张 蒙，刘 倩

（1.江苏香河农业开发有限公司，江苏 连云港 222000；2.江苏原创药物研发有限公司，江苏 连云港 222000）

近日，国家发布了《2022 年数字乡村发展工作要点》（以下简称《工作要点》）。

《工作要点》明确了工作目标：到2022 年底，数字技术有力支撑农业基本盘，农业生产信息化水平稳步提升。同时也部署了30 项重点任务。智慧农业建设被列入其中，主要包括以下方面内容：大力发展智慧农业的信息化基础；加大农业生产场景窄带物联网部署；加快推动农业大数据建设应用，重点建设国家农业农村大数据平台，建立健全数据资源体系；加快推动农业数字化转型，建设数字育种服务平台；加快推进信息技术在农业生产经营中的应用，提高农业生产经营效率；强化农业科技创新供给；加强高端智能农机装备研发制造，推进北斗智能终端在农业生产领域应用；同时，还要提高农田建设管理数字化水平，构建综合监测监管平台。

智慧农业简单来说就是利用信息化应用技术诸如物联网技术、5G 技术等，运用传感器、采集器等前端设备完成数据采集，再通过软件或者移动平台实现对农业生产的监控，提高农业的智慧化水平。另外从广义上来说，智慧农业还能拓展至农业休闲、农业旅游、农业电子商务等业务方向。智慧农业是农业发展的必经阶段，在传统的农业中运用，是一种高级的农业发展阶段，依托农业生产现场的各种传感器（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等），完成对农业场景中基础信息的采集，通过有线/无线的通信方式，完成数据传输，并在后台的大数据平台进行分析，以及通过定制化应用软件的开发，实现现代农业的数字化的远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理。

本文通过对新一代信息技术的调研，研究一种适配多种农业场景的通用性智慧型解决方案，尽可能实现现代生物技术、种植技术等与信息技术的融合，促进现代智慧农业的发展[1-2]。

1 现状分析

中国是农业大国，古往今来，一直依托农业在发展，农业在中国的历史进程中占据着重要的地位，中国“民以食为天”的俗语也体现了农业的重要性。但是近年来，随着人口出生率的减少，农村人员进入城市进行现代化建设，人口红利的优势正在渐渐变弱。现在农业发展也面临着较为严重的劳动力不足问题。但农业关乎人民生计，国家对农业的重视程度很高，基于此，要结合新兴技术的发展，依托科学手段，更有效地促进农业发展，降低农业对人力的需求。

智慧农业的发展离不开信息化应用技术的推广应用，农业信息化则是智慧农业的发展基础，其是一种数字化产业，与农业物联网、农业智能装备、精准农业等构成了重要的业务模块。

智慧农业与相关现代科学技术的发展有着密切的关系，随着物联网、大数据、5G、AI 等技术的快速发展，这些技术在大棚的温控改造、大面积种植的信息化建设等方面得到了诸多的应用。在信息化配套生产的应用中产生了大量的基础数据，主要为农业生产过程数据、生态环境数据、农业设备监控数据等，大数据分析将有助于育种、病虫防治，并且通过AI 的算法分析有助于实现环境监测、数据预警，在精准农业和设施农业方面取得了一定的成效。部分农业应用还建立了APP，便于实现与农业专家的远程交流，通过数据对比，做到精准预防。而通过5G、卫星等通信手段也促进了农用装备的快速发展，提高了作业效率。

智慧农业于20 世纪80 年代首先在国外开始起步，随后在美国以及欧美发达国家得到了快速的发展，并出台了多项支持的政策，强调了农业生产经营要与大数据做结合，农产品流通要在互联网端实现，农业装备要进行信息化升级改造。

中国从2014 年开始进行智慧农业的推广，相比于国外起步较晚。同时由于中国区域经济发展差异，东部地区智慧农业发展优于西部地区。在上海，已建设了浦东农业大数据中心，在新疆也建设了智慧棉花基地。中国智慧农业目前在技术论证和共性研发方面取得了一定的成绩，但是在具体的业务应用方面发展还较为缓慢。

在目前国内智慧农业发展方面，中国正积极推进农业自动化水平升级，目前对农作物生长指标和环境参数关注度较高。随着国内信息技术的广泛使用，农业生产已经进入了大数据时代，不过由于智慧农业涉及的环境监测、设备参数等采集种类多、数量大，需要研究合适的大数据分析技术，本文将针对这一需求，进行智能安全大数据监控平台设计，基于Hadoop 平台，将数据信息进行云存储，实现远程访问和远程控制，并在农业温室监测中进行试用验证。可以对农业设备状态进行监测和预警，根据环境情况进行辅助决策，帮助农业生产管理人员尽早发现问题，提升农业作业效率，提高经济效益[3-4]。

2 面临挑战

当然智慧农业在发展过程中也存在一些共性问题，本文将重点分析技术方面存在的问题，主要包括以下2 个方面。

2.1 网络通信

智慧农业体系需要构建网络架构，在目前的情况下，国内很多地区的农业区域无法普及网络通信，在东部较为发达地区或者试点示范地区，有相对完善的通信网络，能够适配农业信息系统以及农业网络平台。总体来说，目前中国智慧农业领域基础通信设施尚待完善，通信资源严重缺乏，需要进行基础信息化的改造升级。

2.2 大数据安全

智慧农业的数据分析，需要构建大数据分析平台。随着通信技术、网络安全技术的发展，数据隐私和数据安全需要得到更多的关注，需要构建自主的大数据安全管控平台来保障数据采集、存储、调用的数据安全，这将有助于智慧农业产业高质量的发展。

