引論：我們為您整理了1篇智能農業論文范文，供您借鑒以豐富您的創作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發您的創作靈感，讓您的文章更具深度。

智能農業論文:制造智能技術的農業機械論文

1農業機械制造智能技術

智能化是制造自動化的發展方向，很多專業性機械制造智能技術已經發展到相當水平，而在農業制造領域，還在起步階段。農業機械制造智能技術是專門研究產品的設計、生產、加工、銷售、售后乃至維護維修的整個技術過程，并將提高產品質量、效益、競爭力作為最終的目標。農業機械制造智能技術包含了生產對象、生產資料、能源、人力資源、生產和質量信息等內容。其中，生產對象、生產資料與能源屬于硬件范疇，生產和質量信息則是軟件范疇，而人力資源則是兩者都屬于。在諸多的生產要素之中，人的要素處于主要地位。

2兵團農業機械制造智能技術現狀及其與內地的差距

2.1兵團農業機械制造智能技術現狀

近年來，雖然很多企業在農業制造業方面不斷采用先進的制造技術，像北疆的科神數控設備已占企業機加工設備的30%以上，且已經引進了CNC加工中心，企業的機加工能力得到了很大提升。公司已經啟用了企業資源計劃系統（ERP），以系統化的管理思想，為企業決策層及員工提供決策運行手段的管理和服務。南疆的天誠對企業設備也進行了較大投資，且已經在某些焊接生產線采用了焊接機器人，大大提高了產品的焊接質量和工作效率。但是這些進步與內地專業化農業及機械制造業相比，仍在許多方面存在著較大的差距。

2.2兵團與內地在農業機械制造智能技術上的差距

2.2.1管理

內地的農業機械制造業廣泛采用計算機進行管理，對于組織和管理制度的更新與發展都較為重視，并對生產模式加以完善，力求達到準時、快速、高效的生產制造。比如采用MES（制造執行系統），該系統包括計劃排產、過程糾偏、質量控制、資源優化、數據采集、電子看板、ERP集成等模塊。系統依據ERP或手工輸入的生產任務，通過精細排產，得到可執行的工序級生產排程，并通過對生產執行過程的詳細進度、用料、用時及質量等信息實時跟蹤統計，以數字化的方式、智能化的形式直觀地展現生產全過程。而兵團農業機械制造業采用計算機管理的水平還正處于起步階段，大多數的企業仍然處于陳舊的經驗管理階段，是兵團農業機械的制造業發展步伐緩慢的原因之一。

2.2.2技術設計

內地的農業機械專業化廠家對設計方面要求嚴格，且更新速度較快。由于大量采用計算機輔助設計技術（CAD/CAM），部分大型企業甚至已經開始脫離圖紙進行設計和生產制造。而兵團農業機械制造企業，對于計算機輔助設計技術的使用尚比較局限，使用水平有待提高，兵團農業機械制造業技術發展推動力不足。

2.2.3制造工藝

內地農業機械專業廠家比較廣泛的使用數控加工，許多新型的加工方法，例如：激光切割、高精密加工、復合加工技術等也得到廣泛應用。然而這些新型技術在兵團農機制造企業基本沒有應用，有的甚至還在企業議程之中，使得兵團農機機械制造技術仍然處于低水平狀態。

3發展建議

3.1系統優化

農業機械制造過程中對速度、精度和效率以及柔性化和智能化的要求較高。在采用高速控制系統的同時又改善了機床的特性，使得機床的速度、精度及效率大大提高。而柔性化不僅僅指機械本身，還有群控系統的柔性，數控系統的本身就是采用模塊管理的方式進行管理，裁剪與組合性比較強，能夠滿足用戶的不同設計和需求；群控系統則是根據制作流程的要求不同自動進行修正和調整，使得群控系統的效能充分發揮出來。為了適應快速變化的社會市場環境，僅有柔性化是不夠的，機械制造智能化也需要不斷升級改造以適應當今科學技術的不斷發展和提高，只有具備了智能化才能應對更加復雜的市場發展環境。

3.2多媒體技術的應用

在智能化的數控系統中要做到用戶界面的圖形化、科學計算的可視化與多媒體的結合和應用。用戶界面是系統與使用人員之間的橋梁與窗口，由于使用人員的要求不同和專業性差異，給計算機軟件的開發與研制帶來了較大的難度，采用圖形化用戶界面后，使用者在使用時較為方便。科學計算的可視化可使可視信息直接使用，比如說圖像、動畫演示等。可視化技術的應用與計算機的虛擬技術環境結合起來，使智能化領域又進一步得到拓寬。而計算機、聲像以及通信技術完整的結合便形成了多媒體技術，它使計算機擁有了綜合處理數據的能力。多媒體在智能化數控領域中可綜合化、智能化地處理信息，在現場監控系統中也有著重大的應用價值。

3.3體系結構的優化

在農業機械制造過程中，改善和發展體系結構較為重要。首先，企業數控機床占用比例應不低于50%，使智能制造系統應用效率達到基本要求。在此基礎上集成企業CPU資源系統來提高集成度和運行速度。采用高集成化CPU、RISC芯片和大規模可編程集成電路FPGA、EPRD、CPRD以及專用集成電路ASIC芯片的新一代PCNC數控系統，并應用LED平板顯示器平臺，以實現超大尺寸的顯示傳導和發散信息。采用增強集成電路的密度來改進性能，使組件的尺寸減小，性提高。其次，硬件的模塊化使數控系統的集成和標準化更加簡單和方便。如顯示器、CPU、輸入輸出設備、以及存儲器等最基本的模塊，都可成為獨立的載體，在通過不同方法的組裝、搭配以及減持和增加以便構成檔次和功能不一的數控系統。，通過系統中心樞紐對機床進行網絡化，通過機床聯網的手段，可以在任意一臺機床上進行多臺操作，使不同機床的畫面在同一臺機床的屏幕上出現，實現對機床的遠程控制或者是無人化操作。將計算機智能技術、網絡技術、CAD/CAM、伺服系統、自適應控制動態數據管理及刀具補償、動態仿真等高新技術融為一體，形成嚴密的制造過程閉環控制體系，使產品制作過程靈活多變，以適應當前農機市場多品種、多批次的市場需求。

4小結

農業機械制造智能技術的應用是農業機械制造業的發展趨勢，該技術的推進將會給農業機械制造行業帶來巨大活力，可大大提高產品的質量、效益和市場競爭力，較為有效地促進兵團大農業機械化的發展。

作者：黃春輝 李國祥 單位：新疆科神裝備科技開發有限公司

智能農業論文:智能網絡下農業信息化論文

1智能網絡在農業信息化中的現狀

農業信息化是衡量一個地區農業現代化發展水平的重要標志。美國、日本和德國在農業信息化中處于世界經驗豐富地位，印度、韓國等緊隨其后。美國采用以政府為主體五大信息機構為主線模式，例如美國利用衛星對土地信息進行實時監測，半數以上的農民用直升機進行耕作管理。日本建立全國聯網的市場銷售信息服務系統和生產數量和價格行情預測系統，是應用型農業信息的典型代表。德國農業信息發展是靠關鍵技術地推進，例如計算機自動控制，輔助決策、遙感和農機管理等技術都處在世界前列。印度依靠軟件發展的優勢，緊抓信息技術傳輸渠道和數據庫及網站的建設[3]。我國雖然起步較晚，但發展較快。2014中央一號文件《關于深化農村改革加快推進農業現代化的若干意見》提出繼續推進農業科技創新，建設以農業物聯網和精準裝備為重點的農業全程信息化。2014江西省作為農業大省《江西省農業廳關于加快推進農業信息化的意見》，提出新時期推進農業信息化的重要意義。例如，贛南臍橙采用溯源系統防偽，正邦集團、云山集團、樂平蔬菜中物聯網的示范應用等。

2智能網絡服務推進農業信息化

2.1物聯網

農業物聯網是利用物聯網技術來實現農產品生產、加工、流通、銷售各環節信息的獲取，通過網絡將有效信息進入到物聯網的應用層，利用大數據和云計算技術對海量數據和信息進行分析和處理。例如果園生產管理、糧食生產管理、畜牧生產管理、環境監測及農產品安全等農業應用系統。農產品生產過程中物聯網應用如在農產品生產階段，主要利用傳感器采集信息，形成信息數據庫，并通過遠程控制系統分析處理信息，對作物生產進行調控溫度濕度、供給營養液等，以達到生產狀態。例如在大棚作物的生產中，采用土壤水分傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、光照度傳感器、二氧化碳傳感器等采集作物現場信息，然后推進在線監測、遠程控制、聯動報警等。在水產養殖中的智能增氧機、智能投餌、水下巡航等技術。在農產品加工階段，要建立質量安全和監管追溯系統，例如質量安全檢測中藥物殘留、重金屬以及病毒檢測技術，追溯系統中的二維碼、RFID標簽技術等[4]。在農產品流通階段，包括農作物實時跟蹤，物流策略等，如全球定位系統（GPS）、地理信息系統（GIS）、銷售時點信息系統（POS）等都已經成熟并得到充分的利用。在農產品銷售階段，主要包括融合處理，決策反饋功能，為了提供便捷的途徑和渠道讓更多農產品順利進入流通市場，如電子商務預定系統，智能倉庫物流管理系統。

2.2大數據

隨著農業物聯網的應用，大數據不可或缺，從各種各樣類型的數據中快速有價值的信息。大數據的特性常用五個V來表示：規模性（Volume）、二是高速性（Velocity）、多樣性（Variety）、價值性（Value）、真實性（Veracity）。在大數據時代，農業與大數據必然發生各種聯系，通過大數據推動智慧農業服務。農業大數據涉及到耕地、播種、施肥、殺蟲、收割、存儲、育種等各環節，是跨行業、跨專業和跨業務的發展。農作物的監測數據、農業數據、下游數據、經濟數據及其它相關數據等源源不斷的注入農業大數據的服務平臺。這些數據經過各種專業模型和算法，就能為現代農業提供多方位的精準農業決策服務。例如“智能施肥系統”根據作物生長溫濕度、光照、雨量、二氧化碳及土壤EC/PH值等環境因素扭轉目前盲目施肥帶來的污染和浪費。“精準灌溉系統”根據不同地區和不同作物生理需水的特點實現精準節水。“病蟲害監測預警系統”實時采集農作物現場的有害生物數據與地理數據庫、病蟲害知識庫、氣象數據庫等融合決策，實現精準施藥，避免過度施藥提高食品。“信息管理系統”根據互聯網電子商務數據、政策法規、市場流通等信息實現生產與銷售的合理分配，解決“供不應求”或者“菜賤傷農”的問題，培育新型農民和引領農民增收。

2.3云計算

農業信息化中的云計算是將農業相關的計算、服務和應用作為一種公共設施提供給公眾，使用戶能夠按需使用互聯網上的計算、存儲和信息服務資源。云計算從深度和廣度巨大地提高了對農業信息化的服務能力，進一步推動農業信息發的發展。云計算從層次分成三種服務模式，分別為基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）及軟件即服務（SaaS）[5]。在農業領域，基礎設施即服務為農業信息化提供虛擬硬件配置，滿足于農業信息化中的大數據存儲和高性能的計算能力，降低了基礎設施建設的硬件成本。平臺即服務作為中間平臺為用戶提供應用程序開發，維護和應用等服務，保障農業信息數據的安全與協同能力。軟件即服務使用戶可以通過云服務器獲取互聯網上的軟件服務，降低了用戶的接入門檻及農業信息化建設軟件成本。例如，農業中用到的氣象圖像分析系統，衛星圖像的傳輸利用云存儲（IaaS），分析處理利用云計算（SaaS）。

3農業信息化中綜合網絡服務平臺構建

3.1農業信息化中物聯網、大數據與云計算關系物聯網是農業信息化的基礎，農業信息化發展水平由大數據來體現。物聯網產生大數據，大數據對物聯網的發展起促進作用。在農業信息化中，物聯網作為信息采集系統，每時每刻傳感器感知的數據和社交網絡數據是大數據的來源，而大數據分析則從數據海洋中獲取有價值信息，為物聯網提供有價值的分析和控制。較大限度地提高農業生產智能化水平。農業信息化中物聯網的核心是應用，將海量數據經過處理分析，生成各種商業模式的應用，較大限度地提高農業物聯網的價值，推動農業物聯網的創新和發展。大數據和云計算都是為數據存儲和處理服務的，大數據是挖掘海量農業信息的價值，云計算是管理擴展數據存儲和計算的能力[6]。隨著農業信息量的激增，大數據的分析處理離不開云計算，例如把離散的相關農業信息整合，通過云計算有效協同，形成農業的精準安全解決方案。大數據與云計算是一個問題的兩個方面，大數據是問題，云計算是解決問題的方法[7]。如怎樣把農場獲取到的各種情況進行數據整理，有針對性的監測分析農場的生產狀況，這種大數據與云計算結合形成的管理平臺有利于農場主科學地制定農業生產計劃。

3.2農業信息智能網絡服務平臺構建縱向來看，農業智能網絡服務平臺和智能網絡交通、智能網絡家居等平臺類似，由農業物聯網的感知層、傳輸層和應用層構成。應用層主要包括大數據管理中心、云存儲云計算中心與農業應用平臺。農業智能網絡服務平臺的主要功能包括農產品生產、質量安全、運輸加工、農業環境監測、市場行情分析、農業科技培訓、信息瀏覽等。平臺主要實現以下功能：

（1）數據采集：物聯網中各種傳感器采集到的數據與互聯網中相關資源的匯集，通過數據整合成、加工處理，組成土壤數據庫、氣象數據庫、地理數據庫及電子商務數據庫等，所有數據庫構建農業數據資源中心。

（2）數據存儲：依托集群應用、網絡技術或分布式文件系統等軟硬件技術，提供對農業信息數據庫存儲和訪問功能。農業應用平臺可以在任何時間、地點透過任何網絡裝置連接到云存儲上方便地存取數據。

（3）數據分析：根據農業大數據應用平臺需求的個性化，采用大數據相關技術，包括數據挖掘、安全加密、網絡通信與算法研究等，提取有價值的信息的提供給目標客戶。

（4）數據瀏覽：是用戶的操作入口，提供多種方式對數據進行查詢、展現和統計分析等應用，為農業生產經營主體提供及時、有效的生產技術、教育培訓、經營管理、市場流通等信息服務。

4結語

物聯網、大數據和云計算驅動下的農業信息化，關乎每個人的生活。大力推進構建農業信息化的智能網絡服務平臺，有利于提高農業生產經營的標準化、智能化、集約化和產業化，提升資源利用率、勞動生產率和經營管理效率。本文提出的農業信息化智能網絡服務平臺采用分級管理和監控，對開發農業智能綜合平臺具有一定的指導性和創新性。

作者：馬文科 潘運華 單位：萍鄉學院

智能農業論文:設施農業中智能灌溉系統的研究

設施農業中智能灌溉系統的研究

引言

我國人口的急劇增長，工農業生產水平的不斷發展，水資源的短缺隨之日益嚴重。當前，我國農業用水的利用普遍率較低，渠道灌溉區只有30%～40%，機井灌溉區也只有60%，與當前一些發達國家有很大差距。因此，緩解水資源緊缺的當務之急就是解決農業灌溉用水的問題。

