基于北斗時空分析的作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測服務(wù)應(yīng)用

董曉寧 王亞圣 崔亞碩

摘要：通過搭建農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測服務(wù)平臺，結(jié)合北斗衛(wèi)星定位、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)，實現(xiàn)對農(nóng)機作業(yè)環(huán)節(jié)中農(nóng)機運行狀態(tài)參數(shù)的實時獲取。設(shè)計并實現(xiàn)了基于位置時空特征的作業(yè)地塊劃分算法、作業(yè)面積統(tǒng)計算法以及作業(yè)質(zhì)量評價模型，分析農(nóng)機作業(yè)過程中的位置軌跡特征和業(yè)務(wù)特征，對農(nóng)機作業(yè)環(huán)節(jié)中的質(zhì)量指標進行自動化精準監(jiān)測評價。

關(guān)鍵詞：北斗衛(wèi)星定位；軌跡聚類；時空分析；作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測

中圖分類號：S126文獻標志碼：A文章編號：1008-1739（2023）03-62-5

0引言

近幾年來，我國農(nóng)業(yè)機械化水平快速提升，機械化生產(chǎn)成為了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主力軍。但是，我國農(nóng)業(yè)機械的技術(shù)還不夠完善，尤其是廣泛使用的小型動力機械存在性能差、不穩(wěn)定等缺陷，影響了農(nóng)機作業(yè)的質(zhì)量和效率[1]。而作業(yè)質(zhì)量的好壞對生產(chǎn)的質(zhì)量、生產(chǎn)成本以及經(jīng)濟效益等因素有直接影響，因此，通過農(nóng)業(yè)機械作業(yè)質(zhì)量的評價可以判斷出某個區(qū)域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。由于我國現(xiàn)階段仍然主要以小農(nóng)戶經(jīng)營的生產(chǎn)模式，使得農(nóng)機管理部門無法對所有的農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量進行有效的監(jiān)督與指導(dǎo)[2]。隨著農(nóng)業(yè)機械不斷向?qū)I(yè)化、自動化、信息化與智能化的方向快速發(fā)展，通過利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在農(nóng)機上安裝各類傳感器，實現(xiàn)了對農(nóng)機位置、作業(yè)狀態(tài)信息的實時獲取，為實現(xiàn)農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量的實時、精準監(jiān)管提供了可能。

針對上述研究現(xiàn)狀及農(nóng)機實時作業(yè)監(jiān)管困難、農(nóng)機作業(yè)信息收集難、服務(wù)信息不對稱等問題，通過集成北斗衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能傳感器技術(shù)，依托地理信息系統(tǒng)，研發(fā)了一種服務(wù)平臺，實現(xiàn)對農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量的實時、精準監(jiān)控和分析。

1作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測服務(wù)平臺

1.1平臺總體架構(gòu)

農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測平臺主要設(shè)計目標是實現(xiàn)在大田農(nóng)機作業(yè)過程中，對農(nóng)機的位置、作業(yè)狀態(tài)、工況參數(shù)信息的實時采集[3]，經(jīng)過數(shù)據(jù)計算、分析，對農(nóng)機作業(yè)的質(zhì)量進行統(tǒng)計評價，為農(nóng)業(yè)監(jiān)管部門提供農(nóng)業(yè)機械使用的深度分析，從而間接實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的評價分析，同時借助于電子地圖進行數(shù)據(jù)的空間可視化，為農(nóng)業(yè)監(jiān)管部門提供精準、高效的監(jiān)管服務(wù)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策提供輔助支撐。

平臺采用分層結(jié)構(gòu)設(shè)計，自下而上分為采集層、基礎(chǔ)支撐層、數(shù)據(jù)層、服務(wù)層、應(yīng)用層和用戶層。采集層主要依賴各類傳感器設(shè)備實現(xiàn)農(nóng)機位置、農(nóng)機工作狀態(tài)、作業(yè)參數(shù)、作業(yè)圖像及信號狀態(tài)參數(shù)等實時作業(yè)數(shù)據(jù)的采集；基礎(chǔ)支撐層主要包括為系統(tǒng)提供運行環(huán)境、存儲、運算、網(wǎng)絡(luò)及安全等資源支撐；數(shù)據(jù)層實現(xiàn)對農(nóng)機軌跡數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)報表數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)的存儲管理；服務(wù)層針對業(yè)務(wù)應(yīng)用場景實現(xiàn)數(shù)據(jù)的加工處理、分析、控制等功能服務(wù)；應(yīng)用層通過Web系統(tǒng)、移動App等形式向用戶傳遞數(shù)據(jù)及實現(xiàn)與用戶間的人機交互操作；用戶層包括了農(nóng)戶、合作社管理者以及政府監(jiān)管部門等。

