基于物聯網的智慧農業數據采集與分析系統的設計與實現

張 桃

（宜賓學院，四川 宜賓 644000）

近年來，隨著社會和科技的進步，人們也非常重視科技的提升，越來越多的新興技術或者改進技術運用到了智慧農業中，例如分布式存儲、5G、大數據、物聯網技術等[2]。

農業數據采集與傳輸具有網絡覆蓋面大、設備鋪設地形復雜、單次數據傳輸量小且傳輸頻繁、監測節點多、設備成本低、設備尺寸小等特點[3]。隨著信息技術在農業領域的廣泛應用，智慧農業已成為發展農業生產、農業管理、農業教育和科學研究的強大動力。農業數據的采集技術包括數據通信技術和傳感器技術。用于測量精密農業中各種差異的農業信息可以使用低成本、實時傳輸且快速傳輸的高性能傳感器系統。農業數據的采集通常包括土壤PH值、微量元素含量、水分、生長環境溫度、濕度、光照、作物病蟲害等信息[4]。農業數據的準確性取決于原始數據采集及傳輸的精確性，只有采用先進和完善的數據采集技術，才能使原始信息的真實性和及時性才能得到提高，從而最終讓數據在隨后的信息技術處理過程中得到有效利用。智慧農業數據采集與分析系統主要是以物聯網技術、網絡傳輸技術、大數據技術等為基礎的智慧農業關鍵技術，以提高適應性、穩定性、可靠性、易用性以及為目標設計系統功能，達到智慧農業在生產過程中的農業數據智能采集、智能分析、智能環境參數監控、智能信息預警和智能遠程診斷的目的。

1 系統需求分析

由于很多農戶對于新興信息技術的認知和學習程度有限，導致了現代信息技術在農業產業中普及比較慢，所以當前大多數農戶對農業生產過程的環境監測和數據采集依舊靠人工進行觀察和統計，這樣就造成數據可能不準確、不及時等問題[5]；在農業數據的分析方面，由于前期數據源的一系列問題，導致后來根據數據分析出的結果也存在很大問題，往往還是靠經驗進行估算，不能精確對農業生產做出指導。平臺要達到對農業生產環境數據進行智能采集、智能分析、智能監控、智能預警，提升農業企業信息化管理水平，為農業管理者輔助決策提供數據支撐。

2 系統功能設計

根據需求調研分析和系統設計目標，智慧農業數據采集與分析系統主要分為物聯網可視化監控中心和物聯網監控平臺服務中心，其功能主要包括：物聯網環境監測模塊、農作物種植視頻監控與聯動控制模塊、農作物種植地圖與數據融合展示模塊、農作物種植數據分析模塊、農作物種植數據異常預警模塊、農作物種植數據可視化展示模塊系統功能架構如圖1所示：

圖1 智慧農業數據采集與分析系統功能架構圖

3 系統功能描述

土壤墑情監測。土壤商情監測功能可以實現全天候不間斷監測，監測設備自動采集農作物種植土壤溫濕度、土壤PH、土壤氮磷鉀等微量元素含量、土壤重金屬含量、農藥殘留等土壤實時數據，并利用GPS無線網絡實時數據遠程傳輸，農場監測中心自動接收、自動儲存各監測點位的監測數據到數據庫中。

氣象環境監測。該功能主要是對農作物的氣象實時監測，極端氣象及時預報；監測要素：空氣溫度、空氣濕度、紫外線強度、太陽總輻射、風速、風向、風力、降雨；通過農場現場的氣象設備，實時的對農場各氣象進行監測，提高了農業生產對自然環境風險的應對能力，使弱勢的傳統農業成為具有高效率的現代產業。

視頻監控環境監測。該功能主要用于農作物生長環境的實時查看，通過無線/有線網絡通信技術、視頻推流技術等技術，集成農場視頻監控，使生長環境情況直觀展示；

（1）傳感器聯動控制模塊。該模塊主要農作物種植的自動灌溉設備對農場環境監測設備上傳的土壤水分、土壤溫度、土壤性質、空氣溫濕度等數據，結合農作物的需求規律智能的作出最佳反應。

（2）地圖與數據融合展示模塊。地圖與數據融合功能模塊主要用于實現采集數據與區域地圖融合展示的功能，以便讓管理者直觀的了解相關產業的分布情況以及相關數據與地區的聯系，以便更好的做出決策，其主要功能有：①農場分區域地圖顯示。該模塊將農場按照不同農作物的種植區域、生長狀態分成若干個區域，并標示在地圖上，明確了農場工作人員的工作責任，提高了農場工作人員的工作效率，方便農場管理人員的模塊管理，也可為農作物的溯源提供數據依據。②地點標注。農場工作人員根據工作要求，通過標注地點的方式標注自己的上班地點和作業范圍時間。③數據上報。農場工作人員可以把農作物的生長狀態、生長面積、農作物生長過程中的各種情況、人員工作情況用照片的方式上報給系統。

（3）數據分析模塊。數據采集與處理模塊主要用于實現農作物種植數據的自動采集、分析、存儲備份等功能，主要功能有：溫度、濕度、光照、土壤PH值、農藥、化肥等數據采集匯總；以及農作物種植數據庫、農作物健康用藥數據庫、農作物健康專家數據庫、常用農資產品數據庫等數據采集與顯示。

