基于大數(shù)據(jù)處理與現(xiàn)代通信技術的設施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理探索

龍 瑤, 張 均

(1.貴州農(nóng)業(yè)職業(yè)學院, 貴陽 551400; 2.貴州省廣播電視信息網(wǎng)絡股份有限公司, 貴陽 550081)

隨著科技逐步發(fā)展以及三農(nóng)問題的凸顯,科技運用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求越發(fā)明顯。農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展,市場對農(nóng)產(chǎn)品的需求,農(nóng)民對生產(chǎn)效益的重視,設施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模穩(wěn)中有升,設施農(nóng)業(yè)已成為農(nóng)民增收致富的重要渠道,成為多數(shù)地區(qū)的富民產(chǎn)業(yè),在推動農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展、解決農(nóng)民就業(yè)、實現(xiàn)農(nóng)民增收方面發(fā)揮重要作用。

1 設施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理發(fā)展現(xiàn)狀

20世紀80年代以來,我國設施農(nóng)業(yè)發(fā)展快速,設施農(nóng)業(yè)面積已居世界首位,多數(shù)省份地區(qū)已成為設施農(nóng)業(yè)集聚區(qū)與優(yōu)勢區(qū)[1]。與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相比,設施農(nóng)業(yè)具有受氣候影響小、生產(chǎn)季節(jié)基本不受限制、生產(chǎn)效益高、技術裝備化、過程科學化、方式集約化、管理現(xiàn)代化等特點,是一種高投入高產(chǎn)出、資金、技術、勞動力密集型的產(chǎn)業(yè)。但在生產(chǎn)實際中所表現(xiàn)出設施生產(chǎn)機械化率在35%左右,設施番茄、黃瓜產(chǎn)量為10～30 kg/m2,番茄(黃瓜)用水量高達40～50 L/kg,有67%左右的園藝設施還處于設施和生產(chǎn)都沒有規(guī)范的狀態(tài),設施和生產(chǎn)實現(xiàn)現(xiàn)代化程度的占比不到1%等狀況,側面反映出設施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依然存在機械化水平低,產(chǎn)量低、資源利用率不高,標準化農(nóng)藝流程缺乏等問題[2-4],制約著設施農(nóng)業(yè)的進一步發(fā)展和綜合生產(chǎn)能力的提升。

2 大數(shù)據(jù)處理與現(xiàn)代通信技術在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上的運用

農(nóng)業(yè)信息化是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化的重要手段。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)具有體量大、關聯(lián)性強、復雜多變等特點,大數(shù)據(jù)計算能夠實現(xiàn)有效的信息資源整合,能夠將海量信息進行采集、儲存和分析處理,拓展傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲和處理的局限性,方便農(nóng)業(yè)信息資源的共享和利用;大數(shù)據(jù)技術能夠從龐大的數(shù)據(jù)體量中尋找和挖掘出有價值的數(shù)據(jù),精準解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)遇到的問題。但目前農(nóng)業(yè)信息化在設施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上還存在環(huán)境調控系統(tǒng)處于“只監(jiān)不控”的狀態(tài),缺少針對性控制策略,環(huán)境因子數(shù)據(jù)未能及時處理分析等問題[5]。

3 解決設施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理中存在問題的對策

3.1 構建設施農(nóng)業(yè)管控系統(tǒng)

系統(tǒng)采用大數(shù)據(jù)技術和現(xiàn)代通信技術進行構建,聚焦探究傳統(tǒng)作物研究數(shù)據(jù)采集滯后殘缺、費時費力及環(huán)境檢測判斷不精準等問題,對農(nóng)作物整個生長周期進行監(jiān)測和干預研究。通過傳感器技術應用,部署相關檢測儀器設置閥值配合傳感設備進行數(shù)據(jù)的采集、存儲、分析和干預。通過比對分析同周期作物生長差異,探索作物生長的影響因子(圖1)。

圖1 系統(tǒng)圖

3.1.1系統(tǒng)總體設計

系統(tǒng)基于試驗基地環(huán)境進行搭建,通過在多個樣本環(huán)境部署前端傳感設備,設定采集規(guī)則,將探知的因子數(shù)據(jù)傳給服務端進行存儲,調用系統(tǒng)的分析模型對數(shù)據(jù)進行分析處理(圖2)。

圖2 系統(tǒng)架構圖

在整個系統(tǒng)架構上,主要針對環(huán)境監(jiān)測和作物生長監(jiān)測兩個模塊進行設計。在樣本大棚構建上,通過在傳統(tǒng)大棚的基礎上加裝電動機械控制單元,根據(jù)探知數(shù)據(jù)的分析結果對棚內(nèi)的光照、溫度、水量、通風等進行聯(lián)動控制,從而對作物生長進行干預。

3.1.2詳細設計

主要包括環(huán)境監(jiān)測和作物生長監(jiān)測兩個主要子系統(tǒng)設計。環(huán)境中的光溫水氣等因素會影響作物正常生長發(fā)育,對主要環(huán)境因子進行監(jiān)測及數(shù)據(jù)采集,是制定科學的田間管理制度、適時科學進行農(nóng)事活動。在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和自動化生產(chǎn)中,作物長勢判斷,需要以對作物生長指標進行檢測和在栽培管理中及時采取措施干預調整。

