黨永超

(信陽市農(nóng)業(yè)科學院， 河南 信陽 464000)

茶葉是我國重要特色農(nóng)產(chǎn)品之一。目前我國茶葉面積和產(chǎn)量穩(wěn)居世界第一，但茶園日常管理仍舊以人工模式為主，管理粗放、需要大量勞動力，費時、低效，技術(shù)手段較落后。極不適應現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展趨勢。隨著農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，一些茶園開始引入基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的管理系統(tǒng)，基本實現(xiàn)對土壤溫度、濕度、肥力等因素監(jiān)測。本研究設(shè)計了一個茶園實時監(jiān)控系統(tǒng)，采用Zigbee網(wǎng)絡(luò)和Wifi傳輸技術(shù)分別對土壤溫濕度和茶樹生長狀況進行自動化無線監(jiān)控，并為上位機設(shè)計了一個優(yōu)秀的人機監(jiān)控界面，方便茶園管理者進行實時監(jiān)測和調(diào)控，便于茶園精準管理。

1 實時監(jiān)控管理系統(tǒng)概述

1.1 系統(tǒng)功能分析

我國農(nóng)業(yè)正面臨著氣候變化帶來的蟲害和疾病威脅等日益嚴峻的挑戰(zhàn)。植物保護部門通常使用地面監(jiān)測病害嚴重程度和害蟲種群密度，以及基于氣象的災害預測。但是，它們不能滿足科學防治對大面積地區(qū)病蟲害發(fā)生發(fā)展的及時性和空間連續(xù)性信息的要求。遙感技術(shù)作為一種快速獲取國家觀測數(shù)據(jù)的方法，已經(jīng)廣泛應用于精細農(nóng)業(yè)的研究領(lǐng)域，特別是農(nóng)作物病蟲害的光譜特征提取、棲息地監(jiān)測、疫區(qū)和災情預測。許多方法和算法在葉片水平、冠層水平和區(qū)域水平上被構(gòu)建和驗證，為全國農(nóng)作物病蟲害繪制提供了技術(shù)保障。此外，大量數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展為大數(shù)據(jù)分析和信息挖掘提供了強有力的手段。因此，如何在一個智能系統(tǒng)中有效地收集多源數(shù)據(jù)和分析模型，提供時間序列的病蟲害生境監(jiān)測和國家級空間產(chǎn)品的早期預報是當前農(nóng)業(yè)遙感研究的趨勢。為了支持茶園病蟲害可持續(xù)管理，我們引入并且開展了前沿研究，通過整合多源數(shù)據(jù)集合，如生態(tài)學、昆蟲學、植物病理學、地球觀測光學、氣象學、生境監(jiān)測和病蟲害預測算法和模型、計算平臺和自動化系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)，提供國家級別的茶園病蟲害的動態(tài)生境監(jiān)測和早期預測信息。研究工作主要包括：

1) 根據(jù)病蟲害的光譜響應機制和環(huán)境特征，構(gòu)建病蟲害生境監(jiān)測和早期預測的敏感指標，并進行篩選，以促進病蟲害的發(fā)生和發(fā)展;

2) 基于歷史數(shù)據(jù)和優(yōu)化方法，建立常見茶園病蟲害預測模型，并對模型參數(shù)進行優(yōu)化，同時進行驗證;

3) 開發(fā)一個基于WebGIS平臺的自動化系統(tǒng)，有效地收集數(shù)據(jù)集，通過模型，實現(xiàn)對病蟲害生境的動態(tài)監(jiān)測和發(fā)生發(fā)展信息預測;

4) 制作蟲害/疾病專題地圖，以顯示國家一級的空間分布、受感染地區(qū)和破壞程度。

1.2 系統(tǒng)構(gòu)建思路

在系統(tǒng)的實現(xiàn)過程中，基于多源數(shù)據(jù)和預測模型，開發(fā)了茶園病蟲害生境監(jiān)測與預測自動化系統(tǒng)，動態(tài)生成主題圖，提供疫區(qū)和危害程度，為農(nóng)業(yè)決策提供依據(jù)。

