智慧梨園系統的研究

摘 要：近年來，以人與自然和諧共生為主要內容的綠色發展理念逐漸深入人心。2021年3月政府工作報告指出我國將在2030年碳達峰、2060年實現碳中和，這也彰顯了我國政府貫徹綠色發展理念，走低碳環保發展道路的決心和勇氣。[1]本文通過智能梨園管理系統的應用，可以使碭山梨的生產管理更加標準、更加智能。同時，“智慧梨園”可以促進碭山相關行業的發展，推進酥梨產業盡快實現“節約成本，增加收入，增加價值，提高效率”。

關鍵詞：智慧農業；Web GIS；

智能農業是近年來興起的一個概念，但國內外對其還沒有統一的定義。一般情況下，智慧農業是指使用各種農業資源，降低生產成本和能耗，降低環境的破壞，實現最佳農業生產效益的一種農業生產方式。可以說，智慧農業是在充分發揮信息技術優勢的基礎上，對農業生產系統進行優化和完善，從而實現農業資源的高效利用，獲得更高的農業效益。[2]“智慧梨園”數字化建設不僅要完成生產種植的全程機械化應用與推廣，還要幫大家提高種植生產智能化、管理過程數字化、基地運營智慧化、農業生產可視化水平。將通過互聯網技術與“酥梨”生產、經營、管理、服務的深度融合，幫助果農增收。

一、系統開發所需技術

（一）衛星/無人機遙感

準確的農作物空間分布信息是農業現代化管理的基礎，因此大田農作物分類識別是農業遙感的研究熱點之一。遙感農作物分類的核心方法是影像光譜特征分析。利用HJ-1A/B月度時間序列NDVI，通過分析波譜曲線，實現了碭山縣梨園梨樹種植分類識別及種植面積測算；利用 Landsat8時間序列NDVI、光譜反射率和幾何紋理作為分類特征，[3]如圖1所示，對碭山縣酥梨實驗基地進行分類研究，得到的效果較好。雖然衛星遙感是目前大面積農作物分類主要手段，但存在成本昂貴、回訪周期長和空間分辨率低等問題，且過于依賴于衛星過境時的天氣狀況，實時性和準確性均受限。隨著高分辨率傳感器和低空無人機遙感技術的發展，憑借其靈活性高、周期短、空間分辨率高、受天氣和云層影響小等優勢，彌補了傳統衛星遙感的不足，成為目前小區域農業遙感數據獲取的主要手段。[4]相比于中低分辨率遙感影像，高分辨率影像的紋理、形狀及上下文關系等信息更加豐富，可用于構建可見光影像的分類特征。

（二）Web GIS技術

梨樹病蟲害的發生具有很強的地域性，一般先以斑塊狀出現，然后迅速向周圍蔓延。病蟲害的嚴重程度及其空間分布適合于用GIS的空間分布圖來表達，并可進行空間分析、專家診斷、預測預報等。傳統的管理方法已經不適應發展的需要，有必要充分利用計算機應用技術的最新發展，采用IT技術、GIS（地理信息系統）技術、結合規劃及管理需要，開發功能完善的基于WebGIS的梨樹病蟲害信息系統。如何合理利用資源潛力，科學投入，提高產量，降低成本，減少自然及人為因素帶來的環境后果，實現梨樹生產系統的可持續性發展，已成為未來農業研究領域的新方向。[5]

二、智慧梨園系統的設計

碭山縣“智慧梨園”數字化建設項目為碭山縣智慧梨園建設提供數字化管理平臺，實現全過程數字化管理，并對生產資料的投入和病蟲害的防治進行全程監控，為機械化提供全產業鏈的全程服務，碭山縣智能梨園建設與管理的數字化、智能化發展。

