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农业物联网与大数据服务技术
【技术概述】

1.提出背景

信息技术与农业的深度融合发展,促进了物联网、云计算、大数据等新兴技术对农业领域的渗透,大量物联网采集、传输、控制等硬件设备,桌面、移动、嵌入式软件产品涌入农业生产、经营、服务等领域,促进了农业信息服务范围的快速扩张和服务时效的显著提升。但由于农业生产的地域性、季节性、周期性等特点约束,在农业物联网技术推广过程中迫切需要解决服务主体软硬件产品接口不统一、资源分散、服务缺乏针对性,服务受体需求差异大、IT技能水平低、成本承担能力弱等主要问题;同时市场经济条件下农业的分散经营和生产模式,使得市场竞争参与者对信息的依赖比任何时候都更为迫切,大数据技术和数据应用的支持让农业数据得到规模化、多样化、实现高效率运用,将助力现代农业的发展。

2.拟解决的主要问题

(1)农业信息采集与传输困难问题

采集困难。农业信息采集缺乏开放的设备接口、系统接口、数据接口,各类物联网设备协同能力不足,难以做到实时采集、高效集成和无缝对接,导致农业物联网大数据采集基础支撑不足。

传输困难。农业生产现场的基础网络条件薄弱,不同生产场景环境复杂多变,造成采集数据传输存在成本高实时性差等问题,难以满足农业物联网实时监测与数据在线服务的要求,对农业生产数据的网络传输与汇集能力支撑不足。

(2)农业信息孤立与应用滞后问题

农业领域条块分割、资源分散,在缺乏数据采集标准体系的情况下难以实现共享协作,无法适应农业领域多产业、跨地域、多成因、强关联的应用需求。目前,国内研究普遍专注多源、异构、大规模等特征的农业物联网数据整合,但缺乏对多维度数据间隐含关系的利用,整合多流于形式,难以满足农业领域多品种、多成因、强关联的应用需求。

农业数据利用率普遍较低,应用层次较浅。农业领域通过各类传感器、网络挖掘、仪器检测、人工观测等途径产生了大量数据,这些数据通常包含位置、时间、气象、土壤、作物营养等内容,数据项之间存在强弱不一的关联性,如作物营养状况可能与气象、土壤、灌溉、施肥、施药等多维度数据项存在直接或间接的因果关系,基于单一维度、传统算法的数据分析无法充分挖掘农业大数据潜在隐含价值,应用层次较浅。

(3)农业信息服务缺乏针对性问题

农业物联网大数据分析主要服务区域是农村,主要服务对象是农民,受农业生产具有地域性、季节性、周期性等特点约束,当前的农业信息服务普遍存在着信息质量低、不能满足农民现实生产需要,农民实际应用信息不多,信息服务与农业、农民、农村关联紧密度不高等问题。

3.成熟程度

团队在农业物联网与大数据分析方面开展了大量工作,重点进行了农业物联网设备接口技术集成、不同农业生产环境下物联网传输解决方案研究、农业大数据分析技术与产业应用。团队承担各类相关课题20余项,获得国家发明专利20余项,发表学术论文60余篇。已研发农业物联网与大数据精准服务平台-“绿云格平台”,覆盖了京津冀及农业主产区500个以上新型农业生产经营主体、农业园区、涉农企业,以及各级农业主管部门,打造了标准化生产、产业化经营和品牌化营销等农业物联网技术集成应用平台,实现了互联网+时代的农业生产经营新模式,提高了应用主体生产经营综合能力和核心竞争力,促进了农业资源的合理化利用,平均每亩节水10%以上、节约肥料成本10-20元、节约农药成本4-5元,同时节约农事操作的人力支出。

4.先进性

本技术先进性体现在以下几个方面:

(1)创新性地提出设施、大田、畜禽等多环境采集方法,主要包括农业数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

(2)针对农业大数据的数据海量、数据源异构、数据结构多样和数据变化快等特点,应用大数据去冗降噪、数据存储、融合技术、非结构化和半结构化数据的高效处理技术以及适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境等技术。

(3)构建了运行稳定、灵活扩展、响应及时的设备、数据和系统接口资源池。支持万余种市场成熟物联网设备;全类型、全格式数据库及数据文件;跨平台多终端信息系统的无障碍接入,实现了行业软硬件产品的高效集成和协同服务,极大提升我国农业软硬件行业的国际竞争力。