本文就是以設施農業中實現智能灌溉為目的，設計了一款基于單片機智能灌溉控制系統，具有定時或即時采集傳感器數據、實時顯示檢測數據、實時上傳檢測數據，并根據發回的數據制定合理灌溉策略的功能。研究內容主要有傳感器數據采集、數據傳輸及分析、灌溉實際控制、大容量存儲和usb主從通訊技術幾個方面。

1 系統總體設計

1.1 智能灌溉系統原理

系統工作時，首先通過傳感器采集待灌溉區域土壤中的溫度、濕度、光照強度等實際信號，經a/d轉換模塊轉換成數字信號，并將此信號輸入到單片機，單片機中預設參考值，轉換后的數字信號與之相本文由論文聯盟//收集整理比較，得出控制參量，單片機將控制信號傳給變頻器，變頻器根據濕度值調節電動機的轉速，從而電動機帶動水泵抽水，若需要灌溉時，電磁閥開啟，通過管道輸水，噴頭自動旋轉，實現自動灌溉。經檢測后，須停止灌溉，單片機發出指令，電磁閥自動關閉。為了避免離水源距離較遠的噴頭壓力不足的問題，在電磁閥的一側安裝一塊壓力表，從而保障所有噴頭的水壓均能滿足預定的噴射程。系統總體框圖如圖1所示。

1.2 實施灌溉的系統結構

智能灌溉系統結構由負責發出和接收各種運行程序指令的可編程控制器，通過傳感器采集土壤里的濕度信號、溫度信號和光照信號，判斷是否需要灌溉的傳感器、a/d轉換模塊、通過改變電動機的轉速調節噴灌流量，達到節水的目的的變頻器、電動機、水泵、電磁閥、噴頭以及灌溉系統輸送水的管網組成。實施灌溉系統控制圖及終端控制流程如圖2、圖3所示。

2 系統硬件設計

2.1 主控模塊設計

系統主控模塊以單片機（mcu）為核心，溫度、濕度及光照傳感器采集的數據通過單片機計算處理后進行控制，起到對外界擬定區域進行理想灌溉的目的，同時單片機具有顯示及強制報警功能。系統主控模塊框圖如圖4所示。

2.2 系統總體電路設計

系統電路包括數據采集模塊、a/d轉換模塊、顯示模塊、電磁閥控制模塊及報警模塊組成。其中數據采集模塊包括：濕度采集選擇mp-508b土壤水分傳感器（fdr），溫度采集選擇ds18b20數字溫度傳感器，光照強度采集選擇ha2003 光照傳感器；a/d轉換模塊采用的是tlc2543a/d轉換；顯示模塊采用led-12864點陣液晶模塊；電磁閥控制電路主要由npn共集-共射復合管及繼電器組成，當單片機p2.6給出高電平，復合管導通，繼電器接通，將開關吸合，電磁閥接通開始放水。

3 結論

基于溫度、土壤濕度與光照強度等多因子的自動噴灌控制系統，由以at89c51為核心的控制電路、傳感器電路和執行器件及機構組成，硬件電路采用成熟的電路設計，電路穩定，抗干擾力強。系統具有定時、循環等控制的功能，靈活性強，用戶可根據需要方便快速地組建智能灌溉系統。本系統可適用于各種大小、形狀區域的自動灌溉，并且系統容量越大，平均投資成本愈低，生產效率也越高。因此，該系統為集高性價比較、強靈活性、廣適用性于一身的智能灌溉系統。

智能農業論文:農業機械設計智能CAD技術應用

摘要：

現階段我國的農業發展比較迅速，在新技術的支持下，對農業機械的應用促進了生產力水平提高。在面對新的發展環境下，智能CAD技術應用在農業機械設計當中，就能為農業機械設計的優化提供技術支持。本文主要就農業機械設計的特征以及智能CAD技術應用的重要性加以分析，然后結合實際對農業機械設計中智能CAD技術的應用問題和具體應用詳細探究。

關鍵詞：

智能CAD技術；農業機械；設計應用

智能CAD技術作為新型應用技術，在當前農業機械設計當中起著重要作用，通過智能CAD技術應用能優化機械設計的環節，促進設計質量提高。通過從理論層面對農業機械設計中智能CAD技術的應用研究分析，就能從理論上位實際設計發展提供理論支持，保障機械設計的效率質量提高。

1農業機械設計的特征及智能CAD技術應用重要性

1.1農業機械設計的特征分析

農業機械設計過程中，傳統的設計方法已經不能滿足現階段設計需求，機械設計的類型上比較多，型號也多樣化。如對播種機械的設計方面，就有著精密播種機以及有條播機和穴播機等。根據機械工作原理的不同也能分成不同的種類，有氣力式播種機以及機械式播種機。農業機械的功能結構相對比較穩定，在結構復雜程度上比較小[1]。農業機械試驗方面會受到季節性的影響，所以在進行機械設計開發的周期就相應比較長。

1.2農業機械設計中智能CAD技術應用重要性

隨著現階段我國的農業改革的實施，在農業機械設計層面也要充分注重技術水平的提高，將智能CAD技術應用在機械設計當中就顯得比較重要。傳統的農業機械設計中，還存在著一些不足之處，在計算機技術的廣泛應用下，對虛擬現實技術的應用，就減少了產品試行制作時間，在成本上也能大幅降低。智能CAD技術的應用對手工設計管理的方式有著改變，在數據資料發送產品概念應用下，對機械產品的設計效率也能有效提高，對機械設計的規范性得到了保障。

2農業機械設計中智能CAD技術的應用問題和具體應用

2.1農業機械設計中智能CAD技術應用問題

農業機械設計中對智能CAD技術的應用還存在著諸多問題有待解決，這些問題影響了機械設計的效率，有的應用人員僅僅是將智能CAD技術作為繪圖工具，沒有充分發揮其自身的價值。機械設計中對專業性計算機輔助設計軟件的應用還比較少，軟件的標準化以及正確的應用沒有實現[2]。對機械設計當中計算和需要的數據查找工作沒有加強，這就必然會影響機械設計的質量。再者，農業機械設計過程中，在智能CAD技術的網絡化以及數據集成技術的應用還需要進一步優化。當前集成制造系統主要是諸多集成形式達到計算機輔助設計以及加工等目標，機械設計企業間的溝通不強，在資源方面不能有效達到共享。沒有將智能CAD技術的網絡資源共享的目標得以實現，這就會影響技術的作用發揮。對智能CAD技術的應用缺少長遠的規劃。智能CAD技術的應用過程中，在工作規范化層面沒有加強重視。我國在機械設計的標準規范化層面和國際的創新改革步伐沒有及時跟上，在智能CAD技術的信息交流以及設計標準上還存在著諸多問題有待解決，對這一技術的應用時，沒有充分重視智能CAD技術的自身特性。這些問題的存在就必然會影響智能CAD技術的應用水平提高。

2.2農業機械設計中智能CAD技術具體應用

智能CAD技術在農業機械設計中多方面都能發揮積極作用，將智能CAD技術在農業機械模具當中進行應用就比較關鍵。農業機械設備生產中，機械模具是重要生產設施，也是機械設備零件生產的重要模具，所以模具的設計的精密性要能保障。采取傳統的設計方式，就比較容易出現人為失誤，造成設計上的差錯[3]。通過智能CAD技術的應用，對模具設計的性就可有效保障。不僅能進行二維圖形的設計，也能進行三維設計，從而保障了設計的，在外觀設計效果比較突出。農業機械設計中對底盤的設計，也需要對智能CAD技術進行應用。底盤設計師機械中的重要組成，對機械產品質量有著決定性作用。實際設計過程中，從總體上通過模塊化設計，注重模塊間的聯系以及數據的交換。智能CAD技術就能通過三維空間的布置，對零部件的位置加以明確化，從而構建整車坐標系和各部件的坐標。通過坐標點方法對總成裝配目標加以實現。設計之后就要實施檢查，對農業機械的動力性以及操縱穩定性等，都是比較重要的檢查內容。在智能CAD技術的應用下，就能提高底盤設計的質量。機械設計中車身的設計方面應用智能CAD技術，也有助于滿足實際設計要求。農業機械零部件設計后，需要對零部件實施組裝，通過和機械的功能要求相結合，對機械的外觀結構的美觀性以及實用性要能加以呈現。其中機械機身的設計有著嚴格要求，在智能CAD技術的支持下，在PDM集成技術基礎上就能將零部件進行組織起來，在合成設計的目標上就能得以實現[4]。應用中就涵蓋著用戶群體以及應用群體和系統環境處理等結合內容。智能CAD技術在數據處理能力上比較強，能滿足實際工作的需求。機械設計中對各零部件的設計工作中，由于工作量比較大，對智能CAD技術的需求也比較大。零部件的設計要通過模型參數的建立，以表格的方式進行數據存儲，智能CAD技術的應用就能完成這一目標。零部件的模型構建過程中，IBM以及DB2系統對零部件能參數化，對外部變量也有著促進作用[5]。在，智能化CAD的技術科學應用下，就能在零部件的設計質量上得以保障。

3結論

綜上所述，加強農業機械設計的科學性，就要應用新的技術，在智能CAD技術的應用已經愈來愈廣泛，這就能促進農業機械設計領域的大發展。通過從理論上對農業機械設計的研究分析，提出技術應用的問題以及具體的應用內容，希望同在這些理論的支持下，對實際機械設計可持續發展起到一定促進作用。

作者：劉歡 單位：邵陽學院

智能農業論文:農業智能技術體系探析

1精準農業決策需求

1.1精準農業的定義精準農業的生產要素由不可控因素和可控因素組成。不可控因素又稱為“先天”因素,包括氣象(氣溫、降雨等)、土壤(母質,坡度等)等;可控因素又稱為“后天”因素,包括品種、肥料、農藥、水分等。精準農業生產的目的在于科學認識不可控因素(土壤、氣象),合理調配可控因素(肥、水、種、藥),優化作物生長條件,使經濟效益和生態效益達到。簡單來說,精準農業是指基于環境的時空變異性分析,在正確的時間和地點以正確的方式投入正確的生產資料數量,最終獲得的效益。

1.2精準農業問題的分類精準農業的研究對象可用2種方式分類。一類是從靜態角度按生產要素分,可分為土壤、作物和氣象3種要素或者分為生物(作物)和環境(土壤、氣象)2種要素;另一類是從動態角度按生產環節分,可分為播種、施肥、灌溉、噴藥和收獲。從土壤方面來看,要解決的主要問題包括土壤類型分類、地力分級、管理分區劃分、養分插值等。從作物方面來看,要解決的主要問題如表1所示,其中,重點要解決的問題包括品種選擇、精準施肥、病蟲害預測和產量預測等。從氣象方面來看,要解決的問題主要包括氣溫預測和降雨量預測。與土壤因素相比,氣象因素的空間變異性很小,且更不容易控制,因此,在精準農業中對氣象方面的研究相對較少。

1.3重要的精準農業決策需求

1.3.1管理分區。管理分區就是由相似的地貌或土壤狀況所導致的相似的作物生產潛力、養分利用效率和環境效應的子區域。科學、合理的管理分區可以指導用戶以管理分區為單元,進行土壤和作物農學參數采樣,并根據不同單元間的空間變異性,實施變量投入、精準管理決策,這樣既能提高土壤養分利用效率、管理精度和農產品產量、品質,又能節省資源,獲得較好的經濟效益,達到保護農業資源和環境質量的目的。研究表明,管理分區可以作為網格采樣的一種替換手段在變量施肥中應用。土壤分類和地力評價與管理分區密切相關,可被認為是一種廣義的管理分區。

1.3.2品種選擇。品種選擇是精量播種的前提和基礎。與品種選擇密切相關的3個概念是品種布局、品種搭配和良種良法配套。品種布局是指依據當地的土壤因素和氣象因素,確定適宜的推廣品種。品種搭配是指在同一地區,有主次地搭配種植具有不同特點的品種,合理的品種搭配有助于降低風險。良種良法配套是指依據不同的品種特性采取不同的栽培措施,做到因種栽培,具體包括根據品種耐密性確定種植密度、根據品種喜肥特性進行施肥、根據生育期確定播種期、根據抗病性確定栽培管理辦法等。在品種確定以后,還有2個問題需要解決,即在時間上需要確定適宜的播期,在空間上需要確定合理的種植密度。

1.3.3精準施肥。精準施肥是精準農業技術中的核心內容,其基本思想是通過GPS在農田地塊上劃分網格,在網格內采樣、測土、化驗,依據土測值利用定量施肥模型獲取網格內的施肥量,通過變量施肥機進行精準施肥。實踐證明,精準施肥可以節約肥料、增加糧食產量、均衡土壤養分、減少環境污染。

1.3.4病蟲害預測。病蟲害預測是玉米精準生產決策中的重要環節。的病蟲害預測可以使生產者及時地采取相應措施,從而減少產量損失。病蟲害預測的內容主要包括發生期、發生量、分布區、危害程度和損失的預測。其中,發生期和發生量的預測、預報更具實際意義。影響病蟲害發生的因素主要有:病原物和蟲源(病原物的數量、飛散和傳播;害蟲越冬、繁殖數量以及發育速度、遷飛)、寄主和食料(受害作物品種、生長狀況、發育期)以及環境條件(氣象、土壤、天敵)。由于影響病蟲害發生的相關因素眾多,而環境條件中的氣象因素(溫度、濕度、降雨量等)又是影響病蟲害發生最主要的因素,因此,現有的預測基本都采取了簡化方法,即以氣象因素來預測病蟲害的發生。

1.3.5產量預測及影響因素分析。產量是精準農業的出發點和落腳點,的產量預測可以為管理區劃分、品種選擇和精準施肥等提供依據。產量的影響因素分析有助于找到影響產量的限制因子,從而有針對性地采取措施減少或消除這種限制因子,達到提高產量的目的。

2精準農業的特點

2.1時空性作物生長與時間和空間密切相關,隨時間的改變和空間位置的不同而呈現出不同的屬性和狀態,這就是農業生產的時空性。3S技術(GPS、GIS和RS)是處理時空信息的有力工具,在精準農業中具有廣泛的應用。3S技術的相互作用,形成了“一個大腦,兩只眼睛”的框架[5]。其中,GIS是核心,相當于“一個大腦”,用于空間信息的分析和處理;GPS和RS相當于“兩只眼睛”,向GIS提供區域信息以及空間定位。基于農業生產的時空性特點,王生生等開發了數字農業時空信息管理平臺,該平臺可以對多源、異構的農業時空數據和推理分析方法進行集中、統一的規范化管理[6]。張偉建立了集成3S技術的數字農業空間信息管理平臺,在上海市數字農業示范區進行應用,取得了良好的效果[7]。時空推理和空間數據挖掘與3S技術緊密相關,是近年來的研究熱點。王娟等探討了GIS與空間數據挖掘集成在農業中的應用[8]。充分利用空間數據挖掘和時空推理的理論成果,集成3S技術應用于精準農業中是未來的研究方向。

