基于物聯(lián)網(wǎng)的臍橙園病蟲害防治專家系統(tǒng)

羅世亮，任 斌

（1.贛南師范大學(xué)，江西贛州 341000；2.東莞理工學(xué)院，廣東東莞 523808）

?

基于物聯(lián)網(wǎng)的臍橙園病蟲害防治專家系統(tǒng)

羅世亮1，任 斌2

（1.贛南師范大學(xué)，江西贛州 341000；2.東莞理工學(xué)院，廣東東莞 523808）

［摘 要］以物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)、傳輸技術(shù)和處理技術(shù)為載體，結(jié)合專家系統(tǒng)軟件，實現(xiàn)臍橙病蟲害防治的智能化識別、定位、監(jiān)控和管理的一種精細(xì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)范化的管理模式，能夠完成對臍橙樹及臍橙果品生長情況的全天候監(jiān)測，實現(xiàn)對臍橙病蟲害發(fā)生、發(fā)展情況的跟蹤分析，并根據(jù)專家系統(tǒng)的診斷意見進(jìn)行早期預(yù)防，減少臍橙樹病蟲害的發(fā)生，消除或者降低農(nóng)藥的使用，提高臍橙的品質(zhì)和產(chǎn)量。

［關(guān)鍵詞］物聯(lián)網(wǎng)；專家系統(tǒng)；病蟲害防治；臍橙；系統(tǒng)設(shè)計

0　引言

物聯(lián)網(wǎng)在中國的發(fā)展比較迅速，其中在醫(yī)療、交通、物流等領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，并且其應(yīng)用模式也日趨成熟［1-3］。此外，物聯(lián)網(wǎng)在樓宇節(jié)能、食品溯源、環(huán)境監(jiān)測等方面也得到了廣泛應(yīng)用［4-6］。專家系統(tǒng)應(yīng)用人工智能技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題［7-9］。我國是一個農(nóng)業(yè)大國，果樹種植面積廣闊，地域性差別顯著，傳統(tǒng)的果樹種植業(yè)主要依賴果農(nóng)積累的經(jīng)驗進(jìn)行管理，對于生產(chǎn)過程中的各種影響因子無法進(jìn)行科學(xué)化的精細(xì)分析，很難實現(xiàn)生產(chǎn)過程資源的最優(yōu)配置［10］。因此，將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)引入到臍橙園的病蟲害信息化監(jiān)控與管理，可以實現(xiàn)其管理的信息化。

1　系統(tǒng)原理

采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、感知技術(shù)和傳輸技術(shù)等手段，結(jié)合專家系統(tǒng)軟件，采用SQL server 2005數(shù)據(jù)庫［11-13］。圖1是病蟲害防治專家系統(tǒng)的工作原理圖。臍橙害蟲采集裝備采集圖片，然后判斷是否是害蟲圖片。利用圖像分割技術(shù)，形成臍橙害蟲的二值圖像，對比分析食心蟲和綠盲蝽等臍橙害蟲的幾何形狀和紋理特征，形成害蟲的原始特征數(shù)據(jù)。采用支持向量機(jī)的方法對害蟲的原始特征進(jìn)行選擇，提高識別的效果。采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對臍橙害蟲進(jìn)行分類和鑒別。按照臍橙樹的發(fā)病部位對應(yīng)的多種不同癥狀，系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的選擇和決策［14］，然后進(jìn)行診斷，并將其診斷結(jié)果報告給用戶，用戶可以根據(jù)需要，隨時訪問服務(wù)站點，從而實現(xiàn)臍橙樹病蟲害防治的智能化識別、監(jiān)控和管理。

2　實驗結(jié)果與分析

通過在贛南臍橙園主產(chǎn)區(qū)選取某種植戶果園，種植臍橙10畝，從中選取A、B兩地塊進(jìn)行對比實驗。該果園的實驗及對照地塊在日常管理、臍橙樹的品種、臍橙樹的樹齡等方面均無明顯差異。

2.1單株臍橙樹的收益情況比較

經(jīng)過兩季臍橙生產(chǎn)周期，由A、B兩地所得對比，結(jié)果發(fā)現(xiàn):2012年應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)臍橙樹病蟲害防治專家系統(tǒng)的A地平均單株臍橙的產(chǎn)量與B地比較沒有顯著性提高。2013年，A地在平均單株臍橙的產(chǎn)量和優(yōu)質(zhì)臍橙產(chǎn)出率方面，均高于B地，兩者相比較，差異具有顯著性。這是因為傳統(tǒng)的臍橙種植主要依靠人的視覺和經(jīng)驗，費(fèi)時費(fèi)力，效率較低，很難做到客觀、準(zhǔn)確的判斷。因此，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究臍橙病蟲害監(jiān)測的專家系統(tǒng)具有重大意義。表1是A、B兩組地塊臍橙品質(zhì)的對比分析表。我們對2012年和2013年，A、B兩組地塊臍橙的優(yōu)質(zhì)臍橙產(chǎn)出率和平均單株臍橙產(chǎn)量進(jìn)行比較，具體情況如表1所示。