1.2系統(tǒng)模塊設(shè)計

系統(tǒng)的各服務(wù)模塊組成和處理流程如圖2所示，模塊包括數(shù)據(jù)接入服務(wù)模塊、數(shù)據(jù)控制服務(wù)模塊、數(shù)據(jù)庫服務(wù)模塊、數(shù)據(jù)處理計算服務(wù)模塊、業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)模塊，以及農(nóng)機終端、Web系統(tǒng)、移動端App等。

①數(shù)據(jù)接入服務(wù)模塊：主要負責(zé)農(nóng)機終端設(shè)備的數(shù)據(jù)接入、接收數(shù)據(jù)上報，將數(shù)據(jù)消息轉(zhuǎn)發(fā)至消息隊列服務(wù)。同時，負責(zé)從消息隊列獲取上層業(yè)務(wù)下發(fā)至農(nóng)機終端的指令請求，并轉(zhuǎn)發(fā)給農(nóng)機終端設(shè)備。為了保障大量終端設(shè)備的數(shù)據(jù)接入，前置了負載均衡服務(wù)基于IP_HASH調(diào)度算法，搭建數(shù)據(jù)接入服務(wù)集群，以提供高并發(fā)服務(wù)能力。

②數(shù)據(jù)控制服務(wù)模塊：主要負責(zé)從消息隊列獲取農(nóng)機終端上報的數(shù)據(jù)信息，進行各類數(shù)據(jù)的格式化，并轉(zhuǎn)發(fā)存儲至不同的數(shù)據(jù)庫存儲服務(wù)中。同時，負責(zé)接收上層業(yè)務(wù)應(yīng)用中的控制指令消息，通過消息隊列轉(zhuǎn)發(fā)至接入服務(wù)。

③數(shù)據(jù)庫服務(wù)模塊：結(jié)合農(nóng)機作業(yè)場景的特點，根據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)類型、冷熱程度等特征，將數(shù)據(jù)服務(wù)分為了業(yè)務(wù)信息庫、統(tǒng)計報表庫、時序數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫服務(wù)，針對每個服務(wù)的不同特性采用不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，保證了系統(tǒng)數(shù)據(jù)的高效率寫入、查詢服務(wù)能力。

④數(shù)據(jù)處理計算服務(wù)：主要是基于農(nóng)機的位置數(shù)據(jù)、工況參數(shù)信息及實時采集的作業(yè)狀態(tài)數(shù)據(jù)，完成作業(yè)地塊計算、作業(yè)面積計算、作業(yè)質(zhì)量指標計算等處理過程。

⑤農(nóng)機終端通過JT808、ISO11898協(xié)議，實現(xiàn)農(nóng)機實時位置、農(nóng)機狀態(tài)、農(nóng)機工況及作業(yè)圖像等數(shù)據(jù)的采集；Web系統(tǒng)、移動端App提供了平臺系統(tǒng)與用戶的交互通道，便于用戶進行數(shù)據(jù)的查詢和控制操作。

2作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測評價

針對農(nóng)機作業(yè)環(huán)節(jié)進行質(zhì)量監(jiān)測評價的最小單元是地塊，因此需要基于獲取的農(nóng)機作業(yè)過程中的全天的位置數(shù)據(jù)，進行作業(yè)地塊的劃分，然后針對每個作業(yè)地塊進行作業(yè)面積統(tǒng)計、作業(yè)質(zhì)量分析。

2.1作業(yè)地塊劃分

作業(yè)地塊并不是嚴格依賴于實際農(nóng)戶耕地的確權(quán)邊界，而是基于農(nóng)機位置軌跡的時空關(guān)系，近似進行作業(yè)區(qū)域的劃分。通過對農(nóng)機作業(yè)過程中位置數(shù)據(jù)、工況參數(shù)、作業(yè)農(nóng)具參數(shù)等數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，在實地進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)時，農(nóng)機作業(yè)行駛軌跡具有明顯的空間、時間聚集特征。通過采用DBSCAN聚類算法，以農(nóng)機行駛速度、作業(yè)幅寬等參數(shù)進行約束，將農(nóng)機作業(yè)的軌跡分割為獨立的作業(yè)地塊。

經(jīng)過上述聚類算法處理后，農(nóng)機作業(yè)軌跡被分割為獨立的類簇，每個類簇被定義為一個作業(yè)地塊。

2.2作業(yè)面積統(tǒng)計

2.3作業(yè)質(zhì)量評價

參考農(nóng)業(yè)機械化水平評價指標體系可知[4]，農(nóng)業(yè)機械化程度是衡量一個國家或者地區(qū)農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展水平的基礎(chǔ)指標，在評價體系中占據(jù)了非常重要的作用，其中占據(jù)了較高權(quán)重的耕種收綜合機械化水平主要是對農(nóng)機作業(yè)面積及質(zhì)量的監(jiān)測評價。農(nóng)業(yè)機械化水平評價指標如表1所示。

