农机化生产的远程监测与数据统计技术研究

(黑龙江省农业机械工程科学研究院，哈尔滨 150081)

0 引言

农业是我国的第一产业，也是国民经济的支柱，农业的发展情况直接影响到社会稳定和每一个人的生活。农业机械化生产是我国农业向现代化发展的必经之路，随着我国整体科研能力的提升，农业上所能应用的先进技术逐渐增多，使农业生产的科学性更有保证。在网络化和信息化时代，农业机械化生产可以利用远程监测和数据统计技术实现农田信息、机械作业情况的实时收集，并能通过各种数据的汇总进行农机作业调配、产量预测、病虫害防治等工作，进而有效提高农业生产资源的利用情况，确保农业生产的顺利实施[1]。

1 农机化生产的远程监测技术原理

针对于农机化生产的远程监测技术主要是基于网络技术和信息技术加以实施的，能够通过众多的现代化设备实现对农业生产环境、农机作业情况等信息的远程获取。现阶段，我国很多地区都在纷纷研发或建立网络化的农机智能平台(图1)，其中的一个主要功能就是实现对农机化生产的远程监测。网络化的远程监测技术主要是通过传感器、GPS终端、图像获取设备来实现对所需农机化生产信息的获取，相关数据通过数字传输、数据分析处理能有效指导农业机械化生产的过程[2]。

图1 网络化的农机智能平台相关功能

远程监测技术由数据获取装置、监控控制中心、数据服务中心、智能网关等组成。数据获取装置的范围十分广泛，是指能够实现对农业生产各个方面信息获取设备的总成，针对不同品种、不同地域的机械化生产情况，所选用的设备和相关功能也不相同。监控控制中心主要由计算机、移动处理终端、显示系统等组成，能够实现对获取的检测信息进行显示，并为相关人员提供决策参考，农业经营管理人员可以通过显示屏显示的监测数据进行作业情况了解，同时便于作业方案的调整。数据服务中心主要包括数据发送设备、数据传输设备、数据接收及存储设备，并提供数据查询功能，是依靠信息技术建立起来的专业传输系统。智能网关主要负责协调数据获取与传输工作，帮助完成数据种类的扩展与有效收集，并将监测到的数据信息通过网络发送给远程管理终端。通过网关的合理化设计，能够使数据获取装置的所有装备形成系统的网络，从而形成对农机化生产整体情况的全面监控。智能网关具有良好的匹配性，能够针对不同通信技术的标准实现互联互通，完善的协议转化能力使复杂多样的网络协议形式得以集中并转化为数据。网关还能实现对节点的状态、属性、标识的管理，并可靠执行农业机械化生产远程控制的相关指令。

2 远程监测控制软件种类与特点

农机化生产的远程监测软件通常包括两种形式，一种是依托于地区农机管理部门开发的农机智慧平台实施，将远程监测的硬件系统通过网关与智慧平台的相关功能实现连接，匹配后农民和农机管理部门都可以通过农机智慧平台获取农机化生产的实际情况，并能实现对农机化生产的管理、数据统计、决策更改等。另一种是定制化的软件管理系统，主要是以农场或大面积经营的耕地为单位，在进行农机化生产监测硬件设计与布局的同时，以模块化的形式建设软件系统，将软件系统与硬件系统的功能进行合理匹配，利用软件技术确保硬件功能的可靠实施。通常情况下，远程监测的管理软件需要程序设计语言作为开发工具，其中需要结合数据库技术、通信技术、计算机网络技术进行相关功能的设计与开发，并充分与硬件布局特点相结合进行功能设计，以保证远程监测系统功能的发挥。

3 农机化远程监测技术的应用方式

3.1 生产情况的监测与管理

利用GPS定位装置、机具作业状态监测传感器、环境监测传感器、土壤状态检测装置、气象数据分析等装置实现全方位农机化生产情况监测，实时获取相关数据并进行上传，便于农业生产经营者了解生产进程、预判作物产量、调整生产方案。远程监测技术还可与自动控制技术相结合，实现对农业生产的自动化管理，例如自动灌溉、智慧农机生产等，进一步减少农业生产的人力负担。

3.2 生产过程中的异常状态预警

远程监测功能能够对农业机械的作业状态进行实时监测，当发现农业机械出现作业质量不合格时，可通过监测软件实现远程报警，提醒生产管理人员检查和调整方案。例如，农机行驶脱离直线、深松深度不足、播种作业漏播等，都可通过监测系统获取异常信息，避免农机作业状态不良造成农业生产质量降低。同时，监测系统还能及时获取农作物生长状态，科学分析和预判可能出现的病虫害问题，并提供警示功能，帮助预防病虫灾害，进一步保证农业收益。

3.3 生产情况的追溯与数据统计

通过远程监测系统对农机化生产各方面数据的获取，能有效整理并记录重要生产数据，方便生产管理者、农机管理部门对过去的生产数据进行追溯，也能方便形成生产情况对比数据，方便生产管理人员对目标数据的提取和数据对比。

4 远程监测的数据统计技术

农机化生产远程监测的数据来源众多，其应用也涉及到机械化生产、运营管理、方案调整、市场价格等众多方面，因此对于远程监测获取的数据，必须要具有科学的统计与整理方法[3]。总体来说，数据整理流程包括数据分类与处理、数据源分析、智能化分析、数据可视转化等几个部分。远程监测技术在数据分析上采用的计算机多重分析方法相对于传统的方差分析、回归分析等方式更具全面性，其能够在众多数据中找到相关联的数据，并对其进行有针对性的分析，数据统计与分析的流程如图2所示。

图2 数据统计与分析的流程

现阶段可应用于远程监测数据统计与处理的软件工具有很多种，例如，Mahout静态数据批处理工具、Storm实时数据流处理工具、Google’s Dremel交互式分析工具等，能够通过多重分析方法对农业生产的质量、工作量、趋势、农情等众多信息进行统计，并形成直观的可视化数据展示。

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