馬冠南，晏 明，丁春雨，谷金英，徐柏琪

(吉林省農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，吉林 長(zhǎng)春130033)

0 引言

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是指物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)專門應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、管理和服務(wù)，并采用各類傳感器、射頻識(shí)別(radio frequency identification，RFID)、圖像采集終端等傳感設(shè)備，廣泛收集種植、設(shè)施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖和農(nóng)業(yè)物流等領(lǐng)域?qū)嵉匦畔?，通過(guò)建立數(shù)據(jù)傳輸和格式轉(zhuǎn)換方法，充分利用最新信息技術(shù)，如無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、通信網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息的多層次可靠傳輸，并對(duì)收集到的大型農(nóng)業(yè)信息進(jìn)行融合和處理，實(shí)現(xiàn)智能經(jīng)營(yíng)終端、農(nóng)業(yè)自動(dòng)生產(chǎn)、智能管理、優(yōu)化管理、結(jié)構(gòu)化物流和電子貿(mào)易，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)集約化、高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)和安全等目標(biāo)[1-5]。

隨著物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)加快與農(nóng)業(yè)全面深入融合，充分利用物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素進(jìn)行數(shù)字化設(shè)計(jì)、智能化控制、精準(zhǔn)化運(yùn)行和科學(xué)化管理，是加快建設(shè)智慧農(nóng)業(yè)，推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的必然選擇[6]。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用主要集中在大田種植、設(shè)施園藝、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯等方面[7-13]。

本研究設(shè)計(jì)的農(nóng)田信息采集系統(tǒng)集成應(yīng)用農(nóng)業(yè)傳感器技術(shù)、3S(global positioning system，GPS；geographic information system，GIS;remote sensing，RS)等信息感知，移動(dòng)通信、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)等信息傳輸技術(shù)，大數(shù)據(jù)、專家系統(tǒng)等信息處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)田信息的實(shí)時(shí)采集與可視化展示。在傳統(tǒng)的農(nóng)田信息采集系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，增加了作物高光譜信息的觀測(cè)和分析，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷與災(zāi)害預(yù)警等智能管理，為農(nóng)業(yè)相關(guān)研究和決策提供科學(xué)可信的數(shù)據(jù)支撐。

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)

為實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的采集、傳輸和存儲(chǔ)監(jiān)控，采用3層架構(gòu)體系：數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、存儲(chǔ)管理層。數(shù)據(jù)采集層主要負(fù)責(zé)野外數(shù)據(jù)的接收、管理、編碼和傳感器控制；網(wǎng)絡(luò)傳輸層主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)距離傳輸；存儲(chǔ)管理層主要負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的接收、審校、入庫(kù)管理和探測(cè)儀器操控指令管理等。總體框架如圖1所示。

圖1 農(nóng)田信息采集系統(tǒng)總體框架Fig.1 Overall framework of farmland information acquisition system

實(shí)施過(guò)程中，將獲取信息分成3大類。第1類為利用視頻設(shè)備獲取的田間視頻，連續(xù)不間斷地采集相關(guān)信息，這類數(shù)據(jù)傳輸相對(duì)困難，因其傳輸數(shù)據(jù)量巨大，容易發(fā)生數(shù)據(jù)堵塞及丟失現(xiàn)象，為保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量，快速穩(wěn)定傳輸，不丟包，不造成信息損傷，農(nóng)田視頻監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采用有線網(wǎng)絡(luò)傳輸。第2類為利用傳感器采集的農(nóng)田環(huán)境溫濕度、風(fēng)速風(fēng)向、光合有效輻射等信息，這類信息的獲取及傳輸相對(duì)簡(jiǎn)單，采用短距離ZigBee技術(shù)傳輸。第3類為利用相機(jī)原理獲取的作物高光譜信息，這類信息的獲取采用拍攝照片的模式，將照片傳回室內(nèi)，并利用相關(guān)專業(yè)模型與軟件進(jìn)行信息解讀。監(jiān)測(cè)點(diǎn)信息要素如表1所示。

2 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1農(nóng)田視頻監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)

