基于信息與智能新技術(shù)的智慧種植建設(shè)初探

摘 要：近年來(lái)，以無(wú)人機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與移動(dòng)邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)為代表的信息與智能新技術(shù)的出現(xiàn)，為構(gòu)建智慧種植從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)智慧農(nóng)業(yè)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。本文對(duì)信息與智能新技術(shù)賦能智慧農(nóng)業(yè)研究現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)研，并提出了面向智慧農(nóng)業(yè)的智能信息環(huán)概念，分析了其涉及的功能要素，隨后以構(gòu)建雷波縣“雷波臍橙”智慧栽培為例，闡述了基于智能信息環(huán)的智能臍橙栽培系統(tǒng)初步方案設(shè)計(jì)。相關(guān)工作為構(gòu)建更詳細(xì)技術(shù)方案并建立示范基地可行性奠定了基礎(chǔ)，也有助于建立可持續(xù)智慧農(nóng)業(yè)。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；云計(jì)算；邊緣計(jì)算；智慧農(nóng)業(yè)

1引言

由于我國(guó)可耕種土地面積小、但人口規(guī)模較大，保證糧食或農(nóng)產(chǎn)品高產(chǎn)高質(zhì)至關(guān)重要。然而，現(xiàn)實(shí)情況是，相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家而言，我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)和實(shí)踐相對(duì)落后，糧食或農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)值和單位土地產(chǎn)量嚴(yán)重低于發(fā)達(dá)國(guó)家。為了在有限自然資源下應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，迫切需要在農(nóng)業(yè)技術(shù)和實(shí)踐上不斷探索創(chuàng)新。

近年來(lái)，以無(wú)人機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與深度學(xué)習(xí)等為代表的信息與智能新技術(shù)不斷涌現(xiàn)和革新，對(duì)各行業(yè)發(fā)展都帶來(lái)極大促進(jìn)作用。農(nóng)業(yè)作為一個(gè)古老行業(yè)，也受益于這些技術(shù)的變革性發(fā)展。譬如，基于無(wú)人機(jī)及搭載的高清攝像頭，不但可以對(duì)農(nóng)作物健康狀態(tài)進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)查，還可以評(píng)估種植土地面積及農(nóng)作物產(chǎn)量等。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將各種農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備或傳感器連接起來(lái)，在互聯(lián)網(wǎng)上收集和分發(fā)數(shù)據(jù)，并利用云計(jì)算平臺(tái)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，可以為農(nóng)民和生產(chǎn)者提供新方法并輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策。

本文旨在探索基于信息與智能新技術(shù)賦能的精準(zhǔn)智慧農(nóng)業(yè)種植系統(tǒng)設(shè)計(jì)，包括無(wú)人機(jī)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算與邊緣計(jì)算技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)等。其中，無(wú)人機(jī)作為部署農(nóng)業(yè)專用傳感器數(shù)據(jù)采集器，將采集數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)匯聚到邊緣云、遠(yuǎn)端云或后端管理服務(wù)器平臺(tái)，這些平臺(tái)利用深度學(xué)習(xí)完成農(nóng)作物（如臍橙果樹）生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)和生長(zhǎng)環(huán)境分析，將原始采集和分析數(shù)據(jù)推送給農(nóng)技專家，為種植人員提供作業(yè)決策輔助并將作業(yè)指令下發(fā)給作業(yè)控制器。

2現(xiàn)狀調(diào)研

通過(guò)調(diào)研信息與智能技術(shù)賦能智慧農(nóng)業(yè)論文，了解到目前已有一些系統(tǒng)性研究成果。下面對(duì)相關(guān)技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)中研究現(xiàn)狀進(jìn)行論述。

