趙 晴 李國強* 胡 峰 王來剛 臧賀藏 張 杰 王 猛 張 輝 鄭國清

（1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與信息研究所，鄭州 450002；2.河南省智慧農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心，鄭州 450002；3.河南省智慧農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟，鄭州 450002）

1 引言

經(jīng)過十余年的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)信息技術(shù)不斷更新?lián)Q代，基礎(chǔ)設(shè)施成本不斷下降，在國家重視農(nóng)業(yè)信息化的大背景下，物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算等技術(shù)在農(nóng)業(yè)各個方面均得到了大量的應(yīng)用。閻曉軍等[1]提出了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在北京地區(qū)設(shè)施農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用模式，建設(shè)了面向設(shè)施蔬菜生產(chǎn)管理和面向政府決策、農(nóng)戶技術(shù)指導(dǎo)、公眾消費的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)。夏于等[2]設(shè)計并實現(xiàn)了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的小麥苗情遠(yuǎn)程診斷管理系統(tǒng)，結(jié)合遠(yuǎn)程監(jiān)控節(jié)點動態(tài)數(shù)據(jù)計算，并進一步融合小麥生理生態(tài)特性和作物氣象災(zāi)害指標(biāo)分析，實現(xiàn)了小麥生產(chǎn)過程和主要氣象災(zāi)害的精準(zhǔn)監(jiān)測、快速診斷。物聯(lián)網(wǎng)在帶動和提升農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時，也存在一些問題，如農(nóng)業(yè)信息服務(wù)不通暢及農(nóng)業(yè)智能化生產(chǎn)管理水平低等，無法形成對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理過程的信息化支撐，應(yīng)用系統(tǒng)的需求功能需要進一步完善與整合[3]。

當(dāng)前，我國農(nóng)業(yè)正值傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型期，勞動力缺失、傳統(tǒng)生產(chǎn)方式效率低下、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)程度不高等問題日漸突出。因此，構(gòu)建智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)平臺系統(tǒng)，將現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)深度融合，通過農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能決策、水肥一體化灌溉精準(zhǔn)控制、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)數(shù)字化等手段轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)粗放的生產(chǎn)方式是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提質(zhì)增效，大幅度提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的智能化監(jiān)控與精細(xì)化管理水平的必需手段。李丹等[4]采用農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、專家決策分析模型、自動化控制等先進信息技術(shù)，設(shè)計構(gòu)建智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)示范管理服務(wù)平臺，將信息技術(shù)與農(nóng)藝深度融合，通過農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、測土配方施肥等改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)粗放的生產(chǎn)方式。于超等[5]針對水稻全產(chǎn)業(yè)鏈中各階段的信息資源需求，建立了一套以空間信息為載體，以水稻科研數(shù)據(jù)、水稻種植過程數(shù)據(jù)、水稻全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)等為核心的公共數(shù)據(jù)共享開放平臺，促進信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)深度融合應(yīng)用，提升水稻產(chǎn)業(yè)精準(zhǔn)化、智能化水平。曾志康等[6]采用面向服務(wù)架構(gòu)技術(shù)設(shè)計了廣西農(nóng)業(yè)科技園區(qū)信息綜合服務(wù)平臺，集成應(yīng)用產(chǎn)品質(zhì)量安全溯源、病蟲害自動識別與診斷、專家遠(yuǎn)程技術(shù)服務(wù)、養(yǎng)殖場信息化管理等子系統(tǒng)，提升了廣西農(nóng)業(yè)科技園區(qū)信息化水平和覆蓋面。

本研究通過將農(nóng)作物氮肥精確管理、長勢與環(huán)境信息物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)情遙感信息服務(wù)、水氮智能管理、作物蟲情采集監(jiān)測預(yù)警、農(nóng)產(chǎn)品溯源、農(nóng)技推廣服務(wù)、作物大數(shù)據(jù)平臺等業(yè)務(wù)系統(tǒng)進行集成，全面覆蓋了大田作物生產(chǎn)中所涉及的環(huán)境、空間、病蟲害、品種、農(nóng)技等信息，實現(xiàn)了環(huán)境監(jiān)測、遠(yuǎn)程診斷、水氮管理、產(chǎn)品溯源、數(shù)據(jù)服務(wù)等一系列功能的集中應(yīng)用，極大促進了大田作物生產(chǎn)全過程的信息化整體水平。

