基于農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)管控研究

王顯梅

(廣西職業(yè)技術學院 機電與信息工程學院, 南寧 530226)

0 引言

當前耕地面積在不斷減少,為了保證糧食的穩(wěn)定供應,需要努力提高農(nóng)作物的單產(chǎn)。一直以來,農(nóng)作物的高產(chǎn)都是通過單位面積土地上的高投入來實現(xiàn)的,消耗的資源包括水分、肥料和農(nóng)藥等。這些高投入不僅增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的成本,還會造成環(huán)境污染,缺乏可持續(xù)發(fā)展的能力。為此,人們提出了生命周期評價(Life Cycle Assessment,即LCA)的概念,并將其引入到農(nóng)業(yè)領域。農(nóng)作物的生命周期評價是對作物全生命周期內的資源消耗和環(huán)境排放進行系統(tǒng)的評價,消耗的資源為水分、肥料和農(nóng)藥等物資,環(huán)境排放涉及對土壤、空氣、水體和其它生命體的影響[1]。

以生命周期評價為基礎,農(nóng)作物生產(chǎn)資源的投入可以更加合理有效,農(nóng)作物對環(huán)境的影響也可以被準確掌控。生命周期評價依賴于對農(nóng)作物全生命周期內生長信息的了解,如外觀形態(tài)、發(fā)育階段和生理狀態(tài)等。大部分農(nóng)作物的全生命周期持續(xù)幾個月,可以劃分為營養(yǎng)生長和生殖生長這兩個主要階段:農(nóng)作物在營養(yǎng)生長階段吸收礦質元素用于生物化學合成,制造營養(yǎng)器官并積累有機物質;生殖生長階段則是開花結果,將生物量轉化為營養(yǎng)物質,形成最終的產(chǎn)量。

農(nóng)作物在營養(yǎng)生長和生殖生長過程中的外觀特征差異很大,需要關注的生長信息也不同;但也有部分生長信息貫穿于作物的整個生命周期,包括需水量和施肥量,相關的研究對于合理利用生產(chǎn)資源具有重要意義。肖俊夫等通過分析作物全生育期耗水量與產(chǎn)量的關系,建立了我國各地區(qū)主要農(nóng)作物全生育期耗水量與產(chǎn)量之間的函數(shù)關系模型[2]。畢宏偉等提出了區(qū)域農(nóng)業(yè)逐日需水量估算方法,可以作為制定作物灌溉制度的參考依據(jù)[3]。

在所有的環(huán)境因子中,溫度最為重要,對作物生長發(fā)育進程和生命周期歷時長短都有很大的影響[4]。除了外部性狀外,對作物全生命周期中的內部性狀進行研究也較為關鍵。楊天駿等通過溫室模擬方法動態(tài)監(jiān)測小麥各器官中的甲基汞濃度,揭示了小麥生長周期中甲基汞在不同器官的分布和轉移規(guī)律[5]。

結合當前數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向,農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)應該具有信息采集、數(shù)據(jù)傳輸、信息管理和智能決策的功能,才能實現(xiàn)對農(nóng)作物生長的精確管理和控制[6]。作物的生長信息類型多樣,所處的環(huán)境也很復雜,給信息采集增加了難度。信息采集是農(nóng)作物信息系統(tǒng)中最具農(nóng)業(yè)特色的功能,一直以來都是研究的熱點,已經(jīng)開發(fā)出了多種信息采集的技術方法。耿楠等利用計算機視覺獲取小麥圖像,然后分析生長特性,以此為基礎建立了檢測小麥生長信息的方法[7]。倪軍等根據(jù)作物不同發(fā)育時期的光譜特性,研制了一種多光譜傳感器,能夠實時、快捷、無損地獲取作物的生長信息[8]。盧少林等在作物生長光譜分析原理的基礎上,研制基于主動光源的監(jiān)測儀,實現(xiàn)了對大田作物生長信息的全天候實時監(jiān)測[9]。遙感技術作為獲取大面積地表信息的有效手段,也在農(nóng)業(yè)中得到了應用,可以構建作物生長數(shù)據(jù)模型,對作物的產(chǎn)量進行預測[10]。在上述方法中,計算機視覺和光譜分析技術的應用較為普遍,但分別在圖像數(shù)據(jù)算法和光譜預測模型方面有所不足,還須要進一步優(yōu)化完善[11]。

