張元寶 夏金林 孫維登 賀傳斌 儲超 李敏濤 程黎剛4

摘 要：為了收集水稻種植過程中農(nóng)學、氣象、土壤、作物苗情圖像、病蟲害圖像等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)綠色稻米生產(chǎn)提供決策所需要的基礎數(shù)據(jù)采集，該研究以當涂縣為例，運用物聯(lián)網(wǎng)技術，設計并開發(fā)了水稻生長監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括1個監(jiān)測中心和分布在5個現(xiàn)代新型經(jīng)營主體的監(jiān)測基站。系統(tǒng)每隔20min采集1次土壤和氣象環(huán)境數(shù)據(jù)，每日上午10時采集苗情圖像和蟲情圖像數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)形式傳輸匯總到監(jiān)測中心的服務器數(shù)據(jù)庫中。系統(tǒng)最終形成數(shù)據(jù)報表、決策意見，為農(nóng)技部門指導生產(chǎn)和農(nóng)技推廣提供新方法。

關鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；生長監(jiān)測；水稻

中圖分類號 TP319 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2018）15-0165-03

Abstract：In order to collect agronomy， meteorology， soil， crop seedling situation and disease and insect pests during rice planting，Dangtu County have designed and developed a rice growth monitoring system by the Internet of things technology.This system have one monitoring center and five monitoring base station distributed in different companies.The system collects data of soil and meteorological environment every 20 minutes， and collects images of seedlings and insects at 10 am every day.Data is transferred and summarized to the server database of the monitoring center through Ethernet.Finally，the system forms data reports and decision-making opinions，providing new methods for agricultural technology departments to guide production and agricultural technology promotion.

Key wors：Internet of things；Growth Monitoring；Rice；Traceability

1 引言

水稻的生長與最終形成的產(chǎn)量及品質(zhì)受到自身品種特性、土壤養(yǎng)分水分、氣候條件、管理措施以及病蟲害等多重因素的影響[1]。掌握好水稻的生長條件，實時監(jiān)測水稻苗情和病蟲害發(fā)生情況并對接好專家系統(tǒng)，是實現(xiàn)水稻生產(chǎn)智能化、精準化、自動化的重要手段[2]。目前，我國水稻生長監(jiān)測還處于人工監(jiān)測階段，監(jiān)測與診斷技術落后，主要體現(xiàn)在仍依靠廣大農(nóng)技人員在田間地頭開展監(jiān)測工作，自動化程度不高，獲取數(shù)據(jù)難度大，信息服務時效性差等[3]。快速、準確、無損的獲取水稻生長關鍵時期的重要數(shù)據(jù)，提高定量化和數(shù)字化的水平，為水稻的生長監(jiān)測提供綜合信息服務，是農(nóng)業(yè)信息化工作急需解決的重要課題之一[4-5]。

物聯(lián)網(wǎng)是新一代經(jīng)濟增長點的戰(zhàn)略性新興行業(yè)，被廣泛認為是計算機和互聯(lián)網(wǎng)之后又一信息技術產(chǎn)業(yè)的革命浪潮[6]。將物聯(lián)網(wǎng)技術與農(nóng)業(yè)結合，運用各類傳感器、視覺采集終端設備等，在大田種植、養(yǎng)殖、水產(chǎn)、園藝以及農(nóng)產(chǎn)品流通等領域有著廣泛的應用[7]。物聯(lián)網(wǎng)主要分為感知層、傳輸層和決策層，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的感知層能夠?qū)崿F(xiàn)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境和作物生長情況的感知，傳輸層通過互聯(lián)網(wǎng)等技術將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒掌鞯冉K端設備，決策層可以根據(jù)采集的海量數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型或者專家經(jīng)驗庫等給出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的輔助意見，并且能夠?qū)崿F(xiàn)遠程控制直接參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[8]。

目前，種植業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術已被廣泛應用。張志清等研發(fā)的“渤海糧倉”小麥生產(chǎn)信息管理系統(tǒng)，完成了麥田環(huán)境信息、田間管理信息及小麥苗情定量分析、麥田實時預警、小麥氣象災害預警等功能[9]；夏于等研發(fā)了小麥苗情診斷管理系統(tǒng)，可對生產(chǎn)過程中氣象災害進行監(jiān)測，診斷并能夠生成管理優(yōu)化方案[10]；樊艷芳等研發(fā)出可以監(jiān)測株高、土壤養(yǎng)分、蟲害等信息的玉米長勢監(jiān)測系統(tǒng)[11]；董淑娟等利用物聯(lián)網(wǎng)技術，開發(fā)了集數(shù)據(jù)采集、視頻信息傳輸、后臺數(shù)據(jù)分析等功能的水稻動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)[12]。