2 平臺需求分析

大田作物智慧生產(chǎn)綜合服務(wù)平臺需要匯總大田作物生產(chǎn)過程中涉及的各種物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)資源、農(nóng)業(yè)技術(shù)、生產(chǎn)管理等數(shù)據(jù)，主要包括：（1）空氣溫濕度、土壤溫濕度、風(fēng)速風(fēng)向、有效光合輻射、二氧化碳濃度等環(huán)境氣象數(shù)據(jù)；（2）遠(yuǎn)程視頻圖片等圖像數(shù)據(jù)，遙感影像、冠層光譜、空間矢量等農(nóng)業(yè)遙感數(shù)據(jù)；（3）病蟲害發(fā)生數(shù)據(jù)；（4）生產(chǎn)過程農(nóng)事管理數(shù)據(jù)；（5）良種農(nóng)資與新技術(shù)數(shù)據(jù)；（6）供求信息等產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)。

基于對數(shù)據(jù)的需求，平臺應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、移動信息采集、智能控制、數(shù)據(jù)庫、農(nóng)業(yè)模型、大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，向種植戶、農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)業(yè)技術(shù)及管理部門等用戶提供大田作物環(huán)境參數(shù)實時監(jiān)測服務(wù)，遠(yuǎn)程視頻圖像服務(wù)，農(nóng)情遙感監(jiān)測服務(wù)，水肥決策服務(wù)，水肥一體化自動灌溉控制，蟲害監(jiān)測預(yù)警服務(wù)，農(nóng)技知識服務(wù)，農(nóng)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)定制化產(chǎn)品服務(wù)。

3 平臺設(shè)計

3.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

綜合服務(wù)平臺架構(gòu)分為硬件設(shè)備層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)服務(wù)層、應(yīng)用服務(wù)層、客戶展現(xiàn)層，其平臺技術(shù)架構(gòu)如圖1 所示。其中，硬件設(shè)備層包括氣象站、墑情監(jiān)測站、攝像頭等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集硬件終端，移動數(shù)據(jù)采集終端，光譜數(shù)據(jù)采集無人機，智能水肥一體機等；數(shù)據(jù)傳輸層主要應(yīng)用GPRS、4G/5G、WLAN等網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)庫；數(shù)據(jù)服務(wù)層主要包括農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、遙感、管理、農(nóng)技信息等數(shù)據(jù)庫；應(yīng)用服務(wù)層分為農(nóng)作物氮肥精確管理子系統(tǒng)、長勢與環(huán)境信息物聯(lián)網(wǎng)子系統(tǒng)、農(nóng)情遙感信息服務(wù)子系統(tǒng)，水氮智能管理子系統(tǒng)，作物蟲情采集監(jiān)測預(yù)警子系統(tǒng)，農(nóng)產(chǎn)品安全生產(chǎn)全過程溯源子系統(tǒng)，農(nóng)技推廣服務(wù)子系統(tǒng)，作物大數(shù)據(jù)平臺；客戶展現(xiàn)層由種植戶、農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)業(yè)管理部門組成的系統(tǒng)用戶組成，通過系統(tǒng)賬號登錄Web 端或APP 客戶端，實現(xiàn)對平臺及各子系統(tǒng)的訪問。

圖1 綜合服務(wù)平臺技術(shù)架構(gòu)Fig.1 Technical architecture for integrated service platform

3.2 子系統(tǒng)功能設(shè)計

3.2.1 農(nóng)作物氮肥精確管理子系統(tǒng)

