摘要：針對農(nóng)業(yè)信息化，本文設(shè)計基于云服務(wù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺，通過傳感器、高清攝像頭實時動態(tài)采集農(nóng)業(yè)墑情、溫濕度以及蟲情等數(shù)據(jù)，建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，通過數(shù)據(jù)挖掘算法，分析農(nóng)業(yè)病蟲害防治、墑情調(diào)節(jié)的決策數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供輔助服務(wù)手段。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)；云計算；數(shù)據(jù)挖掘；墑情監(jiān)測

引言

各級農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理部門一直以實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)溫度、濕度、土壤墑情、蟲情的監(jiān)控為目標，來達到指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的目標，建立了國家、省、市、縣、鄉(xiāng)多層級監(jiān)測、預(yù)警、指導(dǎo)系統(tǒng)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面發(fā)揮了重大作用，但也存在工作量大、效率低、時效慢、成本高、數(shù)據(jù)不完整等問題[1]。計算機技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)情監(jiān)控提供了支撐，尤其是近幾年的無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用為傳感設(shè)備提供網(wǎng)絡(luò)支持，通過傳感器網(wǎng)絡(luò)完成對農(nóng)業(yè)病蟲害的監(jiān)控，即在農(nóng)業(yè)種植中，部署傳感網(wǎng)絡(luò)，用以搜集各類生物特征，在后臺顯示出前端收集的土壤墑情、病蟲害信息，以供農(nóng)業(yè)管理部門進行數(shù)據(jù)分析。如何將信息化的先進技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展和整體水平的提高，也成為各級農(nóng)業(yè)部門關(guān)注的焦點[2]。論文以云計算平臺為基礎(chǔ)，通過應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控、分析與服務(wù)的綜合平臺，為農(nóng)業(yè)土壤墑情分析、病蟲害監(jiān)控等服務(wù)提供極大便利，發(fā)展空間和應(yīng)用前景廣闊。

1.? 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)目標

針對農(nóng)業(yè)監(jiān)測管理的現(xiàn)狀，基于云服務(wù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)目標為：動態(tài)采集農(nóng)業(yè)土壤墑情、病蟲害、環(huán)境溫濕度等數(shù)據(jù)，建立農(nóng)情大數(shù)據(jù)平臺，在分析農(nóng)情大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法模型分析異常，實現(xiàn)動態(tài)報警，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)種植提供輔助決策支持。

2.? 基于云服務(wù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)框架設(shè)計

平臺涵蓋了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、存儲以及墑情分析的全流程功能，按照模塊化、結(jié)構(gòu)化的設(shè)計思想，系統(tǒng)框架分為數(shù)據(jù)感知層、數(shù)據(jù)通信層、數(shù)據(jù)存儲層以及表現(xiàn)層。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)框架如圖1所示。

（1）數(shù)據(jù)感知層：通過傳感器來完成墑情數(shù)據(jù)采集。傳感器是一種檢測裝置，能感知到土壤的墑情信息，同時把感知信息通過預(yù)先約定的數(shù)據(jù)格式，按照需求標準進行信息輸出，以實現(xiàn)采集信息的傳輸、處理、存儲以及顯示等功能。通過引進、集成適用于農(nóng)田采集的農(nóng)業(yè)傳感器產(chǎn)品，對農(nóng)作物的土墑商情、土壤營養(yǎng)成分、植物病蟲害等數(shù)據(jù)進行采集。

（2）數(shù)據(jù)通信層：為采集終端提供數(shù)據(jù)通信服務(wù)，使采集的數(shù)據(jù)上傳到云端，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)通信采用4G、5G或局域網(wǎng)Wi-Fi，通過Internet實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信傳輸，并且可接收服務(wù)端的數(shù)據(jù)采集指令，完成農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集。