信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸和信息管理功能大多是通過物聯(lián)網(wǎng)來實現(xiàn)的,代表著現(xiàn)代信息技術發(fā)展的最新階段。物聯(lián)網(wǎng)也稱傳感網(wǎng)絡技術,是以傳感器、自動控制和信息技術為基礎,將各種傳感器、信息處理器和無線網(wǎng)絡整合成一個整體進行目標的智能識別、監(jiān)測和管理的技術[12]。早期的物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中側重于對數(shù)據(jù)的采集和展示,后來引入專家系統(tǒng),從而獲得了智能監(jiān)控以及科學分析決策功能[13-16]。

在之前的研究中,對農(nóng)作物的生長監(jiān)測大多集中在重點關注的生理狀態(tài)和產(chǎn)量性狀上,缺乏對作物整個生命周期不同階段的生長信息的采集和分析,限制了其作用的發(fā)揮。本研究建立了一個農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng),并對管理控制功能進行完善,以期更合理地配置生產(chǎn)資源和提高可持續(xù)發(fā)展能力。

1 系統(tǒng)組成

基于農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)包括信息采集模塊、信息傳輸模塊和信息管控模塊共3個部分。信息采集模塊包括各種傳感器、CT-CA500型CCD攝像機、大疆精靈的Phantom4型智能無人機、UHD185型機載光譜儀、基于主動光源的作物監(jiān)測儀及相應的信號采集元件。傳感器包括LM-879型溫度傳感器、OSA-1型濕度傳感器和DATA-LYNX型計數(shù)傳感器,分別安裝在感知的目標區(qū)域。CCD攝像機安裝在田邊或溫室中,也可以由無人機搭載,拍攝的像素達到200萬dpi,能夠獲得清晰穩(wěn)定的原始圖像。Phantom4型無人機最長可以飛行30min,具有GPS和GLONASS兩種定位模式。無人機安裝了方向舵、升降舵和副翼舵,通過偏轉舵面來改變無人機的方向和姿態(tài),避障能力則通過紅外線來實現(xiàn)。UHD185型機載光譜儀質量為0.47kg,由無人機搭載進行全畫幅的非掃描成像。光譜儀的掃描光譜在500～900nm之間,分辨率可以達到8nm,一次拍攝形成45×45像素的光譜影像。作物監(jiān)測儀安裝在溫室或田塊的上方,以對目標性狀敏感的波長為主動光源照射作物,采集反射的光譜信號,根據(jù)歸一化模型分析獲得目標性狀。

地面設備的信息傳輸模塊采用基于ZigBee技術的無線傳感網(wǎng)絡,其抗干擾性強,信號傳輸距離達到7km,覆蓋了整個試驗區(qū)域。傳輸節(jié)點采用樹形方式組網(wǎng),單個節(jié)點可以與20個信息采集設備連接,再通過協(xié)調器連接到管控模塊。無人機與地面站之間采用WiFi技術進行數(shù)據(jù)傳輸,無線通訊帶寬大,實時傳輸能力強。地面站安裝大疆DJIGS Pro專業(yè)版軟件,用于實時控制飛行姿態(tài)。地面站與管控模塊之間通過UART接口連接,傳輸采集的圖像和光譜數(shù)據(jù),同時發(fā)送控制無人機飛行的信號。

信息管控模塊以處理器為核心,還包括專家數(shù)據(jù)庫、專家知識庫、存儲器和操作界面。處理器為聯(lián)想X3550型服務器,負責對采集的作物信息進行管理和分析,最終生成控制指令。專家數(shù)據(jù)庫包含農(nóng)作物的生長信息內容和數(shù)學計算方法,專家知識庫包含農(nóng)作物的生長規(guī)律、營養(yǎng)狀況評估和病蟲害預測等方法,為系統(tǒng)做出控制決策提供依據(jù)。存儲器為10TB硬盤,用于保存采集的農(nóng)作物全生命周期生長信息、信息的計算推導過程及最終的專家決策數(shù)據(jù)。操作界面上安裝Windows10系統(tǒng),可以實時顯示數(shù)據(jù)信息,并設定系統(tǒng)運行的各項參數(shù)。信息系統(tǒng)組成如圖1所示。

