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    依托智能管理技術(shù) 提高玉米生產(chǎn)能力

    2016-03-28 22:10:19姚玉霞張蕓劉曉彥隋慶茹韓智慧
    吉林農(nóng)業(yè) 2016年24期
    關(guān)鍵詞:玉米數(shù)據(jù)庫智能

    姚玉霞,張蕓,劉曉彥,隋慶茹,韓智慧

    (長春科技學(xué)院,吉林長春130600)

    依托智能管理技術(shù) 提高玉米生產(chǎn)能力

    姚玉霞,張蕓,劉曉彥,隋慶茹,韓智慧

    (長春科技學(xué)院,吉林長春130600)

    本文研究吉林玉米生產(chǎn)中需要的現(xiàn)代化信息技術(shù),利用網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng)(Web GIS)技術(shù)和可數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),結(jié)合不確定性推理技術(shù),針對吉林省玉米生產(chǎn)的情況,充分考慮引起玉米病蟲害發(fā)生的因素及不確定性,將地理信息系統(tǒng)、專業(yè)知識、農(nóng)民經(jīng)驗和可視化有機結(jié)合,研究玉米智能專家系統(tǒng)進行推廣,在吉林省部分地區(qū)的應(yīng)用中取得了良好效果。

    玉米;WebGIS計算機技術(shù);智能系統(tǒng)

    吉林省是我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大省和重要的商品糧基地,開展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與計算機技術(shù)應(yīng)用的研究是提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本、保護生態(tài)環(huán)境、適應(yīng)市場和提高農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的重要手段。充分利用計算機技術(shù)在農(nóng)業(yè)知識、信息和技術(shù)的傳播與控制的潛能,依托現(xiàn)有的信息基礎(chǔ)設(shè)施和工作基礎(chǔ),依靠權(quán)威農(nóng)業(yè)專家和計算機專家的緊密結(jié)合,獲取權(quán)威領(lǐng)域?qū)I(yè)知識;利用專家系統(tǒng)開發(fā)平臺和各種智能化信息服務(wù)工具,研制開發(fā)吉林省玉米生產(chǎn)智能專家系統(tǒng);配合農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣部門,組織開展智能系統(tǒng)的培訓(xùn)和示范推廣工作;促進吉林省農(nóng)業(yè)信息化進程,從根本上實現(xiàn)“智能吉林”的宏偉目標(biāo)。通過實施農(nóng)業(yè)信息化的工程,力爭使吉林省農(nóng)業(yè)科技的基礎(chǔ)設(shè)施得到進一步加強;農(nóng)業(yè)科技研究與推廣隊伍的力量得到充實,人員素質(zhì)得到進一步提高;農(nóng)業(yè)技術(shù)、知識、信息、成果的傳播體系逐步建立;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平得到全面提高,用農(nóng)業(yè)信息化帶動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。

    1 研究技術(shù)內(nèi)容的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

    智能農(nóng)業(yè)在國外始于20世紀(jì)80年代,國外的智能農(nóng)作在實踐過程中已經(jīng)獲得較好的效果,尤其是美國、加拿大、澳大利亞等國家智能農(nóng)作在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中已得到較廣泛的應(yīng)用,并且許多成熟的技術(shù)已經(jīng)形成;智能農(nóng)業(yè)在歐洲同樣得到較好的發(fā)展,農(nóng)民采用全面基于空間技術(shù)和處理水平的精確農(nóng)作技術(shù),包括自動采集數(shù)據(jù)和集成MIS/DSS技術(shù)。不僅西方國家對智能農(nóng)業(yè)的技術(shù)實踐引起重視,在日本、韓國、巴西、馬來西亞等國也開始了實驗示范研究[1]。

    目前,農(nóng)業(yè)信息技術(shù)及計算機技術(shù)已貫穿于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后全過程。積極發(fā)展農(nóng)業(yè)信息技術(shù),是我國農(nóng)業(yè)迎接知識經(jīng)濟的挑戰(zhàn)和推動新的農(nóng)業(yè)科技革命的重大舉措。研制相關(guān)的吉林玉米專家智能系統(tǒng)的應(yīng)用軟件,向玉米的生產(chǎn)管理者、生產(chǎn)技術(shù)推廣人員、加工銷售企業(yè)、生產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人和廣大農(nóng)民用戶提供玉米經(jīng)濟科技信息服務(wù),為農(nóng)民的遠程教育和大面積培訓(xùn)奠定基礎(chǔ)。

