設施智慧農場大數據平臺開發(fā)與應用

摘 要： 針對設施農場存在勞動強度大、數字化與標準化程度不足以及智能化水平低等問題，研究旨在通過規(guī)范生產管理流程和提高溫室自動化水平，降低勞動強度并提升農場精準化管理能力。基于Spark 框架，研發(fā)設施智慧農場大數據平臺。利用實驗室研發(fā)的“神農物聯”系列物聯網系統，實現了設施環(huán)境的實時精準感知；基于鐘模型構建作物生長發(fā)育模型，并融合構建知識規(guī)則，實現設施農事全過程管理的標準化；通過生長發(fā)育模型判斷物候期，并運用LSTM模型對溫室環(huán)境進行預測，在預測基礎上實現對溫室環(huán)境的智能精準控制。實驗結果表明，平臺顯著提升了管理能力和智能精準控制水平，為設施農場的現代化管理提供了有力支撐。

關鍵詞： 設施農業(yè)；智慧農場；大數據平臺；人工智能

中圖法分類號： S626.5 文獻標識碼： A 文章編號： 1000-2324（2024）03-0295-09

近年來，我國設施農業(yè)發(fā)展迅速，設施規(guī)模居世界首位［1］，為保障“菜籃子”工程提供了堅實的基礎。然而，設施農場中普遍存在的勞動強度大［2］、缺乏標準化科學管理［3，4］和自動化程度不足［5］等問題，極大地制約了設施產業(yè)的發(fā)展。通過引入機器學習、大數據、人工智能以及自動化技術，可以提升農業(yè)生產管理的智能化水平和精細化程度，因此研發(fā)集生產管理標準化與控制智能化于一體的設施智慧農場大數據平臺尤為重要。

隨著現代信息技術的普及發(fā)展，信息技術為設施農場的發(fā)展帶來了重大的變革［6-7］。目前我國設施農場在數字化、標準化及智能化方面已有較成熟的應用，并取得了較好的效益，但與發(fā)達國家之間仍存在較大差異［8］。凌諾娟［9］等基于Hadoop 大數據技術，開發(fā)了云農場智慧服務大數據平臺，實現了信息共享、智能預警與輔助決策等智慧服務功能。吳文福［10］等提出5T精準時效農業(yè)生產管理方法和標準，開發(fā)了5T 智慧農場管理系統，為實現農場智能化提供參考。Symeonaki E［11］等基于云計算，提出了一種基于云計算的情境感知中間件方法，旨在實現設施農業(yè)的精準管理。在設施農場數字化及標準化方面，劉燕［12］等通過光輻射和溫度的累積效應，建立了溫室番茄干物質累積模型。張艷艷［13］等基于鐘模型構建了日光溫室火龍果發(fā)育期預測模型，不僅加入了溫度和光照的影響，還考慮了作物自身發(fā)育的遺傳特性。作物生長發(fā)育模型的構建，為設施農場數字化、標準化提供了理論基礎。在設施農場智能控制方面，常規(guī)的溫室環(huán)境控制方法主要有PID控制和模糊控制，Xinhua W［14］采用PID 算法實現溫室溫度的無級調節(jié)，完成溫度的自動監(jiān)測控制。付聰［15］利用模糊規(guī)則設計了一種平滑切換控制算法，實現了對溫室空氣濕度的控制。人工神經網絡控制的提出為環(huán)境控制提供了新的思路，人工神經網絡通過模擬人腦思維的方式進行控制，先對溫室環(huán)境的變化情況預測，提前做出判斷，解決了傳統調控系統滯后的問題［16］。雖然眾多學者對設施溫室進行了較為廣泛的研究，但是現有研究多聚焦于特定問題，缺乏整體性的系統框架，研究成果相對分散，特別針對設施農場，還缺乏整體性的解決方案［17］。

針對上述問題，擬采用Spark 框架設計設施智慧農場大數據平臺，通過集成“神農物聯”系列物聯網系統，實現對農場環(huán)境的實時監(jiān)測和精確感知；基于鐘模型和知識規(guī)則構建作物生長全周期管理模型，實現對農場管理的標準化；同時，應用LSTM模型預測溫室環(huán)境，在預測基礎上實現對溫室環(huán)境的智能精準控制。

1 大數據平臺架構

1.1 Spark體系框架

隨著互聯網、物聯網和云計算技術的飛速發(fā)展，現代設施農業(yè)對信息的存儲、管理和分析也提出了越來越高的要求，傳統的數據分析技術已不足以滿足現代數據應用的需要，各類大數據平臺框架的出現為大數據分析與存儲提供了新的解決思路。主流的分布式計算框架有Hadoop、Spark、Dask、Ray 等，其中，Hadoop 和Spark 應用最為廣泛［18］。

在農業(yè)領域，實時分析和快速響應對于智慧農場非常關鍵，與Hadoop 的MapReduce 模型相比，Spark 基于內存的計算模型極大地加速了數據處理。Spark 擁有豐富的生態(tài)系統［19］，包括SparkSQL［20］、Spark Streaming［21］、GraphX［22］、MLib［23］等多個子項目，能夠滿足設施智慧農場在數據處理、分析和機器學習等多方面的需求。最后，Spark 支持Scala、Java、Python 和R 等多種編程語言，從而提高了開發(fā)效率和系統的靈活性。基于Spark 構建設施智慧農場大數據平臺，利用Spark 的實時數據流處理能力，進行即時的數據分析，監(jiān)控環(huán)境變化。基于Spark 的機器學習庫MLib，構建環(huán)境變量的預測模型，實現預測數據的智能控制。此外，使用Spark SQL進行數據查詢和分析，為農場管理決策提供科學依據。通過GraphX，對作物生長、病蟲害傳播等復雜的農場數據關系進行可視化分析。Spark 框架圖如圖1所示。