2.2不確定性農業生產復雜多變,農業生產對象的運動具有隨機性,人們對農業生產對象的認知具有模糊性和灰色性(不性),這就是農業生產的不確定性。MAT-THEWL等介紹了精準農業中不確定性的來源,并給出了不同類別不確定性的處理方法[9]。隨機性和模糊性的共同點是:都是針對不確定現象,都是用[0,1]來度量不確定性。不同點是:隨機性是由于條件不充分導致對象的不確定性,是對“因果律”的突破;模糊性是由于外延模糊而引起對象的不確定性,是對“排中律”的突破。概率統計、模糊數學和灰色系統理論是處理不確定信息的3個基本工具,分別用于處理信息的隨機性、模糊性和灰色性。①模糊數學著重研究“認知不確定”問題,其研究對象具有“內涵明確、外延不明確的特點”。對于這類問題,模糊數學主要是憑經驗借助于隸屬函數進行處理。②概率統計研究的是“隨機不確定”現象,著重于考察“隨機不確定”現象的歷史統計規律。其出發點是大樣本,并要求對象服從某種典型分布。③灰色系統著重研究“小樣本”、“貧信息”不確定性問題,研究對象通常都是“部分信息已知、部分信息未知”的,具有“外延明確、內涵不明確”的特點[10]。

3精準農業決策需求與智能技術的結合

基于精準農業決策需求和精準農業特點,需要確定相應的智能求解技術。精準農業與智能決策的結合主要有3個步驟。及時,從精準農業的角度確定決策需求,并根據每種需求的性質對需求進行分類;第二,從計算機的角度確定智能計算方法,并根據每種方法的功能對方法進行分類;第三,根據分類結果取交集,即可得到精準農業與智能決策的結合。精準農業決策需求與智能計算方法的結合點或交集主要包括:關聯、分類、聚類、評判和預測等。關聯是指對數據間的相關性進行分析,如相關分析、主成分分析、層次分析等;分類是指從一系列給定類別信息的數據出發,為下一個未知類別的數據歸類;聚類是指從一系列未知類別信息的數據出發,分析其可以聚成幾類,以及哪些數據屬于同一類;評判是指按照給定的條件對事物的優劣、好壞進行評比、判別;預測問題可以歸為2種:一種是因果預測,即基于因果關系數據由過去的因預測將來的果;另一種是時間序列預測,即基于時間序列數據由過去的果預測將來的果。可以得到精準農業決策需求所對應的智能求解方案。精準農業決策需求與智能計算方法的結合屬于多對多的關系,即一種決策需求可用多種智能方法求解,而一種智能方法也可用于求解多種決策需求。如管理分區的劃分可采用神經網絡、模糊聚類等多種方法求解,而神經網絡方法可用于管理區劃分、病蟲害預測等。需要說明的是,盡管一種決策需求可采用多種方法求解,但具體采用何種方法,要綜合考慮現有數據屬性、數據量、算法的效率和算法的度等,然后再從中選擇一種相對較好的方法。事實上,精準農業與智能決策結合的重要任務之一就是要根據現有數據的情況,對多種可能的方法進行測試和比較,并從中選擇最適合當前數據的方法。一般情況下,通過標準數據集對相關智能決策技術進行測試和比較,通過應用數據集進行精準農業應用。

4精準農業問題的求解

從計算機的角度看,精準農業的智能求解主要有3種情況。及時,將傳統的、已經實現的智能決策技術應用于精準農業;第二,對原有的智能決策技術進行改進,使其效率更高,更適合于某個精準農業需求;第三,如果前2種方式都行不通或者可能有更好的方法,則可以提出一種新的智能決策技術進行相關問題的求解。

4.1精準農業問題的求解層次數據、知識、決策是精準農業問題求解的3個層次,三者間的關系如圖2所示。有一部分簡單數據、經驗知識和已知決策可直接為用戶所用,而大多數情況下,數據都要經過數據挖掘形成知識,再經過知識工程方法形成決策,并最終為用戶所使用。上述過程通過軟件來實現,就形成了智能決策支持系統;為了實現軟件開發的標準化、規范化,需要軟件工程方法的指導。

4.2主要智能決策技術及其在精準農業中的應用

4.2.1神經網絡。人工神經網絡是一個大規模自組織、自適應的非線性動力系統,能較好地模擬人的思維,具有大規模并行協同處理能力及較強的容錯、聯想和學習能力,能依據一定的學習算法自動地從訓練事例中學習,并根據外界環境的變化調整自己的行為。神經網絡經常和遺傳算法、模糊計算配合使用,三者合在一起又稱為軟計算方法[11]。軟計算通過對不確定、不及不真值的容錯以取得低代價的解決方案和魯棒性,它模擬自然界中智能系統的生化過程(人的感知、腦結構、進化和免疫等)來有效處理不確定性信息。軟計算方法的以上特征,適應于農業生產的不確定性。神經網絡的功能主要有分類、聚類、預測等,可用于土壤分類、管理區劃分、病蟲害預測和產量預測等。單個神經網絡具有不穩定性,為了進一步提高神經網絡的預測精度和泛化能力,可引入神經網絡集成技術。神經網絡集成是由Hansen與Salamon在1990年提出的,旨在通過訓練多個神經網絡并將其進行組合來提高神經網絡系統的泛化能力[12]。

4.2.2貝葉斯網。貝葉斯網方法是20世紀80年展起來的,最早由JudeaPearl于1986年提出,當時主要用于處理人工智能中的不確定性信息。隨后它逐步成為了處理不確定性信息的主流技術,并且在工業控制、醫療診斷等領域的許多智能系統中得到了應用。貝葉斯網絡作為圖形模型的一種,具有圖形模型的大多數性質,圖形模型是概率理論和圖論的結合。他們提供了一種自然的工具來處理貫穿于應用數學和工程中的2個問題———不確定性和復雜性。一個復雜系統是由多個簡單部分構成的。概率理論提供了各個部分聯合起來的粘合劑,保障系統作為整體是一致的,并提供模型到數據的接口;圖論則提供了一個可以訴求于知覺的界面,人們可以通過它將高度互動化的變量集和數據結構模型化。貝葉斯網具有雙向推理能力,既可以用于預測也可以用于診斷。貝葉斯網還具有分類功能。有代表性的分類器包括樸素貝葉斯分類器和TAN分類器,兩者都是貝葉斯網的特例[13]。由于貝葉斯網的建造需要大量數據,而農業數據獲取相對困難,因此,貝葉斯網在精準農業中的應用還不多見。在國外,F.trai將貝葉斯網應用于冬小麥產量預測,KristianKristensen等將貝葉斯網應用于大麥麥芽生產決策,均取得了很好的效果[14-15]。而在國內,幾乎沒有相關研究。隨著3S技術的發展,獲取大量農業數據已經成為可能,將貝葉斯網與遙感結合應用于精準農業是一個發展趨勢[16]。另外,在數據量相對不足的情況下,可以采用一定的方法簡化貝葉斯網建造的復雜性,如充分利用領域專家的先驗知識,采用“噪音“或和“分離”技術等[17]。總之,貝葉斯網在精準農業中必將具有良好的發展前景。

4.2.3灰色系統理論。灰色系統理論由我國學者鄧聚龍教授于1982年提出,其研究對象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定性系統,通過對“部分”已知信息的生成、開發實現對現實世界的確切描述和認識。由于農業系統具有復雜性,對于農業生產者來說,信息是殘缺不全的,內部特征“若明若暗”。因此,農業是一個典型的灰系統,農業系統和灰色系統理論具有天然的聯系。與概率論相比,在某些場合,灰色系統理論在處理農業不確定性信息方面更具有優勢和獨到性。這是因為:首先,在農業生產過程中,存在著大量不確定現象,要獲取足夠的數據,并使其具有典型的概率分布特征是相當困難的;其次,概率統計方法要求試驗設計復雜,且基本假定過于嚴格,而實際很難辦到。灰系統理論的主要功能有關聯分析、聚類、預測、評判等。可用于產量影響因素分析、品種評價、病蟲害預測等。

4.3精準農業智能決策系統精準農業決策需求的實現,需要智能決策系統的開發,而智能決策系統的開發依賴于大量數據的獲取,三者之間的關系見圖3。這是一個具有沙漏計時器形狀的技術體系,在該體系中,智能決策系統處于核心地位(信息處理層),它對下要處理各種多源、異構數據(信息獲取層),對上要解決各種需求。由于農業生產的復雜性,數據獲取相對困難,大部分知識都是以經驗的形式存在于人的頭腦中,因此,早期的智能決策系統主要是知識驅動的,以農業專家系統的開發和應用為主要標志,側重于軟件的實現,這一階段可稱為智能農業階段。隨著3S技術的發展,采集和獲取大量屬性或空間數據成為可能,因此,后期的智能決策系統主要是數據驅動的,以3S技術的開發和應用為主要標志,側重于軟硬件的結合,這一階段可稱為精準農業階段。當前的農業智能決策系統側重于數據驅動和知識驅動的集成。在數據量豐富的場合主要采用采用數據驅動模型,在知識量豐富的場合主要采用知識驅動模型。智能決策系統的發展趨勢主要有3個方面:一是集成性,如集成GIS的空間決策支持系統[18-20];二是分布式,如面向服務的分布式精準農業信息平臺[21];三是網絡化,如基于網絡的作物品種選擇信息系統[22].

5結語

筆者在此主要作了如下幾方面的工作:①以農業系統論為指導,分析了精準農業決策需求;②將精準農業問題的求解分為數據、知識和決策3個層次;③指出了時空性和不確定性是精準農業的本質特征;④構建了具有沙漏計時器形狀的精準農業智能決策技術體系;⑤給出了精準農業決策需求與智能決策技術的結合方法與途徑。以上工作有助于人們清晰地認識精準農業中各種對象之間的關系,有利于促進精準農業決策需求與人工智能方法的結合。總之,精準農業智能決策技術的目標是使計算更、決策更智能。因此,考慮更多的農業因素、尋求更新的智能算法,將是精準農業智能決策技術發展的必然趨勢。

智能農業論文:農業經濟智能信息探究

一、研究意義

在農業經濟發展領域,信息已成為一個不可或缺的因素,成為推動農業經濟發展的主要動力,農村信息化水平每增加%l就可以導致產出平均增加0?735%。[1]貴州省通過前期農業經濟信息化建設,已建立了完善的農業經濟數據采集體系,積累了大量的數據,這些數據對于農業政策的制定,農業狀況的監控,農業發展的引導,市場商機的把握,經濟問題的研究來說是一筆無價的財富。但是,限于前期OLTP(聯機事務處理)系統的固有局限性,無法有效利用這些豐富寶貴的數據。系統雖然對農業經濟數據進行了獲取,卻未進行有效整合,提供的信息服務仍停留在基于網站市場信息的簡單與查詢階段,人們面對的是眼花繚亂的數據,無法獲取真正想得到的信息。而通過貴州省農業經濟智能信息系統的建設,可以提供面向OLAP(聯機分析)的服務,并進一步對數據進行挖掘,實現對貴州省農業經濟數據真正有效地利用,完成從數據到信息再到知識的一個自動化過程,使得用戶得到經過智能化分析處理的有用信息。對比目前的農業經濟信息系統其具體有如下優點:

(一)數據的性的確保

對于信息用戶來說,信息首要保障的是真實。否則,即便使用了再的分析方法,也是“垃圾入垃圾出”。而農業經濟商業智能信息系統的建設確保了數據的正確性。首先,農業經濟商業智能信息系統的數據主要源于OLTP(聯機分析)系統,而OLTP的數據直接生成于業務處理時原始的數據,而非經過了處理加工了信息。其次結合技術手段,每一個通過ETL(抽取、轉換、加載)的數據都能回尋到其原始數據源,使得每一個來到數據倉庫的數據都有據可查,增加了數據的可信度。

(二)提供實時、多維分析服務

相比較OLTP系統,農業經濟智能系統能提供面向用戶的分析服務。原有信息系統只能基于固定周期向用戶推送分析報告,無法實現實時信息分析。例如政府決策者臨時對于某個農業經濟問題進行討論,需要相關的信息分析進行支持,原有的信息系統無法在短時間內提交用戶定制的信息分析,而智能信息系統可以提供基于web的實時的分析服務。其次,原有信息用戶對于信息只是被動地接受,無法根據自己感興趣的維度(dimension)觀察分析數據,而智能信息系統提供了多維分析聯機分析(OLAP)服務,信息用戶可以根據自己的需要動態更改分析維度,滿足定制分析的需要。

(三)提供基于歷史的數據分析

原有的系統,例如農經網系統,為了平衡系統效率,只能提供給用戶6-12個月的數據,之前的信息被閑置,而這些信息對于經濟分析,趨勢預測十分重要。農業經濟商業智能系統的一大優點就是通過對于歷史數據的清理整合,使得用戶能夠獲取長期(超過5年)的歷史數據,實現進行基于歷史的分析。

(四)面向不同的用戶

農業經濟信息的用戶范圍十分廣泛,從政府政策制定者到個體農戶、農產品經營者都需要農業經濟信息,但之前的分析服務用戶面狹窄,其分析只能事先設計、定期推送,局限了用戶群體。而農業智能信息系統卻可以提供面向不同用戶的差異服務。(五)開放性貴州省農業經濟智能系統提供了一個開放的平臺。首先,其預留了未來與其他數據倉庫整合的可能,例如與貴州省的氣象數據、地理信息數據的整合,以及通過web數據抓取整合web上的信息,例如其他省份的農業經濟數據,農業期貨數據等。而這些信息的加入,能大大擴充數據以及信息觀察的角度,滿足更多分析需求。

二、貴州省農業經濟智能信息系統的設計

(一)數據源特點

貴州省農業經濟智能信息系統的數據源主要基于貴州農經網系統,該系統以“天”為時間粒度記錄了貴州省各地區農產品商品價格,并基于地理區域、產品類別對數據進行了劃分。其信息數據采集站點遍布貴州省各地農產品市場,并通過在線系統每天上報,迄今已記錄了6年的貴州省農產品價格。以2006年為例,農經網系統共記錄了貴州省471個農產品市場的1830266條農產品價格記錄。基于農經網數據的真實性、充足性,十分適合作為數據倉庫的數據來源。

(二)需求分析

1.用戶劃分。通過實際調查分析,發現潛在信息用戶可以分為一般信息分析人員、相關商業用戶(農產品公司、個體農戶等)、農業政策決策者(相關政府部門)、農產品價格研究人員(高校、研究所等),各類用戶對于信息分析有不同的需求。例如對于信息分析粒度、信息分析的周期、是否需要預測都存在不同的要求。由于一般信息分析人員需要每周或每月提交文字型的分析報告,其需要的是詳細的數據分析支持功能,并以周或月為時間單位分析農產品走勢。而作為農業政策的決策者,其感興趣的是以年為時間單位的農產品經濟數據的分析,需要的是已經過統計處理的概括數據,更多使用圖表作為分析工具。作為研究人員,其對于長時間的數據(例如2003年到2009年)的統計分析和未來的信息預測更感興趣,并且也希望獲得概括性的統計數據、圖表。當然政策決策者對于數據挖掘也有需求。而對于商業用戶,他們對于基于時間段的不同地區農產品價格的對比、近期的數據實時分析,以及農產品價格走勢預測抱有興趣,而對于歷史數據分析興趣不大。

2.功能分析。綜上所屬,不同類型的用戶需求雖有差別,但是也存在共通點。通過需求分析,最終貴州省農業經濟智能信息系統計劃實現以下功能:

對農產品價格數據進行旋轉、切片、切塊、向上綜合和向下鉆取等多維分析,以獲得多角度、多粒度歷史數據;