通過(guò)在農(nóng)田布設(shè)視頻監(jiān)測(cè)設(shè)備，農(nóng)田視頻監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)足不出戶就可以看清楚農(nóng)田作物現(xiàn)狀。農(nóng)田視頻監(jiān)測(cè)可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)田的可視化管理，通過(guò)視頻進(jìn)行全方位的監(jiān)測(cè)，可以及時(shí)觀察農(nóng)田作物長(zhǎng)勢(shì)，發(fā)現(xiàn)病蟲害，實(shí)現(xiàn)快速?zèng)Q策。

由于要實(shí)現(xiàn)連續(xù)不斷地監(jiān)測(cè)，數(shù)據(jù)獲取后，視頻監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)以MPG或者AVI格式存儲(chǔ)并傳輸多媒體數(shù)據(jù)，信息數(shù)據(jù)量巨大。視頻數(shù)據(jù)采集裝置設(shè)計(jì)了以下硬件模塊：視頻攝像頭、數(shù)據(jù)采集板、數(shù)據(jù)傳輸模塊、支撐裝置。由于視頻7×24 h不間斷，不能關(guān)機(jī)與休眠，耗電成倍增長(zhǎng)，因此其太陽(yáng)能供電系統(tǒng)的功率設(shè)計(jì)更大一些。利用移動(dòng)數(shù)據(jù)模式傳輸，同時(shí)增加農(nóng)田設(shè)備中的存儲(chǔ)容量，以便在沒(méi)有完全傳輸時(shí)，可采用人工現(xiàn)場(chǎng)傳輸?shù)姆绞将@取數(shù)據(jù)。

表1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)信息要素

視頻監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)入庫(kù)、數(shù)據(jù)利用和系統(tǒng)控制4個(gè)功能模塊。數(shù)據(jù)接收功能模塊負(fù)責(zé)室內(nèi)服務(wù)器系統(tǒng)與農(nóng)田設(shè)備間的數(shù)據(jù)接收，包括自動(dòng)連接、自動(dòng)入庫(kù)等功能。數(shù)據(jù)入庫(kù)模塊包括系統(tǒng)自動(dòng)開(kāi)啟、數(shù)據(jù)校正、數(shù)據(jù)補(bǔ)漏等功能。數(shù)據(jù)利用模塊主要做數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析與決策(分析作物株高、行距、品質(zhì)、長(zhǎng)勢(shì)、病蟲害等)。系統(tǒng)控制模塊負(fù)責(zé)配置系統(tǒng)，包括系統(tǒng)存儲(chǔ)地址、采集與傳輸方式、遠(yuǎn)程控制硬件的啟動(dòng)、旋轉(zhuǎn)及變焦等動(dòng)作。

2.2農(nóng)田環(huán)境要素監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)

農(nóng)田環(huán)境要素監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的要素包括作物冠層溫度、土壤不同深度的溫濕度、空氣溫濕度、風(fēng)速與風(fēng)向，這些要素是作物生長(zhǎng)過(guò)程中的重要影響因素，直接關(guān)系到作物長(zhǎng)勢(shì)與產(chǎn)量。

農(nóng)田環(huán)境要素監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集裝置、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器及處理計(jì)算機(jī)兩個(gè)部分。其中數(shù)據(jù)采集裝置位于待觀測(cè)的農(nóng)田中，其觀測(cè)的農(nóng)田環(huán)境參數(shù)以二維表格數(shù)據(jù)(實(shí)際過(guò)程中以TXT)記錄存儲(chǔ)，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送給室內(nèi)服務(wù)器及處理計(jì)算機(jī)，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析得到有價(jià)值的信息。其數(shù)據(jù)采集裝置設(shè)計(jì)了以下硬件模塊：光電傳感器、數(shù)據(jù)采集板、數(shù)據(jù)傳輸模塊、支撐裝置。

