白東昕

（山西應用科技學院，山西 太原 030062）

隨著農業(yè)機械化水平的不斷提高，農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)的采集與分析顯得尤為重要。這不僅能夠指導科學合理的機械作業(yè)，還能為作物增產提供支持。本文基于軟件工程理論與技術，從提高數(shù)據(jù)采集精度、優(yōu)化分析算法、加強實時計算響應能力和提升用戶界面友好性等多個層面，探討農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)平臺的改進策略，以期為農業(yè)機械化和智能化提供理論依據(jù)和技術支撐。

1 農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)采集與分析的作用

農業(yè)機械作業(yè)生成的海量數(shù)據(jù)，包含了作物生長發(fā)育、土壤營養(yǎng)、機械運行、環(huán)境條件等多源異構的信息。對這些數(shù)據(jù)進行有效采集與智能分析，可精準診斷作物生理需求、預測環(huán)境變化、優(yōu)化作業(yè)方案，是實現(xiàn)精細化農業(yè)管理的基礎。

例如，采集傳感器獲取的高清可見光和多光譜圖像，通過卷積神經網絡識別水稻病蟲害種類和發(fā)生部位，輸出病斑區(qū)域圖像分割結果，結合發(fā)病氣候模型動態(tài)預測病情發(fā)展，以控制最佳防治時機，可實現(xiàn)針對性調整殺蟲劑使用量，降低化學農藥污染風險。分析收割機工作參數(shù)的時間序列數(shù)據(jù)，建立機械健康評估模型，預測故障發(fā)生風險，生成智能維護計劃，可確保作業(yè)的連續(xù)性，避免出現(xiàn)峰值用工壓力。總體而言，農機作業(yè)數(shù)據(jù)的采集與挖掘，可以使精細化管理決策科學化、信息化、智能化，推動作業(yè)質量、效率與利潤的齊升，實現(xiàn)農業(yè)機械智能化發(fā)展。

2 農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)采集與分析平臺的局限性

2.1 數(shù)據(jù)采集傳感器精度不足

當前，農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)采集中使用的傳感器，精度與可靠性仍然無法滿足精細化農業(yè)的需求。許多傳感器的精度和重復性存在較大隨機誤差，不同批次產品的偏差也較大。例如，某型土壤酶活性監(jiān)測傳感器，同一土壤樣本重復測定的相對標準偏差高達8.3%，這將直接影響到后續(xù)的數(shù)據(jù)分析結果的準確性[1]。數(shù)據(jù)的精準度不足，無法為作業(yè)參數(shù)優(yōu)化與作物增產提供可靠依據(jù)。另外，一些關鍵參數(shù)的監(jiān)測也存在技術瓶頸，比如目前土壤中檢測氮素含量的儀器精度較差，氮素的遷移轉化過程難以動態(tài)監(jiān)測，難以實現(xiàn)對作物氮肥的精準投放與高效利用。一些新型傳感器的穩(wěn)定性也有待考查。此外，由于傳感器安裝位置與作業(yè)部位的匹配問題，也會影響數(shù)據(jù)的有效采集。上述種種問題導致當前農業(yè)機械平臺的數(shù)據(jù)采集精度難以支撐精細化農業(yè)生產的需要。

2.2 數(shù)據(jù)分析算法效率有限

當前農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺所采用的算法框架，仍然難以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)集成分析和實時響應的需求。以變量施肥決策系統(tǒng)為例，需要綜合分析多源異構數(shù)據(jù)如土壤養(yǎng)分數(shù)據(jù)、作物生長數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等，對復雜的農田系統(tǒng)建立模型，并快速優(yōu)化出最佳的肥料配置方案。然而當前算法在處理海量數(shù)據(jù)集上的運算效率有限，優(yōu)化時間過長，無法滿足作業(yè)的連續(xù)性需要[2]。例如根據(jù)氮肥高效利用模型的計算，理論上最佳氮肥用量方案的搜索運算時間可達23 min 之久，這已經難以適應大型作業(yè)機械的需求。此外，一些模型和算法對非線性關系的適應性較差，對動態(tài)變化系統(tǒng)的預測效果也不理想，如難以準確預測復雜氣候環(huán)境下作物的生長發(fā)育規(guī)律。這些問題都制約了數(shù)據(jù)分析驅動的農業(yè)決策的及時性與準確性。需要從算法框架的升級優(yōu)化方面進行突破，使之能夠高效處理海量異構數(shù)據(jù)，并快速響應生成最優(yōu)決策方案。