（一）系統框架設計

如圖3所示，通過實時監測技術建立梨園內的梨物候和長勢、土壤水分肥料監測系統，并設置微氣象因子采集系統。依據梨生理過程研究開發相關模型，主要包括病蟲害預警預報模型、氣象災害預警預報模型、梨生長環境管理模型。而基于模型和實時監測數據系統建成針對梨栽培、種植過程中病蟲害及氣象災害預警體系、建成針對渠道商及農戶的梨品質及產量預報體系、提供個性化主動服務的智慧服務平臺。例如在碭山縣建成五百畝精準農業示范基地或以碭山梨產業為基準，建成梨大數據農業產業示范縣。

通過實時監測技術建立梨園內的梨物候和長勢、土壤水分肥料監測系統，并設置微氣象因子采集系統。依據梨生理過程研究開發相關模型，主要包括病蟲害預警預報模型、氣象災害預警預報模型、梨生長環境管理模型。而基于模型和實時監測數據系統建成針對梨栽培、種植過程中病蟲害及氣象災害預警體系、建成針對渠道商及農戶的梨品質及產量預報體系、提供個性化主動服務的梨園大數據服務平臺。例如在碭山建成五百畝精準農業示范基地或以碭山梨產業為基準，建成梨大數據農業產業示范縣。

（二）以環境檢測系統中的土壤水肥監測系統為例

其執行過程為：程序開始前需要對土壤水分進行設定值。正式開始進行土壤水分肥料檢測，首先判斷測量值與設定值的關系，若測量值大于設定值，則應該保持土壤水分濃度，防止土壤水分激增以及過少，結束此次監測；若測量值小于設定值，則啟動噴滴灌水泵，對土壤進行澆灌后再次啟動土壤水分檢測程序，直至測定值處于設定值范圍之內，停止此次檢測程序。流程如圖4所示。

（三）以機理研究和模型開發中的病蟲害預警預報模型為例

執行過程：程序進行檢測時，首先判斷梨樹當前的長勢；而在花序分離期容易產生輪紋病、銹病等，其次還有盛花期、幼果期和成熟期等，并根據這些常見病害蟲進行提出措施。其次在數據庫內上傳一些常見或者梨樹比較容易感染的病蟲的癥狀及圖片，根據前面開發的檢測系統對梨樹采集的信息進行比較，若符合數據庫內的癥狀描述或者圖片描述，則應該啟動預警提醒；若不符合上述的癥狀和圖片，則還要將預測生產數量和預測質量與往年的情況進行比較，如果大致相同，則屬于正常，否則啟動預警系統。

三、結束語

碭山酥梨生產中存在著農業條件分析不及時、施肥不合理、病蟲害鑒定困難等問題。如何科學管理耕地，需要更專業的知識體系和合理的解決方案。本文綜合運用衛星/無人機遙感和Web GIS技術，通過對碭山縣梨園實驗基地的影像光譜特征分析、WebGIS的梨樹病蟲害信息分析、病蟲害診斷功能、智能控制等模塊，將其集成到智能決策系統中。功能多樣，貼近實際，為酥梨生產提供科學指導，方便農民智能決策。

參考文獻：

[1].段樹謹.綠色發展背景下我國智慧農業發展問題及實現路徑[J].農業經濟，2022（05）：3-5

[2].諶頏，戴華珍，龔文靜，陳偉忠.智慧農業物聯網控制系統設計與研究[J].信息記錄材料，2022，23（04）：195-197.DOI：10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2022.04.038.

[3].戴建國，張國順，郭鵬，曾窕俊，崔美娜，薛金利.基于無人機遙感可見光影像的北疆主要農作物分類方法[J].農業工程學報，2018，34（18）：122-129.

[4].張志博，趙西寧，高曉東，張利，楊孟豪.基于改進Linknet網絡的黃土高原蘋果園精準提取[J].智慧農業（中英文），2022，4（03）：95-107.

[5].楊志芳. 基于WebGIS的果樹病蟲害信息發布系統[D].河北農業大學，2005.