大數據在農業無人機上的應用

劉博

摘? 要：伴隨著互聯網技術的飛速發展，各行各業的工作模式均發生了翻天覆地的變化，包括農業。大數據能夠高效處理所獲取的相關數據，可分析處理農業無人機運行期間形成的大量數據，所以在農業無人機運行中廣泛應用。為促進農業無人機中的大數據應用，加快無人機升級發展速度，積極落實大數據在農業無人機中的應用，是非常有必要的。

關鍵詞：農業無人機;互聯網技術;大數據

伴隨著科學技術的快速發展，人類生產、生活、科研期間產生的數據呈直線生長，促使大數據這一概念形成。大數據具有多種含義，其中維基百科認為“無法在一定時間中通過普通軟件工具捕獲。管理的數據集合”就是大數據。大數據存在多樣性、高速性、規模性這三大典型特點，其中規模屬于大數據最主要特點，數據量十分龐大，且伴隨著互聯網技術的成熟更新，數據量還在持續增長，最終達到IPB。高效性屬于數據處理必須要求，只要充分發揮高效性特點，在最快時間內處理所有數據信息，才能滿足相關行業中龐大數據量實施分析的目的，才能充分發揮相關數據的實際價值[1]。無人機是一種基于計算機科學、信息科學研發出現代化技術，也是無人駕駛航空飛行器簡稱，于1914年問世，但在上世紀下半葉才進入高速發展期。測繪屬于無人機重要應用功能，通過攝像機、傳感器可獲取詳細的地面圖像信息，并利用其傳輸功能，將測繪信息實時傳輸給相關人員，此時進行數據處理，可保證數據處理的實時性、高效性以及準確性。但測繪數據過于龐大，采用傳統方法進行數據分析，難以保證數據處理高效性，但應用大數據技術實時分析處理，無疑可解決這一問題。本文主要分析大數據在農業無人機上的應用。

一、硬件設備組成

無人機在農業領域應用期間，主要使用的硬件設備包含地面站系統、無人機平臺系統以及無線傳輸系統[2]。對平臺系統而言，其主要應用大疆精靈Phantom4 Pro類型智能化設備，最長飛行時間30分鐘，具有主動規避障礙這一優點。無人機有兩種定位模式，不同情況下的定位模式存在差異。無人機采集數據過程中，均通過對應傳感器進行數據采集，比如XV-8000CB類型角速度系統。無人機所用的圖像采集設備屬于CMOS影像傳感器設備，有效像素是2000萬。無線傳輸系統的實際作用距離時間達到7000米，經圖像采集卡可拔格式圖像轉變為數字信號，對熟悉信號實施合理分析與合理處理，可將數據、圖像信息實時化傳輸至地面站系統。大數據分析期間，主要通過電數據讀取方式以及寫入方式達成目標。這一過程必須進行大型建模操作、運算操作。而地面站系統中應用的大數據硬件包含服務器、八核CPU，可加快數據運算速度，增加相應的存儲空間，實時顯示數據分析結果，方便實施詳細分析及詳細研究，滿足最終數據計算要求以及數據分析要求。

二、處理工作流程

大數據的實際數據量非常龐大，數據來源途徑十分豐富。這些數據中不僅存在有價值數據信息，也存在無價值數據信息[3]。積極應用大數據技術，可充分篩選出這一批有價值數據信息，積極有效處理這些數據信息，獲取其中的重要數據信息。農業無人機運行過程中，搭載的大量傳感器系統、數據信息采集設備以及攝像機設備，均會在無人機運行過程中采集相應數據資料，并在傳輸功能、網絡技術支持下，將相關數據一一傳輸至交換機設備中，交換機設備網絡會主動與數據采集器連接，針對數據實施交換處理，并進行數據匯集處理。

在這一過程中，大數據技術還可執行多種多樣的同步協議，在預防交換延時期間，持續提升數據信息獲取合理性與實時性。但無人機系統會被相關設備的實際運行性能影響，所以無法分析已經獲取的數據。此時可將數據傳輸至地面站，采用傳統數據信息處理技術，有效提升大數據傳輸效率、速度、頻率。積極應用通信鏈路技術，通過使用數字型寬帶，將相關數據信息及時傳輸至地面站系統。地面站系統采集到相應數據信息后，可結合實際規范對相關數據進行有效規范，還可結合詳細需求，進行數據信息快速重放，為后期數據分析提供充分支持。處理分析大數據過程中，還可細化相關數據信息，達到預處理以及數據有效分析等目的。既往傳統服務器是中心，通過把傳統服務器的中心地位轉變成數據中心，數據處理期間則可結合半結構類型、非結構類型數據情況，實現特殊處理與針對性處理，加快數據實時處理速度，實現數據處理科學化。

記錄數據信息期間，還可充分落實大數據實時監測，將相關數據有效劃分成多個類別，與具體數據類型進行有效結合，將相關數據發送至對應系統中。若在這一數據處理過程中積極聯合知識庫實施輔助性決策，還可將相關決策轉變成數據挖掘基礎，并與綜合監測結果與Fenix處理結構有效整合，將相關數據傳輸至相應存儲管理類型系統中，創建對應數據庫系統，進行數據有效整合與有效處理工作。

三、軟件系統及算法分析

進行數據分析處理時，主要應用大數據分析處理軟件，這一類軟件類型較多，比如 java分布類型。在數據處理過程中，軟件是主要框架，其中包含多個系統，比如文件系統以及通用模塊系統等。其中文件系統有大量分布類型文件，這些文件由集群文件組成。軟件應用期間，可在對應節點中，創建相關分布類型文件架構，通過Hadoop技術進行計算內容簡化，創建專業計算模型。從實際應用可發現，軟件的容錯技能和擴張性能比較理想，適合實施大數據分析處理。農業無人機應用期間，必須做好航線規劃工作，此時主要通過軟件中方塊版面路徑算法完成處理工作。從理論角度分析，若存在相關路徑不合理表現，并在農業生產、作業期間體現出來。為有效避免這一情況的發生，必須積極啟動預防措施，實現有限性原則，保證路徑設置合理，繼而達到路徑合理目的。

結束語

無人機近年來在農業生產中廣泛應用，在運行期間可采集大量生產數據信息。但應用傳統方法難以有效處理分析相應數據信息，結合無人機實際應用特點，積極準確采用大數據技術，無疑可有效處理相關數據。

參考文獻：

[1] 顧軍林.大數據在農業無人機上的應用研究[J].農機化研究，2019，41（4）：213-217.

[2] 王曼.大數據在農業無人機上的應用研究[J].信息記錄材料，2020，21（6）：153-154.

[3] 郭德榮.關于大數據在農業無人機上的應用研究[J].農民致富之友，2021，（4）：220.