基于物聯(lián)網(wǎng)架構的設施園藝生產(chǎn)智能決策系統(tǒng)研發(fā)

<p>基于物聯(lián)網(wǎng)架構的設施園藝生產(chǎn)智能決策系統(tǒng)研發(fā)馬波誠 ， 諸金翔， 孫忠富 ， 何超興 ， 楊勇 中 國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所， 中 國農(nóng)業(yè)科學院蔬菜花卉研究所， 北京愷琳科技發(fā)展有限公司 ， 利用物聯(lián)網(wǎng)技術改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)是推動信息化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化融合的重要切入點， 發(fā)展農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設的必然要求和現(xiàn)實選擇， 將對我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生日益重大而深遠的影響。 中共十八屆五中全會提出了實施 “互聯(lián)網(wǎng)” 行動計劃的建議 ， 倡導發(fā)展分享經(jīng)濟， 實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略， “互聯(lián)網(wǎng)”將成為經(jīng)濟發(fā)展最大動力， 提出要以發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)” 為契機， 推動智慧農(nóng)業(yè)、 智慧農(nóng)村的建設。近年來我國設施農(nóng)業(yè)發(fā)展迅速， 產(chǎn)品產(chǎn)量不斷攀升，但仍然無法滿足國內(nèi)市場需求。 從技術層面上看， 我國設施農(nóng)業(yè)自動化能力低， 精準管理水平低， 環(huán)境境調節(jié)控制及栽培管理、病蟲害防治、 作物產(chǎn)量產(chǎn)期預測等方面的技術欠缺。 溫室管理主要是以管理人員的經(jīng)驗甚至主管感知為主。 由此造成諸多問題： 投入和產(chǎn)出不成比例、 病蟲害肆虐、 環(huán)境污染、影響可持續(xù)發(fā)展等， 所以迫切需要更遠程、 實時、 精準、 高效、 智能化的系統(tǒng)給以科學、 規(guī)范的技術指導。 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)領域的推廣和應用為傳統(tǒng)設施農(nóng)業(yè)的發(fā)展迎來了新的契機， 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的建設使上述問題的解決成為可能。設計開發(fā)基于物聯(lián)網(wǎng)的設施栽培專家決策系統(tǒng)， 通過農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)設施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理過程中對作物、 土壤、 環(huán)境從宏觀到微觀的實時精準監(jiān)測， 定期獲取作物生長發(fā)育狀態(tài)、病蟲害、 水肥狀況、 生產(chǎn)管理過程， 以及相應生態(tài)環(huán)境的實時信息， 形成設施農(nóng)業(yè)實時大數(shù)據(jù)庫， 再結合專家知識經(jīng)驗庫， 為設施栽培科學管理、 病蟲害及時預測預防和作物種植決策調控提供技術支持和數(shù)據(jù)支撐， 不僅達到合理使用農(nóng)業(yè)資源、 降低生產(chǎn)成本、 改善生態(tài)環(huán)境、提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和品質， 提高農(nóng)戶經(jīng)濟收益的 目的， 還能有效地普及生產(chǎn)知識、 傳播實用的先進技術、 提高生產(chǎn)者的科學素質等， 具有重大的社會價值和現(xiàn)實意義。 系統(tǒng)設計基本原理農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術當前廣泛應用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、 流通、 消費以及農(nóng)村社會、 經(jīng)濟、 管理等環(huán)節(jié)， 產(chǎn)生巨大的社會、 經(jīng)濟與生態(tài)效益。 