在無(wú)人機(jī)技術(shù)賦能智慧農(nóng)業(yè)方面，湯繼發(fā)對(duì)植保無(wú)人機(jī)在現(xiàn)代智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)中的應(yīng)用開展研究[1]，重點(diǎn)分析了安徽省潁上縣植保無(wú)人具體應(yīng)用情況。黃益敬針對(duì)農(nóng)業(yè)植保無(wú)人機(jī)在我國(guó)農(nóng)作物病蟲害防治上越來(lái)越廣泛的現(xiàn)實(shí)情況，闡述了農(nóng)業(yè)植保無(wú)人機(jī)的主要優(yōu)點(diǎn)和發(fā)展方向，分析了植保無(wú)人機(jī)在智慧農(nóng)業(yè)及農(nóng)險(xiǎn)理賠中的相關(guān)應(yīng)用[2]。

在物聯(lián)網(wǎng)賦能智慧農(nóng)業(yè)或智慧種植研究方面，施連敏等人結(jié)合農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)實(shí)際情況設(shè)計(jì)了智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)[3]，主要包括感知層，網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。夏波等人通過(guò)對(duì)智慧農(nóng)業(yè)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀、物聯(lián)網(wǎng)在智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀分析，并對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展提出建議[4]。張新等人提出利用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、無(wú)線Mesh寬帶網(wǎng)絡(luò)和視頻實(shí)時(shí)監(jiān)控等技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)大棚進(jìn)行監(jiān)測(cè)，完成大棚農(nóng)作物種植的科學(xué)化[5]。

在云計(jì)算賦能智慧農(nóng)業(yè)與智慧種植方面，彭秀媛等人將云計(jì)算在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)運(yùn)用賦予實(shí)踐，闡述了遼寧省農(nóng)科院信息中心搭設(shè)的私有云計(jì)算試驗(yàn)平臺(tái)[6]。張曉璐面向物聯(lián)網(wǎng)在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用需求，提出了基于人工智能和云計(jì)算的智慧農(nóng)業(yè)平臺(tái)，并通過(guò)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境部署驗(yàn)證了所提模型的有效性[7]。黃成龍等人介紹了邊緣計(jì)算在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用背景，歸納了邊緣計(jì)算在農(nóng)業(yè)上的主要應(yīng)用場(chǎng)景及相關(guān)智能農(nóng)業(yè)裝備，調(diào)研了現(xiàn)有常用邊緣計(jì)算設(shè)備及性能參數(shù)，總結(jié)了適合邊緣計(jì)算的主流深度學(xué)習(xí)算法及模型壓縮方法[8]。

在基于深度學(xué)習(xí)的智慧農(nóng)業(yè)研究方面，呂盛坪等人對(duì)深度學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用研究成果進(jìn)行綜述，重點(diǎn)論述了現(xiàn)有研究的研究對(duì)象與目的、數(shù)據(jù)來(lái)源、類間差異、預(yù)處理、數(shù)據(jù)擴(kuò)增、模型框架以及性能對(duì)比等[9]。傅隆生等人對(duì)深度學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)信息領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行歸納和梳理，并討論深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)和局限性，進(jìn)而展望深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)[10]。

由上述現(xiàn)狀調(diào)研可知，當(dāng)前針對(duì)信息與智能新技術(shù)賦能智慧農(nóng)業(yè)討論大多關(guān)注智慧農(nóng)業(yè)特定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程。與現(xiàn)有研究不同，本文聚焦于融合信息與智能新技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，并以雷波縣臍橙栽培為例介紹系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)。

3基于信息與智能新技術(shù)的智慧栽培系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)

本節(jié)介紹所提出的基于信息與智能新技術(shù)的智慧栽培系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。具體地，首先，提出面向智慧農(nóng)業(yè)的智能信息環(huán)概念；隨后，以雷波縣主要經(jīng)濟(jì)作物臍橙栽培為例，闡述基于信息與智能技術(shù)以“智能信息環(huán)”為核心的智慧栽培技術(shù)方案。

3.1 面向智慧農(nóng)業(yè)的智能信息環(huán)

智慧農(nóng)業(yè)是以安全、高效、高品質(zhì)和高產(chǎn)量農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)為目標(biāo)一個(gè)智能系統(tǒng)，從功能元素角度進(jìn)行分析，智慧農(nóng)業(yè)是一個(gè)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)所為依托，包含六個(gè)功能元素的閉環(huán)系統(tǒng)，如圖1所示，具體每個(gè)功能元素的內(nèi)涵和作用闡述如下。

