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[导读]摘要:随着物联网的广泛应用,各行各业将得到快速发展。物联网在农业中实现智能化系统,可以降低成本,是传统农业向现代农业发展的转型过程。文中根据成都农业科技职业学院温室大棚基地中智能农业系统的实际研究、应用总结与分析,更清晰地展示了物联网的重要作用。

引言

近年来,国外大量价廉质优的农副产品源源不断地流入我国,极大地威胁着我国的农产品市场。针对我国本身的土地资源优势,如何利用优势发展农村经济,如何提高国内农产品的数量和质量,如何优化农业生产力,如何调整农村经济结构,提高农民人均收入提高国际竞争力,是一个既迫切又前沿的科研课题。

目前,我国传统农业的技术手段相对落后,大规模的种植基地和规范化的种植管理还很少,大多依靠个人或小集体以及简单半机械化工具进行生产,主要存在的问题如下:

传统农业中投入的现代化设备及自动化工具较少;农业科技含量、装备水平相对滞后;

传统农业科技含量有限,大多还处于个人或小集体生产;

农业生产过程中所造成的污染和资源浪费较严重;

农民收入低、农产品数量和质量无法保障。

如何加速农业科技创新,推动科技成果快速转化为生产力,提高农业生产及农村经济发展对科技的需求,成为农业发展的方向。因此,关于智能农业技术的研究,显得非常必要与重要。

1相关技术

1.1智能农业

智能农业,指的是将人工智能技术应用于农业生产过程的一项前沿技术。智能农业系统是将实时采集到的影响农业生产的自然参数和农业专家总结出的理想参数通过计算机技术进行对比和分析,然后自动指导并控制农业生产过程在合理的范围以内,以保证最佳产能比的一个综合体系。智能农业主要包括通信技术、监测技术、控制技术、存储技术等。

1.2物联网

物联网指的是将所有现实物体通过传感网络等信息载体进行信息交换和通信。将物联网技术应用到农业中是在传统农业的基础上构建的集传感器、计算、通信、控制、监测等为一体的综合系统。通过获取农业生产过程的各种自然参数,进行智能控制从而提高安全可靠性、提高生产力水平,达到“智慧”的状态。

2总体方案

本系统方案是在成都农业科技职业学院已有的农业大棚基础上进行智能化检测、控制和管理。该方案主要分为三大子系统:物联网连接与监测、物联网智能控制、云服务器;

物联网连接与监测:在农业大棚实验基地部署和安装农作物生长环境所需参数的传感器,用以监测环境中的温度、湿度、光照、CO2浓度、土壤酸碱度及养分等物理量参数,从而保证农作物有一个适合的、优良的生长环境。目前我们用到的传感器包括:空气温度、湿度传感器;土壤温度、湿度传感器;光照传感器;CO2浓度传感器;pH值传感器;土壤微量元素检测仪。各种传感器检测到的参数信息经过ZigBee网关,再通过3G网络传送到服务器。服务器将接收到的数据进行存储和相应的处理,用户即可通过电脑或手机等智能设备访问服务器进行查询,同时,还可以对设备参数进行修改和设置,对数据采集周期进行修改和设置,为后期农作物生长提供必要的数据支持。为了实现农作物24小时无人监控,我们还在大棚实验基地安装摄像头,对整个大棚进行24小时监控,监控视频和图片都将一并传送到服务器,为用户提供回看、实时看功能,确保资料完整性。

物联网智能控制:针对农作物生长所需的环境因素,通过各种电机启动大棚实验基地的PVC喷水管、营养液滴头、遮阳帘、卷帘等设备,调节控制大棚实验基地内环境温度、湿度、土壤养分、CO2浓度等因素。

云服务器:本系统方案采用J2EE服务器资源池和数据库资源池搭建,采用应用程序和数据分离原则搭建SAAS平台。所以,当有新的大棚实验基地加入时,只需使用应用程序模板和数据库模板即可创建大棚实验基地应用程序和数据库实例,大大延伸其系统效扩展性,有效降低成本。

3物联网智能农业大棚系统

3.1系统总体设计

本系统的主要功能如图1所示,系统大致包括传感器数据查询、视频与图片查看、数据报表统计、远程设备参数设置、设备远程控制、专家知识库、后台管理等模块。

基于物联网的智能农业系统研究与实现

3.2数据库设计

数据是整个温室大棚管理系统的基础,各种传感器采集的数据、视频摄像数据、照片图像数据,经过采集、处理、标准化、传输后,装载到系统平台的数据库和文件系统中。根据我校温室大棚实际情况分析出平台系统应包含空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、光照度、二氧化碳浓度值、氮磷钾营养值、酸碱度pH值等基本数据,视频图像、照片图像等视频图像数据;设备及设备类型、编号、参数、运行情况等维护数据;设备控制命令、电机控制命令等控制数据;专家知识库等专业知识数据;系统用户、角色等系统基础数据。

