楊曉霞
(江蘇淮安食品科技產業園管理服務中心,江蘇 淮安 223100)
近幾年,我國大力發展信息化農業,并進行了一系列細致、深入的調查。早在1995年,北京大學自主研發了Wjg-1電腦監控系統。目前,多地出現種植數據庫、物聯網管理平臺、環境監測平臺的高科技農業產業園。將信息化技術引入到溫室蔬菜的生產中,不僅可以實時、準確地監測溫室內的環境狀況,還可以對蔬菜的生長狀況進行實時監測,從而為農戶提供有效的預警,從而保證蔬菜的正常生產。
蔬菜品種識別,生長信息獲取及蔬菜產量估算。在蔬菜生產中,農業信息技術的第一要務是采集,分析、采集溫室內的環境特征、土壤品質等信息,為蔬菜栽培提供依據。在對關鍵指標進行分析時,可以根據實際情況推薦適宜于當地環境狀況的蔬菜,供農戶自行選擇。另外,在植物的生長中,雜草的生長是一個不可避免的問題,因此,利用深度學習技術對植物進行分類識別是非常必要的。例如,對基于顏色、形狀、紋理等特征的分類進行了分類,并將所采集到的信息進行分類,對雜草的生長狀況進行監測,并對其進行預警。了解溫室蔬菜的栽培情況。蔬菜的生長是一個循序漸進的過程。在此基礎上,采用了計算機視覺技術,對植物的生長狀況進行了實時的采集,并對視頻中的各個畫面進行了分析,從而得到了植物的生長和變化。同時,智能溫室還能夠對蔬菜、野草的生長狀況進行實時監測,并將監測到的結果通過狀態識別及時上報。利用農業信息化技術對溫室蔬菜的栽培,可以對蔬菜產量進行估計。
在溫室蔬菜的種植過程中,計算機視覺技術為精細耕作和自動化采收提供了重要的幫助。采用機器視覺技術與智能識別技術相結合,能夠對成熟和不同質量的蔬菜進行分類。智能化溫室能夠批量、高質量、有序地進行采摘。面向蔬菜三維重建的機器視覺研究是當前的熱點。以農業信息技術為基礎的農作物識別技術,主要是通過計算機視覺技術,將采集到的圖像中的功能性信息進行提取,再通過注意機制、圖像分割、機器學習等手段來實現。本系統在不需要人為干擾的情況下,實現了蔬菜的自動識別,具有很強的自主性和自適應性。通過多臺儀器的聯合識別,克服了由于濕度大、光照不足等原因造成的識別困難和圖像清晰度低等問題。
當前,在溫室大棚,機器視覺的主要問題是光照,而在農業和果樹上,由于光照過強或過弱,會使物體變得過于白色或過于黑暗,從而影響影像品質。由于溫室內部的高濕度,氣溫高,會形成大量的水汽,從而導致圖像的清晰度降低。溫室中的攝像裝置因pH、濕度等因素而縮短了使用壽命。隨著智能化的發展,在今后的發展中,需要對儀器的品質進行改進,使之能夠在不同的環境中保持更長的使用壽命;發展與機器視覺有機結合的智能機械作業,是計算機科學領域中的一個重要課題。
在溫室蔬菜應用信息技術方面,最典型的實例是利用農業物聯網系統、紅外傳感器、激光掃描器和氣體傳感器根據具體的協議安全、可靠地與互聯網相連,以實現信息的交流和穩定的連續通信,構成了一套具有定位、跟蹤、監視等功能的智能化綜合網絡。農業網絡經濟的迅速發展,為農業信息化、工業化、現代化建設提供了有力的支持。
在溫室蔬菜種植中,通過配置溫度傳感器、濕度傳感器等智能儀器,實現對溫室蔬菜的動態、連續、實時監測。通過電腦的數據,可以準確、及時地掌握大棚內的溫度、濕度等數據,便于農戶及時發現大棚內的問題。根據溫室的具體情況,采取通風降溫、加濕措施,以確保蔬菜生長的良好條件,促進蔬菜的健康、茂盛生長。另外,在整個物聯網系統中,還可以對不同的溫室環境參數(例如,濕度和土壤pH)進行科學、合理地控制。如果超出正常范圍、低于或超過設定的安全臨界點,則會觸發警報。通過該系統,通過計算機、移動終端等手段,及時對溫室內的環境參數進行調控,從而防止因光照、濕度等因素而導致的溫室蔬菜生長遲緩。
在溫室信息的研制過程中,各個傳感器擔負著信息采集和監控的任務,而數據庫技術則擔負著信息存儲、更新、統計等功能。數據庫對大量蔬菜的生長參數數據進行清晰、精確地記錄。對不同的參數進行統計分析,能夠迅速、準確地掌握蔬菜的生長情況,并獲取相應的試驗數據。因此,通過對溫室內的各項物理指標進行科學、合理的調節,才能使蔬菜快速、健康地成長,提高其生產效率。因此,在溫室蔬菜信息化建設中,數據庫技術顯得尤其重要。
在溫室蔬菜生產中,適時、合理地調節土壤的酸堿度是促進蔬菜健康、快速成長的關鍵。在建立農業信息化的過程中,必須采用正確的方法對土壤pH進行精確的測定。目前,工業上測定pH的方法有5種:酸堿滴定法、指示劑法、pH試紙法、pH電極法、鎢鋁電極法。但是,由于精確度和成本的原因,大部分的農場主都采用了鋁—硫電極的方法。采用鋁硫電極pH傳感器作為低信號電流源,通過放大器放大,獲得清晰的電壓信號,從而確保樣品的取樣。
一款名為全球眼攝像頭被引進并用于溫室蔬菜種植。該系統能夠24小時實時傳送影像和聲音,同時支持海量的用戶同時存取,同時還能為蔬菜提供兩幅、四幅、八幅、十六幅畫面等多種影像。同時,種植人員可以根據大棚內的感應器采集到的數據,判斷蔬菜有沒有發生病蟲害,再將反饋回來的信息進行統計和分析,從而準確地判斷出當前作物受到的危害,并制定相應的防治對策,將作物的危害降到最低。
綜上所述,智能溫室是指將智能技術應用于蔬菜的種植,通過信息化技術對蔬菜的生長進行管理,并通過多種系統對其進行分析、調節,從而達到信息化生產的目的。人工智能是智能溫室技術的基礎,它模仿人的行為,模仿人的思想。利用信息化技術與機器來搜集資料及資訊。該網絡模型利用資料對目前的溫室現象進行了分析和評價。網絡模型通過數據對當前溫室產生的現象進行分析并作出判斷,控制系統及時作出相應調整并向人類發出預警,共同實現溫室大棚精準管控,顯著提高溫室環境的管理能力和生產能力,應用于蔬菜種植,明顯提高蔬菜產量和品質,實現蔬菜產業化可持續發展。