系統(tǒng)在符合Java平臺企業(yè)版規(guī)范的數(shù)字地球科學平臺上開發(fā)，構(gòu)建一個三層瀏覽器/服務器(B/S)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，包括數(shù)據(jù)層、應用層和客戶端層。與C/S體系結(jié)構(gòu)相比，B/S體系結(jié)構(gòu)采用基于瀏覽器的解決方案，有效地降低系統(tǒng)維護和擴展的難度和成本。B/S架構(gòu)的客戶端不需要在自己的計算機上安裝運行系統(tǒng)所需的軟件，只需通過瀏覽器就可以訪問網(wǎng)絡(luò)服務器提供的系統(tǒng)服務。應用層或Web服務器是茶園病蟲害監(jiān)測預報系統(tǒng)的關(guān)鍵部分。該層主要負責從客戶端層(Web瀏覽器)接收HTTP請求，然后選擇相應的服務器來處理不同類型的請求。對于與地理信息顯示相關(guān)的請求，它們將由Arc GIS Server處理，而對于與模型計算相關(guān)的請求，它們將通過構(gòu)建SpringMVC框架由Tomcat服務器處理。應用層首先調(diào)用研究區(qū)的多源數(shù)據(jù)，包括地球觀測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、生態(tài)數(shù)據(jù)、昆蟲數(shù)據(jù)和植物病理數(shù)據(jù)，然后根據(jù)客戶要求調(diào)用病蟲害生境監(jiān)測和發(fā)生預測模型，最后將病蟲害預測專題圖返回客戶界面顯示。客戶端層或Web瀏覽器主要負責提供系統(tǒng)的用戶界面，響應用戶指令，完成用戶交互的相關(guān)功能。客戶層包括處理接口控件的響應和顯示、作物病蟲害生境監(jiān)測和早期預測模型的選擇，以及系統(tǒng)服務產(chǎn)品的顯示，如病蟲害動態(tài)預測專題地圖。

總之，B/S體系結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的這三個層次是相互關(guān)聯(lián)的。首先，客戶端層收集用戶請求并將它們傳輸?shù)綉贸绦驅(qū)?。其次，應用程序?qū)影凑沼脩粽埱髲臄?shù)據(jù)層調(diào)用對應的數(shù)據(jù)和模型進行相關(guān)數(shù)據(jù)分析和處理，并將結(jié)果保存于數(shù)據(jù)層中。最后，應用程序?qū)訉⒂脩粽埱箜憫答伒娇蛻舳藢印?/p>

病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)涉及大量的多源數(shù)據(jù)?；趯?shù)據(jù)傳輸效率的要求，選用SQL Server建立系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對多源數(shù)據(jù)和災難空間服務產(chǎn)品的存儲和管理。數(shù)據(jù)庫引擎不僅為海量的多源數(shù)據(jù)和病蟲害預測產(chǎn)品提供了安全可靠的存儲功能，而且還提高了存儲效率，改善了數(shù)據(jù)壓縮性能。該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫包括空間數(shù)據(jù)庫、屬性數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)前端相關(guān)文件。其中，空間數(shù)據(jù)庫主要用于存儲與空間分析和可視化相關(guān)的數(shù)據(jù)。屬性數(shù)據(jù)庫主要用于存儲和管理與生境監(jiān)測和作物病蟲害早期預報有關(guān)的描述性數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)使用網(wǎng)頁訪問，前端相關(guān)文件包括頁面樣式的CSS文件，功能設(shè)計JS文件，以及害蟲/疾病產(chǎn)品JPG、PNG、TIF和PDF文件?？紤]到數(shù)據(jù)存儲和調(diào)用效率，系統(tǒng)將TIF文件存儲在空間數(shù)據(jù)庫中，其他前端相關(guān)文件以位置索引的形式存儲在空間數(shù)據(jù)庫中。