3.3数据库表详细设计

数据存储系统逻辑划分如下:

基础业务信息数据库:空气温湿度、土壤温湿度、光照度等与农作物成长密切相关的业务数据;

视频图像数据系统:采用文件系统存储各种视频、照片数据,有利于提高系统整体运行效率;

运行维护信息数据库:设备基本信息一一参数、类型、编号等,设备控制命令等数据;

专家知识库:各种农作物成长条件知识案例等;

系统基础信息数据库:系统用户、角色、模块、登陆、日志等系统运行数据。

根据逻辑划分,数据库中大致包含20个表:dev_mfo(设备类型表)表示温室大棚中各种传感器、摄像头、设备等类型及单位;dev_state(设备状态表)表示dev_info中设备状态是否正常及记录时间;electromotor_rul(农产品环境参数设置)表存储所种植农产品所必须的环境参数控制规则;notify_log(公告日志)存储系统发布的公告等日志;notify_person(发布公告人员联系信息)表示发布公告或通知中人员基本信息,用于环境参数无法调整到正常值时发送通知(后期手机平台开发使用);notify_rule_person(告警条件)表示农产品环境参数告警通知;picture_list(照片信息)表示温室大棚实时画面;sensor_dev(传感器数据)表示传感器采集到的实时环境参数;system_department(部门信息)表示使用系统的部门;system_dictionary_data(人员信息类别值)表示描述使用系统人员基本信息类别值;system_dicrionary_type(人员信息类别)表示描述使用系统人员信息类型;system_module(系统控制类型)表示本系统可控制的类型;system_role(角色权限)系统角色功能管理;system_role_module(角色模块)系统角色模块管理;system_user(用户)系统用户基本信息;system_user_department(用户部门)用户所在部门;system_user_operation(用户操作记录)记录用户基本操作信息;system_user_role(用户角色)用户所属角色:video_history(历史影像)备份历史影像记录。

3.4系统总体结构设计

整个系统采用Java2平台开发,采用三层架构模式:展示层、业务层、持久层。展示层使用struts2、业务层使用spring、持久层使用ibatis。

传感器值查询采用直接查询数据库方式;视频图片查看采用封装文件系统服务方式;接入模块使用JavaNIO进行开发,服务器与3G网关的通信都通过此模块进行;数据入库模块对Ibatis和JavaFileIO进行封装。

本系统的架构设计流程如图2所示。

展示层是表示本系统以WEB网页形式呈现,可提供给使用者友好的人机交互界面,同时也提供一定的安全性,确保角色对应用户的权限。

业务层:用于访问数据层,并根据展示层页面需要进行一定的逻辑运算,封装成接口反馈给展示层,以便调用。例如,本系统中需要对大棚环境基础参数进行设置,展示层提供参数组合文字条件,本层编写合理的组合运算规则,调用数据层,修改多个表的值。

持久层:持续获取大棚实时信息,包括各类传感器获取到的环境参数、各类摄像头捕获到了实时图像等信息。本层还负责将各种信息存人对应数据库的表中,以供的访问。所有对数据的增、删、改、查均通过此层完成。本系统设计图片文件的存储权限,也是通过本层实现。本层所有数据均是通过3G网关传输然后存储的,为了统一管理,特在此层根据接入模块对数据进行封装,具体实现如下:

获取温室大棚所有设备配置信息封装接口:receiveAllDevices()

发送设备命令封装接口:sendCommand(device,command)

设置设备参数封装接口:setParameter(device,command)

获取传感器设备值封装接口:receiveData(device)

获取图片封装接口:receivePicture()

获取现场视频流:receiveVideoStream()

获取历史视频(通过ftp方式):getVideo(startTime,endTime)

保存传感器值到数据库:saveData(device,data)保存图片到文件系统:savePicture(picture)保存历史视频到文件系统:saveVideo(video)

基于物联网的智能农业系统研究与实现

3.5系统实现

系统运行后的部分效果如图3和图4所示。

在图3的首页中,上边为Log、视频播放器、Android客户端;左侧为系统功能目录,右侧为大棚环境参数值、现场图像、传感器趋势图、设备状态表;图4是大棚现场传感器传回的实时监控数据,数据中包含传感器名称、传感器编号、传感器地址、最新传感器数据等现场信息。

基于物联网的智能农业系统研究与实现


4结语

本文简单地总结了基于物联网智能农业系统(温室大棚控制系统)的设计思路及具体实现,目前,本系统正在我校温室大棚中进行番茄种植的试运行,从现有的效果看,在PC机上能实现对大棚的自动化控制和检测。后续我们将进行多种农作物的实验,并丰富智能农业系统中的基础数据,下一步,我们希望创建真正意义上的专家系统,集统计、分析、检测混合型农作物数据为一体,为农业专家提供更丰富、方便、快捷的服务支持。

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