本研究在分析前人研究的基礎上，運用物聯(lián)網(wǎng)技術開發(fā)出一套集土壤、氣象、視頻數(shù)據(jù)、病蟲害圖像等數(shù)據(jù)采集為一體的水稻生長監(jiān)測系統(tǒng)，為水稻綠色生產(chǎn)，資源高效利用提供技術支撐。

2 系統(tǒng)組織結構

當涂縣根據(jù)自身條件，在大田種植業(yè)建立了一個農(nóng)業(yè)信息化服務中心，5個監(jiān)測示范點，初步建成了覆蓋整個縣域的范圍的水稻生產(chǎn)代表性監(jiān)測網(wǎng)絡，并制定了軟硬件平臺巡檢，維修，運營等詳細的制度文件。

水稻生長監(jiān)測系統(tǒng)采用了典型的物聯(lián)網(wǎng)3層體系結構進行設計，包括數(shù)據(jù)采集的感知層，數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡層和數(shù)據(jù)挖掘的應用層。

系統(tǒng)的感知層主要由采集氣象數(shù)據(jù)的空氣溫濕度、風速風向、大氣壓力、雨量、輻射照度的傳感器；土壤溫濕度、pH、CEC傳感器；360°球形攝像機；智能蟲情測報燈組成。傳感器類每隔20min主動上發(fā)1次數(shù)據(jù)到服務器，攝像機每隔1d準時拍攝田間苗情，主動上發(fā)，智能蟲情測報燈每日自動旋轉接蟲倉，然后內(nèi)置CCD相機自動拍照上傳到服務器。

系統(tǒng)的網(wǎng)絡層主要解決感知層和應用層之間的數(shù)據(jù)異地遠程傳輸問題，通過Internet的TCP協(xié)議和中國電信提供的固定IP上網(wǎng)方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，結合相應的路由協(xié)議和網(wǎng)絡安全協(xié)議，將其穩(wěn)定并且安全的與監(jiān)管中心的服務器進行數(shù)據(jù)交互。

系統(tǒng)的應用層主要是解決數(shù)據(jù)匯交，數(shù)據(jù)處理，人機交互的問題。該層主要基于服務器、UPS、顯示器等硬件和數(shù)據(jù)庫、Web應用程序等軟件共同構成，主要是將各個監(jiān)測點的數(shù)據(jù)存儲在關系型數(shù)據(jù)庫和文件數(shù)據(jù)庫中形成海量數(shù)據(jù)，通過軟件將數(shù)據(jù)進行組織發(fā)布，并針對數(shù)據(jù)做出診斷和管理決策，并將結果推送給新型經(jīng)營主體，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化服務。

3 系統(tǒng)功能設計與實現(xiàn)

3.1 總體功能模塊 水稻生長監(jiān)測系統(tǒng)主要包括基礎數(shù)據(jù)采集、苗情監(jiān)測、蟲情監(jiān)測、決策管理、系統(tǒng)設置5大模塊。由于信息技術不斷發(fā)展，保證系統(tǒng)的可擴展性和可操作性和應用性，系統(tǒng)的開發(fā)和完善將以動態(tài)形式完成。進入系統(tǒng)后，首先展示的是登錄界面，輸入用戶名和密碼點擊登錄后，以GIS地圖和經(jīng)緯度在地圖上繪制不同站點位置，點擊站點圖標后，會顯示站點的基本信息，如圖1，通過點擊進入管理系統(tǒng)按鈕，可以進入每個獨立的站點管理界面。當涂縣目前設置當涂縣綠梅水稻種植家庭農(nóng)場，陶村糧油合作社，安徽盛農(nóng)農(nóng)業(yè)集團，馬鞍山糧滿倉谷物種植有限公司等5家新型經(jīng)營主體作為監(jiān)測對象，覆蓋當涂縣大部分地區(qū)，系統(tǒng)觀測結果能夠在一定程度上反應整個當涂縣的水稻作物長勢。