(4)通过移动互联网、物联网、云计算、大数据等现代信息技术与装备集成应用,为新型农业生产经营主体、农业园区、涉农企业等用户提供低门槛、低投入、零运维、高可用的个性化农技咨询、农业生产技术指导等信息服务,解决了信息化建设投入资金受限、一线生产人员文化水平偏低等现实问题,促进了农业新技术装备的快速落实和精准服务。

5.应用价值

本技术应用价值主要体现在以下方面:

(1)提升农产品品质。通过互联网设备和信息采集设备全面采集土壤、气象、水质、肥料、病虫害等各种信息,及时进行智能控制,减少病虫害发生,对水肥进行精准管理,让农作物在良好的环境中健康成长,提升农产品品质。

(2)提升农业精准服务水平。通过对气候、土壤和空气质量、作物成熟度,甚至是设备和劳动力的成本及可用性方面的实时数据收集,帮助农民在播种、施肥和收割作物等方面做出更明智的决策。

(3)提高农业生产管控智能化水平。采用云服务模式,在农业生产环境部署信息监控设备,实现生产现场数据的采集、传输;在云服务中心整合农业知识和采集的农情数据,实现农业生产需求信息快速处理、挖掘。

(4)改善粗放的农业生产经营管理方式。帮助合作社即时掌握农业生产与农业经济运行的状况,监测农业生产经营的成本收益变化,对经营过程中的收支记录进行持久化存储,并为农业生产经营活动提供分析决策,提高了农业企业事务监管的电子化、网络化水平,提高了工作效率,降低了运营成本。

【增产增效情况】

随着信息技术与农业产业的深度融合,农业物联网与大数据精准服务平台的需求将逐渐增加,因此该技术的应用前景广阔。预计可在设施、大田、畜禽农业产业较发达的5个以上省市得到推广,成套推广产品不少于50套,可实现移动互联网、物联网、云计算、大数据等现代信息技术与装备的成果转化落地,促进示范基地肥、水、药等生产资料的合理化利用以及秸秆/畜禽粪便的资源化利用,提高了农业生产效率和资源利用率,亩节水10%以上,亩节约肥料成本10-20元,亩节约农药成本4-5元。可提升农业生产效率和资源利用率,从源头减少农业生产过程中水肥的过量施用和废弃物排放,使农田灌溉水有效利用系数达到0.55以上,主要农作物化肥利用率达到40%以上,农作物秸秆综合利用率达到85%以上,畜禽粪便综合利用率达到75%以上,实现土壤改良、节约化肥和农药减施,提高农产品质量,形成良性循环系统,可有效地推动生态农业快速健康发展,减少农业污染,改善作物品质,有效保持和改善周边生态环境。

【技术要点】

1.技术体系

农业物联网与大数据精准服务技术模型的通用体系架构如下图所示。

图1

农业物联网与大数据精准服务技术模型体系架构

技术体系具体包含以下四大部分:

(1)信息采集接口技术

为解决农业物联网中的多类型设备数据泛在接入问题,采用柔性化可定制信息采集接口,本技术体系中集成了动植物生长环境、动植物生理、视频采集等设备信息采集接口,提供网络、协议、数据等接口适配技术实现多类型设备的兼容,支持数据协议解析定义,支持数据校验、支持接入认证;支持M-JPEG、H.264等多种视频编码格式,支持windows、Android、iOS等多平台,支持无插件化应用,对多种不同品牌摄像机的云台控制协议提供支持,具备整合统一视频接入平台的能力,能够实现视频设备的控制、管理以及视频浏览功能,实现环境、土壤、动植物生理、视频图像等农业物联网信息的无缝接入。

(2)网络传输与汇集技术

物联网技术在农业中大规模应用,信息采集设备获取数据的有效传输和互联网接入是亟需解决的关键问题。面向大田、果园、设施、畜禽养殖等不同类型复杂农业环境的信息可靠传输汇集需求,集成以太网、无线通信、自组织网络和多网络融合关键技术,整合多类型传输通信协议,实现本地农业物联网在不同农业生产场景下的多源信息融合与汇聚、数据压缩、差错控制技术。将农业生产环境、动植物生理、农机装备控制等多种、多源信息的汇聚与融合,并通过多种通信网络满足不同环境、不同使用条件下的实时稳定数据传输,实现本地物联网与互联网间有效的多网络协议、多种带宽方式、多源数据的无缝融合。