（4）數據預警模塊。①數據預警。數據預警主要是對農作物種植各參數的預警，當農場實際值超過或低于預警值時，系統向管理和工作人員發出預警提醒，預警方式包括PC端消息提醒、APP端消息提醒、手機短信提醒，讓農場工作人員提前作出反應；管理人員人員可以自己設定包括空氣溫度、濕度、土壤PH值等預警參數。②設備預警。設備預警主要是對農作物種植各智能設備硬件參數異常預警，當硬件設備上傳參數明顯偏離環境正常值時，系統會向管理人員發送設備硬件預警提示，管理人員及時安排相關人員前去查看設備運行情況，對相關設備預警設備進行相關處理。

（5）數據可視化展示模塊。可視化監測系統主要用于采集數據的展示，包括農場實際生產情況、地理位置展示，農場實時二氧化碳濃度、土壤PH值、光照、溫度、濕度等環境參數數值的展示，農場實時各點位監控視頻展示以及各數值當前變化趨勢展示等。

（6）系統管理模塊。①數據管理。數據管理模塊主要對系統環境監測數據的儲存、收集、處理、篩選，確保數據安全性、完整性及一致性，以軟、硬件技術為基礎，以數據采集設備為核心，實現對農作物相關的數據、過程、資源一體化集成的管理。②設備管理。設備管理主要是對農場各硬件設備運行狀況的管理，該模塊的主要功能有設備安裝、設備維護、設備更換、設備調撥、設備維護等。③預警管理。預警管理主要是對農場各環境監測設備監測參數范圍的修改、編輯、刪除，對智能控制設備正常工作參數的修改、編輯、刪除等功能。④地圖管理。地圖的管理為農場工作人員工作區域和工作地點提供參考，為管理人員對農場工作的分工提供依據，該板塊主要是對農作物種植地圖區域劃分、關鍵點位的增加、刪除、修改等功能。⑤權限管理。權限管理功能模塊主要用于系統的權限控制，當不同身份的人員訪問系統時有不同的權限，以保證系統安全，該模塊規劃的子功能有：權限分配、權限控、權限查看、權限刪除等。⑥系統設置。主要用于系統基礎設置，后臺配置和農作物信息包括excel編碼，分頁數量，包括對平臺的介紹等配置。

4 系統實現

4.1 技術路線

由于系統數據的采集要配合各類數據采集傳感器使用，且傳感器數量多、種類多，各個點位的部署距離可能較遠，各傳感器與平臺之間又主要通過接口傳輸數據，為保證平臺軟硬件系統的耦合度、平臺安全性、平臺擴展性、軟件開發效率、軟件運行效率、平臺資源利用率和平臺后期運行成本可控等，在技術路線方面，系統的設計以及應用系統開發使用HTML +Java + Jsp+ Android 語言，以Spring Boot為核心框架，并融合Hadoop + Mapreduce + Spark分布式框架，數據庫使用MySQL，采用Processon系統數據設計工具來實現。

4.2 系統數據采集工作原理

系統通過部署在農作物種植生產現場的數據采集裝置進行數據采集，數據采集裝置需采用無線形式工作，應集成各類傳感器、4G通訊模塊、太陽能供電設備。在采集數據時，太陽能和蓄電池負責為各組件提供電源，各類傳感器自動采集各種數據，傳感器先將采集的數據儲存到其內置的數據庫，然后傳感器通過RS485接口與4GDTU模塊通訊，4GDTU模塊再將數據通過4G傳輸的方式傳輸到應用系統的服務器（上位機）做深度分析。在系統進行數據分析時，服務器首先將收到的數據分類保存，然后進行挖掘，再與系統中設定好的參數做數據比對、分析，最后將分析結果以信息和圖形的方式展示出來，為農作物生產提供輔助決策；系統的邏輯結構圖如圖2所示。

圖2 系統邏輯結構圖

4.3 系統數據分析原理

（1）系統在設計過程中設定了各類農業數據的正常格式和農作物/家禽生正常長的環境參數范圍K（K1-Kn），以及分析決策事件集M{M1，M2，M3….}；

（2）在對具體數據處理時，首先將獲得原始數據A進行預處理，對原始數據A進行校驗，校驗后把沒有用的數據或者格式類別不正確的數據直接放棄，再把有用的數據B存起來，并根據數據B類型進行分類存儲；

（3）在數據分類存儲的過程中，把得到的數據B與系統設置的此類數據正常參數范圍K（K1-Kn）進行比對，若數據B在正常范圍內，則觸發分析決策事件中數據正常事件Ma，并保存相關數據；若數據B接近或低于正常參數范圍K（K1-Kn）中的K1時，則觸發分析決策事件中數據偏低事件Mb，并向農戶、決策分析人員、系統管理員發出信息預警（系統信息、APP信息、短信等），并將相關數據進行存儲，再啟動事件Mb的應急處理方案以及時減少影響；同理，若數據B接近或高于于正常參數范圍K（K1-Kn）中的Kn時，則觸發分析決策事件中數據偏低事件Mc，并向農戶、決策分析人員、系統管理員發出信息預警，并將相關數據進行存儲，再啟動事件Mc的應急處理方案以及時減少影響，以此類推。

5 結語

本次論文課題以智慧農業大數據采集與分析為背景展開，針對當下農業數據采集難、采集不準確、不及時、采集后無法有效分析利用等問題，總結出了智慧農業數據采集的實現路徑，再從農業實際應用角度出發，以大數據、物聯網以及無線網絡傳輸技術為基礎，從實際問題中提出具體的場景需求，設計了智慧農業數據采集與分析系統，系統解決了在復雜網絡結構下的農業數據采集分析問題，有效的使種養殖戶在農業生產過程中因數據缺失或者無法獲得準確數據而不能增加產量或收入的問題，具有較好的實際應用意義。