您好, 访客   登录/注册

基于云计算的智慧农业物联网云平台

来源:用户上传      作者:

  摘  要: 我国是农业大国,而非农业强国,我国农业生产仍然以传统生产模式为主,传统耕种只能凭经验施肥灌溉,不仅浪费大量的人力物力,也对环境保护与水土保持构成严重威胁,对农业可持续性发展带来严峻挑战。本项目针对上述问题提出了结合农业专家智能系统、农业生产物联网控制系统和农产品安全溯源系统三大系统,系统利用云平台技术、物联网技术、音视频技术、3S技术、移动通信技术,运用云计算方法,实现农业信息数字化、农业生产自动化、农业管理智能化的智慧农业物联网云平台。
  关键词: 物联网;移动互联网;云计算;农业信息化;农业自动化
  中图分类号: TP3    文献标识码: A    DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2020.01.056
  本文著录格式:翟凌宇,孙凯旋. 基于云计算的智慧农业物联网云平台[J]. 软件,2020,41(01):258262
  【Abstract】: China is a big agricultural country, instead of a strong agricultural country. Agricultural production in China is still dominated by traditional production mode, in traditional farming, fertilizing and irrigating relies on experience only, which wastes lots of manpower and material resources, and poses serious threat to environmental protection and soil and water conservation, and poses serious challenge to sustainable development of agriculture. Aiming at above problems, the project puts forward three systems: agricultural expert intelligence system, agricultural production Internet of things control system and agricultural product safety traceability system, which aim to realize intelligent agricultural Internet of Things cloud platform with agricultural information digitalization, agricultural production automation and agricultural management intellectualization based on cloud platform technology, Internet of things technology, audio and video technology, 3S technology and mobile communication technology, and uses cloud computing method.
  【Key words】: Internet of Things; Mobile Internet; Cloud computing; Agricultural informatization; Agricultural automation
  0  引言
  智慧農业是农业生产的高级阶段,是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体,依托部署在农业生产现场的各种传感节点(环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等)和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导,为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策[1-2]。
  智慧农业物联网解决方案根据作物生长的土壤性状,调节对作物的投入,即一方面查清田块内部
  的土壤性状与生产力空间变异,另一方面确定农作物的生产目标,进行定位的“系统诊断、优化配方、技术组装、科学管理”,调动土壤生产力,以最少的或最节省的投入达到同等收入或更高的收入,并改善环境,高效地利用各类农业资源,取得经济效益和环境效益[3-4]。
  1  系统架构
  智慧农业物联网系统,利用现代信息技术准确掌握大田作物生育进程和“四情”动态,对大田作物苗情、墒情、病虫情、灾情以及大田作物各生育
  阶段的长势长相进行动态监测和趋势分析[5-7],对大田作物生产、田间管理和抗灾救灾进行快捷高效的调度指挥,提高精细生产和田间管理的能力,及时发现生产中存在的问题,制定大田作物管理技术对策,提出大田管理意见或建议,更好地开展技术指导,促进农业增产增收[8-9]。下图1为系统架构图。
  2  基础架构
  2.1  气象环境信息检测系统