感知：其目的在于獲取農(nóng)作物生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)及生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)，主要由農(nóng)業(yè)傳感器實(shí)現(xiàn)，包括農(nóng)作物生命信息傳感器和環(huán)境傳感器。生命信息傳感器通過(guò)檢測(cè)農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中的植物信息元素和農(nóng)藥化肥等元素含量；環(huán)境傳感器主要對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境如水分、土壤、空氣等進(jìn)行監(jiān)控和分析，及時(shí)了解環(huán)境變化。典型的農(nóng)業(yè)傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、光電傳感器和壓力傳感器等。

通信傳輸：其目的在于將采集到的農(nóng)作物生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)及生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)通過(guò)各類通信媒介傳輸?shù)皆贫嘶蚝笈_(tái)服務(wù)器，并將管理后臺(tái)/管理服務(wù)器以及邊緣智能決策服務(wù)器的指令控制信息傳輸給傳感執(zhí)行單元。在智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中，信息傳輸手段包括傳統(tǒng)有線和現(xiàn)代無(wú)線傳輸方式。從業(yè)務(wù)角度分析，智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用中通信傳輸業(yè)務(wù)表現(xiàn)出非對(duì)稱性、突發(fā)和業(yè)務(wù)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)等。隨著以“萬(wàn)物互聯(lián)”作為目標(biāo)的5G技術(shù)逐漸走向成熟，可以預(yù)期其在智慧農(nóng)業(yè)中將發(fā)揮重要作用。

存儲(chǔ)：其目的在于將采集到農(nóng)作物生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)及生長(zhǎng)環(huán)境等數(shù)據(jù)進(jìn)行有效存儲(chǔ)，從而便于后續(xù)對(duì)農(nóng)作物全生命周期分析。在智慧農(nóng)業(yè)中需要采集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)非常多，涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全部過(guò)程以及農(nóng)作物全生命周期，如種子、農(nóng)作物生長(zhǎng)周期態(tài)勢(shì)、農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境等。如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存取是關(guān)鍵。

分析/計(jì)算：其目的在于通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)作物全生命周期數(shù)據(jù)的有效分析，從而更好地輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策行為，數(shù)據(jù)分析需求包括農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài)分析、病蟲害分析以及生產(chǎn)過(guò)程有效性分析等。由于在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，影響農(nóng)作物生長(zhǎng)的內(nèi)外因素眾多，然而，由于內(nèi)外因素?cái)?shù)據(jù)采集能力受限，使得智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析可能面臨有限可用數(shù)據(jù)下的高可靠性分析需求的挑戰(zhàn)。因此，如何實(shí)現(xiàn)有效的因果關(guān)系挖掘、可靠數(shù)據(jù)分析等是難點(diǎn)。

管理決策：其目的在于利用存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果來(lái)完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策，這種決策貫穿于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程和農(nóng)作物生長(zhǎng)全生命周期，如選種、土壤培養(yǎng)、水土環(huán)境、施肥、農(nóng)藥噴灑、光照調(diào)控等。在智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)建設(shè)初期，這種決策依賴于農(nóng)技專家。隨著人工智能技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜技術(shù)的發(fā)展，可以將農(nóng)技專家知識(shí)形成專家系統(tǒng)或知識(shí)庫(kù)，并構(gòu)造智能化的決策系統(tǒng)或決策支持系統(tǒng)。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程涉及要素多，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策行量化是一個(gè)復(fù)雜行為過(guò)程，需要大量專業(yè)性實(shí)驗(yàn)以獲得第一手資料從而建立有效模型建立。

執(zhí)行/行動(dòng)：其目的是執(zhí)行決策單元的動(dòng)作，以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物或農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境的有效控制。執(zhí)行單元是一個(gè)包含執(zhí)行機(jī)構(gòu)和控制器的功能單元，其設(shè)計(jì)具有典型的控制對(duì)象依賴特性，典型執(zhí)行控制單元如噴灌控制單元、農(nóng)藥噴灑控制單元以及光照控制單元等。在智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中，執(zhí)行單元的可靠性是關(guān)鍵。

