表型性狀數據采集系統在玉米區域試驗中的應用

臧賀藏，王言景，趙巧麗，李國強，鄭國清

(1.河南省農業科學院 農業經濟與信息研究所/河南省智慧農業工程技術研究中心，河南 鄭州 450002；2.鄭州師范學院 初等教育學院，河南 鄭州 450044)

玉米是河南省主要秋糧作物。2011—2015年，河南省玉米種植面積穩定在303萬～334萬hm2，占全國玉米種植面積的8.86%，總產占全國的8.35%[1-6]。玉米產量形成與表型性狀關系密切，因此，研究玉米表型性狀數據采集系統，對提高數據采集工作效率、降低采集人員的勞動強度具有重要參考價值。傳統玉米表型性狀數據采集仍然普遍采用人工測量、紙質記錄、經驗決策等工作方式，由人工實地觀察記錄數據，再錄入電腦進行人工統計、分析，整個信息采集過程具有費時、費力、誤差大、錯誤率高等缺點。因此，高效的數據采集仍是當前玉米育種亟需解決的關鍵難題。

作物品種區域試驗是在一定生態區域范圍內，選擇有代表性的多個試點同時實施同一試驗，鑒定參試品種的適宜推廣區域，并評價其穩產性及其他綜合性狀，為新品種審定和推廣提供依據[7-9]。玉米育種過程涉及育種目標的確定、試驗設計、田間性狀調查、室內考種、試驗結果整理與分析等多個環節，是一項繁瑣的科研工作[10]。隨著玉米品種資源越來越豐富，育種方法也越來越多，育種工作者在實踐中積累了大量的第一手資料，面對浩瀚的種質材料和繁多的記載項目，如何從中快速獲取有益信息已成為難題，傳統地采用現代化純計算機數據處理技術已達不到滿意的效果。無人機遙感技術可以快速獲取群體作物表型信息，但很難在規模化育種小區廣泛應用[11-12]。官曉敏等[13]結合Excel強大的公式計算功能將原始數據的計算自動化，并利用編碼的Excel VBA程序自動完成對數據結果的保存、整理，解決了區域試驗中考種數據錄入工作量大、易出錯、重復計算多的問題。王虎等[14]設計了基于Windows Mobile手機平臺的作物品種田間測試數據采集系統，實現了數據的實時采集，解決了傳統人工紙質錄入效率低、錯誤率高的問題。趙新穎等[15]基于云計算技術，建立了水稻區域試驗的信息采集系統，以降低人力成本，提高試驗質量。張士敏[16]以物聯網為基礎，建立了水稻區域試驗的信息采集系統，可以代替人工操作，極大地減少區域試驗工作量。趙巧麗等[17]設計開發了通用型作物表型性狀數據采集系統，改變了手工記錄的傳統數據采集方式，省去了數據二次錄入過程。以上這些研究主要針對田間試驗數據采集，而有關表型性狀數據采集系統在玉米品種區域試驗中的應用研究鮮有報道，鑒于此，本研究設計了玉米表型性狀數據采集系統，以實現玉米表型性狀數據的快速采集，為其他作物表型性狀信息的快速獲取提供參考。

1 系統的總體設計

1.1 系統的總體結構

系統由軟件和硬件組成，軟件部分包括玉米表型性狀數據采集系統手持終端APP(以下簡稱APP)和玉米表型性狀數據管理系統(以下簡稱Web管理系統);硬件部分包括手持終端采集設備和條碼打印機，條碼打印機主要用于專用條碼和普通條碼的設計和打印。

1.1.1 數據層 該層位于數據庫服務器端，為業務邏輯層提供數據服務。系統Web 端由分布于各試驗站上傳的基礎信息數據和業務數據組成，下達的試驗任務實時更新至服務器。手持終端APP可實時獲取Web管理系統下發的試驗任務，根據試驗任務進行數據采集，采集數據上傳至服務器，為Web管理系統和條碼打印機提供數據來源。

1.1.2 邏輯層 該層是系統架構中的核心部分。本系統中，邏輯層主要集中于業務流程的功能實現，用戶從Web瀏覽器提交試驗任務操作請求，到服務器接收并處理，然后把用戶請求的數據返回至瀏覽器。手持終端APP從服務器接收用戶任務，并將采集的數據通過無線方式上傳至服務器，為Web瀏覽器提供所需數據。

1.1.3 用戶層 該層是用戶與系統交互的窗口，用于接收用戶的輸入，對數據層數據進行顯示和操作。

1.2 數據庫設計

數據庫包括系統管理數據表、基礎數據表和表型性狀數據調查表。系統管理數據表包括用戶表及用戶組表，主要用于用戶登錄以及管理員進行用戶角色管理數據表。基礎數據表包括行政區域數據表、試驗站管理數據表、玉米品種數據表、性狀管理數據表等。表型性狀數據調查表包括物候期記載表、抗逆性記載表、病蟲害調查表、主要性狀調查表、產量性狀調查表等。

1.3 系統的工作流程

系統工作流程如圖1所示。條碼是連接田間與室內2大系統的核心，其中，田間子系統包括手持終端采集設備和手持終端APP；室內子系統由條碼打印機、Web管理系統和數據中心組成。

通過Web管理系統，管理存貯于數據中心的手持終端APP采集上傳的表型性狀數據，使用條碼打印機，按照試驗布局，以一定的順序依次打印條碼，再將條碼按照打印順序依次懸掛在小區玉米植株上；通過手持終端APP掃描玉米植株上的條碼，進入數據錄入界面，數據錄入完畢，通過無線網絡與數據中心的數據同步。系統的詳細操作步驟：(1)用戶根據權限登錄Web管理系統；(2)設置試驗任務，試驗任務下發到手持終端APP；(3)手持終端APP根據試驗任務，生成田間布局，田間布局的小區編碼無線上傳至服務器；(4)條碼打印機從服務器獲取需打印的小區編碼信息，按順序打印條碼；(5)按順序打印好的條碼，根據試驗布局順序依次懸掛在玉米植株上；(6)手持終端APP通過掃碼進行數據采集。

