張 桃

（宜賓學院，四川 宜賓 644000）

近年來，隨著社會和科技的進步，人們也非常重視科技的提升，越來越多的新興技術或者改進技術運用到了智慧農業(yè)中，例如分布式存儲、5G、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網技術等[2]。

農業(yè)數(shù)據(jù)采集與傳輸具有網絡覆蓋面大、設備鋪設地形復雜、單次數(shù)據(jù)傳輸量小且傳輸頻繁、監(jiān)測節(jié)點多、設備成本低、設備尺寸小等特點[3]。隨著信息技術在農業(yè)領域的廣泛應用，智慧農業(yè)已成為發(fā)展農業(yè)生產、農業(yè)管理、農業(yè)教育和科學研究的強大動力。農業(yè)數(shù)據(jù)的采集技術包括數(shù)據(jù)通信技術和傳感器技術。用于測量精密農業(yè)中各種差異的農業(yè)信息可以使用低成本、實時傳輸且快速傳輸?shù)母咝阅軅鞲衅飨到y(tǒng)。農業(yè)數(shù)據(jù)的采集通常包括土壤PH值、微量元素含量、水分、生長環(huán)境溫度、濕度、光照、作物病蟲害等信息[4]。農業(yè)數(shù)據(jù)的準確性取決于原始數(shù)據(jù)采集及傳輸?shù)木_性，只有采用先進和完善的數(shù)據(jù)采集技術，才能使原始信息的真實性和及時性才能得到提高，從而最終讓數(shù)據(jù)在隨后的信息技術處理過程中得到有效利用。智慧農業(yè)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)主要是以物聯(lián)網技術、網絡傳輸技術、大數(shù)據(jù)技術等為基礎的智慧農業(yè)關鍵技術，以提高適應性、穩(wěn)定性、可靠性、易用性以及為目標設計系統(tǒng)功能，達到智慧農業(yè)在生產過程中的農業(yè)數(shù)據(jù)智能采集、智能分析、智能環(huán)境參數(shù)監(jiān)控、智能信息預警和智能遠程診斷的目的。

1 系統(tǒng)需求分析

由于很多農戶對于新興信息技術的認知和學習程度有限，導致了現(xiàn)代信息技術在農業(yè)產業(yè)中普及比較慢，所以當前大多數(shù)農戶對農業(yè)生產過程的環(huán)境監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集依舊靠人工進行觀察和統(tǒng)計，這樣就造成數(shù)據(jù)可能不準確、不及時等問題[5]；在農業(yè)數(shù)據(jù)的分析方面，由于前期數(shù)據(jù)源的一系列問題，導致后來根據(jù)數(shù)據(jù)分析出的結果也存在很大問題，往往還是靠經驗進行估算，不能精確對農業(yè)生產做出指導。平臺要達到對農業(yè)生產環(huán)境數(shù)據(jù)進行智能采集、智能分析、智能監(jiān)控、智能預警，提升農業(yè)企業(yè)信息化管理水平，為農業(yè)管理者輔助決策提供數(shù)據(jù)支撐。

2 系統(tǒng)功能設計

根據(jù)需求調研分析和系統(tǒng)設計目標，智慧農業(yè)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)主要分為物聯(lián)網可視化監(jiān)控中心和物聯(lián)網監(jiān)控平臺服務中心，其功能主要包括：物聯(lián)網環(huán)境監(jiān)測模塊、農作物種植視頻監(jiān)控與聯(lián)動控制模塊、農作物種植地圖與數(shù)據(jù)融合展示模塊、農作物種植數(shù)據(jù)分析模塊、農作物種植數(shù)據(jù)異常預警模塊、農作物種植數(shù)據(jù)可視化展示模塊系統(tǒng)功能架構如圖1所示：

圖1 智慧農業(yè)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)功能架構圖

3 系統(tǒng)功能描述

土壤墑情監(jiān)測。土壤商情監(jiān)測功能可以實現(xiàn)全天候不間斷監(jiān)測，監(jiān)測設備自動采集農作物種植土壤溫濕度、土壤PH、土壤氮磷鉀等微量元素含量、土壤重金屬含量、農藥殘留等土壤實時數(shù)據(jù)，并利用GPS無線網絡實時數(shù)據(jù)遠程傳輸，農場監(jiān)測中心自動接收、自動儲存各監(jiān)測點位的監(jiān)測數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫中。

氣象環(huán)境監(jiān)測。該功能主要是對農作物的氣象實時監(jiān)測，極端氣象及時預報；監(jiān)測要素：空氣溫度、空氣濕度、紫外線強度、太陽總輻射、風速、風向、風力、降雨；通過農場現(xiàn)場的氣象設備，實時的對農場各氣象進行監(jiān)測，提高了農業(yè)生產對自然環(huán)境風險的應對能力，使弱勢的傳統(tǒng)農業(yè)成為具有高效率的現(xiàn)代產業(yè)。

