程楊 唐維超 唐謙 刁源 周廣文 武崢 游雙艷 陳平 楊世勇 馬強



摘 要 物聯網云平臺是物聯網產業鏈中至關重要的環節。柑橘產業是助推重慶市精準脫貧和實施鄉村振興行動的重要支柱產業,但目前生產上以傳統種植模式居多。為了提高柑橘種植管理水平、優化生產環節和延伸產業鏈,以基于物聯網云平臺為技術手段,以柑橘種植技術指導為切入點,構建基于物聯網云平臺的柑橘種植生產服務與質量管理系統,實現柑橘種植智能決策、病蟲害防控和技術產業鏈生產輔助等智慧服務功能。
關鍵詞 柑橘;物聯網;云平臺;智慧服務;服務系統
中圖分類號:S666 文獻標志碼:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2021.07.012
物聯網云平臺是物聯網產業鏈中至關重要的環節,按照邏輯可以分為設備管理平臺(DMP)、連接管理平臺(CMP)、應用使能平臺(AEP)和業務分析平臺(BAP)四大平臺類型。“互聯網+農業”是充分利用移動互聯網、大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術與農業的跨界融合,創新基于互聯網平臺的現代農業新產品、新模式與新業態[1]。以“互聯網+農業”為驅動,有助于發展智慧農業、精細農業、高效農業、綠色農業,提高農業質量效益和競爭力,實現由傳統農業向現代農業轉型[2]。國外的“互聯網+農業”主要面向農業技術數據應用及管理的方向進行創新,偏向于技術驅動。目前,國內“互聯網+農業”主要集中在農資與農產品交易領域,特別是商業運營,偏向于運營驅動。經過多年實踐,我國“互聯網+農業”已形成農產品電商、產業鏈大數據、專業合作社服務商、農業物聯網、土地流轉電商、農資電商等多種運營模式,但國內大多數智慧農業平臺既不能完整耦合產業鏈,又不能有效進行一二三產業融合,針對技術支撐和精準推廣的“產業化+技術型驅動”平臺更是欠缺。
重慶市擁有適宜柑橘生長的條件,是全國三大晚熟柑橘產區之一。柑橘產業位居重慶市特色水果產業之首,是重慶市助推精準脫貧和實施鄉村振興戰略的重要支柱產業。至2020年柑橘實現十四年增,面積達到24.82萬公頃,產量358.2萬噸,面積和產量躍居全國第五、七位[3]。然而,重慶柑橘生產上以傳統種植模式居多,主要面臨以下3個方面的問題:1)全市柑橘種植面積雖多,但基于物聯網云平臺的智慧柑橘種植技術應用極少,管理水平較低。2)種植戶規模較小,生產技術較落后,大量使用傳統化肥農藥,土地和果品污染問題加劇。3)柑橘種植設施落后,產量和品質無法有效提升,產業鏈延伸困難。
為此,本文設計基于物聯網云平臺的柑橘智慧種植服務系統(以下簡稱“本系統”),緊緊圍繞提高柑橘種植管理水平、優化生產環節和延伸產業鏈的目標,以流程化作物栽培為主線,結合生產計劃,管理及病蟲害防治的云端農場管理,打通數據流動的通道,將數據服務延伸到田間地頭,解決用戶痛點問題及行業技術矛盾,著力于加強用戶體驗及其工具屬性,實現數據通道的打通和產業生態的改善,為柑橘種植大戶、專業合作社和企業提供智慧柑橘種植服務,實現柑橘種植經濟效益提升,為重慶柑橘產業的提檔升級提供強有力的信息化技術支撐。
1 系統設計方法
本系統以基于物聯網云平臺為技術手段,以柑橘種植及病蟲害防治流程標準化為核心思路,通過將柑橘品種作為標靶,設計基于物聯網云平臺的柑橘智慧種植服務系統,最終以生產流程數據流形式,實現將柑橘生產各環節關鍵技術信息直接準確地推送給用戶。
1.1 基于AI建模的柑橘種植流程追蹤
AI(人工智能)建模是構建基于各種算法的模型,目前AI算法有人工神經網絡遺傳算法、模擬退火算法、群集智能蟻群算法和例子群算等。將成熟的柑橘種植方法與物聯網現場環境采集設備相結合,建設標準數據庫,以結構化數據與流程引導的方式呈現給種植者,形成數據互動。種植者輸入柑橘品種和樹齡后,系統會結合現場環境采集數據,通過AI建模的方式,主動向用戶提供種植流程。
1.2 基于機器深度學習的柑橘常見病蟲害檢測
機器深度學習(DeepLearning,DL)是人工智能的最核心技術之一,它是利用深度神經網絡來解決特征表達的一種學習過程。將常見柑橘病蟲害的圖譜及防治方法,與市面主流藥物品種加以結合,對接蟲情現場測報數據,通過機器深度學習形成智能系統,給予種植者預防、防治方面的有效引導。
