree, therefore cannot meet the needs of many research requirement. So nowadays we still collect the single tree information through field measurements, or the auto records of observation stations. This method is of particularly labor intensive and low efficiency. The proposed research is aiming at meet the demand of forestry informationization technology, which is based on the research status of worldwide and our former studies. We are intended to carry out research on standing tree diameter monitoring based on wireless sensor network. It is mainly composed of diameter PZT sensor design and analysis, efficient standing tree bioenergy harvesting and network energy management based on reinforce learning. The key technique is precision measurement of diameter increment, “node-level” optimal energy harvesting algorithm based on DC-DC converters, “network-level” adaptive control of work/sleep duty cycle. The project can offer both theoretical basis and technical support for the longtime stable operation of diameter monitoring wireless sensor network.

现代林业研究与数字化经营管理对于森林资源信息的采集技术提出新的要求，尤其是树木生长信息的实时、准确的远程自动采集，这也是森林调查人员的期盼。目前的卫星遥感测量法不能精确测量单棵树木的生长信息，往往不满足一些研究的需要；因此，对于单木来说，目前主要还是通过人工直接进入实地测量，或通过观测站自动记录数据，定期回收数据，该方法劳动量大、效率低。本研究针对林业研究和林业信息化技术的需要，在分析国内外研究现状和申请人前期研究的基础上，提出开展基于无线传感器网络的立木胸径研究。该项目主要包括基于应变片的胸径变化测量传感器的设计分析、活立木生物电能的高效采集传输、基于强化学习的网络能量管理方法等主要研究内容。关键解决林木胸径参数的精密测量，“节点级”基于DC-DC变换器的最优化能量采集算法、“网络级”工作/休眠占空比自适应调节方法，可为胸径监测无线传感器网络的长期稳定运行提供理论基础和技术支撑。

本项目针对林业物联网系统中普遍存在的三大难点问题：树木信息高精度采集、林场无线信号传播特性和无线节点能量管理策略，进行了深入分析研究，提出了利用环境能量供电的方法，以确保节点长期持久运行。同时利用人工智能算法对林业物联网所采集到的多种大数据进行分析处理，提升了对胸径、含水率、郁闭度等林分参数监测分析与评价的科学性和合理性。并按计划完成了以下目标：①完成自主研发的胸径监测无线传感器节点，采用高精度薄膜电位计、惠斯通电桥及LoRa通信模块，可将采集数据汇聚于云端服务器；②完成自主研发的活立木生物能供电无线传感器节点，结合特色优化MAC协议，基本达到了“自供电”状态下的长久工作要求；③设计了基于智能预测原理的“自供电”无线传感网络能量管理策略，可自适应调节工作/休眠占空比，确保节点既能工作在能量采集的最大功率点处，又能最大化地降低节点总功耗；④开发了使用Wi-Fi信号的信道状态信息来监测木材含水率的新方法，采用双模深度极限学习机进行高精度混合特征提取；⑤分析了LoRa无线电波信号在混交林中的信道传播模型，综合考虑了郁闭度和树干胸径等参数在其中所造成的影响，以实现精准的传输衰减预测。项目成果基本实现了我国自主物联网技术与林业业务的高度融合，有力地支撑了林业生态监测、林业火警预险等应用；构建了较为完善的自主林业物联网体系标准，提升了我国的林业现代化水平。