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關于智慧農業生態大數據監管平臺的建設

2021-09-08 03:29:05劉海濤張森
新農民 2021年1期
關鍵詞:作業農業信息

劉海濤 張森

摘要:如今是一個科學技術快速發展的時代,新一代信息技術在農業上的應用,加快推進了我國農業發展由傳統農業向現代化農業的轉變。以互聯網為基礎的信息技術是實現高產、高效、優質農業的關鍵。自“十一五”以來,黨中央、國務院對加快推進我國農業農村信息化高度重視,2005年中央一號文件提出要加強農業信息化建設。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十二個五年規劃的建議》提出要加快發展現代化農業,推進農業科技創新,促進農業生產經營專業化、標準化、規模化、集約化。

關鍵詞:農業科技;平臺建設

農業信息化時代已經到來,智慧農業是我國農業經營模式的革命性飛躍。智慧農業應用現代信息技術成果,集成應用計算機與網絡技術、物聯網技術、音視頻技術、3S技術、無線通訊技術可實現農業可視化遠程診斷、遠程控制、災變預警等智能管理。

1? 建設目標

綜合利用衛星遙感、物聯網、云計算、二三維大數據等現代信息技術,提高農業現代化水平,改變目前農業生產主要依靠傳統經驗、農業生產達不到標準化要求、信息共享缺失的局面。通過平臺建設,提供農業信息資源三維管理服務,實現農業海量數據存儲、管理和高效展示。實現農業生產大規模智能化管理,以農業物聯網、大數據為主的現代信息技術與特色種植業、農機作業日益融合,農業生產智能化、精準化水平顯著提高。實現農業智能管理、分析、決策,改進傳統農業生產產量低、投入產出比低的模式。

2? 主要建設內容

2.1? 智慧農業三維可視化管理系統

建立智慧農業三維可視化管理系統,以實現二維三維一體化、數據管理和應用一體化管理,系統具有GIS功能,提供全套的數據管理技術和逼真的三維效果。滿足智慧農業中傾斜模型、傳統手工模型、矢量數據、影像數據、地形數據、點云數據等幾大類數據的融合展示。

系統支持影像數據、地形數據、矢量數據、人工模型、傾斜模型、點云數據的處理、加載、瀏覽,主要包括數據入庫、數據管理、標繪與量測、數據查詢、多種點云展示模式、開挖分析、通視分析、地形剖面分析、水淹分析、緩沖區分析、拓撲分析、日照分析、天氣分析、空間特效分析等功能。

2.2? 農機作業信息化監測系統

農機作業信息化監測系統由物聯網技術、傳感器技術、圖像識別技術、遙感技術、衛星定位技術以及無線通訊技術,采取軟硬件結合的產品設計概念,通過安裝在農機上的作業監測設備,進行作業數據的采集和傳送,實現農機作業狀態和作業數據準確監測,為農機作業監管提供了量化依據,提升了農機作業管理信息化水平。

建立農機作業信息化監測系統能夠實現農機實時定位,準確判斷作業狀態,實時統計作業面積,農機作業管理部門實時掌握生產進度,農機作業從業人員實時查詢統計信息。監控平臺面向農機管理部門、合作社和農機大戶使用,支持數據接收、數據處理、數據存儲和報表輸出/打印,主要功能包括農機作業地圖、農機作業管理、作業數據統計和歷史數據查詢等模塊。

其中農機作業地圖實現農機實時監控、行駛軌跡回放和農機地圖操作。農機作業管理實現作業統計分析和作業質量分析。作業數據統計實現報表輸出和打印,包括按各級管理部門導出當季農機作業數據,按農機單位導出單日作業數據。

2.3? 農業物聯網大數據管控系統

2.3.1? 農作物種植環境監測

土壤溫濕度、空氣溫濕度、光照強度等生長環境參數對農作物的生長有重要影響。傳統的種植方式,無法對這些生長環境參數進行實時監測與定量、定性分析。利用傳感器實時采集數據信息,通過網絡的將采集的數據進行傳輸,實現對土壤溫濕度、環境溫濕度、光照等生長環境參數的實時監測,并有效存儲數據到歷史數據庫為生長環境參數對蔬菜種植影響的定量、定性分析提供依據。

