設(shè)施園藝作物統(tǒng)一管理智能平臺(tái)

歐陽(yáng)華 劉洋

設(shè)施園藝作物統(tǒng)一管理智能平臺(tái)

歐陽(yáng)華 劉洋

（宏景科技股份有限公司，廣東 廣州 510663）

針對(duì)國(guó)內(nèi)設(shè)施園藝作物統(tǒng)一管理平臺(tái)智能化程度低的問題，提出多作物的測(cè)、控、管智能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、圖像分析、光譜檢測(cè)和智能精細(xì)化生長(zhǎng)控制管理等功能，提高作物高效、精細(xì)生長(zhǎng)管控水平。

設(shè)施園藝；圖像識(shí)別；光譜識(shí)別；精準(zhǔn)管控

0　引言

設(shè)施園藝是指在露地不適于園藝作物生長(zhǎng)的季節(jié)或地區(qū)，利用特定的設(shè)施人為創(chuàng)造適于作物生長(zhǎng)的環(huán)境，以生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)的蔬菜、花卉、水果等園藝產(chǎn)品的一種環(huán)境可控制農(nóng)業(yè)。目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于設(shè)施園藝的研究較多[1-3]，但相關(guān)研究普遍存在生長(zhǎng)信息感知不夠全面，缺乏針對(duì)性作物生長(zhǎng)管控模型、設(shè)施園藝作物數(shù)據(jù)采集、診斷與調(diào)控統(tǒng)一集成的管理平臺(tái)。

本文基于設(shè)施園藝作物生產(chǎn)精準(zhǔn)管控的需求，提出設(shè)施園藝作物統(tǒng)一管理智能平臺(tái)，提高精細(xì)生產(chǎn)管控水平，實(shí)現(xiàn)高效作業(yè)。

圖1 設(shè)施園藝作物統(tǒng)一管理智能平臺(tái)架構(gòu)

1 平臺(tái)架構(gòu)

設(shè)施園藝作物精準(zhǔn)管控的目標(biāo)為：感知全面化、生長(zhǎng)特性模型化、生產(chǎn)管控智能化。為此，本文設(shè)計(jì)了設(shè)施園藝作物統(tǒng)一管理智能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、圖像采集、光譜檢測(cè)和智能精細(xì)化生長(zhǎng)控制管理。平臺(tái)架構(gòu)如圖1所示，分為感知層、控制層、服務(wù)層和應(yīng)用層。

2　功能介紹

2.1　感知層

設(shè)施園藝作物生長(zhǎng)信息感知采用WIA無線環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，如圖2所示，可實(shí)現(xiàn)溫度、濕度、CO２濃度、pH值、電導(dǎo)率、土壤墑情及光照強(qiáng)度等信息的采集、傳輸和集成。

圖2 無線環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

2.2 控制層

通過環(huán)境控制系統(tǒng)和營(yíng)養(yǎng)元素測(cè)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)設(shè)施環(huán)境的控制和水肥的供給，保證設(shè)施園藝作物的生長(zhǎng)需求。

2.2.1 環(huán)境控制系統(tǒng)

環(huán)境控制系統(tǒng)如圖3所示，采用VAV變風(fēng)量溫濕度空調(diào)控制，采集園藝設(shè)施內(nèi)光強(qiáng)、溫度、濕度、風(fēng)速、CO2和O2濃度，并根據(jù)預(yù)設(shè)值和內(nèi)置的控制策略控制環(huán)境調(diào)節(jié)設(shè)備進(jìn)行園藝設(shè)施環(huán)境的調(diào)整。與傳統(tǒng)方式相比能提升溫濕度調(diào)控的精度，實(shí)現(xiàn)精確快速調(diào)控。

2.2.2 營(yíng)養(yǎng)元素測(cè)控系統(tǒng)

營(yíng)養(yǎng)元素測(cè)控系統(tǒng)結(jié)合水肥一體化技術(shù)，包括滴灌系統(tǒng)、施肥系統(tǒng)和采集系統(tǒng)，可采集基質(zhì)的EC、pH值和NPK等參數(shù)；再根據(jù)內(nèi)置的各參數(shù)濃度預(yù)設(shè)值調(diào)整基質(zhì)營(yíng)養(yǎng)元素濃度，使作物處于最優(yōu)營(yíng)養(yǎng)供給狀態(tài)。營(yíng)養(yǎng)元素測(cè)控系統(tǒng)如圖4所示。

圖3 環(huán)境控制系統(tǒng)

圖4 營(yíng)養(yǎng)元素測(cè)控系統(tǒng)