(3)大数据处理分析技术

因农业生产的地域性、季节性、周期性、多样性等造成农业物联网大数据来源广泛、类型多样、结构复杂等内在特征,难以应用通常方法处理和分析的数据集合。本系统根据农业的产业链不同应用场景特点,集成图像识别、大数据分析、深度学习、多任务协同调度、人工智能等先进技术实现农业多源异构大数据的多维度融组及领域化应用,深度挖掘农业生产、管理、流通过程中的数据间隐藏关联性,实现精准科学化的农业生产决策,辅助农业经营者提高生产经营效率。

(4)精准服务技术

面向农业生产环境监测、动植物本体信息监测、营养与疾病诊断、水肥智能决策、管控设备自动启停、多方远程协同诊断等生产经营主体核心需求,构建集数据采集、传输、处理、决策支撑等业务于一体、软硬件高度集成的农业精准服务技术体系,搭建硬件设备接口资源池、信息推送泵等应用支撑环境和业务应用系统,满足零延迟生产环境与作物生理信息监测、全时态数据稳定传输、毫秒级控制反馈与响应和定制化功能灵活组装需求,通过手机、电脑等多种渠道为农业生物环境精准监测、最优生长环境智能调节调控、作物营养多因子综合诊断和多专家协同的远程诊断与精准服务等提供技术支撑,有效提升农业生产管理效率和农业资源利用率,提高劳动生产效率和农产品品质质量。

2.技术的详细构成与技术组装

(1)信息采集设备

针对农业不同场景物联网信息采集需求,集成多类型信息采集终端,主要包括动植物生长环境监测设备、动植物生理监测设备、视频监控设备等,可全面监测农业全产业链各环节的水、土、气、动植物生理、生长环境等重要关键信息,为农业信息快速获取、生产环境智能预警与调控、肥水药精准等提供技术支撑,全面提升农业生产管理效率和农业资源利用率,提高劳动生产效率和农产品品质质量,节约水、肥、药、饲料投入及人力成本。

1)水、土、气环境监测设备

水、土、气环境监测设备主要对农业生产环境中的大气、土壤、降水等生长环境信息进行监测,监测指标包括土壤温湿度、空气温湿度、降雨量、太阳辐射、风速风向、有害气体浓度等,监测数据可通过手机、电脑等多终端实时查看并可进行共享分发。

土壤墒情监测设备

土壤墒情速测仪为土壤墒情数据、土壤温度数据的采集、处理提供软硬件基础,主要由GPS终端设备和水分探测仪组成,可以探测不同监测站、不同土层的土壤温湿度值及经纬度信息。设备具有GPS模块定位功能,通过

GPS定位模块实现测墒地块的经纬度定位,设备可通过GPS进行地块面积量算。数据传输到墒情在线系统,完成墒情监测分布状态图,并按照用户要求的时间出具墒情简报,操作简单、方便快捷。设备能够支持全天候作业,在墒情数据采集的同时进行GPS自动定位,并能满足基本的数据处理和墒情自动评价功能。

图2

土壤墒情监测设备

②便携式气象站

便携式气象站,有单独的GPRS传输模式和ZigBee组网通过GPRS无线上传两种模式。设备主要由采集节点、路由采集节点、网关节点、服务器、用户终端组成,在服务器上配置了数据库和网页远程服务,用户可以远程实时监测到温室环境作物生长环境数据,并可以远程配置单个采集节点的报警上下限和采集节点的上传时间间隔。建立了多方位的智能报警系统,支持对环境异常情况的报警,满足在当环境异常时及时准确的报警来提醒用户以减少异常环境对温室作物产生的伤害和损失的要求,并且能够便于安装和使用。

图3

便携式气象站设备

③室外气象站

室外气象站用于基本气象数据和土壤信息的采集、存储、远程发送。数据可通过U盘导出历史记录,也可通过打电话和发送短信实时获取测量数据,并能够根据设置定时通过GPRS网络发送测量数据到监控中心。室外气象站通常在野外独立安装使用,配套太阳能供电系统结合超低功耗设计可完全独立运行,主要采集风速/风向、空气温湿度、降雨量、太阳辐射、土壤温度、土壤湿度等气象墒情数据。

图4

室外气象站设备

④畜禽棚舍有害气体监测设备

畜禽棚舍有害气体监测设备主要由空气温度、空气湿度、CO2浓度、NH3浓度等传感器和网络传输模块组成,可实时监测畜禽棚舍内空气温度、空气湿度、CO2浓度、NH3浓度等关键指标,缩短数据采集周期,实时监测环境变化,为畜禽异常行为分析提供数据源。

