基于農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)管控研究

王顯梅

(廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電與信息工程學(xué)院, 南寧 530226)

0 引言

當(dāng)前耕地面積在不斷減少,為了保證糧食的穩(wěn)定供應(yīng),需要努力提高農(nóng)作物的單產(chǎn)。一直以來(lái),農(nóng)作物的高產(chǎn)都是通過(guò)單位面積土地上的高投入來(lái)實(shí)現(xiàn)的,消耗的資源包括水分、肥料和農(nóng)藥等。這些高投入不僅增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的成本,還會(huì)造成環(huán)境污染,缺乏可持續(xù)發(fā)展的能力。為此,人們提出了生命周期評(píng)價(jià)(Life Cycle Assessment,即LCA)的概念,并將其引入到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。農(nóng)作物的生命周期評(píng)價(jià)是對(duì)作物全生命周期內(nèi)的資源消耗和環(huán)境排放進(jìn)行系統(tǒng)的評(píng)價(jià),消耗的資源為水分、肥料和農(nóng)藥等物資,環(huán)境排放涉及對(duì)土壤、空氣、水體和其它生命體的影響[1]。

以生命周期評(píng)價(jià)為基礎(chǔ),農(nóng)作物生產(chǎn)資源的投入可以更加合理有效,農(nóng)作物對(duì)環(huán)境的影響也可以被準(zhǔn)確掌控。生命周期評(píng)價(jià)依賴(lài)于對(duì)農(nóng)作物全生命周期內(nèi)生長(zhǎng)信息的了解,如外觀形態(tài)、發(fā)育階段和生理狀態(tài)等。大部分農(nóng)作物的全生命周期持續(xù)幾個(gè)月,可以劃分為營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)和生殖生長(zhǎng)這兩個(gè)主要階段:農(nóng)作物在營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段吸收礦質(zhì)元素用于生物化學(xué)合成,制造營(yíng)養(yǎng)器官并積累有機(jī)物質(zhì);生殖生長(zhǎng)階段則是開(kāi)花結(jié)果,將生物量轉(zhuǎn)化為營(yíng)養(yǎng)物質(zhì),形成最終的產(chǎn)量。

農(nóng)作物在營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)和生殖生長(zhǎng)過(guò)程中的外觀特征差異很大,需要關(guān)注的生長(zhǎng)信息也不同;但也有部分生長(zhǎng)信息貫穿于作物的整個(gè)生命周期,包括需水量和施肥量,相關(guān)的研究對(duì)于合理利用生產(chǎn)資源具有重要意義。肖俊夫等通過(guò)分析作物全生育期耗水量與產(chǎn)量的關(guān)系,建立了我國(guó)各地區(qū)主要農(nóng)作物全生育期耗水量與產(chǎn)量之間的函數(shù)關(guān)系模型[2]。畢宏偉等提出了區(qū)域農(nóng)業(yè)逐日需水量估算方法,可以作為制定作物灌溉制度的參考依據(jù)[3]。

在所有的環(huán)境因子中,溫度最為重要,對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程和生命周期歷時(shí)長(zhǎng)短都有很大的影響[4]。除了外部性狀外,對(duì)作物全生命周期中的內(nèi)部性狀進(jìn)行研究也較為關(guān)鍵。楊天駿等通過(guò)溫室模擬方法動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)小麥各器官中的甲基汞濃度,揭示了小麥生長(zhǎng)周期中甲基汞在不同器官的分布和轉(zhuǎn)移規(guī)律[5]。

結(jié)合當(dāng)前數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向,農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)應(yīng)該具有信息采集、數(shù)據(jù)傳輸、信息管理和智能決策的功能,才能實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)的精確管理和控制[6]。作物的生長(zhǎng)信息類(lèi)型多樣,所處的環(huán)境也很復(fù)雜,給信息采集增加了難度。信息采集是農(nóng)作物信息系統(tǒng)中最具農(nóng)業(yè)特色的功能,一直以來(lái)都是研究的熱點(diǎn),已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了多種信息采集的技術(shù)方法。耿楠等利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)獲取小麥圖像,然后分析生長(zhǎng)特性,以此為基礎(chǔ)建立了檢測(cè)小麥生長(zhǎng)信息的方法[7]。倪軍等根據(jù)作物不同發(fā)育時(shí)期的光譜特性,研制了一種多光譜傳感器,能夠?qū)崟r(shí)、快捷、無(wú)損地獲取作物的生長(zhǎng)信息[8]。盧少林等在作物生長(zhǎng)光譜分析原理的基礎(chǔ)上,研制基于主動(dòng)光源的監(jiān)測(cè)儀,實(shí)現(xiàn)了對(duì)大田作物生長(zhǎng)信息的全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)[9]。遙感技術(shù)作為獲取大面積地表信息的有效手段,也在農(nóng)業(yè)中得到了應(yīng)用,可以構(gòu)建作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)模型,對(duì)作物的產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)[10]。在上述方法中,計(jì)算機(jī)視覺(jué)和光譜分析技術(shù)的應(yīng)用較為普遍,但分別在圖像數(shù)據(jù)算法和光譜預(yù)測(cè)模型方面有所不足,還須要進(jìn)一步優(yōu)化完善[11]。

