“物云大智”在精准农业系统中的应用

　　摘要:针对目前我国精准农业的发展存在着技术支持不足、信息收集不全、信息获取延迟大、信息智能化处理程度低下的问题,提出将当今最新的云计算、物联网、大数据和人工智能技术应用到精准农业系统的建设中,为国内精准农业系统的建设提供一种新思路。

　　关键词:农业物联网；云计算；农业大数据；智慧农业；精准农业

　　0引言

　　我国是一个农业大国,随着人口的城镇化进程不断加剧,使得的耕作劳动力人口逐年递减,因此,如何用新科技来取代人工种植和田间管理将是大势所趋,精准农业[1]是综合运用现代信息技术和智能装备技术,对农业生产进行定量决策、变量投入、定位实施的现代农业操作技术系统。早在上世纪90年代,国内已开始精准农业方面的研究,经过20多年的发展,我国精准农业已经在北京、陕西、黑龙江等省建立了一定规模的试验区[2],但对比国外,还是处于相对落后的状况,具体表现在技术支持不足、信息收集不全、信息获取延迟大、信息智能化处理程度低下。为了摆脱以上困境,本文通过介绍如何利用当今主流的物联网、大数据、云计算和人工智能技术为精准农业系统的建设提供技术支撑。由于大田在国内农业中分布最为广泛,因此,本文主要以大田作为精准农业的研究对象。

　　1精准农业系统的技术体系

　　在现代精准农业中,精准农业的核心技术主要应用于农作物播种、施肥、灌溉和收获等各个环节。如何对各个环节实现精准化,须借助于信息技术来解决。而信息是建立在物理设备基础上的。因此,精准农业系统分为基础层、技术层和应用层三大层次。基础层包括获取农业信息化数据的基础设施,技术层包括土壤信息采集技术、作物信息采集技术、病虫害信息采集技术、气象环境采集技术等。而应用层的技术包括精准农业决策分析技术、病虫害精准监测技术、农田作业智能导航控制技术、智能灌溉技术等。从功能领域进行划分,精准农业包括农田信息采集系统、农田遥感监测系统、农田地理信息系统、农业专家系统、智能化农机具系统和农业环境监测系统。

　　2物联网在精准农业系统的应用

　　为了获取土壤、作物、气象等信息,需要部署各类传感器到农田中,为便于田间作业,首选无线传感器作为数据获取的硬件,而无线传感器的网络处理能力较弱,不具备智能数据处理的能力,节点只负责收集数据,因此需要通过物联网技术将获取到的数据传输到服务器端进行处理[3]。由于大田分布面积广,因此需要用到广域物联网技术进行数据传输。

　　3云计算、大数据在精准农业系统的应用

　　当大田种植监测点足够多时,通过物联网能获取到大量的农情数据,如何对这些数据进行排序、存储、清洗、处理,便是云计算和大数据技术在精准农业应用中需要解决的问题。首先要搭建“农情大数据基础环境集群”,其功能是为“农情大数据实时处理/离线处理”提供一套程序运行的基础保障设施。利用OpenStack云计算平台提供主机虚拟化服务;Hadoop负责存放海量离线的农情数据以及提供MapReduce并行计算框架;Storm负责农情大数据分布式实时计算“;大数据实时处理/离线处理”主要功能是为“农情大数据后台处理中心”提供数据处理功能。包括:数据实时/非实时清洗过滤工作;数据实时/非实时关联去重聚合等工作;数据算法模型加载运行等工作;海量离线农情数据分布式存储框架(HDFS)负责海量离线农情数据的分布式存储,将数据存放到多台服务器上,方便离线数据快速存取。批量实时数据分布式存储框架(Reids/Spark)负责对批量在线数据的临时存储,从而保证数据存取的及时性。最后通过百度智能云平台,对农情大数据进行可视化。

　　4人工智能在精准农业系统的应用

　　人工智能技术在精准农业系统的应用是建立在通过大数据技术处理后的农情数据基础上进行的,在农业生产过程中,精准农业的农业专家系统要为农户提供智能决策分析,而农业专家系统是以知识库、海量数据以及推理判断程序为核心,运用人工智能知识工程的知识表示、推理、知识获取等技术,总结和汇集农业领域的知识和技术、将农业专家长期积累的大量宝贵经验,通过人工智能技术进行自我学习来对大量数据进行分析推理,最后得到决策支持。农作物病虫害诊断专家系统作为农业专家系统的子系统,其功能主要通过对农情大数据平台处理后的数据:空气温度、光照强度、空气湿度、二氧化碳、土壤酸碱度、土壤湿度和土壤温度等作物的生长环境数据和高清摄像头记录的农作物图片和视频等数据进行智能分析,利用人工智能领域的相关算法对农作物的生长健康状况和产量进行分析和预测,从而实现农作物病虫害的智能识别和自动预警功能。实现对大田作物种植的智能化管理,为农户提供精准的智能决策支持。由于大田分布面积广,只用定点摄像头无法对大片区农田进行监控。近几年,无人机技术也被应用到精准农业中,无人机可装载农药,利用人工智能技术对无人机规划飞行路径,实现全自动无人驾驶,无人机在对大田进行巡航监控时,根据无人机上的摄影头对作物进行实时拍摄,通过人工智能算法进行快速识别作物是否存在病虫害情况,然后实施精准施药,这样可以大大缩减人力成本,提高作物生产效率。

　　5结语

　　农业作为我国的基础产业,有着巨大的市场需求,只有大力发展农业才能为国民提供基本的生活保障,为摆脱我国农业生产效率低下的现状,必须扩大精准农业的应用范围,将近几年IT的热门领域:物联网、云计算、大数据和人工智能技术应用到精准农业系统的建设中将成为一种主流发展趋势,由此催生了农业物联网、农业大数据和智慧农业等交叉学科新技术。精准农业技术的应用和快速发展将有效提高我国农业生产信息化、智能化和管理现代化水平,对我国现代农业发展有着重大意义和广阔的应用前景。

　　参考文献

　　[1]张垒,时恩早.精准农业中大数据的应用[J].计算机产品与流通,2019(10):166.

　　[2]董力伟.我国精准农业的发展现状[J].数字通信世界,2014(2):52-54.

　　[3]吉峰.物联网监控系统服务端设计与实现[D].南京:南京邮电大学,2016.

　　[4]李冬睿,洪文圳,梁慧娜,等.一种改进的远距离物联网的自适应数据速率控制方法[J].计算机应用与软件,2019,36(5):96-100+107.

　　[5]李露.物联网LPWAN商用前景[J].科技创业月刊,2017(17):11-13.

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