實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營從粗放式、 經(jīng)驗性管理到精細化、 科學化管理的快速轉換、 提高農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量與品質 、 降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本、 保護農(nóng)業(yè)環(huán)境，加快推進現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設的必然選擇，對促進農(nóng)業(yè)增效、 農(nóng)民增收、 農(nóng)村穩(wěn)定具有重大推動作用。該系統(tǒng)屬于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大在設施農(nóng)業(yè)中的典型應用 ， 設計力求簡單明了 ， 應用性廣， 可普及性高， 可維護性強， 運行簡單， 便于操作。 系統(tǒng)的突出特點是， 將物聯(lián)網(wǎng)技術與專家決策系統(tǒng)深度融合， 通過物聯(lián)網(wǎng)的監(jiān)測， 不斷更新環(huán)境數(shù)據(jù)， 作物長勢等信息 ， 并進行設備的遠程控制和管理， 大大一高了系統(tǒng)的性能， 使決策診斷更具實效性和準確性。系統(tǒng)平臺功能主要包括四大部分 ： 物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控、 栽培管理、 病蟲害診斷、 產(chǎn)量產(chǎn)期預測。物聯(lián)網(wǎng)快速監(jiān)測各種環(huán)境數(shù)據(jù)， 在線控制各種裝備， 形成多源大數(shù)據(jù)， 實現(xiàn)對設施栽培的智能化管理。 與此同時 ， 用戶可及時錄入設施作物田間管理信息， 普及作物生長管理知識， 并對生產(chǎn)和銷售提供決策支持指導。 系統(tǒng)根據(jù)對作物生理發(fā)育時間的計算確定， 結合不同月份環(huán)境參數(shù)條件， 擬合作物主要生長發(fā)育期及果實成熟期， 實現(xiàn)產(chǎn)量預測以及根據(jù)作物采收期觀測確定播期和根據(jù)播期預測產(chǎn)期。 通過物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)不斷更新圖片庫 ， 系統(tǒng)實現(xiàn)病蟲害知識庫的完善和識別診斷， 根據(jù)輸入的發(fā)病部位及發(fā)病癥狀得出病蟲害診斷結果并給出專家指導意見。 系統(tǒng)總體架構設計系統(tǒng)構架采用定義良好的模塊， 各模塊功能責任劃分應基于信息隱藏和相互獨立的原則 ， 具有強大的使用功能。 架構使用特定某個屬性的眾所周知的架構戰(zhàn)術來實現(xiàn)質量屬性，絕對不依賴某個特定版本的商業(yè)產(chǎn)品或工具， 并將產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模塊和使用數(shù)據(jù)的模塊分離，盡可能少的采用交互模式， 即使采用也應該盡可能的簡單。 系統(tǒng)體系結構參照當前物聯(lián)網(wǎng)的主流架構體系， 物聯(lián)網(wǎng)項目每層架構應用最先進的物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術，始終體現(xiàn) （架構即服務） 、 （軟件即服務） 、 （平臺及服務） 的思想， 并在設計理念和應用效果上體現(xiàn) “可視化、 泛在化、 智能化、 個性化、 一體化” 的特點 ， 采用三層體系架構： 感知層、 傳輸層和應用層。 如圖 所不。感知層， 即構建有代表性監(jiān)測點的終端監(jiān)測裝置設備及軟件系統(tǒng)， 開展設施栽培作物全生育期 （苗情、 墑情、 氣象災害及病蟲害 ） 的數(shù)據(jù)圖像視頻監(jiān)測， 現(xiàn)場觀測設備通過自組織聯(lián)網(wǎng)形成現(xiàn)場傳感器監(jiān)測網(wǎng)絡， 并通過傳輸層實現(xiàn)對現(xiàn)場觀測設備數(shù)據(jù)、 現(xiàn)場調查數(shù)據(jù)、人工輔助數(shù)據(jù)的采集上報。傳輸層， 包括各種無線通信網(wǎng)絡與互聯(lián)網(wǎng)形成的異構融合網(wǎng)絡。 監(jiān)測站自動監(jiān)測數(shù)據(jù)和上報數(shù)據(jù)通過傳輸層無線遠程傳輸至應用層的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)服務器。 應用等移動通信網(wǎng)和光纖專用網(wǎng)絡接入公共互聯(lián)網(wǎng) ， 由于其覆蓋廣、成本低而得到廣泛的應用。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系架構應用綳，蓬細數(shù)淫庫冥他？ ？ ？戀 鉉齡；似從路孩締助上搖一三 圈祌心移驗軟捋衣：丟敏務頌鈇 臺繫鎖擬喜輸層雜纖： 圖 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系架構應用層， 實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)信息技術與農(nóng)業(yè)專業(yè)領域技術的深度融合。 