基于Android的茶叶病虫害查询诊断系统的设计

叶 煜，李 敏，王 彪



基于Android的茶叶病虫害查询诊断系统的设计

叶 煜，李 敏，王 彪

（成都农业科技职业学院 信息技术分院，四川 成都 611130）

随着手机的极大普及，为促进农业专家系统的普及和应用，改善传统的、基于Windows的专家系统的效率和使用效果，对手机应用于农业专家系统进行了探讨，设计了基于Android的手机茶叶病虫害查询诊断系统用户通过手机可以查询、诊断茶叶的病虫害信息，获得病虫害防治方法，农资信息，以及与专家沟通交流的渠道。以便为茶叶的生产种植提供了技术支持，为茶农带来方便。

Android；茶叶；病虫害

0 引言

在农业生产中，病虫害一直是农业生产面临的重要问题，病虫害的及时有效防治是保证作物正常生长发育获得高产的重要因素。建立依靠推理机和知识库，如在某一领域有深入研究的专家一样解决问题的专家系统，为农业生产者提供各种建议和指导，使农业生产者可以进行更为有效的农业生产[3]。目前我国农业的许多领域如蔬菜、水果、畜牧、养殖等都已使用了专家系统[4-11]，并取得了很好的经济效益和社会效益。

茶叶是我国重要农业经济作物之一。要提高茶叶生产和种植的品质，实现茶叶高产、优质、高效，应该在茶叶种植过程中，及时做好茶叶病虫害的诊断、防治工作。茶叶病虫害的良好控制是提高茶叶产量和品质的重要内容之一。病虫害控制的关键在于及时正确地诊断。由于我国产茶区地域辽阔，受各地环境和气候等多种因素的影响，不同地区病虫害发生的种类和范围各不相同，据不完全统计，茶树害虫超过400种，茶树病害100种以上，这些病虫害对茶叶生产带来很大威胁[12]。因此，病虫害的诊断和防治工作尤为重要。但我国作为一个传统农业大国，农业信息化起步较晚，农民科技文化素质相对较低，加上大部分基层农业技术人员难以详尽地掌握数量众多的茶叶病虫害资料，不能对出现的问题进行准确及时的诊断和防治，对茶叶生产造成影响。因此，建立一套方便快捷、诊断准确及时、防治措施得力的专家系统，对生产过程中少走弯路、减少损失是非常必要的。

1 设计目标

目前的农业生产领域，虽然开发了一批农业智能系统，但这些系统多数基于Windows平台，从目前的使用效果来看，成本高、对网络环境的依赖性强、人机交互等方面较差。随着智能手机的不断普及，移动互联网的快速成长，用户规模不断增大，开发基于Android的农业智能系统应用终端更适于经常工作在田间地头的生产人员。

本系统针对茶叶种植，以高效管理和有效控制茶叶病虫害为目标，将已经掌握的茶叶病虫害资料作为基础，为广大基层农业技术人员和农民服务，提高农业管理人员、基层农业技术人员以及广大农民对茶叶病虫害的诊断和防治水平，减少农药使用量、减轻环境污染、提高茶叶品质，加速推进茶叶生产管理的科学化、规范化和标准化进程。

2 系统设计

2.1 系统架构

系统分别采用基于B/S架构的服务端和基于C/S的客户端，MVC框架具体分为应用层、业务逻辑层和数据层。应用层负责与用户交互，专家或管理员通过服务端对系统进行管理，茶农通过APP获取病虫害的查询诊断信息以及其他资讯；业务逻辑层负责处理网络传递过来的数据以及与数据库的交互；数据层主要是存储病虫害以及处置方式的信息以及相关资讯。

2.2 系统组成

茶叶病虫害查询诊断系统主要由知识库、知识获取、推理机、解释器、人机接口等五部分组成。知识库存储以适当格式表示的相关专家积累的有关茶叶生产过程中病虫害的专门知识、经验和常识。知识获取的基本任务是为专家系统收集知识，建立起全面、有效、可靠的知识库，它将茶叶生产管理专家的知识和经验格式化之后加入到知识库中，并提供修改知识库原有知识和增加新知识的相应手段。推理机用于控制、协调整个系统的工作，在一定的控制策略下，系统根据用户与系统交互的信息及知识库中的知识对问题的进行求解。解释器用于解释推理的结果。人机接口是系统与用户进行交流的界面，通过该界面，用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题，系统输出推理结果及相关的解释。