1.3 基于多種數據的柑橘種植工藝流程建模
根據柑橘種植工藝流程中不同渠道來源信息數據構建AI模型,重點以柑橘種植數據模型為基礎,根據柑橘的不同生長階段,融入環境管理、水肥管理、日常管理等農技數據,形成完整的種植工藝數據建模。
1.4 基于面向柑橘技術全產業鏈應用的農業數據綜合運用與服務架構
以柑橘行業數據模型及知識庫為依托,綜合運用數據總線、數據融合、數據推送等技術,實現在多用戶并發狀態下的數據連接、運算、響應及推送問題。
2 系統設計目標和結構
2.1 系統設計目標
本系統以柑橘種植技術指導為切入點,面向柑橘種植大戶、專業合作社和企業提供準確的種植技術支撐、農事咨詢、農機農藥數據互通、農業貸款指導等服務,面向管理部門提供產區數據、種植大數據、農資及農副產品和農村勞動力供求缺口導向統計等服務,面向流通領域提供質量溯源、質量評價等服務,從而形成針對重慶地區柑橘產前、產中、產后的完整產業鏈數據服務體系,構建基于物聯網云平臺的柑橘種植生產服務與質量管理系統(見圖1)。
本系統開發目是以提高柑橘種植管理水平、優化生產環節和延伸產業鏈為最終目標,主要解決4個問題:1)基于柑橘種植生長模型,結合柑橘品種、樹齡和種植地理地貌信息、信息傳感器采集的數據信息,構建柑橘發育階段的實時柑橘生產優化模型,并完成具有針對性的柑橘種植計劃設定。2)基于人工智能模型和深度學習方法,結合柑橘病蟲害探測物聯網設備,設計全自動的病蟲害檢測、識別、輔助診斷系統。3)搭建柑橘種植周期的日常跟蹤式智慧服務平臺。4)搭建與柑橘種植技術相關的全產業鏈服務平臺。
2.2 系統拓撲結構
本系統以信息化手段為依托,遵循國際、國內現有標準體系,利用信息化技術,以SaaS模式打造支撐智慧柑橘種植服務的物聯網云平臺,通過在云平臺部署“生產環境監控系統”“蟲情預警防控系統”“農技指導系統”等,實現育種、栽培、養護的各種生產數據;通過物聯網進行數據采集和相關統計分析及生長模式的定向分析、建設完善的生長模型,為企業提供生產指導支撐,實現種植的數字化、標準化、科學化、智能化的生產管理。緊緊圍繞開發本系統最終目標進行架構搭建,將系統設計成柑橘種植智能決策模塊、病蟲害防控模塊和技術產業鏈生產輔助模塊等3個相互獨立的結構。
3 系統功能實現
除圍繞提高柑橘種植管理水平、優化生產環節和延伸產業鏈的最終目標外,本系統還緊密聯合物聯網生產管理、土壤墑情探測、氣候監測、蟲情防控預警、作物光譜分析等系統功能需求,構建柑橘種植智能決策、病蟲害防控和技術產業鏈生產輔助等相互獨立的模塊。
3.1 柑橘種植智能決策模塊
基于柑橘種植生長模型對柑橘生長規律和產量的定向及動態分析,結合生理階段模型、光合生產模型、呼吸作用模型、干物質積累模型,以及現有的設施栽培技術和農技農藝技術,制訂基于專家系統評判的柑橘日常管理和環境管理種植計劃,從而提高柑橘種植管理水平。
通過跟蹤調研實地種植區域,搜集整理現代栽培技術,建立柑橘種植階段數據庫、種植工藝標準庫、病蟲害特征庫。結合環境因子、作物因子、病蟲害規則、生長模型參數,通過針對環境實時數據的分析,基于前期形成的柑橘生長模擬模型(見圖2),生成實時用戶反饋數據,指導用戶生產工作。
通過建立物聯網大數據中心、物聯網生產指導、病蟲害監控預警、可視化監控、衛星遙感光譜分析等技術手段,實時采集種植基地內環境及氣象數據,如溫度、濕度、土壤水分、土壤溫度、光照強度、風速、風向、雨量等,結合AI算法評估,生成生產指導數據庫及種植數據支撐體系(見圖3),輔助管理人員更好地實施生產控制。
3.2 病蟲害防控模塊
基于人工智能模型和深度學習方法,結合柑橘種植病蟲害探測物聯網設備,設計全自動的病蟲害檢測、識別、輔助診斷,制訂基于專家系統評判的柑橘病蟲害防治措施,從而優化柑橘生產環節。
病蟲害監控預警系統的引入,可以為作物生長提供不間斷的監測和預測,有效減少病蟲害帶來的損失,該系統的優勢不僅在于自動收集和存儲病蟲害的數據,還可以實時將信息數據上傳到控制平臺,進行智能分析,管理人員可以遠程識別田間的病蟲害,預測可能出現的問題,及時做好防控措施,盡快減少生產損失。
