IoT-For-Beginners 数字农业实战：在 Raspberry Pi 上用 Grove 电容式土壤湿度传感器测量土壤含水量

IoT-For-Beginners 数字农业实战：在 Raspberry Pi 上用 Grove 电容式土壤湿度传感器测量土壤含水量

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土壤湿度是影响植物生长的关键环境因素——水过多会导致根系缺氧，水过少则让植物无法吸收养分。本指南以 IoT-For-Beginners 课程中"检测土壤湿度"一课（2-detect-soil-moisture）的 Raspberry Pi 实验为基础，带你把 Grove 电容式土壤湿度传感器接到树莓派上，用 Python 读取土壤的湿度数值，并理解模拟信号经 ADC 转换、通过 I²C 传输到代码的完整链路。学完后，你将能独立完成传感器接线、编写采集程序，并为后续的自动浇水系统与云端迁移实验打下基础。

硬件准备

本实验需要以下硬件：

• Raspberry Pi（单板计算机）及已安装好的Grove Base Hat
• Grove 电容式土壤湿度传感器（Grove Capacitive Soil Moisture Sensor）
• Grove 连接线（一端接传感器，一端接 Base Hat）
• 一盆绿植或一小块土壤作为测量对象

该传感器通过检测土壤的电容（capacitance）来测量湿度。电容是元件存储电荷的能力，土壤的电容会随含水量的变化而变化，传感器将此变化转换为可测量的电压：土壤越湿，输出电压越低。

与使用两根探针、通过测量电阻来判断湿度的电阻式传感器不同，电容式传感器采用正负金属板结构，不直接接触土壤导电部分，更耐腐蚀，适合长期埋在土壤中使用。

信号链路：从模拟电压到数字读数

理解数据如何从传感器到达你的 Python 代码，是本节实验的重要收获。整个链路如下：

1. 传感器输出模拟电压：电容式土壤湿度传感器是模拟传感器，输出电压表示土壤湿度，电压随湿度增加而降低。
2. Grove Base Hat 上的 10 位 ADC 完成模数转换：树莓派本身只有数字 GPIO 引脚，无法直接读取模拟电压。Grove Base Hat 内置了 10 位模数转换器（ADC），把电压映射为1～1,023的整数。例如在 3.3V 的板子上，传感器输出 3.3V 时读数为 1,023，输出约 1.65V 时读数约为 511。
3. 通过 I²C 协议经 GPIO 引脚传输：转换后的数字值以 I²C（Inter-Integrated Circuit，读作 I-squared-C）协议发送。I²C 使用 SDA（数据线）与 SCL（时钟线）两根主线路外加电源线 VCC 和地线 GND，数据以带目标设备地址的数据包形式传输，Grove 传感器通过 Base Hat 上的 I²C 接口把模拟读数的数字表示送给树莓派。

💡 如果你在"夜灯"课程（1-introduction-to-iot）中使用 Wio Terminal 做过实验，当时光线传感器是直接接到带 ADC 的模拟引脚上的；而树莓派场景下，传感器接到 Base Hat 的模拟插座，由 Base Hat 内部的 ADC 完成转换后再走 I²C。两种路径殊途同归，最终代码里拿到的都是 0～1,023 的数字。

接线：连接土壤湿度传感器

接线前请确保树莓派处于断电状态，操作步骤如下：

1. 将 Grove 连接线的一端插入土壤湿度传感器上的插座。连接线只有一种插入方向，反了是插不进去的。
2. 在树莓派断电状态下，将 Grove 连接线的另一端插入 Grove Base Hat 上标记为A0的模拟插座。该插座位于紧挨 GPIO 引脚那一排插座的右数第二个位置。
3. 将传感器插入土壤中。传感器上有一条白色"最高位置线"（highest position line），插入时最多埋到这条线处，不要越过它——过深的埋入可能会让水浸到传感器电路部分。

环境准备：确保 Grove 库与 I²C 已就绪

本实验依赖 Grove 的 Python 库grove.py，以及树莓派上开启的 I²C 接口。若你尚未配置，请参照入门课程中树莓派环境搭建的完整说明，关键步骤包括：

sudo apt install git python3-dev python3-pip --yes git clone https://github.com/Seeed-Studio/grove.py cd grove.py sudo pip3 install . sudo raspi-config nonint do_i2c 0 sudo reboot

上述命令依次安装了 Git 与 pip，从源码编译安装 Seeed 官方的 Grove Python 包，并通过raspi-config开启 I²C 接口后重启生效。接线完成后即可给树莓派上电。

编写代码：读取土壤湿度

创建项目与文件

1. 给树莓派上电并等待系统启动完成。
2. 启动 VS Code——可以直接在 Pi 的桌面上启动，也可以通过Remote SSH扩展从你的电脑远程连接（连接方式同样见入门课程说明）。
3. 在终端中，于pi用户的主目录下新建名为soil-moisture-sensor的文件夹，并在其中创建app.py文件。
4. 在 VS Code 中打开该文件夹。