3.2 基于智能信息環(huán)的智能栽培系統(tǒng)

本節(jié)以雷波縣主要經(jīng)濟(jì)作物“雷波臍橙”為例，論述如何有效融合無(wú)人機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、邊云計(jì)算以及人工智能等技術(shù)，以構(gòu)建基于智慧信息環(huán)的智慧種植系統(tǒng)。

傳感器與控制系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)對(duì)臍橙樹苗生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)和環(huán)境要素進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并通過(guò)連接噴灌和噴灑控制單元實(shí)現(xiàn)臍橙栽培澆水、施肥和打農(nóng)藥過(guò)程，主要完成智慧農(nóng)業(yè)信息環(huán)中“感知和執(zhí)行/行動(dòng)”功能。其中，樹苗生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)感知主要采用無(wú)人機(jī)搭配和田間部署高清攝像頭圖像采集獲得，環(huán)境要素監(jiān)測(cè)包括土壤及微量元素和氣象等。氣象傳感器主要包括溫濕度和光照度傳感器。系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要考慮傳感器部署方式，包括部署位置、密度以及系統(tǒng)供能方式等。此外，由于這些傳感器構(gòu)成獨(dú)立微系統(tǒng)并通過(guò)無(wú)線方式將采集數(shù)據(jù)發(fā)送到匯聚或接入點(diǎn)。因此，還需要考慮傳感系統(tǒng)的供電方式和信息傳輸方式。對(duì)于前者，雖然電池供電可靠性高，但對(duì)于土壤監(jiān)測(cè)類傳感器頻繁更換電池導(dǎo)致工作量較大，可考慮采用磁感應(yīng)/微波傳能方式無(wú)線充電等。在信息傳輸技術(shù)上，考慮采用窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）技術(shù)和LoRa等技術(shù)。

無(wú)人機(jī)：實(shí)現(xiàn)傳感器采集數(shù)據(jù)收集并通過(guò)接入基站完成數(shù)據(jù)入網(wǎng)并匯聚到管理后臺(tái)或云服務(wù)器進(jìn)行處理，其完成智慧農(nóng)業(yè)信息環(huán)中“通信傳輸”功能。由于雷波臍橙栽培主要位于山地環(huán)境，臍橙樹苗高矮不一，因而要求無(wú)人機(jī)具備復(fù)雜環(huán)境飛行與避障能力。此外，無(wú)人機(jī)平臺(tái)選擇、載荷功能設(shè)計(jì)和飛行路徑規(guī)劃也是關(guān)鍵。無(wú)人機(jī)平臺(tái)確定了其載荷能力，對(duì)無(wú)人機(jī)滯空時(shí)間和飛行距離等具有重要影響；本系統(tǒng)中，無(wú)人機(jī)主要完成臍橙樹苗生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)感知以及其他傳感器采集數(shù)據(jù)匯聚傳輸，因而載荷主要是高清攝像頭與通信載荷。由于臍橙栽培園傳感器系統(tǒng)通信體制以NB-IoT和LoRa為主，而且雷波縣臍橙栽培園區(qū)4G網(wǎng)絡(luò)覆蓋相對(duì)較好，因而無(wú)人機(jī)平臺(tái)通信設(shè)備以這三類及互聯(lián)設(shè)備為主。

通信基站/回傳鏈路/骨干鏈路：實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)采集數(shù)據(jù)的入網(wǎng)，通過(guò)運(yùn)營(yíng)商部署的通信基站、回傳鏈路和骨干鏈路將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭吘?云計(jì)算服務(wù)器或管理后臺(tái)/管理服務(wù)器以完成智慧種植必要的分析與計(jì)算，其完成智慧農(nóng)業(yè)信息環(huán)中“通信傳輸”功能。由于雷波縣地處小涼山并位于金沙江北岸，而臍橙栽培園主要位于山地環(huán)境，目前運(yùn)營(yíng)商部署的網(wǎng)絡(luò)以4G網(wǎng)絡(luò)為主，已經(jīng)能夠滿足臍橙栽培各類傳感器數(shù)據(jù)回傳需求。