信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸和信息管理功能大多是通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)的,代表著現(xiàn)代信息技術(shù)發(fā)展的最新階段。物聯(lián)網(wǎng)也稱(chēng)傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù),是以傳感器、自動(dòng)控制和信息技術(shù)為基礎(chǔ),將各種傳感器、信息處理器和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)整合成一個(gè)整體進(jìn)行目標(biāo)的智能識(shí)別、監(jiān)測(cè)和管理的技術(shù)[12]。早期的物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中側(cè)重于對(duì)數(shù)據(jù)的采集和展示,后來(lái)引入專(zhuān)家系統(tǒng),從而獲得了智能監(jiān)控以及科學(xué)分析決策功能[13-16]。

在之前的研究中,對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)大多集中在重點(diǎn)關(guān)注的生理狀態(tài)和產(chǎn)量性狀上,缺乏對(duì)作物整個(gè)生命周期不同階段的生長(zhǎng)信息的采集和分析,限制了其作用的發(fā)揮。本研究建立了一個(gè)農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng),并對(duì)管理控制功能進(jìn)行完善,以期更合理地配置生產(chǎn)資源和提高可持續(xù)發(fā)展能力。

1 系統(tǒng)組成

基于農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)包括信息采集模塊、信息傳輸模塊和信息管控模塊共3個(gè)部分。信息采集模塊包括各種傳感器、CT-CA500型CCD攝像機(jī)、大疆精靈的Phantom4型智能無(wú)人機(jī)、UHD185型機(jī)載光譜儀、基于主動(dòng)光源的作物監(jiān)測(cè)儀及相應(yīng)的信號(hào)采集元件。傳感器包括LM-879型溫度傳感器、OSA-1型濕度傳感器和DATA-LYNX型計(jì)數(shù)傳感器,分別安裝在感知的目標(biāo)區(qū)域。CCD攝像機(jī)安裝在田邊或溫室中,也可以由無(wú)人機(jī)搭載,拍攝的像素達(dá)到200萬(wàn)dpi,能夠獲得清晰穩(wěn)定的原始圖像。Phantom4型無(wú)人機(jī)最長(zhǎng)可以飛行30min,具有GPS和GLONASS兩種定位模式。無(wú)人機(jī)安裝了方向舵、升降舵和副翼舵,通過(guò)偏轉(zhuǎn)舵面來(lái)改變無(wú)人機(jī)的方向和姿態(tài),避障能力則通過(guò)紅外線來(lái)實(shí)現(xiàn)。UHD185型機(jī)載光譜儀質(zhì)量為0.47kg,由無(wú)人機(jī)搭載進(jìn)行全畫(huà)幅的非掃描成像。光譜儀的掃描光譜在500～900nm之間,分辨率可以達(dá)到8nm,一次拍攝形成45×45像素的光譜影像。作物監(jiān)測(cè)儀安裝在溫室或田塊的上方,以對(duì)目標(biāo)性狀敏感的波長(zhǎng)為主動(dòng)光源照射作物,采集反射的光譜信號(hào),根據(jù)歸一化模型分析獲得目標(biāo)性狀。

地面設(shè)備的信息傳輸模塊采用基于ZigBee技術(shù)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò),其抗干擾性強(qiáng),信號(hào)傳輸距離達(dá)到7km,覆蓋了整個(gè)試驗(yàn)區(qū)域。傳輸節(jié)點(diǎn)采用樹(shù)形方式組網(wǎng),單個(gè)節(jié)點(diǎn)可以與20個(gè)信息采集設(shè)備連接,再通過(guò)協(xié)調(diào)器連接到管控模塊。無(wú)人機(jī)與地面站之間采用WiFi技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,無(wú)線通訊帶寬大,實(shí)時(shí)傳輸能力強(qiáng)。地面站安裝大疆DJIGS Pro專(zhuān)業(yè)版軟件,用于實(shí)時(shí)控制飛行姿態(tài)。地面站與管控模塊之間通過(guò)UART接口連接,傳輸采集的圖像和光譜數(shù)據(jù),同時(shí)發(fā)送控制無(wú)人機(jī)飛行的信號(hào)。

信息管控模塊以處理器為核心,還包括專(zhuān)家數(shù)據(jù)庫(kù)、專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)、存儲(chǔ)器和操作界面。處理器為聯(lián)想X3550型服務(wù)器,負(fù)責(zé)對(duì)采集的作物信息進(jìn)行管理和分析,最終生成控制指令。專(zhuān)家數(shù)據(jù)庫(kù)包含農(nóng)作物的生長(zhǎng)信息內(nèi)容和數(shù)學(xué)計(jì)算方法,專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)包含農(nóng)作物的生長(zhǎng)規(guī)律、營(yíng)養(yǎng)狀況評(píng)估和病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)等方法,為系統(tǒng)做出控制決策提供依據(jù)。存儲(chǔ)器為10TB硬盤(pán),用于保存采集的農(nóng)作物全生命周期生長(zhǎng)信息、信息的計(jì)算推導(dǎo)過(guò)程及最終的專(zhuān)家決策數(shù)據(jù)。操作界面上安裝Windows10系統(tǒng),可以實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)信息,并設(shè)定系統(tǒng)運(yùn)行的各項(xiàng)參數(shù)。信息系統(tǒng)組成如圖1所示。