進行多種農產品價格指數的計算;

實現對于農產品價格的數據挖掘,并實現對于農產品價格的預測;

實現分析數據的可視化展示平臺。

(三)后臺數據倉庫的概念設計

數據倉庫是貴州省農業經濟信息系統的核心,也是信息分析以及數據挖掘的基礎。數據倉庫的概念模型設計必須基于實際調查,結合實際信息分析需要以及數據源的結構,設計錯誤的數據倉庫模型將會導致整個智能信息系統的失敗,產生錯誤的信息。數據倉庫模型的概念設計主要涉及設計維度表、事實表以及維度表與事實表、維度表之間的關系。

1.關鍵維度

(1)地理維。地理維(Geographydimension)以“市場”為粒度,記錄了與農產品價格相關聯的貴州省地理信息,是數據倉庫的關鍵維度之一,也是數據分析中最常用到的維度,并且也是與其他事實表、維度表聯系最多的維度。其結構為:(主鍵:Geog-raphyKey;候選鍵:GeographyAlternatekey;地區名:GeographyDistrictName,縣、市名:GeographyCoun-tyName…)。其中GeographyKey為維度表主鍵,Ge-ographyAlternateKey為候選鍵,通過該字段可以回溯數據源,增加數據倉庫的可信度。該緯度在設計時考慮到了貴州省農業經濟實際情況,設計地區(例如黔西南地區)到縣、市(例如安龍)到市場(例如新橋農貿市場)的層次結構(hierarchy),而不直接套用通用的地理信息,否則無法滿足實際分析的需要。

(2)時間維。時間維(timedimension)是數據分析最常用到的維度,其結構為:(主鍵:Time-Key;年:year;月:Month;日:day;年中文名:Chinese-YearName;節日:DayOMfonth;特殊事件:SpecialEv-en;t本日對應月第幾天:DayOMfonth….)。其中年、月等的中文名屬性的設置是為了后期分析時便于展示,DayOfYear,DayOMfonth屬性的設置是為了便于實現農產品同期價格的對比計算。因為業務主題是時間序列的。農業經濟數據倉庫中時間維度以“天”為粒度記錄了時間描述信息。在設計時間維時必須考慮到后期數據分析以及數據挖掘的需要,而不是單純地從已有OLTP系統進行抽取,例如考慮到農產品價格波動與節假日關系很大,故在時間維設計時應加入“節假日指示”屬性,考慮到貴州為少數民族集聚區這一特點,在填充該屬性時候不但應記錄“春節”、“中秋”等較普通的節日,而且還應記錄“地戲節”、“三月三”等各個地區少數民族特有的節日。同樣考慮到特殊因素,例如“甲型H1N1型流感”對農產品價格的影響,應設置“特殊事件”屬性。,還應添加“節氣”,“季節”這兩個對于農產品價格關系較大的屬性。

(3)產品維度。產品維度以“產品”為粒度記錄了農產品信息,其結構為:(產品名:ProductName;產品子類別外鍵:ProductSubCategoryKey;單位:Uni;t漸變維度開始時間:StartDate;漸變維度結束時間:EndDate….)。農產品的產品緯度設計較為復雜,特別是結合貴州省的實際情況,一些農產品歸類與通用歸類不同,例如“菜籽”標準分類應該是“食用油”,但由于貴州省主要將菜籽用于副食品加工,故也可將其歸位“副食品”,這主要取決于最終用戶的分析角度,但也必須考慮未來與其他數據源的接口,過于特殊化的設計不利于與其他數據源的統一,不利于數據倉庫的擴充。產品維度表也是所有維度表中變化最頻繁的維度表,隨著時間推移不斷改變,屬于漸變維度(SCD,slowlychangingDimension)。例如“產品名稱”屬于1SCD(changing),對于歷史的產品名稱不做保存而直接更改。而“產地”屬性,由于后期數據分析對于歷史產地感興趣,故將其設置為2SCD(histori-cal),當進行數據加載時不更新原有數據信息,而是新添加一行以保持歷史數據。StartDate與EndDate相結合標示目前數據行是否失效,或者說其是否是歷史數據。

(4)信息提供者維。它主要記錄了各個市場的信息提供者的相關信息,該維度與地理維相鏈接。主要用于支持后期對信息提供點貢獻度的分析,與績效考核的計算。

2.事實表的分析設計

相對而言事實表的設計較為簡單,但是由于事實表的數據量遠遠大于維度表(僅2006年數據就達到百萬級),對于事實表屬性的數據類型設計顯得十分重要,好的設計可以大大緩解數據倉庫的爆炸性增長情況。根據業務主題的特點,分別用與之對應的度量值對其事實表進行填充。

3.農產品交易事實表(FactTrading)

主要記錄了農產品的價格信息,來源于多個數據庫,對于其的數據清理與轉換工作量較大,由于存在多數據源,原有的價格記錄主鍵(OriginalID)出現了重復,失去了標示的意義。跨越時間為2003—2009年。其結構為:(產品單價:UnitPrice;地理維外鍵:GeographyKey;產品維外鍵:ProductKey;信息提供者維外鍵:InformationProviderKey;時間維外鍵:TimeKey;原有價格記錄號:TradeOriginalId….)其中,地理維、時間維、產品維度等外鍵構成了事實表的聯合主鍵。

(四)數據倉庫總體結構設計

數據倉庫的設計常常采用的是星型模型和雪花模型。但應盡可能采用星型模型,這是由于維度表的作用是提供便利分析的角度,雪花模型雖然可以減少維度表空間,但增加了通過維度分析數據的難度,并使得數據倉庫結構變得更為復雜。[2]故在數據倉庫設計時,只在產品維(Productdimension)的設計上采用了雪花結構,這是由于產品維中包含了“類別屬性”,“子類別屬性”,“產品名”等通過字符描述的屬性,如果采用星型結構,以上屬性重復將過多,數據不一致可能性較大,故采用雪花結構避免這種情況的發生。如前文所述,農業經濟智能信息系統的一大優點就是其開放的結構,可以通過網絡數據抓取、接入新的數據源等方式獲得新的信息,構建新的事實表,例如上圖中的產品庫存事實表、氣象信息事實表、期貨交易事實表等。并且由于新的事實表與原有事實表可以共享維度,使得分析者可以在結合共同維度對不同的信息進行分析,例如結合農產品價格事實表數據與農產品庫存事實表數據以及氣象信息,并以時間和地理作為分析維度進行多維分析,能發現出這三類信息間的潛在關系,并以直觀分析報表形式展現。

三、貴州省農業經濟智能信息系統的初步利用

最終設施階段,首先基于上述數據倉庫模型設計對應ETL程序,導入相關的數據,并利用MDX作為多維數據查詢語言實現分析,并在SqlServer2008下AnalysisService進行部署,利用.net技術實現前臺的web展現,最終實現了貴州省農業經濟智能信息系統的實施,達到以下功能。

(一)多維分析功能的實現例如,圖2演示了通過結合地理緯、時間維對于多維數據進行切塊,然后對數據進行下鉆(drilldown)得到詳細信息,同時通過圖表進行同步展示,最終直觀的得到兩地區(畢節、銅仁)在對應時間段上對于農副產品的價格走勢對比。

(二)價格統計分析功能的實現在結合下鉆,上鉆,切塊等多維分析的同時,還可以根據已有的對農產品的分析方法,例如定基價格指數、同比指數、環比指數等對數據進行統計分析。

(三)KPIs功能的實現如需求分析中所述,農業政策決策者需要的是一種高度概括性的狀況信息,而不是繁瑣的數據,理想的狀況是通過對于狀態的一覽,就可以了解目前農產品價格是否出現了異常。通過對于關鍵業績指標(KeyPerformanceIndicators)的實現,可以很便捷地達到這一目標。例如,首先通過實際調查了解到,決策者認為農產品價格上漲或下跌某百分比值便認為出現了價格異常。在智能信息系統開發中結合MDX語言,編寫相應代碼,實現KPIs對應的報警功能,再實現對用戶友好的、直觀的前臺展現(十字形為異常,三角形為可接受,圓形為正常)。

(四)農產品價格預測功能的實現如前文所述,信息用戶不但對于已有歷史數據的分析感興趣,他們更想得到農產品價格等數據的未來走勢預測,而這正是數據挖掘的任務。數據挖掘指的是分析數據,使用自動化或半自動化的工具來挖掘隱含的模式,預測正是數據挖掘的一項重要的部分[3]。貴州省農業經濟智能信息系統中利用了相應的時序算法,利用智能信息系統內數據倉庫中時間序列數據集,結合連續的觀測值,進行一般的趨勢分析、周期性分析和噪聲過濾,得到對于農產品價格的趨勢預測。

四、小結

本文通過對貴州省農產品經濟數據的分析,結合不同類型用戶對于信息分析及預測的實際需要,利用數據倉庫及數據挖掘技術,建立了相應的貴州省農業經濟智能信息系統。實現了提高已有農產品經濟數據的內在價值,發掘隱藏在數據背后知識的目標。為貴州省農業經濟研究、農業政策決策、農產品商業開發提供了有力的支持,并獲得了良好的使用效果。

智能農業論文:農業智能監控體系分析

1農業網絡系統設施

設施農業是近年來隨著農業環境工程技術的突破，迅速發展起來的一種集約化程度很高的農業生產技術。由于設施農業是在人為可控環境保護設施下的農業生產，擺脫了傳統農業生產條件下自然氣候、季節的制約，以超時令、反季節生產的設施園藝作物為主，不僅使單位面積產量及畜禽個體生產量大幅度增長，而且保障了農牧業產品，尤其是蔬菜、瓜果和肉、蛋、奶的全年均衡供應。設施農業目前已由簡易塑料大棚、溫室發展到具有人工環境控制設施的自動化、機械化程度極高的現代化大型溫室和植物工廠。設施農業在具有高附加值、高效益、高科技含量的設施園藝領域發展迅速，其栽培對象主要為蔬菜、花卉和果樹。近年來，設施畜牧業、設施水產養殖也在逐漸興起。

國外對溫室環境控制技術研究較早，始于上世紀70年代。先是采用模擬式的組合儀表，采集現場信息并進行指示、記錄和控制。80年代末出現了分布式控制系統，現階段開發和研究集中于計算機數據采集控制系統的多因子綜合控制系統、多數據融合技術等[1，2]。目前，世界各國的溫室控制技術發展很快，一些國家在實現自動化的基礎上正向著自動化、無人化的方向發展。鑒于此，本文提出了一種基于無線傳感網絡的設施農業監控系統設計。

2無線傳感網絡系統組成

無線傳感網絡(WirelessSensorNetworks,WSN)是在片上系統（SOC，SystemonChip）、微機電系統(Micro-Electro-MechanismSystem,MEMS)、無線通信和低功耗嵌入式技術基礎上發展形成新型應用技術，融合了傳感器技術、信息技術和網絡通信技術，由部署在監測區域內大量的廉價微型傳感器節點組成，通過無線通信方式形成的一個多跳自組織網絡，其網絡拓撲動態變化，具有隨機部署、自組織、分布式結構、等特點、智能型、健壯性、成本低、環境適應性強等優點[3，4]。

無線傳感網絡系統由網關/匯聚節點（sink）、傳感器節點、管理節點組成（圖1）。其中，網關節點負責對各節點傳感器數據的收集、處理及與外網的通信，作為數據采集的傳感器節點響應網關的請求，搜集周圍的信息，如溫度、濕度等；同時還要兼具有路由功能，通過路由協議直接或者通過作為多跳中轉者的節點中轉到sink節點，再借助臨時建立的sink鏈路把整個區域內的數據傳輸到遠程中心；管理節點接收各點數據，進行分析和處理。各節點采用撒播、人工埋置等方式隨意散落在監控區域，并自組織成網絡。

3硬件設計

該監控系統由無線傳感器網絡、管理節點及各種執行機構等組成，各傳感器節點負責數據的獲取及傳送，管理節點實時顯示獲得的數據并進行相應處理，結合農業專家系統對相關量進行控制。

3.1傳感器節點

傳感器節點之間通信采用基于Zigbee技術的CC2530芯片實現（圖3所示）。ZigBee是基于IEEE802.15.4標準的一種短距離的無線通信技術，具有低功耗、低速率、低成本、低復雜度等特點。Zigbee遵循開放系統互連（OSI）參考模型，協議棧包括物理層、媒質訪問控制層、網絡層和應用層，支持自組織網絡技術；通訊距離從標準的75m到2km，并且支持無限擴展；工作頻率為2.4GHz和868/928MHz，主要面向消費電子、家居和樓宇自動化、工業控制、計算機外設、醫療護理等領域的應用[5]。

CC2530是TI公司生產的一款基于具有SOC（片上系統)，支持IEEE802.15.4、ZigBee、ZigBeePRO和ZigBeeRF4CE標準，芯片集成了2.4GHz直接序列擴頻RF收發器、工業級增強型805l微處理核、高達256KB閃存、8KBRAM、8通道12位A/D轉換器，2個USART接口，21個通用接口GPIO等，四種供電模式，具有較高的無線接收靈敏度和抗干擾性能，傳輸距離大于75m，較高傳輸速率250Kbps。CC2530工作溫度為-40℃～+125℃，工作電壓2.0～3.6V，休眠時功耗電流可降低到0.6μA[6]。電源模塊由可充電電池、太陽能電池和電源管理單元構成，確保各節點長時間穩定工作。

3.2網關/匯聚節點

網關/匯聚節點設計如圖4所示，RS232接口與DM9161芯片[7]連接，實現網絡的接入；顯示模塊用于通信流量、網絡狀態監測，便于網絡安裝調試和故障診斷。

3.3檢測參數及傳感器節點的設置

設施農業中檢測的參數有溫度、濕度、光照度、CO2、土壤水分、土壤溫度、土壤養分、各種被控對象的開關量等。由于無線傳感網絡采用電池供電，傳感器選擇時要考慮功耗等因素；另外，不同參數在測點分布及數量配置不盡相同，在設置節點時可適當整合，在滿足要求的情況下提高復用率，具體如下：

①溫、濕度節點：用于溫室溫、濕度監測，溫度傳感器選用單總線數字式DS18B20，測溫范圍為-55℃～+125℃，精度±0.5℃，分辨力較高達±0.0625℃，響應時間＜1s。濕度傳感器選擇頻率輸出濕度模塊HF3226，HF3226采用濕敏電容HS1101設計制造，具有寬量程：10～95%RH，性能穩定，體積小，比例線性的頻率輸出，精度±5%RH，工作溫度范圍–40～80℃。

②光照度、CO2節點：傳感器采用PD-LL，測量范圍0-20000lux，精度：±2%。CO2傳感器選擇TGS4160固態電化學型氣體敏感元件，測量范圍：0～5000ppm；加熱器電壓：5.0±0.2VDC；加熱器電流：250mA；加熱器功耗：1.25W；使用溫度：-10～＋50℃。

③土壤溫度、水分、養分節點：土壤水分傳感器選擇AQUA-TEL，適用于測量任何類型土壤的體積含水量，測量范圍：0-，誤差<3%，重復性誤差<1%；土壤養分的測定包括土壤有機質、pH值、氮、磷、鉀以及交換性鈣和鎂的檢測，可采用離子、生物傳感器。