監(jiān)測預報的自動化系統(tǒng)包括基本功能和應用功能?；竟δ馨ㄒ晥D縮放、漫游、信息查詢、操作幫助和其他相應的地圖操作功能。應用功能包括研究區(qū)域選擇、參數(shù)反演、病蟲害生境監(jiān)測和發(fā)生預測以及產(chǎn)品輸出。該系統(tǒng)利用Arc GIS Server實現(xiàn)了地理數(shù)據(jù)的管理、制圖、編輯以及地圖服務的數(shù)據(jù)上傳和調(diào)用。以病蟲害預測專題地圖的發(fā)布為例，首先在ArcMap中打開地圖。然后對地圖進行坐標處理、渲染和其他基本的圖形操作，并通過互聯(lián)網(wǎng)將地圖發(fā)送到服務器，同時設(shè)置服務名稱、總參數(shù)、最大和最小緩存比例。最后，利用python語言開發(fā)自動上傳地圖服務模式，提高系統(tǒng)的運行效率。對于上傳的地圖服務，用戶可以通過地圖控件中聲明的互聯(lián)網(wǎng)標準資源地址統(tǒng)一資源定位符來訪問它，并以層疊的形式顯示在系統(tǒng)的前端界面上。應用功能包括研究區(qū)選擇、參數(shù)提取、病蟲害生境監(jiān)測、病蟲害發(fā)生預測、災害信息查詢和產(chǎn)品輸出六個模塊。對于研究區(qū)域選擇模塊，為用戶提供研究區(qū)域的選擇和可用數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)支持生境監(jiān)測所需的PSRI、RVSI、NDVI、MSAVI和LST的計算和分析。在病蟲害生境監(jiān)測模塊中，支持WRI、LI、溫度、降水、風速和風向的計算和分析。對于災害信息查詢模塊，支持在特定時間和特定地區(qū)對預測的疫區(qū)和病蟲害危害程度進行查詢和統(tǒng)計分析。并且，查詢結(jié)果將以彈出框的形式出現(xiàn)在瀏覽器的右下角。如果這個區(qū)域中沒有數(shù)據(jù)，將彈出一個沒有數(shù)據(jù)信息的提示框。產(chǎn)品輸出模塊包括病蟲害專題地圖，支持地圖顯示、縮放、存儲等操作。為了提高模型計算效率，在springMVC框架下，利用Java語言在線計算模型。對于SpringMVC框架，它主要由五部分組成，即分派器servlet、處理程序映射、處理程序適配器、處理程序和視圖解析器。編寫了兩個XML文件，一個用于配置分派器servlet和地址訪問，另一個用于配置處理程序映射、處理程序適配器、處理程序和視圖解析器。需要注意的是，應該相應地使用處理程序映射和處理程序適配器，同時應該導入Spring框架和Java調(diào)用Interactive數(shù)據(jù)語言到項目所需的javaidlb.jar包。模型的調(diào)用和計算包括以下步驟。首先，編譯后的模型用作處理程序，由處理程序適配器根據(jù)來自dispatcherservlet的指令執(zhí)行。然后處理程序通過運行相應的程序來處理模型和數(shù)據(jù)，并將處理結(jié)果返回給dispatcherservlet。最后視圖解析器將處理結(jié)果轉(zhuǎn)換為實際視圖名稱，通過視圖地址訪問結(jié)果，提高模型的計算效率。

2 茶園自動化實時監(jiān)控管理系統(tǒng)設(shè)計

2.1 Zigbee技術(shù)分析

ZigBee-Wifi網(wǎng)關(guān)模塊從終端節(jié)點上拆卸IEEE 802.15.4的物理幀，從應用層提取溫度和濕度數(shù)據(jù)，接著以“at”指令的形式將溫濕度數(shù)據(jù)發(fā)送給ESP 8266 Wifi模塊，實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間協(xié)議數(shù)據(jù)單元的轉(zhuǎn)換。具體步驟如下:

1) 初始化協(xié)議棧。協(xié)調(diào)節(jié)點程序不斷查詢?nèi)蝿樟斜怼．敂?shù)據(jù)進入時，調(diào)用osal_msg_receive()數(shù)據(jù)接收函數(shù)接收數(shù)據(jù)包。

2) 確定接收到的數(shù)據(jù)ID是否為af_incoming_msg_cmd，如果是，處理相應的數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)包格式解析溫度、濕度數(shù)據(jù)。

3) 解析后的數(shù)據(jù)包通過串口轉(zhuǎn)發(fā)到Wifi模塊。使用AT指令配置Wifi模塊。

2.2 茶園自動化實時監(jiān)控管理系統(tǒng)構(gòu)建

茶園監(jiān)控系統(tǒng)主要由參數(shù)采集模塊(包括土壤溫濕度傳感器和Wifi攝像機)、無線通信模塊(ST-MW-09S無線通信模塊、協(xié)調(diào)器CC 2530和路由器CC 2530)、終端設(shè)備控制單元(終端設(shè)備CC 2530)、灌溉施肥設(shè)備和上位機組成,該系統(tǒng)的工作原理如下:

