基于無線傳感網的蘋果精準管理專家系統研究

王敏　張捐凈

摘要：根據蘋果種植精準管理的要求，基于無線傳感器網絡技術設計開發一套蘋果精準管理專家系統。該系統可實現對果園的遠程監控，圖形化顯示果園環境因子數據；結合專家知識，建立數學模型，可完成預測決策功能；進行果園日常管理的信息維護、資料查詢，并具有良好的可擴展性。

關鍵詞：精準管理；無線傳感器網絡；專家系統；蘋果

中圖分類號：TP311.52 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2014）06-0039-03

目前，無線傳感器網絡應用于農業領域以實現精準農業管理，已經成為一種趨勢。廣泛布置的傳感器自組成網，記錄作物生長的各種環境參數，提供大量的數據，這些數據通過網絡傳輸存儲到數據庫，可備人們使用。如何利用這些數據來指導農業生產，實現精準農業管理，是目前需要解決的問題，而專家系統就可以用來分析和處理數據。

蘋果精準管理專家系統基于無線傳感器網絡的監測系統開發而成，是網絡化精準管理在農業應用中的生產指導系統。實現生產精準管理的前提是環境信息的自動獲取和處理：底層的無線傳感器網絡完成對設施光、溫、水、肥、氣五大環境因子的實時監測與控制；上層專家系統實現對農業產品的精準管理。蘋果精準管理專家系統可根據蘋果園大氣溫度，濕度、土壤溫度及濕度、光照強度等實時監測信息，結合專家知識，進行果園管理的預測決策，科學地指導果園生產。

1 蘋果管理需求分析

專家系統通過遠程數據庫訪問技術，讀取監測得到的果園環境參數，對數據進行圖形化顯示，供專家及果農查看數據的時程曲線；對數據進行分析和處理，通過氣象參數和果園立地條件參數的變化，利用計算機模擬，預測果園病蟲害發生動態，監控果園肥水豐缺程度，在必要情況下將預警和生產指導信息以短信方式發送到農戶。

為了給用戶提供及時、準確的管理決策，專家系統主要研發內容包括：1） 準確的環境因子信息查詢及圖形化顯示；2） 農業知識的管理和推理模型的建立；3） 專家系統推理機制的實現；4） 系統的維護和調試及可擴展性設計。

2 系統功能設計

從功能上劃分，蘋果精準管理專家系統由實時監控、果園日志、精準管理、專家建議、病蟲害查詢、資料查詢、系統維護7個功能模塊組成（如圖1所示）。

1） 實時監控基于地理位置進行實時和歷史數據的圖形化顯示。根據查詢方式的不同，可實現基于地理位置網關信息的查詢顯示、實時監測數據的查詢及圖形化顯示、單環境因子數據的圖形化顯示、多環境因子數據的圖形化對比顯示。2） 精準管理根據環境因子和專家知識進行推理預測，產生預警和管理指導意見。3） 果園日志根據果園的立地條件，進行果園基本信息的維護。4） 專家建議將專家的指導意見和預警信息發送至農戶手機。5） 病蟲害查詢提供基于病蟲害名稱和發生時間的病蟲害信息庫查詢，提供相應的發病特性、發生規律及預防措施。6） 資料查詢提供蘋果種植專業知識等資料信息的查詢。7） 系統維護是可防止突發情況下的服務器轉移、數據庫更新等，以及方便系統的推廣。

根據實際需求，蘋果精準管理專家系統的核心功能是圖形化顯示果園環境數據、結合專家知識完成預測決策功能，即實時監控和精準管理模塊。這兩部分功能的實現都是基于環境因子數據的。

3 系統實現

3.1 環境因子的獲取

環境因子數據包括大氣溫度、大氣濕度、土壤溫度、土壤濕度、二氧化碳濃度、光照強度，數據由無線傳感器從蘋果園中采集獲取。每個無線傳感器感知節點上集成5種傳感器，開發選用的傳感器型號如表1所示。感知節點以無線多跳的方式自組織成無線傳感器網絡，自動獲取環境因子信息。環境因子信息通過網關節點進行中繼轉發，網關節點對信息進行解析打包等簡單處理之后，利用GPRS通信方式將其發送到數據庫進行存儲。專家系統通過訪問數據庫即可得到相關數據。

3.2 環境因子的圖形化顯示

實時監控與數據的時程曲線顯示完成當前果園實時環境數據（空氣溫濕度、土壤溫濕度、光照）的圖形化顯示，同時能夠查詢歷史的環境數據并顯示。按照顯示方式的不同，可以基于網關地理位置切換顯示；或者按照環境因子和顯示區間進行設置，可以單環境因子數據精確顯示，也可以多環境因子數據對比顯示，為用戶提供靈活的顯示效果。這樣既方便用戶觀察果園的實時環境與歷史環境情況，又可以幫助農業專家做出科學決策。實時監控與數據的時程曲線顯示利用NI Measurement Studio的圖形顯示控件，由實時狀態顯示模塊、單因子數據顯示模塊、多因子數據對比顯示模塊組成。