图5

有害气体监测设备

⑤水产养殖水质监测设备

水产养殖水质监测设备在线实时测量显示水温、pH值、DO、NH4+、NO3、电导率等多个参数。pH值传感器可配三复合或两复合电极,以满足各种使用场所。设备具有处理速度快,测量指标分辨率低,测量精度较高,信息全面可靠,数据保存功能强大,最大可储存120000条数据。

图6

水质监测设备

2)植物生理监测设备

植物生理监测设备主要对作物生产过程中各阶段本体信息进行监测,监测指标包括叶片形态、叶片病斑、茎杆抗倒伏、作物叶绿素相对值、作物归一化植被指数、植物茎流速度、穗部形态、种子特征信息(颜色、尺寸、数量)等,监测数据可通过手机、电脑等多终端实时查看并可进行共享发。

①叶片形态及病斑测量仪

叶片形态及病斑测量仪采用机器视觉技术,通过高分辨率摄像头获取作物叶片图像,并实时进行图像处理,现场获取叶片及病斑的形态参数,主要应用于作物育种中抗病性分析、植物生理研究、作物栽培管理、生态系统研究等领域,和传统的直尺、网格纸方法相比,测量过程更加快速、准确,能够方便的辅助材料进行抗病性分析和鉴定。

图7

叶片形态与病斑测量设备

②植物叶绿素、NDVI集成测量仪

植物叶绿素、NDVI集成测量仪利用可见、近红外光照射植物叶片,快速预测叶绿素相对值(SPAD)和归一化植被指数(NDVI)。系统可快速、及时、高效的了解农作物的缺肥情况,辅助基地管理人员准确掌握施肥时机。

图8

叶绿素及NVDI设备

③插针式茎流测量设备

插针式茎流测量设备基于ZigBee无线通讯模块进行设计,通过两个探针处的高精度温度传感器测量到被加热的茎流温度变化的时间差计算茎流速度,测量精度高,并通过无线传输的方式远程在系统主机上对茎流信号进行监测和定位,通过数据分析可用于指导林木生产,适用于大规模种植园区的生理监测,节省人力物力。

图9

植物茎流测量设备

④光合呼吸测量设备

光合呼吸测量设备基于高灵敏度二氧化碳传感器、温湿度传感器、光合有效辐射传感器和嵌入式数据采集分析模块,结合适用于不同作物叶片的密闭叶室,可实现作物光合/呼吸/蒸腾速率的快速、无损测量,为作物生长状态分析提供支持。该设备支持野外使用。

图10

光合呼吸测量设备

⑤便携式茎秆抗倒伏性测量仪

便携式茎秆抗倒伏性测量仪采用无损检测方式,在田间实时获取作物茎秆受力大小及对应倾斜角度,通过无线通讯方式把数据传输到智能采集终端。智能采集终端能够直观显示受力及倾斜角度对应曲线关系,并通过内嵌抗倒伏模型,得出抗倒伏性能等级,为客观评定抗倒伏能力提供有力的数据支持,为筛选抗倒伏性强的种质资源提供高效、快速的测量设备。

图11

便携式茎秆抗倒伏性测量设备

⑥穗部形态测量仪

穗部形态测量仪采用机器视觉技术,通过高分辨率摄像头获取小麦穗部图像,并实时进行图像处理,现场获取穗长、穗宽、小穗数等形态参数,主要应用于小麦育种、小麦遗传研究、栽培等领域,和传统的直尺、人工目测等方法相比,测量过程更加快速、准确。

⑦室内快速考种设备

室内快速考种设备采用高精度摄像头和高精度称重传感器,基于图像处理技术,可针对不同水稻、小麦、玉米、大豆、油菜等作物种子进行测量。不但能实现待检测种子的颜色、尺寸、数量等信息的获取,而且能获取种子的重量并测算千粒重,极大方便了工作人员考种过程的测量。

图13室内快速考种设备

3)动物生理监测设备

动物生理监测设备主要对动物生长过程中各阶段本体信息进行监测,监测指标包括动物运动量、动物体温、动物产奶量、奶质等,监测数据可通过手机、电脑等多终端实时查看并可进行共享分发。

