智能化農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高級(jí)階段,，其充分應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)成果，集人工智能、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),、物聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué),、大數(shù)據(jù)分析,、無(wú)線通信為一體，依托部署在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的各種監(jiān)控設(shè)備(各類型傳感器,，攝像頭等)和無(wú)線通訊技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的智能化感知,、預(yù)警、決策分析,，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供精細(xì)化種植,、可視化管理、智能化決策,。
1.多源信息融合技術(shù)在國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀
溫室大棚壓膜槽在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中,，信息的表現(xiàn)形式多種多樣，信息之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,，需要一種有效方法將多個(gè)傳感器所獲得的信息進(jìn)行綜合,，通過(guò)協(xié)調(diào)和性能互補(bǔ)，迅速有效地得出對(duì)目標(biāo)全面,、正確的認(rèn)識(shí),。另外，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)具有存儲(chǔ)能力,、計(jì)算能力,、通信帶寬等資源受限的突出特點(diǎn)。信息融合能綜合來(lái)自不同傳感器或信息源在時(shí)間及空間上的數(shù)據(jù)信息,，對(duì)其進(jìn)行分析和智能合成,，以獲得被測(cè)對(duì)象或目標(biāo)及其性質(zhì)的統(tǒng)一的最佳估計(jì)或描述，從而在較短的時(shí)間內(nèi),，以較小代價(jià),，得到使用單個(gè)數(shù)據(jù)采集設(shè)備所不可能得到的精確的特征，產(chǎn)生比單一信息源更精確,、更完全的估計(jì)和決策,。信息融合可以減少物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸量，節(jié)省節(jié)點(diǎn)能量,，提高數(shù)據(jù)收集效率和準(zhǔn)確性,，是有效整合和管理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的重要工具之一。
近年來(lái),，運(yùn)用多類型傳感器實(shí)時(shí)同步測(cè)量農(nóng)作物生長(zhǎng)相關(guān)參數(shù)己成為一個(gè)新熱點(diǎn),。很多學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了大量的研究。2003年，設(shè)計(jì)出一個(gè)圓錐指數(shù)儀,，該儀器基于多源信息融合技術(shù),，可同時(shí)測(cè)量圓錐指數(shù)以及土壤含水率。隨后,，基礎(chǔ)上研發(fā)出一種土壤智能分析系統(tǒng),，該系統(tǒng)采用多線程處理方法，可同時(shí)對(duì)多組土壤進(jìn)行同步分析,，并給出相關(guān)性分析報(bào)告,。基于D-S理論和專家系統(tǒng)相結(jié)合的混合數(shù)據(jù)融合算法提出了一種適用于溫度環(huán)境監(jiān)測(cè)的分布式多傳感器系統(tǒng)和二級(jí)融合模型,，這種方法提高了溫室番茄生長(zhǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)的精確度,。
盡管信息融合己在農(nóng)業(yè)諸多領(lǐng)域應(yīng)用并取得很多重要成果。然而,，現(xiàn)有的信息融合理論,、方法，還難于有效解決由農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的嚴(yán)格能量約束,、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特有屬性以及數(shù)據(jù)安全等所帶來(lái)的問(wèn)題,，具體體現(xiàn)在：缺乏物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)冗余、噪聲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)級(jí)融合機(jī)制,；現(xiàn)有的信息融合方法還未能充分利用先驗(yàn)知識(shí),；缺乏溫室蔬菜生長(zhǎng)環(huán)境評(píng)估方面的典型應(yīng)用；缺少有效的沖突信息融合方法,，以及針對(duì)相應(yīng)類型領(lǐng)域問(wèn)題的有效融合方法等,。
2.物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀
物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)注定會(huì)帶來(lái)一場(chǎng)-風(fēng)暴，2009年8月,，-總理發(fā)表了一個(gè)關(guān)于“感知中國(guó)”的講話,，在講話中，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)給予了充分的肯定,，并寄予了很高的期望,。之后，我國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)研究進(jìn)入了飛速發(fā)展的階段,，同時(shí),，部分的學(xué)者也將目光轉(zhuǎn)向了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用,。其中設(shè)施農(nóng)業(yè)應(yīng)用就是充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)的成果,。