导入所需库

在app.py中加入以下代码：

import time from grove.adc import ADC

• import time导入 Python 的time模块，稍后用它控制两次读取之间的等待时间。
• from grove.adc import ADC从 Grove Python 库中导入ADC类。这个类封装了与 Grove Base Hat 上模数转换器的交互逻辑，负责读取模拟传感器的电压值。

创建 ADC 实例

在导入语句下方加入：

adc = ADC()

这行代码创建了一个ADC类的实例，之后就可以通过它读取模拟插座上的电压数字化结果。

无限循环读取 A0 引脚

继续追加一个无限循环，从 A0 引脚（adc.read(0)中的通道号0即对应 A0 插座）读取土壤湿度，打印到控制台，并等待 10 秒再进行下一次读取：

while True: soil_moisture = adc.read(0) print("Soil moisture:", soil_moisture) time.sleep(10)

完整代码与仓库中提供的参考实现一致，可直接对照 code/pi/soil-moisture-sensor/app.py：

import time from grove.adc import ADC adc = ADC() while True: soil_moisture = adc.read(0) print("Soil moisture:", soil_moisture) time.sleep(10)

运行并观察数值变化

在终端中运行：

python3 app.py

控制台会持续输出土壤湿度读数，例如：

pi@raspberrypi:~/soil-moisture-sensor $ python3 app.py Soil moisture: 615 Soil moisture: 612 Soil moisture: 498 Soil moisture: 493 Soil moisture: 490 Soil Moisture: 388

现在做两个实验验证传感器工作正常：

• 往土壤中加水：观察读数逐渐下降。由于电容式传感器的特性是"越湿电压越低"，上例中从 615 一路降到 388 正是浇水后电压下降的体现。
• 把传感器从土壤中拔出：传感器脱离土壤后电容变化，读数会明显上升。

注意：读数本身是 1～1,023 的相对数值，并不是直接的含水量百分比。要换算成真实的土壤含水量，需要做传感器校准（见下文）。

深入源码：ADC 读取背后的实现

仓库中 code/pi/soil-moisture-sensor/app.py 是本节实验的完整参考实现。其中adc.read(0)的参数0对应 Grove Base Hat 上A0 模拟插座的通道号；若将传感器改插到 A1 插座，则需把参数改为1。

从源码结构看，ADC类来自 Seeed 官方 Grove Python 库，它通过 I²C 与 Base Hat 上的 ADC 芯片通信，内部完成"发起 I²C 读取 → 接收 10 位转换结果"的完整过程，因此你的代码无需关心底层的 I²C 时序细节。

其他硬件平台的对照实现

同一个实验在 IoT-For-Beginners 课程中还有其他硬件版本，方便你横向理解不同平台的差异：

• Wio Terminal（Arduino）：code/wio-terminal/soil-moisture-sensor/src/main.cpp 使用analogRead(A0)直接读取模拟引脚，delay(5000)控制 5 秒间隔，项目由 platformio.ini 定义（atmelsam平台 +seeed_wio_terminal板卡）。这是因为 Wio Terminal 自带 ADC，无需额外的 Base Hat。
• 虚拟设备（Virtual device）：code/virtual-device/soil-moisture-sensor/app.py 使用 CounterFit 模拟环境，通过counterfit_shims_grove.adc模拟 ADC 读取，让没有实体硬件的学习者也能完成实验。

三者的核心逻辑完全一致：初始化 ADC → 循环读取 → 打印读数 → 休眠等待，只是底层访问硬件的方式不同。

校准：把 1～1,023 的读数换算成真实含水量

本课作业（assignment.md）要求完成传感器校准，方法是通过**重量法（gravimetric soil moisture）**建立读数与真实含水量的映射：

1. 用传感器读取土壤湿度数值并记录。
2. 取土壤样本称重（湿重 W_wet）。
3. 在 110°C（230°F）烤箱中烘干数小时（实验室标准为 48～72 小时），或置于阳光、温暖干燥处直至土壤呈粉末状。
4. 再次称重（干重 W_dry）。
5. 按公式计算重量含水量：

含水量 % = (W_wet − W_dry) / W_dry × 100

例如湿重 212g、干重 197g 的样本：(212 − 197) / 197 × 100 ≈7.6%。

对不同湿度（不同含水量）的土壤样本至少重复 3 次，记录"传感器读数 × 含水量"数据对，绘制散点图并拟合一条直线。之后任意一次传感器读数，都能通过这条直线反推出对应的土壤含水量百分比。校准后，你的树莓派就从"读取一个抽象数字"升级为"直接报告土壤含水率"，这正是下一课自动浇水系统中按需灌溉的控制依据。

小结

本实验带你完成了树莓派 + Grove 电容式土壤湿度传感器的完整闭环：理解电容式测量原理 → 完成 A0 插座接线 → 编写 8 行 Python 程序持续读取湿度 → 观察浇水后电压读数下降 → 通过重量法校准读数。同时，通过对照 Wio Terminal 与虚拟设备的实现，你也掌握了"模拟传感器 → ADC → I²C → 代码"这条 IoT 数据通路的通用模式，为后续课程中的自动化灌溉、云端数据上报打下坚实基础。

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