設計構建物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)， 構建環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)庫、 人工調查數(shù)據(jù)庫、 專家知識經(jīng)驗庫等， 架設設施農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心； 開發(fā)基于物聯(lián)網(wǎng)的設施栽培專家決策系統(tǒng)平臺， 系統(tǒng)功能包括設施栽培監(jiān)控管理 （栽培管理、 生長管理） 、 人工調查輔助數(shù)據(jù)上報 （ 田間管理記錄、 作物長勢記錄等）、 專家診斷（病蟲害診斷、長勢診斷）、 預警預報 （溫室環(huán)境預警、 病蟲害預報）、預測預防 （產(chǎn)量預測、 產(chǎn)期預測、 病蟲害預防 ） 等， 實現(xiàn)設施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程遠程、 實時、精準、 高效的智能化管理， 達到設施農(nóng)業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)過程的透明化， 設施栽培作物的全程可溯源的 目的。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設計采用云機房架構設計， 搭建設施農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心， 并體現(xiàn)云計算、 云服務的理念， 構建完成面向管理部門 、 設施農(nóng)業(yè)專家和農(nóng)戶等用戶提供共享的、 可定制的、 隨時隨地按需訪問的農(nóng)業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)中心， 為開展長期科學實驗和技術推廣示范積累科學數(shù)據(jù)、 提供應用和服務資源。設施農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心設計構建環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)庫、 人工調查數(shù)據(jù)庫、 專家知識庫等。 環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)庫包括物聯(lián)網(wǎng)感知層實時采集的數(shù)據(jù)、 圖像、 視頻等氣象環(huán)境、 土壤墑情、 作物長勢等物聯(lián)網(wǎng)設備儀器自動采集數(shù)據(jù)信息， 人工調查數(shù)據(jù)庫包括設施栽培田間管理記錄、 作物長勢記錄、 水肥管理記錄、 病蟲害記錄等人工采集的數(shù)據(jù)， 專家知識庫包括栽培管理知識、病蟲害知識、 專家決策系統(tǒng)、 專家理論集、 專家經(jīng)驗模型等設施農(nóng)業(yè)專家知識倉庫。￥監(jiān)測數(shù)搪庫 ，三專家知識庫人工逋助數(shù)庫£ 冥他大數(shù)據(jù)中心圖 大數(shù)據(jù)中心 系統(tǒng)平臺軟件模塊總體架構基于物聯(lián)網(wǎng)的設施栽培專家決策系統(tǒng)是基于物聯(lián)網(wǎng)體系架構的三層分布式計算結構體系的網(wǎng)上查詢、 診斷、 學習等綜合性管理系統(tǒng)， 實現(xiàn)了普通用戶利用瀏覽器登錄訪問 ， 完成了溫室作物生產(chǎn)中的管理模式化、 病蟲害診斷管理與預測預防及產(chǎn)量產(chǎn)期的預測、 獲取預期效益等功能 。 同時， 領域專家也可通過登錄系統(tǒng)后臺管理對知識庫中生產(chǎn)管理知識、 病蟲害知識、 診斷邏輯條件等進行及時更新和驗證修正， 使得模型更加精準、 理論預測更接近當前現(xiàn)實， 也使知識庫得到不斷完善和維護升級。模塊總體架構如圖 所示。圖 軟件模塊總體架構 總體設計特點（ ） 先進的網(wǎng)絡技術。 使用 ， ， 或處理的數(shù)據(jù)訪問構件； 研宄實現(xiàn) 文件與數(shù)據(jù)庫進行無損失轉換的功能構件 ； 采用 訪問數(shù)據(jù)庫的接口 ， 構造統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫視圖構件， 支持各類構件與視圖構件的連接和基于異構數(shù)據(jù)庫的定性推理和定量計算。（ ） 系統(tǒng)遠程、 實時、 精準、 智能化。 