（3）數(shù)據(jù)存儲層：存儲采集的農(nóng)業(yè)墑情、農(nóng)作物環(huán)境溫度濕度、蟲情等數(shù)據(jù)，同時動態(tài)存儲視頻監(jiān)控抓拍的圖片、視頻等，存儲數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化信息和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（4）表現(xiàn)層：在數(shù)據(jù)存儲大數(shù)據(jù)平臺上，根據(jù)農(nóng)業(yè)種植生產(chǎn)要求，為決策層、科技人員等提供如田間作物精準施肥施藥、病蟲害防治預(yù)報等決策支持服務(wù)。通過Web端、手機端提供農(nóng)業(yè)墑情、蟲情等監(jiān)測數(shù)據(jù)的展示、查詢分析各類報表。

3.? 平臺模塊設(shè)計

平臺模塊包括設(shè)備管理、數(shù)據(jù)通信管理、土壤墑情監(jiān)測、蟲情監(jiān)測、農(nóng)情圖像監(jiān)控、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等，下面分別描述這些模塊的功能設(shè)計。

（1）設(shè)備管理：農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)通過監(jiān)控設(shè)備、傳感器進行采集，設(shè)備管理是基礎(chǔ)，設(shè)備管理功能包括查看設(shè)備參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備報警與故障查詢等。

（2）數(shù)據(jù)通信管理：數(shù)據(jù)采集終端與云端進行數(shù)據(jù)通信通過4G/5G網(wǎng)絡(luò)或局域網(wǎng)的Wi-Fi來實現(xiàn)，對終端網(wǎng)絡(luò)通信參數(shù)進行配置和管理。每個數(shù)據(jù)采集端分配有固定的IP地址，通過IP可查詢、定位出數(shù)據(jù)采集端。

（3）土壤墑情監(jiān)測：通過土壤墑情傳感器采集到土壤的溫度、濕度等數(shù)據(jù)，在云服務(wù)端、在Web端或手機App端展示，數(shù)據(jù)展示可采用表格、折線圖等形式。

（4）蟲情監(jiān)測：系統(tǒng)從預(yù)報、預(yù)警、識別到誘集均為自動控制，采用A/D模數(shù)轉(zhuǎn)換技術(shù)，將采集信息自動轉(zhuǎn)化為圖像和數(shù)據(jù)。監(jiān)控農(nóng)業(yè)有害生物達到防控界點時，啟動系統(tǒng)中農(nóng)業(yè)有害生物防控體系，同時監(jiān)控農(nóng)業(yè)有害生物控制效果，并判斷停止防控界點，關(guān)閉防控系統(tǒng)，從而實現(xiàn)有害生物連續(xù)循環(huán)監(jiān)測防控。病蟲害智能化監(jiān)測設(shè)備設(shè)計隨晝夜變化自動開閉、自動完成誘蟲、收集、分裝等系統(tǒng)作業(yè)，留有升級接口。

（5）農(nóng)情圖像監(jiān)控：通過高清攝像頭動態(tài)監(jiān)控農(nóng)作物農(nóng)情現(xiàn)場圖像信息，動態(tài)傳輸?shù)皆贫?，農(nóng)情圖像以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行存儲，存儲在ftp中，在Web或手機端可瀏覽某個區(qū)域農(nóng)作物現(xiàn)場情況。

（6）數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析：以數(shù)據(jù)表格、曲線圖、柱狀圖等方式，匯總統(tǒng)計出本區(qū)域的外界溫度、濕度、土壤墑情、蟲情等數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)對比功能。

4.? 基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集傳輸設(shè)計

基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺從物理結(jié)構(gòu)上可分為云服務(wù)器、農(nóng)情傳感器、PC端和手機端，其中云服務(wù)器提供數(shù)據(jù)存儲及應(yīng)用服務(wù)，用于存儲采集農(nóng)情數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)影像、農(nóng)情遙感影像、地理信息數(shù)據(jù)等；農(nóng)情傳感器用于采集土壤墑情、病蟲害等數(shù)據(jù)；PC端和手機端用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析顯示。圖2為平臺網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

