武威市智慧農業溫室大棚環境監控系統平臺建設探究

井翠清

(武威職業學院，甘肅 武威 733000)

引言

智慧農業系統可分為3大層，即感知層、傳輸層，應用層。感知層應用各種傳感器，如溫濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳傳感器、土壤溫濕度傳感器、土壤氮磷鉀傳感器等來獲取植物的各類信息，是物聯網識別物體、采集信息的來源；傳輸層由各種網絡，包括互聯網、廣電網、網絡管理系統和云計算平臺等組成，負責傳遞和處理感知層獲取的信息，是整個物聯網的中樞；應用層是物聯網和用戶的接口，其與行業實際需要結合。用戶運用終端設備，如PC、手機等對農田數字信息進行查看、記錄、管理，并精確進行灌溉、施肥、咨詢等。

近幾年，武威市積極響應政府“三農”政策，以及推出的各種強有力的農村農業發展戰略計劃，在農業經濟發展中取得了一定成績，但取得的成果很有限，帶給農民的收益很小。隨著武威市鄉村振興戰略的全力推進，結合武威地域特點，以及市場的消費需求，武威市開始大力發展蔬菜種植大棚。新型蔬菜大棚，其規模和政府投入都是非常大的，應學習借鑒國內外先進的現代農業技術，從品種、產量、質量等各個方面做到大力提升，從而使農民得到較高的經濟收益，成為鄉村振興的有力抓手。為保證溫室大棚內的環境適宜作物生長，實現精細化管理，為作物的高產、優質、高效、生態、安全創造條件，幫助客戶提高效率、降低成本、增加收益、減少人力勞動，可采用部署溫室大棚環境監控系統智慧農業技術。

本文從智慧農業系統的應用層出發，對武威市智慧農業溫室大棚環境監控系統平臺建設進行探究。

1 溫室大棚環境監控系統平臺建設模式

溫室大棚環境監控系統平臺建設核心要素是精確化數據采集，智能化統計分析，便捷化操作管理。本系統將形成“1平臺+多系統應用”的模式。多種系統包括數據中心、智能控制、生產指導、智能管理、風險防控、分析決策、視頻監控。

溫室大棚監控系統平臺采用Windows中文圖形操作界面，集環境中的光照強度、溫濕度、二氧化碳濃度、土壤pH、土壤溫濕度、土壤養分含量等要素監測控制功能于一體，可對各要素進行實時監測控制，用數字、圖形、圖像等多種方式實時顯示監測信息，并對信息進行記錄、分析、綜合管理。用戶可在系統平臺上對大棚內的作物情況進行精確掌握，對農作物生產中的各要素進行全方位管控，聯動控制大棚內設備按需求運行，讓作物處于有利于健康生長的環境中。

2 溫室大棚智能監測控制系統解決方案

溫室大棚智能監測控制系統建設的意義是精準管理、智能控制、節本增效。溫室大棚智能監控系統數據采集儀器實時采集大棚內的空氣溫度、濕度、光照度、二氧化碳濃度、土壤養分、土壤溫度、土壤水分等各項環境參數，并將數據傳輸到數據處理中心，數據中心對數據進行綜合比較分析并判斷，當數據存在超限或不利作物生長時，下發指令到控制設備，自動開啟或關閉大棚內的指定設備運行，從而及時有效地調節作物生長所需的溫、濕、光、氣等條件。

3 溫室大棚監控平臺功能

3.1 環境監測功能

系統可接入多種溫室大棚環境監測設備，如自動氣象站(可采集大氣溫度、濕度、氣壓、風速、風向、太陽輻射、雨量等)、土壤墑情傳感器(可采集土壤溫度、含水量、電導率)、多種養分傳感器(可采集K+、NH4+、NO3-)等。這些設備可不間斷地對溫室大棚內的環境數據進行采集、記錄與存儲，并以表格、曲線、圖形等多種展現方式直觀地呈現在用戶眼前，用戶可通過電腦、手機、平板等多種設備對大棚內的數據進行實時查看，同時也可查閱歷史數據，進行對比分析。

