大田农业信息监测管理系统设计开发

王聪 裴莉 徐勇 张煜晗

(吉林省农业机械研究院，吉林 长春 130021)

前言

吉林省正在全面推进“数字吉林”建设。发展“智慧农业”，促进吉林从农业大省向农业强省迈进。重点发展数字农业应用，大力推进农业物联网推广与应用[1]。信息化背景赋予智慧农业新的定义与生命力，不但拓宽了智慧农业的应用渠道，而且丰富了智慧农业的内涵，以互联网、物联网、计算机、大数据等多样化信息技术为载体的智慧农业体系，进一步优化农业生产模式，促进农作物产量与质量的提高，增加广大农民的经济收入，为现代农业的成功转型注入源源不断的驱动力，开辟农业生产的崭新局面[2]。本研究应用农业物联网技术采集大量的农田环境数据，设计开发大田农业信息监测管理系统，该系统可为政府及农民提供农业生产的合理化建议，推进“数字吉林”建设，让传统农业焕发生机。

1 系统简介

大田农业信息监测管理系统应用于大田，该系统利用互联网技术、信息技术及无线通信技术，将气象信息、大田现场实况信息、农作物生长信息、土壤相关参数，以及灌溉和施肥的控制等农业生产进行管理。

本系统采用B/S架构，分为数据层、业务层、交互层3层设计搭建：能够完成数据采集、数据传输和数据存储的数据层，实现数据处理、分析、控制等功能的业务层，以及通过可视化方式向用户传递数据及信息的交互层。数据层，包括数据采集、数据传输、数据存储3个部分，本系统的数据主要来自通过传感器采集的数据，数据传输主要采用4G网络。系统数据库管理具有3个特性：数据信息综合多样性；数据访问开放性，系统开发对外访问接口，方便二次开发；信息安全性，保障网络安全，设置多层访问权限。业务层，主要设计为系统要实现的功能。大田农业信息监测管理系统功能主要包含：土壤墒情监测、土壤盐分监测、田间气象监测、虫情采集、灌溉运行监控、图像信息采集、农事操作信息采集、农机作业管理以及基础信息管理等功能。根据监测点不同进行分类，将监测点划分为墒情站、盐分站、气象站、虫情站、施肥点、主干管、图像站、农事操作调查点、农机、地块等分类(如图1)。

图1 系统综合界面

2 农田环境数据监测

2.1 土壤墒情监测

水利部农村水利司下发了《全国农田灌溉水有效利用系数测算分析技术指导细则》[3]，本系统采用“首尾测算法”开展土壤墒情测算分析工作。通过本系统监测各监测点的土壤墒情参数，可查看所有监测点的当前土壤墒情参数，也可以通过左边栏查看某一监测点的土壤墒情参数。土壤墒情监测参数包含名称、设备地址、土壤湿度(Vol%)、土壤温度(℃)、采集时间、历史记录。其中土壤湿度(Vol%)和土壤温度(℃)参数包含不同土层数据。

2.2 土壤盐分监测

吉林省白城地区盐碱地较多，为了监测盐渍土情况，掌握土壤脱盐规律，为了研究如何合理有效地利用盐渍土，就需要监测土壤盐分参数。通过本系统监测各监测点的土壤盐分参数，可查看所有监测点的当前土壤盐分参数，也可以通过左边栏查看某一监测点的土壤盐分参数。土壤盐分监测参数包含名称、设备地址、土壤盐分(mol·L-1)、溶液电导率(S·m-1)、溶液离子浓度(mol·L-1)、历史记录。

2.3 田间气象监测

我国作为一个农业大国，农业生产受到天气条件的极大影响，在全球气候变暖的背景下，我国各类极端天气气候事件发生频率明显加大，农业生产遭受气象灾害的风险日益增加。因此，围绕气象开展为农服务，在长期的农业防灾减灾、农业生产活动等服务中发挥着重要作用，为国家和各级政府制定农业战略、农业结构调整、布局优化、农业生产管理、农业防灾减灾、应对气候变化和合理利用农业气候资源等提供科学依据[4]。大田农业生产依然需要“靠天吃饭”，风调雨顺则丰收，出现自然灾害则歉收，农业气象决定了收成、品质和成本，同时影响着农民的生活。

本系统中田间气象监测具有多指标、多模型、多数据特性，在实时业务环境中能够稳定运行。通过本系统监测各监测点的田间气象数据，可查看所有监测点的当前田间气象参数，也可查看某一监测点的田间气象参数。田间气象监测参数包含名称、设备地址、降雨量(mm)、相对湿度(%)、气温(℃)、气压(kPa)。其中降雨量(mm)包含1h降雨量(mm)以及1d降雨量(mm)两种数据；相对湿度(%)包含实时、最高、最低3种数据；气温(℃)包含实时、最高、最低3种数据；气压(kPa)包含实时、最高、最低3种数据。