農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就是將農(nóng)業(yè)應(yīng)用與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，通俗的講,，溫室大棚配件全套就是將傳感器部署到大棚或者農(nóng)田當(dāng)中,，然后通過(guò)不同的無(wú)線傳輸方式，將獲取的農(nóng)作物信息實(shí)時(shí)地發(fā)送到本地計(jì)算機(jī)或者手機(jī)上，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)前產(chǎn)后的全程監(jiān)控,，從而使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變得更加高效優(yōu)質(zhì),。
在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系中，隨著應(yīng)用進(jìn)一步的深入,，將產(chǎn)生大規(guī)模,、海量的數(shù)據(jù)，因此對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求,，能夠滿足海量數(shù)據(jù)處理需求的智能計(jì)算模型將成為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石。
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,，包括監(jiān)視農(nóng)作物灌溉情況,、土壤空氣變更、畜禽的環(huán)境狀況以及大面積的地表監(jiān)測(cè),，收集溫度,、濕度、風(fēng)力,、大氣,、降雨量及有關(guān)土地的濕度氮濃縮量和土壤pH值等海量數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行科學(xué)分析及預(yù)測(cè),，幫助農(nóng)民抗災(zāi)及減災(zāi),，科學(xué)種植，從而提高農(nóng)業(yè)綜合效益,。特別是最近幾年在設(shè)施農(nóng)業(yè)中的運(yùn)用卓有成效,，2007年，ClimateMinder公司研發(fā)出一套物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),，自發(fā)布的一年時(shí)間內(nèi),，該系統(tǒng)先后被近200家大棚和苗圃所使用，利用該系統(tǒng),，我們可以實(shí)時(shí)的查看大棚內(nèi)的環(huán)境參數(shù),，也可以通過(guò)攝像頭對(duì)大棚內(nèi)的農(nóng)作物生長(zhǎng)進(jìn)行全程監(jiān)控。最令人稱贊的是,，該系統(tǒng)可以根據(jù)采集到的空氣及土壤參數(shù),，智能化的對(duì)大棚內(nèi)的控制設(shè)備進(jìn)行調(diào)控，如澆水,、溫度調(diào)節(jié),。2010年，控制器全局網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(CAN)設(shè)計(jì)出一套智能溫室控制系統(tǒng),，該系統(tǒng)可以通過(guò)預(yù)先設(shè)定的空氣溫濕度邊界及區(qū)域氣候特性對(duì)大棚內(nèi)的空氣溫濕度進(jìn)行智能化調(diào)控,，從而使得農(nóng)作物一直處于邊界當(dāng)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所設(shè)計(jì)的CAN溫室智能控制系統(tǒng)具有性能穩(wěn)定，經(jīng)濟(jì),，方便等特點(diǎn),。2014年，設(shè)計(jì)了一套基于物聯(lián)網(wǎng)的蔬菜測(cè)控設(shè)備及系統(tǒng),，該系統(tǒng)對(duì)農(nóng)業(yè)溫室蔬菜在互聯(lián)網(wǎng)上實(shí)時(shí)監(jiān)控,，并使用無(wú)線傳感器的數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸和網(wǎng)絡(luò)服務(wù),，實(shí)現(xiàn)對(duì)遠(yuǎn)程,、多目標(biāo)的農(nóng)業(yè)信息和農(nóng)業(yè)參數(shù)的實(shí)時(shí)采集、顯示,、存儲(chǔ),、查詢、統(tǒng)計(jì)和早期預(yù)警,，同時(shí)可根據(jù)決策支持遠(yuǎn)程控制大棚內(nèi)控制設(shè)備,，實(shí)際應(yīng)用表明，該系統(tǒng)可以有效地完成對(duì)大棚內(nèi)農(nóng)作物的實(shí)時(shí)監(jiān)控,，減少蔬菜病蟲害的發(fā)生,，實(shí)現(xiàn)蔬菜高產(chǎn)高效、優(yōu)質(zhì),，為蔬菜的生長(zhǎng)提供一個(gè)安全的環(huán)境,。
3.農(nóng)業(yè)智能信息處理技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
2011年，2011年,，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)豆類作物病害診治專家系統(tǒng),，該溫室大棚壓膜卡槽系統(tǒng)可以綜合多個(gè)專家的知識(shí)來(lái)自動(dòng)建造集成化一致性知識(shí)庫(kù)，并基于模糊邏輯方法處理診斷過(guò)程中的不確定性問(wèn)題,。2009年,，一種基于規(guī)則的橄欖作物病害診斷方法。2010年,，Sarma等設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了一種基于規(guī)則的水稻病害診斷專家系統(tǒng),。2010年，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、灰色系統(tǒng)和時(shí)間序列預(yù)測(cè)相結(jié)合,，提出了一種新的預(yù)測(cè)模型。在對(duì)價(jià)格預(yù)測(cè)的應(yīng)用研究中,，結(jié)果表明組合模型比單個(gè)預(yù)測(cè)方法有更好的預(yù)測(cè)效果,，灰色系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法具有更高的預(yù)測(cè)精度。
本文擬對(duì)上述部分技術(shù)方法進(jìn)行借鑒,，以期在面向智能化農(nóng)業(yè)的信息技術(shù)的研究和應(yīng)用方面取得突破,，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,，推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)的建設(shè)。
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