二零一九年四
一、智慧农业系统概述
我国是一个农业大国，又是一个自然灾害多发的国家，农作物种植在全国范围内都非常广泛，农作物病虫害防治工作、农作物的灌溉工作、农作物的施肥工作、土壤环境、自然环境等的影响对于农作物的产量、质量影响至关重要。
农作物出现病虫害时能够及时诊断，农作物的旱涝情况能够得到及时处理、土壤环境及自然环境能够得到及时反应并作出相应且及时的处理对于农业生产具有重要意义。而农业专家又相对匮乏，不能够做到在灾害发生时及时出现在现场，因此智慧农业系统在农业领域就有了至关重要的作用。
农业信息化，智慧化是国民经济和社会信息化的重要组成部分，是农业发展的必然阶段，是新时期农业和农村发展的一项重要任务，是实现国民生计的大事。以农业信息化带动农业智慧化，对于促进国民经济和社会持续、协调发展具有重大意义。进一步加强农业信息化智慧化建设，通过信息技术改造传统农业、装备现代农业，通过信息服务实现农业生产与市场的对接及信息反馈，已经成为农业发展的一项重要任务。
智慧农业是一种新型农业生产经营形态，使农业生产工作实现可预警、可控制、可追溯。也是深度开发农业资源潜力，调整农业结构，改善农业环境，增加农业收入的新途径。智慧农业系统使用效益如下图所示。
图 智慧农业系统效益展示
传统农业完全依靠人工管理，缺乏有效的技术手段来采集农作物的生长环境参数，多依靠管理人员的经验，采用手工控制的方式实现农作物的灌溉、施肥、病虫害防治等工作，耗费人力，耗费时间，出错率较高。
现代农业采用一部分技术手段进行农业生产和管理，传感器数据相对单一，对获取的数据还需进行人工统计和分析，能够对弄个也生产和管理起到一定的辅助作用，由于缺乏智能化的数据管理和分析平台，不能有效做到灾害预警和农业生产相关信息的联动。
智慧农业能够将农业生产和管理上升到更高的水平，智慧农业集数据采集、传输、存储、分析、联动于一体，实现远程监测、控制、数据智能处理、报表分析、多样化预警，智能管理、产品生长监测和记录、生长环境分析、产品溯源等。
智慧农业是农业的根本出路，国家也在智慧农业或智慧农业产业化上给予更多的政策及扶持。2017年的一号文件中，明确了以“农业供给侧结构性改革”为主线，提到了加快科技研发，实施智慧农业工程，推进农业物联网和农业装备智能化;2018年文件的主旨为“实施乡村振兴战略”，提到了发展数字农业，推进物联网实验和遥感技术的应用。
《2018-2023年中国智慧农业行业市场前景及投资机会研究报告》显示：2017年我国人均耕地面积仅有1.46亩/人，比世界人均耕地面积2.89亩/人少了1.43亩，可见中国的人均耕地面积远低于世界平均水平。务农重本，国之大纲。作为一个农业大国，农业的发展至关重要。如今，随着大数据、人工智能、物联网等新兴科技的发展，我国农业也不断向智能化方向发展。因此，发展智慧农业，是我国现代农业发展的必然趋势。
智慧农业横跨多个领域，将农业、信息技术、卫星技术、物联网、云计算等各领域进行融合，同时各产业相互促进、相互渗透，极大地扩大了产业规模。发展智慧农业，可以增加大量的知识密集型岗位需求，对于解决劳动力就业问题有巨大的促进作用，对提高经济增长质量、优化产业结构、促进传统产业升级具有重要意义。
智慧农业系统主要包含数据采集传感器、数据网关、智能执行设备、视频监控设备、云平台、客户端。
现场通过各种数据传感器收集相关数据，数据网管通过相应的数据接口（无线或有线）获取到现场传感器的数据，然后通过GPRS/Nbiot将数据发送到监控中心，并将管理平台下发的控制数据发送给智能控制设备，实现现场设备的智能控制。云平台对数据进行统计分析生成各种需要的报表及分析图形，分析数据可以在数据大屏上进行显示，用户也可以将通过用户电脑及移动终端APP进行查看和管理操作，实现对农业生产的生长监测、智能控制、信息预警、产品溯源等功能。具体如下图所示。
图 硬件系统结构图
智能硬件数据采集作为关键一环，数据中心根据前端智能硬件上传的数据可以实时查看环境数据和生长数据为智慧农业的智能控制、产品溯源和农业专家分析提供数据支撑服务。具体采集的数据根据使用需求进行据体配置，主要包含一下几个方面：大气温湿压数据、光照数据、风向风速数据、雨量数据、水面蒸发数据、土壤墒情、土壤电导率数据、土肥氮磷钾等数据、土壤PH数据、水质数据、虫情数据、苗情数据等，具体结构如下图所示。
图 数据采集系统结构图
当传感器采集的环境数据超出设定值时，控制器自动（或远程手动）启动相关硬件设备对作物生长环境加热、施肥浇水、通风、卷帘加减光照辐射，实现作物生长过程智能化精确控制。
控制方式：
