“物云大智”在精準農業系統中的應用

李冬睿 楊穎 邱尚明 楊善友 徐小云

摘要：針對目前我國精準農業的發展存在著技術支持不足、信息收集不全、信息獲取延遲大、信息智能化處理程度低下的問題，提出將當今最新的云計算、物聯網、大數據和人工智能技術應用到精準農業系統的建設中，為國內精準農業系統的建設提供一種新思路。

關鍵詞：農業物聯網;云計算;農業大數據;智慧農業;精準農業

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2020）05-0083-02

0引言

我國是一個農業大國，隨著中國人口的城鎮化進程不斷加劇，使得中國的耕作勞動力人口逐年遞減，因此，如何用新科技來取代人工種植和田問管理將是大勢所趨，精準農業是綜合運用現代信息技術和智能裝備技術，對農業生產進行定量決策、變量投入、定位實施的現代農業操作技術系統。早在上世紀90年代，國內已開始精準農業方面的研究，經過20多年的發展，我國精準農業已經在北京、陜西、黑龍江等省建立了一定規模的試驗區，但對比國外，還是處于相對落后的狀況，具體表現在技術支持不足、信息收集不全、信息獲取延遲大、信息智能化處理程度低下。為了擺脫以上困境，本文通過介紹如何利用當今主流的物聯網、大數據、云計算和人工智能技術為精準農業系統的建設提供技術支撐。由于大田在國內農業中分布最為廣泛，因此，本文主要以大田作為精準農業的研究對象。

1精準農業系統的技術體系

在現代精準農業中，精準農業的核心技術主要應用于農作物播種、施肥、灌溉和收獲等各個環節。如何對各個環節實現精準化，須借助于信息技術來解決。而信息是建立在物理設備基礎上的。因此，精準農業系統分為基礎層、技術層和應用層三大層次。基礎層包括獲取農業信息化數據的基礎設施，技術層包括土壤信息采集技術、作物信息采集技術、病蟲害信息采集技術、氣象環境采集技術等。而應用層的技術包括精準農業決策分析技術、病蟲害精準監測技術、農田作業智能導航控制技術、智能灌溉技術等。從功能領域進行劃分，精準農業包括農田信息采集系統、農田遙感監測系統、農田地理信息系統、農業專家系統、智能化農機具系統和農業環境監測系統。

2物聯網在精準農業系統的應用

為了獲取土壤、作物、氣象等信息，需要部署各類傳感器到農田中，為便于田間作業，首選無線傳感器作為數據獲取的硬件，而無線傳感器的網絡處理能力較弱，不具備智能數據處理的能力，節點只負責收集數據，因此需要通過物聯網技術將獲取到的數據傳輸到服務器端進行處理。由于大田分布面積廣，因此需要用到廣域物聯網技術進行數據傳輸。

常用的廣域物聯網技術有LoRa、NB-IOT、2G/3G/4G移動通信技術。而在精準農業的大田種植應用中，難以通過傳統方式對物聯網設備進行供電，要么采用太陽能供電，要么對物聯網設備的功耗要求更低，而在低功耗廣域物聯網中，有以下幾個標準：LoRa、NB-IOT、sigFOX和weightless。它們具有低數據速率、低成本和低功耗通信的特點，同時適用于遠程通信。就低功耗和遠距離數據傳輸而言，LORa和NB-IOT都適用于精準農業的大田種植數據傳輸，但由于LoRa終端無SIM卡，是弱終端，弱終端容易被攻擊者近端接觸，存在惡意終端仿冒合法終端接入網絡，并對網絡進行類似DDoS攻擊來消耗整個系統資源。LoRai部署的終端越多，所帶來的安全問題和風險挑戰越大，而從物聯網海量接入的安全保障而言，NB-IOT可以提供更高級的安全保障，是當前IOT技術的唯一最佳選擇。

