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基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)

所屬欄目:農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)科學(xué)論文 發(fā)布日期: 熱度:

   摘要:目前,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)越來越趨于精細(xì)化和智能化,該文介紹了基于可橫向擴(kuò)展的列式數(shù)據(jù)庫HBase以及并行計(jì)算框架MapReduce等大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)涉及對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、農(nóng)作物的實(shí)時(shí)監(jiān)控、農(nóng)作物的生長狀況判斷以及改善農(nóng)物的生長環(huán)境等方面。一個(gè)完整的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)應(yīng)該涉及農(nóng)作物生長的各個(gè)方面,系統(tǒng)基于采集的數(shù)據(jù)擬合環(huán)境變化曲線(ECC),然后,再結(jié)合作物的生長狀況學(xué)習(xí)出農(nóng)作物的最佳生長環(huán)境(CBGE)曲線,最后,再依據(jù)農(nóng)作物的生長周期構(gòu)造農(nóng)作物生長模型(CGM)。在此基礎(chǔ)上就可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的精細(xì)化耕作,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制環(huán)境變化進(jìn)而達(dá)到智能耕作的目的。

  關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);數(shù)據(jù)采集;并行計(jì)算;列式存儲(chǔ);大數(shù)據(jù)技術(shù)

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)

  1 建立列式數(shù)據(jù)庫

  Hadoop是目前使用最廣泛的大數(shù)據(jù)技術(shù),它允許開發(fā)人員使用簡單的編程模型通過計(jì)算機(jī)集群進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分布式處理的計(jì)算框架。它可以將服務(wù)器從單臺(tái)擴(kuò)展到上千臺(tái),每臺(tái)服務(wù)器都可以提供本地的計(jì)算和存儲(chǔ)資源[8] 。相對于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫列式數(shù)據(jù)庫的讀取效率明顯要更高,它不再需要像關(guān)系數(shù)據(jù)庫一樣為讀取某個(gè)字段的值而掃描整個(gè)表結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),如果我們需要讀取某列的數(shù)據(jù)只需要讀取此列的數(shù)據(jù)就可以了。另外,在擴(kuò)展方面它也可以很簡單只要在 Hadoop集群中添加計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)然后再添加相應(yīng)的服務(wù)就可以有效的擴(kuò)展它的存儲(chǔ)容量,這使得它獲得幾乎無限容量的存儲(chǔ)能力[8-10] 。系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)主要來自傳感器,我們會(huì)將傳感器上傳送的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可識(shí)別的信息存儲(chǔ)到 HBase數(shù)據(jù)庫中。

  1.1 數(shù)據(jù)庫詳細(xì)內(nèi)容 HBase是列式數(shù)據(jù)庫,所以與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)模式不同,我們將按照列式數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)方法來進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)。目前,列式數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)還沒有固定的模式,系統(tǒng)將根據(jù)實(shí)際需求對數(shù)據(jù)庫的列族、列、行健進(jìn)行一定的設(shè)計(jì)。

  (1) 列族,實(shí)際種植環(huán)境信息(如溫濕度)并不能以一個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)來決定,根據(jù)采集區(qū)域范圍大小需要多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)共同來決定,所以列族名將由地區(qū)、地塊和農(nóng)作物本身共同來決定的。編碼如下:地區(qū)采用實(shí)際的地名作為編碼的一部分,實(shí)際上都會(huì)采用區(qū)域編號來代替,例如,對于大棚實(shí)驗(yàn)田就會(huì)分為 A 區(qū)、B 區(qū)等。考慮到傳感器覆蓋區(qū)域的數(shù)量,我們將一定數(shù)量的傳感器所覆蓋的區(qū)域當(dāng)做一個(gè)地塊,對于大棚來說,一個(gè)大棚就可以當(dāng)成一個(gè)地塊。最后是農(nóng)作物的品種標(biāo)記,用來標(biāo)識(shí)采集地塊類的農(nóng)作物,一般將同一種農(nóng)作物放在同一個(gè)地塊中,這樣采集的數(shù)據(jù)參考意義更大。

  (2) 列,列將由傳感器的標(biāo)識(shí)來決定。考慮到同一個(gè)地塊將采集多種數(shù)據(jù),而每一種數(shù)據(jù)將在地塊的不同位置采集多次。我們將同一個(gè)地塊中的所有同類型傳感器的數(shù)據(jù)都放在同一個(gè)列族當(dāng)中,這有利于后期的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析。例如,一個(gè)大棚(將一個(gè)大棚當(dāng)做一個(gè)地塊)中包含上下各6個(gè)溫度傳感器,則一個(gè)地塊中同一時(shí)間可以獲得12個(gè)溫度類型的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都會(huì)被放到一個(gè)列族中存儲(chǔ)起來。

  1.2 數(shù)據(jù)采集入庫傳感器采集的數(shù)據(jù)是主要影響農(nóng)作物生長的環(huán)境信息數(shù)據(jù),諸如土壤溫濕度、空氣溫濕度、光照強(qiáng)度等農(nóng)作物生長環(huán)境參數(shù)。傳統(tǒng)的種植方式,無法對這些生長環(huán)境參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與定量、定性分析。物聯(lián)網(wǎng)改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的模式,我們將各類環(huán)境數(shù)據(jù)采集并存儲(chǔ)到HBase中(如圖1),這些數(shù)據(jù)將是構(gòu)建農(nóng)作物生長模型或分析農(nóng)作物的重要數(shù)據(jù)支撐。

