智慧梨園系統(tǒng)的研究

摘 要：近年來(lái)，以人與自然和諧共生為主要內(nèi)容的綠色發(fā)展理念逐漸深入人心。2021年3月政府工作報(bào)告指出我國(guó)將在2030年碳達(dá)峰、2060年實(shí)現(xiàn)碳中和，這也彰顯了我國(guó)政府貫徹綠色發(fā)展理念，走低碳環(huán)保發(fā)展道路的決心和勇氣。[1]本文通過(guò)智能梨園管理系統(tǒng)的應(yīng)用，可以使碭山梨的生產(chǎn)管理更加標(biāo)準(zhǔn)、更加智能。同時(shí)，“智慧梨園”可以促進(jìn)碭山相關(guān)行業(yè)的發(fā)展，推進(jìn)酥梨產(chǎn)業(yè)盡快實(shí)現(xiàn)“節(jié)約成本，增加收入，增加價(jià)值，提高效率”。

關(guān)鍵詞：智慧農(nóng)業(yè)；Web GIS；

智能農(nóng)業(yè)是近年來(lái)興起的一個(gè)概念，但國(guó)內(nèi)外對(duì)其還沒(méi)有統(tǒng)一的定義。一般情況下，智慧農(nóng)業(yè)是指使用各種農(nóng)業(yè)資源，降低生產(chǎn)成本和能耗，降低環(huán)境的破壞，實(shí)現(xiàn)最佳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益的一種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式?？梢哉f(shuō)，智慧農(nóng)業(yè)是在充分發(fā)揮信息技術(shù)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和完善，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)資源的高效利用，獲得更高的農(nóng)業(yè)效益。[2]“智慧梨園”數(shù)字化建設(shè)不僅要完成生產(chǎn)種植的全程機(jī)械化應(yīng)用與推廣，還要幫大家提高種植生產(chǎn)智能化、管理過(guò)程數(shù)字化、基地運(yùn)營(yíng)智慧化、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可視化水平。將通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與“酥梨”生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理、服務(wù)的深度融合，幫助果農(nóng)增收。

一、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)所需技術(shù)

（一）衛(wèi)星/無(wú)人機(jī)遙感

準(zhǔn)確的農(nóng)作物空間分布信息是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化管理的基礎(chǔ)，因此大田農(nóng)作物分類(lèi)識(shí)別是農(nóng)業(yè)遙感的研究熱點(diǎn)之一。遙感農(nóng)作物分類(lèi)的核心方法是影像光譜特征分析。利用HJ-1A/B月度時(shí)間序列NDVI，通過(guò)分析波譜曲線，實(shí)現(xiàn)了碭山縣梨園梨樹(shù)種植分類(lèi)識(shí)別及種植面積測(cè)算；利用 Landsat8時(shí)間序列NDVI、光譜反射率和幾何紋理作為分類(lèi)特征，[3]如圖1所示，對(duì)碭山縣酥梨實(shí)驗(yàn)基地進(jìn)行分類(lèi)研究，得到的效果較好。雖然衛(wèi)星遙感是目前大面積農(nóng)作物分類(lèi)主要手段，但存在成本昂貴、回訪周期長(zhǎng)和空間分辨率低等問(wèn)題，且過(guò)于依賴(lài)于衛(wèi)星過(guò)境時(shí)的天氣狀況，實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性均受限。隨著高分辨率傳感器和低空無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的發(fā)展，憑借其靈活性高、周期短、空間分辨率高、受天氣和云層影響小等優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感的不足，成為目前小區(qū)域農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)獲取的主要手段。[4]相比于中低分辨率遙感影像，高分辨率影像的紋理、形狀及上下文關(guān)系等信息更加豐富，可用于構(gòu)建可見(jiàn)光影像的分類(lèi)特征。

（二）Web GIS技術(shù)

梨樹(shù)病蟲(chóng)害的發(fā)生具有很強(qiáng)的地域性，一般先以斑塊狀出現(xiàn)，然后迅速向周?chē)?。病蟲(chóng)害的嚴(yán)重程度及其空間分布適合于用GIS的空間分布圖來(lái)表達(dá)，并可進(jìn)行空間分析、專(zhuān)家診斷、預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)等。傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)不適應(yīng)發(fā)展的需要，有必要充分利用計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的最新發(fā)展，采用IT技術(shù)、GIS（地理信息系統(tǒng)）技術(shù)、結(jié)合規(guī)劃及管理需要，開(kāi)發(fā)功能完善的基于WebGIS的梨樹(shù)病蟲(chóng)害信息系統(tǒng)。如何合理利用資源潛力，科學(xué)投入，提高產(chǎn)量，降低成本，減少自然及人為因素帶來(lái)的環(huán)境后果，實(shí)現(xiàn)梨樹(shù)生產(chǎn)系統(tǒng)的可持續(xù)性發(fā)展，已成為未來(lái)農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域的新方向。[5]

二、智慧梨園系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

碭山縣“智慧梨園”數(shù)字化建設(shè)項(xiàng)目為碭山縣智慧梨園建設(shè)提供數(shù)字化管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全過(guò)程數(shù)字化管理，并對(duì)生產(chǎn)資料的投入和病蟲(chóng)害的防治進(jìn)行全程監(jiān)控，為機(jī)械化提供全產(chǎn)業(yè)鏈的全程服務(wù)，碭山縣智能梨園建設(shè)與管理的數(shù)字化、智能化發(fā)展。