    2 研究的主要內(nèi)容與方法

    對農(nóng)業(yè)知識、經(jīng)驗和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和整理,針對示范基地實際情況,進行必要的玉米知識和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取、整理。從深度和廣度上補充和建立專家系統(tǒng)知識庫、數(shù)據(jù)庫和模型庫,重點研究示范吉林玉米規(guī)范化栽培技術(shù),從效益出發(fā)研究示范大面積玉米優(yōu)質(zhì)、穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)品種選擇、合理施肥、適宜密度等栽培技術(shù)體系;積極與示范區(qū)當(dāng)?shù)赜嘘P(guān)部門協(xié)作,開展培訓(xùn)工作。重點培養(yǎng)示范基地農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣人員和微機操作員,積極幫助示范區(qū)建立一支應(yīng)用智能化農(nóng)業(yè)信息技術(shù)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的骨干隊伍。

    主要內(nèi)容:首先進行數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)庫的完善。玉米生產(chǎn)數(shù)據(jù)存在著復(fù)雜而多變的情況。一是數(shù)據(jù)來源存在多樣性。從來源手段上來看,有調(diào)查數(shù)據(jù),有化驗數(shù)據(jù),有檢測數(shù)據(jù);從來源種類上來看,有田間生長數(shù)據(jù),有土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù),有病蟲草害數(shù)據(jù)等;二是數(shù)據(jù)存儲存在異構(gòu)性,大部分?jǐn)?shù)據(jù)都存儲在Excel表格中、word文檔中,不便于建立聯(lián)系和進行深層次的分析[2];三是已經(jīng)建立的部分玉米數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)由于建立時沒有遵循軟件工程和數(shù)據(jù)庫設(shè)計原理,導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫中存在大量的冗余及不一致現(xiàn)象。為了解決以上問題,我們提出按軟件工程方法建立一個規(guī)范化的數(shù)據(jù)庫。根據(jù)玉米蟲害、草害與產(chǎn)量關(guān)系的試驗,收集整理玉米苗期和成熟期等玉米生長性狀指標(biāo)的數(shù)據(jù)、玉米病蟲草害發(fā)生程度的數(shù)據(jù),完善了玉米病蟲草害診治的數(shù)據(jù)庫和知識庫,建立了基于框架表示的玉米病蟲草害診治模型;利用ArcGIS軟件繪制了玉米作物精準(zhǔn)作業(yè)系統(tǒng)中核心技術(shù)示范區(qū)和輻射推廣區(qū)的土壤養(yǎng)分空間變異圖,并分析了土壤分異規(guī)律及其影響因素,通過黑土區(qū)大量田間試驗,應(yīng)用肥料效應(yīng)函數(shù)法,在明確土壤肥力基礎(chǔ)上,采用智能技術(shù)進行施肥,節(jié)省肥料用量,降低玉米生產(chǎn)成本,提高化肥利用率,減少過量施肥對環(huán)境造成的污染,經(jīng)濟效益和生態(tài)效益都十分顯著。

    研究方法:首先進行知識獲取、知識表示與知識庫的建立。以農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)<抑R成果整理、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、實用性為基礎(chǔ),是建立合理、豐富的知識庫。采用產(chǎn)生式規(guī)則、案例表示、框架表示和面向?qū)ο笙嘟Y(jié)合的知識表示方法,以提高系統(tǒng)的智能化程度[3]。作物生產(chǎn)中涉及品種、土壤、環(huán)境、氣象等諸多因素的影響,不確定因素較多,各種生長因素間的相互作用、相互制約的關(guān)系用數(shù)學(xué)模型加以抽象描述較難,且需要大量實踐和經(jīng)驗積累,建立適宜的模型庫,進行上述模型與不確定性推理技術(shù)相結(jié)合的研究,以提高系統(tǒng)的推理質(zhì)量和推理效率;智能系統(tǒng)采用信息技術(shù)和計算機技術(shù)集成,重點突出系統(tǒng)的智能化和決策化功能,集成ES技術(shù)、多媒體技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、軟構(gòu)件技術(shù)、超文本技術(shù)、不確定性推理方法和網(wǎng)絡(luò)技術(shù),研制智能化程度高、推理準(zhǔn)確,人機界面友好、適用性強,易于廣大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理者、農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣人員和廣大農(nóng)民用戶使用的智能系統(tǒng)和信息系統(tǒng)。

    3 關(guān)鍵技術(shù)采用與技術(shù)路線實施

    3.1 關(guān)鍵技術(shù)思維采用

    在專家系統(tǒng)研制工作中,進行了GIS技術(shù)、GPS技術(shù)、專家系統(tǒng)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、多媒體技術(shù)、軟構(gòu)件技術(shù)和平臺技術(shù)等技術(shù)應(yīng)用。在玉米生產(chǎn)智能系統(tǒng)中采用了軟構(gòu)件技術(shù)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)和后臺數(shù)據(jù)庫操作技術(shù),成功地解決了與其他系統(tǒng)的鏈接,同時進行了相應(yīng)的多媒體課件的制作,作為專家系統(tǒng)軟件推廣應(yīng)用的輔助。

