基于数字孪生的智慧农业生产监控系统设计与应用＊

［徐栋梁 黄河清］

1 引言

2018 年7 月2 日农业农村部发布《农业绿色发展技术导则（2018—2030 年）》提出：“重点研发农田环境智能监测技术、智能分析决策控制技术、天空地数字农业集成技术、数字化精准化短期及中长期预警分析系统”，2019 年11 月重庆市政府发布了《重庆市智慧农业发展实施方案（试行）》指出：“建设一体化智慧农业监测体系。综合利用物联网、云计算等现代信息技术和设施设备，对农业资源要素、生产过程及生产环境进行感知、诊断、决策，开展作物长势及生长环境持续监测、重大动植物疫情防控、灾害预警、农情信息动态等服务”。这一系列文件充分体现国家和地方政府对于智慧农业监控模式及其技术的强烈需求。

本文以物联网、人工智能、数字孪生等技术为载体，设计了以数据为驱动、虚实融合的集农业种植、管理与控制为一体的监控平台，能够实现对感知、控制等设备远程实时操控和相关数据实时性、高可靠性采集与反馈，对于提升农业生产全过程的信息化管理具有重要意义。

2 智慧农业生产监控系统面临的问题

智慧农业是现代农业发展的必经之路，也是一个国家农业现代化和信息化的标志之一，世界各国都十分注重对智慧农业的研究与应用。我国是农业大国，传统的农业发展模式目前仍然是我国农业生产的主要方式。农业信息化是国家信息化重要推动力，然而粗放式的传统农业生产模式远远不能达到农业信息化发展的要求，如何实现农产品的智能化培育和精细化控制是智慧农业当前面临的严重挑战。目前智慧农业在发展过程中主要面临以下几个问题：

一是设施设备简陋，无法采集全局实时数据。目前智慧农业主要是以温室大棚为代表，数据采集设施基本上就是温度传感器和湿度传感器，设备普遍简陋。而对于农业生产相关要素的基础数据（土壤、空气、温湿度、光照、产量、生长情况、作物健康状态等）无法及时采集，导致无法针对具体情况进行会商分析，对农业生产进行科学指导。

二是服务形式单一，缺乏全局性把控与决策。现有智慧农业监控系统在技术上大部分还缺少多参数传感器融合技术的应用，以及大数据智能决策分析技术的应用，只能提供简单的灌溉、人工施肥等服务，而对于农业生产中可视化页面显示环境气象数据、土壤数据、监控画面、控制参数等服务需求无法满足，更无法依据作物的生长变化趋势实现智能化培育和精细化自动控制。

三是可视化程度低，缺乏虚实映射可视化监管平台。当前智慧农业监控系统技术集成度较低，缺乏可视化的监管平台，大多数农民知识文化水平有限，当前的智慧农业监控系统不易上手，不能针对系统采集的实时数据进行快速、精准的做出判断，尤其在执行远端操作时容易出现信息流断链、操作偏差等尴尬局面，无法实现动态交互和实时连接。

针对上述问题，本文以物联网技术、人工智能、数字孪生等技术为支撑，以高精度传感器等组建智能感知系统，以5G 高速网络、人工智能等技术组建超可靠传输系统，以数字虚拟仿真、智能决策、3D 虚拟场景等技术组建数字孪生与智能控制系统，三个子系统能有效阶级当前农业生产监控系统所面临的突出问题，为农业生产向智慧化、数字化、智能化快速转型提供重要支撑。

3 系统总体架构设计

基于数字孪生的智慧农业生产监控系统主要是将农业生产作物以及各物理实体在真实场景中的全生命周期通过传感技术、网络技术、人工智能、机器学习等技术反映在虚拟的数字世界里，通过集成多维物理实体的数据，辅以数据分析和仿真模拟，近乎实时地呈现农业生产物理实体的实际情况。根据系统结构和功能不同，主要包含3 个部分，如图1 所示。

图1 数字孪生智慧农业生产监控系统架构

3.1 智能感知系统（数据保障层）

智能感知系统与系统架构中的数据保障层相对应，智能感知系统是整个农业生产监控系统的基础，支撑着整个系统的运行，是农业生产监控系统的数据来源，并为智能决策提供依据。主要是由温湿度传感器、CO2浓度传感器、光照传感器、高清摄像机以及高保真模型等所组成，主要功能是通过温湿度、光照、摄像机等各种高精度传感器立体感知系统对农业生产物理场景的各要素进行实时感应、监控和反馈，实现全局性与实时性数据采集。

农业是一个高度复杂和动态的领域，生产过程会受到光照、空气、病虫害、土壤墒情、气候因素等条件的影响，将不同类型的高精度传感器采用分布式方式组建成智能感知系统，一方面可以确保农业生产数据的全域感知，解决了传统是智慧农业因设备简陋而无法采集全局实时数据的弊端；另一方面，由于数据采集的数据源于多种不同类型传感器，具备多源性、异构性、多尺度、高噪声的特点，为确保感知数据的真实可靠，在数据保障层还需要对数据进行整理、识别、清洗、存储、计算和分析，然后再进行传输。因此经数据保障层上传的数据更准确，更能反映农业生产中物理实体的实时特性，数据更具适用性。

3.2 超可靠传输系统（网络传输层）

超可靠传输系统与系统架构中的网络传输层相对应，超可靠传输系统是连接智能感知系统和数字孪生与控制系统的桥梁，整个农业生产监控系统的基础。信息传输和处理的时延也需具有较高的要求，外界环境对传感器精度的影响、数据传输过程中的数据丢失等使得获取的数据存在一定的误差。因此，超可靠传输系统主要是由包括5G 高速网络、光纤接入网等接收信息和汇聚数据，以及人工智能算法等对数据进行分类和处理，并根据不同功能和不同分任务采用多路径路由算法等进行数据的高速传输和准确分发，通过Socket、RPC、MQSeries 等软件接口实现虚拟实体与服务的双向通讯，监控数据实时动态映射，完成直接的指令传递、数据收发、消息同步，通过控制过程实现对物理实体的操作。