1) 環(huán)境監(jiān)測。主要是對設施內(nèi)環(huán)境的光照強度、空氣溫濕度、CO2濃度等指標以及土壤環(huán)境中土壤含水量、土壤溫度、氮磷鉀含量、土壤電導率、土壤pH值等指標進行檢測。

光照強度和溫濕度監(jiān)測可以采用光照強度、溫濕度等相對應的傳感器進行實現(xiàn),光照度傳感器可以監(jiān)測作物生長發(fā)育過程中的光照強度信息,溫濕度傳感器可以采集內(nèi)環(huán)境溫濕度變化指標,并通過農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術傳送到計算機控制中心,設施管理人員可以通過傳感器測量數(shù)據(jù),來確定是否需要增加或減少光照度、溫濕度等指標參數(shù),使光照強度、溫濕度達到作物的最佳生長配置,提高作物光合作用的速率,提高作物的產(chǎn)量。

在設施農(nóng)業(yè)中,可利用CO2在線檢測儀檢測空氣中的CO2含量,并進行實時監(jiān)測,以便及時知曉和掌握CO2氣體濃度變化,確保環(huán)境CO2濃度滿足作物不同生長時期的需求。CO2作為必要物質,是植物進行光合作用的主要原料,是參與暗反應的重要物質,會直接影響到植物正常生長發(fā)育以及營養(yǎng)物質含量的累積。設施由于通風問題,可能會造成CO2濃度過低以及光合作用減弱的情況發(fā)生,導致農(nóng)作物減產(chǎn)。因此,需要在設施內(nèi)設立CO2濃度監(jiān)測點,確保CO2濃度在一定的水平,一旦低于此水平,可以采取人工干預的手段,開啟CO2發(fā)生器。

在土壤環(huán)境監(jiān)測方面,在每一塊樣本區(qū)內(nèi),垂直挖大約20 cm深的坑,將土壤綜合傳感器探針水平插入坑內(nèi)參照周圍土況用樣本土填埋壓實。土壤綜合傳感器可以監(jiān)測土壤水分、溫度、電導率、酸堿度、氮磷鉀含量等多項參數(shù),通過設置電位器閥值,當檢測指標參數(shù)低于設定值時,輸出高電平,高于設定值時,輸出低電平,從而將信號傳導回平臺。

2) 作物生長監(jiān)測。采用布置安裝農(nóng)情監(jiān)測相機,在近景上監(jiān)控作物莖稈、葉片微變化、果樹葉片、果實微變化,結合生長模型判斷生長階段及病蟲害情況,智能化水肥供給,預測成熟期及產(chǎn)量。拍攝葉片特征及葉片上害蟲特征,人工智能識別病害類型、蟲害類型、發(fā)生程度,智能推薦防治藥物和方法。采集果實莖稈采摘區(qū)域近景圖像,對采摘點進行定位,及時掌握果實成熟情況,適時采摘。同時,還可采用遠距離清晰拍攝,全面監(jiān)控作物生長環(huán)境。

3.2 系統(tǒng)軟件功能設計

軟件服務采用“本地+云端”的模式進行設計構建,本地業(yè)務流程在監(jiān)測感知設施構建的基礎上,基于STM 32芯片對數(shù)據(jù)采集單元進行設計,將傳感設備的信號進行轉換,通過與預設閾值的比較與本地聲光預警模塊、設施控制模塊進行聯(lián)動。同時,將本地傳感設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行匯聚存儲,通過在本地設計部署經(jīng)量化數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)在本地即可監(jiān)測和管理設備。

在云端數(shù)據(jù)中心,通過租用第三方云計算中心服務能力,以VPN的方式打通與本地數(shù)據(jù)中心的連接,從而實現(xiàn)兩端數(shù)據(jù)源的無縫對接。借助云端多數(shù)據(jù)源靈活的支持能力,數(shù)據(jù)庫支持MySQL、SQLServer、Oracle、Excel/Csv等數(shù)據(jù)表以拖拉拽式交互操作方式靈活對接(圖3)。

圖3 系統(tǒng)功能架構圖

通過調用云端云開發(fā)功能模塊,安裝擴展能力組件調用云上的商業(yè)智能分析BI資源,完成實時監(jiān)測、設備管理、數(shù)據(jù)分析、用戶管理、系統(tǒng)管理整體可視化菜單的開發(fā)構建從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、業(yè)務數(shù)據(jù)探查、報表制作等一系列數(shù)據(jù)可視化操作。

4 小 結

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主要目標在于生產(chǎn)優(yōu)質、高產(chǎn)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)品,但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中作物生長的不確定性會影響作物產(chǎn)量和質量,因此作物整個生育周期對于環(huán)境指標和生理指標的監(jiān)測顯得尤為重要,也是采取必要農(nóng)業(yè)管理措施的主要參考。本文根據(jù)實際需要,通過采用大數(shù)據(jù)處理與現(xiàn)代通信技術結合參與到設施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的設計,可實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)代化和自動化,及時掌握植物生長的環(huán)境因子情況,根據(jù)不同作物生長發(fā)育特點,在事前事中事后及時干預,制定有效的栽培方案,及時調整栽培手段,收獲后及時改良栽培環(huán)境,以利于適時安排下一茬種植。同時,終端由計算機控制系統(tǒng)進行管理,方便操作,減少了過多的人力成本,增加了設施農(nóng)業(yè)管理的系統(tǒng)化和整體性。