马冠南，晏 明，丁春雨，谷金英，徐柏琪

(吉林省农业资源与农业区划研究所，吉林 长春130033)

0 引言

农业物联网是指物联网技术专门应用于农业生产、运营、管理和服务，并采用各类传感器、射频识别(radio frequency identification，RFID)、图像采集终端等传感设备，广泛收集种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖和农业物流等领域实地信息，通过建立数据传输和格式转换方法，充分利用最新信息技术，如无线传感器网络、通信网络和互联网，实现农业信息的多层次可靠传输，并对收集到的大型农业信息进行融合和处理，实现智能经营终端、农业自动生产、智能管理、优化管理、结构化物流和电子贸易，进而实现农业集约化、高产、优质、高效、生态和安全等目标[1-5]。

随着物联网等新一代信息技术加快与农业全面深入融合，充分利用物联网等信息技术改造传统农业，对农业生产要素进行数字化设计、智能化控制、精准化运行和科学化管理，是加快建设智慧农业，推进农业现代化的必然选择[6]。农业物联网应用主要集中在大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖、农产品质量安全追溯等方面[7-13]。

本研究设计的农田信息采集系统集成应用农业传感器技术、3S(global positioning system，GPS；geographic information system，GIS;remote sensing，RS)等信息感知，移动通信、无线传感器网络等信息传输技术，大数据、专家系统等信息处理技术，实现农田信息的实时采集与可视化展示。在传统的农田信息采集系统的基础上，增加了作物高光谱信息的观测和分析，实现远程诊断与灾害预警等智能管理，为农业相关研究和决策提供科学可信的数据支撑。

1 系统总体方案设计

为实现对农田现场数据的采集、传输和存储监控，采用3层架构体系：数据采集层、网络传输层、存储管理层。数据采集层主要负责野外数据的接收、管理、编码和传感器控制；网络传输层主要负责数据的远距离传输；存储管理层主要负责网络数据的接收、审校、入库管理和探测仪器操控指令管理等。总体框架如图1所示。

图1 农田信息采集系统总体框架Fig.1 Overall framework of farmland information acquisition system

实施过程中，将获取信息分成3大类。第1类为利用视频设备获取的田间视频，连续不间断地采集相关信息，这类数据传输相对困难，因其传输数据量巨大，容易发生数据堵塞及丢失现象，为保证数据传输的质量，快速稳定传输，不丢包，不造成信息损伤，农田视频监测数据采用有线网络传输。第2类为利用传感器采集的农田环境温湿度、风速风向、光合有效辐射等信息，这类信息的获取及传输相对简单，采用短距离ZigBee技术传输。第3类为利用相机原理获取的作物高光谱信息，这类信息的获取采用拍摄照片的模式，将照片传回室内，并利用相关专业模型与软件进行信息解读。监测点信息要素如表1所示。

2 监测系统设计

2.1农田视频监测子系统

通过在农田布设视频监测设备，农田视频监测子系统实现足不出户就可以看清楚农田作物现状。农田视频监测可以实现农田的可视化管理，通过视频进行全方位的监测，可以及时观察农田作物长势，发现病虫害，实现快速决策。

由于要实现连续不断地监测，数据获取后，视频监测子系统以MPG或者AVI格式存储并传输多媒体数据，信息数据量巨大。视频数据采集装置设计了以下硬件模块：视频摄像头、数据采集板、数据传输模块、支撑装置。由于视频7×24 h不间断，不能关机与休眠，耗电成倍增长，因此其太阳能供电系统的功率设计更大一些。利用移动数据模式传输，同时增加农田设备中的存储容量，以便在没有完全传输时，可采用人工现场传输的方式获取数据。

表1 监测点信息要素

视频监测子系统分为数据接收、数据入库、数据利用和系统控制4个功能模块。数据接收功能模块负责室内服务器系统与农田设备间的数据接收，包括自动连接、自动入库等功能。数据入库模块包括系统自动开启、数据校正、数据补漏等功能。数据利用模块主要做数据格式转换、数据分析与决策(分析作物株高、行距、品质、长势、病虫害等)。系统控制模块负责配置系统，包括系统存储地址、采集与传输方式、远程控制硬件的启动、旋转及变焦等动作。