運用生物傳感硬件獲取病害、蟲害成像和環(huán)境因子信息，利用專用無線傳輸技術(shù)嵌入互聯(lián)網(wǎng)，進行數(shù)字化處理分析和動態(tài)顯示，既可直觀顯示土壤墑情、病蟲害發(fā)生趨勢，并能及時、自動開啟病蟲害防控預(yù)警或土壤墑情預(yù)警。以互聯(lián)網(wǎng)為平臺，以農(nóng)業(yè)監(jiān)測理念為核心，運用多種模型搭建農(nóng)田病蟲害自動測控物聯(lián)網(wǎng)。無線傳輸穩(wěn)定性相對較弱，但組網(wǎng)簡便，費用低廉。在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺中主要考慮使用局域網(wǎng)的Wi-Fi或4G/5G，其功耗低，節(jié)能，接線簡單，成本低，抗干擾功能強，數(shù)據(jù)準確性高，速度快，數(shù)據(jù)傳輸及時。

農(nóng)業(yè)墑情數(shù)據(jù)采集端實現(xiàn)三方面的功能：第一，完成感知的基本配置。獲取感知數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)配置、參數(shù)等，通過基本配置，實現(xiàn)對感知數(shù)據(jù)的初步過濾等。第二，終端工作狀態(tài)的監(jiān)測，檢測傳感器的工作狀態(tài)、數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的運行狀態(tài)等。由于數(shù)據(jù)獲取感知終端對數(shù)據(jù)的采集、獲取等操作具有時刻特征，因此需要對這些終端設(shè)備的工作狀態(tài)進行監(jiān)測，測試其是否正常工作，能否正常獲取感知數(shù)據(jù)。第三，網(wǎng)絡(luò)接入管理，采集網(wǎng)關(guān)用于讀取傳感器的存儲單元，然后把墑情數(shù)據(jù)通過4G/5G網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺上。

整個農(nóng)業(yè)墑情數(shù)據(jù)采集過程分為兩個過程：首先由傳感器采集土壤墑情數(shù)據(jù)，然后存儲到傳感器的存儲單元中，由采集網(wǎng)關(guān)讀取傳感器存儲單元值。在網(wǎng)關(guān)讀取存儲單元值時，需要了解傳感器存儲單元的編址方法，按照編址方法、存儲單元的類型來讀取單元數(shù)據(jù)。網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)采集時，需要編制相應(yīng)的地址讀取指令，由網(wǎng)關(guān)按照指令讀取墑情數(shù)據(jù)，網(wǎng)關(guān)采集周期、頻率均在網(wǎng)關(guān)后臺進行設(shè)置，根據(jù)農(nóng)業(yè)氣候特征、地域特征設(shè)置不同的土壤采集周期。網(wǎng)關(guān)采集的數(shù)據(jù)類型分為兩類：一類是讀取傳感器存儲數(shù)據(jù)，另一類是獲取網(wǎng)關(guān)的位置信息，網(wǎng)關(guān)內(nèi)置GPS模塊，用于獲取當(dāng)前土壤墑情采集點的位置。

5.? 基于數(shù)據(jù)挖掘算法的農(nóng)作物病蟲害檢測異常預(yù)警設(shè)計

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺采集數(shù)據(jù)后，在云端建立了土壤墑情、病蟲害等大數(shù)據(jù)平臺，下面以農(nóng)作物病蟲害檢測異常預(yù)警為例，說明病蟲害地區(qū)預(yù)警設(shè)計。

農(nóng)作物有害生物以有害昆蟲為主，包括危害作物的螨類和軟體動物。當(dāng)前，農(nóng)作物蟲害包括昆蟲綱18個目、蛛形綱2個目，共計260多科4000余種。如何判斷哪些蟲害對農(nóng)業(yè)收成造成影響，是農(nóng)業(yè)部門進行病蟲害處理的重點工作。根據(jù)統(tǒng)計農(nóng)業(yè)收成，把某個區(qū)域分為一等地、二等地、三等地和四等地，分別獲取這些不同等級土地的病蟲監(jiān)測數(shù)據(jù)。監(jiān)測的數(shù)據(jù)包括蠐螬、金針蟲、螻蛄、地老虎、鉆心蟲、玉米螟、二化螟、三化螟、大螟、黏蟲、潛葉蠅、斑潛蠅等蟲害數(shù)量。在某地區(qū)，共發(fā)現(xiàn)常見的病蟲為48類。