④開關量節點：包括天窗、濕簾、噴灌等狀態檢測，提供控制系統輔助信息，可用接近開關或光電開關實現。

4軟件設計

4.1監控系統軟件

監控系統采用模塊化設計，基于VC++6.0編寫，采用數據庫操作方式實現節點數據存儲和讀取，并對相應參數進行控制。系統分為通信模塊、數據顯示模塊、數據庫管理及歷史記錄查詢模塊、農業專家決策系統和控制模塊。

4.2傳感器網絡節點程序設計

傳感器節點的主要工作是數據采集、網絡連接并承擔部分路由功能，保持與臨近節點的通信，檢測鏈路狀態等。為降低網絡的平均功耗、實現自適應組網，可采用LEACH(LowEnergyAdaptiveClusteringHierarchy)自適應的分簇拓撲算法[8]，選舉產生簇頭，由簇頭簇區域內的數據收集和融合并傳送至匯聚節點，負責路由選擇等工作。簇頭可動態產生。

5結束語

無線傳感器網絡融合了傳感器技術、信息技術和網絡通信技術，各傳感器分工協作，自主組網，網絡拓撲動態變化，具有隨機部署、自組織、分布式結構、智能型、健壯性、成本低、環境適應性強等特點。ZigBee是一種新興的短距離、低成本和低功耗的無線網絡技術，相比于WiFi、Bluetooth等無線網絡系統，ZigBee協議的復雜度大大降低。基于ZigBee技術的無線傳感網絡，具有組網簡單、費用低、易擴展、性能穩定等優點。文章提出了一種基于無線傳感網絡技術的設施農業監測系統解決方案，順應設施農業環境監控自動化、智能化和網絡化的發展趨勢，具有廣泛的應用前景和推廣價值。如果對傳感器節點稍加修改，重新配置，可應用于環境監測、醫療、工業自動化等領域。

農業物流智能決策體系研究

1智能決策支持系統

智能決策支持系統(intelligentdecisionsupportsystem，IDSS)的概念最早由Bonczek等于20世紀80年代提出．IDSS是在決策支持系統DSS的基礎上集成人工智能(artificialintelligence，AI)及專家系統(expertsystem，ES)而形成的，其核心思想是將人工智能與其他相關科學技術相結合，使DSS具有人工智能．IDSS既充分發揮了專家系統以知識推理形式解決定性分析問題的特點，又發揮了決策支持系統以模型計算為核心解決定量分析問題的特點，在人機協同下充分實現了定性和定量分析的有機結合，使解決問題的能力和范圍得到了一個大的發展，進一步提高了輔助決策能力，在實際應用中發揮了很大的作用[4]．智能決策支持系統是決策支持系統發展的一個新的重要方向．IDSS主要由人機接口(對話系統)、數據庫、模型庫、知識庫及方法庫(簡稱四庫系統)5個部件組成，每個庫又帶有各自的管理系統．在四庫系統中，數據庫是以一定的組織方式存儲在一起的數據集合；模型庫是將眾多的模型按一定的結構形式組織起來的模型及它們的表現形式的集合；方法庫是處理數據的基本方法和標準算法的集合；知識庫是經過分類組織的各種知識的集合，是數據庫在知識領域的拓展和延伸；人機接口是連接計算機與決策者的終結紐帶．上述5個部件是有機統一的整體，數據庫是最基本的部件，也是其他庫的數據源；模型庫為決策者提供推理、比較選擇和分析問題的模型集；方法庫是基本方法和算法的集合，方法庫是為模型庫服務的；知識庫分類存儲大量的知識，是從數據庫、模型庫、方法庫中通過推理，提取出知識的集合[5]．

2現代農業物流智能決策支持系統功能與體系結構的設計

現代農業物流智能決策支持系統是利用計算機、網絡和通訊等現代信息技術對區域內農業物流作業、物流過程和物流管理的相關信息進行采集、分類、篩選、儲存、分析、評價、反饋、、管理、控制和決策的信息系統．它能提高對用戶需求和農業物流服務的響應性；保障農產品運輸的快速、、準時；提高運行效率、降低農產品庫存和管理成本；整合物流資源，使農業物流資源配置更合理、更優化；提高相關管理部門工作的協同性、決策的科學性；強化政府對農業物流市場的宏觀管理和調控能力[6-7]．

2.1系統功能設計

現代農業物流智能決策支持系統可以實現以下功能：

(1)農業物流的數據采集功能．農業生產資料和農產品等實體相關數據采集，包括農業政策法規、要聞和熱點，農業生產資料和農產品的產前、產中、產后加工，流通和消費環節，如農產品從種苗培育到大田管理、農畜產品加工、保鮮直至流通、市場銷售等所有環節和整個物流流程數據．這里的數據可以是結構化或非結構化的．

(2)農業物流的運輸管理功能．農業物流的運輸綜合運用GPS全球定位系統、GIS地理信息系統等技術及時跟蹤農業生產資料和農產品的運輸，并優化農業生產資料和農產品運輸路線和快速響應，節約運輸成本和減少時間，同時注意農產品流通保鮮特點，采用不同運輸方式．

(3)農業物流的儲存管理功能．農業生產資料和農產品生產具有季節性和地域性的特點．儲存管理既要滿足現有的儲存要求，又要為預期的農產品儲存高峰做準備，同時農產品的季節性脈動產出與連續性消費之間的矛盾需要農產品物流的儲存活動來調節．儲存管理包括農產品或農業生產資料出入庫信息管理、庫位資源管理、庫存管理、報表管理以及流程監控，并提供計算機輔助決策，對即將達到或超過上下限庫存量范圍的不同程度進行分級預警．

(4)農業物流的流通加工與配送管理功能．農業生產結束后，農產品進入后續加工及物流階段，其“生長”活動的生命屬性和生化特征還將不同程度地延續至最終消費，因而農產品的流通過程兼具生物再生產和經濟再生產相結合的特點．如連鎖超市所需農產品的加工配送、分類分級、管理、包裝、營銷于一體的農產品加工中心和配選中心等．

(5)農業物流的包裝管理功能．包裝是農業生產資料和農產品生產的終點，物流的起點，在儲存、運輸、銷售過程中具有保護功能、定量功能和標識功能．改進特色農產品包裝，分級分類包裝、加工后小包裝，實現包裝增值服務．

(6)決策支持功能．在現代農業物流中，農業生產資料和農產品的庫存控制、運輸車輛調配、流通加工與配送中心的選址、農產品市場分析與預測等，需要使用統計分析方法和智能計算方法提供決策支持，分析和指導農業生產和經營．

(7)接口管理功能．上述各功能的子系統之間以及系統與GIS地理信息系統的接口，與GPS衛星定位系統的數據接口之間的數據融合等．

2.2體系結構設計

從現代農業物流管理現狀和需求出發，綜合國內外近期現代農業物流管理模式和技術解決方案，構建基于計算機網絡、GPS全球定位系統、GIS地理信息系統和專業模型等，對現代農業物流進行實時監控和綜合管理與決策的智能決策支持系統．系統劃分為現代農業物流實時信息采集綜合數據庫與數據倉庫、模型庫和方法庫、知識庫、用戶接口等4個層次．

(1)信息采集傳輸和綜合數據庫、數據倉庫子系統．此子系統是由信息采集傳輸、綜合數據庫、數據倉庫和數據庫管理系統組成．數據庫管理系統提供對數據的存取、查詢、更新、維護等功能，并實現對模型庫、知識庫的連接和會話功能．數據包括農業物流經營主體數據、經營企業成員和農戶數據、主體經營報告數據和公共信息等，這些數據大多匯總到數據庫中，這些數據信息通過數據倉庫技術提取處理、轉化加工，成為數據挖掘的數據源．數據可以是Web數據、GPS數據、GIS數據和其他農業物流相關數據．此子系統能夠完整地描述、組織和管理農業物流中產生的各種數據，使農戶、農產品配送企業、農業生產經營單位等較大限度地實現信息共享．

(2)模型庫和方法庫子系統．模型庫是整個系統的核心．負責存儲所有的計算公式、預測模型與仿真模型．通過人機交互，使決策者能夠方便地利用模型庫中的各種模型支持決策，得到的結果通過中間數據庫輸出到用戶接口系統．方法庫建立在模型庫基礎上，為決策支持系統的模型提供求解算法，并依據模型進行預測和優化．

(3)知識庫子系統．知識庫是應用人工智能原理、方法和技術，根據技術指標和專家知識、經驗建立規則庫．它支持知識的入庫、鏈接、修改、刪除、分類及調用和維護等．知識庫中存儲的農業物流領域知識是利用數據挖掘方法及其他智能處理方法、技術發現的知識．一般是在確定決策的需要和任務的基礎上，對于經驗性強、較為模糊的知識可以從領域專家那里直接抽取；對于系統性強、需要描述的知識可以選擇適當的數據挖掘技術和其他智能技術或統計分析技術，如關聯規則、神經網絡、決策樹、聚類、粗糙集、支持向量機、時間序列等，從數據庫、數據倉庫中提取出隱藏的、新穎、有效的模式或規則，即知識，加入到知識庫[8]．知識表現形式可以是圖表、圖形，也可以是規則，為決策者提供強大的決策支持．

(4)用戶接口子系統．用戶接口子系統是系統的人機接口界面．它負責協調數據庫、模型庫、知識庫之間的通信，輸出系統的結果、信息供決策人參考．

3現代農業物流智能決策支持系統實現

系統使用Java語言開發，這使系統具有良好的跨平臺特性．由于Java面向對象的特性，能夠更大程度的通過運用設計模式帶來對象級別的復用，這給系統帶來更好的可擴展性和高復用性．通過JavaEE的規范Jsp和Servlet，配合一些常用的開源框架如Spring、Hibernate、Struts，在MVC的架構下，可使系統有更好的可維護性[9]．系統采用JSP技術，Browser/Serve三層結構(瀏覽訪問層、應用服務層、數據支持層)，并以Oracle10g作為數據庫．

4結論

現代農業物流決策支持系統的建設具有非常巨大的潛在市場需求，伴隨農業問題的日漸突出以及信息化建設在中國的整體推進，現代農業物流決策支持系統建設也會越來越受重視．建立了以模型庫與知識庫為中心，輔以數據庫、方法庫與現代網絡技術的現代農業物流智能決策支持系統，系統具備較強的預測與決策功能，可為現代農業物流的經營主體、管理者和決策者提供信息技術支持．

智能農業論文:設施農業LED智能系統

1系統整體設計

本系統采用模塊化設計，分為電源模塊、檢測模塊、控制模塊、補光模塊、用戶交互模塊，總體結構如圖1所示。其中，電源模塊采用太陽能供電，分別提供5V，12V兩種供電電壓，為整個系統供電;智能控制模塊應用STC系列單片機為核心，根據系統采集到的數據、設置閾值，實現對應PWM控制信號的占空比計算和兩路PWM控制信號輸出;檢測模塊分波段檢測紅、藍光強和實時溫度，并將檢測信號進行濾波、放大后傳入單片機，實現相關環境信息的檢測;補光模塊采用兩路帶有PWM電流控制功能的恒流驅動電路，分別控制紅、藍光LED補光陣列燈的亮度，從而實現定量補光;用戶交互模塊采用液晶屏完成檢測結果顯示，鍵盤實現按需閾值修改等功能，完成閾值修改與設置，有效提高系統使用的方便性、擴展性。

2硬件設計

2．1電源模塊

本系統電源模塊由太陽能電池板、蓄電池和控制電路組成，整個系統利用太陽能電池供電，原理圖如圖2所示。其中，控制電路的輸入端與太陽能電池連接，輸入電壓通過LM317及其外圍標準電路對12V蓄電池充電，蓄電池為整個系統供電。蓄電池輸出端利用MIC29302穩壓變壓模塊輸出12V穩壓電源信號，并調整匹配電阻產生5V穩壓電源信號，從而提供本系統需要12V和5V兩個供電電源。其中，單片機、檢測模塊以及用戶交互模塊均使用5V電源供電，LED補光模塊采用12V電源供電。

2．2控制模塊

控制模塊選用STC12C5A60S2單片機作為核心處理器，采用5V電源供電，具有8路10位A/D接口、2路PWM輸出口、Flash存儲空間56K、靜態存取內存1280B、可編程只讀存儲器1K，完成節點任務調度、數據采集、智能管理、控制信號輸出、閾值的調整、數據轉儲等工作，電路如圖3所示。其中，P0口連接液晶屏的8路數據口;P1口負責與采樣信號連接，P1．0接入溫度檢測信號、P1．1接入紅光檢測信號、P1．2接入藍光檢測信號，從而完成對傳感器監測數據的采集;P2口連接4×4矩陣鍵盤，P3．0，P3．1用于單片機與串口連接的數據讀寫線，完成程序的下載;P3．2～P3．7位液晶控制端;P4．2，P4．3為單片機PWM控制端輸出口，其根據單片機計算出與兩波段所需補光量對應的PWM信號占空比，輸出PWM信號對LED燈組的亮度進行控制。

2．3檢測模塊

檢測模塊利用光照傳感器、溫度傳感器實時檢測設施內部光照強度和溫度，并將采集數據提供給單片機進行處理，原理圖如圖4所示。其中，溫度檢測模塊由溫度傳感器18B20及其標準調理電路組成，數據線接入單片機P1．0口，實現對溫度的采集。光照檢測包括紅光光強檢測和藍光光強檢測，采用波長范圍在400～500nm的藍光2BU6硅光電池和波長范圍600～700nm的紅光2BU6硅光電池作為檢測元件。采用4路運算放大器LM324設計運算放大器將硅光電池的微弱模擬信號分別進行轉換和放大，最終將模擬信號接入單片機P1．1，P1．2端口進行A/D轉換，從而實現分波段光強檢測。

2．4補光模塊

補光模塊包括LED燈組及其驅動電路，驅動電路采用PT4115驅動模塊電路，紅光和藍光兩個模塊獨立工作，原理圖如圖5所示。其中，LED燈組采用額定功率1W、中心波長為660nm的窄帶紅光LED陣列和中心波長為450nm的窄帶藍光LED陣列。由單片機輸出的兩路PWM信號分別與紅藍光兩路PT4115的DIM控制端相連，其中紅光驅動芯片與P4．2產生的PWM信號接通，藍光則與P4．3產生的PWM信號接通。利用PWM的信號控制驅動芯片PT4115的輸出電流，由此實現LED燈組的定量補光。

2．5用戶交互模塊

用戶交互模塊主要包括液晶顯示屏和鍵盤兩部分，其中顯示屏采用OCM12864－3液晶屏，可實現系統數據的查詢顯示;而鍵盤采用4×4矩陣鍵盤，實現對系統相關數據的設定及改變。

3軟件設計

該系統軟件主要包括傳感器解析函數、數據管理與參數設定程序、PWM信號控制程序和顯示程序，實現3類參數設置、環境因子采集以及對受控燈組的自動控制功能，軟件流程如圖6所示。系統工作時，首先需要對溫度，紅藍光強閾值進行設置，溫度傳感器周期對設施內溫度監測，判斷溫度是否超出不利于光合作用的閾值范圍，超出則關斷LED補光燈組。當溫度在所設閾值范圍內，再分別對紅、藍光進行光強檢測，實際光強在閾值之內時，系統進入自動定量補光狀態，根據所設閾值與實際值之差計算實際需光量，進而再根據與實際需光量對應的兩路PWM控制信號的占空比，分別產生對應的PWM信號，達到控制LED燈的亮度對植物實施補光的目的。