基于光譜指數(shù)的氮素營養(yǎng)診斷與調(diào)控技術(shù)，構(gòu)建基于地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，以下簡稱“GIS”）的夏玉米氮肥精確管理系統(tǒng)[7]，其功能模塊如圖2所示。該系統(tǒng)包含5個功能模塊：（1）土壤肥力模塊，提供土壤肥力輸入、查詢等功能。用戶在地圖中選擇相應(yīng)地塊，可查詢有機質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀等土壤養(yǎng)分信息，用不同顏色分別表示嚴(yán)重缺乏、略微缺少、適宜種植，根據(jù)各指標(biāo)顯示的顏色，用戶可了解養(yǎng)分的豐缺度。（2）長勢反演模塊，提供生物量、葉面積指數(shù)、葉片色素含量、葉片氮積累量4 個指標(biāo)的估算功能。用戶將光譜數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)后，可快速獲得當(dāng)前玉米長勢情況。（3）氮肥決策模塊，提供播前和播后氮肥施用量計算功能，并生成處方，作物播前決策。由用戶選擇地塊，輸入目標(biāo)產(chǎn)量，系統(tǒng)讀取土壤數(shù)據(jù)庫和模型參數(shù)庫，生成氮肥基施處方，作物播后決策，根據(jù)測得的光譜數(shù)據(jù)，估算作物生長狀況，調(diào)用氮肥調(diào)控模型，生成追氮量處方。（4）專家咨詢模塊，提供品種推薦，肥料查詢和病蟲害防治方法查詢等功能。根據(jù)種植區(qū)域，用戶了解當(dāng)?shù)剞r(nóng)技部門推薦的品種特性、種植要點和注意事項，通過圖片點選方式，用戶直觀了解肥料使用方法和注意事項，分辨病蟲害癥狀了解病蟲害成因，并提供相應(yīng)的防治方法。（5）系統(tǒng)幫助模塊，為用戶提供系統(tǒng)操作的詳細(xì)幫助文檔，指導(dǎo)用戶正確操作和使用該系統(tǒng)等。

圖2 夏玉米氮肥精確管理系統(tǒng)功能模塊Fig.2 Function modules of accurate nitrogen fertilizer management system for summer maize

3.2.2 農(nóng)作物長勢與環(huán)境信息物聯(lián)網(wǎng)子系統(tǒng)

基于現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，依托部署在農(nóng)田的風(fēng)速風(fēng)向、空氣溫濕度、土壤溫濕度、光合有效輻射、雨量等傳感器實施采集環(huán)境數(shù)據(jù)，依托高清網(wǎng)絡(luò)攝像頭獲取農(nóng)田現(xiàn)場實時圖像，并通過GPRS/WLAN/4G 網(wǎng)絡(luò)傳輸至服務(wù)器數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建農(nóng)作物長勢與環(huán)境信息物聯(lián)網(wǎng)子系統(tǒng)，其功能模塊如圖3所示[8-12]。

圖3 農(nóng)作物長勢與環(huán)境信息物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)功能模塊Fig.3 Function module of crop growth and environmental information internet of things system

該系統(tǒng)包含6 個功能模塊：（1）系統(tǒng)管理，主要包含用戶管理、權(quán)限管理、節(jié)點信息管理、環(huán)境采集數(shù)據(jù)管理、歷史數(shù)據(jù)管理和信息推送等功能；（2）數(shù)據(jù)采集，將傳感器與攝像頭采集到田間環(huán)境數(shù)據(jù)及圖像信息實時傳輸?shù)椒?wù)器，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的接收、存儲、讀取、查詢、分析等功能；（3）實時顯示，將監(jiān)測所有站點列表及其對應(yīng)采集的實時數(shù)據(jù)直接展示給用戶，方便其及時地了解當(dāng)前環(huán)境信息變化態(tài)勢；（4）數(shù)據(jù)分析，包括數(shù)據(jù)瀏覽、統(tǒng)計分析、對比分析、墑情分析、影像瀏覽和影像對比等功能；（5）智能報警，該功能主要根據(jù)不同作物的生長需求，對環(huán)境參數(shù)進行靈活配置，實時監(jiān)控其運行狀態(tài)，當(dāng)環(huán)境參數(shù)出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)通過手機短信提醒及時準(zhǔn)確地發(fā)出警報；（6）遠(yuǎn)程管理，以智能手機作為遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的終端，將傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控與移動多媒體技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)了移動視頻監(jiān)控功能。

3.2.3 農(nóng)情遙感信息服務(wù)子系統(tǒng)

