武威市智慧农业温室大棚环境监控系统平台建设探究

井翠清

(武威职业学院，甘肃 武威 733000)

引言

智慧农业系统可分为3大层，即感知层、传输层，应用层。感知层应用各种传感器，如温湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、土壤温湿度传感器、土壤氮磷钾传感器等来获取植物的各类信息，是物联网识别物体、采集信息的来源；传输层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息，是整个物联网的中枢；应用层是物联网和用户的接口，其与行业实际需要结合。用户运用终端设备，如PC、手机等对农田数字信息进行查看、记录、管理，并精确进行灌溉、施肥、咨询等。

近几年，武威市积极响应政府“三农”政策，以及推出的各种强有力的农村农业发展战略计划，在农业经济发展中取得了一定成绩，但取得的成果很有限，带给农民的收益很小。随着武威市乡村振兴战略的全力推进，结合武威地域特点，以及市场的消费需求，武威市开始大力发展蔬菜种植大棚。新型蔬菜大棚，其规模和政府投入都是非常大的，应学习借鉴国内外先进的现代农业技术，从品种、产量、质量等各个方面做到大力提升，从而使农民得到较高的经济收益，成为乡村振兴的有力抓手。为保证温室大棚内的环境适宜作物生长，实现精细化管理，为作物的高产、优质、高效、生态、安全创造条件，帮助客户提高效率、降低成本、增加收益、减少人力劳动，可采用部署温室大棚环境监控系统智慧农业技术。

本文从智慧农业系统的应用层出发，对武威市智慧农业温室大棚环境监控系统平台建设进行探究。

1 温室大棚环境监控系统平台建设模式

温室大棚环境监控系统平台建设核心要素是精确化数据采集，智能化统计分析，便捷化操作管理。本系统将形成“1平台+多系统应用”的模式。多种系统包括数据中心、智能控制、生产指导、智能管理、风险防控、分析决策、视频监控。

温室大棚监控系统平台采用Windows中文图形操作界面，集环境中的光照强度、温湿度、二氧化碳浓度、土壤pH、土壤温湿度、土壤养分含量等要素监测控制功能于一体，可对各要素进行实时监测控制，用数字、图形、图像等多种方式实时显示监测信息，并对信息进行记录、分析、综合管理。用户可在系统平台上对大棚内的作物情况进行精确掌握，对农作物生产中的各要素进行全方位管控，联动控制大棚内设备按需求运行，让作物处于有利于健康生长的环境中。

2 温室大棚智能监测控制系统解决方案

温室大棚智能监测控制系统建设的意义是精准管理、智能控制、节本增效。温室大棚智能监控系统数据采集仪器实时采集大棚内的空气温度、湿度、光照度、二氧化碳浓度、土壤养分、土壤温度、土壤水分等各项环境参数，并将数据传输到数据处理中心，数据中心对数据进行综合比较分析并判断，当数据存在超限或不利作物生长时，下发指令到控制设备，自动开启或关闭大棚内的指定设备运行，从而及时有效地调节作物生长所需的温、湿、光、气等条件。

3 温室大棚监控平台功能

3.1 环境监测功能

系统可接入多种温室大棚环境监测设备，如自动气象站(可采集大气温度、湿度、气压、风速、风向、太阳辐射、雨量等)、土壤墒情传感器(可采集土壤温度、含水量、电导率)、多种养分传感器(可采集K+、NH4+、NO3-)等。这些设备可不间断地对温室大棚内的环境数据进行采集、记录与存储，并以表格、曲线、图形等多种展现方式直观地呈现在用户眼前，用户可通过电脑、手机、平板等多种设备对大棚内的数据进行实时查看，同时也可查阅历史数据，进行对比分析。

3.2 视频监控功能

系统采用高清摄像机部署监控大棚实时场景，对大棚内的全景和各区域进行实时监控，用户可通过平台进行远程视频实时查看、回放，近距离拉伸放大视频图像，清晰查看作物生长细节及设备运行情况，及时发现病害、虫害等，同时也为安全生产提供了数据保证，便于风险排查、问题落实。