(1)溫度數據采集

溫度數據采集分為:空氣溫度、土壤溫度,農作物的生長需要適宜的溫度,溫度過高或過低都可能導致死亡。農業上常用日平均溫度、月平均溫度和年平均溫度來評估作物生長所需的溫度環境是否良好。溫度數據采集功能就是為溫度環境評估提供可靠的數據參數。

(2)濕度數據采集

濕度數據的采集分為:空氣濕度、土壤濕度,蔬菜的種植必須在適宜的濕度環境中才能生長出來,所以適宜的濕度對于蔬菜來說也是不可或缺的。

(3)光照強度監測

光照是蔬菜進行光合作用合成糖分進行生長的必要因素,一天中光照強度的分布情況直接影響農作物的生長,通過光照傳感器進行光照強度的監測,了解光照對蔬菜在不同時間段的影響具有重要作用。

2.3.2? 智能設備控制管理

智能物聯網遠程設備控制對設備的控制實施模糊運算和多時段目標值控制理論:系統具有每天多個時間段的獨立目標溫度、目標濕度、目標風速、目標風向設定,相鄰目標值間軟性過渡,防止環境參數的突變對作物的傷害。

2.3.3? 農作物病蟲害監測

利用數據庫和作物病蟲害預測模型庫提取預警信息,以反距離插值方式繪制結果預警圖,預警結果以不同 的著色警示,并以短信、電子郵件、電子顯示屏等方式向農戶、種植大戶、農產品企業等發布預警信息,同時可實現某一時段內病蟲害向其他區域飛行擴散情況的模擬。

2.3.4? 農作物長勢監測與估產

運用平臺強大的監測與分析工具,建立洪澇監測、干旱監測以及高溫熱害監測等災害監測模型,對獲取到的監測區域的遙感影像和地面觀測資料進行分析處理,提取溫度、降水量、日照等氣象要素,計算出災害類型、受災面積、受災等級、災情分布等災害相關信息,并生成各種災害監測專題圖,使相關人員更直觀掌握災情狀況,為災害的應急防御提供依據。

2.3.5? 農業資源“一張圖”

農業資源“一張圖”是遙感影像、農田地塊數據、土壤現狀數據、農產品數據、環境監測數據、畜牧養殖、漁業水產、基礎地理,以及遙感監測等多源信息的集合。“一張圖”管理農業資源,采取多源、多級、多專題數據管理模式,以農業基礎數據庫、土壤現狀數據庫、農業產業布局數據庫為核心,逐步建立健全農業產量、土壤監測、農產品安全、環境監測、畜牧養殖、養殖水產、農情監測、病蟲害監測等數據庫,構建多專題的農業“一張圖”數據庫,實現“一張圖”管理農業資源。

2.4? 農產品質量安全溯源系統

農產品質量安全溯源體系緊跟“互聯網+”步伐,運用包裝產品”一品一碼”實現智慧化管理,打通多系統無縫銜接,幫助企業實現產品營銷。

2.4.1? 企業信息管理

對企業的基本信息進行添加和管理,具體包括企業概況、生產區信息、生產區塊信息進行采集登記。

(1)企業管理:包括企業名稱、企業地址、所屬區域、注冊商標、負責人照片、組織結構代碼證、營業執照、企業介紹等。

(2)基地管理:包括基地名稱、負責人、聯系電話、面積(畝)、平面圖等信息。

3.4.2? 投入品管理

主要功能是對企業的投入品進行管理,包括投入品采購環節、存儲環節以及使用環節等信息進行記錄和管理。具體包括投入品采購管理、庫存管理、使用記錄三個模塊內容。

(1)投入品采購管理:記錄企業實時采集種苗、化肥、農藥等投入品的采購信息:包括投入品名稱、類型、單位、規格、采購訂單編號、采購數量、責任人、采購日期、采購商、采購時間、供應商、生產廠家、可上傳采購單等憑證等。