1、在监控室通过集中监控客户端远程启动或关闭设备，或现场通过手机WIFI启动或关闭设备；
2、根据监测分析数据，自动配置设备参数，当达到设定值时系统自动启动或关闭设备。系统结构如下图所示。
基于于大数据技术，通过数据建模预警分析，当环境数据达到标准值时，系统向专家、监控中心和手机客户端发出报警信息。如是自动启动设备，系统也会发给通告信息。系统结构如下图所示。
基于智能硬件采集数据，构建作物全生命周期的溯源信息体系，保证食品安全，提高食品认可度；提高品牌价值。系统结构如下图所示。
通过远程摄像头实现远程监控、视频采集、录像回放和智能运维，并为智能硬件数据传输提供服务。实现智能运维，释放人力。系统结构如下图所示。
对工程相关的建设信息、可以通过文字、图像等方式录入并展示，如下图所示。
工程GIS定位功能基于高德地图数据开发,根据设备回传的经纬度在高德上进行精准显示监测点。
主要分为两个部分体验,一方面由政府部门作为数据监控中心大屏幕展示,将整体系统运行的所有监测点进行全面呈现,另一面根据实际使用用户权限内监测点显示。每个监测点在画面上均可直接呈现该监测点最近监测数据。如下图所示。
包含工程简介、项目信息、管护人员信息、作物类型管理、监测站点信息。
工程简介：项目具体位置、项目归属地简介、项目规划等相关的信息展示。
项目信息：项目类型（大棚、良田、园区等），项目所属工程，项目规模，土壤情况，水质情况等。
作物类型管理：包含作物所属基地、作物名称、作物类型、种植日期、生长周期、负责人信息等。
设备信息：设备所属基地、设备名称、设备类型、安装日期、负责人信息、设备编号、操作记录等。
管护人员信息：记录管护人员职责、联系方式、身份信息、位置定位。
监测站点信息：水肥监控站点、墒情监测站点、气象站、水质监测站点、虫情监测站点、苗情监测站点、视频监控站点等的具体位置、运行情况、建设时间、维护记录、操作记录、最新数据等。如下图所示。
病虫害数据主要根据生物杀虫灯的定期采集，取发生率数据，通过系统分析出预警知道结果。如图所示。
气象数据主要监测大气温度、大气湿度、风向、风速、降雨量、太阳辐射、大气压力七项指标。
气象数据根据每小时更新的频率进行实时监测，通过实时监测的气象数据判定当前环境是否正常，如监测到异常环境即报警，通过历史气象数据分析环境走势与灾情预警。如图所示。
苗情数据主要根据视频高清图片或不定期拍摄获取，苗情数据根据每天三次(日出、正午、日落)或自定义更新的频率进行定时拍照，通过不同时段与周期的高清图像数据判定当前苗情长势，通过长时间图像数据分析生长走势调整农作管理手段，如下图所示。
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墒情数据主要监测土壤分层刨面(20cm、40cm、60cm、80cm)的温湿度八项指标。
墒情数据根据每小时一次更新的频率进行实时监测,通过实时监测的墒情数据判定当前土壤温度与含水量是否正常,如监测到异常即报警或指导灌溉,通过历史墒情数据分析环境走势调整农作管理手段，如下图所示。
土肥数据监测主要监测土壤含氮磷钾的元素的数据，通过实时监测的数据判定当前土壤元素含量是否正常,如监测到异常即报警或指导施肥,通过历史数据分析环境走势调整农作管理手段，如图所示。
根据虫情数据、气象数据、苗情数据、墒情数据、土肥数据等每日曲线分析农业产量的最优执行结果。如图所示。
包含产品追溯档案管理，产品生长信息，扫描溯源。
追溯档案管理：包含产品标识，产品总码，产品二维码等。
产品生长信息：包含产品的生长记录、生长周期其后情况、灌溉及施肥情况、用药情况、市场投放情况等。
扫描溯源：通过扫描二维码追溯产品整个生长周期的信息记录。如下图所示。
智能控制水肥系统，现场可手动、自动控制，两种模式可切换，操作灵活方便；并配备物理旋钮，保证现场正常操作。可定时定量水肥灌溉，可设定轮灌模式。系统还可实现实时数据显示、时间设置、触摸控制、上下限设置、定时控制、分区灌溉、系统参数设置等，操作方式多样，满足不同需求。如图所示。
大棚控制系统是根据无线网络获取的植物实时的生长环境信息，如通过各个类型的传感器可监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。其它参数也可以选配，如土壤中的PH值、电导率等等。信息收集、负责接收无线传感汇聚节点发来的数据、存储、显示和数据管理，实现所有基地测试点信息的获取、管理、动态显示和分析处理以直观的图表和曲线的方式显示给用户，并根据以上各类信息的反馈对农业园区进行自动灌溉、自动降温、自动卷模、自动进行液体肥料施肥、自动喷药等自动控