圖1 信息系統(tǒng)的組成Fig.1 Components of information system

2 管控流程

農(nóng)作物生長(zhǎng)信息的采集貫穿于整個(gè)生命周期,作物的發(fā)育階段信息由監(jiān)測(cè)儀進(jìn)行采集和評(píng)判。監(jiān)測(cè)儀設(shè)置730nm和810nm兩個(gè)主動(dòng)光源波長(zhǎng),分析獲得作物的冠層植被指數(shù),以此為依據(jù)確定作物的發(fā)育階段。在營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段,主要由攝像機(jī)拍攝圖像,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像的預(yù)處理、灰度化和目標(biāo)識(shí)別,分析作物的長(zhǎng)勢(shì)和葉綠素含量。溫度傳感器和濕度傳感器采集環(huán)境中的空氣溫度和土壤含水量,與計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的結(jié)果一起作為水肥管理的依據(jù)。計(jì)數(shù)傳感器采集環(huán)境中的昆蟲(chóng)飛蛾數(shù)量,用于開(kāi)展對(duì)蟲(chóng)害的控制。在生殖生長(zhǎng)階段,主要由無(wú)人機(jī)搭載的攝像機(jī)和光譜儀采集作物影像:視覺(jué)圖像用于提取顏色信息,以便分析作物的成熟進(jìn)程,確定收獲時(shí)期;高光譜影像用于提取作物生理特征相關(guān)的參數(shù),分析營(yíng)養(yǎng)狀況,確定后期的肥料施用量,并預(yù)測(cè)最終產(chǎn)量。

采集的信息通過(guò)信息傳輸模塊發(fā)送到存儲(chǔ)器中,對(duì)各種傳感器采集的信號(hào)進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換;在操作界面上設(shè)置系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù),處理器從存儲(chǔ)器中提出數(shù)據(jù),對(duì)圖像進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析,對(duì)高光譜影像進(jìn)行歸一化處理,對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬分析;最后,處理器引入專(zhuān)家數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)的計(jì)算模型,生成對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育狀況的評(píng)估結(jié)果及管理控制指令,并存儲(chǔ)數(shù)據(jù),如圖2所示。

圖2 信息系統(tǒng)的管控流程Fig.2 Management and control process of information system

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

2018年,在廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院試驗(yàn)基地中對(duì)作物全生命周期的信息系統(tǒng)及其管控功能進(jìn)行了試驗(yàn),試驗(yàn)的作物是水稻。選擇4個(gè)田塊,各田塊的形狀面積都不同,土壤肥力各異。將每個(gè)田塊分成面積相等的兩部分;一部分進(jìn)行人工管控,另一部分進(jìn)行信息系統(tǒng)管控。信息系統(tǒng)管控的田塊在水稻的全生命周期中采集生長(zhǎng)信息,并按照系統(tǒng)的管控指令灌水、施肥和噴施農(nóng)藥,最后測(cè)定水稻的產(chǎn)量并與人工管控方式進(jìn)行比較。

試驗(yàn)的結(jié)果表1所示。由表1可以看出:采用人工管控方式時(shí),4個(gè)田塊的淡水、肥料和農(nóng)藥消耗量都較大,產(chǎn)量維持在7.18～7.63t/hm2之間;當(dāng)采用信息系統(tǒng)進(jìn)行管控時(shí),上述3種生產(chǎn)資源的消耗量大幅降低,部分減少幅度超過(guò)10%。與人工管控方式相比,水稻產(chǎn)量的降幅較小,在第2號(hào)和4號(hào)田塊中甚至沒(méi)有體現(xiàn)出差別,具有更高的種植效益。

表1 不同管控方式下水稻全生命周期的資源消耗和產(chǎn)量Table 1 Resource consumption and yield of rice during full life-cycle under different management and control method

4 結(jié)論

為了解決現(xiàn)有生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)方法難以涵蓋農(nóng)作物全生育期的問(wèn)題,建立了基于農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)。系統(tǒng)由信息采集模塊、信息傳輸模塊和信息管控模塊3個(gè)部分組成,在作物的不同生長(zhǎng)階段采集相應(yīng)的信息,經(jīng)過(guò)分析后評(píng)估作物的生長(zhǎng)發(fā)育狀況并形成管理控制指令。試驗(yàn)結(jié)果表明:信息系統(tǒng)管控下的作物生產(chǎn)資源消耗量大幅降低,且產(chǎn)量降幅較小,體現(xiàn)出更高的種植效益。因此,建立農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)并對(duì)其管控功能進(jìn)行完善,可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源更合理的配置,提高可持續(xù)發(fā)展能力。