經(jīng)部分省市農(nóng)業(yè)管理部門調(diào)研統(tǒng)計，匯總了部分農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量的評價指標，如表2所示?？梢钥闯觯r(nóng)業(yè)生產(chǎn)耕種作業(yè)環(huán)節(jié)中對農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)質(zhì)量的監(jiān)測指標項目主要包括作業(yè)深度、地塊平整度、作業(yè)重疊度、作業(yè)速度等內(nèi)容。

本文著重研究了在耕整地機械作業(yè)中應(yīng)用最廣泛的鏵式犁的作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測，結(jié)合國標要求的鏵式犁耕地作業(yè)質(zhì)量指標[5]，如表3所示，構(gòu)建了耕地作業(yè)質(zhì)量評價指數(shù)（PQI）模型，對作業(yè)質(zhì)量進行監(jiān)測評價。

在表4中，1表示在單個作業(yè)地塊中，在選定采樣區(qū)域內(nèi)，耕深合格位置點數(shù)量占采樣區(qū)內(nèi)所有位置點數(shù)量的比重。由于在實地農(nóng)機作業(yè)過程中，在作業(yè)地塊的起始、結(jié)束的地頭部分，作業(yè)農(nóng)具需要逐漸的落下、抬起，因此在進行采樣區(qū)選擇時，一般選擇作業(yè)地塊的中部位置，剔除作業(yè)地塊的地頭部分，作業(yè)地塊樣本采樣如圖3所示。

3應(yīng)用案例

作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測評價模型在作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測服務(wù)平臺中進行了實際應(yīng)用，針對農(nóng)機作業(yè)智能監(jiān)測業(yè)務(wù)提供監(jiān)測評價服務(wù)，目前平臺已經(jīng)在河北、河南、甘肅、山西、寧夏等地進行了推廣應(yīng)用，共計服務(wù)作業(yè)農(nóng)機20 000多臺，監(jiān)測評價作業(yè)面積超過3000萬畝，針對深松（深耕）作業(yè)、旋耕作業(yè)、整地平地作業(yè)以及深松播種作業(yè)等作業(yè)環(huán)節(jié)進行了監(jiān)測評價，經(jīng)驗證，該評價模型與實際作業(yè)質(zhì)量評價的一致性達到90%以上，滿足了實際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中作業(yè)質(zhì)量自動化監(jiān)測的需要。

圖4為農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測服務(wù)平臺軌跡展示，采用本文方法對作業(yè)軌跡進行了“作業(yè)地塊”的劃分。

圖5為農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測服務(wù)平臺軌跡展示，可以直觀查詢每個農(nóng)機作業(yè)點的軌跡位置、作業(yè)深度等詳細信息。

圖6為作業(yè)質(zhì)量評價統(tǒng)計效果，可以直觀查看農(nóng)機每個作業(yè)地塊的質(zhì)量監(jiān)測評價指標情況。

4結(jié)束語

設(shè)計的作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測評價模型和服務(wù)能力，為相關(guān)管理部門的農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量監(jiān)督和管理提供了創(chuàng)新手段。但是，由于我國地域廣闊且地區(qū)間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)差異化較大、作業(yè)操作人員的素質(zhì)有待提高、農(nóng)機農(nóng)藝融合不夠深入等原因，農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量評價的提升空間還很大[6]。本文目前設(shè)計的評價模型相對比較單一，無法適應(yīng)不同作物、不同農(nóng)機的作業(yè)環(huán)節(jié)。作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測評價的工作還需要繼續(xù)延伸下去，擴展更多樣性、更普適性的模型，來完善對農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量監(jiān)測的評價。

參考文獻

[1]周亞萍.農(nóng)業(yè)機械作業(yè)質(zhì)量存在的問題與解決措施[J].農(nóng)家科技，2020，（1）：122.

[2]朱登勝，方慧，胡韶明，等.農(nóng)機遠程智能管理平臺研發(fā)及其應(yīng)用[J].智慧農(nóng)業(yè)（中英文）， 2020，2（2）：67-81.

[3]王聰，裴莉，徐勇，等.大田農(nóng)業(yè)信息監(jiān)測管理系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)[J].農(nóng)業(yè)與技術(shù)，2021，41（1）：58-60.

[4] NY/T 1408.1-2007，農(nóng)業(yè)機械化水平評價第1部分：種植業(yè)[S]，2007.

[5] NY/T 742-2003，鏵式犁作業(yè)質(zhì)量[S]，2004.

[6]袁博.農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量現(xiàn)狀分析與發(fā)展建議[J].農(nóng)業(yè)科技與裝備，2018，1（2）：72-73.