大数据技术在农业物联网中的应用

蓝机满 周君

（惠州工程职业学院 广东省惠州市 516001）

物联网和大数据技术都是新时代的产物，其都是建立在网络基础上，已经在医学、建筑、教育等多个领域有所应用。进入新时期我国农业面临一定挑战，为了具备顺应时代发展的能力，农产业也借助信息技术构建了物联网系统。物联网系统将农业生态中的所有个体融为一体，拥有监控、定位、跟踪、识别及管理等功能，在农田种植、畜牧养殖等工作中发挥积极影响。但仅凭物联网系统不足以满足农业发展要求，且物联网系统还存在一些值得优化的不足，如数据采集、储存等，就需利用大数据技术加以弥补，拓宽物联网系统的数据采集和储存功能。将大数据技术充分应用于农业物联网中，有着推动性价值。

1 农业物联网的主要功能分析

1.1 实时监测环境

农业物联网可以对环境加以实时监测，并将监测到的数据信息传输至终端设备。联网系统可以对农作物的生长环境变化情况进行监测，当发现环境存在问题或安全隐患时，系统可以快速将信息反馈至工作人员终端，或者直接控制对应设备预防和解决隐患。就比如，当监测到农作物生长环境缺乏水分时，物联网系统可以控制喷水设备实施灌溉，为农作物生长提供所需水分，确保农作物生长质量。这和传统农作物种植有着极大区别，进一步改善了我国农作物生长条件。而且，在农业物联网运行时可结合监测到的环境数据，按照时间推移综合环境变化情况，生成曲线图，便于工作人员展开观察和分析。可以从给出的曲线图中判断未来一段时间内环境可能发生的变化，再结合农作物实际情况拟合出适合农作物生长的环境曲线。但是由于HBase不拥有挖掘函数，所以在此过程中还要发挥MapReduce计算框架的作用，通过计算框架对数据予以处理，最终呈现出可查阅的图表[1]。

1.2 构建农作物生长模型

农业物联网系统可以结合农作物实际情况，构建对应的生长模型。生长模型的建立是结合农作物品种、生长所需养分、各阶段生长情况等进行操作的。通过最终生成的模型能够准确判断农作物从播种到成熟所需时间，并制定出施肥、驱虫等措施的具体时间，确保最终农作物的生长质量。

1.3 地块标注

地块标注也是农业物联网系统的功能之一。由于农作物种植所需面积较为广泛，需要通过物联网系统把各地块在地图上进行标注，从而使工作人员更直观了解各区域情况。在各地块上安装监控，实时获取地块及内部农作物信息，为实时间监测农作物生长提供条件。在此基础上，工作人员可以通过远程操作查看各地块情况，并不需要进入到农田内，有效节约了巡逻时间。工作人员只需点击地图上的地块标识就可进入该地块区域，了解农作物健康、生长等情况。

2 大数据技术在农业物联网中的关键技术与设备

2.1 远程端口识别技术

在农业物联网系统中融入大数据技术，需要应用到远程端口识别技术，该技术属于自动化技术的一种，能够实现即插即用。涉及到了多个传感器，在将传感器综合后发挥自动识别功能，还可对信息数据实时转换，之所以将其应用于农业物联网系统中，主要用来监测农作物性能。而该技术的重要组成之一就是传感器，通过传感器获得农作物及周围生长环境的信息，如农作物是否存在病虫害或其他质量安全隐患，土壤和空气温湿度等，将这些搜集到的信息结合在一起形成农业信息体系。传输级别则主要是由无线网络与网络技术构成，拥有Wi-Fi、Zigbee、蓝牙等多种传输方式，均属于无线传播，大大提高了传输便捷与效率[2]。通过远程端口识别技术能够帮助工作人员实时监测农作物情况，而这是传统农作物监测不具备的优势。

2.2 太阳能追踪器

太阳能跟踪器的安装能够对农作物将进行实时监测，通过安装太阳能电池板来实现跟踪。在以往的设计上，都是把支架固定在指定位置，伴随各个时段的太阳所在方位来影响太阳能跟踪器，从客观角度来看，这一点有待改进。当太阳所在角度不会影响到追踪器时，追踪器功能就得不到发挥。因此，在设计时改为由追踪器来跟踪太阳运动轨迹，提高追踪效率，而且，因为太阳能追踪器长时间暴露在光线下会产生足够电能，供追踪器完成追踪工作。通过在农业物联网系统中应用太阳能跟踪器设备，既可以提高农作物监测质量，又与节能降耗理念相对应，还可以合理选择和利用农田资源。

2.3 无线传感器

将无线传感器投入至农业物联网系统中，主要是为了预防农田发生火灾等危险情况。无线传感器在室外应用和室内应用有一定区别，相比之下国内关于无线传感器的应用在温室大棚内已经拥有比较完善的体系，但在室外农田中一些地区还是首次使用，而有的地区则没有使用过，属于较新的一种大数据技术。其作为一项安全保障措施，可以有效预防农田中发生火灾、超载等情况。比如，在升降机运行时如果出现过热或者超载情况，无线传感器在反应后就会降低传送带运行速度，如果情况比较危险会直接停止传送带运作。工作人员也可以设定科学合理的温湿度数据，当实际温湿度超过预设值后，无线温湿度传感器就会发出警报，从而给工作人员展开改善工作提供有利条件。