采用SOA架構(gòu)，結(jié)合GIS、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，基于多元異構(gòu)農(nóng)情遙感數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建農(nóng)情遙感信息服務(wù)平臺[13]，其功能模塊如圖4 所示。該子系統(tǒng)包含8 個功能模塊：（1）遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品預(yù)處理，實現(xiàn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、區(qū)域數(shù)據(jù)統(tǒng)計和統(tǒng)一格式存放；（2）地圖服務(wù)自動發(fā)布與管理，基于ArcGIS Server 將統(tǒng)一格式存放的數(shù)據(jù)按用戶自定義格式進行地圖服務(wù)自動發(fā)布、管理和附件上傳；（3）產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理，實現(xiàn)與地圖服務(wù)關(guān)聯(lián)相關(guān)信息的展示與管理；（4）移動野外數(shù)據(jù)采集管理，實現(xiàn)野外采樣點數(shù)據(jù)、用戶反饋信息和其他標(biāo)注信息的采集、存儲、傳輸與管理；（5）地圖服務(wù)查詢與空間展示定位，根據(jù)用戶需求進行相關(guān)產(chǎn)品查詢、地圖可視化展示與空間定位；（6）產(chǎn)品數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，實現(xiàn)用戶選擇地圖服務(wù)中相關(guān)報告數(shù)據(jù)和區(qū)域統(tǒng)計數(shù)據(jù)的表格展示和統(tǒng)計圖生成；（7）地圖離線包下載，滿足用戶在野外網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定或無網(wǎng)絡(luò)連接時將已下載的數(shù)據(jù)以本地形式進行地圖加載與可視化展示；（8）系統(tǒng)管理，實現(xiàn)基本信息類型配置、自定義類型設(shè)置、用戶信息管理、用戶權(quán)限分配及系統(tǒng)操作日志管理等功能。

圖4 農(nóng)情遙感信息服務(wù)系統(tǒng)功能模塊Fig.4 Function module of agricultural remote sensing information service system

3.2.4 作物水氮智能管理子系統(tǒng)

基于節(jié)水灌溉自動化控制技術(shù)、灌溉預(yù)報技術(shù)和水氮決策模型技術(shù)，構(gòu)建了作物水氮智能管理軟件[14]，其功能模塊如圖5 所示。根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯和需求分析，系統(tǒng)主要包括實時監(jiān)測、氮肥決策、灌溉決策和系統(tǒng)管理4 大功能模塊：（1）實時監(jiān)測模塊，包括墑情監(jiān)測和預(yù)警管理。墑情監(jiān)測主要通過4G 網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，實時顯示獲取的土壤墑情數(shù)據(jù)，預(yù)警管理是根據(jù)土壤墑情監(jiān)測閾值向用戶發(fā)送短信，進行預(yù)警信息提醒。（2）肥料決策模塊，包括單點調(diào)控和區(qū)域調(diào)控。根據(jù)示范區(qū)土壤肥力狀況，可控制單個電磁閥實現(xiàn)單點肥料調(diào)控，也可控制多個電磁閥，實現(xiàn)區(qū)域肥料調(diào)控。（3）灌溉決策模塊，包括單點調(diào)控和區(qū)域調(diào)控。根據(jù)示范區(qū)土壤墑情狀況，可控制單個電磁閥實現(xiàn)單點水分調(diào)控，也可控制多個電磁閥，實現(xiàn)區(qū)域水分調(diào)控。（4）系統(tǒng)管理，包括用戶管理和傳感器管理。用戶管理是根據(jù)用戶權(quán)限設(shè)置進行統(tǒng)一管理，傳感器管理是根據(jù)硬件控制設(shè)備的類型及基本參數(shù)進行傳感器信息的新增、編輯、刪除和保存。

圖5 作物水氮智能管理系統(tǒng)功能模塊Fig.5 Function module of crop water and nitrogen intelligent management system

3.2.5 作物蟲情采集監(jiān)測預(yù)警子系統(tǒng)

基于遠(yuǎn)程性誘圖像采集物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)移動端信息采集技術(shù)，構(gòu)建作物蟲情信息采集預(yù)警系統(tǒng)[15]。該系統(tǒng)前端頁面為蟲情信息統(tǒng)計展示界面，系統(tǒng)角色設(shè)計為監(jiān)測點用戶、管理員用戶2 種，監(jiān)測點用戶使用APP 端和Web 端賬戶，管理員用戶使用Web 端賬戶。2 種角色登錄系統(tǒng)Web 端后顯示不同的界面，相應(yīng)的功能模塊分別進行設(shè)計：（1）監(jiān)測點用戶界面為用戶信息維護、蟲情信息管理、監(jiān)測預(yù)警3 個功能模塊。其中，蟲情信息管理包含監(jiān)測點蟲情信息補錄、查詢2 個子模塊，實現(xiàn)監(jiān)測點用戶對本點的蟲情信息的管理功能，監(jiān)測預(yù)警包含預(yù)警閾值設(shè)置、通訊錄管理、預(yù)警信息推送三個子功能，實現(xiàn)監(jiān)測點用戶對蟲害預(yù)警信息的管理與發(fā)布。（2）管理員用戶界面為系統(tǒng)管理、蟲情信息管理、蟲情信息查詢、蟲情基本信息4 個功能模塊。其中，系統(tǒng)管理包括用戶信息管理、站點信息維護、FTP 目錄管理3 個子模塊，實現(xiàn)管理員用戶對監(jiān)測點信息、遠(yuǎn)程性誘圖像回傳的設(shè)置管理，蟲情信息管理包括APP 調(diào)查信息管理和性誘圖像管理2 個子模塊，實現(xiàn)管理員用戶對全部監(jiān)測點蟲情數(shù)據(jù)的管理，蟲情基本信息包括作物信息、蟲名蟲態(tài)信息、作物與害蟲關(guān)系3 個子模塊，輔助管理員用戶對“作物—害蟲”的基本信息管理，如圖6所示。