表1　A、B兩組地塊臍橙品質(zhì)對比分析表Table 1 Comparative analysis of the quality of navel oranges

2.2總體成本收益對比

我們對A、B兩地塊的整體畝產(chǎn)量、成本和最終收益進(jìn)行了估算，做出初步推斷，具體結(jié)果如表2所示。

表2　A、B兩組地塊的臍橙收益對比分析表Table 2 Comparative analysis of the yield of navel orange

該農(nóng)戶果園中A、B兩地塊2012年臍橙的畝產(chǎn)沒有差別，但是由于A地塊應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)臍橙樹病蟲防治專家系統(tǒng)。2013年較之2012年，農(nóng)戶的積極性有所增加，主動詢問學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)專家系統(tǒng)的頻率增加，于是臍橙樹的產(chǎn)量提高，因此收益也提高了。2013年實驗地塊收益增加的原因主要有兩個方面:一是贛南臍橙知名度的提高，高端市場逐漸拓展，收購商增加，價格整體較2012年有所提高；二是由于在實驗地塊應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)臍橙樹病蟲防治專家系統(tǒng)規(guī)范化的管理技術(shù)，優(yōu)質(zhì)臍橙的產(chǎn)出率進(jìn)一步提高，高品質(zhì)臍橙的產(chǎn)量增加明顯，使得臍橙進(jìn)入高端市場的數(shù)量大幅度提高。

3　結(jié)論與展望

基于物聯(lián)網(wǎng)的臍橙病蟲防治專家系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用，能夠完成對臍橙及果品生長情況的全天侯監(jiān)測，實現(xiàn)對臍橙病蟲害發(fā)生發(fā)展情況的跟蹤分析，并根據(jù)專家系統(tǒng)的診斷意見進(jìn)行早期干預(yù)，減少臍橙病蟲害的發(fā)生，降低農(nóng)藥的使用，提高臍橙的品質(zhì)和產(chǎn)量［15-17］。各種不同類型的無線網(wǎng)絡(luò)可以提供便捷的網(wǎng)絡(luò)接入，可以創(chuàng)造更加便利的農(nóng)業(yè)監(jiān)測環(huán)境，促進(jìn)農(nóng)業(yè)精細(xì)化的發(fā)展［18-20］。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在我國臍橙種植中的應(yīng)用仍然存在一些問題，需要科研工作者努力解決。未來應(yīng)致力于提高數(shù)據(jù)傳輸效率的研究。由于臍橙園環(huán)境感知的數(shù)據(jù)量大、時效性強(qiáng)等特點，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在計算和存儲方面存在局限性，因而，提高節(jié)點的協(xié)作感知和傳輸效率是數(shù)據(jù)傳輸與管理的關(guān)鍵所在。

［參考文獻(xiàn)］

［1］ Stefan Forsstr?m，Theo Kanter.Enabling ubiquitous sensor-assisted applications on the internet-of-things［J］.Personal and ubiquitous computing，2014，18（4）:977-986.

［2］ Qiu Tie，Sun Weifeng，Bai Yuanchao，et al.An efficient multi-path self-organizing strategy in internet of things［J］. Wireless personal communications，2013，73（4）:1613-1629.

［3］ Luo Shiliang，Lu Xu，Cheng Lianglun.TSOIA:An efficient node selection algorithm facing the uncertain process for Internet of Things［J］.Journal of network and computer applications，2013，36（2）:738-743.

［4］ Wang Yang，Zhang Linjing，Huang Yakun，et al.Service community construction method of internet of things based on semantic similarity［J］.Journal of electronics，2013，30（1）:49-56.

［5］ Kostas Psannis.Efficient redundant frames encoding algorithm for streaming video over error prone wireless channels［J］. Ieice elex Journal，2009，6（21）:1497-1502.

［6］ Wang Hong-hui，Tuo Xian-guo，Zhang Gui-yu.Panzhihua airport landslide and an emergency monitoring and warning system based on the internet of things［J］.Journal of mountain science，2013，10（5）:873-884.

