基于農業物聯網的梯田農業生產環境構建與應用

摘 要：在山區應用物聯網進行農業生產，需要根據相應的地理環境制定相應的方案。不同高差的土地，對農作物的生產有相應的影響。針對這一問題，通過物聯網傳感器采集土壤的濕度、不同高度下空氣的溫度和光照強度等環境參數指標，經過大數據中心的運算服務，實現對農作物的生長指標的預測，并指導農業生產活動。文中借助物聯網和大數據運算，構建梯田類農業生產環境管理策略，可以為較為落后的農業生產地區提供一定的實踐借鑒。

關鍵詞：梯田；山地環境監測；農業生產；大數據分析；農業環境采集；農業物聯網

中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）07-0-03

0 引 言

陽泉市的地形為山地丘陵模式，農業生產較為分散。在農作物種植中，村鎮農業生產長期依靠種植經驗獲取農產品的生產管理策略。隨著人工智能和物聯網技術在農業生產領域的深入，基于物聯網的農業種植數據采集與管理系統逐步被應用在現實生產中[1]。農業種植類的物聯網側重于山地農業的數據獲取、野外數據的存儲、地形和水文數據的獲取及處理。本文對陽泉市的農業生產物聯網設計進行了深入的探討，根據陽泉市的地形、水文、植物特點等因素，提出了科學的農業物聯網生產方案。

1 物聯網技術在農業中的應用

在陽泉市的傳統農業生產中，對農作物的生長環境有一定的條件要求。陽泉市地處太行山脈，在農業種植過程中，土壤的含水程度、土壤的化學性質、農作物生長的溫度和光照等條件對作物的生長和收獲都有著重要的影響。隨著現代化農業生產技術的提高，在農業生產中對各類生產要素的監控越來越精細化和智慧化[2]。物聯網技術在農業中的應用，使得人們可以在高效采集農業生產數據后，制定相應的農業生產策略，從而得到高效穩定的農業生產方式[3]。

在陽泉市農業物聯網的設計和實現中，以目前流行的各類農業數據采集傳感器為技術支撐，加強對陽泉市山地類型農業生產信息的采集和感知判斷能力；將物聯網技術與農業生產技術相結合，實現陽泉市梯田的小規模自動化種植。

2 物聯網在農業生產中的架構

在農業中應用物聯網技術，可以按照農業生產的規則將相應的物聯網架構劃分為山地農業數據感知層、遠程設備接入層、物聯網通信層、數據處理層和農業生產應用層[4]。

數據感知層用于對陽泉市山地農業特有地形進行環境數據采集。其中包含梯田類土壤墑情感知器、氣壓氣象測定儀、土壤保水度傳感器和梯田溫度變化傳感器。這些傳感器能夠自動采集梯田類型的環境數據，并自動上傳至相應的數據處理器。

在山地農業生產中存在多種類型的傳感器，這些傳感器類型不同，所以這些傳感器之間的連通性問題是接入層需要解決的首要問題。在接入層需要實現這些傳感器數據互訪問。在此采用可以兼容傳統以太網、RS 485、RS 232等的方式進行數據傳輸。這樣能夠滿足陽泉市梯田的傳感器數據傳輸需求[5]。

在山地類型的農業生產中應用物聯網技術，通信網絡的構建較為困難。隨著移動通信技術的快速發展，在陽泉市的梯田物聯網構建中采用了GPRS和5G 進行數據傳輸，可以保證數據規模較大時能夠及時快速地傳輸。

在陽泉市的梯田物聯網應用中，數據層的功能包括梯田環境類數據存儲和山地采集數據預處理。在陽泉市的梯田類農業生產中，傳感器分布的立體性非常強，農業環境數據采集的空間位置信息較多，在此處由數據層對梯田類環境數據進行存儲，對整個農業物聯網實現數據的共享。在梯田類物聯網中，需要將采集到的山地梯田類數據進行誤差剔除和缺失數值補充，為物聯網數據處理、應用做準備[6]。

在數據采集與處理之后，物聯網應用層對采集的梯田類數據進行數據挖掘與生產分析，通過數據的挖掘與分析建立陽泉市梯田類農業生產的數據模型，通過大數據技術對數據進行分析，以此對陽泉市的農業生產做出決策。

3 陽泉市梯田農業物聯網系統設計框架

3.1 梯田農業生產物聯網系統整體框架

在陽泉市構建的梯田農業物聯網系統由梯田環境監測系統、智能水肥灌溉系統、山地數據采集分析系統、信息融合處理系統構成。在陽泉市梯田農業物聯網的構建中，針對梯田環境溫度、坡面濕度、一天中CO2的濃度變化、光照強度等數據，通過現有的工業網關進行統一采集并傳輸到物聯網集成控制平臺。在梯田類物聯網系統中，實施構建視頻監控系統，獲取不同高度層次的農作物生長圖像信息，對這些農作物生長圖像信息進行深度學習算法的信息融合分析。對陽泉市的特有農作物生長趨勢信息進行分析，借助物聯網中的信息融合技術，對梯田生產的環境數據、作物長勢預測信息進行相應的信息融合，制定相應的梯田類農業生產調控策略[7]。