圖6 作物蟲情采集監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)功能模塊Fig.6 Functional module of crop pest information collection,monitoring and early warning system

3.2.6 農(nóng)產(chǎn)品安全生產(chǎn)全過程溯源子系統(tǒng)

根據(jù)中小規(guī)模的種植企業(yè)或合作社經(jīng)營需求，農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)流程共性特點，設(shè)計了農(nóng)產(chǎn)品安全生產(chǎn)溯源系統(tǒng)[16]，其功能模塊如圖7所示。系統(tǒng)分為6個功能模塊：（1）賬號管理功能，包括企業(yè)或員工賬號注冊、修改和刪除等。企業(yè)用戶注冊涉及企業(yè)名稱、位置、聯(lián)系方式、生產(chǎn)經(jīng)營信息、營業(yè)執(zhí)照及認(rèn)證證書等信息。（2）場地管理功能，分為田塊管理和土壤肥力2 個子模塊。田塊管理模塊方便用戶管理不同田塊，設(shè)置有露天、拱棚或者日光溫室等栽培模式，土壤肥力模塊用于記錄農(nóng)作物種植前田塊的基礎(chǔ)肥力和重金屬含量等情況。（3）農(nóng)資管理功能，分為肥料管理、藥物管理和種子管理3 個子模塊。用于記錄各項農(nóng)資名稱、類型、規(guī)格、生產(chǎn)企業(yè)等信息。（4）農(nóng)事管理功能，分為生長季管理、灌溉記錄、施肥記錄、用藥記錄、生長記錄和采摘記錄6 個子模塊。用于記錄農(nóng)作物從播種到收獲整個生育期各項農(nóng)事活動，具備照片上傳功能。（5）加工管理功能，用于記錄加工環(huán)節(jié)工藝參數(shù)，包括加工工藝、加工車間、加工時間、加工批次、包裝材質(zhì)、凈含量、照片上傳等字段。（6）溯源檔案管理功能，包括溯源目標(biāo)自動生成、檔案預(yù)覽、防偽編號生成、溯源標(biāo)簽規(guī)格設(shè)置與打印4 個子模塊。

圖7 農(nóng)產(chǎn)品安全生產(chǎn)全過程溯源系統(tǒng)功能模塊Fig.7 Functional module of traceability system for the whole process of agricultural product safety production

3.2.7 農(nóng)技推廣服務(wù)子系統(tǒng)

為推廣農(nóng)業(yè)科技下鄉(xiāng)和成果轉(zhuǎn)化，打通專家和農(nóng)戶之間的交流溝通渠道，便于應(yīng)用農(nóng)業(yè)新技術(shù)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，設(shè)計了農(nóng)技推廣服務(wù)子系統(tǒng)，其功能模塊如圖8 所示。該系統(tǒng)包含8 個功能模塊：（1）通知公告。該模塊主要用于發(fā)布河南省農(nóng)業(yè)部門頒布的關(guān)于農(nóng)業(yè)的各項政策、法律法規(guī)信息。（2）科研交流。該模塊服務(wù)的對象是為農(nóng)業(yè)服務(wù)的科技工作者,為他們提供一個科技交流的平臺。為農(nóng)業(yè)各學(xué)科科技人員建立一個開放式的科技交流平臺,在廣大的中國農(nóng)業(yè)科技工作人員之間架起一座用科學(xué)技術(shù)為媒介的橋梁,供他們交流各自領(lǐng)域的科技前沿信息、分享科研心得、發(fā)布科研上的重大突破以及共同探討科技難題。（3）成果推介。該模塊面向農(nóng)業(yè)企業(yè)以及種養(yǎng)業(yè)的大戶，推介科研院所的科研成果和產(chǎn)品，用以提高科研單位研究成果的轉(zhuǎn)化率。（4）工作動態(tài)。該模塊主要發(fā)布農(nóng)業(yè)科研院所在各縣市進行的農(nóng)業(yè)科技服務(wù)工作動態(tài)。（5）專家咨詢。面向基層的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者，他們提出在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中遇到的各方面的難題，系統(tǒng)建立有專家信息庫，用戶可根據(jù)問題類別的選擇相應(yīng)的專家，通過短信、電話咨詢或視頻對話的方式向?qū)＜姨岢鰡栴}，專家給予一對一的解答。（6）病蟲診斷。病蟲診斷模塊主要以不同作物為病蟲害分類標(biāo)準(zhǔn)，分別介紹不同作物的病蟲害特征。系統(tǒng)可根據(jù)用戶選擇的作物病蟲害特征做出智能診斷。（7）院縣交流。該模塊是為用戶提供的一個群體交流平臺，用戶可以根據(jù)自己的見解回答提問者的問題。（8）農(nóng)情上報。該模塊是便于用戶及時上報某地發(fā)生的農(nóng)業(yè)災(zāi)害，系統(tǒng)可根據(jù)衛(wèi)星定位確定其發(fā)生位置，便于相關(guān)部門及時作出相應(yīng)的治理措施。