視頻監(jiān)控環(huán)境監(jiān)測。該功能主要用于農作物生長環(huán)境的實時查看，通過無線/有線網絡通信技術、視頻推流技術等技術，集成農場視頻監(jiān)控，使生長環(huán)境情況直觀展示；

（1）傳感器聯(lián)動控制模塊。該模塊主要農作物種植的自動灌溉設備對農場環(huán)境監(jiān)測設備上傳的土壤水分、土壤溫度、土壤性質、空氣溫濕度等數(shù)據(jù)，結合農作物的需求規(guī)律智能的作出最佳反應。

（2）地圖與數(shù)據(jù)融合展示模塊。地圖與數(shù)據(jù)融合功能模塊主要用于實現(xiàn)采集數(shù)據(jù)與區(qū)域地圖融合展示的功能，以便讓管理者直觀的了解相關產業(yè)的分布情況以及相關數(shù)據(jù)與地區(qū)的聯(lián)系，以便更好的做出決策，其主要功能有：①農場分區(qū)域地圖顯示。該模塊將農場按照不同農作物的種植區(qū)域、生長狀態(tài)分成若干個區(qū)域，并標示在地圖上，明確了農場工作人員的工作責任，提高了農場工作人員的工作效率，方便農場管理人員的模塊管理，也可為農作物的溯源提供數(shù)據(jù)依據(jù)。②地點標注。農場工作人員根據(jù)工作要求，通過標注地點的方式標注自己的上班地點和作業(yè)范圍時間。③數(shù)據(jù)上報。農場工作人員可以把農作物的生長狀態(tài)、生長面積、農作物生長過程中的各種情況、人員工作情況用照片的方式上報給系統(tǒng)。

（3）數(shù)據(jù)分析模塊。數(shù)據(jù)采集與處理模塊主要用于實現(xiàn)農作物種植數(shù)據(jù)的自動采集、分析、存儲備份等功能，主要功能有：溫度、濕度、光照、土壤PH值、農藥、化肥等數(shù)據(jù)采集匯總；以及農作物種植數(shù)據(jù)庫、農作物健康用藥數(shù)據(jù)庫、農作物健康專家數(shù)據(jù)庫、常用農資產品數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)采集與顯示。

（4）數(shù)據(jù)預警模塊。①數(shù)據(jù)預警。數(shù)據(jù)預警主要是對農作物種植各參數(shù)的預警，當農場實際值超過或低于預警值時，系統(tǒng)向管理和工作人員發(fā)出預警提醒，預警方式包括PC端消息提醒、APP端消息提醒、手機短信提醒，讓農場工作人員提前作出反應；管理人員人員可以自己設定包括空氣溫度、濕度、土壤PH值等預警參數(shù)。②設備預警。設備預警主要是對農作物種植各智能設備硬件參數(shù)異常預警，當硬件設備上傳參數(shù)明顯偏離環(huán)境正常值時，系統(tǒng)會向管理人員發(fā)送設備硬件預警提示，管理人員及時安排相關人員前去查看設備運行情況，對相關設備預警設備進行相關處理。

（5）數(shù)據(jù)可視化展示模塊?？梢暬O(jiān)測系統(tǒng)主要用于采集數(shù)據(jù)的展示，包括農場實際生產情況、地理位置展示，農場實時二氧化碳濃度、土壤PH值、光照、溫度、濕度等環(huán)境參數(shù)數(shù)值的展示，農場實時各點位監(jiān)控視頻展示以及各數(shù)值當前變化趨勢展示等。

（6）系統(tǒng)管理模塊。①數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)管理模塊主要對系統(tǒng)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的儲存、收集、處理、篩選，確保數(shù)據(jù)安全性、完整性及一致性，以軟、硬件技術為基礎，以數(shù)據(jù)采集設備為核心，實現(xiàn)對農作物相關的數(shù)據(jù)、過程、資源一體化集成的管理。②設備管理。設備管理主要是對農場各硬件設備運行狀況的管理，該模塊的主要功能有設備安裝、設備維護、設備更換、設備調撥、設備維護等。③預警管理。預警管理主要是對農場各環(huán)境監(jiān)測設備監(jiān)測參數(shù)范圍的修改、編輯、刪除，對智能控制設備正常工作參數(shù)的修改、編輯、刪除等功能。④地圖管理。地圖的管理為農場工作人員工作區(qū)域和工作地點提供參考，為管理人員對農場工作的分工提供依據(jù)，該板塊主要是對農作物種植地圖區(qū)域劃分、關鍵點位的增加、刪除、修改等功能。⑤權限管理。權限管理功能模塊主要用于系統(tǒng)的權限控制，當不同身份的人員訪問系統(tǒng)時有不同的權限，以保證系統(tǒng)安全，該模塊規(guī)劃的子功能有：權限分配、權限控、權限查看、權限刪除等。⑥系統(tǒng)設置。主要用于系統(tǒng)基礎設置，后臺配置和農作物信息包括excel編碼，分頁數(shù)量，包括對平臺的介紹等配置。

