基于物聯網的關鍵生境信息融合的贛南臍橙智慧生產決策系統開發

姜釗，胡澤林

（贛南師范大學物理與電子信息學院，江西 贛州 341000）

我國農業生產正處于傳統農業向現代農業轉型的關鍵期[1，2]，目前仍然以傳統農業生產模式為主，自動化、現代化水平較低，給農業可持續發展帶來嚴峻挑戰[3，4]。江西贛州市是我國最大的臍橙主產區，傳統生產模式無法有效的防控病蟲害、自然災害等，造成巨大的經濟損失[5]，因此，提出基于物聯網的贛南臍橙智慧生產決策支持系統，從臍橙生長環境的動態監測到臍橙成熟后運輸到客戶的手中實現了生長、生產過程的動態管理[6]；預測臍橙產量和價格變動趨勢，為臍橙產業可持續發展提供決策依據[7]；專家在線解答農戶種植問題，實現遠程診斷和指導[8]。

1 生產決策系統設計

1.1 系統體系架構設計

構建贛南臍橙智慧生產決策支持系統架構，包括傳感層、傳輸層、服務層和應用層4 個層次，傳感層主要是為傳感器等物聯網設備提供接入接口，如攝像頭、GPS、RFID、傳感器和WSN 等；傳輸層主要是為服務層和傳感層提供通信媒介，根據不同的設備以及環境的需要，提供不同的網絡傳輸環境，包括節點、CDMA 模塊、網關、服務器、物聯網和PC 端等；服務層主要是提供可復用的服務，比如服務器和系統終端等；應用層主要負責具體業務邏輯處理，如PC 端等（圖1）。為了確保實時傳輸數據和訪問便捷，該平臺采用無線網關和無線網絡2種形式進行部署；采用應用服務器、數據庫服務器、文件服務器和視頻服務器存儲信息與數據，設置對外接口，便于平臺與電子商務平臺、食品質量安全溯源平臺、農技指導平臺、控制大廳以及氣象服務平臺等對接。在對平臺的網絡架構進行布局設計時，不僅要科學布局，而且還要確保平臺信息的安全，要設置必要的網關和防火墻等安全控制機制（圖2）。

圖1 贛南臍橙智慧生產決策支持系統架構Fig.1 Architecture of intelligent production decision support system of Gannan navel orange

圖2 系統物理架構圖Fig.2 Physical architecture diagram of the system

1.2 大數據平臺設計

1.2.1 數據采集與清洗 建立統一的數據存儲格式，校對并核驗數據，剔除重復信息，合并交叉信息，糾正錯誤信息，以保證數據的正確性、一致性和完整性，構建數據采集流程（圖3）。

圖3 數據采集過程圖Fig. 3 Data acquisition process diagram

1.2.2 數據存儲與共享 將清洗后的數據按照統一格式存儲，用于數據交換，實現各獨立管理系統之間的數據共享。每個管理系統只能對各自的基礎信息庫進行增刪改查操作，調用其他并列關系的管理系統基礎數據，只擁有查詢權限（圖4）。

圖4 大數據存儲管理體系圖Fig.4 Big data storage management system diagram

1.2.3 數據分析與管理 對提取和集成得到的數據進行梳理、分類和歸納，整理出相對獨立的數據主題域。通過分析數據，為贛南臍橙智慧生產決策的管理提供不同業務領域的數據支持；根據實際需求，以表格、圖形等形式展示研究成果，提供下載或導出功能。

1.3 架構設計

從表示層、業務應用層、支撐軟件層、數據層和硬件層5 個層次劃分、設計系統的整體架構（圖5）。

圖5 系統總體架構圖Fig.5 Overall architecture of the system

1.4 功能架構設計

系統設計過程中遵循先整體后局部的原則，對生產決策方面的總體業務進行分析，然后按照業務領域對具體的功能進行劃分，構建生產決策系統的功能架構（圖6）。

圖6 生產決策系統功能架構圖Fig.6 Functional architecture diagram of production decision system

在生產決策系統中，通過對一些歷史數據信息進行統計和分析，科學合理地規劃和制定生產計劃。設計系統時，遵循先整體后局部的原則，對生產決策方面的總體業務進行分析，按照業務領域劃分功能，得到生產決策系統的功能模塊。

2 數據庫設計

2.1 E-R 圖設計

根據實際業務需求，分析贛南臍橙智慧生產決策支持系統所涉及的業務實體關系，設計實體間的E-R圖（圖7），通過轉換的原則，自動生成數據庫的邏輯模型和物理模型。

圖7 系統E-R 圖Fig.7 System E-R diagram

3 系統實現與測試

3.1 實現環境

依據科學性和合理性原則，以提高用戶的體驗效果為目標，在開發環境設計時，要盡可能的低于實際的運行環境，確保系統能夠在低配置的環境中運行。

3.1.1 硬件環境 為了能夠實現多客戶端的并發訪問，確保系統的訪問效率，系統使用的寬帶要滿足需要，必要時可以設置專線以確保網絡通信；應用服務器的硬盤要求500G 以上，內存要求4G 以上。

3.1.2 軟件環境 選用Java 開發語言，安裝Apache Tomcat 8.5.33 編程軟件支持Java 語言的編程；安裝JDK 組件支持數據庫的訪問和鏈接；安裝Oracle 數據庫管理系統對業務數據進行管理；安裝服務器防病毒軟件系統，確定使用的服務器端系統具備安全性需求。

3.2 智慧系統功能實現

3.2.1 環境監測系統 系統借助物理網感知層傳感器實現了對臍橙環境的相關因素的采集，然后借助傳輸層技術把有關數據傳遞到系統數據存儲中心，并形成實時的環境監測數據統計和分析，從而有效指導農業生產（圖8）。相關環境因素包括風向風速、雨量、大氣溫濕度、大氣壓值、輻射雨量累計和土壤溫濕度等。