3.3 智能控制功能

系统根据传感设备监测到的各项环境数据，与系统设置的数据对比分析，当数据超出设置范围时，联动控制温室大棚的常用设备(如补光、通风、灌溉、遮阳、湿帘等设备)进行自动化运行，使大棚内的环境始终处于作物最佳的生长条件之下，让农作物健康成长。

3.4 预警报警功能

系统根据用户设置的环境参数上下限，当所监测实时参数超过设置范围，系统通过短信、APP、声光等多种报警方式第一时间告知用户，用户可及时参考查看报警信息，与控制系统实时对接，以采取智能决策。在出现误差时有效采取人为干预，让作物多一种安全保障，避免不必要的失误。当信息处理完毕之后，平台自动判断运行情况，停止报警信息发送。

3.5 生产管理功能

平台可记录作物生产过程中的农事操作日志、农资等投入品使用情况，对每个阶段的农事作业进行精准记录，可作为规范种植的重要依据，同时平台可提前下发任务日志，用户通过手机等终端获取任务通知，对生产进行精准管理。用户可根据平台记录数据，分析投入与产出比例，调整生产作业，便于数字化管理。

3.6 专家在线诊断功能

平台接入在线专家及病虫害数据库，当作物出现某一种症状时，用户第一时间可以选择拍照上传，通过与已有病虫害数据库进行对比，分析作物可能出现的症状并告知解决办法；如果数据库无法识别，则第一时间联系在线专家，通过视频近距离查看，排查并诊断，为用户提供及时的处理措施与解决办法。

3.7 大数据功能

平台根据采集的环境数据与种植大数据进行对比分析，建立作物生长模型，通过大数据科学指导不同阶段所需采用的生产作业，快速找到解决方案，针对不同作物做出针对性数据指导，更智能、更便捷。

4 总体技术路线

智慧农业物联网管理平台作为系统的展现前台，技术选择应充分考虑这一要求，兼顾目前的需要以及未来的发展，采用Java Spring加Spring MVC加My batic(SSM)技术架构构建，体现出先进、灵活、可靠、高效、经济实用等特点。根据建设要求，本管理平台总体技术路线与技术架构应基于多层架构设计，基于Json数据支持、API技术，支持Portal业界标准JSR 168、JSR 286以及WSRP2.0标准规范。平台采用B/S架构,采用Java作为开发语言,属性数据库使用SQL Server数据库管理系统，前端开发语言采用H5加CSS3。

采用业界标准的互联网框架技术以及组件化设计方法，不但满足当前互联网平台建设需求，也能平滑扩展建设，并符合“互联网+”整体技术规范和可持续发展。

5 系统逻辑架构设计

5.1 系统逻辑架构图

本次设计的IT平台系统是一个基于Java技术架构的业务系统，采用分层的设计方法对该系统进行设计，系统分为基础设施层、应用支撑层、公共服务层、业务应用层4个层次，系统逻辑架构如图1所示。

5.2 基础设施层

基础设施层提供整个系统的基础软硬件支撑环境。包括网络、服务器、储存等硬件基础设施，以及Windows、Linux、JDK等软件基础设施。

5.3 应用支撑层

应用支撑层是为各子系统提供运行支撑平台。采用Spring MVC加Mybatis技术，为B/S架构提供界面支撑。

5.4 公共服务层

公共服务层是整个系统都需要使用的公共服务，在应用支撑层基础上开发来提供。包括以下功能：数据导入导出，封装了常用数据导入导出的方法等；数据访问，封装了数据访问的常用操作；日志记录，封装了应用中对日志记录的功能，可以应用在系统日志、操作日志、审计日志；异常处理，封装了对系统异常的处理，包括捕捉、记录、提醒通知等处理；缓存处理，封装了对数据缓存的处理，包括缓存的创建、缓存的访问、缓存的更新、缓存时间的设定等功能；数据字典，封装了系统中数据字典的管理功能；数据同步，封装了对后台数据同步对接的相关功能；权限管理，提供了基于角色的权限管理。

