蘇小波 周海波 嚴志雁

摘 要 科學是第一生產(chǎn)力，隨著科學技術(shù)向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中逐漸滲透，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)逐漸趨向于智能化的發(fā)展趨向，尤其是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集中化管理和遠程智能控制，但物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的接入會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)該如何處理，如何發(fā)揮其數(shù)據(jù)價值，是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)必須面對的問題，因此，就物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)進行了剖析，對數(shù)據(jù)處理的若干關(guān)鍵技術(shù)進行探討，為物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的更深入、更廣泛的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)據(jù)處理；專家系統(tǒng)

中圖分類號：TP391.44；TN929.5 文獻標志碼：B 文章編號：1673-890X（2015）36--03

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的接入會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)該如何處理，如何發(fā)揮其數(shù)據(jù)價值，是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)必須面對的問。目前，在農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理方面已經(jīng)研發(fā)出了不同類型的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)處理服務(wù)系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，既有對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的單方面開發(fā)的，也有針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中單源產(chǎn)品的開發(fā)[1]。因此，就農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)處理需求和數(shù)據(jù)類型進行了簡單的介紹，分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的特點，進而對數(shù)據(jù)信息處理服務(wù)系統(tǒng)進行了剖析，探討了物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)。

1 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)是針對指令的一種表達形式，對數(shù)據(jù)的處理主要包括數(shù)據(jù)采集、傳遞、保存和轉(zhuǎn)換等，這些過程既可以依靠智能化技術(shù)來實現(xiàn)，也可以由傳統(tǒng)手工操作實現(xiàn)。就表現(xiàn)形式來看，任何形式的文字、影像和音頻都可以作為數(shù)據(jù)的表現(xiàn)，而數(shù)據(jù)的信息只有在數(shù)據(jù)本身具有了一定的含義后才具有的[2]。

1.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中數(shù)據(jù)處理的目標

任何形式的數(shù)據(jù)處理，其根本目的都是在龐大的數(shù)據(jù)量中通過一系列的手段進行分類、整理、提取和轉(zhuǎn)換，最終形成對使用者有一定的價值的信息數(shù)據(jù)。就農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)處理而言，主要是通過RFID、傳感器和執(zhí)行器進行數(shù)據(jù)采集，然后通過一系列的處理方法，提取數(shù)據(jù)內(nèi)容中的有用價值，這些有用的數(shù)據(jù)信息將會對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)起到一定的積極作用，這樣就是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理的最終目的。

1.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀

物聯(lián)網(wǎng)接入到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中，目的是通過數(shù)據(jù)的處理，通過挖掘數(shù)據(jù)中的價值與信息，以此來更好的服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)比較復雜。因此，針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)應(yīng)用也是分門別類，不同的系統(tǒng)有著不同的作用，總的來說，分為以下農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)和可追溯系統(tǒng)[3]。

1.2.1 可追溯系統(tǒng)

Traceability System指的是溯源系統(tǒng)，也就是可追溯系統(tǒng)，主要的作用是在農(nóng)業(yè)的產(chǎn)品生產(chǎn)中對所涉及到的數(shù)據(jù)信息進行采集、記錄和保存，當產(chǎn)品發(fā)生了質(zhì)量問題時，可追溯系統(tǒng)就可以立即準確的定位到問題所在，發(fā)現(xiàn)是哪一個生產(chǎn)環(huán)節(jié)出了問題，通過查詢問題來制定措施，這一系列的處理過程是保證產(chǎn)品質(zhì)量的重要途徑?？勺匪菹到y(tǒng)貫穿于所有的農(nóng)產(chǎn)品（包括了飼料和食品以及其他生產(chǎn)資料）的生產(chǎn)全過程，從原材料提取，到生產(chǎn)過程，到產(chǎn)品進入市場，可以說是一個保障質(zhì)量和安全的信息系統(tǒng)[4]。