动物运动量监测设备

动物运动量监测设备系统由奶牛计步器、计步控制器、动物行为视频采集汇集设备、动物行为分析与异常行为预警软件系统组成,实现对猪、牛、羊、鸡等动物的运动量、发情等异常行为的监测与预警。

图14奶牛运动量监测设备

②动物体温监测设备

体温是体现动物生长状态的重要生理指标,采用红外摄像头的方式进行群体动物体温监测,适用于大规模养殖环境,可实现群体中的发热个体快速甄别,提高对动物疫病的早期检测与防治。

图15畜禽养殖红外测温设备

③奶量自动计量设备

奶量自动计量设备由电子奶量计、奶量计量控制面板、动物电子识别设备、主控单元以及奶量自动计量软件系统等组成,实现对牛、羊、马等动物个体单次产奶量的精确计量,为动物分群与精准饲喂提供重要依据。通过对动物产奶量的实时电子计量,获取动物挤奶时长、产奶量、奶位号等信息,通过控制主机将产奶数据与动物个体信息进行关联,实现了动物产奶量的自动化计量与电子化归档,提高效率;通过云管理平台实现多平台的数据查看与管理。

图16

动物产奶量自动计量(奶牛)

④奶质监测设备

奶质监测设备由奶温监测报警设备与奶质监测预警软件系统组成,集成双路温度传感器监测,避免温度不均匀漏警,系统可通过现场声光、短信、微信、APP、平台等多报警方式,保证奶温异常时的及时通知响应。实时数据随时随地在线查看,历史记录可追溯实现生鲜乳存储、运输过程中的奶温实时监测与预警,保证生鲜乳品质。

图17

奶质监测设备

4)农情图像监控设备

农情图像监控设备主要实现农业生产现场环境的实时、远程监控,具有定时执行预置点、巡航扫描、花样扫描、自动扫描,超宽动态范围、背光补偿和低照度自动/手动转换等功能,通过高分辨率摄像头实时获取作物图像,直观获取作物长势,通过图像处理算法进行识别分析,获取作物生长速度、形态参数及病虫害程度等信息。

图18

农情图像监控设备

5)信息采集设备接口资源池

集成多链路通信协议协作接口技术,实现设备接口、数据接口、系统接口的快速精准定制,形成接口资源池,实现气象、墒情、水质、动植物生理等多类数据监测、计算、分析、处理软硬件产品无缝接入,同时支持数据接口自定义,使主流设备数据能及时汇聚。

(2)信息传输网络系统

信息传输网络系统针对大田、果园、设施、畜禽养殖等不同类型复杂农业环境信息采集需求提供高效的传输汇集方案,具体可分为:

1)大田规模化生产环境物联网组网方案

根据大田种植规模、周边高建筑/自然地形遮挡影响,以及作物密度、高度、叶面积等变化特点,结合不同区域电力、通信网络条件差异性,集成无线网桥、无线传感器网络、移动通信网络、农村虚拟专网等技术方案,满足大田复杂渐变环境高效传输需求。

2)设施图像采集物联网组网方案

针对设施农业图像视频等信息采集以及设施智能装备在线控制交互问题,考虑设施作物图像数据量大以及多源监测数据和控制数据上下行数据量不对称导致的网络通信问题,集成图像采集、无线宽带通信、光纤通信等技术方案,满足设施物联网高带宽传输和数据传输稳定性需求。

3)果园三维空间物联网组网方案

根据果园监测网络中果树枝、叶、果空间分布对网络数据传输的影响,结合果树生长的季节性变化特点,集成嵌入式网络、微波传输、动态路由等技术方案,形成果园监测自动优化重组网络,满足果园环境监测信息传输的数据归一化与低能耗等需求。

4)畜禽养殖移动物联网组网方案

根据畜禽养殖监测网络中动物个体移动对网络信号传输的影响,考虑畜禽移动速度、相对距离变化与个体目标位置间对应关系,集成电子标签识别、无线网络定位、个体目标追踪等技术方案,实现移动条件下的畜禽养殖物联网动态组网传输。

5)水产养殖水声物联网组网方案

针对水产养殖物联网传输中无线电水下信号衰减大、难以有效组网通信等问题,根据水产养殖水质监测点分布特点,集成有线传输、无线电传输、声波通信等多介质网络传输技术与路由组织方案,实现水产养殖监测的高效组网与无损传输。