圖8環境實時監測Fig.8 Real-time environmental monitoring

3.2.1.1 風速。坐果期風速過大會導致落果，從而影響產量。對風速進行實施監測，當風速達到閾值時系統會發出警報，提醒決策者采取有效措施以降低損失。

3.2.1.2 濕度。空氣濕度過高或過低均不利于柑橘生產，空氣濕度過高容易發生病蟲害；空氣濕度過低會影響開花和授粉，降低結果率，果實膨大期會影響果實膨大和產量，導致果皮粗糙、囊壁增厚、果汁變少，品質下降（圖9）。因此實時監控空氣濕度，可以科學防范災害發生，提高果實的品質和產量。

圖9 環境參數變化折線圖Fig.9 Line chart of environmental parameter changes

3.2.1.3 降水量。陰雨連綿、高溫高濕是大多數柑橘病蟲害發生的有利條件，如柑橘立枯病，每年的4～6 月是產區的雨季，病蟲害發病率較高，地下水位高、土壤黏重、排水不良的苗圃病情會加重（圖10）。對降水量的實時監測，可以及時采取排水措施，確保臍橙的生長。

圖10 智能蟲害監測Fig.10 Intelligent pest monitoring

3.2.2 生產決策系統 為了實現對臍橙生產的有效管理，提升臍橙生產的決策支持，對臍橙生產有關數據進行了全面管理，包括農田片區管理、生產機械設備管理、病蟲害防治管理、智能日歷與生產規劃管理、農機手與種植大戶管理。

3.2.2.1 農田片區管理。根據耕種作物類別，對土地級別進行劃分（圖11），支持數據添加、在線編輯、土地級別刪除等操作，還可以通過查詢條件進行查找和信息處理，支持相關數據的分頁顯示和管理；為了能夠對區片更好地表述，將數據以樹狀圖的形式呈現（圖12），可以直接查看土地級別、編輯數據等。

圖11 土地級別劃分Fig.11 Land classification

圖12 土地級別樹狀圖Fig. 12 Tree diagram of land level

3.2.2.2 生產機械設備管理。臍橙生產過程中需要大量的機械設備，系統對機械設備的型號、功能和數量可視化（圖13），方便決策者了解設備的使用情況。

圖13 機械設備管理Fig.13 Mechanical equipment management

3.2.2.3 病蟲害防治管理。系統對病蟲害的發生情況進行實時監測，并且對一些常見的病害提供解決方案，用戶根據實際需求查找解決方案即可（圖14）。

圖14 智能蟲害檢查預防管理Fig. 14 Intelligent pest inspection and preventive management

3.2.2.4 智能日歷與生產規劃管理。智能日歷管理系統，可以將管理工作按照日期進行管理，并且日常的工作事項可以通過頁面中右側拖拽圖標的方式建立到日歷中可以自由添加事項，可以管理日歷事項等（圖15）。智能日歷呈現方式有多種形式，可以按照日、周、月呈現。通過在系統中建立生產規劃，實現對農業智慧生產的有效計劃和生產支持。可以具體到每一項生產工作的時間節點、工作效率規劃等（圖16）。

圖15 智能日歷Fig.15 Smart calendar

圖16 生產規劃Fig.16 Production planning

3.2.2.5 農機手與種植大戶管理。為了確保關鍵時期內能夠快速的完成澆灌或耕作，系統錄入農機手（圖17）、種植大戶的基本信息（圖18），并且根據需求對農機手進行科學分配任務，為種植大戶及時推送天氣等信息。

圖17 農機手信息Fig.17 Information of agricultural machine operators

圖18 種糧大戶信息Fig.18 Information of major grain growers

3.2.2.6 歷史任務管理。生產管理過程中，負責人可以查看任務情況以及完成情況（圖19），并且對歷史任務進行查看與分析（圖20）。

圖19 歷史任務管理Fig.19 Historical task management

圖20 正在進行的任務Fig.20 Task in progress

3.2.3 農業專家系統 為提高解決生產效率問題，農業專家系統具有在線留言（圖21）、遠程診斷功能（圖22），實現農戶與專家在線互動、農業技術下沉的實際應用效果。

圖21 在線留言Fig.21 Online message

圖22 專家系統遠程診斷Fig.22 Remote diagnosis of expert system

系統中建立了農業專家系統，以達到對農戶生產問題的快速處理。通過在線留言實現對農業問題的遠程診斷，實現農戶對專家資源的充分利用，達到農業支持有效下沉的實際應用效果。

3.3 系統性能測試

根據LoadRunner 性能自動化測試要求，編寫了對應的測試腳本（圖23），手動場景創建（圖24）、對生產決策支持系統的響應速度進行測試（圖25）。結果（圖26） 顯示，生產決策支持系統的響應速度較好，整體運行平穩。在當前服務器配置環境下，50 并發用戶登錄平均響應時間在0.034 S，信息查詢后的系統數據響應時間是0.545 S，因此系統帶給用戶的體驗非常好，遠超預期的系統響應速度要求。生產決策支持系統達到了在開發需求規格說明書中的有關規定，具備了如期交付用戶的質量條件。

圖23 創建腳本圖Fig.23 Creating the script diagram

圖24 創建場景圖Fig.24 Creating the scene diagram

圖25 連接運行圖Fig.25 Connecting train diagram

圖26 系統并發訪問響應結果圖Fig.26 Result of system concurrent access response

4 展望

目前，智慧農業的研究還處于初步階段，目前該平臺實現了基本需求功能，隨著智慧農業深入發展，今后需根據不同階段的需求對平臺進行優化與改進，進一步的提高平臺的性能，確保信息的安全。