基于物联网云平台的柑橘智慧服务系统设计与功能实现

2021-05-10 15:00程杨唐维超唐谦刁源周广文武峥游双艳陈平杨世勇马强
南方农业·上旬 2021年3期
关键词:智慧服务云平台柑橘

程杨 唐维超 唐谦 刁源 周广文 武峥 游双艳 陈平 杨世勇 马强

摘 要 物联网云平台是物联网产业链中至关重要的环节。柑橘产业是助推重庆市精准脱贫和实施乡村振兴行动的重要支柱产业,但目前生产上以传统种植模式居多。为了提高柑橘种植管理水平、优化生产环节和延伸产业链,以基于物联网云平台为技术手段,以柑橘种植技术指导为切入点,构建基于物联网云平台的柑橘种植生产服务与质量管理系统,实现柑橘种植智能决策、病虫害防控和技术产业链生产辅助等智慧服务功能。

关键词 柑橘;物联网;云平台;智慧服务;服务系统

中图分类号:S666 文献标志码:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2021.07.012

物联网云平台是物联网产业链中至关重要的环节,按照逻辑可以分为设备管理平台(DMP)、连接管理平台(CMP)、应用使能平台(AEP)和业务分析平台(BAP)四大平台类型。“互联网+农业”是充分利用移动互联网、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术与农业的跨界融合,创新基于互联网平台的现代农业新产品、新模式与新业态[1]。以“互联网+农业”为驱动,有助于发展智慧农业、精细农业、高效农业、绿色农业,提高农业质量效益和竞争力,实现由传统农业向现代农业转型[2]。国外的“互联网+农业”主要面向农业技术数据应用及管理的方向进行创新,偏向于技术驱动。目前,国内“互联网+农业”主要集中在农资与农产品交易领域,特别是商业运营,偏向于运营驱动。经过多年实践,我国“互联网+农业”已形成农产品电商、产业链大数据、专业合作社服务商、农业物联网、土地流转电商、农资电商等多种运营模式,但国内大多数智慧农业平台既不能完整耦合产业链,又不能有效进行一二三产业融合,针对技术支撑和精准推广的“产业化+技术型驱动”平台更是欠缺。

重庆市拥有适宜柑橘生长的条件,是全国三大晚熟柑橘产区之一。柑橘产业位居重庆市特色水果产业之首,是重庆市助推精准脱贫和实施乡村振兴战略的重要支柱产业。至2020年柑橘实现十四年增,面积达到24.82万公顷,产量358.2万吨,面积和产量跃居全国第五、七位[3]。然而,重庆柑橘生产上以传统种植模式居多,主要面临以下3个方面的问题:1)全市柑橘种植面积虽多,但基于物联网云平台的智慧柑橘种植技术应用极少,管理水平较低。2)种植户规模较小,生产技术较落后,大量使用传统化肥农药,土地和果品污染问题加剧。3)柑橘种植设施落后,产量和品质无法有效提升,产业链延伸困难。

为此,本文设计基于物联网云平台的柑橘智慧种植服务系统(以下简称“本系统”),紧紧围绕提高柑橘种植管理水平、优化生产环节和延伸产业链的目标,以流程化作物栽培为主线,结合生产计划,管理及病虫害防治的云端農场管理,打通数据流动的通道,将数据服务延伸到田间地头,解决用户痛点问题及行业技术矛盾,着力于加强用户体验及其工具属性,实现数据通道的打通和产业生态的改善,为柑橘种植大户、专业合作社和企业提供智慧柑橘种植服务,实现柑橘种植经济效益提升,为重庆柑橘产业的提档升级提供强有力的信息化技术支撑。

1 系统设计方法

本系统以基于物联网云平台为技术手段,以柑橘种植及病虫害防治流程标准化为核心思路,通过将柑橘品种作为标靶,设计基于物联网云平台的柑橘智慧种植服务系统,最终以生产流程数据流形式,实现将柑橘生产各环节关键技术信息直接准确地推送给用户。

1.1 基于AI建模的柑橘种植流程追踪

AI(人工智能)建模是构建基于各种算法的模型,目前AI算法有人工神经网络遗传算法、模拟退火算法、群集智能蚁群算法和例子群算等。将成熟的柑橘种植方法与物联网现场环境采集设备相结合,建设标准数据库,以结构化数据与流程引导的方式呈现给种植者,形成数据互动。种植者输入柑橘品种和树龄后,系统会结合现场环境采集数据,通过AI建模的方式,主动向用户提供种植流程。