农业信息传输网络系统从硬件上分为信息传输网络节点与网关节点。

信息传输网络节点支持通用的信息采集设备数据接口,只需要更换信息采集设备种类,即可满足不同现场参数测量需求,传输节点支持RS485/RS232/CAN/USB等本地有线接口以及ZigBee/Wi-Fi/GPRS/3G/水声通信等无线网络传输方式,可进行点对点数据传输或星型/树型网络组织结构,兼容ModBus、PROFIBUS等数据协议,在上述协议的基础上增加自组网功能,实现自组织多跳网络,适应较大规模的网络传输应用,满足在大面积温室群实用需求。

信息汇聚网关设备以嵌入式高性能处理器为核心,硬件集成多种类型的网络接口模块如无线传感器网络、Wi-Fi无线网络、3G(移动通信)网络以及以太网接口。软件上集成WSN协议、PPP协议、TCP/IP协议、WLAN协议、GSM/3G通信协议等多类型网络通信协议栈,支持开放的数据协议接口,将农业环境、动植物生理、环境调控等多种、多源信息的汇聚与融合,并通过多种通信网络满足不同环境、不同使用条件下的实时稳定数据传输,实现农业生产现场物联网系统与互联网云端服务平台的数据互连互通。

图19

农业信息传输网络系统结构框图

(3)大数据服务平台

平台针对农业生产、流通、经营等不同产业链环节的实际需求,基于用户需求主动发现技术提供生产环境动态在线监测、作物营养诊断、病虫害多专家协同诊断、农产品生产过程追溯、动物生理监测、环境在线智能调控、水肥一体化控制、农产品市场价格服务、标准化生产等服务,实现信息服务的智能化、个性化及主动化变革。平台包含三大通用功能模块:大数据资源池、大数据云服务、数据服务工具。

大数据资源池:包含农业物联网数据资源池、物联网设备接口资源池、涉农网站互联网数据资源池、农业人员信息资源池、大数据分析模型库资源池、农情遥感数据的全领域农业信息化数据;依托农业大数据库储存技术,实现对容量为PB级数据存储,支持多维度农情数据查询、个性化定制市场数据推送、热门分析模型推荐等数据接口功能。

大数据云服务:提供大田、设施、畜牧等近十个农业行业大数据服务的同时还实现了舆情、农情、市场等公共服务,并且针对用户群体提供培训、网络书屋、专家问答等知识仓库以及提供信息交互的平台。

数据服务工具:集成了大数据智能采集、大数据分析工具,实现对用户数据的快速采集和分析;提供学科群、蔬菜物联网、农保姆等专业系统的接口,了解更详细的专业信息;专业的移动端app,辅助用户移动办公、从口袋中掌握数据动态。

图20

大数据服务平台架构

图21大数据服务平台首页

图22区域性农业大数据中心

针对不同农业生产应用以及网络传输条件,提供定制化精准服务解决方案。

1)生产环境动态在线监测

通过接入无线环境传感器(空气温湿度、土壤温湿度、土壤水分、光照等)、图像视频等实时监测设备对无人值守农业生产环境进行24小时不间断环境监测,提供现场、网页、手机等多平台的实时数据查看,能够准确及时观测到空气温湿度、光照强度、CO2浓度、土壤温湿度、有害气体浓度等生产环境关键数据。设备采用远程无线传输技术,无需现场布线,数据的采集、存储、信息与短信推送均由远程服务器统一完成,减少新型农业经营主体和农业企业的前期投入及后期维护成本,使用简单方便。同时支持WebService传输接口、SQLServer数据库交换接口、HTTP交换接口、文件采集接口等,方便历史数据的导入和管理。

对农业生产实行智能预警,在环境参数超出预设值时进行现场声音、网页提醒以及手机短信等多种方式进行及时报警;同时实现农业生产现场各类监测数据的分类管理,提供历史数据查询、统计分析对比等全方位支持。当环境数据的单项值或综合因子值达到预警条件时,系统立即进行声音及标识自动报警,并将预警预测信息通知给用户。

图23

生产环境监测预警

2)作物营养诊断

综合运用物联网、图像分析等信息技术,围绕作物关键时期进行作物营养状况诊断,构建叶片图像特征数据快速提取和基于网络深度学习的作物营养综合分析模型,定制作物营养多因子综合诊断系统,进行土壤肥力、土壤墒情、气象、叶片图像特征数据的综合分析,对作物营养状况进行智能诊断,实现从单一维度、传统数据分析向多维度、深度学习与综合分析转变,提高诊断精度,使反馈的影响因素更全面,对生产的决策指导更直接有效。