圖8 農(nóng)技推廣服務(wù)系統(tǒng)功能模塊Fig.8 Functional module of agricultural technology extension service system

3.2.8 作物大數(shù)據(jù)平臺子系統(tǒng)

以多源異構(gòu)數(shù)據(jù)訪問通道訪問分散在政府部門、專業(yè)技術(shù)部門、企業(yè)及產(chǎn)業(yè)經(jīng)營主體，以及國際機構(gòu)等處的類型復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)資源，通過統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范進行數(shù)據(jù)治理、云交換等操作后，形成可供分析使用的數(shù)據(jù)集[17]?；谶@些數(shù)據(jù)集，構(gòu)建作物大數(shù)據(jù)平臺子系統(tǒng)（以花生為例），其功能模塊如圖9 所示。實現(xiàn)對作物數(shù)據(jù)資源需求的六大服務(wù)功能：（1）花生知識服務(wù)。以文檔、科教視頻等形式為花生產(chǎn)業(yè)鏈主體生產(chǎn)經(jīng)營活動提供專業(yè)技術(shù)支持。（2）專家服務(wù)。花生領(lǐng)域?qū)＜一蚧鶎愚r(nóng)技推廣人員定期適時通過專家熱線、直播平臺、專家問答系統(tǒng)、信息推送等方式全程為花生產(chǎn)業(yè)鏈主體生產(chǎn)經(jīng)營活動提供專業(yè)技術(shù)支持。（3）智能產(chǎn)品服務(wù)。提供花生領(lǐng)域?qū)＜抑R與遙感、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)結(jié)合而制作的智能產(chǎn)品服務(wù)，為花生產(chǎn)業(yè)鏈主體生產(chǎn)經(jīng)營活動提供專業(yè)技術(shù)支持、為管理部門科學(xué)決策提供重要依據(jù)。（4）交易、對接服務(wù)。提供花生及其投入品的電子商務(wù)服務(wù)，發(fā)展電子合約交易，提供農(nóng)企合作、農(nóng)機作業(yè)社會化服務(wù)，產(chǎn)銷對接服務(wù)等。（5）數(shù)據(jù)產(chǎn)品共享交換服務(wù)。以多種形式提供花生全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)資源產(chǎn)品共享交換服務(wù)，促進數(shù)據(jù)重利用，發(fā)揮更大價值。（6）質(zhì)量安全追溯服務(wù)。將花生產(chǎn)業(yè)規(guī)?；髽I(yè)納入質(zhì)量安全追溯范圍，對投入品、種植、加工、流通及消費各環(huán)節(jié)進行監(jiān)測，實現(xiàn)花生質(zhì)量安全全程跟蹤與溯源。

圖9 作物大數(shù)據(jù)平臺功能模塊Fig.9 Function module of crop big data platform

4 平臺實現(xiàn)

采用SOA 架構(gòu)，組件化開發(fā)模式是基于XML 與Web Services，實現(xiàn)業(yè)務(wù)模塊/組件的松耦合，滿足現(xiàn)有平臺各應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)的需求，同時考慮未來業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成建設(shè)，保證系統(tǒng)應(yīng)用的可拓展性。