  气象环境信息可以通过小型气象站来检测,小型气象站是一套完整的气象监测系统,特别适用于小气候环境监测,通过搭配不同类型的智能型传感器,可以实时采集户外的空气温湿度、光照、风速、风向等环境参数[10]。
  环境信息可以实时直观展现在物联网平台,方便管理人员通过列表、图表的方式查看详细环境信息,也可以通过户外LED屏,集中显示各个环境参数、同时还可以添加介绍、气象信息等[11]。下图2为气象站实时数据界面,图3为气象站实时数据曲线图界面,图4为气象站历史数据分析界面。   2.2  土壤墒情监测与远程灌溉控制
  土壤墒情监测系统主要负责采集土壤环境信息,包括:土壤水分、土壤温度等环境信息,上传至土壤墒情采集器并控制相关设备[12]。墒情信息可以实时直观展现在物联网平台,方便管理人员通过列表、图表的方式查看详细墒情信息,也可以定时将采集到的各种数据通过无线网络发送到其他监测平台或者管理人员的手机上,随时随地都能了解土壤墒情。
  远程智能灌溉系统分为手动控制和自动控制,手动控制功能和自动控制功能能够任意切换,当选择手动控制功能时,通过物联网平台控制电脑或者手机APP就能远程手动控制浇灌系统开和关;当选择自动控制功能时,可通过在物联网平台控制电脑,
  设置开启和关闭浇灌系统阀值,当土壤水分低于下限值时,就能延时自动开启浇灌系统[13]。当土壤水分高于上限值时,也能延时自动关闭交管系统。下图5为土壤墒情监测与远程灌溉控制系统图。
  2.3  可视化监控系统
  作为数据信息的有效补充,基于网络技术和视频信号传输技术,对植物状况和健康状况进行全天候视频监控。该系统采用B/S服务体系结构,实现应用处理功能分布在网络上,云平台服务端提供数据存储、数据处理能力,客户端提供用户服务。由网络型视频服务器、高分辨率摄像头组成,网络型视频服务器主要用以提供視频信号的转换和传输,并实现远程的网络视频服务。在已有Internet上,只要能够上网就可以根据用户权限进行远程的图像访问、实现多点、在线、便捷的监测方式。可以实时查看园区内安全状况和农作物长势。
  3  物联网平台
  通过安装在农业基地的各种传感设备,实时采集监控区域内的空气温度、湿度、光照、土壤水分、土壤温度、风速、实时视频等数据;并将数据通过网络传输给农业平台,平台可对相应数据进行分析、处理。
  本系统针对目前种植环境指标监测困难、手段落后等缺点,将物联网技术应用到农业领域,以终端模块作为物联网的感知层。采集温室内空气温度,空气湿度、土壤温度、土壤湿度、二氧化碳浓度和光照强度等,利用以太网、GPRS、3G等网络技术作为物联网的网络层,实时将种植环境参数传输到以管理软件平台为核心的物联网应用层,实现温室环境信息的实时监测,当监测到环境参数超标时,监测平台提示警报或通过短信方式向种植户报警,即使人身在千里之外也可以通过互联网、手机实时查看环境状态。用户使用手机或电脑登录系统后,可以实时查询监控区域内的各项环境参数、历史温(湿)度曲线、历史操作记录等信息;为用户处理当前监控区域内的情况提供数据参考。如图6所示。
  4  结语
  智慧农业是我国农业现代化发展的必然趋势,物联网、云计算等技术的应用,打破农业市场的时空地理限制,农资采购和农产品流通等数据将会得到实时监测和传递,有效解决信息不对称问题。智慧农业与现代生物技术、种植技术等高新技术融合于一体,对建设世界水平农业具有重要意义。智慧农业的发展,已经初步形成了政府引导、社会支持、市场推动和农民投入的良性运行机制,当前智慧农业,有丰富的资源、成熟的技术和广阔的市场,具备了进一步发展的基础,也蕴藏着巨大的潜力。
  参考文献
  [1] 王晓敏. 基于“互联网+”背景的我国智慧农业发展策略与路径[J]. 江苏农业科学, 2017(16): 322-325.
  [2] 王海宏. 我国智慧农业研究的现状·问题与发展趋势[J]. 安徽农业科学, 2016(17): 287-290.
  [3] 张毅, 崔晓燕. 基于云计算平台的物联网数据挖掘研究[J].软件, 2014(1): 108-111.
  [4] 佟彩. 基于3S技术的智慧农业研究进展[J]. 山东农业大学学报(自然科学版), 2015(6): 59-63.
  [5] 郭华. “互联网+农业”的智慧农业平台建设研究[J]. 移动通信, 2017(9): 24-28.
  [6] 甘甜. "互联网+"背景下传统农业向智慧农业转型路径研究[J]. 农业经济, 2017(6): 8-10.
  [7] 顾成喜. 云平台下智慧农业传感网络的设计与实现[J]. 计算机测量与控制, 2017(3): 166-169.
  [8] 郑勇. 智慧农业云平台建设探索与实践[J]. 农业工程技术, 2018(21): 33-37.
  [9] 罗兴贤. 一种智慧农业平台解决方案[J]. 数字技术与应用, 2018(5): 167-169.
  [10] 何翠荣. "互联网+"下的智慧农业气象服务研究[J]. 江西农业, 2018(18): 57-58.
  [11] 王兰芸. 发展基于“互联网+”的智慧农业气象服务产品探析[J]. 现代农业科技, 2017(14): 247.
  [12] 杨卫中. 基于窄带物联网的土壤墒情监测系统[J]. 农业机械学报, 2019(1): 250-254.
  [13] 冯伟. 浅谈基于物联网的远程灌溉技术研究[J]. 治淮, 2018(9): 36-37.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15120774.htm

服务推荐