图24作物营养诊断流程

3)病虫害多专家协同诊断

多专家协同诊断:利用网络深度学习模型对历史病虫害数据和专家数据进行分析,建立专家匹配模型库,实现病虫害问题与专家的智能匹配,自动选择多个具有问题处理经验的专家共同参与病虫害问题解答,专家可以基于现场物联网监测数据(环境因子数据、图像、视频等)进行病虫害实时诊断和解决方案的推荐,提高了病虫害监测预警的科学性和实用性。

解决方案精准推送:利用网络深度学习模型对历史病虫害数据和解决方案进行分析,建立解决方案匹配模型库,实现病虫害问题与解决方案的智能匹配,并利用生育期定时推送、地域产业定点推送、兴趣记录追溯推送等技术,实现解决方案的精准化投送。

图25病虫害多专家协同诊断流程

图26病虫害分析决策系统

4)农产品生产过程追溯系统

通过农事采集APP实现生产基地农事管理、地块管理、生产记录、生产预警等功能;通过应用农残速测设备及农残检测管理系统,实现检测数据无缝对接、检测超标预警、检测统计分析等功能;通过应用条码打印机及追溯码打印系统,实现追溯标签定制、追溯标签打印等功能;通过集成各系统数据,构建追溯服务平台,提供面向生产基地及消费者的企业申报、生产指导、多方式追溯、统计分析等功能,从而保障农产品的产品质量。

图27

设施蔬菜生产过程追溯系统框架

农事信息采集。以智能手持终端为载体,实现种植或养殖过程生产履历信息的现场采集,如采集施肥、防治病虫害、灌溉等农事操作的时间、用量等;同时,系统可与生产履历多源信息采集设备交互,实现环境信息查询功能;系统提供数据远程上传功能。

图29

农产品溯源码与追溯流程

图29

农产品溯源码与追溯流程

图30

农品绿色履历

5)动物生理监测

定制动物生理监测系统,以奶牛为例,实现对奶牛运动量、发情行为、奶量、奶质等的监测与分析预警。

奶牛行为监测。根据奶牛运动量变化则可较为准确的发现奶牛发情问题。平台汇集相关奶牛活动视频数据(非结构化数据)与运动量数据(矢量数据)物联网监测数据,并与奶牛唯一标识进行关联,建立奶牛表型特征数据集,采用卷积神经网络大数据分析、机器学习等大数据分析方法对奶牛的表型特征进行提取与识别,建立多特征融合的奶牛行为分析模型,在运动量监测数据的基础上,基于视频的奶牛行为分析可实现奶牛发情、蹄病、临产等行为的监测预警,进而为奶牛生产管理提供辅助决策等支持,提高发情检出率与配种受胎率,减少空怀天数,减少投入的同时提高产量。

图31基于视频大数据分析的奶牛行为识别

奶量自动计量。定制基于物联网技术的奶牛个体产奶量智能计量技术与系统,系统由电子奶量计、奶量计量控制面板、奶牛电子识别设备、主控单元以及奶量自动计量软件系统等组成,实现对奶牛个体单次产奶量的精确计量,为奶牛分群与精准饲喂提供重要依据。通过对奶牛产奶量的实时电子计量,获取奶牛挤奶时长、产奶量、奶位号等信息,通过控制主机将产奶数据与奶牛个体信息进行关联,实现了产奶量的自动化计量与电子化归档,提高效率;通过云管理平台实现多平台的数据查看与管理;并且为奶牛养殖平台的奶牛多维多源数据挖掘提供数据基础。

奶质监测预警。实时数据随时随地在线查看,可通过现场声光、短信、微信、APP、平台等多报警方式,保证奶温异常时的及时通知响应。历史记录可追溯实现生鲜乳存储、运输过程中的奶温实时监测与预警,保证生鲜乳品质。

图32奶温实时数据曲线

6)环境在线智能调控

构建生长环境数据在线挖掘与分析模型,针对农业水、肥、药与作物生长关系的非线性难以建立精确数学模型问题,结合WSN实时采集数据插值反馈,采用模糊控制的方法确定灌溉、排风、卷帘、补光等设备的智能控制,基于智能预警模块的阈值控制实现异常情况下的设备自启动,以及基于人工自主设定的设备自启动,提高控制准确性和及时性。