溯源系統(tǒng)最早誕生于20世紀末，一些歐洲國家，尤其是英國正在遭受瘋牛病的影響，暴露出了丹麥暴肉沙門氏菌污染和蘇格蘭大腸桿菌2件重大的食品衛(wèi)生事故，其中蘇格蘭大腸桿菌食品安全問題共造成了21人喪生，這一度使得消費者對于政府的食品安全監(jiān)管失去信心，而這也是溯源系統(tǒng)產(chǎn)生的最根本原因，由于對食品安全問題的擔憂，歐盟首先在歐洲國家地區(qū)建立了溯源系統(tǒng)，為消費者提供所有食品的生產(chǎn)信息，為保障食品安全提供了服務(wù)支持。

目前已經(jīng)有20多個國家建立了農(nóng)產(chǎn)品溯源體系，該體系使農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)和供應(yīng)每個環(huán)節(jié)都被標識，并以信息數(shù)據(jù)的形式保存和管理，實現(xiàn)了農(nóng)產(chǎn)品的追溯。而我國在食品安全監(jiān)管方面仍然和發(fā)達國家有著較大的差距，頻繁的食品安全問題的暴露，使我國消費者對食品安全缺乏信息，不管是食品追溯體系的建立還是數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)的建設(shè)方面，都處在初步階段。從2005年開始，沿海地區(qū)逐漸開始進行可追溯制度調(diào)研和建設(shè)，對地區(qū)實行可追溯體系的可行性進行了分析，在檔案管理、產(chǎn)地編碼、規(guī)范包裝標識等方面展開了許多工作，已經(jīng)初步建立了關(guān)于茶葉產(chǎn)品質(zhì)量安全、熟肉制品質(zhì)量安全、果蔬類多源農(nóng)產(chǎn)品和糧食質(zhì)量安全的追溯系統(tǒng)。這些系統(tǒng)都是基于農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)特點和生產(chǎn)流程來設(shè)計的。因此，具有特殊性，局限于某一種特定農(nóng)產(chǎn)品的追溯。針對這一問題，已有研究人員開展了面向服務(wù)架構(gòu)思想的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)架構(gòu)，這一系統(tǒng)架構(gòu)將供應(yīng)鏈的業(yè)務(wù)流程和功能以服務(wù)的形式提供，而邏輯流程的編碼使得和下層應(yīng)用隔離，而系統(tǒng)之間是依靠服務(wù)來進行調(diào)動，此舉有助于對業(yè)務(wù)的需求和變化做出快速反應(yīng)。

1.2.2 農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)

Agricultural Expert System是基于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的人工智能技術(shù)，稱為農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)是利用人工智能技術(shù)，結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的專業(yè)理論知識，通過模擬農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的問題推理過程，分析問題并做出決策，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的目的是為了突破時空的限制，通過信息技術(shù)，將農(nóng)業(yè)專家在專業(yè)領(lǐng)域上積累下的理論知識和實踐經(jīng)驗進行整合，將知識轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

20世紀70年代，我國展開了專家系統(tǒng)的研究，浙江大學與中國農(nóng)科院桑蠶研究所合作開發(fā)了香育種專家系統(tǒng)，植物保護研究所開發(fā)了黏蟲測報專家系統(tǒng)，寧夏農(nóng)林科學院開發(fā)了春小麥條銹病預測專家系統(tǒng)。這些農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的開發(fā)，推動了我國農(nóng)業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的創(chuàng)收。

以目前農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的研究成果來看，大部分的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)都包含了知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機以及用戶界面和功能模塊，其架構(gòu)如圖1所示。

知識庫和推理機是該系統(tǒng)中最為核心的內(nèi)容，農(nóng)業(yè)專家的經(jīng)驗和理論知識保存在知識庫中，形成了專業(yè)的理論知識，而推理機的作用是通過數(shù)據(jù)的調(diào)用，協(xié)調(diào)，而數(shù)據(jù)在推理中由數(shù)據(jù)庫保存，再經(jīng)由功能模塊中的知識模塊提取，將專家知識和經(jīng)驗進行轉(zhuǎn)化，存儲在知識庫中，在經(jīng)由功能模塊中的解釋模塊對用戶的問題進行解答，并提交給系統(tǒng)內(nèi)部模塊進行處理，之后系統(tǒng)進行研判，做出決策，并通過用戶界面向用戶進行反饋。