4運行結果分析

該系統充分考慮了植物補光時的各種影響因素，通過對各因素的監測、設置、數據管理和決策程序，計算植物所需光照與實際光照總體差值，采用均值方式計算每個LED的輸出光強;基于LED驅動電流和輸出光強的關系式，系統就可以通過對PWM輸出電流的控制，從而實現對補光量的控制。該系統已于2010年在西北農林科技大學甜瓜基地投入試用，實現了設計方案中各類部分功能，可長期有效實現定量補光，圖7為設備原型界面。

5結論

本文研發了一種基于STC12C5A60S2單片機的植物智能補光系統。該系統利用太陽能供電，根據溫度、光照傳感器監測結果，通過核心處理器STC12C5A60S2利用PWM信號，控制特定波長的紅、藍光兩路LED燈組驅動電流，從而控制光源亮度，解決現有補光設備的不足，實現了對農作物的智能化、化補光。系統試驗證明其具有良好的穩定性，可滿足在不同生長階段對不同植物進行智能化、化的補光要求，作物產品產量、品質提高，耗能明顯降低。同時，具有誤差低、響應速度快、使用方便、部署靈活、成本低廉、維護簡單等特點。

智能農業論文:設施農業智能監控分析

1農業控制設施

設施農業是近年來隨著農業環境工程技術的突破，迅速發展起來的一種集約化程度很高的農業生產技術。由于設施農業是在人為可控環境保護設施下的農業生產，擺脫了傳統農業生產條件下自然氣候、季節的制約，以超時令、反季節生產的設施園藝作物為主，不僅使單位面積產量及畜禽個體生產量大幅度增長，而且保障了農牧業產品，尤其是蔬菜、瓜果和肉、蛋、奶的全年均衡供應。設施農業目前已由簡易塑料大棚、溫室發展到具有人工環境控制設施的自動化、機械化程度極高的現代化大型溫室和植物工廠。設施農業在具有高附加值、高效益、高科技含量的設施園藝領域發展迅速，其栽培對象主要為蔬菜、花卉和果樹。近年來，設施畜牧業、設施水產養殖也在逐漸興起。國外對溫室環境控制技術研究較早，始于上世紀70年代。先是采用模擬式的組合儀表，采集現場信息并進行指示、記錄和控制。80年代末出現了分布式控制系統，現階段開發和研究集中于計算機數據采集控制系統的多因子綜合控制系統、多數據融合技術等[1，2]。目前，世界各國的溫室控制技術發展很快，一些國家在實現自動化的基礎上正向著自動化、無人化的方向發展。鑒于此，本文提出了一種基于無線傳感網絡的設施農業監控系統設計。

2無線傳感網絡系統組成

無線傳感網絡(WirelessSensorNetworks,WSN)是在片上系統（SOC，SystemonChip）、微機電系統(Micro-Electro-MechanismSystem,MEMS)、無線通信和低功耗嵌入式技術基礎上發展形成新型應用技術，融合了傳感器技術、信息技術和網絡通信技術，由部署在監測區域內大量的廉價微型傳感器節點組成，通過無線通信方式形成的一個多跳自組織網絡，其網絡拓撲動態變化，具有隨機部署、自組織、分布式結構、等特點、智能型、健壯性、成本低、環境適應性強等優點[3，4]。無線傳感網絡系統由網關/匯聚節點（sink）、傳感器節點、管理節點組成。其中，網關節點負責對各節點傳感器數據的收集、處理及與外網的通信，作為數據采集的傳感器節點響應網關的請求，搜集周圍的信息，如溫度、濕度等；同時還要兼具有路由功能，通過路由協議直接或者通過作為多跳中轉者的節點中轉到sink節點，再借助臨時建立的sink鏈路把整個區域內的數據傳輸到遠程中心；管理節點接收各點數據，進行分析和處理。各節點采用撒播、人工埋置等方式隨意散落在監控區域，并自組織成網絡。

3硬件設計

該監控系統由無線傳感器網絡、管理節點及各種執行機構等組成，各傳感器節點負責數據的獲取及傳送，管理節點實時顯示獲得的數據并進行相應處理，結合農業專家系統對相關量進行控制。

3.1傳感器節點

傳感器節點之間通信采用基于Zigbee技術的CC2530芯片實現（圖3所示）。ZigBee是基于IEEE802.15.4標準的一種短距離的無線通信技術，具有低功耗、低速率、低成本、低復雜度等特點。Zigbee遵循開放系統互連（OSI）參考模型，協議棧包括物理層、媒質訪問控制層、網絡層和應用層，支持自組織網絡技術；通訊距離從標準的75m到2km，并且支持無限擴展；工作頻率為2.4GHz和868/928MHz，主要面向消費電子、家居和樓宇自動化、工業控制、計算機外設、醫療護理等領域的應用[5]。CC2530是TI公司生產的一款基于具有SOC（片上系統)，支持IEEE802.15.4、ZigBee、ZigBeePRO和ZigBeeRF4CE標準，芯片集成了2.4GHz直接序列擴頻RF收發器、工業級增強型805l微處理核、高達256KB閃存、8KBRAM、8通道12位A/D轉換器，2個USART接口，21個通用接口GPIO等，四種供電模式，具有較高的無線接收靈敏度和抗干擾性能，傳輸距離大于75m，較高傳輸速率250Kbps。CC2530工作溫度為-40℃～+125℃，工作電壓2.0～3.6V，休眠時功耗電流可降低到0.6μA[6]。電源模塊由可充電電池、太陽能電池和電源管理單元構成，確保各節點長時間穩定工作。

3.2網關/匯聚節點

網關/匯聚節點設計如圖4所示，RS232接口與DM9161芯片[7]連接，實現網絡的接入；顯示模塊用于通信流量、網絡狀態監測，便于網絡安裝調試和故障診斷。

3.3檢測參數及傳感器節點的設置

設施農業中檢測的參數有溫度、濕度、光照度、CO2、土壤水分、土壤溫度、土壤養分、各種被控對象的開關量等。由于無線傳感網絡采用電池供電，傳感器選擇時要考慮功耗等因素；另外，不同參數在測點分布及數量配置不盡相同，在設置節點時可適當整合，在滿足要求的情況下提高復用率，具體如下：①溫、濕度節點：用于溫室溫、濕度監測，溫度傳感器選用單總線數字式DS18B20，測溫范圍為-55℃～+125℃，精度±0.5℃，分辨力較高達±0.0625℃，響應時間＜1s。濕度傳感器選擇頻率輸出濕度模塊HF3226，HF3226采用濕敏電容HS1101設計制造，具有寬量程：10～95%RH，性能穩定，體積小，比例線性的頻率輸出，精度±5%RH，工作溫度范圍–40～80℃。②光照度、CO2節點：傳感器采用PD-LL，測量范圍0-20000lux，精度：±2%。CO2傳感器選擇TGS4160固態電化學型氣體敏感元件，測量范圍：0～5000ppm；加熱器電壓：5.0±0.2VDC；加熱器電流：250mA；加熱器功耗：1.25W；使用溫度：-10～＋50℃。③土壤溫度、水分、養分節點：土壤水分傳感器選擇AQUA-TEL，適用于測量任何類型土壤的體積含水量，測量范圍：0-，誤差<3%，重復性誤差<1%；土壤養分的測定包括土壤有機質、pH值、氮、磷、鉀以及交換性鈣和鎂的檢測，可采用離子、生物傳感器。④開關量節點：包括天窗、濕簾、噴灌等狀態檢測，提供控制系統輔助信息，可用接近開關或光電開關實現。

4軟件設計

4.1監控系統軟件

監控系統采用模塊化設計，基于VC++6.0編寫，采用數據庫操作方式實現節點數據存儲和讀取，并對相應參數進行控制。系統分為通信模塊、數據顯示模塊、數據庫管理及歷史記錄查詢模塊、農業專家決策系統和控制模塊。

4.2傳感器網絡節點程序設計

傳感器節點的主要工作是數據采集、網絡連接并承擔部分路由功能，保持與臨近節點的通信，檢測鏈路狀態等。為降低網絡的平均功耗、實現自適應組網，可采用LEACH(LowEnergyAdaptiveClusteringHierarchy)自適應的分簇拓撲算法[8]，選舉產生簇頭，由簇頭簇區域內的數據收集和融合并傳送至匯聚節點，負責路由選擇等工作。簇頭可動態產生。

5結束語

無線傳感器網絡融合了傳感器技術、信息技術和網絡通信技術，各傳感器分工協作，自主組網，網絡拓撲動態變化，具有隨機部署、自組織、分布式結構、智能型、健壯性、成本低、環境適應性強等特點。ZigBee是一種新興的短距離、低成本和低功耗的無線網絡技術，相比于WiFi、Bluetooth等無線網絡系統，ZigBee協議的復雜度大大降低。基于ZigBee技術的無線傳感網絡，具有組網簡單、費用低、易擴展、性能穩定等優點。文章提出了一種基于無線傳感網絡技術的設施農業監測系統解決方案，順應設施農業環境監控自動化、智能化和網絡化的發展趨勢，具有廣泛的應用前景和推廣價值。如果對傳感器節點稍加修改，重新配置，可應用于環境監測、醫療、工業自動化等領域。

智能農業論文:物聯網技術在智能農業的應用

摘要：近年來，我國農業正處在從傳統生產模式向現代化生產模式的進程之中，農業需要用現代化設備來裝備，利用現代技術水平進行武裝，物聯網技術的快速發展就為智能農業的發展提供了良好的技術職稱。本文主要針對物聯網技術在智能農業中的應用進行分析。

關鍵詞：物聯網技術；智能農業；應用

隨著社會的飛速發展和科技水平的不斷提高，信息化產業在繼計算機、互聯網以及移動通信后出現了第三次改革的浪潮----物聯網技術。物聯網技術從字面意思理解為兩個物體相互連接的互聯網，就是將任意的兩個物體通過物聯網技術連接在一起，以達到傳遞信息的目的。智能農業的物聯網技術就是指在現代農業中，通過物聯網技術中的各種傳感器構成傳感器網絡系統，通過這個系統對農作物科學監測、科學種植、科學管理，農戶足不出戶的就可以對農田進行管理，這樣既可以解放勞動力，又利于提高農作物的產量，推動農業現代化的發展。

一、物聯網技術在智能農業中發展現狀

隨著物聯網技術的不斷深入發展，一些發達國家已經在農業的生產、流通領域和養殖業方面逐步推廣這項技術。智能農業的物聯網技術主要包括信息感知、信息傳輸、信息應用三個結構層面。信息感知技術就是通過把各種傳感器的節點相互連接來獲取農田的基本數據，及時掌握農田的信息變化。信息傳輸技術就是通過各種方式利用傳感器接收信息，或者通過通信協議信息，使接收信息的范圍進一步擴大。信息應用技術就是把獲取的數據進行整理匯總，歸納出科學管理方法，用于指導農田管理。

二、物聯網技術在智能農業中的應用

隨著中國經濟近30年來的快速發展，農業生產資源緊缺和農業對資源消耗過大的問題對農業發展的制約愈發明顯。農業物聯網將先進的傳感、通信和數據處理等物聯網技術應用于農業領域，構建智能農業系統，是解決農業發展滯后問題的有效方法。

1.在農業資源利用方面的應用。近年來，隨著物聯網技術的發展，我國充分利用GPS定位技術對土壤含水量、土壤溫度、光照進行采集，對農作物施肥、病蟲害的防治、農田管理以及農業環境污染狀態進行監測以獲取更的信息。通過這些信息的分析，可以歸納總結出解決方法，用于指導農業生產管理。

2.在農業生態環境方面的應用。我國在重視農業發展的同時，也非常注重對農業生態環境的保護。我國在建立了農業環境網絡監測系統，對各地的農業生態環境進行全天候的監測，并建立了對大氣和水環境的監測系統，實時監測一氧化碳、二氧化碳和二氧化硫等有害氣體和水溫、水質等參數。

3.在農業生產管理方面的應用。我國把農業管理經驗與高新技術緊密相結合，以實現農業生產精細化管理。我國在水產養殖方面已經建立了智能環境監測系統，能實時動態的監測水產品生長情況，及時發現問題，快速找到解決方法。同時我國設施農業方面也取得進展，研制出了合理分配農機資源的調度系統，尤其在秋收時期，能合理調度各地區的農機具，使農機具得到較大限度的利用。

4.在農產品安全溯源方面的應用。隨著人們生活水平和質量的提高，人們對食品安全的關注度越來越高。為了保障人們能吃上放心的食品，國家建立了農產品安全溯源系統。這個系統主要是通過條碼、IC卡等技術，對農產品從源頭開始直到到消費者手中都進行全程監測，消費者可以隨時隨地的查看農產品每個流程的基本情況。

三、物聯網技術在智能農業中的發展趨勢

現在物聯網技術只是應用在農作物的育秧方面，即通過電腦對田間設備實行遠程控制，及時了解田間的溫度、濕度、光照等數據，當出現警戒值時，自動調控設備進行智能調節。在不久的將來，我們還可以通過更精密的傳感器和更嚴密的控制系統，對各個階段獲得的數據進行科學分析，以期得到更好的結果。未來幾年，在農作物的灌溉階段，我們可以利用物聯網技術，并結合水庫的水位、天氣和農田干旱情況，進行合理灌溉。在農作物的收割階段，可以利用農機資源的調度系統，及時掌握農機具的工作情況和具體位置，對農機具進行合理調度和實時監控，以實現農機具工作效率較大化。在農作物運輸階段，利用車輛的定位系統，及時了解車輛的行進路線和運行狀態，通過實時畫面和傳回的數據了解車廂內的情況，及時調整車廂的溫度，并安裝防盜系統。在農作物的存儲階段，通過全球眼或電腦進行遠程控制，及時了解糧庫內溫濕度的變化情況，并通過自動調節系統以達到室內溫濕度的平衡，為把糧食安全送到消費者手中保駕護航。在農產品加工階段，繼續加大對食品溯源系統的開發力度，使其廣泛應用到對綠色食品的加工檢測上，用于乳制品生產的追溯源頭上，用于出口農產品的生產及貿易上。當然，未來物聯網技術在智能農業發展中的應用還很多，還會朝著更加智能化、現代化的方向發展。

四、結語

物聯網技術屬于一種新型的技術，屬于智能技術的核心，也是新型網絡技術的典型使用，但是，就現階段我國的實際情況來看，物聯網技術還未形成系統的技術體系。本文從實用性角度出發，針對物聯網技術在我國農業中的應用進行了深入的分析，結果顯示，物聯網技術在農業中有著巨大的應用前景，相信在不久的將來，物聯網技術定可以成為輔助我國農業技術水平發展的核心技術。

智能農業論文:智能農業多通道數據采集系統設計

摘要：

本設計使用虛擬儀器技術實現了智能農業多通道數據同時采集、存儲和管理、報警記錄等功能。本設計是虛擬儀器在農業領域監測的一個成功嘗試，實踐證明虛擬儀器是一種較好的數據采集的工具，能夠高效的完成植物生長過程和環境信息的測控任務。