2.3 系統(tǒng)實時性能有待提高

當前農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)平臺在系統(tǒng)實時計算性能方面還較為薄弱。數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、分析、決策各個環(huán)節(jié)的響應與反饋能力均有待加強，難以形成信息流的閉環(huán)，無法滿足精確作業(yè)和精準管理的需要。例如某路徑規(guī)劃系統(tǒng)測試結果表明[3]，傳感器數(shù)據(jù)包上傳的平均延時可達380 ms，數(shù)據(jù)分析處理的平均延時達642 ms，該系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集到作業(yè)機械作出響應的總延遲高達1.7 s，無法滿足精細化打點作業(yè)對路徑規(guī)劃系統(tǒng)實時決策能力的要求。此外，針對大數(shù)據(jù)量的離線分析運算也需要相當長的時間，例如涉及千萬級數(shù)據(jù)量的某農田多年生產潛力分析模型的運算時間長達5 h，很難實時指導當季的農藝管理措施。這些問題制約了作業(yè)數(shù)據(jù)平臺的實時計算性能，需要從提高計算機系統(tǒng)并行處理能力等方面加以突破。

2.4 用戶界面友好性有待改進

當前農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)平臺在用戶交互界面設計方面存在很多不足。1）大多數(shù)平臺采用了過于專業(yè)和復雜的界面，操作步驟多、參數(shù)設置難度大，嚴重影響了普通用戶的使用體驗[4]。例如某數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中變量施肥模型的參數(shù)設置共涉及27 項農田土壤屬性數(shù)據(jù)輸入，對普通農民用戶而言設置難度和學習成本極高。2）部分平臺的可視化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)功能較差，無法有效傳達分析結果的意義，用戶無法從數(shù)據(jù)視圖中快速獲取有用信息。例如在施肥決策結果的可視化模塊中，系統(tǒng)僅以表格形式輸出了12種營養(yǎng)元素的詳細數(shù)據(jù)，沒有輔助用戶關注關鍵指標。3）現(xiàn)有平臺沒有提供足夠的交互式操作與輔助功能，一旦用戶出現(xiàn)操作失誤，平臺無法提供及時有效的幫助與糾錯，導致用戶沮喪而放棄使用。例如在某水肥一體化灌溉系統(tǒng)中，由于缺乏交互提示，78%的用戶在首次使用時無法成功完成系統(tǒng)配置。4）部分平臺沒有實現(xiàn)多終端適配，其用戶界面僅針對桌面端設計，在移動設備上無法正常顯示或操作，限制了平臺的使用場景。

3 基于軟件工程的農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)采集與分析平臺改進策略

3.1 提升數(shù)據(jù)采集模塊的傳感器技術

為了提高農業(yè)機械作業(yè)的數(shù)據(jù)采集精度，需要從傳感器技術等多個方面進行突破與升級。1）開發(fā)新型高精度傳感器是關鍵。例如設計測量范圍更廣、分辨率更高的新型土壤酶活性檢測傳感器，采用差分放大技術抑制各種隨機誤差對測量結果的影響，可將測量精度提高至2%以內[5]。利用激光測距和機器視覺技術研發(fā)高精度的作物結構參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)，可動態(tài)實時評價作物生長狀況與健康程度。2）開發(fā)新型的傳感器數(shù)據(jù)融合算法框架也至關重要。通過多源異構傳感器協(xié)同測量獲得冗余數(shù)據(jù)，結合Kalman 濾波、粒子濾波等多傳感器融合框架，提取有效信息、抑制隨機誤差，可顯著提升數(shù)據(jù)精度與完整性。3）優(yōu)化傳感器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術對于維持精度長期穩(wěn)定也必不可少?？梢匝邪l(fā)智能健康評估模型，基于機器學習對傳感器運行狀態(tài)進行評估，并通過模型預測實現(xiàn)故障的預測維護。4）開展傳感器在線標定與自動重新配置技術的研究，可根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測結果對其性能進行實時校準與優(yōu)化，確保采集數(shù)據(jù)的連續(xù)精度?？傮w來看，需要系統(tǒng)性地從數(shù)據(jù)源頭入手，通過傳感器技術的革新與融合，提高農業(yè)機械數(shù)據(jù)采集的準確性與可靠性。