3.2 氣象土壤數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集功能模塊主要是將氣象傳感器、土壤傳感器的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫，再通過Web應用程序調(diào)用存儲在數(shù)據(jù)庫中的氣象和土壤數(shù)據(jù)，用戶可以選擇時間段和數(shù)據(jù)類型，通過折線圖和柱狀圖的形式、按照日、年、月的形式展示數(shù)據(jù)成果，可以各個站點數(shù)據(jù)進行橫向?qū)Ρ?，同時提供在線打印與下載服務。系統(tǒng)首頁是每個監(jiān)測站數(shù)據(jù)的匯總展示，如圖所示，主要包括各種類型的數(shù)據(jù)展示，農(nóng)田最新遙感數(shù)據(jù)展示，農(nóng)場實時動態(tài)監(jiān)控展示以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)日歷等模塊組成，為全面了解監(jiān)測點的信息提供直觀的界面。

3.3 苗情監(jiān)測 苗情監(jiān)測功能主要是視頻實時監(jiān)控和定時定點拍照2個功能模塊。實時視頻監(jiān)控主要是采用360°球形攝像機，通過固定IP模式，在遠程網(wǎng)頁上實現(xiàn)旋轉，放大，縮小，調(diào)焦等功能，可以幫助農(nóng)技專家實現(xiàn)遠程細致地觀察田間水稻苗情的長勢和動態(tài)。定點定時拍照功能主要是用戶先設置好拍照時間和預設位置，系統(tǒng)自動會發(fā)送拍照和調(diào)用攝像頭指令，拍攝當前田間水稻長勢。本系統(tǒng)默認設置上午10時開啟拍攝功能，形成了水稻整個生育期的序列化的圖像數(shù)據(jù)，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)問題診斷回溯和農(nóng)產(chǎn)品可追溯提供了重要的數(shù)據(jù)來源。

3.4 蟲情監(jiān)測 為了解決植保技術人員頻繁調(diào)查難問題，開發(fā)了蟲情監(jiān)測模塊。該模塊的主要功能是運用現(xiàn)代光、電以及數(shù)控等技術將害蟲引誘到測報燈中，通過遠紅外蟲體處理，獲得完整的害蟲尸體，掉落到承接盤中，再利用置于承接盤頂部的CCD相機進行拍照，拍攝照片將傳輸?shù)奖O(jiān)管中心的數(shù)據(jù)中，最后在系統(tǒng)內(nèi)形成蟲情圖像數(shù)據(jù)集，見圖4。測報用的承接盤一共8個，每日早上9時測報燈會自動旋轉承接盤，保證8d內(nèi)每天不會重復。植保專家可以通過平臺直接觀測并統(tǒng)計出蟲害的種類和數(shù)量，為制定植保方案地制定提供輔助。

3.5 用戶管理 系統(tǒng)設置不同角色和權限，主要有超級管理員，負責整個系統(tǒng)的配置管理，擁有系統(tǒng)所有權限，包括對數(shù)據(jù)的增刪改查，其他用戶的權限配置；縣級管理員可以查看所有站點的數(shù)據(jù)，擁有所有數(shù)據(jù)瀏覽權限，能夠?qū)ο聦俚泥l(xiāng)鎮(zhèn)和新型經(jīng)營主體的站點進行管理；而新型主體只可以查詢到與本主體有關的數(shù)據(jù)和信息。

3.6 系統(tǒng)開發(fā)實現(xiàn) 系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境采用Windows Server 2008操作系統(tǒng)，服務器端軟件采用IIS Web服務器，數(shù)據(jù)庫采用 SQL Server 2008。系統(tǒng)采用Microsoft.NET平臺框架下的Visual C#語言進行開發(fā)，采用Visual Studio2012作為開發(fā)工具。

4 結論與討論

本研究針對水稻生長監(jiān)測的問題，設計了一套能夠自動化監(jiān)測的水稻生長監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了氣象環(huán)境、土壤環(huán)境、苗情、蟲情監(jiān)測功能，能夠在農(nóng)技人員生產(chǎn)決策中起到輔助作用。但是由于影響作物生長的因素比較復雜，存在較強的交互作用，本系統(tǒng)僅是簡單的數(shù)據(jù)采集與分析，下一步需要將系統(tǒng)與適用性較強的作物生長模型建立鏈接，讓模型和采集的數(shù)據(jù)結合，一起來理解這些數(shù)據(jù)對作物的影響，并給出建議[14]；同時，本系統(tǒng)采用以點狀數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)，無法全面了解每1個田塊的數(shù)據(jù)，下一步應該將遙感以及GIS等技術引入到生長監(jiān)測中，全面的掌握作物長勢[15]；并要加強人工智能技術在作物生長監(jiān)測中的應用，例如蟲情燈中的圖像可以采用機器學習的方法識別數(shù)量和種類，更好地輔助農(nóng)技人員工作。

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（責編：張宏民）