關鍵詞：

虛擬儀器；數據采集；多通道；LabVIEW

隨著計算機技術的發展，數字設備正在逐步取代模擬設備，計算機監測與控制技術正在發揮非常重要的作用。而傳統農業的生產方式主要是人工勞作，這種生產方式不僅單一，而且還不能及時監測農作物生長狀態，無法及時供給水肥與管理，嚴重影響農作物的產量。把數據采集融入到農業里，符合智能農業的要求，也能很好的解決上述問題［1］。目前先進的數據采集系統，不僅需要各個設備可以單獨完成數據采集，而且要求彼此之間可以互相通信，以完成實時數據采集及分析，實現信息共享，便于對眾多的信號進行對比、自動分析，得出比較的判斷，較傳統數據采集方式有很大提高。本文基于虛擬儀器技術設計了智能農業多通道數據采集系統，該系統可同時實現多通道信號采集，監測作物生長過程及環境信息，實時顯示、記錄、分析和處理實驗數據等功能［2］。

1道數據采集系統總體設計框圖

整個系統從函數發生器開始，通過函數發生器發出的電信號，經過轉接板，將信號送至數據采集卡進行采集，然后用軟件進行處理。在采集過程中將數據保存到數據庫里，再通過對表格的時間查詢實現歷史數據的訪問，具體框圖見圖1所示。虛擬儀器軟件系統設計需要考慮的因素很多，如硬件要求、計算機硬件、操作系統軟件等，因此，必須結合使用的儀器和數據采集設備進行分析，在方案確定時，根據系統的自身特點，設計一個基于計算機自身的數據采集系統。系統可分為數據采集、采集數據實時顯示、存儲于管理、報警記錄等功能［3］。在軟件的設計中，上位機以LabVIEW為平臺，編寫數據采集模塊、數據保存模塊、歷史數據查詢模塊和報警記錄模塊。上位機是虛擬實現的關鍵，其軟件的結構框圖如圖2所示。

2系統具體應用程序的實現

2．1數據采集程序設計1）數據采集觸發電路。觸發信號通常是指能夠引發一個操作的信號。用戶設置開始測量的時刻可以用觸發信號來設計。舉例來說，如果所做的系統需要測試一個模擬電路對一個模擬脈沖輸入信號響應時，就可以用脈沖輸入信號作為觸發信號來測量設備，確定何時開始采集樣本；如果用戶不用觸發信號的話，那么就要在加入測試信號之前采集數據。當用戶配置一個觸發信號時，必須首先確定觸發一個什么操作，以及如何得到觸發信號［4］。本設計的電路就是通過索引數組進行溫度間隔、壓力間隔和流量間隔的選擇控制來產生一個觸發信號進行觸發所選擇的采集通道。首先將三個信號間隔通過索引數組連到十進制for循環中作為觸發信號，再把信號與另一個十進制數進行捆綁，經過布爾數組轉換至函數。觸發電路如圖3所示。2）多通道數據采集程序。為了解決同步采樣可能出現的問題，本設計采用了間隔掃描的方式。使用這種方法，通常是通道的時鐘速度比掃描時鐘。在這種情況下，在每個掃描通道的時鐘速度更快、規模較小的相鄰通道間采樣間隔。本設計利用for循環對采樣間隔的控制，實現了三通道同時采樣。首先給出正弦波、三角波和Chirp波形信號，經條件結構函數進行選擇，再由溫度計顯示當前溫度，同時記錄時間。多通道數據采集程序如圖4所示。3）數據記錄文件保存程序。使用數據記錄文件可以在LabVIEW中快速和方便地訪問和操作數據文件，并且可以方便地組織具有復雜結構的數據。數據記錄文件存儲數據的方法與數據庫文件相似，是把數據作為由相同結構的記錄組成的一個序列來保存。每一行是一個record（記錄），每一個記錄都必須含有相同的數據結構。LabVIEW把每一個記錄作為一個簇寫入文件，記錄的每一個組成元素可以是任何類型的數據。使用數據記錄文件只需要極少量的操作，這使讀取和寫入速度非常快。它還簡化了數據獲取的方式，因為可以根據recordnumber來訪問所需的任何一個記錄，這就使隨機訪問既快又簡便。數據記錄文件保存程序如圖5所示。4）波形文件保存程序。使用波形文件輸入輸出函數，可以把Waveform存儲為波形文件。從本質上來說，波形文件是一種特殊的數據記錄文件，其包含的數據有波形的起始時間t0、間隔時間Δt和所采集的數據Y。波形文件程序保存如圖6所示。本設計先將兩維矩陣轉換為一維向量，再將一維向量寫入電子表格文件中，實現波形文件的保存。該設計中還能自動搜索具體日期時的波形文件，為下面的查詢報警功能做好了鋪墊［5］。

2．2歷史數據查詢程序設計對于已收集的數據庫中的歷史數據可以進行查詢和存儲。因此根據相關的檢索條件，進行主要的程序保存數據的設置，以節省時間，具體程序見圖7。該部分設計是利用波形產生時記錄的時間，通過讀取電子表格程序查找出了波形。在數值文本文件中從指定字符偏移量開始讀取指定數量的行或列，并使數據轉換為雙精度的二維數組，這樣就可以查詢表格里的文件了。

2．3報警記錄程序設計這部分程序是利用用戶事件來編寫的，每當采樣值大于設定值時，則會觸發用戶事件，從而使接下來循環里的事件發生，然后進行記錄數據，這部分的數據記錄是實時記錄的，并進行保存，每次重啟動系統時，會清空所保存的記錄。該報警記錄的時間間隔為0．2s。具體程序見圖8。

3總結

本設計在虛擬儀器技術、數據庫技術、軟件開發技術的基礎上，使用虛擬儀器技術實現了智能農業多通道數據采集，通過數據庫保存記錄，進一步設計了數據訪問系統。實現了一個從物理信號到桌面訪問的多通道數據采集系統，完成了對農作物生長過程和環境的監測。

作者：苗鳳娟 葉敬 陶佰睿 高玉峰 王琦 單位：齊齊哈爾大學通信與電子工程學院

智能農業論文:物聯網技術在智能農業中的應用

我國作為一個以農業發展的大國，提高農業的產量非常重要，但目前我國農業的產量還很低，同時在農業生產過程中消耗的各種資源量卻非常大，因此，傳統的農業技術已經不能夠支撐當前我國農業的發展，嚴重阻礙我國農業的發展速度。針對目前這一情況，隨著信息化和科學技術的不斷提升，將當今新興的物聯網技術應用到我國農業發展中，能夠使得農業智能化，進一步提高農產品的數量和質量，同時還可以節省大量的人力和物力。

1農業物聯網的概述

1．1農業物聯網的定義農業物聯網是由傳感器、監控設備和移動終端等設備組成，通過遠程控制將農田里的環境信息和農作物信息傳遞給農民，農民可以足不出戶掌握農田里的各種信息。其中，傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、光傳感器和PH值傳感器等等，可以檢測出農田環境的溫度、濕度、光照強度、CO2濃度、PH值等信息參數，再通過儀表儀器顯示出來，保障農作物有一個良好的生長環境。農業物聯網將傳統以人為中心的農業管理模式轉變為依靠智能化設備和軟件為中心的生產管理模式。

1．2農業物聯網的體系結構農業物聯網的體系結構與物聯網的體系結構相對應，它也分為三個層次，分別是信息感知層、信息傳輸層和信息應用層。1）信息感知層，主要功能是利用各種傳感器收集環境和土壤信息，并通過短距離傳輸技術傳輸收集到的數據，它作為三層架構的最底層，是農業物聯網應用的基礎，農業物聯網中的短距離傳輸技術有RFID技術、Wi-Fi、藍牙和有線傳輸技術將數據傳送到網關。2）信息傳輸層，主要功能是處理和傳輸信息感知層中傳感器收集到的數據信息，并融合和擴展現有網絡，適合遠距離傳輸數據，能夠實現更加高效、更加安全的互聯功能。3）信息應用層，主要功能是對感知層收集的數據信息進行融合、處理和分析，并通過各種終端設備與農戶之間進行交互，實現農業生產的智能化和自動化。

2物聯網在智能農業中的關鍵技術

2．1Wi-Fi技術Wi-Fi眾所周知，現在人人離不開它，它是一種短距離無線通信技術，室內的輻射范圍在100米左右，室外可以達到200米左右，顧名思義就是在較小的范圍或區域內提供的無線傳輸通信技術，是WirelessFidelity的縮寫，是以太網無線技術的擴展，使用開放的2.4GHZ微波頻段，理論上的較高速率是11Mb/s，遠遠超過了普通家庭使用的有線寬帶，是當今使用最廣泛的一種短距離無線網絡傳輸技術。

2．2RFID技術RFID（RadioFrequencyIdentification）技術是一種無線射頻識別通信技術，可以通過無線電訊號識別特定目標并對數據進行讀寫，而無需識別系統與特定目標之間建立機械或者光學接觸。射頻段是指讀寫器通過天線發送、接收并識讀的標簽信號頻率的范圍，讀寫器的頻率和射頻標簽的頻率必須相同才能夠工作。RFID系統通常包括電子標簽、閱讀器和天線。其工作流程是：閱讀器通過天線發送特定頻率的射頻信號，當電子標簽進入此信號磁場時產生感應電流同時被激活，這時芯片中存儲的數據會被發送，天線再將接收到的載波信號傳送給閱讀器，閱讀器對信號進行解析并將數據傳到后臺進行處理，完成對數據的控制。RFID的頻段有四個，分別時低頻、高頻、超高頻和微波，目前后三種主要應用在現實生活中。農業物聯網中通常使用國家免申請的433MHz頻段進行近距離直線傳輸，其常用在物聯網關與無線采集控制節點中。

3物聯網在智能農業中的應用

3．1農業物聯網總體設計本章節圍繞農業物聯網的三層體系架構介紹物聯網在智能農業中的應用，重點對環境數據的采集、視頻監控、終端設備顯示信息等模塊進行介紹。主要實現的功能是：通過設置各種傳感器實時采集農田中的溫度、濕度和CO2濃度等參數信息，并通過RFID技術和無線傳感器網絡將采集到的信息傳輸至物聯網關，物聯網對數據進行存儲和分析，然后通過終端設備顯示給用戶（農戶）。1）信息感知層，在該層設置各種環境傳感器（溫度傳感器、濕度傳感器、CO2濃度傳感器）、射頻發射端和接收端、無線采集模塊、攝像頭、DAAU（物聯網關）,達到采集數據、分析、轉發的功能。2）傳輸層，是整個物聯網系統的中間層，起到傳輸數據的作用，在傳輸過程中經過不同架構的網絡完成通信，使用RFID無線通信網等技術，完成對監控視頻和檢測數據的傳輸。3）應用層，在該層放置數據庫服務器及Web服務器，數據庫服務器對采集到的數據進行存儲，分析。Web服務器為移動終端設備提供查詢歷史數據、實時查看、視頻監控等功能。

3．2關鍵模塊設計1）傳感器的數據采集不同的傳感器通過RFID網絡進行數據的采集，本文主要使用溫度傳感器、濕度傳感器和CO2濃度傳感器，傳感器的放置位置對其獲取到的數據有一定的影響，因此，為了使得到的數據有效，一般傳感器放置在距離地面三分之一處，位置過高或過低，都會引起采集到數據的不，采用RFID無線射頻技術避免了有線網絡在農田中設置的不方便。2）物聯網管（DAAU）的設計物聯網關（DataAnalysisAcquisitionUnit）簡稱DAAU，在本設計中，它通過無線網絡，與各種傳感器、攝像頭連接，并與DAAU服務器進行數據交互，DAAU服務器對DAAU發來的數據（通過TCP_Socket）進行解析和接收，將偵聽到的有效信息存儲到數據庫中。3）Web服務器的設計Web服務器是運行在服務器上的一套Web應用程序。用戶通過登錄Web站點進行訪問，對終端數據進行實時顯示、查詢和分析等操作。對于Web服務器的部署，首先需要添加IIS6.0配置文件，將用VisualStudio2008開發工具開發的程序安裝在Web服務器端，將用戶的業務處理集中到Web服務器端，從而減少用戶終端處理數據的壓力。

4結束語

本文通過將物聯網技術應用到農業中，解決了傳統農業管理模式的諸多局限性，同時引入移動終端設備，使農戶隨時隨地都可以查看和控制農田的生長情況，充分體現出智能農業在引入物聯網技術后的自動化化和遠程化。

作者：申玉宏 單位：呼倫貝爾學院物理與電子信息學院

智能農業論文:物聯網的智能農業系統研發

1總體方案

本系統方案是在成都農業科技職業學院已有的農業大棚基礎上進行智能化檢測、控制和管理。該方案主要分為三大子系統：物聯網連接與監測、物聯網智能控制、云服務器；物聯網連接與監測：在農業大棚實驗基地部署和安裝農作物生長環境所需參數的傳感器，用以監測環境中的溫度、濕度、光照、CO2濃度、土壤酸堿度及養分等物理量參數，從而保障農作物有一個適合的、優良的生長環境。目前我們用到的傳感器包括：空氣溫度、濕度傳感器；土壤溫度、濕度傳感器；光照傳感器；CO2濃度傳感器；pH值傳感器；土壤微量元素檢測儀。各種傳感器檢測到的參數信息經過ZigBee網關，再通過3G網絡傳送到服務器。服務器將接收到的數據進行存儲和相應的處理，用戶即可通過電腦或手機等智能設備訪問服務器進行查詢，同時，還可以對設備參數進行修改和設置，對數據采集周期進行修改和設置，為后期農作物生長提供必要的數據支持。為了實現農作物24小時無人監控，我們還在大棚實驗基地安裝攝像頭，對整個大棚進行24小時監控，監控視頻和圖片都將一并傳送到服務器，為用戶提供回看、實時看功能，確保資料完整性。物聯網智能控制：針對農作物生長所需的環境因素，通過各種電機啟動大棚實驗基地的PVC噴水管、營養液滴頭、遮陽簾、卷簾等設備，調節控制大棚實驗基地內環境溫度、濕度、土壤養分、CO2濃度等因素。云服務器：本系統方案采用J2EE服務器資源池和數據庫資源池搭建，采用應用程序和數據分離原則搭建SAAS平臺。所以，當有新的大棚實驗基地加入時，只需使用應用程序模板和數據庫模板即可創建大棚實驗基地應用程序和數據庫實例，大大延伸其系統效擴展性，有效降低成本。

2物聯網智能農業大棚系統

2.1系統總體設計本系統的主要功能如圖1所示，系統大致包括傳感器數據查詢、視頻與圖片查看、數據報表統計、遠程設備參數設置、設備遠程控制、專家知識庫、后臺管理等模塊。

2.2數據庫設計數據是整個溫室大棚管理系統的基礎，各種傳感器采集的數據、視頻攝像數據、照片圖像數據，經過采集、處理、標準化、傳輸后，裝載到系統平臺的數據庫和文件系統中。根據我校溫室大棚實際情況分析出平臺系統應包含空氣溫度、空氣濕度、土壤溫度、土壤濕度、光照度、二氧化碳濃度值、氮磷鉀營養值、酸堿度pH值等基本數據，視頻圖像、照片圖像等視頻圖像數據；設備及設備類型、編號、參數、運行情況等維護數據；設備控制命令、電機控制命令等控制數據；專家知識庫等專業知識數據；系統用戶、角色等系統基礎數據。