平臺以Windows Server 2008 為服務(wù)器系統(tǒng)，采用PHP和ⅡS7網(wǎng)絡(luò)配置環(huán)境，基于ArcGIS Server 10.1的REST 實現(xiàn)地圖服務(wù)，采用Microsoft SQL Server 2008 數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，基于Arc-GIS Server 實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的整合管理，基于HBase 實現(xiàn)大田作物智慧生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)的存儲與分析。通過統(tǒng)一的接口契約和入口，實現(xiàn)平臺與用戶Web 端或APP端的交互，接收顯示用戶請求的數(shù)據(jù)及結(jié)果。

系統(tǒng)采用B/S 與C/S 混合架構(gòu)模式，Web 端以Microsoft Visual Studio 2017作為開發(fā)工具，開發(fā)框架為ASP.net，APP 端在Android Studio 開發(fā)環(huán)境下以Java 為開發(fā)工具，適用于Android 4.0.3 以上，開發(fā)框架為ASP.net，采用Java 提供的WebService服務(wù)。

5 平臺與應(yīng)用

研究者在河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范基地，安裝部署了大田作物智慧生產(chǎn)綜合服務(wù)平臺。通過對主要作物生產(chǎn)全過程信息化涉及的物聯(lián)網(wǎng)、遙感、智能決策、水肥精準(zhǔn)控制、大數(shù)據(jù)挖掘分析等關(guān)鍵技術(shù)進行創(chuàng)新性組裝集成。以視頻監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、遙感影像數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)為載體，對大田作物生長狀況及其環(huán)境參數(shù)進行24 小時不間斷動態(tài)跟蹤和數(shù)據(jù)回傳；通過氮肥精確管理決策分析與水肥一體化精準(zhǔn)控制系統(tǒng)，實現(xiàn)大田作物的智能節(jié)水灌溉與施肥；通過涉農(nóng)大數(shù)據(jù)的采集和整理分析，為種植者提供了農(nóng)業(yè)技術(shù)、產(chǎn)品溯源、數(shù)據(jù)分析等一系列信息化服務(wù)。目前該平臺已在西華、商水、鶴壁、西平、延津、永城、溫縣、蘭考等地進行了應(yīng)用示范，極大降低勞動強度，促進了大田規(guī)范化生產(chǎn)，實現(xiàn)了作物生長實時監(jiān)控、早期預(yù)警，提高了作物水肥利用率，提升了作物品質(zhì)及產(chǎn)量，同時滿足了用戶的對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)的需求。平臺的應(yīng)用示范獲得了河南新聞聯(lián)播、河南日報、大河網(wǎng)等國家及省級主流新聞媒體關(guān)注。該綜合平臺在業(yè)內(nèi)具有較高性價比，已形成了一定的影響力，推動了信息技術(shù)在河南大田生產(chǎn)管理中的應(yīng)用。

6 總結(jié)與討論

本研究構(gòu)建的綜合服務(wù)平臺集成了作物生長感知物聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)情遙感信息服務(wù)、作物水氮智能管理、蟲情采集監(jiān)測預(yù)警、農(nóng)技推廣服務(wù)等子系統(tǒng)，提供了作物長勢監(jiān)測、蟲害監(jiān)測、水氮決策與智能管理、農(nóng)情遙感信息與作物大數(shù)據(jù)服務(wù)等功能。實現(xiàn)了用戶在計算機或智能手機上管理多個監(jiān)控站點，操作簡單，能夠隨時隨地查看、下載信息和視頻圖片；同時提供了大田作物生產(chǎn)中涉及的各種信息服務(wù)，滿足了不同用戶對農(nóng)業(yè)信息的需求。但在試用中網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)量大，存在大量冗余數(shù)據(jù)，挖掘大數(shù)據(jù)中豐富的知識仍有一定的困難。對采集的數(shù)據(jù)未進行深層次挖掘和分析，如何有效整合大田作物多源信息和視頻監(jiān)測信息，結(jié)合人工智能，提出針對不同信息的關(guān)鍵特征提取和數(shù)據(jù)挖掘方法，構(gòu)建基于大田作物感知信息的完整完善知識模型，完善相應(yīng)的決策支持功能，提高系統(tǒng)的適用性、穩(wěn)定性和可靠性，進一步提升農(nóng)業(yè)智慧生產(chǎn)平臺應(yīng)用效果，今后還需進一步研究和探索。