（一）系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

如圖3所示，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)建立梨園內(nèi)的梨物候和長(zhǎng)勢(shì)、土壤水分肥料監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并設(shè)置微氣象因子采集系統(tǒng)。依據(jù)梨生理過(guò)程研究開(kāi)發(fā)相關(guān)模型，主要包括病蟲(chóng)害預(yù)警預(yù)報(bào)模型、氣象災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)模型、梨生長(zhǎng)環(huán)境管理模型。而基于模型和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)建成針對(duì)梨栽培、種植過(guò)程中病蟲(chóng)害及氣象災(zāi)害預(yù)警體系、建成針對(duì)渠道商及農(nóng)戶(hù)的梨品質(zhì)及產(chǎn)量預(yù)報(bào)體系、提供個(gè)性化主動(dòng)服務(wù)的智慧服務(wù)平臺(tái)。例如在碭山縣建成五百畝精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)示范基地或以碭山梨產(chǎn)業(yè)為基準(zhǔn)，建成梨大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)示范縣。

通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)建立梨園內(nèi)的梨物候和長(zhǎng)勢(shì)、土壤水分肥料監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并設(shè)置微氣象因子采集系統(tǒng)。依據(jù)梨生理過(guò)程研究開(kāi)發(fā)相關(guān)模型，主要包括病蟲(chóng)害預(yù)警預(yù)報(bào)模型、氣象災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)模型、梨生長(zhǎng)環(huán)境管理模型。而基于模型和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)建成針對(duì)梨栽培、種植過(guò)程中病蟲(chóng)害及氣象災(zāi)害預(yù)警體系、建成針對(duì)渠道商及農(nóng)戶(hù)的梨品質(zhì)及產(chǎn)量預(yù)報(bào)體系、提供個(gè)性化主動(dòng)服務(wù)的梨園大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。例如在碭山建成五百畝精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)示范基地或以碭山梨產(chǎn)業(yè)為基準(zhǔn)，建成梨大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)示范縣。

（二）以環(huán)境檢測(cè)系統(tǒng)中的土壤水肥監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為例

其執(zhí)行過(guò)程為：程序開(kāi)始前需要對(duì)土壤水分進(jìn)行設(shè)定值。正式開(kāi)始進(jìn)行土壤水分肥料檢測(cè)，首先判斷測(cè)量值與設(shè)定值的關(guān)系，若測(cè)量值大于設(shè)定值，則應(yīng)該保持土壤水分濃度，防止土壤水分激增以及過(guò)少，結(jié)束此次監(jiān)測(cè)；若測(cè)量值小于設(shè)定值，則啟動(dòng)噴滴灌水泵，對(duì)土壤進(jìn)行澆灌后再次啟動(dòng)土壤水分檢測(cè)程序，直至測(cè)定值處于設(shè)定值范圍之內(nèi)，停止此次檢測(cè)程序。流程如圖4所示。

（三）以機(jī)理研究和模型開(kāi)發(fā)中的病蟲(chóng)害預(yù)警預(yù)報(bào)模型為例

執(zhí)行過(guò)程：程序進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，首先判斷梨樹(shù)當(dāng)前的長(zhǎng)勢(shì)；而在花序分離期容易產(chǎn)生輪紋病、銹病等，其次還有盛花期、幼果期和成熟期等，并根據(jù)這些常見(jiàn)病害蟲(chóng)進(jìn)行提出措施。其次在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)上傳一些常見(jiàn)或者梨樹(shù)比較容易感染的病蟲(chóng)的癥狀及圖片，根據(jù)前面開(kāi)發(fā)的檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)梨樹(shù)采集的信息進(jìn)行比較，若符合數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的癥狀描述或者圖片描述，則應(yīng)該啟動(dòng)預(yù)警提醒；若不符合上述的癥狀和圖片，則還要將預(yù)測(cè)生產(chǎn)數(shù)量和預(yù)測(cè)質(zhì)量與往年的情況進(jìn)行比較，如果大致相同，則屬于正常，否則啟動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)。

三、結(jié)束語(yǔ)

碭山酥梨生產(chǎn)中存在著農(nóng)業(yè)條件分析不及時(shí)、施肥不合理、病蟲(chóng)害鑒定困難等問(wèn)題。如何科學(xué)管理耕地，需要更專(zhuān)業(yè)的知識(shí)體系和合理的解決方案。本文綜合運(yùn)用衛(wèi)星/無(wú)人機(jī)遙感和Web GIS技術(shù)，通過(guò)對(duì)碭山縣梨園實(shí)驗(yàn)基地的影像光譜特征分析、WebGIS的梨樹(shù)病蟲(chóng)害信息分析、病蟲(chóng)害診斷功能、智能控制等模塊，將其集成到智能決策系統(tǒng)中。功能多樣，貼近實(shí)際，為酥梨生產(chǎn)提供科學(xué)指導(dǎo)，方便農(nóng)民智能決策。

參考文獻(xiàn)：

[1].段樹(shù)謹(jǐn).綠色發(fā)展背景下我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展問(wèn)題及實(shí)現(xiàn)路徑[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（05）：3-5

[2].諶頏，戴華珍，龔文靜，陳偉忠.智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[J].信息記錄材料，2022，23（04）：195-197.DOI：10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2022.04.038.

[3].戴建國(guó)，張國(guó)順，郭鵬，曾窕俊，崔美娜，薛金利.基于無(wú)人機(jī)遙感可見(jiàn)光影像的北疆主要農(nóng)作物分類(lèi)方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34（18）：122-129.

[4].張志博，趙西寧，高曉東，張利，楊孟豪.基于改進(jìn)Linknet網(wǎng)絡(luò)的黃土高原蘋(píng)果園精準(zhǔn)提取[J].智慧農(nóng)業(yè)（中英文），2022，4（03）：95-107.

[5].楊志芳. 基于WebGIS的果樹(shù)病蟲(chóng)害信息發(fā)布系統(tǒng)[D].河北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2005.