2.2农田环境要素监测子系统

农田环境要素监测子系统监测的要素包括作物冠层温度、土壤不同深度的温湿度、空气温湿度、风速与风向，这些要素是作物生长过程中的重要影响因素，直接关系到作物长势与产量。

农田环境要素监测子系统的硬件系统包括数据采集装置、数据存储服务器及处理计算机两个部分。其中数据采集装置位于待观测的农田中，其观测的农田环境参数以二维表格数据(实际过程中以TXT)记录存储，并通过网络传送给室内服务器及处理计算机，然后进行数据分析得到有价值的信息。其数据采集装置设计了以下硬件模块：光电传感器、数据采集板、数据传输模块、支撑装置。

在监测点现场观测到这些信息后，通过开发管理软件，实现数据的传输、存储与利用。农田环境要素监测划分为数据接收、数据入库、数据检索、数据利用和系统控制5个功能模块。数据接收模块负责室内服务器系统与农田设备的数据接收，包括自动连接、自动监测是否有新数据等功能。数据入库模块包括系统自动开启、数据校正、数据补漏等功能。数据检索模块包括入库数据的多方式检索与浏览等功能。数据利用模块主要做数据的分析与决策，分析作物品质、长势、病虫害等，并与遥感卫星数据进行对接。系统控制模块主要负责配置系统，包括系统存储地址、采集与传输方式、远程控制硬件的启动、休眠及传输参数等动作。

2.3作物高光谱监测子系统

以各种物体的电磁辐射反射、透射、吸收和发射特征为基础，高光谱遥感技术实现了对地面物体的探测。与传统的多光谱技术相比，高光谱的精细光谱对于地物识别、生物量反演具有重要意义。农业专用高光谱成像仪由可见光-近红外高光谱传感器组成，专门针对农业应用而设计，将细化农业特征谱段，具备高空间分辨率和高光谱分辨率的优势，可以满足农业调查业务的实际应用需求。

农田作物高光谱监测子系统可以实现监测与分析农作物品质、土壤氮磷钾及有机质含量、病虫害等。高光谱监测子系统的硬件包括数据采集装置和高光谱数据存储服务器及处理计算机两个部分。其数据采集装置放置于待观测的农田中，高光谱数据以照片的形式通过网络传送给室内服务器及处理计算机，然后进行数据分析，得到作物蛋白质含量、叶绿素含量、水分含量等信息。

3 系统测试与分析

系统自上线以来积累了大量的农田信息数据，下面以吉林省公主岭市范家屯玉米监测点为例，就空气温度、土壤湿度、光合有效辐射等信息的采集情况进行测试与分析，时间范围为2020年1月1日—12月31日，数据频率为1次/h，农田信息采集数据历史记录如图2所示。以叶绿素含量为例，利用高光谱数据计算分析得到叶绿素含量分布图(获取时间为2020年9月30日和2020年10月13日)，如图3所示。

实践证明，系统性能稳定可靠，响应快捷，监测数据符合当地实际情况。用户能够通过浏览器或者移动设备实时查看和浏览农田采集气象、土壤环境参数、高光谱分析数据和视频等监测信息，直观地观察作物生长状况；历史数据支持折线图查看、柱状图查看、数据表查看和导出功能，可以用于事后分析和未来预测。

4 结束语

通过农田信息的实时采集和可视化展示，本系统为广大农业管理者和农民提供了真实可靠的第一手资料，有效帮助农业生产者掌握生产信息，对农业生产管理有积极的指导作用，在现代化农田信息的精准监测和科学管理等方面具有良好的应用前景。

图2 农田信息采集数据历史记录Fig.2 Historical records of farmland information acquisition data

图3 叶绿素含量分布Fig.3 Map of chlorophyll content distribution