圖1 手持終端APP和Web管理系統工作流程

2 試驗與結果

2.1 手工與手持終端APP數據采集試驗方案

為測試手持終端APP數據采集效率，分別采用手工與手持終端APP試驗，對數據采集耗時進行了比較。表型性狀信息采集設備采用成都富立葉電子科技有限公司生產的富立葉C7手持終端，該設備配置四核、雙卡4G、Android 5.1系統、7英寸高清液晶屏、1 280 ppi×720 ppi高分辨率，具有NFC、Wifi、藍牙、GPS+BDS等功能，以及可選配一維/二維條碼掃描模組、UHF讀寫卡功能；同時，該設備耐高光、電池容量大、攜帶方便。數據采集耗時試驗于玉米成熟期進行，選擇常測的8個表型性狀(表1)為數據采集對象，數據格式包括文本、數值、圖片等常用形式，性狀測量標準參考《農作物品種試驗技術規程—玉米》[18]。挑選6名從事玉米田間試驗的一線人員，現場實際操作培訓30 min后，隨機分3組，每組2人。手工采集試驗人員共6名，隨機分3組，每組2人，樣本量為30株，按性狀采集標準采集，1人測量8個表型性狀數據、拍照、錄入Excel表格及圖片重命名，1人記錄8個表型性狀的試驗時間。試驗以采集表1全部性狀的時間為指標，以完成全部性狀數據采集所消耗的平均時長作為衡量標準，試驗結果取平均值。

表1 8個玉米表型性狀

2.2 手工與手持終端APP數據采集耗時對比結果

手工數據采集主要包括以下4個操作流程：(1)將觀察觀測數據記錄到記載本上；(2)用相機拍攝圖片；(3)將記載本上的數據錄入到Excel存檔；(4)將拍攝的圖片導出并重新命名。手持終端APP采集玉米表型性狀數據時僅需將數據記錄到設備中，其余3個步驟同步到Web管理系統自動完成。表2為手工與手持終端APP數據采集耗時，由表2可以看出，3組人員手工采集10株玉米數據的平均耗時為629 s，其中，在數據記錄環節平均占用40.2%的時間，數據錄入環節平均占用35.9%的時間。而同一批人員利用手持終端APP采集數據耗時平均為183.7 s，與手工數據采集方式相比，應用手持終端APP采集數據可節約時間70.8%；同時省去了拍照、數據錄入、圖片重命名環節。

表2 手工與手持終端APP采集10株玉米數據耗時對比

3 應用效果

手持終端APP數據采集應用案例如圖2所示。玉米表型性狀數據采集系統自2016年以來，已在相關育種機構進行了應用。主要對象為從事玉米區域試驗的田間一線人員，應用前進行技術培訓和實際操作等跟蹤服務，以實現玉米表型性狀數據標準化采集和規范化管理，同時建立科學、規范的案例演示。采集員登錄手持終端APP后，顯示區域試驗功能界面，選擇需要采集的性狀指標制作模板，保存模板名稱為“成熟期”，選擇使用該模板，見圖2a；進入數據采集界面，見圖2b。數據采集全部結束后，可以查詢數據詳情，見圖2c，查看完畢可一鍵上傳。

a:新建模板詳情；b:田間采集數據；c:數據詳情

4 結論與討論

圍繞玉米品種區域試驗生產全程的信息化實際需求，設計了玉米表型性狀數據采集系統，實現了玉米關鍵生育期的精確采集，有效解決了當前玉米生產全程數據采集手段落后、記錄數據費時費力、數據管理難等問題。用戶隨時隨地通過手持終端APP，快速采集與實時查詢玉米表型性狀數據，便于實時實地滿足玉米區域試驗生產管理過程各環節的需求。與傳統的手工數據采集對比，手持終端APP采集數據耗時可節約70.8%，省去了拍照、數據錄入、圖片重命名的環節。與相機拍攝照片相比，利用手持終端APP拍攝的照片，可以自動標注拍攝時間，以小區編號命名，便于圖像數據的后期整理和利用。

趙新穎等[19]基于云計算技術，建立了一個水稻區域試驗的信息采集系統，利用云計算對傳感器收集的信息進行分析，為區域試驗的農藝操作和結果評判提供依據。趙慶展等[20]設計了基于移動GIS的棉田病蟲害信息采集系統，實現了病蟲害發生位置及屬性信息的快速采集。黃錦等[21]設計開發了一套基于移動智能設備的育種田間信息采集系統，主要討論了育種田間數據快速錄入、動態配置表單、數據有效性驗證以及保障數據安全的方法。上述研究主要側重于基本數據的錄入，而本研究應用的手持終端APP具有UHF電子標簽掃描、試驗布局圖的生成及采集模板的共享。根據用戶在生產實際中的應用需求，可以靈活調整表型性狀采集字段，為每個字段設置閾值，統一表型性狀數據的判斷與采集標準，可減少人為誤差和干擾。本系統在實際應用中也發現了一些不足之處，如株高、穗位高以及考種數據等需要儀器測量后再錄入到系統內，時間消耗多，易產生人為誤差。當前，該系統正在嘗試解決各類測量數據的自動采集問題，以期進一步提高數據采集效率。如何進一步完善系統的功能，提高系統的實用性，今后還需進一步研究和探索。