［7］ Elnaz Davoodi，Keivan Kianmehr，Mohsen Afsharchi.A semantic social network-based expert recommender system［J］. Applied intelligence，2013，39（1）:1-13.

［8］ Azamathulla H，Ahmad Z，Aminuddin Ab Ghani.An expert system for predicting Manning’s roughness coefficient in open channels by using gene expression programming［J］.Neural computing and applications，2013，23（5）:1343-1349.

［9］ Ladopoulos E G.Non-linear real-time expert water management telematics system for leaks control［J］.Water resources，2013，40（4）:476-482.

［10］ 姚振領(lǐng).果樹種植的“健植思想”和“人性管理”［J］.中國農(nóng)資，2012，1（3）:24-25.

［11］ 波安清，來狄玉.關(guān)系數(shù)據(jù)庫在專家系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］.計算機(jī)研究與發(fā)展，2010，1（1）:42-46.

［12］ 呂鵬，朱祥玲，周進(jìn).一種評估專家系統(tǒng)的研究［J］.計算機(jī)應(yīng)用與軟件，2013，9（9）:221-223.

［13］ Ahnryul Choi，Tae Sun Yun，Seung Woo Suh.Determination of input variables for the development of a gait asymmetry expert system in patients with idiopathic scoliosis［J］.International journal of precision engineering and manufacturing，2013，14 （5）:811-818.

［14］ Myung-seok Yang，Nam-kyu Kang，Yun-jeong Kim.Expert recommendation system based on analyzing expertise and networks of human resources in National Science&Technology Information Service［J］.Journal of central south university，2013，20 （8）:2212-2218.

［15］ Xu Xiaoli，Chen Tao，Mamoru Minami.Intelligent fault prediction system based on internet of things［J］.Computers& mathematics with applications，2012，64（5）:833-839.

［16］ Zhang Mingchuan，Zhao Haixia，Zheng Ruijuan.Cognitive internet of things:concepts and application example［J］. International journal of computer science issues，2012，9（6）:151-158.

［17］ Ma Hua-Dong.Internet of things:objectives and scientific challenges［J］.Journal of computer science and technology，2011，26（6）:919-924.

［18］ Nathalie Mitton，David Simplot-Ryl.From the Internet of things to the Internet of the physical world［J］.Comptes rendus physique，2011，12（1）:669-674.

［19］ Mark Harrison.The‘Internet of Things’and commerce［J］.The ACM magazine for student，2011，17（3）:19-22.

［20］ Jordán Pascual Espada，Oscar Sanjuán Martínez，B Cristina Pelayo García-Bustelo.Virtual objects on the internet of things ［J］.International journal of interactive multimedia and artificial intelligence，2011，1（4）:23-29.

（責(zé)任編輯 柴 智）

The Expert System Design of the Pest Control in the Navel Orange Orchard Based on the Internet of Things

LUO Shi-liang1，REN Bin2
（1.Gannan Normal University，Ganzhou Jiangxi 341000，China；2.Dongguan University of Technology，Dongguan Guangdong 523808，China）

Abstract:Through the awareness technology，transmission technology and processing technology of Internet of Things as the carrier，combined with expert system software，standard management of a fine agricultural production including intelligent recognition，positioning，monitoring，and manag ement on the tree diseases and insect pests prevention and control can be realized.A 24-hour monitoring on the growth of fruit trees and fruit can be finished and the trace analysis on the development of fruit tree diseases and insect pests can be made，thus early intervention can be done according to the diagnosis of the expert system to reduce the occurrence of plant diseases and insect pests of fruit trees，eliminate or reduce the use of pesticides for the development of pollutionfree green organic fruit，and create the condition for the improvement of yield and quality of the navel orange.

Key words:Internet of things；Expert system；Pest control；Navel orange orchard；System design.

［中圖分類號］S 666.4

［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A

［文章編號］1005-0310（2016）01-0056-04

DOI：10.16255/j.cnki.ldxbz.2016.02.10

［收稿日期］2014-11-03

［基金項目］贛南師范大學(xué)校級科研課題（13kyz06）資助，國家科技支撐計劃項目（2012BAF11B04-5），廣東省自然科學(xué)基金項目（8351009001000002），贛南師范大學(xué)招標(biāo)課題（15zb02），江西省社會科學(xué)“十二五”規(guī)劃項目（15GL24）。

［作者簡介］羅世亮（1978-），男，江西省贛州人，贛南師范大學(xué)講師，博士，主要研究方向為物聯(lián)網(wǎng)及其應(yīng)用。E-mail:luo2002_88@163.com