農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的應(yīng)用對于解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的問題有著重大的實踐意義，究其實際應(yīng)用來說，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)具有權(quán)威性、非時空限制性、靈活性、啟發(fā)性和透明性等特征。農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)通過啟發(fā)式的形式對用戶反饋出的問題進行推理和研判，并將推理過程以公開透明的方式進行解釋，并以靈活的知識獲取方式，對知識庫里的知識進行調(diào)整和控制，使知識庫時刻保持內(nèi)容更新，并以程序的形式永久保存，知識庫中包含了農(nóng)業(yè)專家的理論知識和實踐經(jīng)驗，具有權(quán)威性。

3 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理服務(wù)

3.1 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點

3.1.1 種植領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點

農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中種植業(yè)占比最大。我國種植業(yè)氛圍糧食作物和經(jīng)濟作物2大類，經(jīng)濟作物種植類包括油菜、花生、芝麻、果樹和蔬菜。糧食作物種植包括小麥、高粱、玉米和水稻等。

種植領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)內(nèi)容主要包括了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員的勞動信息，土壤土層信息，種子和肥料信息，農(nóng)藥使用和病蟲害信息等。種植業(yè)的品種紛繁復雜，對于不同的品種的種植生產(chǎn)也有著不同的控制點。例如，白菜和蘋果的種植，白菜的種植是直接播種，并且不需要經(jīng)過育苗，而蘋果的種植要先對種子進行育苗，之后在進行栽種。另外，白菜不需要中耕，而蘋果需要進行中耕處理。種植業(yè)中的數(shù)據(jù)除了種植物數(shù)據(jù)之外，還包括了較多的環(huán)境信息數(shù)據(jù)。

3.1.2 養(yǎng)殖領(lǐng)域數(shù)據(jù)特點

養(yǎng)殖業(yè)類主要包含畜牧、家禽、水產(chǎn)及特種經(jīng)濟動物養(yǎng)殖，如蠶、蜂等。對于養(yǎng)殖領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)處理，主要包含養(yǎng)殖所涉及到的勞作、農(nóng)舍、伺料、藥劑以及牲畜疾病等數(shù)據(jù)信息。同樣不同的養(yǎng)殖對象控制點也不同，如不同的養(yǎng)殖環(huán)境下，數(shù)據(jù)的采集和依賴有著明顯的差異性。放養(yǎng)方式的畜牧類對環(huán)境數(shù)據(jù)要求相對較低，而水產(chǎn)類對水環(huán)境數(shù)據(jù)要求則相對較高。

將種植業(yè)和養(yǎng)殖類的數(shù)據(jù)需求進行對比可以發(fā)現(xiàn)，種植類的數(shù)據(jù)內(nèi)容更多的是對土壤環(huán)境、土壤肥力及蟲害進行分析，而養(yǎng)殖類的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)更多的關(guān)注與牲畜疾病信息的分析。

3.2 數(shù)據(jù)處理的需求分析

根據(jù)不同的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對象，在生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)信息的采集和處理也有著不同的方式，不同的路徑，就共性來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)處理需求主要包括了以下幾個方面。

3.2.1 提前預警

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中經(jīng)常遇到生長環(huán)境和生長過程中的突發(fā)狀況，因而農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)處理能夠?qū)@些突發(fā)狀況進行分析和預測，提前做出警示，提前采取預防或是準備措施，實施預警有助于避免農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的不必要損失。

3.2.2 問題決策

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中會遇到生長環(huán)境和生長過程中的一系列問題，數(shù)據(jù)處理將對管理人員由于缺乏經(jīng)驗無法解決的問題做出決策，將已有的農(nóng)業(yè)知識進行提取和存儲，通過數(shù)據(jù)分析和問題分析，為解決問題提供一些決策方案。決策方案的提出依賴于專家知識庫中的內(nèi)容，因此專家知識庫要不斷的更新，以匹配越來也多、越來越復雜的農(nóng)業(yè)問題。

3.2.3 數(shù)據(jù)的檢索與可視化

通過檢索數(shù)據(jù)，獲取數(shù)據(jù)信息價值，是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理中的一個絕對性的需求，在數(shù)據(jù)的一系列采集、存儲和傳遞等過程中，用戶可能會需要對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計或是檢索調(diào)取數(shù)據(jù)。例如，當天的氣候環(huán)境，空氣的濕度，為播種、施肥等處理提供信息幫助。數(shù)據(jù)的可視化主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)的檢索之后可以以直觀的圖表形式進行呈現(xiàn)，而不是輸出大量的連續(xù)數(shù)據(jù)，可視化的原則是簡介、高效。

