王聰 裴莉 張煜晗 張晨 徐勇

摘要：為助力“數(shù)字吉林”建設(shè)，吉林省大力實(shí)施數(shù)字農(nóng)業(yè)創(chuàng)新工程。本研究融合了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、無人機(jī)遙感技術(shù)、可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計(jì)開發(fā)了“吉林省農(nóng)業(yè)機(jī)械研究院智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)字系統(tǒng)”，經(jīng)推廣應(yīng)用后，能促進(jìn)農(nóng)民增產(chǎn)增收，提供合理化建議，推進(jìn)“數(shù)字吉林”建設(shè)。

關(guān)鍵詞：可視化數(shù)據(jù)挖掘;農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng);無人機(jī)遙感

中圖分類號(hào)：S2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20200815015

收稿日期：2020-06-18

基金項(xiàng)目：長(zhǎng)春市朝陽區(qū)科技項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：朝科技合（2019）03號(hào)）

作者簡(jiǎn)介：王聰（1984-），男，碩士，副研究員。研究方向：數(shù)學(xué)建模、物聯(lián)網(wǎng)上位機(jī)和下位機(jī)程序開發(fā)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、算法，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)開發(fā)，三維可視化開發(fā);通訊作者張煜晗（1990-），女，實(shí)習(xí)研究員。研究方向：數(shù)學(xué)建模、物聯(lián)網(wǎng)上位機(jī)和下位機(jī)程序開發(fā)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、算法，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)開發(fā)，三維可視化開發(fā)。

前言

十九屆中央政治局第二次集體學(xué)習(xí)專題研究大數(shù)據(jù)，習(xí)近平總書記做出了大數(shù)據(jù)是信息化發(fā)展新階段的重大判斷，對(duì)實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、建設(shè)數(shù)字中國做出進(jìn)一步部署，為推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用指明了方向，提供了遵循[1]。為助力“數(shù)字吉林”建設(shè)，吉林省大力實(shí)施數(shù)字農(nóng)業(yè)創(chuàng)新工程。加快推進(jìn)吉林省數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè)，以數(shù)字化引領(lǐng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，助力鄉(xiāng)村振興，特提出“實(shí)施數(shù)字農(nóng)業(yè)創(chuàng)新工程 推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展實(shí)施意見”[2]。本研究融合了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、無人機(jī)遙感技術(shù)、可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計(jì)開發(fā)“吉林省農(nóng)業(yè)機(jī)械研究院智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)字系統(tǒng)”，經(jīng)推廣應(yīng)用后，能促進(jìn)農(nóng)民增產(chǎn)增收，提供合理化建議，推進(jìn)“數(shù)字吉林”建設(shè)。為便于描述，本文以吉林省農(nóng)業(yè)機(jī)械研究院在吉林省農(nóng)安縣開安鎮(zhèn)的試驗(yàn)田為例進(jìn)行描述。

1數(shù)據(jù)采集

1.1農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)采集基站（圖1）簡(jiǎn)介

開安試驗(yàn)田環(huán)境數(shù)據(jù)采集是本研究的一部分，數(shù)據(jù)類型包括空氣溫度、空氣濕度、風(fēng)向、風(fēng)速、太陽輻射和3個(gè)不同位置不同深度節(jié)點(diǎn)的土壤溫度、濕度以及實(shí)時(shí)視頻影像。由于試驗(yàn)田種植玉米作物，為保證環(huán)境數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確，基站地上高度為5m。本研究針對(duì)東北地區(qū)農(nóng)田環(huán)境自主研發(fā)數(shù)據(jù)采集器，該采集器有16個(gè)模擬通道，8個(gè)脈沖通道，12位A/D轉(zhuǎn)換精度，輸入電壓分辨率高達(dá)1μV，±（0.1%讀數(shù)+0.05%量程）準(zhǔn)確度，0.1%濾波精度，0.05%分辨率，最快1s數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔。采集的數(shù)據(jù)借助4G網(wǎng)絡(luò)無線傳輸，吉林省農(nóng)業(yè)機(jī)械研究院數(shù)據(jù)中心每隔0.5h（時(shí)間間隔可修改）接收所有傳感器數(shù)據(jù)，供電系統(tǒng)采用40W太陽能電池板及40Ah充電電池進(jìn)行供電。實(shí)時(shí)視頻影像設(shè)備選擇?？低暎◣Ъt外夜視功能）高清設(shè)備，通過螢石API進(jìn)行影像數(shù)據(jù)接收。

1.2無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用

本研究選擇玉米不同生長(zhǎng)時(shí)期，通過無人機(jī)遙感進(jìn)行可見光和多光譜數(shù)據(jù)采集，提取并分析不同光譜、紋理特征，分析農(nóng)作物空間物理性狀，觀察玉米發(fā)芽情況、雜草發(fā)生等情況。

以玉米發(fā)芽情況研究為例，考慮成本和效率因素，本研究最終選擇基于可見光的植被指數(shù)中的過綠指數(shù)（Excess green，ExG）進(jìn)行分析（多光譜數(shù)據(jù)采集條件較苛刻，最終數(shù)據(jù)合成成功率較低）。