3.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)分析平臺的算法框架

為實現(xiàn)農業(yè)機械作業(yè)大數(shù)據(jù)的高效分析，需要從算法模型與軟件平臺兩個層面進行優(yōu)化升級。1）構建支持并行分布式計算的算法框架至關重要。例如應用Spark 及Hadoop 等大數(shù)據(jù)處理技術，在服務器集群上實現(xiàn)模型并行，充分利用多核心CPU 的算力，可使變量施肥決策系統(tǒng)的運算速度提高10倍以上[6-7]。此外，還應研發(fā)支持增量學習和在線學習的算法，利用流式計算模式，實現(xiàn)動態(tài)快速響應。2）開發(fā)異構數(shù)據(jù)融合的聯(lián)邦式深度學習框架也是重中之重。它可支持不同類型的數(shù)據(jù)集分布式訓練模型，并協(xié)同進行預測運算。例如建立“土壤數(shù)據(jù)+作物數(shù)據(jù)+氣象數(shù)據(jù)”的增產肥料配置模型，使變量施肥系統(tǒng)的運算速度提高7 倍，滿足作業(yè)連續(xù)性要求。3）構建知識圖譜驅動的智能算法框架，可顯著提升分析的準確性。知識圖譜通過編碼專業(yè)知識與經驗，彌補數(shù)據(jù)本身的局限，可有效提高復雜系統(tǒng)的模擬與預測精度。4）還需構建支持動態(tài)算法配置的軟件框架。根據(jù)不同的實時運算需求，可調用不同并行度、精度與速度的算法模塊組合，動態(tài)調整時間、資源與效果之間的平衡，實現(xiàn)快速響應。

3.3 加強系統(tǒng)實時計算與響應能力

為實現(xiàn)農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)平臺的實時性，需要從數(shù)據(jù)流優(yōu)化、并行計算和智能調度等多個環(huán)節(jié)進行突破。1）構建支持各類異構數(shù)據(jù)高速聚合的服務總線至關重要。采用5G 和工業(yè)以太網等技術打通數(shù)據(jù)孤島，并通過Kafka、RabbitMQ 等中間件實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)流的融合，可將系統(tǒng)總體延遲降低超過30%[8]。2）需要大力加強平臺的并行計算能力。通過升級GPU 服務器集群，采用TensorFlow、PyTorch 等框架實現(xiàn)模型并行訓練，可使機器學習驅動的路徑規(guī)劃系統(tǒng)響應時間縮短至400 ms 以內，基本滿足要求。3）建立智能多目標調度機制也不可或缺。結合深度強化學習訓練出調度控制模型，實現(xiàn)對計算資源、存儲資源和網絡資源的協(xié)調優(yōu)化，達到時間效率與資源消耗的最佳平衡。4）構建閉環(huán)的數(shù)據(jù)驅動流程很有必要。讓采集、網絡、運算、控制各個環(huán)節(jié)形成信息高速環(huán)路，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流動的零延遲，可有效提升平臺對農機作業(yè)調控的實時性，全面實現(xiàn)精準作業(yè)。

3.4 改進用戶交互界面，改善用戶體驗

為了提高農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)平臺的用戶體驗，需要從人機交互界面設計的多個維度進行優(yōu)化與創(chuàng)新。1）搭建知識驅動的自適應智能界面架構非常關鍵。通過應用深度學習算法訓練用戶行為模型，平臺可自動分析不同用戶的知識結構、操作習慣和學習能力，動態(tài)生成個性化的用戶界面，提供步驟簡化、參數(shù)預設、交互提示、錯誤糾正等輔助功能。例如針對資深專家用戶，提供高度開放和自定義的界面；針對普通農民用戶，提供詳盡流程引導的簡易界面。2）構建多模態(tài)混合交互技術，向用戶提供語音、視覺和觸覺相結合的交互方式，可顯著提升用戶體驗[9]。用戶可以通過語音命令設定參數(shù)，數(shù)據(jù)變化通過聲光效應同步呈現(xiàn)，觸控交互實現(xiàn)精確控制。3）應用數(shù)字孿生和虛擬現(xiàn)實技術搭建沉浸式用戶交互環(huán)境，用戶可在模擬場景中對平臺軟硬件進行測試和控制，大幅降低學習成本。4）開發(fā)支持跨平臺與多終端的自適應用戶界面也至關重要。通過響應式Web 設計，同一用戶界面可自動針對桌面瀏覽器、移動瀏覽器、App 等不同環(huán)境進行布局、樣式和內容的重構與優(yōu)化，實現(xiàn)一次開發(fā)、多端使用[10]。

4 結語

本文通過對農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)采集與分析平臺的深入分析，揭示了當前平臺在數(shù)據(jù)精度、分析效率、實時響應和用戶體驗等方面的不足，并提出了基于軟件工程的改進策略。強調了提升傳感器技術、優(yōu)化數(shù)據(jù)分析算法、加強實時計算響應能力以及提升用戶界面友好性的重要性。這些策略的實施將有助于提高農業(yè)機械作業(yè)的智能化水平，促進農業(yè)機械化和智能化的發(fā)展。未來的研究和實踐應繼續(xù)關注農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)平臺的技術創(chuàng)新，特別是在傳感器精度、算法優(yōu)化、實時計算能力和用戶體驗方面。隨著物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的發(fā)展，農業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)平臺將更加智能化，能夠為農業(yè)生產提供更加精準和高效的決策支持。