3.2.4 數(shù)據(jù)追溯

農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)和投入市場之后，消費者可以根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的編碼查詢到相關(guān)數(shù)據(jù)，這一功能也涉及到了數(shù)據(jù)的查詢和可視化功能，通過生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)檢索和統(tǒng)計，在終端顯示給消費者，生產(chǎn)者對農(nóng)產(chǎn)品的追溯可以依據(jù)市場需求的反映來及時的調(diào)整經(jīng)營。

3.3 數(shù)據(jù)處理服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)

3.3.1 農(nóng)業(yè)預測預警技術(shù)

這一技術(shù)的實現(xiàn)依據(jù)設(shè)計的數(shù)學模型，通過對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的對象所涉及到的生長環(huán)境信息和生長過程信息進行推理和預估。預警和預測是結(jié)合的，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中可能會發(fā)生一些不確定性和潛在的危險情況，數(shù)據(jù)處理的預警技術(shù)要給出決策判斷，避免發(fā)生不必要的損失。在數(shù)學模型方面，國內(nèi)外的研發(fā)較為成熟，主要有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預測技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測技術(shù)、灰色理論預測技術(shù)等。

3.3.2 農(nóng)業(yè)智能控制技術(shù)

農(nóng)業(yè)智能控制技術(shù)是依賴于控制模型和控制策略，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的所有相關(guān)個體和環(huán)境進行監(jiān)控，通過監(jiān)控將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的每個環(huán)境進行控制。目前，智能控制研究內(nèi)容十分廣泛，有對外部環(huán)境的光源和強度控制、農(nóng)業(yè)滴灌控制水質(zhì)控制、溫室溫度和濕度智能控制以及動物生長環(huán)境智能控制等。

3.3.3 農(nóng)業(yè)智能決策技術(shù)

決策技術(shù)是依賴于專家系統(tǒng)中的知識庫，通過經(jīng)驗和知識的總結(jié)，以計算機的形式對知識進行表示，存入知識庫，通過推理模塊和解決問題的數(shù)學模型，對用戶反映出的問題進行推理、判斷及分析，模擬專家的思維為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供決策支持，國內(nèi)外對農(nóng)業(yè)智能決策的研究內(nèi)容主要體現(xiàn)在設(shè)施園藝、動物飼料配方動物養(yǎng)殖、病蟲害預防和防治、農(nóng)田肥力、品種和灌溉等方面。

3.3.4 農(nóng)業(yè)診斷推理技術(shù)

農(nóng)業(yè)的診斷推理技術(shù)屬于決策技術(shù)的范疇中，診斷推理往往是對用戶反映出的問題進行分析和提取，在知識庫中查詢是否有相似的問題，進行判斷和推理，這一部分主要表現(xiàn)在病蟲害防治方面

3.3.5 農(nóng)業(yè)視覺處理技術(shù)

視覺處理技術(shù)是將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)進行處理，從而實現(xiàn)視覺化，換言之，就是將原本紛繁復雜的數(shù)據(jù)內(nèi)容根據(jù)經(jīng)過規(guī)范化的處理、統(tǒng)計和歸納，最終將數(shù)據(jù)以一定的視覺形式呈現(xiàn)給用戶，用戶在終端獲得視覺數(shù)據(jù)內(nèi)容，用于處理實際問題。目前，可視化技術(shù)主要是將數(shù)據(jù)以報表、圖標、文檔的形式呈現(xiàn)，可視化處理。

4 結(jié)語

任何形式的數(shù)據(jù)處理，其根本目的都是在龐大的數(shù)據(jù)量中通過一系列的手段進行分類、整理、提取和轉(zhuǎn)換，最終形成對使用者有一定的價值的信息數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用涉及到大量的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的處理，包括了預警、推理、研判及可視化等數(shù)據(jù)需求。但目前，此方面的研究仍然有較大的局限性，例如專家知識庫的及時更新、用戶屬性化，數(shù)據(jù)算法泛化性能等。因此物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實踐還有待提高。

參考文獻

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（責任編輯：趙中正）