  2 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)功能介紹

  農(nóng)業(yè)的發(fā)展越來越偏向機(jī)械化和智能化,為了構(gòu)建智能化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式,農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)還需要提供必要的智能化生產(chǎn)功能應(yīng)用。根據(jù)現(xiàn)有的需求和前人的研究系統(tǒng)暫時(shí)確定了五項(xiàng)功能模塊[11-13] 。這五項(xiàng)功能將農(nóng)作物生長環(huán)境、生長狀況、生長模型等直觀的提供給使用者,使用者可以根據(jù)這些信息去培養(yǎng)、管理自己的農(nóng)產(chǎn)品。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化、實(shí)時(shí)監(jiān)控和統(tǒng)計(jì)分析等模塊組成。數(shù)據(jù)采集功能主要是將傳感器信號轉(zhuǎn)換成可識(shí)別的文字或數(shù)字信息;數(shù)據(jù)可視化功能主要是將數(shù)據(jù)以生動(dòng)的形式展示出來供使用者查看瀏覽;實(shí)時(shí)監(jiān)控則是實(shí)時(shí)的傳遞地塊農(nóng)作物的視頻信息,可以實(shí)時(shí)的查看農(nóng)作物的生長狀況。

  2.1 環(huán)境信息實(shí)時(shí)監(jiān)測將實(shí)時(shí)采集的環(huán)境信息較為美觀的展示出來,可以為使用者帶來較好的感官體驗(yàn)。最重要的也是實(shí)時(shí)的監(jiān)測農(nóng)作物生長環(huán)境的變化,在必要的時(shí)候可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)信息的反饋?zhàn)鋈斯さ母深A(yù),比如缺水就可以通過系統(tǒng)控制設(shè)備噴水實(shí)現(xiàn)為農(nóng)作物添加水分(如圖2所示)。

  2.2 地塊標(biāo)注和實(shí)時(shí)監(jiān)控將不同的地塊在地圖上以矢量圖來標(biāo)注出來,這樣可以直觀地了解我們地塊的區(qū)域范圍。在地塊周圍安裝監(jiān)控?cái)z像頭,攝像頭實(shí)時(shí)捕獲地塊內(nèi)的畫面。使用者可以遠(yuǎn)程訪問來觀看地塊的實(shí)時(shí)畫面。既可以幫助生產(chǎn)管理者遠(yuǎn)程了解作物的生長狀況,也可以幫助農(nóng)業(yè)專家通過遠(yuǎn)程監(jiān)控畫面了解作物的健康狀況,解決種植中的病害難題(如圖3所示)。

  2.3 環(huán)境變化趨勢分析將不同的環(huán)境信息數(shù)據(jù)根據(jù)時(shí)間的變化擬合出它的變化趨勢曲線(ECC),這樣可以方便我能觀察它的變化趨勢以及合理的預(yù)測將來短時(shí)間內(nèi)的變化。根據(jù)作物的生長情況擬合出最適合農(nóng)作物的生長環(huán)境(CBGE)曲線(如下圖4所示)。擬合環(huán)境變化趨勢圖之前需要對數(shù)據(jù)做一些必要的處理,因?yàn)镠Base 自身并沒有自帶的挖掘函數(shù),此時(shí)MapReduce計(jì)算框架就起到了作用,我們利用MapReduce計(jì)算框架去處理分析HBase中的數(shù)據(jù),再可視化到實(shí)際的圖表中,此處我們用到了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的 echarts作為大數(shù)據(jù)量的可視化圖表。

  3 總結(jié)

  本文闡述了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng),系統(tǒng)基于可橫向擴(kuò)展的列式數(shù)據(jù)庫以及能夠在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行并行計(jì)算的計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)了采集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)和構(gòu)造農(nóng)作物生長模型以及其他功能。系統(tǒng)根據(jù)采集的數(shù)據(jù)對農(nóng)作物的最佳生長環(huán)境進(jìn)行擬合,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建農(nóng)作物生長模型。可以根據(jù)農(nóng)作物的生長環(huán)境大致判斷農(nóng)作物的生長周期,可以為農(nóng)作物的播種、施肥、收獲做系統(tǒng)性的建議。系統(tǒng)結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式做了極大的改變,當(dāng)然,目前廣泛推廣還是比較困難,但是,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化必然會(huì)是發(fā)展的大趨勢。

  參考文獻(xiàn):

  [1] 趙璐,楊印生.農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展[J].農(nóng)機(jī)化研究,2011,08:226-229.

  [2] 蘇美文.物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的理論分析與對策研究[D].吉林大學(xué),2015.

  [3] 王家農(nóng).農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢研究[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息,2015,09:18-22

  《基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)》來源:《電腦知識(shí)與技術(shù)》,作者:楊亞飛,湯軍,宋樹華,李功權(quán)。

文章標(biāo)題:基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)

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