3 大数据技术在农业物联网中的具体应用

3.1 构建数据库

现阶段应用比较广泛的大数据技术就是Hadoop，只需通过相对简单的编程就可构建分布式计算框架。且该技术对服务器进行延伸，从最初的单台服务器直接延伸至上千台，每台服务器都会提供不同的数据资源，这正是Hadoop的优势所在。对于农业物联网而言，在收集到数据后需要将数据全部传输至HBase数据库之中[3]。该数据库属于列式数据，和传统数据库不同的是，在对该数据库进行构建时需结合列式数据库构建方式。和传统数据库相比可以发现，该类数据库读取速度更快，在对某个字段进行读取时不用扫描整个数据结构，只需读取相应的列即可。且在扩展储存量时，只需把节点添加至Hadoop集群之中后，再添加服务就能够实现储存量扩大操作。当下关于HBase数据库的构建并没有一个规定形式，在实际的构建过程中需结合农业物联网实际情况，分别对列族、列、行健加以设计。

（1）在列族设计环节，需按照农作物生长环境实际情况来设计，即通过物联网系统监测到的农作物生长环境温湿度数据。这些数据并不是个体传感器就可获取到的，而是需要将该农作物生长范畴内的所有传感器结合起来，以此获得到的数据具有试验价值。列族名需要将农作物所在地块种植地区、地块及农作物自身共同决定，这些因素也是列族名的编码。其中，在地区上通常会使用区域编码，比如大棚实验区可以分成A、b、c等区[4]。在地块编码上，可以将一个大鹏懒作为单个地块。农作物则主要指农作物品种，通常一个地块内的农作物品种都是相同的，采集信息时也会便捷很多。

（2）在对列进行设计时主要取决于传感器标识。由于在相同地块中所采集的数据较多，且各种数据都需采集许多次，就可以将相同地块中的传感器数据放置相同列族之中，便于后续分析。以大棚为例，比如一个大棚为单个地块，在一个大棚当中一共有12个温度传感器，这就说明在单个地块中能够同时采集12个不同的数据，再将采集到的数据全部传输至列族中加以保存。

（3）在行健设计上。由于对农作物生长环境相关数据的采集工作是24小时不间断的，环境情况会及时变化，不同时间段的数据存在差异。但这种做法会使数据量非常大，因此物联网系统会定期筛选所收集到的数据信息，并将其传输至数据库中。当数据库内的数据量达到上限时，系统就会在激活分析方法的前提下筛选内部数据，将一些不具有实用性的数据予以筛出。对于农业物联网的HBase数据库来说，行健发挥重要作用，其可以直接决定数据库运行效率，所以通常情况下行健名称都比较精短，比如有时会以秒的时间来命名行健。

3.2 数据采集入库

进入HBase数据库中的数据一般都是决定农作物生长质量的数据，比如环境与土壤的温湿度、水分、光照等。从我国农作物物联网系统现状来看，其并不能有效收集这些数据，而融入大数据技术后的农业物联网不仅可以有效采集这些数据信息，还可以展开相应的定量分析与统计工作。可以说，大数据技术的出现弥补了农业物联网不足之处，同时也进一步推动国内农产业进步。且通过大数据技术所采集到的数据具有时效性与可靠性，因为大数据技术能够监测农作物及周围环境各阶段的变化情况，再将其转变为相应数值，将其传输至数据库中加以储存，为后续农作物生长及生长模型建立提供有力依据。

3.3 智能控制

在大数据技术引入后，农业物联网系统可以使用智能控制技术分别对农作物生长环境的通风、水分、温湿度、光亮等情况加以控制。工作人员可以通过物联网系统设置相应数值，当农业检测仪所监测到实际数值比预期数值高或低时，智能控制技术就会展开相应改善，使数值逐渐趋于预定值。在监测到农作物生长出现反常情况时，也会及时发出警报。通过智能控制技术可以在农业物联网系统中设置相应参数，农作物生长环境则会跟随所设计参数产生变化，为农作物提供一个舒适的生存环境[5]。

3.4 融入PC端

农业物联网系统的PC端主要包含视频监控和专家指导两部分。首先在视频监控方面，在物联网系统中融入该功能，工作人员可以实时查阅和观察农作物实际情况。系统通过监控、录像、回放及拍摄等功能，将农作物真实生长情况呈现在工作人员眼前，为管理工作提供极大便捷。其次在专家指导上，主要是指当农作物出现病虫害或其他安全隐患时，工作人员可及时查询病虫害名称、由来，找寻有效地防范与解决对策，保障农作物健康生长。

4 结束语

综上所述，农业物联网系统拥有实时监测环境、构建农作物生长模型、地块标注等功能，但在数据采集与储存等方面还略有不足，需借助大数据技术辅助。当前大数据技术已经在农业物联网中深有涉及，在此基础上，需要应用远程端口识别技术、太阳能追踪器、无线传感器等硬件支撑才能进一步完善农业物联网系统。在农业物联网系统运作时，大数据技术在构建数据库、数据采集入库、智能控制及融入PC端等方面均有应用，为监测农作物生长情况起到关键作用，最终推动我国农产业升级转型。