在梯田物聯網系統中的數據層，建立梯田農業生產數據源存儲模塊和梯田大數據分析存儲模塊。通過陽泉市梯田類的數據采集傳感器獲取相關的農業原始數據，構建陽泉市梯田農業數據庫。利用HDFS分布式存儲，預處理數據以支持農業生產。在數據匯總中根據梯田農業生產特點進行數據分類。在梯田物聯網系統的業務層中，引入Apache Spark大數據引擎處理采集的綜合農業信息數據。在對梯田物聯網數據信息的分析過程中，采用聚類算法和迭代計算建立山地農業數據分析與計算的模型。利用這些處理后的數據提升陽泉市梯田農業數據處理的效率。

在梯田物聯網農業生產交互功能設計時，主要涉及采集的農業生產實時數據管理和采集的梯田數據的傳輸問題。通過交互層設計，實現對數據的分析與挖掘的可視化，提高非專業計算機操作人員對數據的理解度[8]。

3.2 梯田類物聯網環境監控設計

3.2.1 梯田監控物聯網設備

在陽泉市梯田類物聯網設計中，環境監控設計主要包括梯田高差環境感知、遠端數據穩定傳輸、梯田生產環境控制、梯田生產綜合管理平臺、用戶管理平臺。梯田高差環境感知模塊主要由梯田類環境檢測傳感器組成，主要檢測不同的梯田高程溫度變化、水汽蒸發強度、不同高度處的CO2濃度、整個梯田的迎光面光照強度及光照差[9]。除上述基本功能外，還對各種異常數據和信息進行報警，包括梯田內的設備運行情況、光纖或無線信號傳輸故障、梯田數據模型決策類異常等。在環境監控物聯網系統中，環境預警系統設計包括梯田的傳感器閾值獲取、山區信息推送、實時的農業信息監控、報警指標的限定。

3.2.2 梯田農業生產中環境數據采集與存儲

根據陽泉市梯田農業生產的特點，按照選擇的傳感器和通信類型，在構建山區梯田類型的農業物聯網時，需要解決農業信息數據的存儲、客戶訪問的快速響應等問題。在梯田農業物聯網中，將HDFS作為梯田類農業數據的存儲組件，在梯田類物聯網中采用流式數據存儲訪問類型，使得采集到的梯田環境信息可以分塊分類別在不同的機器上進行存儲和轉發。

采集的梯田農業數據初始值為原始數據，通常缺乏整體性和規律性，這樣的數據對農業生產的決策無法形成有效支撐，因此需要借助高性能計算機運行聚類算法和決策樹算法處理梯田農業系統采集的數據。根據陽泉市的算力應用分布，把大數據計算放置在相關的學院大數據中心進行。通過對梯田農業生產歷年數據的分析，預測農作物在一年中的生長情況。在梯田的灌溉中，可以采用隨機的C4-5算法進行農作物澆灌模型構建。在梯田的物聯網應用中，可以收集相關作物的生長規律，構建水肥一體的灌溉數據庫，并最終形成梯田灌溉數據模型，進而對陽泉市的梯田灌溉進行分析與指導。

3.3 系統的硬件與軟件設計

在梯田物聯網應用設計中，硬件資源主要包括各類型農業數據采集傳感器、高性能計算機以及綜合控制系統。在梯田物聯網設計中應用的傳感器見表1所列。

對于梯田類物聯網系統數據的分析操作，與相關的高校進行合作，在大數據中心進行數據分析，將分析的結論通過互聯網發送至系統的控制中心，然后對整個梯田的生產做出調整。

在系統的軟件設計中，按照梯田類物聯網的設計要求，將功能逐層分解設計，按照梯田物聯網的業務特點進行程序設計。系統包括HDFS分布式存儲計算模塊、大數據中心數據傳輸模塊、大數據中心的算法實現模塊、傳感器數據采集轉換模塊、梯田農業數據的預處理與查詢模塊[10]。

針對陽泉梯田物聯網系統的數據存儲采用MySQL數據庫，分布在梯田中的各類傳感器通過移動通信網絡將數據傳輸至大數據處理中心，經過大數據服務器的處理，最后將梯田的各類環境數據寫入數據庫。在梯田的農業生產過程中，采集的數據主要是植物生長的環境溫度、空氣的濕度、土壤的pH值、日均光照等數值型數據。

3.4 系統測試

在測試中，主要的種植對象為水果玉米和紅薯，在梯田搭設混合生產大棚，設置相應的傳感器，采集大棚中的CO2濃度、濕度、作物生長的根系溫度、土壤的營養指標等。通過Java 語言編寫相應的處理程序，實現采集數據的導入，應用Hadoop進行數據的分析和相應規劃調控的執行。

4 結 語

將物聯網技術與傳統農業生產相結合，可以提高農業生產的效率，降低農業生產的勞動強度。通過構建梯田類型的農業物聯網，可以為較為落后的農業生產地區提供一定的技術支撐。在梯田類的物聯網設計中，對不同高度和濕度的環境有不同的種植策略。系統可以根據采集的數據針對不同的環境進行種植策略推薦。物聯網技術還可以被逐步推廣應用在其他領域。

參考文獻

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