2.3 系统流程

茶农在发现茶叶病虫害之后，记录下病虫害的部位和特征，在平台输入或选择病虫害信息，系统根据病症描述，提取病害特征与数据库中病虫害特征信息进行比对，并将匹配的结果以及从知识库中提取到了治理方案反馈给客户端。

2.4 系统的功能模块设计

茶叶病虫害查询诊断系统的功能模块分为病虫害诊断功能、查询功能、知识库维护功能和其他辅助功能等。诊断功能主要根据病虫害特征进行诊断，提供防治方法；查询功能主要是按照病虫害名称查询该病虫害的证症状、图片、防治方法等；知识库维护功能主要用于对相关专家和技术人员对知识库进行更新；辅助功能有农资信息、专家列表等。系统功能模块如图1所示。

2.4.1 系统诊断功能设计

系统的诊断功能原理，用户在系统APP主界面中选择病害或虫害诊断功能后，将进入茶叶病虫害诊断的分界面，用户提交病虫害相关信息后，系统将信息发送至数据库，数据库将推理的结果返回至客户端，用户再进行下一步操作，经过几轮推理之后，系统将产生诊断结果，此诊断结果以及相应的防治方法发送至客户端后，用户就可以在诊断结果中选择病虫害的防治方法进行操作。

2.4.2 系统查询功能设计

系统查询功能原理，用户在系统APP主界面中选择病害或虫害查询功能后，将进入茶叶病虫害查询的分界面，用户提交病虫害相关名称后，系统将信息发送至数据库，数据库将查询的病虫害结果信息以及此病虫害相应的防治方法返回至客户端，用户查询结果中进行学习或选择病虫害的防治方法进行操作。

图1 茶叶病虫害查询诊断系统功能模块图

2.4.3 系统辅助功能设计

系统辅助功能原理，用户通过系统APP选择辅助功能之后将进入子界面，用户选择农资信息或专家列表之后，系统将操作信息发送到数据库，数据库将相应信息返回至用户。

2.4.4 知识表维护功能设计

系统知识维护功能原理，用户在系统APP主界面中选择知识表维护功能后，将进入知识表维护功能的分界面，知识表维护功能主要包括知识表编辑、存取、组织和知识维护等模块，实现对知识表的存取、组织、修改和维护等功能。知识表中的内容需要通过较长时间大量、全面的农业知识收集，经过农业专家与计算机专家以事实测定其规则的正确性之后完成知识规则的建立。

3 知识库

知识库是专家系统的关键之一，在农业专家系统知识库中，知识表示为事实、知识规则和结论。知识库中存储农业专家的知识和经验之外，还要存储必要的约束规则。当用户提交信息进行决策时，相应信息也要进入知识库参与推理。知识获取把解决问题的专门知识转化为计算机可以识别的代码，知识的表示通过规则来实现。每一条规则都包含前提和结论以及阈值和可信度。阈值指定推理时某规则是否可以应用。在阈值给定的范围内，由前提推出结论，结论由可信度标明其逻辑蕴涵强度。各规则之间具有逻辑与、逻辑或、逻辑非、逻辑异或等关系，此外规则之间还具有互补和互斥关系。上述规则都是基于知识的，要进行推理还必须建立基于规则的规则，以确定规则之间的联系，从而实现规则之间的计算。规则的提取和逻辑关系的确定由领域专家和知识工程师共同完成，然后集成为规则库[13]。

基于以上原因，本系统知识库分为静态知识库、动态知识库和知识规则库，静态知识库中记录领域专家的掌握的各种品种的茶叶所发生过的病虫害情况，以及该病虫害对应的防治措施等，包括病虫害名称、别名、病虫害图像、寄主植物、分布区域、为害特征、发病规律、形态特征、生活习性以及防治措施等；动态知识库保存推理的中间值和过程参数，并将最终的结果通过推理机发送到人机界面，动态知识库针对用户的具体查询而建立，在运行中动态更新，有利于保证静态知识库的安全性、一致性和完整性。知识规则库则存放各种推理、约束的规则，在人机接口输入信息时，专家系统以该信息为起点进行推理，通过在一定规则下对大量数据进行筛选，从而发掘出最优结果。