1.2 數據存儲技術

隨著數據規(guī)模的不斷增長，傳統的數據存儲系統難以滿足大規(guī)模數據的存儲和處理需求。設施智慧農場大數據平臺需要高容錯性、高吞吐量以及良好的擴展性，來應對數據量的快速增長。采用Hadoop Distributed File System（HDFS）［24］作為數據存儲平臺，可以滿足上述需求。HDFS 是大數據環(huán)境專用的分布式文件系統，它通過在多個計算節(jié)點上分布式存儲數據塊來管理大型文件，從而提供了存儲的可靠性，且HDFS的設計支持高效的數據訪問模式，能夠有效的處理大量多樣化的數據。

將物聯網設備采集的農業(yè)數據存儲在HDFS 中，以確保數據的持久化。Spark 框架從HDFS讀取數據進行分析和處理，實現數據的實時或批量分析。通過HDFS 的高容錯和高可用性特性，即使在某些節(jié)點發(fā)生故障時，數據平臺也能保證數據不丟失且服務不中斷。隨著數據量的增加，HDFS 可以輕松擴展到更多的節(jié)點上，以支持更大規(guī)模的數據存儲和處理需求。通過將HDFS 與Spark 結合，設施智慧農場大數據平臺能夠有效地處理和分析大規(guī)模農業(yè)數據，推動設施智慧農場的發(fā)展。

2 設施智慧農場大數據平臺設計

2.1 設施智慧農場大數據平臺架構

設施智慧農場大數據平臺信息化系統架構由基礎設施層、數據層、服務層、應用層、終端和用戶6 個不同的層次構成，總體架構圖如圖2 所示。基礎設施層是硬件設施和網絡資源，是支撐整個系統運行的物理基礎，主要包括通信設施、數據中心基礎設施、物聯網感知設備和農業(yè)基礎設施。數據層，負責數據庫建設、數據綜合管理以及基礎功能支持業(yè)務，存放著系統的數據資源，包括各類數據庫和數據倉庫；利用Spark SQL來管理和查詢存儲在HDFS 的大規(guī)模數據。服務層，為應用層提供后端服務，包括API 接口和業(yè)務邏輯處理接口；通過MLlib 開發(fā)機器學習模型，并利用Spark Streaming 來處理實時數據流。應用層針對不同用戶集成了各種應用程序和服務以滿足特定的業(yè)務需求，通過調用服務層的API，獲取Spark 處理和分析的數據。用戶接口層，提供給最終用戶使用的接口，如移動應用和PC端網頁，針對不同用戶在平臺上相應的服務。通過這樣的分層架構，系統既能夠確保每一層都能獨立地擴展，又保證了不同層之間的高效協同工作，以適應不斷變化的業(yè)務需求。

2.2 設施智慧農場大數據平臺主要功能

2.2.1 設施溫室專用物聯網系統 構建設施溫室物聯網系統，實時、準確獲取環(huán)境信息并進行數據傳輸，是實現設施農場大數據平臺的前提和保障。為實現設施溫室的智能化管理，利用物聯網“六域”模型，構建“神農物聯”系列物聯網系統。物聯網“六域”模型如圖3所示。

用戶域專注于挖掘用戶需求，識別用戶間的相互關系和需求界限。目標對象域包括用戶獲取信息的感知對象和操控的控制對象，通過通信接口的方式進行關聯，實現物理世界與虛擬世界的接口綁定。感知控制域涵蓋了用于信息采集和對象操作的軟硬件系統，實現本地化感知和操控，并提供遠程管理和服務接口。服務提供域構成了物聯網的基礎和業(yè)務服務框架，處理和協同管理感知數據、控制數據及服務數據，提供全面的物理對象感知和操控服務。運維管控域確保物聯網系統的安全運行、高效性能，監(jiān)管系統中的設備和實體行為。資源交換域支持物聯網系統與外界系統間的信息資源共享及服務管理，確保資源的有效利用和流通。通過各域共同協作，實現對物理對象的智能化管理。

“神農物聯”系列物聯網系統，主要由感知模塊、傳輸模塊、智能作業(yè)模塊及感知終端四個核心部分組成。設施溫室物聯網系統核心模塊結構如圖4所示。

其中感知模塊采用高精度傳感器來監(jiān)測環(huán)境數據，采用設施溫室傳感器布設方法［25］確保數據的全面性和準確性，并整合了高分辨率視頻系統，對作物的生長狀態(tài)進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現作物的病蟲害和生長異常情況，同時，在農機和其他設施裝備上部署專用傳感器，實時跟蹤其運行狀態(tài)。傳輸模塊利用5G/4G、有線網絡及Wi-Fi 等多種方式，根據溫室的位置和規(guī)模選擇最合適的網絡連接方式，確保數據傳輸的實時性和高效性。智能作業(yè)模塊通過優(yōu)化任務分配、調度和執(zhí)行過程，實現設施溫室設備之間的協同作業(yè)及智能作業(yè)。物聯網終端實現對各模塊的協調工作與交互，是設施溫室物聯網系統的核心。現場布設圖如圖5所示。