NB-IOT技術和傳感器結合，將采集到的土壤PH值、降水量、空氣溫濕度、土壤濕度、土壤鹽分、農作物生長指標等數據連接到附近的NB-IOT，基站把數據連接到運營商的NB-IOT物聯網平臺，前端應用可通過物聯網平臺獲取數據，只要：NB-IOT基站信號覆蓋到位，便可輔助農業生產躍上一個大臺階。

3云計算、大數據在精準農業系統的應用

當大田種植監測點足夠多時，通過物聯網能獲取到大量的農情數據，如何對這些數據進行排序、存儲、清洗、處理，便是云計算和大數據技術在精準農業應用中需要解決的問題。首先要搭建“農情大數據基礎環境集群”，其功能是為“農情大數據實時處理/離線處理”提供一套程序運行的基礎保障設施。利用openstack云計算平臺提供主機虛擬化服務;Hadoop負責存放海量離線的農情數據以及提供MapReduce并行計算框架;stom負責農情大數據分布式實時計算;“大數據實時處理/離線處理”主要功能是為“農情大數據后臺處理中心”提供數據處理功能。包括：數據實時/非實時清洗過濾工作;數據實時/非實時關聯去重聚合等工作;數據算法模型加載運行等工作;海量離線農情數據分布式存儲框架（HDFS）負責海量離線農情數據的分布式存儲，將數據存放到多臺服務器上，方便離線數據快速存取。批量實時數據分布式存儲框架（Rejds/Spark）負責對批量在線數據的臨時存儲，從而保證數據存取的及時性。最后通過百度智能云平臺，對農情大數據進行可視化。

4人工智能在精準農業系統的應用

人工智能技術在精準農業系統的應用是建立在通過大數據技術處理后的農情數據基礎上進行的，在農業生產過程中，精準農業的農業專家系統要為農戶提供智能決策分析，而農業專家系統是以知識庫、海量數據以及推理判斷程序為核心，運用人工智能知識工程的知識表示、推理、知識獲取等技術，總結和匯集農業領域的知識和技術、將農業專家長期積累的大量寶貴經驗，通過人工智能技術進行自我學習來對大量數據進行分析推理，最后得到決策支持。

農作物病蟲害診斷專家系統作為農業專家系統的子系統，其功能主要通過對農情大數據平臺處理后的數據：空氣溫度、光照強度、空氣濕度、二氧化碳、土壤酸堿度、土壤濕度和土壤溫度等作物的生長環境數據和高清攝像頭記錄的農作物圖片和視頻等數據進行智能分析，利用人工智能領域的相關算法對農作物的生長健康狀況和產量進行分析和預測，從而實現農作物病蟲害的智能識別和自動預警功能。實現對大田作物種植的智能化管理，為農戶提供精準的智能決策支持。

由于大田分布面積廣，只用定點攝像頭無法對大片區農田進行監控。近幾年，無人機技術也被應用到精準農業中，無人機可裝載農藥，利用人工智能技術對無人機規劃飛行路徑，實現全自動無人駕駛，無人機在對大田進行巡航監控時，根據無人機上的攝影頭對作物進行實時拍攝，通過人工智能算法進行快速識別作物是否存在病蟲害情況，然后實施精準施藥，這樣可以大大縮減人力成本，提高作物生產效率。

5結語

農業作為我國的基礎產業，有著巨大的市場需求，只有大力發展農業才能為國民提供基本的生活保障，為擺脫我國農業生產效率低下的現狀，必須擴大精準農業的應用范圍，將近幾年IT的熱門領域：物聯網、云計算、大數據和人工智能技術應用到精準農業系統的建設中將成為一種主流發展趨勢，由此催生了農業物聯網、農業大數據和智慧農業等交叉學科新技術。精準農業技術的應用和快速發展將有效提高我國農業生產信息化、智能化和管理現代化水平，對我國現代農業發展有著重大意義和廣闊的應用前景。