結合物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境遠程監(jiān)測實時數(shù)據(jù)庫 ，遵循人工智能 （專家決策系統(tǒng)） 的技術原理， 系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)和知識半自動獲取、 知識庫求精、 確定性推理、 不確定性推理、 模型自動解析等功能， 對特定農(nóng)業(yè)領域問題進行定性推理和定量決策， 具有高度智能化的特點。（ ）“ 松耦合” 的數(shù)據(jù)管理方式。 系統(tǒng)采用 數(shù)據(jù)庫和 “ 松耦合” 的方式將現(xiàn)成的專家系統(tǒng)外殼和 作為兩個對立的子系統(tǒng)綴合起來， 分別管理知識庫和數(shù)據(jù)庫。既可以充分發(fā)揮原有兩個系統(tǒng)的全部功能 ， 又不需要對原系統(tǒng)進行任何的改動， 運行時間短，見效快。（ ） 靈活的 結構 。 本系統(tǒng)是一個典型的 體系機構， 運行時只需配置客戶機即可， 大大降低了對客戶機的軟硬件的需求 ， 實現(xiàn)了“瘦客戶機” 的目標。 同時， 推理機的實現(xiàn)、 規(guī)則庫和數(shù)據(jù)的維護都集中在服務器實現(xiàn)， 降低了編程的難度， 同時提高了系統(tǒng)的安全性。 最后， 客戶端由于只需要實現(xiàn)專家決策系統(tǒng)的接口 ， 所以服務器端可以通過多種方式來實現(xiàn) ， 擴展了系統(tǒng)的兼容性， 并且方便將來跨平臺實現(xiàn)。系統(tǒng)功能與使用簡介 系統(tǒng)登錄用戶登錄用于驗證用戶的用戶名和密碼 ， 如果是經(jīng)授權的專家和系統(tǒng)管理員則允許進入后臺管理系統(tǒng)。 密碼采用 加密 ， 同時加入驗證碼機制 ， 加強系統(tǒng)安全性。 登錄網(wǎng)址為 ： ， 如圖所示。光灑室薦菜高效生產(chǎn)專家決策鏡圖 用戶登錄界面 系統(tǒng)首頁系統(tǒng)首頁主要包含基于物聯(lián)網(wǎng)的設施栽培專家決策系統(tǒng)的功能導航、 圖片新聞和相關單位簡介等如圖 所示。圖 系統(tǒng)首頁栽培管理基于物聯(lián)網(wǎng)的設施栽培專家決策系統(tǒng)栽培管理模塊包含“ 田間檔案管理”、“生長管理”、綠色食品 ” 、 “多媒體” 四大部分。（ ） 田間檔案管理： 主要是對溫室相關操作 （溫室名稱、 工作人員 、 管理條目 、 操作日期等） 的記錄， 方便用戶進行管理查詢 ， 如圖 所示。： ：薩 ； ； ，：；： ：； ：；： ：；：漢褒 ） 田間擋案管理纖入茲酸；聯(lián)游雜脇 多雜逸驗跡新逸 產(chǎn)綴產(chǎn)節(jié)娜瑞系統(tǒng)設費淀室郷工作人 賦嘗理離鼓 埋條目漆作瑚 ：？藥！ ： ：理我： ，？ ： 黯？ 麟 圖 田間檔案管理（ ）生長管理： 主要是對作物不同生長時期 （發(fā)芽期、 幼苗期、 定植期、 初花期 、 結果期） 所需環(huán)境要素的概述， 如圖 所示。曰溫室蔬菜高？謝曾理。曬臟珍生 鄉(xiāng)錄 終織。生長管理唪生長期遴錄求芽麵妨機 紐？錢興有好激薄搬付下發(fā)穿於？， 而販錄 ， 運；力條？下 ， 紹逋發(fā)穿，濕度要求多 嫩？群 靈祕嗪 土壤營弄液 ？二化雄？！ ±？ ！ ： ？ ，物蕓要：？土級鄕艦：象內(nèi)容概述茇吞胡寄 多土堪！以上，圖 生長管理（）綠色食品知識庫主要是對綠色食品基本知識，綠色食品農(nóng)藥使用準則， 無公害、綠色與有機食品何有區(qū)別 ， 無公害蔬菜生產(chǎn)技術保障體系和有機食品的國際標準等相關知識性介紹如圖 所示。圖 綠色食品（）多媒體知識庫： 主要是與現(xiàn)代新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理相關的視頻影像資料如圖 所示。錢 搬瑰織多媒體： 娜魏坑撒，圖 多媒體知識庫 病蟲害診斷基于物聯(lián)網(wǎng)的設施栽培專家決策系統(tǒng)病蟲害診斷模塊主要包含“病害概述”、“蟲害概述” 、 “病害診斷” 、 “ 蟲害診斷” 、 “ 專家知識庫更新” 等五大部分。（ ） 病害概述： 通過病害名稱， 檢索出作物在生長發(fā)育過程中由于致病因素 （生理性病害和非生理性病害） 的影響 ， 所表現(xiàn)出的癥狀、 發(fā)病條件、 防治方法等， 如圖 所示。？綠色食品娜？：一圖 病害概述產(chǎn)量產(chǎn)期預測基于物聯(lián)網(wǎng)的設施栽培專家決策系統(tǒng)產(chǎn)量產(chǎn)期預測模塊主要包含“產(chǎn)量預測” 和 “產(chǎn)期預測 ” 兩大部分。（ ） 產(chǎn)量預測是根據(jù)蔬菜作物生長環(huán)境結合專家系統(tǒng)提供的產(chǎn)量預測模型 （ 如圖 ）對產(chǎn)量進行提前預測如圖 所示。圖 產(chǎn)量預測模型圖 產(chǎn)量預測（ ） 產(chǎn)期預測是根據(jù)專家系統(tǒng)模型 （如圖 ） ， 選用決策樹， 結合作物生長環(huán)境， 實現(xiàn)產(chǎn)期預測， 如圖 所示。</p>