ExG可見光波段指數(shù)計(jì)算公式為：

ExG=2G-R-B

式中，R、G、B分別表示紅、綠、藍(lán)3個(gè)波段像素值，經(jīng)Matlab程序處理后如圖2所示，經(jīng)過二值化處理后，裸土趨近于黑色，玉米趨近于白色。

2系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

本研究根據(jù)需求分析和架構(gòu)設(shè)計(jì)，構(gòu)建適合農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的通用體系架構(gòu)模型，最終開發(fā)一個(gè)具有數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)層、交互層3層架構(gòu)可實(shí)現(xiàn)大田農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)與分析的智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)字系統(tǒng)。

3層架構(gòu)分別為數(shù)據(jù)層，提供計(jì)算框架以及邏輯處理功能的核心業(yè)務(wù)層，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)與用戶之間交互接口的交互層。數(shù)據(jù)層選用SQLSERVER進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)可視化方面，融合可視化技術(shù)與平臺(tái)的友好結(jié)合，本研究選擇了ECharts插件進(jìn)行開發(fā)，高度個(gè)性化定制數(shù)據(jù)可視化圖表，能更直觀地反應(yīng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的表現(xiàn)能力。數(shù)據(jù)接收方面，數(shù)據(jù)采集器通過4G無線網(wǎng)絡(luò)向具有固定公網(wǎng)IP的服務(wù)器進(jìn)行定時(shí)數(shù)據(jù)傳輸，基于數(shù)據(jù)采集器開發(fā)的數(shù)據(jù)接收軟件實(shí)時(shí)接收數(shù)據(jù)情況如圖3所示，數(shù)據(jù)采集器配置詳情見表1，軟件配置情況如圖4所示。服務(wù)器端還有1個(gè)接收數(shù)據(jù)并向數(shù)據(jù)庫寫入的軟件程序，該軟件與數(shù)據(jù)庫字段連接對(duì)應(yīng)設(shè)置如圖5所示。

3大屏版智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)字系統(tǒng)簡(jiǎn)介圖6為大屏幕版智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)字系統(tǒng)中開安鎮(zhèn)試驗(yàn)田地塊頁面展示，包含實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控影像、土壤溫度歷史數(shù)據(jù)對(duì)比圖、土壤濕度歷史數(shù)據(jù)對(duì)比圖、空氣溫濕度歷史數(shù)據(jù)展示圖、風(fēng)速風(fēng)向歷史數(shù)據(jù)展示圖、太陽輻射歷史數(shù)據(jù)展示圖、土壤溫濕度和空氣溫濕度的實(shí)況數(shù)據(jù)展示圖，以及所選地塊最近獲取的可見光與多光譜圖像。

系統(tǒng)平臺(tái)選擇。NET技術(shù)結(jié)合C#和JS語言進(jìn)行程序開發(fā)，采用B/S3層架構(gòu)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)訪問層DAL采用Entity Framework框架，如上文所述，數(shù)據(jù)可視化圖表選擇ECharts插件開發(fā)。

4結(jié)語

智慧農(nóng)業(yè)是我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的必然趨勢(shì)，隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化規(guī)模的不斷擴(kuò)大和土地集中化耕種的推行，需要智慧農(nóng)業(yè)來促進(jìn)發(fā)展，智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)初步形成了政府引導(dǎo)、社會(huì)支持、市場(chǎng)推動(dòng)和農(nóng)民投入的良性運(yùn)行機(jī)制。當(dāng)前的智慧農(nóng)業(yè)，有豐富的資源、成熟的技術(shù)和廣闊的市場(chǎng)，具備了進(jìn)一步發(fā)展的基礎(chǔ)，也蘊(yùn)藏著巨大的潛力[3]。

本研究中數(shù)據(jù)采集器及相關(guān)軟件研發(fā)、無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)處理與分析、數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用都汲取了吉林省農(nóng)業(yè)機(jī)械研究院多年科研經(jīng)驗(yàn)，目前可視化數(shù)據(jù)挖掘算法正在逐年驗(yàn)證中，且尚需進(jìn)一步改進(jìn)。本研究成果獲得由數(shù)字長(zhǎng)春建設(shè)工作領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室頒發(fā)的“2019長(zhǎng)春市新型智慧城市建設(shè)優(yōu)秀‘十佳案例”榮譽(yù)。吉林省農(nóng)業(yè)機(jī)械研究院智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)可視化數(shù)字系統(tǒng)經(jīng)推廣應(yīng)用后，能促進(jìn)農(nóng)民增產(chǎn)增收，提供合理化建議，有力的推進(jìn)“數(shù)字吉林”建設(shè)。

本研究構(gòu)建的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在管理工作中仍存在一定問題，設(shè)備在維護(hù)、維修、更換中所發(fā)生的一系列問題嚴(yán)重影響了工作效率，今后將繼續(xù)完善工作流程、管理制度和方法。

參考文獻(xiàn)

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[2]吉林省實(shí)施數(shù)字農(nóng)業(yè)創(chuàng)新工程推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見[EB/OL].http：//www.moa.gov.cn/xw/qg/201901/t20190118_6170340.htm.2019-01-18.

[3]翟凌宇，孫凱旋.基于云計(jì)算的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)[J].軟件，2020，41（01）：258-262.

（責(zé)任編輯賈燦）