1) 參數(shù)采集模塊實時采集茶園土壤溫濕度和相應圖像，并通過終端設(shè)備、路由器和協(xié)調(diào)器將土壤溫濕度數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴衔粰C。

2) 上位機對采集到的數(shù)據(jù)進行分析處理，如果參數(shù)值超過正常值范圍，將發(fā)出報警;將茶園的圖像顯示在上位機的人機界面上;

3) 上位機的控制命令通過協(xié)調(diào)器CC 2530和路由器CC 2530發(fā)送到終端設(shè)備CC 2530，控制灌溉施肥設(shè)備的灌溉動作。

在進行數(shù)據(jù)采集的過程中，溫度、濕度數(shù)據(jù)和相對應的茶園圖像分別通過CC 2530和Zigbee模塊組成的無線通信網(wǎng)絡(luò)和ST-MW-09S無線通信模塊發(fā)送的Wifi信號傳輸?shù)缴衔粰C。Zigbee無線網(wǎng)絡(luò)還負責將控制命令從上位機傳送到終端設(shè)備CC 2530，以控制灌溉和施肥設(shè)備。溫濕度采集土壤傳感器采用數(shù)字溫濕度傳感器SHT 11。采集的數(shù)據(jù)被傳輸?shù)浇K端設(shè)備CC 2530，然后通過Zigbee無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)缴衔粰C。茶園圖像采集系統(tǒng)采用CS-R 5110無線高清網(wǎng)絡(luò)攝像機，由鏡頭、圖像傳感器、聲學傳感器和編碼器組成，與有線攝像機相比，避免了復雜布線的缺點。系統(tǒng)利用內(nèi)置的數(shù)字壓縮控制器對視頻數(shù)據(jù)進行壓縮和加密，并通過Wifi無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)缴衔粰C的人機交互界面。ZigBee傳輸技術(shù)由路由器CC 2530(Router)、協(xié)調(diào)器CC 2530(Coordinator)和終端設(shè)備CC 2530(EndDevice)組成。協(xié)調(diào)器CC 2530通過USB串行口將接收到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴衔粰C并顯示在人機監(jiān)控接口上。上位機對溫、濕度參數(shù)進行分析，并將控制指令信息發(fā)送給協(xié)調(diào)器，協(xié)調(diào)器通過ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)將控制指令發(fā)送給終端設(shè)備節(jié)點，從而實現(xiàn)對茶園溫濕度數(shù)據(jù)的無線采集和控制。

系統(tǒng)上位機的展示區(qū)包括溫度、濕度、視頻圖像和報警信息，從協(xié)調(diào)器CC 2530接收到的土壤溫度和濕度值以數(shù)值和動態(tài)圖形兩種方式顯示，使用戶可以直接實時查看茶園的土壤參數(shù);茶園圖像是以視頻形式反映茶園的立地條件，使茶農(nóng)能夠準確了解茶樹的生長狀況;系統(tǒng)采集到一定數(shù)量時，報警信息以指示器和表格的形式顯示。該功能區(qū)包括濕度、肥水灌溉、清水灌溉和人工灌溉模式的上下限設(shè)置;根據(jù)自身經(jīng)驗，茶農(nóng)可以設(shè)計適合茶樹生長的濕度上下限;必要時，茶農(nóng)可以通過上位機發(fā)送控制指令進行茶樹肥水灌溉或淡水灌溉;茶園分為多個區(qū)域，每個區(qū)域?qū)惭b一個傳感器節(jié)點，由兩個SHT 11溫濕度傳感器組成，根據(jù)每個傳感器節(jié)點實測的數(shù)據(jù)對茶園子區(qū)域進行無線監(jiān)測和管理。上位機的控制命令主要基于土壤水分和茶樹圖像信息進行設(shè)計。