4 推理机

推理就是根据一定的规则和事实推出结论的过程。本系统以获得病虫害防治措施为目标，推理过程是在一定的控制策略下，使用知识库中的规则对数据进行匹配，最终获得结论的过程，是基于规则的产生式系统，其推理机制是演绎性推理。推理机的控制策略主要有正向推理、反向推理和混合推理。正向推理是从已知的事实出发向目标操作，反向推理则以假定目标向事实进行操作。正向推理和反向推理这两种单一控制策略都有自身的局限性，正向推理目的性不强，需要经常回溯，效率较低；反向推理存在目标选择盲目的问题，当结论较多时表现更为明显。本系统主要采用混合推理策略，结合正向推理和反向推理各自的优点，推理实践中利用已知的事实选择恰当的目标进行反向推理，既克服了反向推理目标选择的盲目性又避免了正向推理的无目的性。比如罗列茶叶病虫害的特征给用户进行选择，当用户选择了病虫害特征后，未被选择的特征被筛除掉，减少推理判断的空间，推理机再引导用户对被选特征的病虫害进行判断和特征选择，推理机需要具有对病虫害特征和病虫害结果进行双向搜索的能力，因此推理机的设计为混合推理方式。

5 结语

茶叶病虫害查询诊断系统的目的是科学、快速、准确地为茶农提供病虫害信息和防治方法。本系统采用多种诊断方式，结合茶农自身对病虫害的认识，设计诊断系统的框架，操作更为方便简单，有利于基层人员的使用，也可以有效提高病虫害诊断的准确性，提升病虫害防治效果。除了方便茶农和基层技术人员快速、准确地获得所需信息之外，还能使他们及时得到专家的指导，解决茶叶生产过程中技术难点，有效推广农业专家的知识和经验，提高茶叶生产水平，提高生产的经济效益。

[1] 搜狐. 农业专家系统及专家系统平台介绍[EB/OL]. http: //www.sohu.com/a/197868675_218008. 2017-10-13.

[2] 张弘炀, 蔡骋. 基于计算机视觉的苹果水心病无损在线分级系统[J]. 农机化研究, 2018, (10): 208-210.

[3] 刘波, 郭洪恩, 李志鹏. 农业专家决策系统及发展趋势研究[J]. 农业科技通讯, 2018, (5): 10-11.

[4] 张文龙, 周静, 戴保威. 农业专家系统研究进展[J]. 种子, 2004, (10): 48-49.

[5] 彭志良, 赵泽英, 王海, 等. 生猪养殖管理专家系统的开发与应用[J]. 贵州农业科学, 2010, (12): 262-264.

[6] 王海, 李莉婕, 王红, 等. 鹌鹑养殖管理专家系统的开发[J]. 农技服务, 2016, (11): 121-122.

[7] 洪波, 张锋, 李英梅, 等. 基于微信平台的陕西蔬菜病虫害专家诊断系统[J]. 中国植保导刊, 2017, (12): 48-52.

[8] 潘大丰, 程季珍, 李群, 等. 蔬菜施肥专家系统[J]. 华北农学报, 2000, (3): 118-121.

[9] 董定超, 梁伟红, 濮文辉, 等. 海南无公害蔬菜生产专家诊断模型的构建与集成开发[J]. 热带农业科学, 2014, (9): 98-101, 108.

[10] 陈雪芬. 茶树病虫害防治[M]. 北京: 金盾出版社, 2008(9)

[11] 杨静, 杨盘洪. 面向Internet/Intranet的山西省农业专家系统研究[J]. 太原理工大学学报, 2009, 32(3): 230-233.

Design of a Tea-Based Pest and Disease Query Diagnosis System Based on Android

YE Yu, LI Min, WANG Biao

(Chengdu agricultural college Department of Information technology, Sichuan Chengdu 611130)

With the great popularity of mobile phones, in order to promote the popularization and application of agricultural expert systems, improve the efficiency and use effect of traditional Windows-based expert systems, the application of mobile phones to agricultural expert systems was discussed, and Android-based mobile phones were designed. The tea pest and disease inquiry and diagnosis system users can query and diagnose the pest and disease information of tea through the mobile phone, obtain pest control methods, agricultural materials information, and channels for communication with experts. Provided technical support for the production and cultivation of tea, convenient to tea farmers.

Android; Tea; Pests and diseases

TP182

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.11.016

成都农业科技职业学院院级科研项目(课题编号：cny17-20)

叶煜(1972-)，女，副教授，主要研究方向为计算机应用；李敏(1976-)，女，副教授，主要研究方向为计算机应用；王彪(1983-)，男，高级工程师，主要研究方向为计算机应用。

叶煜，李敏，王彪. 基于Android的茶叶病虫害查询诊断系统的设计[J]. 软件，2018，39（11）：68-71