圖1 信息系統(tǒng)的組成Fig.1 Components of information system

2 管控流程

農(nóng)作物生長信息的采集貫穿于整個生命周期,作物的發(fā)育階段信息由監(jiān)測儀進行采集和評判。監(jiān)測儀設置730nm和810nm兩個主動光源波長,分析獲得作物的冠層植被指數(shù),以此為依據(jù)確定作物的發(fā)育階段。在營養(yǎng)生長階段,主要由攝像機拍攝圖像,利用計算機視覺進行圖像的預處理、灰度化和目標識別,分析作物的長勢和葉綠素含量。溫度傳感器和濕度傳感器采集環(huán)境中的空氣溫度和土壤含水量,與計算機視覺分析的結果一起作為水肥管理的依據(jù)。計數(shù)傳感器采集環(huán)境中的昆蟲飛蛾數(shù)量,用于開展對蟲害的控制。在生殖生長階段,主要由無人機搭載的攝像機和光譜儀采集作物影像:視覺圖像用于提取顏色信息,以便分析作物的成熟進程,確定收獲時期;高光譜影像用于提取作物生理特征相關的參數(shù),分析營養(yǎng)狀況,確定后期的肥料施用量,并預測最終產(chǎn)量。

采集的信息通過信息傳輸模塊發(fā)送到存儲器中,對各種傳感器采集的信號進行模數(shù)轉換;在操作界面上設置系統(tǒng)的運行參數(shù),處理器從存儲器中提出數(shù)據(jù),對圖像進行計算機視覺分析,對高光譜影像進行歸一化處理,對傳感器數(shù)據(jù)進行模擬分析;最后,處理器引入專家數(shù)據(jù)庫和知識庫的計算模型,生成對作物生長發(fā)育狀況的評估結果及管理控制指令,并存儲數(shù)據(jù),如圖2所示。

圖2 信息系統(tǒng)的管控流程Fig.2 Management and control process of information system

3 試驗結果與分析

2018年,在廣西職業(yè)技術學院試驗基地中對作物全生命周期的信息系統(tǒng)及其管控功能進行了試驗,試驗的作物是水稻。選擇4個田塊,各田塊的形狀面積都不同,土壤肥力各異。將每個田塊分成面積相等的兩部分;一部分進行人工管控,另一部分進行信息系統(tǒng)管控。信息系統(tǒng)管控的田塊在水稻的全生命周期中采集生長信息,并按照系統(tǒng)的管控指令灌水、施肥和噴施農(nóng)藥,最后測定水稻的產(chǎn)量并與人工管控方式進行比較。

試驗的結果表1所示。由表1可以看出:采用人工管控方式時,4個田塊的淡水、肥料和農(nóng)藥消耗量都較大,產(chǎn)量維持在7.18～7.63t/hm2之間;當采用信息系統(tǒng)進行管控時,上述3種生產(chǎn)資源的消耗量大幅降低,部分減少幅度超過10%。與人工管控方式相比,水稻產(chǎn)量的降幅較小,在第2號和4號田塊中甚至沒有體現(xiàn)出差別,具有更高的種植效益。

表1 不同管控方式下水稻全生命周期的資源消耗和產(chǎn)量Table 1 Resource consumption and yield of rice during full life-cycle under different management and control method

4 結論

為了解決現(xiàn)有生長監(jiān)測方法難以涵蓋農(nóng)作物全生育期的問題,建立了基于農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)。系統(tǒng)由信息采集模塊、信息傳輸模塊和信息管控模塊3個部分組成,在作物的不同生長階段采集相應的信息,經(jīng)過分析后評估作物的生長發(fā)育狀況并形成管理控制指令。試驗結果表明:信息系統(tǒng)管控下的作物生產(chǎn)資源消耗量大幅降低,且產(chǎn)量降幅較小,體現(xiàn)出更高的種植效益。因此,建立農(nóng)作物全生命周期的信息系統(tǒng)并對其管控功能進行完善,可以實現(xiàn)生產(chǎn)資源更合理的配置,提高可持續(xù)發(fā)展能力。