在監(jiān)測(cè)點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)到這些信息后，通過(guò)開(kāi)發(fā)管理軟件，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)與利用。農(nóng)田環(huán)境要素監(jiān)測(cè)劃分為數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)入庫(kù)、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)利用和系統(tǒng)控制5個(gè)功能模塊。數(shù)據(jù)接收模塊負(fù)責(zé)室內(nèi)服務(wù)器系統(tǒng)與農(nóng)田設(shè)備的數(shù)據(jù)接收，包括自動(dòng)連接、自動(dòng)監(jiān)測(cè)是否有新數(shù)據(jù)等功能。數(shù)據(jù)入庫(kù)模塊包括系統(tǒng)自動(dòng)開(kāi)啟、數(shù)據(jù)校正、數(shù)據(jù)補(bǔ)漏等功能。數(shù)據(jù)檢索模塊包括入庫(kù)數(shù)據(jù)的多方式檢索與瀏覽等功能。數(shù)據(jù)利用模塊主要做數(shù)據(jù)的分析與決策，分析作物品質(zhì)、長(zhǎng)勢(shì)、病蟲害等，并與遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)接。系統(tǒng)控制模塊主要負(fù)責(zé)配置系統(tǒng)，包括系統(tǒng)存儲(chǔ)地址、采集與傳輸方式、遠(yuǎn)程控制硬件的啟動(dòng)、休眠及傳輸參數(shù)等動(dòng)作。

2.3作物高光譜監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)

以各種物體的電磁輻射反射、透射、吸收和發(fā)射特征為基礎(chǔ)，高光譜遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)地面物體的探測(cè)。與傳統(tǒng)的多光譜技術(shù)相比，高光譜的精細(xì)光譜對(duì)于地物識(shí)別、生物量反演具有重要意義。農(nóng)業(yè)專用高光譜成像儀由可見(jiàn)光-近紅外高光譜傳感器組成，專門針對(duì)農(nóng)業(yè)應(yīng)用而設(shè)計(jì)，將細(xì)化農(nóng)業(yè)特征譜段，具備高空間分辨率和高光譜分辨率的優(yōu)勢(shì)，可以滿足農(nóng)業(yè)調(diào)查業(yè)務(wù)的實(shí)際應(yīng)用需求。

農(nóng)田作物高光譜監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)與分析農(nóng)作物品質(zhì)、土壤氮磷鉀及有機(jī)質(zhì)含量、病蟲害等。高光譜監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)的硬件包括數(shù)據(jù)采集裝置和高光譜數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器及處理計(jì)算機(jī)兩個(gè)部分。其數(shù)據(jù)采集裝置放置于待觀測(cè)的農(nóng)田中，高光譜數(shù)據(jù)以照片的形式通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳送給室內(nèi)服務(wù)器及處理計(jì)算機(jī)，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到作物蛋白質(zhì)含量、葉綠素含量、水分含量等信息。

3 系統(tǒng)測(cè)試與分析

系統(tǒng)自上線以來(lái)積累了大量的農(nóng)田信息數(shù)據(jù)，下面以吉林省公主嶺市范家屯玉米監(jiān)測(cè)點(diǎn)為例，就空氣溫度、土壤濕度、光合有效輻射等信息的采集情況進(jìn)行測(cè)試與分析，時(shí)間范圍為2020年1月1日—12月31日，數(shù)據(jù)頻率為1次/h，農(nóng)田信息采集數(shù)據(jù)歷史記錄如圖2所示。以葉綠素含量為例，利用高光譜數(shù)據(jù)計(jì)算分析得到葉綠素含量分布圖(獲取時(shí)間為2020年9月30日和2020年10月13日)，如圖3所示。

實(shí)踐證明，系統(tǒng)性能穩(wěn)定可靠，響應(yīng)快捷，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)符合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況。用戶能夠通過(guò)瀏覽器或者移動(dòng)設(shè)備實(shí)時(shí)查看和瀏覽農(nóng)田采集氣象、土壤環(huán)境參數(shù)、高光譜分析數(shù)據(jù)和視頻等監(jiān)測(cè)信息，直觀地觀察作物生長(zhǎng)狀況；歷史數(shù)據(jù)支持折線圖查看、柱狀圖查看、數(shù)據(jù)表查看和導(dǎo)出功能，可以用于事后分析和未來(lái)預(yù)測(cè)。

4 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)農(nóng)田信息的實(shí)時(shí)采集和可視化展示，本系統(tǒng)為廣大農(nóng)業(yè)管理者和農(nóng)民提供了真實(shí)可靠的第一手資料，有效幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者掌握生產(chǎn)信息，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理有積極的指導(dǎo)作用，在現(xiàn)代化農(nóng)田信息的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和科學(xué)管理等方面具有良好的應(yīng)用前景。

圖2 農(nóng)田信息采集數(shù)據(jù)歷史記錄Fig.2 Historical records of farmland information acquisition data

圖3 葉綠素含量分布Fig.3 Map of chlorophyll content distribution