下面從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、計算距離、簇劃分等步驟來描述基于OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure，基于點排序確定簇結(jié)構(gòu)）算法[3]的病蟲劃分的設(shè)計過程。

（1）初始化樣點相關(guān)參數(shù)

獲取病蟲害數(shù)據(jù)診斷類型，把病蟲的不同診斷類型值存入數(shù)組riskPestsList[ ]中，對這些數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

（2）讀取農(nóng)業(yè)樣點病蟲類型數(shù)據(jù)

在設(shè)置的數(shù)據(jù)樣點取值時間內(nèi)，如從農(nóng)業(yè)病蟲害大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，讀取農(nóng)業(yè)病蟲害數(shù)據(jù)、病蟲特征數(shù)據(jù)。在病蟲檢測數(shù)據(jù)庫中，讀取當(dāng)前檢測的病蟲特征，設(shè)檢測的病蟲分類組為PestsList[ ]，在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，對存在的病蟲預(yù)警特征進行分類處理，riskPestsList[]記錄待預(yù)警的分類數(shù)據(jù)，遍歷riskPestsList，分別記為PestsList分組的特征值，riskPestsList[i]的對應(yīng)的病蟲診斷類型記為PestsList [i].Pest[ ]。

（3）計算相似度

在歸集處理完P(guān)estsList [i].Pest[ ]后，對數(shù)據(jù)集進行分析，隨機選取一個病蟲特征為中心點，計算其他特征值與其之間的距離，并作相應(yīng)的歸一化處理，使其距離取值在[0…1]。

（4）查找同類病蟲類型的風(fēng)險參數(shù)診斷

設(shè)PestsList [i].Pest[ ]的診斷出的病蟲害類別為PestID，計算出其距離矩陣Rec的編號為PestID.Pest。

對計算后的特征向量進行排序，按照由小到大的順序，對向量進行排序處理，按照預(yù)置的最小半徑，進行分簇處理，在分簇處理后，分別計算其對應(yīng)的距離均值，設(shè)均值為{ avgDist_1，avgDist_2，……，avgDist_n}，上式中n表示特征值的個數(shù)，按照序號為主索引，查找PestID.Pest對應(yīng)的最大值avgDist_k，對k序號下的所有特征的病蟲害進行族類計算，設(shè)計算后的集合為Pest_i={Pest_i_1， Pest _i_2，……， Pest_i_n}。

（5）查找同類診斷值病蟲類型的風(fēng)險等級

遍歷riskPestsList[ ]，取下一元素，通過上述步驟進行重復(fù)計算，計算出簇集合，設(shè)簇集合為Pest_j={ Pest_j_1， Pest_j_2，……， Pest_j_n}。

（6）求最后的簇集合

在完成riskPestsList[ ]中各個元素的簇集合處理后，對集合后的元素求交集，最終求得病蟲害的診斷結(jié)果。

（7）按照不同權(quán)重進行最終病蟲害的診斷

對Pest_1，Pest_2，…，Pest_k，按照不同的權(quán)重來實現(xiàn)對這些病蟲類型的計算，最終結(jié)果以值的形式來表示農(nóng)業(yè)病蟲害診斷結(jié)果。

結(jié)語

本文研究設(shè)計一個監(jiān)測能力強、服務(wù)化專業(yè)的農(nóng)業(yè)聯(lián)網(wǎng)平臺，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用云服務(wù)框架，設(shè)計的功能包括設(shè)備管理、數(shù)據(jù)通信管理、土壤墑情監(jiān)測、蟲情監(jiān)測、農(nóng)情圖像監(jiān)控、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。論文以農(nóng)作物病蟲害為例，通過數(shù)據(jù)挖掘算法實現(xiàn)檢測異常預(yù)警。平臺有針對性地緩解區(qū)域農(nóng)業(yè)有害生物的危害，在促進農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效、農(nóng)民增產(chǎn)增收等方面具有非常重要的意義。

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作者簡介：陸煜，碩士研究生，工程師，研究方向：云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合。