针对一些共性问题，本文在构建大数据智能管控平台时，也做了相应的安全考虑，在细化需求的基础上，更大程度地保障数据安全[5]。

3 基于大数据的农业智能监测平台研究

在农业监测应用领域，对环境、病虫的监测很重要，因为会持续危害农作物的生长。而一般农业生产的危害事件，如果在早期能够有效发现并采取相应的防治手段，这将会达到一个很好的效果。本文将围绕这个研究热点开展技术研究和论证，构建基于大数据分析的农业智能监测平台，来实现监测的预警防治。通过平台的构建完成对环境、关键因素等数据信息的采集，实现对农作物生产因素数据的及时获取。

传统的数据采集方法大多以人力采集为主，需人员现场采集标本信息，并对照相应的评判手册来进行相应问题的汇总。此种模式存在信息滞后、统计量大、统计误差大等问题。本文构建的基于大数据智能监测平台，由移动终端和能够聚合存储空间及属性数据的服务端构成，具备数据采集、处理及浏览、数据分析、辅助决策等功能，为确保数据能够集成在统一的平台，采用基于网络的数据交互。

在农作物生产现场，部署常规的温湿度监测传感器、视频监控、病虫监测设备、土壤监测传感器等，并利用北斗定位等完成前端数据的采集，完成数据采集后，利用5G/4G 将数据上传至大数据平台。

基于大数据分析的农业智能监测平台主要用于农作物环境监测、生产设备的远程控制及数据存储等，其系统架构主要分为4 层，如图1 所示。

图1 总体架构

第一层为感知层。传感数据通过感知层连接，通过网络将基础数据传输给平台层智能监测平台，主要包括生长灯、排风扇、水泵、温湿度、土壤酸碱度、视频监控、环境因子等。第二层为平台层，给大数据分析提供处理计算环境，主要有应用集成框架、大数据预处理、数据处理架构、态势显示框架、数据总线服务、大数据分析、系统部署服务、系统时统服务等。第三层为服务层，主要提供必要的运行环境，主要有协议适配服务、格式转换服务、数据访问服务、基础测控服务等。第四层为应用层，将实现基于大数据分析的农业智能监测平台主要功能，主要包括环境监测、情报处理、态势感知、态势显示、辅助决策、病虫监测、雨水监测、土壤监测、记录回放、光照监测、配置管理等。该架构保障了系统服务的高可用性及高可靠性。

本文的大数据分析平台基于Hadoop 平台，采用多服务器集群方式，并且在每个服务器单独安装Hadoop平台，在每个服务器上都能达到独立数据分析功能。数据存储基于HDFS（分布式文件系统），在具体的农业场景应用中，对该数据平台进行了部分定制化的开发。主要实现功能如图2 所示。

图2 大数据平台功能架构

本文的应用场景选取农作物温室生产环境。通过大数据分析技术的应用，取得了较好的成果。

在该应用场景下，设置了智能网关模块，用于对环境及生产数据的采集。在农业设备的智能监控模块部分则完成了作业设备的数据可视化、远程监控、远程控制。并对涉及到的系统中硬件进行了集中化的管理，可进行定制化设置。大数据分析系统为核心应用系统，在农作物温室环境中，构建了知识图谱、生产管理分析、智能多维分析等应用，并且能够基于专家系统、云计算、深度学习算法等新兴技术手段更好地进行数据分析，实现该场景的辅助决策，定期调整施肥量、翻地次数等，更好地指导作业生产，提高农业物的产量和质量。之后部署用户管理模块，便于对用户信息的管理以及访问权限的控制，保障信息安全等。最后对监测平台进行了实地测试，试验中的点数据采集数量150 个，大数据数据过程用时0.7 s，定位精度可达到1 m 以内，实现了环境、病虫害等的可视化显示。分析产生影响的原因以及田地、大棚、气象条件等所产生的影响，给出了专家建议。并且对相关作业设备的数据进行了状态监测，能够实现对作业设备的远程运维。

本平台基于大数据，结合5G/4G、先进传感器等应用技术，设计了一套基于大数据分析的农业智能监测平台，并完成了异构数据的集成处理，之后在综合管控平台，以可视化的形式进行了展示，知识图谱以及专家系统能够提供辅助决策。同时，对Hadoop 平台框架进行优化设计，实现对海量农业数据的分析。并在具体的应用场景中进行了试用，根据实验情况可知，该平台架构设计合理，功能使用达到预期要求，能够有效促进农作物的生长，同时能够高效监测作业设备。

4 结论

本文对智慧农业的发展现状进行了浅析，并对国内外发展情况做了调研，提出了一种适合国内的基于大数据农业智能监测平台设计方法，并在相关场景中进行了应用。未来，随着科学技术的发展以及信息应用技术细分领域的快速发展，未来智慧农业的发展将更加多元化和更加智能化，同时也要认识到智慧农业的技术发展固然重要，但是信息智慧农业复合型人才的培养也很重要，另外，也要更多地关注新兴技术的适配性，例如区块链、元宇宙新兴技术演变，在智慧农业领域究竟能够实现什么方式的结合，这也是未来可以探讨的一个研究点。当然，最为重要的是国家对智慧农业的支撑以及服务保障。智慧农业是智慧乡村的一个组成部分，未来国家会在该领域投入更多的资源，来加强基础设施的建设，相信在国家的宏观布局和政策指引下、农业从业人员的重视下，智慧农业的发展也会越来越好。智慧农业的发展对新兴技术的发展也会产生反向作用，双发达到一个良性的互动以及促进作用。大数据的应用不仅局限于在农作物生长过程中，也可应用在农产品销售模式方面，更大程度地推广新农产品，促进智慧农业产业高质量的发展。