3.2 視頻監控功能

系統采用高清攝像機部署監控大棚實時場景，對大棚內的全景和各區域進行實時監控，用戶可通過平臺進行遠程視頻實時查看、回放，近距離拉伸放大視頻圖像，清晰查看作物生長細節及設備運行情況，及時發現病害、蟲害等，同時也為安全生產提供了數據保證，便于風險排查、問題落實。

3.3 智能控制功能

系統根據傳感設備監測到的各項環境數據，與系統設置的數據對比分析，當數據超出設置范圍時，聯動控制溫室大棚的常用設備(如補光、通風、灌溉、遮陽、濕簾等設備)進行自動化運行，使大棚內的環境始終處于作物最佳的生長條件之下，讓農作物健康成長。

3.4 預警報警功能

系統根據用戶設置的環境參數上下限，當所監測實時參數超過設置范圍，系統通過短信、APP、聲光等多種報警方式第一時間告知用戶，用戶可及時參考查看報警信息，與控制系統實時對接，以采取智能決策。在出現誤差時有效采取人為干預，讓作物多一種安全保障，避免不必要的失誤。當信息處理完畢之后，平臺自動判斷運行情況，停止報警信息發送。

3.5 生產管理功能

平臺可記錄作物生產過程中的農事操作日志、農資等投入品使用情況，對每個階段的農事作業進行精準記錄，可作為規范種植的重要依據，同時平臺可提前下發任務日志，用戶通過手機等終端獲取任務通知，對生產進行精準管理。用戶可根據平臺記錄數據，分析投入與產出比例，調整生產作業，便于數字化管理。

3.6 專家在線診斷功能

平臺接入在線專家及病蟲害數據庫，當作物出現某一種癥狀時，用戶第一時間可以選擇拍照上傳，通過與已有病蟲害數據庫進行對比，分析作物可能出現的癥狀并告知解決辦法；如果數據庫無法識別，則第一時間聯系在線專家，通過視頻近距離查看，排查并診斷，為用戶提供及時的處理措施與解決辦法。

3.7 大數據功能

平臺根據采集的環境數據與種植大數據進行對比分析，建立作物生長模型，通過大數據科學指導不同階段所需采用的生產作業，快速找到解決方案，針對不同作物做出針對性數據指導，更智能、更便捷。

4 總體技術路線

智慧農業物聯網管理平臺作為系統的展現前臺，技術選擇應充分考慮這一要求，兼顧目前的需要以及未來的發展，采用Java Spring加Spring MVC加My batic(SSM)技術架構構建，體現出先進、靈活、可靠、高效、經濟實用等特點。根據建設要求，本管理平臺總體技術路線與技術架構應基于多層架構設計，基于Json數據支持、API技術，支持Portal業界標準JSR 168、JSR 286以及WSRP2.0標準規范。平臺采用B/S架構,采用Java作為開發語言,屬性數據庫使用SQL Server數據庫管理系統，前端開發語言采用H5加CSS3。

采用業界標準的互聯網框架技術以及組件化設計方法，不但滿足當前互聯網平臺建設需求，也能平滑擴展建設，并符合“互聯網+”整體技術規范和可持續發展。

5 系統邏輯架構設計

5.1 系統邏輯架構圖

本次設計的IT平臺系統是一個基于Java技術架構的業務系統，采用分層的設計方法對該系統進行設計，系統分為基礎設施層、應用支撐層、公共服務層、業務應用層4個層次，系統邏輯架構如圖1所示。

5.2 基礎設施層

基礎設施層提供整個系統的基礎軟硬件支撐環境。包括網絡、服務器、儲存等硬件基礎設施，以及Windows、Linux、JDK等軟件基礎設施。

5.3 應用支撐層

應用支撐層是為各子系統提供運行支撐平臺。采用Spring MVC加Mybatis技術，為B/S架構提供界面支撐。

5.4 公共服務層

公共服務層是整個系統都需要使用的公共服務，在應用支撐層基礎上開發來提供。包括以下功能：數據導入導出，封裝了常用數據導入導出的方法等；數據訪問，封裝了數據訪問的常用操作；日志記錄，封裝了應用中對日志記錄的功能，可以應用在系統日志、操作日志、審計日志；異常處理，封裝了對系統異常的處理，包括捕捉、記錄、提醒通知等處理；緩存處理，封裝了對數據緩存的處理，包括緩存的創建、緩存的訪問、緩存的更新、緩存時間的設定等功能；數據字典，封裝了系統中數據字典的管理功能；數據同步，封裝了對后臺數據同步對接的相關功能；權限管理，提供了基于角色的權限管理。