    3.2 技術(shù)路線實施

    依托現(xiàn)有的信息基礎(chǔ)設(shè)施和工作基礎(chǔ),依靠權(quán)威計算機專家和農(nóng)業(yè)專家的相互配合,嚴(yán)格按照計劃進行計算機軟硬件技術(shù)主題制定的系統(tǒng)規(guī)范,在已取得的相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,分析國內(nèi)外有關(guān)的最新研究成果,以提高專家系統(tǒng)的智能化、適用化為核心,以服務(wù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后為基礎(chǔ),以專家系統(tǒng)的規(guī)范化、產(chǎn)品化和商品化為目標(biāo),研制出適宜吉林省種植區(qū)的專家系統(tǒng),以加速科技成果轉(zhuǎn)化,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率、增加農(nóng)民收入和實現(xiàn)軟件的產(chǎn)業(yè)化為目標(biāo)。探索了農(nóng)業(yè)專家知識獲取的新途徑,在開發(fā)專家系統(tǒng)中,知識獲取是至關(guān)重要的,成功的知識獲取能夠保證專家系統(tǒng)的推理精度。反之,專家系統(tǒng)可能起不到應(yīng)有的作用。在具體實踐中,應(yīng)根據(jù)不同的知識表示形式制定不同的知識表示模板,農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)<铱梢圆扇μ柸胱姆绞教钊胂嚓P(guān)的知識或數(shù)據(jù),這就減少了知識獲取的盲目性,提高了知識獲取的效率[4]。

    4 智能專家系統(tǒng)的推廣與應(yīng)用

    我國農(nóng)業(yè)目前總體上正處于由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的方向轉(zhuǎn)變的歷史時期,利用信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)知識、信息傳播與控制的潛能來促進我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程,大力發(fā)展實用和易用的智能化農(nóng)業(yè)信息技術(shù),對提高農(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民的現(xiàn)代化水平將起到支撐、引領(lǐng)、先導(dǎo)和決定性作用。吉林省玉米智能專家系統(tǒng)作為一種現(xiàn)代化的載體,對提高科技成果轉(zhuǎn)化率、提高科學(xué)種田管理水平和廣大農(nóng)民的素質(zhì)所起的作用更是不可低估的。根據(jù)玉米生產(chǎn)的時空性特點及處理時空信息的需要,開發(fā)了基于WebGIS的玉米智能決策支持系統(tǒng)。以地理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ),結(jié)合網(wǎng)絡(luò)技術(shù),把不同空間尺度資料,不同時段資料和不同格式的資料在統(tǒng)一的坐標(biāo)體系下進行高效、有序和集中統(tǒng)一的管理,實現(xiàn)了對玉米生產(chǎn)過程中施肥和噴藥的決策及其他的分析功能。本軟件可以在互聯(lián)網(wǎng)的任意客戶端查詢采樣點信息并進行決策和分析,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的各個部門提供決策的參考信息,為用戶有針對性的科學(xué)施肥和合理施藥提供指導(dǎo)[5]。針對吉林省玉米產(chǎn)區(qū)施肥中存在的主要問題,以玉米按品種喜肥特性為核心技術(shù),示范內(nèi)容包括調(diào)控玉米高產(chǎn)養(yǎng)分限制因子,實現(xiàn)養(yǎng)分平衡供應(yīng)、劃分玉米吸肥能力等級,實現(xiàn)玉米按級施肥、掌握磷肥后效生統(tǒng)顯著時期,進行減磷肥或隔年減半施磷,合理施用鉀肥技術(shù)。通過以上技術(shù)的單項與多項集成示范,顯著提高了玉米的化肥利用效率,降低了玉米生產(chǎn)成本,提高了玉米產(chǎn)量和品質(zhì),減少了過量施用化肥對環(huán)境造成的污染。

    [1]劉孝永,等.病蟲害專家系統(tǒng)研究進展[J].山東農(nóng)業(yè)科學(xué),2013(09):138-143.

    [2]李東朝,等.農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的發(fā)展概識與展望[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2009(02):4-7.

    [3]姚玉霞,等.基于Web GIS吉林玉米病蟲草害診治專家系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[J].吉林農(nóng)業(yè),2014,(10).

    [4]蘇利,等.大宗農(nóng)作物病蟲害防治數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的研究[J].陜西農(nóng)業(yè)科學(xué),2009(04):66-72.

    [5]姚玉霞,等.基于遙感技術(shù)的玉米產(chǎn)量預(yù)測估產(chǎn)研究與實踐[J].黑龍江科技信息,2016(03):89-91.

    吉林省教育廳,編號:吉教科驗字〔2014〕625號

    F323.3

    A

    10.14025/j.cnki.jlny.2016.24.010

    姚玉霞,長春科技學(xué)院,教授,研究方向:計算機與應(yīng)用。

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