超可靠传输系统完成实时读取融合数据、关联数据、生命周期数据等驱动动态仿真，具备自主访问、计算、分析和交换农业生产场景过程及服务信息，为不同生产场景提供多接口、多协议、多选择的智能网络传输环境，满足农业生产各场景对数据传输的实时性和高可靠性的要求，实现场景各要素的实时互联互通，能够满足多样化的农业生产监控服务，能有效解决传统农业生产监控系统中的服务形式单一等问题。

3.3 数字孪生与智能控制系统（孪生功能层）

数字孪生与智能控制系统与系统架构中的孪生功能层相对应，主要是向实际的农业生产系统设计、监控、使用和维护需求等提供相应的功能，包括3D 场景、虚拟体验、触摸感知、指令下达、智能决策、智能控制、虚实映射等。数字孪生与智能控制系统相较于传统农业生产监控系统在用户操作层面有很大不同，孪生功能层可以给使用者提供一个人机交互的良好使用环境，服务形式更多样化，界面操作简单，使用者能够获得身临其境般的技术体验，能够迅速了解和掌握农业生产监控系统的复杂特性和功能。同时孪生功能层集合了包含图像识别、语音识别等人工智能技术，可以快速方便的通过语音和肢体动作访问数字孪生体功能层提供的信息，获得分析和决策方面的信息支持。

数字孪生与智能控制系统能够实现远程精细化和智能化控制，采用的数据驱动和模型融合协同控制技术是其关键原因。数字孪生功能层采用数据驱动的方式利用系统的历史数据和实时运行数据，对数理模型进行更新、修正、连接和补充，融合系统机理和运行数据，实时动态评估系统。数字孪生智慧农业生产数据融合与协同控制系统采用具有特定结构和性能的设施、工程、算法和管理技术，相比于传统智慧农业系统其智能化程度更高，可以为种植业提供相对可控制甚至最适宜的温度、湿度、光照、水、肥和气等环境条件，在一定程度上摆脱对自然环境的依赖而进行有效生产的农业。

4 农业生产物理实体与虚拟孪生交互与协同机制

智慧农业生产监控系统中用于监测和控制的物理实体与三维模型的虚拟孪生之间的数据和信息交互，是实现虚实融合、以虚控实的关键。虚拟孪生是用来模拟、诊断、和预测农业实体在现实物理环境的自身状态、环境影响和最终结果，通过物理实体与虚拟孪生之间不断地进行数据和信息交互进而完善农业生产监控系统，并在虚拟实体中进行模拟、监控、诊断、预测和控制农业实体在物理世界中的状态。本文针对农业生产物理实体的相关特点，结合数字孪生智慧农业生产监控系统架构，设计了智慧农业生产物理实体与虚拟孪生交互与协同机制，如图2 所示。

图2 智慧农业物理实体与虚拟孪生交互与协同机制

智慧农业物理实体与虚拟孪生交互与协同机制包括物理—物理、虚拟—虚拟、物理—虚拟等形式，涵盖人、机、物、环境等多种要素。物理—物理交互与协同可以使不同类型的高精度传感器、高清摄影机等物理设备间相互通信、协调与协作，可以实现农业生产全局信息，采局信息的采集与融合可以完成单设备无法完成的任务；虚拟—虚拟交互与协同可以连接多个虚拟模型，形成信息共享网络，构建成全域化智能环境，可以提供实时的双向数据传递，为智能决策提供可实施的基础；物理—虚拟交互与协同使虚拟模型与物理对象同步变化，并使物理对象可以根据虚拟模型的直接命令动态调整。

在智慧农业物理实体与虚拟孪生交互与协同机制中，高保真数字孪生模型是以农业生产全局智能感知设施设备、2D 图纸、3D 场景、实体运行状态、各告警事件等为基础，形成以数据为驱动、虚实映射的全域全要素数据资源，为系统的智能协同、仿真优化提供了人工智能体系所需的数据支撑。分布式网络、多路径路由传输构建的网络环境为信息中枢，其高可靠性的实时数据传输的智能网络环境，是实现不同类型的数据之间不断地融合交互，并持续不断地更新孪生数据，让农业生产监控实体和数字世界进行迭代交互优化的重要通道。以智能控制器以及系统高保真模型等通过软件接口为农业生产监控信息集成展示提供了可视化载体，全面集成并融合了农业生产监控系统物理资源、数据流、监控、管理、维护、服务等相关业务的运行状态，确保智慧农业生产监控系统全域感知、虚实融合、以虚控实和精准控制。

5 总结

智慧农业生产监控系统的数字孪生化设计与应用可以同时实现农业生产现场各类监测数据实时驱动的数字场景映射，远端数字场景农业生产监控画面、控制参数、农作物生命周期中多源动态数据可视化等；在数字场景通过虚实交互接口对农业生产现场进行远程精细控制；实时农业生产动态数据驱动数字场景双向映射，自动调度优化方案与仿真，及时评估生产策略，帮助农民做出更好的决策，实现高质量生产。开展智慧农业生产监控系统的数字孪生化设计与应用研究对于推动智慧农业转型升级，实现农业生产经营与管理朝精细化、智能化、数字化、可视化等方向发展具有重要研究价值和实用价值。