5.5 業務應用層

業務應用層實現系統需要實現的功能模塊。從系統的業務模塊來劃分，主要包括智慧農業應用平臺、微信移動端應用平臺、數據采集與解析、數據分析統計、AI模擬訓練。

6 系統功能模塊設計

智慧農業較為完整的系統功能模塊設計如圖2所示。

6.1 系統管理子系統

維護本平臺運行的系統參數；對用戶、組織結構和角色管理進行統一管理。

智慧農業系統中的不同功能需要由不同的用戶或角色進行操作，因此需要對系統功能進行授權，系統權限應包含功能權限和數據權限2部分；功能權限是指系統用戶對功能可使用的權利，而數據權限是指不同的用戶只能使用被賦予權限的數據，不能查看其它用戶或其它部門的數據等。

授權管理要求：支持靈活、可配置的權限配置管理，包括按照崗位、組織機構等分配權限；權限配置功能需有可視化界面并詳細闡述解決方案。

6.2 基礎管理子系統

本系統基地、田塊等不可固定在系統代碼中，通過基地管理系統維護，做到可擴充和推廣。可增加修改和刪除基地、設備及所在位置的地理坐標。

6.3 數據采集轉換子系統

智慧農業數據采集是本平臺的一個核心，參考本行業數據規劃，并結合武威農業科學院土壤肥料與農業節水研究所的特點，構建智慧農業的行業數據庫，開發形成相應行業、單位的數據采集模板，實現采集的原始數據轉換成為符合系統的數據規劃，可用于統計分析的基礎表、分析表等。數據采集轉換實現將原始數據采集轉換應用數據，是原始數據采集、轉換、存儲、交換的整個數據生命周期。采集轉換結果為系統分析和統計方法提供數據支撐。

采集功能要求：數據自動采集，包括大氣土壤等數據平采、數據傳輸、數據組裝處理、數據加工轉換、自動調度等；數據校驗，全面覆蓋各類數據校驗規則且支持擴展；在采集工具中固化采集規則，同一系統的二次采集可實現自動、半自動采集；基礎資料可維護。

本模塊設計規劃數據采集實施方案，完成數據采集工作，數據采集實施方案包括數據采集標準流程；數據存儲規劃標準；數據采集提交物。

6.4 數據分析子系統

數據分析主要包括采集數據分析、AI智能訓練、作物生長分析。

采集數據分析，分析土壤墑情、土壤營養、大氣、水質、生長狀況數據分析；AI智能訓練，制作AI模型訓練，實現前期展示，通過大量數據錄入不斷訓練和校正，最終達到自動識別圖片并采集數據的效果；作物生長分析，通過光譜分析采集衛星圖片數據，結合土壤和大氣數據，監測作物長勢，診斷作物營養，將現有數據、采集的數據與模型結合，得出對生產種植有指導作用的結果并展示。

6.5 遠程控制與數據展示

本模塊主要包括4個方面的內容，分別制作4個子系統。

遠程控制子系統：視頻遠程監控和控制、設備監控和遠程控制、圖片/影像展示；數據展示子系統：各種統計分析報表；大數據展示子系統：用人力圖和大數據方式展示，內容有農作物分類應用、種植物種、面積、數量等，主要向高層領導展示匯報，為決策提供參考；微信移動端子系統：以微信公眾號和小程序方式，向用戶展示推薦施肥的模型，在某時某地算出施肥方案，對農戶種植有指導作用。

6.6 日志管理子系統

系統提供日志記錄，以便系統出現問題時方便管理員查看錯誤發生的具體時間、原因等。日志管理包括日志查看、查詢、清空、導出等功能。

智慧農業系統提供在系統上查看設備的在線狀況，用戶可以及時了解各設備的運作狀況。發生錯誤時，可以查看發生錯誤的環節，方便定位排錯。