(2)投入品庫存管理:通過該功能可以查詢和統計倉庫里剩余投入品的庫存數量。

(3)投入品使用記錄:記錄員在投入品使用管理功能中詳細記錄投入品的日常使用信息,并及時更新投入品的生產檔案數據。使用記錄具體包括投入品使用的產品批次號、產品名稱、生產區、投入品編號、投入品類型、投入品名稱、單位、表單名稱、數量、使用時間、使用人等信息。

2.4.3? 生產管理

種植過程的信息記錄管理,包括種植計劃、投入品施用信息、農事操作信息、采收信息等。

2.4.4? 加工包裝管理

主要用于對加工信息、包裝信息、貯藏信息進行管理。

(1)加工信息:包括工廠名稱、人員姓名、加工工藝、產品批次號、關聯批次、并可上傳相關操作圖片。

(2)包裝信息:添加包裝記錄,記錄產品包裝的所有信息,具體包括包裝場所、包裝材料、包裝形式、箱件要求、包裝日期、包裝數量、包裝規格、身份起止碼、并可上傳相關操作圖片。

(3)貯藏信息:包括倉庫庫存信息管理、入庫管理、出庫管理等,并可上傳相關操作圖片。

2.4.5? 檢測管理

檢驗管理員通過該功能記錄產品質量檢測相關的自檢及抽檢信息,支持相關檢測報告的上傳。主要包括產品名稱、產品批次號、檢測日期、檢測方式(自檢、外檢進行選擇)、檢測依據/項目、檢測結果(符合、不符合進行選擇)。

2.4.6? 銷售管理模塊

記錄銷售時的銷售記錄,包括農產品的銷售流向等信息。在發生質量安全問題時,能通過生產批次信息及時進行產品召回或其他處置;還可對企業產品的產量、銷量等信息,可根據田塊、品種、時間、產量、銷量等指標進行統計,自動生成統計報表。

2.4.7? 農產品追溯查詢

(1)Web 查詢:建立追溯查詢網站,通過輸入追溯號碼,點擊查詢按鈕,可以查詢到追溯產品的企業信息、產品信息、批次信息與生產檔案信息等全部內容。

(2)二維碼掃描查詢:消費者可以通過手機等掃描工具對產品的二維碼進行掃描,可以查詢到追溯產品的企業信息、產品信息、批次信息、生產檔案和檢測信息等全部內容。

(3)觸摸屏及其它終端查詢:在超市或者批發市場等場所,消費者可以通過觸摸屏及其他終端方式進行產品查詢,可以查詢到追溯產品的企業信息、產品信息、批次信息與生產檔案信息等全部內容。

3? 建設成效

3.1? 整合共享農業信息資源數據

農業信息資源體系分支多、數據量龐大,信息資源共享是智慧農業建設的基礎,可以有效地避免重復建設及信息孤島的出現。結合二三維大數據技術手段,實現智慧農業信息資源可視化管理,農業各領域信息化服務全覆蓋,助推農業現代化快速發展。

3.2? 增強農業精細化管控能力

綜合利用衛星遙感、無人機、物聯網、云計算等現代信息技術和設施設備,對農業資源要素、生產過程、時空方位及生產環境進行感知、診斷、決策,開展農業地塊精細提取、耕地質量監測、作物長勢及生長環境持續監測、重大動植物疫情防控、災害預警、農情信息動態等服務,精準指導全省智慧農業生產發展。

3.3? 農產品質量安全全程追溯管理

逐步形成農業大數據產業鏈,農業監管、決策更加精準、及時、高效,農產品質量安全更加有保障。實現農業行業管理信息資源集成共享應用,全面實現優質品牌農產品和農業投入品溯源。

參考文獻

[1] 大眾日報.建設大數據平臺推動農業智慧化[J].農業工程技術,2018,38(3):43.

[2] 劉亞林.基于物聯網智慧農業平臺建設大數據的研究[J].計算機產品與流通,2019(11):58.

[3] 周剛,駱虎.智慧農業大數據應用平臺的研究和設計[J].科學與信息化,2019(23):147.

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