5.5 业务应用层

业务应用层实现系统需要实现的功能模块。从系统的业务模块来划分，主要包括智慧农业应用平台、微信移动端应用平台、数据采集与解析、数据分析统计、AI模拟训练。

6 系统功能模块设计

智慧农业较为完整的系统功能模块设计如图2所示。

6.1 系统管理子系统

维护本平台运行的系统参数；对用户、组织结构和角色管理进行统一管理。

智慧农业系统中的不同功能需要由不同的用户或角色进行操作，因此需要对系统功能进行授权，系统权限应包含功能权限和数据权限2部分；功能权限是指系统用户对功能可使用的权利，而数据权限是指不同的用户只能使用被赋予权限的数据，不能查看其它用户或其它部门的数据等。

授权管理要求：支持灵活、可配置的权限配置管理，包括按照岗位、组织机构等分配权限；权限配置功能需有可视化界面并详细阐述解决方案。

6.2 基础管理子系统

本系统基地、田块等不可固定在系统代码中，通过基地管理系统维护，做到可扩充和推广。可增加修改和删除基地、设备及所在位置的地理坐标。

6.3 数据采集转换子系统

智慧农业数据采集是本平台的一个核心，参考本行业数据规划，并结合武威农业科学院土壤肥料与农业节水研究所的特点，构建智慧农业的行业数据库，开发形成相应行业、单位的数据采集模板，实现采集的原始数据转换成为符合系统的数据规划，可用于统计分析的基础表、分析表等。数据采集转换实现将原始数据采集转换应用数据，是原始数据采集、转换、存储、交换的整个数据生命周期。采集转换结果为系统分析和统计方法提供数据支撑。

采集功能要求：数据自动采集，包括大气土壤等数据平采、数据传输、数据组装处理、数据加工转换、自动调度等；数据校验，全面覆盖各类数据校验规则且支持扩展；在采集工具中固化采集规则，同一系统的二次采集可实现自动、半自动采集；基础资料可维护。

本模块设计规划数据采集实施方案，完成数据采集工作，数据采集实施方案包括数据采集标准流程；数据存储规划标准；数据采集提交物。

6.4 数据分析子系统

数据分析主要包括采集数据分析、AI智能训练、作物生长分析。

采集数据分析，分析土壤墒情、土壤营养、大气、水质、生长状况数据分析；AI智能训练，制作AI模型训练，实现前期展示，通过大量数据录入不断训练和校正，最终达到自动识别图片并采集数据的效果；作物生长分析，通过光谱分析采集卫星图片数据，结合土壤和大气数据，监测作物长势，诊断作物营养，将现有数据、采集的数据与模型结合，得出对生产种植有指导作用的结果并展示。

6.5 远程控制与数据展示

本模块主要包括4个方面的内容，分别制作4个子系统。

远程控制子系统：视频远程监控和控制、设备监控和远程控制、图片/影像展示；数据展示子系统：各种统计分析报表；大数据展示子系统：用人力图和大数据方式展示，内容有农作物分类应用、种植物种、面积、数量等，主要向高层领导展示汇报，为决策提供参考；微信移动端子系统：以微信公众号和小程序方式，向用户展示推荐施肥的模型，在某时某地算出施肥方案，对农户种植有指导作用。

6.6 日志管理子系统

系统提供日志记录，以便系统出现问题时方便管理员查看错误发生的具体时间、原因等。日志管理包括日志查看、查询、清空、导出等功能。

智慧农业系统提供在系统上查看设备的在线状况，用户可以及时了解各设备的运作状况。发生错误时，可以查看发生错误的环节，方便定位排错。