2.3數據庫表詳細設計數據存儲系統邏輯劃分如下：基礎業務信息數據庫：空氣溫濕度、土壤溫濕度、光照度等與農作物成長密切相關的業務數據；視頻圖像數據系統：采用文件系統存儲各種視頻、照片數據，有利于提高系統整體運行效率；運行維護信息數據庫：設備基本信息——參數、類型、編號等，設備控制命令等數據；專家知識庫：各種農作物成長條件知識案例等；系統基礎信息數據庫：系統用戶、角色、模塊、登陸、日志等系統運行數據。根據邏輯劃分，數據庫中大致包含20個表：dev_info（設備類型表）表示溫室大棚中各種傳感器、攝像頭、設備等類型及單位；dev_state（設備狀態表）表示dev_info中設備狀態是否正常及記錄時間；electromotor_rul（e農產品環境參數設置）表存儲所種植農產品所必須的環境參數控制規則；notify_log（公告日志）存儲系統的公告等日志；notify_person（公告人員聯系信息）表示公告或通知中人員基本信息，用于環境參數無法調整到正常值時發送通知（后期手機平臺開發使用）；notify_rule_person（告警條件）表示農產品環境參數告警通知；picture_list（照片信息）表示溫室大棚實時畫面；sensor_dev（傳感器數據）表示傳感器采集到的實時環境參數；system_department（部門信息）表示使用系統的部門；system_dictionary_data（人員信息類別值）表示描述使用系統人員基本信息類別值；system_dicrionary_type（人員信息類別）表示描述使用系統人員信息類型；system_module（系統控制類型）表示本系統可控制的類型；system_role（角色權限）系統角色功能管理；system_role_module（角色模塊）系統角色模塊管理；system_user（用戶）系統用戶基本信息；system_user_department（用戶部門）用戶所在部門；system_user_operation（用戶操作記錄）記錄用戶基本操作信息；system_user_role（用戶角色）用戶所屬角色；video_history（歷史影像）備份歷史影像記錄。

2.4系統總體結構設計整個系統采用Java2平臺開發，采用三層架構模式：展示層、業務層、持久層。展示層使用struts2、業務層使用spring、持久層使用ibatis。傳感器值查詢采用直接查詢數據庫方式；視頻圖片查看采用封裝文件系統服務方式；接入模塊使用JavaNIO進行開發，服務器與3G網關的通信都通過此模塊進行；數據入庫模塊對Ibatis和JavaFileIO進行封裝。本系統的架構設計流程如圖2所示。展示層是表示本系統以WEB網頁形式呈現，可提供給使用者友好的人機交互界面，同時也提供一定的安全性，確保角色對應用戶的權限。業務層：用于訪問數據層，并根據展示層頁面需要進行一定的邏輯運算，封裝成接口反饋給展示層，以便調用。例如，本系統中需要對大棚環境基礎參數進行設置，展示層提供參數組合文字條件，本層編寫合理的組合運算規則，調用數據層，修改多個表的值。持久層：持續獲取大棚實時信息，包括各類傳感器獲取到的環境參數、各類攝像頭捕獲到了實時圖像等信息。本層還負責將各種信息存入對應數據庫的表中，以供的訪問。所有對數據的增、刪、改、查均通過此層完成。本系統設計圖片文件的存儲權限，也是通過本層實現。本層所有數據均是通過3G網關傳輸然后存儲的，為了統一管理，特在此層根據接入模塊對數據進行封裝，具體實現如下：

2.5系統實現系統運行后的部分效果如圖3和圖4所示。在圖3的首頁中，上邊為Log、視頻播放器、Android客戶端；左側為系統功能目錄，右側為大棚環境參數值、現場圖像、傳感器趨勢圖、設備狀態表；圖4是大棚現場傳感器傳回的實時監控數據，數據中包含傳感器名稱、傳感器編號、傳感器地址、近期傳感器數據等現場信息。

3結語

本文簡單地總結了基于物聯網智能農業系統（溫室大棚控制系統）的設計思路及具體實現，目前，本系統正在我校溫室大棚中進行番茄種植的試運行，從現有的效果看，在PC機上能實現對大棚的自動化控制和檢測。后續我們將進行多種農作物的實驗，并豐富智能農業系統中的基礎數據，下一步，我們希望創建真正意義上的專家系統，集統計、分析、檢測混合型農作物數據為一體，為農業專家提供更豐富、方便、快捷的服務支持。

作者：任華鄒承俊單位：成都農業科技職業學院電子信息分院

智能農業論文:設施農業物聯網智能環境監測技術

一、項目背景

物聯網是在互聯網的基礎上，以感知為前提，充分利用智能嵌入技術、無線數據通信技術、無線射頻識別技術（RFID）、傳感技術、遙感技術構建智能網絡，是繼計算機、互聯網與移動通信網之后的世界第三次信息技術大革命。物聯網技術正在精準農業方面發揮出越來越大的作用，以促進現代農業的轉型升級。

二、用戶需求分析

1.檢測作物生長環境因素：通過布放在土壤及環境中的各類傳感器檢測土壤及空氣中的溫濕度、光照度、二氧化碳的含量，24小時全天候采集數據參數并實施顯示在辦公室系統屏幕上，實現對大棚作物種植全過程的環境狀況及土地指標進行采集監控。

2.設定作物生長環境因素范圍：根據種植作物的不同，系統通過屏幕提醒的方式提醒農戶、技術員及其他相關管理人員，便于指導農戶科學種植。

3.實現查詢大棚作物環境瞬時及歷史各種物理參數：用戶可隨時通過系統界面查看大棚環境因素各物理參數的實時及歷史參數變化曲線，可以查詢到報警信息的內容、頻率，方便用戶對作物生長過程的歷史與當前數據的實時監控，實現作物成長全過程的科學管理。

4.實現大棚內的農作物視頻監控。

5.在控制辦公室需要一個數據終端，對現場的監測數據及視頻監控信號進行察看。

6.當大棚內的相關參數超過了設定限值，從監控中心可以對現場的各種設備進行自動控制。使植物的生長環境處于一個良好的范圍之內。

三、系統架構

1.現場數據采集部分

1.1現場采集的參數

現場數據采集空氣溫度、空氣濕度，土壤溫度，土壤濕度，光照強度，二氧化碳濃度6種常用環境參數，這六種參數是對農作物生產影響最直接的參數。

1.2傳感器的選擇

1.2.1傳感器供電

目前市場上傳感器主要有鋰電池現場供電、直流24V或12V供電、太陽能供電三種種方式。根據實際情況，如果采用鋰電池供電，在使用一段時間后需要批量的進行電池更換，給農戶造成了一定的經濟負擔及網絡故障。太陽能供電因光照度不能保障且成本較高，在設施農業中不太適用。為此本次方案采用傳感器直流供電方式。

1.2.2傳感器通訊協議

Zigbee是一種新興的短距離、低速率的無線網絡技術。主要用于近距離無線連接。這些傳感器只需要很少的能量，以接力的方式通過無線電波將數據從一個傳感器傳到另一個傳感器，所以它們的通信效率非常高。

1.2.3傳感器的選擇

考慮到農業大棚面積比較大，方案選擇了性價比比較高的兩種傳感器。JZH-016型傳感器和JZH-102型傳感器和JZH-102型傳感器。

1.3傳感器的安裝

由于大棚面積較大，需要安裝兩臺JZH-016型傳感器和一臺JZH-102型傳感器。安裝位置如下圖

1.3.1在大棚一側儲物間的控制箱內安裝穩壓電源給各傳感器進行供電

1.3.2從各大棚的供電箱向控制箱敷設一條220VAC電纜

1.3.3在大棚主圍墻一側4米高處敷設小型PVC槽盒。從槽盒相應位置至傳感器安裝位置地埋敷設PVC管。

1.3.4從控制箱至各傳感器敷設雙絞線供電電纜

1.3.5傳感器采用壁掛式安裝，安裝高度在1.5米，土壤濕度及溫度探頭安裝在地下約0.1米深處，光照度探頭安裝在2米高處，二氧化碳傳感器安裝在1.8米高處。

2.數據傳輸部分

此部分主要負責將傳感器的數據進行采集匯總并上傳監控主機。

2.1數據接收

2.1.1在每個大棚控制箱內安裝一個無線傳感器轉串口數據采集模塊。它的主要作用是通過ZIGBEE協議將各傳感器的無線數據進行采集匯總。并通過RS485接口將數據通過有線方式上傳至監控主機。

2.1.2監控主機內安裝RS485通訊接口卡，通過COM3口接收現場數據。

2.2數據傳輸

2.2.1從數據采集控制室的監控主機至各大棚儲物間控制箱的采集模塊采用地埋敷設信號采集電纜。

2.2.2在信號電纜的轉彎處建小型電纜井，以便于今后的維護和電纜更換。在電纜井間敷設塑料子管以保護信號電纜。

2.2.3數據傳輸電纜采用屏蔽雙絞線

3.現場控制部分

3.1現場需要控制的參數

3.1.1根據現場的調研，需要控制的參數有土壤的濕度、空氣的溫度、空氣的濕度、光照度、二氧化碳含量。

3.2現場控制方法

3.2.1土壤水分控制

3.2.1.1在每個大棚的水管的總進口處，安裝一個DN50控制用電磁閥。

3.2.1.2從南至北橫向敷設DN50 PVC管，作為灌溉水源的母管，管線采用地埋敷設。

3.2.1.3從南至北縱向均勻引出5個DN25出水口，并加裝手動控制閥，用來控制出水量及灌溉區域，每個區域相對獨立，不會相互影響。

3.2.1.4所有控制電纜在儲物間控制箱內進行匯總后傳至數據采集控制室。由控制主機進行控制。

3.2.2空氣溫濕度控制

3.2.2.1利用現有的大棚風機，將控制信號引至現場控制箱，由控制箱繼電器來進行風機的控制。

3.2.2.2大棚現有的供暖設備如果是管道供熱，在總入口處加裝一電動調節閥控制開度，如果是電加熱設備，將控制電纜引至控制箱內進行繼電器控制。

費用清單中不包括供暖設備及材料費用。

3.2.2.3控制電纜沿電纜井敷設至數據監控中心。由控制設備進行操作。

3.2.3光照度控制

當大棚內光照度不夠時，現有方法是由人工控制電動機拉動大棚卷簾進行補光。如果要進行自動控制，只需要將電機供電線路中加入斷電器控制就可以，但是卷簾開度不容易控制。

3.2.4二氧化碳含量控制

3.2.4.1現場農業大棚建設時，由建設方對需要進行二氧化碳控制的大棚進行相應的設施建設和管道敷設。

3.2.4.2在每個大棚二氧化碳進口總管處安裝一個電磁閥，由控制箱的繼電器來進行閥門的開啟和關閉。費用清單中不包括二氧化碳設備及材料費用。

3.2.5現場大棚自動加藥加肥系統

對農戶調好的肥料或藥品自動加入水管線內，對大棚內的作物進行灌溉。

4.管理平臺部分

管理平臺為用戶提供了友好的人機界面，平臺通過與其連接的數據采集接收器接收現場所有傳感器數據，并將信號通過串口傳輸至監控主機呈現給用戶。畫面提供了參數顯示和報警顯示功能。同時對根據監測的數據對現場各調節設備進行控制。監控軟件采用目前比較流行的工控軟件。數據監控中心內設置兩臺工控機分別負責數據采集和現場控制。

4.1數據監測

4.1.1設置一臺數據采集工控機進行現場數據的采集和顯示。

4.1.2將各大棚的RS485數據信號電纜在數采監控中心內匯總，接入工控機的COM3口。

4.1.3用戶登陸后都可通過系統對大棚內傳感器檢測到的實時數據進行查看，并支持分類查看和檢索的功能，針對選定的節點，系統可繪制曲線，方便用戶研究數據，分析趨勢變化。在查看歷史數據方面軟件也提供了很好的篩選功能，方便用戶的掌握傳感器數值變化，并可以用繪制曲線的方式進行趨勢的研究。

4.1.4報警管理模塊

在報警管理模塊中，用戶可以單獨對某個采集器或批量對同類型的采集器進行報警的設置，內容包括數值上下限、是否開啟報警功能。當有傳感器超過預設的限定值時，在監控界面上會以紅色對該節點進行標示，同時按照預設的報警方式進行報警。軟件會對所有的報警進行記錄，方便用戶查看。

4.2現場控制

4.2.1由工控機對現場的各參數進行控制。

4.2.2數據監控中心的控制單元采用先進的控制單元。它通過多通道的I/O模塊對現場控制箱的控制設備進行控制。同時通過RS-485接口與主機進行通訊。控制單元如下圖：

4.2.3控制主機對所有需要控制的數據進行上下限設定，采集上來的數據與限值進行比較。對于超過限值的參數控制主機自動通過RS485接口驅動控制單元對現場設備進行控制。

4.2.4控制主機的控制界面有手動和自動調節切換，當用戶需要手動進行現場調整時，可以進行切換。

4.2.5現場控制箱

現場控制箱安裝在每個大棚的儲物間內，控制主機通過控制箱對大棚內的設備進行操作。

現場控制箱通過電纜與監控中心的控制單元進行連接。

控制箱內安裝與控制單元相匹配的繼電器，交流接觸器和穩壓電源等設備。

5.數據共享及遠程監控

5.1在經理辦公室內設置一臺終端電腦，通過大屏幕對現場的監測數據和視頻信號進行顯示。從經理辦公室至監控中心敷設一條光纖進行數據傳遞。

5.2在監控中心的數據采集主機上安裝一臺小型無線上網卡，實現計算機與互聯網的連接。在外網的用戶通過登陸網站實現大棚實時數據的瀏覽。

四、系統特點

本系統數據采集網絡結構采用有線采集加無線傳輸的方式實現，數據參數傳輸到辦公室系統平臺綜合管理。系統網絡布線施工量小、維護成本低；超低功耗、綠色環保、無輻射等特性，可自動組網、網絡連接可視，全天候穩定運行，無需人工干涉；所有的采集器安裝簡便，即插即用，可以任意改變安裝位置，不受線纜的束縛；良好的網絡擴展能力，同一網絡中可支持幾百個采集器和控制器，系統可擴展；且功能強大，系統穩定。

五、效果分析

1.系統采用先進的物聯網技術，網絡傳輸采用有線采集加無線傳輸的方式實現，系統建設成本和維護成本較低，使改技術在農業大棚智能環境監測及精準農業管理的具有良好應用前景。

2.系統可實現對大棚作物生長環境因素的的實時監控，實現大棚種植由“經驗”種植到“數據”種植的跨越式提升；打破了以往的傳統種植管理模式，使人從農業生產中得到了一定的解放，極大提高作物的產量和品質，有效提高農業綜合效益。

3.該系統平臺的建成不僅能完成農業大棚現場數據的采集監測，還實現了作物生長環境的自動控制，對各類參量進行自動調節，從而實現對農業大棚環境參數的智能化感知、智能化控制。系統可擴容，可升級。

4.該項目符合濱海新區“數字”農業、“精準”農業產業發展的需要，可以得到相關的政策支持。該項目具有很大的社會示范效應，對提高用戶知名度和農業品牌有著積極的推動作用，社會效益明顯。

作者簡介：甘久霖，男，天津市濱海新區大港農機技術推廣站站長、高級工程師。