1.2 基于机器深度学习的柑橘常见病虫害检测

机器深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能的最核心技术之一,它是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。将常见柑橘病虫害的图谱及防治方法,与市面主流药物品种加以结合,对接虫情现场测报数据,通过机器深度学习形成智能系统,给予种植者预防、防治方面的有效引导。

1.3 基于多种数据的柑橘种植工艺流程建模

根据柑橘种植工艺流程中不同渠道来源信息数据构建AI模型,重点以柑橘种植数据模型为基础,根据柑橘的不同生长阶段,融入环境管理、水肥管理、日常管理等农技数据,形成完整的种植工艺数据建模。

1.4 基于面向柑橘技术全产业链应用的农业数据综合运用与服务架构

以柑橘行业数据模型及知识库为依托,综合运用数据总线、数据融合、数据推送等技术,实现在多用户并发状态下的数据连接、运算、响应及推送问题。

2 系统设计目标和结构

2.1 系统设计目标

本系统以柑橘种植技术指导为切入点,面向柑橘种植大户、专业合作社和企业提供准确的种植技术支撑、农事咨询、农机农药数据互通、农业贷款指导等服务,面向管理部门提供产区数据、种植大数据、农资及农副产品和农村劳动力供求缺口导向统计等服务,面向流通领域提供质量溯源、质量评价等服务,从而形成针对重庆地区柑橘产前、产中、产后的完整产业链数据服务体系,构建基于物联网云平台的柑橘种植生产服务与质量管理系统(见图1)。

本系统开发目是以提高柑橘种植管理水平、优化生产环节和延伸产业链为最终目标,主要解决4个问题:1)基于柑橘种植生长模型,结合柑橘品种、树龄和种植地理地貌信息、信息传感器采集的数据信息,构建柑橘发育阶段的实时柑橘生产优化模型,并完成具有针对性的柑橘种植计划设定。2)基于人工智能模型和深度学习方法,结合柑橘病虫害探测物联网设备,设计全自动的病虫害检测、识别、辅助诊断系统。3)搭建柑橘种植周期的日常跟踪式智慧服务平台。4)搭建与柑橘种植技术相关的全产业链服务平台。

2.2 系统拓扑结构

本系统以信息化手段为依托,遵循国际、国内现有标准体系,利用信息化技术,以SaaS模式打造支撑智慧柑橘种植服务的物联网云平台,通过在云平台部署“生产环境监控系统”“虫情预警防控系统”“农技指导系统”等,实现育种、栽培、养护的各种生产数据;通过物联网进行数据采集和相关统计分析及生长模式的定向分析、建设完善的生长模型,为企业提供生产指导支撑,实现种植的数字化、标准化、科学化、智能化的生产管理。紧紧围绕开发本系统最终目标进行架构搭建,将系统设计成柑橘种植智能决策模块、病虫害防控模块和技术产业链生产辅助模块等3个相互独立的结构。

3 系统功能实现

除围绕提高柑橘种植管理水平、优化生产环节和延伸产业链的最终目标外,本系统还紧密联合物联网生产管理、土壤墒情探测、气候监测、虫情防控预警、作物光谱分析等系统功能需求,构建柑橘种植智能决策、病虫害防控和技术产业链生产辅助等相互独立的模块。

3.1 柑橘种植智能决策模块

基于柑橘种植生长模型对柑橘生长规律和产量的定向及动态分析,结合生理阶段模型、光合生产模型、呼吸作用模型、干物质积累模型,以及现有的设施栽培技术和农技农艺技术,制订基于专家系统评判的柑橘日常管理和环境管理种植计划,从而提高柑橘种植管理水平。

通过跟踪调研实地种植区域,搜集整理现代栽培技术,建立柑橘种植阶段数据库、种植工艺标准库、病虫害特征库。结合环境因子、作物因子、病虫害规则、生长模型参数,通过针对环境实时数据的分析,基于前期形成的柑橘生长模拟模型(见图2),生成实时用户反馈数据,指导用户生产工作。

通过建立物联网大数据中心、物联网生产指导、病虫害监控预警、可视化监控、卫星遥感光谱分析等技术手段,实时采集种植基地内环境及气象数据,如温度、湿度、土壤水分、土壤温度、光照强度、风速、风向、雨量等,结合AI算法评估,生成生产指导数据库及种植数据支撑体系(见图3),辅助管理人员更好地实施生产控制。

3.2 病虫害防控模块

基于人工智能模型和深度学习方法,结合柑橘种植病虫害探测物联网设备,设计全自动的病虫害检测、识别、辅助诊断,制订基于专家系统评判的柑橘病虫害防治措施,从而优化柑橘生产环节。