基于計算機視覺和智能識別原理,針對柑橘不同發育階段的病蟲害特點,在可見光范圍內,結合病斑區域的顏色、紋理、形狀等特征,利用不同環境、發病時期、品種壓力下病害癥狀的多樣性和特異性,搭建基于深度網絡架構的主動學習指導下的柑橘作物病蟲害檢測、識別、輔助診斷平臺。
3.3 技術產業鏈生產輔助模塊
基于搭建柑橘種植周期日常跟蹤式智慧服務和柑橘種植技術相關全產業鏈服務,結合柑橘種植產業化服務需求,構建基于柑橘全產業鏈的服務體系,從而延伸柑橘種植產業生態鏈。該模塊下設5個分模塊(見圖4)。1)農產品溯源板塊:實現種植基地生產信息(播種、施肥、施藥、除草、采摘等)的實時數據采集及實時視頻采集,為信息化管理和源頭追溯提供實時數據化、可視化的支撐;2)農技學習板塊:由權威專家以視頻方式就技術和政策指導實況展示;3)農資產品板塊:通過AI分析,將近期生產需求與周邊相關農資店鋪實際庫存進行對比,針對相關農資產品如化肥、農藥、小型機械和相關廠家進行實時推送;4)農業貸款板塊:含農業貸款產品種類及優勢推送、周邊農業合作社分布、成功案例咨詢等;5)產品銷售板塊:實時發布企業自身相關采購信息。
4 結語
目前,我國農業正處于由傳統農業向現代農業轉型的關鍵時期,面臨著農村勞動力缺失、傳統生產方式效率低下、標準化生產程度低等突出問題,亟需設計構建智慧農業生產示范管理服務平臺,以提升農業生產過程的智能化監控與精細化管理水平,從而達到農業生產提質增效的目標[4]。2016年中央一號文件明確提出要大力推進“互聯網+”現代農業,應用物聯網、云計算、大數據、移動互聯等現代信息技術,推動農業全產業鏈改造升級[5]。經過多年實踐應用,我國“互聯網+農業”已經形成了農產品電商、產業鏈大數據、專業合作社服務商、農業物聯網、土地流轉電商、農資電商等多種運作模式。而農業物聯網云平臺是一個充分運用物聯網技術打造的智慧農業大數據管理平臺,是“互聯網+農業”重要實踐模式,可以對農產品生產全過程進行數字化監控管理,能有效降低產品成本,提升產品質量,打造一個共創、共享、共贏“互聯網+農業”良性發展的生態圈。
本系統作為面向設施農業柑橘種植的系統,把標準種植數據模型進行引入,同時詳細設計了有關種植的數據類型與影響因子,從物聯網獲取實時環境數據加以建模輔助。從軟件技術創新的角度講,設計涵蓋了設施類型、品種、工藝、計劃、天氣及價格的設施生產綜合數據模型,并研究了如何獲取有效種植數據的工具及方法。從農業角度講,使用了一系列標準化及模型化思想,將松散的農業資料有機結合,形成終端用戶個性化的指導資料。從信息系統的角度講,建立了強大的數據交互系統,具備從數據獲取,流通到應用的完整框架。
同時,本系統相關功能仍需不斷完善,特別是在進行全智能AI分析的基礎上,如何與柑橘水肥一體化系統進行無縫對接并實現自動調控等方面還未完全實現。未來需要進一步提高系統的智能化程度,以更好地服務于柑橘生產。
參考文獻:
[1]? 中國農業農村網.“互聯網+農業”的十大方向[EB/OL].http://www.agri.cn/zx/jjps/201908/t20190809_6478702.htm,2015-06-16/2021-1-29.
[2]? 王沛棟.“互聯網+”助推現代農業發展的四個維度[N].河南日報,2016-02-19(09).
[3]? 重慶市農業技術推廣總站.2020年重慶市水果生產情況[EB/OL].http://www.cqates.com/details.aspx?topicId=760312&ci=1608&psi=104,2020-12-28/2021-01-29.
[4]? 李丹,盧嘉威,何少芳,等.智慧農業生產示范管理服務平臺設計與應用[J].現代農業裝備,2020,41(04):48-54.
[5]? 中華人民共和國國務院.中共中央國務院關于落實發展新理念加快農業現代化 實現全面小康目標的若干意見[EB/OL].http://www.gov.cn/zhengce/2016-01/27/content_5036698.htm,2016-01-27/2021-1-29.
(責任編輯:敬廷桃)