4 系統(tǒng)實現(xiàn)

4.1 技術路線

由于系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集要配合各類數(shù)據(jù)采集傳感器使用，且傳感器數(shù)量多、種類多，各個點位的部署距離可能較遠，各傳感器與平臺之間又主要通過接口傳輸數(shù)據(jù)，為保證平臺軟硬件系統(tǒng)的耦合度、平臺安全性、平臺擴展性、軟件開發(fā)效率、軟件運行效率、平臺資源利用率和平臺后期運行成本可控等，在技術路線方面，系統(tǒng)的設計以及應用系統(tǒng)開發(fā)使用HTML +Java + Jsp+ Android 語言，以Spring Boot為核心框架，并融合Hadoop + Mapreduce + Spark分布式框架，數(shù)據(jù)庫使用MySQL，采用Processon系統(tǒng)數(shù)據(jù)設計工具來實現(xiàn)。

4.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集工作原理

系統(tǒng)通過部署在農作物種植生產現(xiàn)場的數(shù)據(jù)采集裝置進行數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)采集裝置需采用無線形式工作，應集成各類傳感器、4G通訊模塊、太陽能供電設備。在采集數(shù)據(jù)時，太陽能和蓄電池負責為各組件提供電源，各類傳感器自動采集各種數(shù)據(jù)，傳感器先將采集的數(shù)據(jù)儲存到其內置的數(shù)據(jù)庫，然后傳感器通過RS485接口與4GDTU模塊通訊，4GDTU模塊再將數(shù)據(jù)通過4G傳輸?shù)姆绞絺鬏數(shù)綉孟到y(tǒng)的服務器（上位機）做深度分析。在系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)分析時，服務器首先將收到的數(shù)據(jù)分類保存，然后進行挖掘，再與系統(tǒng)中設定好的參數(shù)做數(shù)據(jù)比對、分析，最后將分析結果以信息和圖形的方式展示出來，為農作物生產提供輔助決策；系統(tǒng)的邏輯結構圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)邏輯結構圖

4.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析原理

（1）系統(tǒng)在設計過程中設定了各類農業(yè)數(shù)據(jù)的正常格式和農作物/家禽生正常長的環(huán)境參數(shù)范圍K（K1-Kn），以及分析決策事件集M{M1，M2，M3….}；

（2）在對具體數(shù)據(jù)處理時，首先將獲得原始數(shù)據(jù)A進行預處理，對原始數(shù)據(jù)A進行校驗，校驗后把沒有用的數(shù)據(jù)或者格式類別不正確的數(shù)據(jù)直接放棄，再把有用的數(shù)據(jù)B存起來，并根據(jù)數(shù)據(jù)B類型進行分類存儲；

（3）在數(shù)據(jù)分類存儲的過程中，把得到的數(shù)據(jù)B與系統(tǒng)設置的此類數(shù)據(jù)正常參數(shù)范圍K（K1-Kn）進行比對，若數(shù)據(jù)B在正常范圍內，則觸發(fā)分析決策事件中數(shù)據(jù)正常事件Ma，并保存相關數(shù)據(jù)；若數(shù)據(jù)B接近或低于正常參數(shù)范圍K（K1-Kn）中的K1時，則觸發(fā)分析決策事件中數(shù)據(jù)偏低事件Mb，并向農戶、決策分析人員、系統(tǒng)管理員發(fā)出信息預警（系統(tǒng)信息、APP信息、短信等），并將相關數(shù)據(jù)進行存儲，再啟動事件Mb的應急處理方案以及時減少影響；同理，若數(shù)據(jù)B接近或高于于正常參數(shù)范圍K（K1-Kn）中的Kn時，則觸發(fā)分析決策事件中數(shù)據(jù)偏低事件Mc，并向農戶、決策分析人員、系統(tǒng)管理員發(fā)出信息預警，并將相關數(shù)據(jù)進行存儲，再啟動事件Mc的應急處理方案以及時減少影響，以此類推。

5 結語

本次論文課題以智慧農業(yè)大數(shù)據(jù)采集與分析為背景展開，針對當下農業(yè)數(shù)據(jù)采集難、采集不準確、不及時、采集后無法有效分析利用等問題，總結出了智慧農業(yè)數(shù)據(jù)采集的實現(xiàn)路徑，再從農業(yè)實際應用角度出發(fā)，以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網以及無線網絡傳輸技術為基礎，從實際問題中提出具體的場景需求，設計了智慧農業(yè)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)，系統(tǒng)解決了在復雜網絡結構下的農業(yè)數(shù)據(jù)采集分析問題，有效的使種養(yǎng)殖戶在農業(yè)生產過程中因數(shù)據(jù)缺失或者無法獲得準確數(shù)據(jù)而不能增加產量或收入的問題，具有較好的實際應用意義。