图33在线智能调控流程

图34温室环境监测及控制

7)水肥一体化控制

基于农业物联网采集的空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、光照强度、CO2浓度等关键指标数据,结合测土配方数据,根据种植作物品种、土壤类型等各个关键点设置,利用专家知识和系统内嵌经验模型,通过服务器指令控制设备的开关,实现温室内水肥一体化设备的远程控制,指导用户科学化施用肥料,降低投入,提高环境效益。

图35水肥一体化控制系统框图

图36水肥一体化解决方案

8)农产品市场价格服务

面向农业政府主管部门、涉农企业、农民专业合作社等用户提供农产品市场价格信息与知识检索服务,可从海量农业网络资源中针对市场价格、供求信息等特定资源,通过定向抓取、精确解析,形成可增量更新的农业网络资源数据库。系统提供针对地域、市场、品种等的农产品价格查询,还可以以走势图形式提供不同品种、地域间的农产品价格走势对比分析,并提供农产品价格变化趋势预测。系统可通过APP、短信、WEB、微信等数据服务接口,根据用户需要推送农产品市场价格、市场供求、市场预测等服务。

图37全国农产品批发市场分布示例

图38全国农产品实时价格及供需示例

图39价格走势对比分析图

9)标准化生产

平台通过对比农业生产的地域性、季节性、周期性等特征,从多维度分析用户需求,提供服务个性化定制功能,定制标注化生产管理系统,对日常生产履历进行管理与记录,对比标准化方案对施肥、打药、灌溉等生产措施进行调整,结合平台中知识模型与实时监测数据,提供动植物生长期管理、农事操作推荐、收获期管理等服务。

(4)农业物联网与大数据精准服务

为解决农事咨询服务通道固化、服务方式不够灵活、互动交流困难等问题,使农业生产和管理智慧化、便利化、科学化、高效化,为农民提供各种与农业生产相关的信息,平台提供农资查询、农事在线纪录、标准化农事历关键点提醒、技术规程在线学习、农业问题远程咨询、农产品市场行情等服务模式,使得农民可分类查询新品种、新农药、新肥料等农资信息;提供操作记录以及资金消费记录,帮助农户把握生产过程,了解并控制生产成本;制定标准化农事操作流程,根据生长期关键节点实时提醒生产管理者进行相应操作;推送个性化农业技术规程,农民可以在线点播学习;对生产中遇到的各项问题可以直接通过语音、图片、文字的方式向专家咨询,获得专家的实时指导,以解决农业生产中的各项问题。

技术依托单位
北京农业信息技术研究中心

联系地址:北京市海淀区曙光花园中路11号北京农科大厦3-11层

邮政编码:100097

联系人:缪祎晟

联系电话:010-51503140;13810345861

适宜区域

本技术适宜应用于大田管理、果园管理、设施蔬菜生产、畜禽养殖、蜂产业、水产养殖、草原牧场等规模化种养殖生产基地、试验场站、企业,能够满足不同条件下物联网设备部署、田间网络组建、分析决策平台定制的需要。本技术已在以下单位进行应用示范:北省石家庄市藁城区农林畜牧局、山东思远农业开发有限公司、北京爱农生态农业基地、中国农业科学院植物保护研究所、中国农业科学院作物科学研究所、中国农业科学院北京畜牧兽医研究所、中国农业大学、西北农林科技大学、北京市农林科学院、中国农业科学院沼气科学研究所、华中农业大学、中国水产科学研究院黄海水产研究所、中国水产科学研究院淡水渔业研究中心、中国农业科学院南京农业机械化研究所、山东农业大学等。

注意事项

推广应用中应注意根据大田种植、设施园艺、畜牧养殖、水产养殖、林果种植等不同产业选择不同型号和用途的物联网设备,并根据实际需求对软件平台功能进行组选,保证平台服务内容与生产实际需求紧密贴合。

平台的物联网设备采用购买和租赁相结合的方式进行推广应用,对于经济基础较好的用户可选择购买设备,对于前期资金紧张的用户可选择租赁设备,每年支付一定的租赁费,以便减少前期投入;软件平台采用托管式云服务模式,用户不必配置系统运行所需的服务器等设备,可直接通过互联网使用平台的所有功能,有效解决服务门槛高、服务受体信息化水平受限、第三方参与不足等问题,实现低门槛、低成本、零运维、可持续的农业物联网服务。