2.3 系統(tǒng)評估

本文設(shè)計了一個面積為60 m2的茶園自動化無線監(jiān)控系統(tǒng)，該茶園平均分為兩個區(qū)域，每個區(qū)域配備3個sht 11溫濕度傳感器。肥水比例裝置被設(shè)計成長60 cm，寬30 cm，高120 cm，在人工灌溉模式下，茶園土壤的初始濕度為42%，濕度上限設(shè)置為70%，在這種模式下，有四個按鈕，包括所有區(qū)域、區(qū)域1、區(qū)域2和停止。上位機向終端設(shè)備CC 2530發(fā)送滴灌控制命令;當傳感器獲得的濕度高于設(shè)定的濕度上限70%時，報警系統(tǒng)的上限燈亮;手動按下停止按鈕時，上位機向終端設(shè)備CC 2530發(fā)送停止指令，終止相應區(qū)域的滴灌。

對于肥水灌溉，滴灌和排水時間分別設(shè)置為60 s和30 s。當?shù)竭_設(shè)定時間點時，上位機根據(jù)三種不同情況自動發(fā)出指令進行滴灌施肥:指令“m”表示各地區(qū)施肥，指令“e”表示1地區(qū)施肥，指令“f”表示2地區(qū)施肥;指令到達時間點時，上位機自動發(fā)出停止指令終止相應地區(qū)的滴灌。對于淡水灌溉，濕度下限設(shè)置為35%，上限設(shè)置為70%。當傳感器獲得的濕度連續(xù)三次低于設(shè)定下限時，上位機自動發(fā)送滴灌命令執(zhí)行相應區(qū)域的滴灌;當傳感器獲得的濕度連續(xù)三次高于設(shè)定上限時，上位機自動發(fā)送停止命令終止相應區(qū)域的滴灌。

人工灌溉模式和清水灌溉模式的試驗結(jié)果顯示：在濕度達到設(shè)定值之前需要人工灌溉3 min;根據(jù)系統(tǒng)的幾次試驗，在按下肥水灌溉按鈕或達到肥水滴灌設(shè)定時間點之后，灌溉施肥裝置工作;在濕度達到設(shè)定值之前需要淡水灌溉5 min。手動開關(guān)窗口可用于檢查茶樹生長和茶園病蟲害情況。這表明該系統(tǒng)具有很強的無線監(jiān)控能力。

3 小 結(jié)

本研究設(shè)計的茶園自動化監(jiān)控管理系統(tǒng)提供了茶園溫度、濕度、病蟲害的無線監(jiān)測，并可在上位機的Labview監(jiān)測界面上實時顯示。自行設(shè)計的灌溉施肥裝置結(jié)構(gòu)簡單，易于控制，提高了灌溉效率。該系統(tǒng)能夠自動檢測環(huán)境參數(shù)進行分析處理，并根據(jù)檢測結(jié)果自動調(diào)節(jié)和控制，能夠及時為茶園提供水分和養(yǎng)分，顯著提高效率。病蟲害的實時監(jiān)測預報對于茶園日常管理和環(huán)境保護具有重要意義。為了實現(xiàn)動態(tài)生境監(jiān)測和病蟲害發(fā)生預測，該自動化系統(tǒng)可以有效地收集多源數(shù)據(jù)、災害監(jiān)測和預測模型和算法以及專題地圖。該系統(tǒng)綜合運用了互聯(lián)網(wǎng)、遙感、GIS等技術(shù)，構(gòu)建了高內(nèi)聚、低耦合的多功能模塊，有助于有效地計算病蟲害生境監(jiān)測和早期預測所需的模型，減少數(shù)據(jù)儲存和系統(tǒng)計算的費用。目前我國農(nóng)業(yè)正面臨著日益嚴峻病蟲草害的威脅和對土壤環(huán)境保護的迫切需要。

本系統(tǒng)作為一種快速獲取觀測數(shù)據(jù)的方法，無論應用于水稻、小麥、玉米、高粱等主要農(nóng)作物，還是用于油菜、花生、油茶、花卉等優(yōu)質(zhì)精細化農(nóng)業(yè)管理中均能夠有效地收集數(shù)據(jù)集，建立分析模型，為決策者和管理人員提供時間序列的溫濕度、病蟲害生境監(jiān)測早期預報，并通過模型，實現(xiàn)對病蟲害生境的動態(tài)監(jiān)測和發(fā)生信息預測，方便農(nóng)業(yè)管理者進行實時調(diào)控，極大降低了無效人力物力投入，減少對土壤環(huán)境的壓力，同時提高大田管理的準確度、精確度，便于農(nóng)田標準化管理，提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化管理水平，應用前景光明。