1） 實時狀態顯示區由兩個溫度計控件、兩個濕度計控件和靜態字符顯示控件組成。兩個溫度計用于實時顯示空氣溫度和土壤溫度；兩個濕度計用于顯示空氣濕度與土壤濕度；字符控件顯示詳細的空氣溫度、空氣濕度、土壤溫度、土壤濕度、光照強度5種數據，以及當發生錯誤時顯示相應錯誤的類型，方便糾錯。系統每隔5 min訪問一次實時數據庫，用來更新最新的數據信息；同時檢查遠程連接的情況，如果發生錯誤則通過字符顯示控件輸出錯誤信息，當發生連接錯誤時，實時控件的顯示數據為0。系統每隔5 s動態更新繪制5種數據的當日時程曲線圖。

2） 單因子數據顯示主要完成單一環境因子數據的時程曲線繪制?？娠@示一定時間的單一環境因子數據，有很高的精度，繪圖區比較大，可以進行相應的圖形操作。繪圖顯示采用NI公司的Measurement Studio中的ComplexGraph控件完成，可通過編程實現比較復雜的圖像交互功能，如放大、移動坐標、歸位等。

3） 多因子數據對比顯示可以同時顯示5種環境數據，能觀察到一段時間內各個環境因子之間的關系，方便專家根據多項環境因子的對照信息，進行科學指導。繪圖使用5個Graph控件，并且創建5個獨立的plot對象（即畫圖對象），可以同時顯示5種數據，但只能對Graph控件做簡單的交互，如移動橫坐標。

3.3 精準管理

精準管理根據果園的環境因子及作物的生長情況，通過專家給定的預測模型（如花期預測模型、蘋果黑星病預測模型）進行推理預測、產生預警和管理指導意見。此部分包括果園灌水管理、施肥管理、病蟲害管理、黑星病預測、花期預測，以及花期凍害、斑點落葉病、輪紋病、桃小食心蟲預警。系統將預警信息和管理指導意見以短信形式發送給農戶，以便實現實時精準管理。

專家系統的推理需要豐富的專家知識，系統所使用的所有模型均來源于農業專家提供的文獻資料和種植經驗。以蘋果黑星病的預測為例，說明精準管理預測功能的實現。

蘋果黑星病預測模型是利用渭北旱塬的溫度、相對濕度、降雨量和蘋果黑星病流行程度等資料，采用逐步回歸分析法分析渭北旱塬蘋果黑星病流行的氣象因子，求得最優回歸子集，并用前5年的資料建立多元線性回歸模型，見公式（1）。該模型只需要4月份的降雨量和前1年12月份的平均相對濕度就可進行預測。由預測模型的來源可知，4月份的降雨量對蘋果黑星病的影響程度最大，因此蘋果黑星病預測系統設定在每年5月初進行預測。該回歸模型預測準確率高，對渭北旱塬蘋果黑星病的防治具有一定的指導作用。

Y=3.077 20-0.054 96RH12+0.651 83R4 （1）

式中：Y為蘋果黑星病流行程度值；R4為該年4月份的降雨量，mm，R4∈[1.2，7.4]；RH12為前1年12月份的平均相對濕度，%，RH12∈[50.2，70.0]。

通過預測模型計算，得出流行程度級別值，再根據蘋果黑星病流行程度分級標準（見表2）進行判斷，得出預測結果。

用戶在系統界面輸入當年4月份的降雨量和前1年12月份的平均飽和濕度值，系統從遠程數據庫中讀取前1年12月份的平均空氣濕度，先求得12月份的相對濕度值，再通過預測模型計算，得出在殘差范圍內的流行程度值，然后對照黑星病流行程度分級標準表即可得出最終預測結果。由此自動生成的預測決策信息，以專家建議形式，自動發送到農戶手機。其他信息如果園灌水量、施肥量、病蟲害預測、花期預測等的預測功能也如此實現。

3.4 系統維護與擴展

為了防止服務器轉移、數據庫更新等突發情況，并方便系統的推廣，蘋果精準管理專家系統設置了系統擴展功能。具體包括：1） 服務器、數據庫配置信息的修改。包括SQL Server服務器的名稱或IP地址、Database（數據庫）、用于向數據庫服務器驗證身份的UID（用戶ID）和PWD（密碼）。當服務器轉移或更換、數據庫更新時，只需修改該配置信息，即可實現即時更新。2） 網關信息的維護。網關信息維護主要提供網關信息的添加、刪除、修改功能。信息包括網關名稱和網關所屬區域內的傳感器節點號。當網關所屬區域的節點失效或者更換后，可以通過該接口，方便地進行系統更新維護；系統推廣也只需要修改網關信息即可實現。