2.3 服務(wù)層

平臺(tái)層主要提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、決策支持和農(nóng)作物生長(zhǎng)模式分析等服務(wù)，并基于多種算法識(shí)別作物生長(zhǎng)階段和生長(zhǎng)特性。主要包括以下幾個(gè)功能模塊：

1）利用圖像識(shí)別不同作物生長(zhǎng)階段和生長(zhǎng)特性

根據(jù)可見光圖像，利用WTPlant模型對(duì)設(shè)施園藝作物的種類進(jìn)行識(shí)別；利用堆疊卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)花、果、莖、葉等部分進(jìn)行精確分割，并以此為基礎(chǔ)，用多尺度分析的新型預(yù)處理方法以及深卷積網(wǎng)絡(luò)提取反映作物生長(zhǎng)階段和特性的外觀視覺特征。圖像識(shí)別流程如圖5所示。

圖5 圖像識(shí)別流程圖

2）利用光譜識(shí)別不同作物的生長(zhǎng)特性

采用光譜識(shí)別方式，實(shí)現(xiàn)冠層葉密度和營(yíng)養(yǎng)元素的實(shí)時(shí)快速檢測(cè)，確定葉密度和營(yíng)養(yǎng)元素的耦合關(guān)系，識(shí)別不同作物的生長(zhǎng)特性，具體識(shí)別過程如下：①通過傳感器測(cè)量作物生物信息量；②用信息技術(shù)和直接方法獲得作物生物信息量標(biāo)準(zhǔn)；③推導(dǎo)相關(guān)傳感器測(cè)量值與作物生物信息量的關(guān)系；④依據(jù)計(jì)算機(jī)仿真和試驗(yàn)結(jié)果構(gòu)建果樹冠層實(shí)時(shí)檢測(cè)模型和試驗(yàn)樣機(jī)；⑤確立果樹冠層生物量及總生物量的關(guān)系。

3） 大數(shù)據(jù)分析

建立作物生長(zhǎng)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，通過數(shù)據(jù)分析平臺(tái)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，優(yōu)化溫室控制策略和參數(shù)設(shè)置，從而對(duì)設(shè)施園藝控制策略進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到提高設(shè)施園藝作物產(chǎn)量的目的。大數(shù)據(jù)分析以及多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的多種服務(wù)診斷。如，數(shù)據(jù)分析服務(wù)主針對(duì)多源異構(gòu)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)合并整理，結(jié)合隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)進(jìn)行農(nóng)作物最優(yōu)生長(zhǎng)模式分析。最優(yōu)生長(zhǎng)模式分析如圖6所示。

2.4 應(yīng)用層

應(yīng)用層主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)展現(xiàn)服務(wù)和移動(dòng)應(yīng)用，方便生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)人員操作和管理。

圖6 最優(yōu)生長(zhǎng)模式分析

3　結(jié)論

本文基于設(shè)施園藝作物生產(chǎn)精準(zhǔn)管控的需求，提出設(shè)施園藝作物統(tǒng)一管理智能平臺(tái)，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供技術(shù)和理論依據(jù)，有助于提高農(nóng)作物的品質(zhì)和產(chǎn)量。

[1] 齊飛,李愷,李邵,等.世界設(shè)施園藝智能化裝備發(fā)展對(duì)中國(guó)的啟示研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2019,35(2):183-195.

[2] 許皓雯.設(shè)施園藝智能化發(fā)展趨勢(shì)與路徑[J].城市建設(shè)理論研究(電子版),2016(11):2877.

[3] 毛罕平,劉繼晨,張曉東,等.設(shè)施園藝智能化裝備的創(chuàng)新研發(fā)[J].農(nóng)業(yè)工程技術(shù),2018,38(22):10-15.

Intelligent Platform for Unified Management of Facilities Horticultural Crops

OYang Hua Liu Yang

(Gloryview Technology Co., Ltd. Guangzhou 510663, China)

Aiming at the low level of intelligence of the domestic facility horticultural crop unified management platform, a multi-crop monitoring, control, and management intelligent platform is proposed to realize environmental perception, image analysis, spectral detection, and intelligent and refined growth control management functions to improve crop efficiency, fine growth control level.

facilities horticulture; image recognition; spectral recognition; precise management and control

歐陽(yáng)華，男，1961年生，博士，工程師，主要研究方向：測(cè)控系統(tǒng)集成應(yīng)用。E-mail: ouyanghua@gloryview.com

劉洋，男，1984年生，碩士，工程師，主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)。E-mail:liuyang@gloryview.com

S62

A

1674-2605(2020)04-0016-04

10.3969/j.issn.1674-2605.2020.04.016