2.4 虫情采集

本系统虫情采集采用远程无线传输方式，主要包含诱虫陷阱和利用微型高清摄像头进行图像识别两大功能。虫情采集测报装置主要以远程视频监控系统的智能拍照功能为基础，集合4G无线传输技术，实现图像的定时采集和回传。当诱虫陷阱将害虫引入容器后，传感器感知新虫进入，向图像采集设备发送指令，图像采集设备将害虫图像传到服务器中，数据处理程序对不同种类的诱虫图片进行图像预处理，构建SVM识别模型，根据害虫数据库，判断害虫种类，并将病虫害信息存储数据库中。通过本系统监测各监测点的虫情数据，可查看所有监测点的当前虫情采集数据，也可以通过左边栏查看某一监测点的虫情采集。虫情采集数据参数包含名称、采集地址、虫态、作物类型、害虫种类、调查总株数、虫口密度(头·株-1或头·m-2)/发病率、危害症状、已采用的防治方法与效果、图片、采集时间、备注、操作、历史记录。当系统发现虫情后，会自动定时采集并存储图片，同时对病虫害进行判断，当未发现病虫害时，系统不会存储图片及病虫害数据。

2.5 阀门控制

田间终端控制阀是田间自动化灌溉应用的关键技术之一。目前制约我国大田农业发展的关键因素就是水资源的短缺，我国水资源仅占世界总量的6%，而我国的农业灌溉用水量就占据了总用水量的69%以上，更为严重的是，我国农业灌水利用系数仅为0.47。因灌溉用水方式不合理造成了大量的水资源浪费，加剧了我国水资源紧缺的现状[5]。本系统的阀门的控制，分为定时开启与定量开启2种方式，其中定时开启阀门需设置开启时长，定量开启阀门需设置水量(m3)。设定完定时定量功能后，需勾选应用到全部阀门还是某一个或某几个阀门。因此通过本系统可实现节水灌溉阀门的远程控制功能，从而实现自动化、精准化节水灌溉。

3 农事操作调查功能

系统根据地理位置设置农事操作调查站点列表及方位地图按钮。

3.1 图像信息采集

选择某一农事操作调查站点可查看当前站点周边图像及视频实况数据，可查看定时采集的图像数据。

3.2 作物全生长期图片数据采集

全生育期的长短是区分作物品种成熟早迟的依据。其长短因作物的种类、品种特性而异，同一品种亦因栽培技术和环境条件不同而有变化。温度、光照条件是影响作物生育期长短的主要因素[6]。根据播种—出苗、出苗—拔节、拔节—抽雄、抽雄—散粉、散粉—吐丝、吐丝—成熟6类，按不同时间段划分作物图像数据，并按各年不同作物状态及生长时间进行对比。同时提取当时的田间关键环境数据，包含名称、调查点地址、空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、采集时间等参数。

3.3 肥料施用表

为了保障农作物的质量，避免因化肥的使用不当对农作物造成不利的影响，研究化肥在施用中存在的问题，需要详细记录各地块的化肥施用情况。记录各地块的施肥情况，包含名称、调查点地址、地块名称、作物类型、施用时期、肥料名称、用量(kg·667m-2)、品牌、供应商、采集时间、操作以及历史记录。合理施肥有利于提高农作物的产量、品质、增加农民收入；不合理施肥会造成农作物营养比例失调，影响其正常生长发育和营养品质，尤其是降低农作物抗逆性，加剧环境污染。施入过量无机氮肥可使农作物积累大量硝态氮，导致农作物中硝酸盐含量超标，影响农作物的品质与安全。来自化肥产品中的磷矿石含有镉、铅等重金属，长期施用含有该类重金属杂质的肥料可造成土壤重金属积累，肥料中的重金属污染不容忽视[7]。

3.4 土壤检测报告

记录土壤定期检测数据，包含名称、调查点地址、地块名称、作物类型、铵态氮(mg·kg-1)、硝态氮(mg·kg-1)、尿素氮(mg·kg-1)、有效磷(mg·kg-1)、钾(mg·kg-1)、农药残留(mg·kg-1)、盐分(mol·L-1)、湿度(%)、温度(℃)、采集时间、操作与历史记录。

3.5 农机作业任务记录

农机作业任务记录功能，为农机作业质量测算提供了数据支持，同时为农机作业工作人员和管理人员提供了监测工具。利用农机行驶轨迹数据和车载作业传感器采集的耕作数据可以估算出作业质量参数和作业地块信息，为区域作业的宏观调控提供数据支持。农机调度与任务规划问题的求解可以提高农业机械的资源利用率和区域作业效率，对于节能减排也有重要意义[8]。通过本系统的农机作业管理模块，进入到“农机作业任务记录”的详情页面，了解其最新的农机操作信息。包含农机作业路线、农机时速、农机当前坐标、农机耗油量等数据(如图2)。通过对农机作业任务的记录，可测算农机作业合格率、农机作业面积、农机作业重耕率以及农机作业漏耕率。根据定位情况，可以知道驾驶员进行农机作业，减少重耕和漏耕的几率。

图2 农机作业任务记录

4 结语

本研究采集大量的农田环境数据，设计开发大田农业信息监测管理系统，通过硬件平台、软件流程实现进行设计，实现农田环境数据监测和农事操作调查功能，主要包含土壤墒情监测、土壤盐分监测、田间气象监测、虫情采集、灌溉运行监控、图像信息采集、农事操作信息采集、农机作业管理以及基础信息管理等。本系统工作性能稳定、响应灵敏性高、易于操作、可视化程度高。

本项目在推广应用过程中，还面临着建设和运维成本高、带动效益不明显等方面的问题[9]，希望政府进行合理规划和正确引导，出台扶持智慧农业发展的政策措施。