病虫害监控预警系统的引入,可以为作物生长提供不间断的监测和预测,有效减少病虫害带来的损失,该系统的优势不仅在于自动收集和存储病虫害的数据,还可以实时将信息数据上传到控制平台,进行智能分析,管理人员可以远程识别田间的病虫害,预测可能出现的问题,及时做好防控措施,尽快减少生产损失。

基于计算机视觉和智能识别原理,针对柑橘不同发育阶段的病虫害特点,在可见光范围内,结合病斑区域的颜色、纹理、形状等特征,利用不同环境、发病时期、品种压力下病害症状的多样性和特异性,搭建基于深度网络架构的主动学习指导下的柑橘作物病虫害检测、识别、辅助诊断平台。

3.3 技术产业链生产辅助模块

基于搭建柑橘种植周期日常跟踪式智慧服务和柑橘种植技术相关全产业链服务,结合柑橘种植产业化服务需求,構建基于柑橘全产业链的服务体系,从而延伸柑橘种植产业生态链。该模块下设5个分模块(见图4)。1)农产品溯源板块:实现种植基地生产信息(播种、施肥、施药、除草、采摘等)的实时数据采集及实时视频采集,为信息化管理和源头追溯提供实时数据化、可视化的支撑;2)农技学习板块:由权威专家以视频方式就技术和政策指导实况展示;3)农资产品板块:通过AI分析,将近期生产需求与周边相关农资店铺实际库存进行对比,针对相关农资产品如化肥、农药、小型机械和相关厂家进行实时推送;4)农业贷款板块:含农业贷款产品种类及优势推送、周边农业合作社分布、成功案例咨询等;5)产品销售板块:实时发布企业自身相关采购信息。

4 结语

目前,我国农业正处于由传统农业向现代农业转型的关键时期,面临着农村劳动力缺失、传统生产方式效率低下、标准化生产程度低等突出问题,亟需设计构建智慧农业生产示范管理服务平台,以提升农业生产过程的智能化监控与精细化管理水平,从而达到农业生产提质增效的目标[4]。2016年中央一号文件明确提出要大力推进“互联网+”现代农业,应用物联网、云计算、大数据、移动互联等现代信息技术,推动农业全产业链改造升级[5]。经过多年实践应用,我国“互联网+农业”已经形成了农产品电商、产业链大数据、专业合作社服务商、农业物联网、土地流转电商、农资电商等多种运作模式。而农业物联网云平台是一个充分运用物联网技术打造的智慧农业大数据管理平台,是“互联网+农业”重要实践模式,可以对农产品生产全过程进行数字化监控管理,能有效降低产品成本,提升产品质量,打造一个共创、共享、共赢“互联网+农业”良性发展的生态圈。

本系统作为面向设施农业柑橘种植的系统,把标准种植数据模型进行引入,同时详细设计了有关种植的数据类型与影响因子,从物联网获取实时环境数据加以建模辅助。从软件技术创新的角度讲,设计涵盖了设施类型、品种、工艺、计划、天气及价格的设施生产综合数据模型,并研究了如何获取有效种植数据的工具及方法。从农业角度讲,使用了一系列标准化及模型化思想,将松散的农业资料有机结合,形成终端用户个性化的指导资料。从信息系统的角度讲,建立了强大的数据交互系统,具备从数据获取,流通到应用的完整框架。

同时,本系统相关功能仍需不断完善,特别是在进行全智能AI分析的基础上,如何与柑橘水肥一体化系统进行无缝对接并实现自动调控等方面还未完全实现。未来需要进一步提高系统的智能化程度,以更好地服务于柑橘生产。

参考文献:

[1]  中国农业农村网.“互联网+农业”的十大方向[EB/OL].http://www.agri.cn/zx/jjps/201908/t20190809_6478702.htm,2015-06-16/2021-1-29.

[2]  王沛栋.“互联网+”助推现代农业发展的四个维度[N].河南日报,2016-02-19(09).

[3]  重庆市农业技术推广总站.2020年重庆市水果生产情况[EB/OL].http://www.cqates.com/details.aspx?topicId=760312&ci=1608&psi=104,2020-12-28/2021-01-29.

[4]  李丹,卢嘉威,何少芳,等.智慧农业生产示范管理服务平台设计与应用[J].现代农业装备,2020,41(04):48-54.

[5]  中华人民共和国国务院.中共中央国务院关于落实发展新理念加快农业现代化 实现全面小康目标的若干意见[EB/OL].http://www.gov.cn/zhengce/2016-01/27/content_5036698.htm,2016-01-27/2021-1-29.

(责任编辑:敬廷桃)

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