邊緣/云計(jì)算服務(wù)器：通過(guò)部署在網(wǎng)絡(luò)入口處（基站或網(wǎng)絡(luò)邊緣）和遠(yuǎn)端云計(jì)算資源來(lái)，以滿足果木栽培、生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)和環(huán)境監(jiān)測(cè)中需要實(shí)時(shí)和非實(shí)時(shí)處理的計(jì)算密集型任務(wù)，其完成智慧農(nóng)業(yè)信息環(huán)中“存儲(chǔ)”和“分析計(jì)算”功能。其中，邊緣服務(wù)器對(duì)需要即時(shí)處理的栽培園數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，可以避免實(shí)時(shí)性計(jì)算任務(wù)遠(yuǎn)端云計(jì)算導(dǎo)致響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)及時(shí)效性差問(wèn)題，還可以避免非實(shí)時(shí)計(jì)算密集型任務(wù)對(duì)骨干網(wǎng)通信速率過(guò)大需求導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過(guò)載問(wèn)題。在本文所討論的臍橙栽培中，實(shí)時(shí)計(jì)算密集型任務(wù)主要是果園日常視頻監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)，而非實(shí)時(shí)性計(jì)算密集型任務(wù)主要是臍橙生長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。借助于邊緣計(jì)算服務(wù)器和遠(yuǎn)端云計(jì)算服務(wù)器，可以滿足臍橙樹苗與果實(shí)各生長(zhǎng)過(guò)程的監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析需求。

管理后臺(tái)及管理服務(wù)器：通過(guò)遠(yuǎn)程采集的臍橙栽培園、臍橙生長(zhǎng)過(guò)程以及臍橙栽培過(guò)程控制數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)臍橙栽培過(guò)程數(shù)字化，通過(guò)部署深度學(xué)習(xí)算法，如病蟲害監(jiān)測(cè)與識(shí)別等，以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制算法，如智能化噴灌，實(shí)現(xiàn)對(duì)臍橙栽培園智能管控和臍橙栽培過(guò)程精細(xì)化控制，該后臺(tái)和服務(wù)器完成智慧農(nóng)業(yè)信息環(huán)中“存儲(chǔ)”和“管理決策”功能。臍橙栽培工序多，包括土肥水管理、整形修枝、保花保果、夏秋防落果以及果樹過(guò)度生長(zhǎng)控制等，此外，臍橙生長(zhǎng)和產(chǎn)果周期相對(duì)較長(zhǎng)。這使得智能臍橙栽培需要采集存儲(chǔ)數(shù)據(jù)較多，對(duì)上述過(guò)程整體進(jìn)行控制管理難度較大，因?yàn)樯婕暗降臉颖緮?shù)據(jù)采集難度大。因此，在建設(shè)初期，主要是對(duì)病蟲害監(jiān)測(cè)等進(jìn)行智能化監(jiān)測(cè)控制，并且在控制策略上主要依靠農(nóng)業(yè)技師或果木專家知識(shí)指導(dǎo)，即引入專家知識(shí)以實(shí)現(xiàn)控制過(guò)程的半自動(dòng)化；隨著栽培園采集和樣本數(shù)據(jù)逐漸增多，在具有足夠多的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，建立基于專家知識(shí)輔助的智能化管理與決策系統(tǒng)。

4結(jié)論

本文對(duì)信息與智能新技術(shù)下的智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)研，并基于此提出了面向智慧農(nóng)業(yè)信息環(huán)的基本概念，分析了其涉及的功能要素，隨后以構(gòu)建雷波縣“雷波臍橙”智慧栽培為例，闡述了基于智慧農(nóng)業(yè)信息環(huán)的智慧臍橙栽培系統(tǒng)初步方案設(shè)計(jì)。在后續(xù)工作中，將進(jìn)一步細(xì)化相關(guān)技術(shù)方案，并探索建立示范基地的可行性。

參考文獻(xiàn)：

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