4 系統應用

將蘋果精準管理專家系統應用于洛川蘋果示范園的監控和精準管理，長期的良好運行證明了該系統的穩定性。該系統應用之后，實現了對蘋果園的全天候環境監控，方便了異地農業專家對果園的遠程監控，并且可以將自動生成的生產建議以短信方式發送給果農，進行精準管理。相對于傳統的人工測量，該系統大大提高了農業生產效率，具有很強的應用推廣價值。

參考文獻

[1] 譚偉瀚，王衛星，肖國坤，等.基于無線傳感器網絡的茶園信息采集系統設計[J].農業網絡信息，2010（7）：95-98.

[2] 楊愛潔，沈焱鑫，金丹娜，等.基于無線傳感器網絡的果園數字信息采集與管理系統[J].農業工程，2011（5）：37-41.

[3] 李美榮，杜繼穩，李星敏，等.陜西果區蘋果始花期預測模型[J].中國農業氣象，2009，30（3）：417-420.

[4] 胡小平，田雪亮，李隨院，等.渭北旱塬蘋果黑星病流行程度預測[J].西北農林科技大學學報，2007，35（10）：151-158.

3.3 精準管理

精準管理根據果園的環境因子及作物的生長情況，通過專家給定的預測模型（如花期預測模型、蘋果黑星病預測模型）進行推理預測、產生預警和管理指導意見。此部分包括果園灌水管理、施肥管理、病蟲害管理、黑星病預測、花期預測，以及花期凍害、斑點落葉病、輪紋病、桃小食心蟲預警。系統將預警信息和管理指導意見以短信形式發送給農戶，以便實現實時精準管理。

專家系統的推理需要豐富的專家知識，系統所使用的所有模型均來源于農業專家提供的文獻資料和種植經驗。以蘋果黑星病的預測為例，說明精準管理預測功能的實現。

蘋果黑星病預測模型是利用渭北旱塬的溫度、相對濕度、降雨量和蘋果黑星病流行程度等資料，采用逐步回歸分析法分析渭北旱塬蘋果黑星病流行的氣象因子，求得最優回歸子集，并用前5年的資料建立多元線性回歸模型，見公式（1）。該模型只需要4月份的降雨量和前1年12月份的平均相對濕度就可進行預測。由預測模型的來源可知，4月份的降雨量對蘋果黑星病的影響程度最大，因此蘋果黑星病預測系統設定在每年5月初進行預測。該回歸模型預測準確率高，對渭北旱塬蘋果黑星病的防治具有一定的指導作用。

Y=3.077 20-0.054 96RH12+0.651 83R4 （1）

式中：Y為蘋果黑星病流行程度值；R4為該年4月份的降雨量，mm，R4∈[1.2，7.4]；RH12為前1年12月份的平均相對濕度，%，RH12∈[50.2，70.0]。

通過預測模型計算，得出流行程度級別值，再根據蘋果黑星病流行程度分級標準（見表2）進行判斷，得出預測結果。

用戶在系統界面輸入當年4月份的降雨量和前1年12月份的平均飽和濕度值，系統從遠程數據庫中讀取前1年12月份的平均空氣濕度，先求得12月份的相對濕度值，再通過預測模型計算，得出在殘差范圍內的流行程度值，然后對照黑星病流行程度分級標準表即可得出最終預測結果。由此自動生成的預測決策信息，以專家建議形式，自動發送到農戶手機。其他信息如果園灌水量、施肥量、病蟲害預測、花期預測等的預測功能也如此實現。

3.4 系統維護與擴展

為了防止服務器轉移、數據庫更新等突發情況，并方便系統的推廣，蘋果精準管理專家系統設置了系統擴展功能。具體包括：1） 服務器、數據庫配置信息的修改。包括SQL Server服務器的名稱或IP地址、Database（數據庫）、用于向數據庫服務器驗證身份的UID（用戶ID）和PWD（密碼）。當服務器轉移或更換、數據庫更新時，只需修改該配置信息，即可實現即時更新。2） 網關信息的維護。網關信息維護主要提供網關信息的添加、刪除、修改功能。信息包括網關名稱和網關所屬區域內的傳感器節點號。當網關所屬區域的節點失效或者更換后，可以通過該接口，方便地進行系統更新維護；系統推廣也只需要修改網關信息即可實現。

4 系統應用

將蘋果精準管理專家系統應用于洛川蘋果示范園的監控和精準管理，長期的良好運行證明了該系統的穩定性。該系統應用之后，實現了對蘋果園的全天候環境監控，方便了異地農業專家對果園的遠程監控，并且可以將自動生成的生產建議以短信方式發送給果農，進行精準管理。相對于傳統的人工測量，該系統大大提高了農業生產效率，具有很強的應用推廣價值。

參考文獻

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[2] 楊愛潔，沈焱鑫，金丹娜，等.基于無線傳感器網絡的果園數字信息采集與管理系統[J].農業工程，2011（5）：37-41.

[3] 李美榮，杜繼穩，李星敏，等.陜西果區蘋果始花期預測模型[J].中國農業氣象，2009，30（3）：417-420.

[4] 胡小平，田雪亮，李隨院，等.渭北旱塬蘋果黑星病流行程度預測[J].西北農林科技大學學報，2007，35（10）：151-158.

3.3 精準管理

精準管理根據果園的環境因子及作物的生長情況，通過專家給定的預測模型（如花期預測模型、蘋果黑星病預測模型）進行推理預測、產生預警和管理指導意見。此部分包括果園灌水管理、施肥管理、病蟲害管理、黑星病預測、花期預測，以及花期凍害、斑點落葉病、輪紋病、桃小食心蟲預警。系統將預警信息和管理指導意見以短信形式發送給農戶，以便實現實時精準管理。

專家系統的推理需要豐富的專家知識，系統所使用的所有模型均來源于農業專家提供的文獻資料和種植經驗。以蘋果黑星病的預測為例，說明精準管理預測功能的實現。

蘋果黑星病預測模型是利用渭北旱塬的溫度、相對濕度、降雨量和蘋果黑星病流行程度等資料，采用逐步回歸分析法分析渭北旱塬蘋果黑星病流行的氣象因子，求得最優回歸子集，并用前5年的資料建立多元線性回歸模型，見公式（1）。該模型只需要4月份的降雨量和前1年12月份的平均相對濕度就可進行預測。由預測模型的來源可知，4月份的降雨量對蘋果黑星病的影響程度最大，因此蘋果黑星病預測系統設定在每年5月初進行預測。該回歸模型預測準確率高，對渭北旱塬蘋果黑星病的防治具有一定的指導作用。

Y=3.077 20-0.054 96RH12+0.651 83R4 （1）

式中：Y為蘋果黑星病流行程度值；R4為該年4月份的降雨量，mm，R4∈[1.2，7.4]；RH12為前1年12月份的平均相對濕度，%，RH12∈[50.2，70.0]。

通過預測模型計算，得出流行程度級別值，再根據蘋果黑星病流行程度分級標準（見表2）進行判斷，得出預測結果。

用戶在系統界面輸入當年4月份的降雨量和前1年12月份的平均飽和濕度值，系統從遠程數據庫中讀取前1年12月份的平均空氣濕度，先求得12月份的相對濕度值，再通過預測模型計算，得出在殘差范圍內的流行程度值，然后對照黑星病流行程度分級標準表即可得出最終預測結果。由此自動生成的預測決策信息，以專家建議形式，自動發送到農戶手機。其他信息如果園灌水量、施肥量、病蟲害預測、花期預測等的預測功能也如此實現。

3.4 系統維護與擴展

為了防止服務器轉移、數據庫更新等突發情況，并方便系統的推廣，蘋果精準管理專家系統設置了系統擴展功能。具體包括：1） 服務器、數據庫配置信息的修改。包括SQL Server服務器的名稱或IP地址、Database（數據庫）、用于向數據庫服務器驗證身份的UID（用戶ID）和PWD（密碼）。當服務器轉移或更換、數據庫更新時，只需修改該配置信息，即可實現即時更新。2） 網關信息的維護。網關信息維護主要提供網關信息的添加、刪除、修改功能。信息包括網關名稱和網關所屬區域內的傳感器節點號。當網關所屬區域的節點失效或者更換后，可以通過該接口，方便地進行系統更新維護；系統推廣也只需要修改網關信息即可實現。

4 系統應用

將蘋果精準管理專家系統應用于洛川蘋果示范園的監控和精準管理，長期的良好運行證明了該系統的穩定性。該系統應用之后，實現了對蘋果園的全天候環境監控，方便了異地農業專家對果園的遠程監控，并且可以將自動生成的生產建議以短信方式發送給果農，進行精準管理。相對于傳統的人工測量，該系統大大提高了農業生產效率，具有很強的應用推廣價值。

參考文獻

[1] 譚偉瀚，王衛星，肖國坤，等.基于無線傳感器網絡的茶園信息采集系統設計[J].農業網絡信息，2010（7）：95-98.

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