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　　内容提示：第 3 卷 第 4 期2021 年 12 月Vol.3，No.4Dec. 2021农 业 大 数 据 学 报Journal of Agricultural Big Data大田作物智慧生产综合服务平台构建与应用赵 晴1，2，3李国强1，2，3*胡 峰1，2，3王来刚1，2，3臧贺藏1，2，3张 杰1，2，3王 猛1，2张 辉1，2，3郑国清1，2，3（1.河南省农业科学院农业经济与信息研究所，郑州 450002；2.河南省智慧农业工程技术研究中心，郑州 450002；3.河南省智慧农业产业技术创新战略联盟，郑州 450002）摘 要：在国家政策支持的大背景下，快速发展的信息技术与农业深度融合，物联网、人工智能、云计算、大数据等新技术在农业生产领域均得到了大量应用。经过近十年的发展，形成了农业...

　　第 3 卷 第 4 期2021 年 12 月Vol.3，No.4Dec. 2021农 业 大 数 据 学 报Journal of Agricultural Big Data大田作物智慧生产综合服务平台构建与应用赵 晴1，2，3李国强1，2，3*胡 峰1，2，3王来刚1，2，3臧贺藏1，2，3张 杰1，2，3王 猛1，2张 辉1，2，3郑国清1，2，3（1.河南省农业科学院农业经济与信息研究所，郑州 450002；2.河南省智慧农业工程技术研究中心，郑州 450002；3.河南省智慧农业产业技术创新战略联盟，郑州 450002）摘 要：在国家政策支持的大背景下，快速发展的信息技术与农业深度融合，物联网、人工智能、云计算、大数据等新技术在农业生产领域均得到了大量应用。经过近十年的发展，形成了农业物联网监测为主、智能诊断为辅的各种农业信息化应平台。这些平台的示范应用促进了传统农业的现代化转变进程，但仍需将功能需求进一步整合完善，以促进农业生产全过程的智能化监控与精细化管理。为提升大田作物生产整体性信息化水平，本研究综合运用农业物联网、智能控制、决策模型、大数据挖掘等信息技术，集成大田作物的物联网环境感知、氮肥决策、农情遥感服务、水氮智能管理、虫害监测预警、产品溯源、农技推广、大数据平台八大业务系统，构建了大田作物智慧生产综合服务平台。该平台的应用示范表明，其信息服务内容丰富，满足了不同用户对农业生产相关数据服务的需求，提升了大田作物生产过程的精准化管理，推动了现代信息技术在大田作物智慧生产中的综合应用水平。关键词：大田作物；智慧生产；综合服务；平台构建中图分类号：G203 文献标识码：A 文章编号：2096-6369（2021）04-0029-11引用格式：赵晴,李国强,胡峰,等.大田作物智慧生产综合服务平台构建与应用[J].农业大数据学报struction and Application of a Comprehensive Service Platform for Intelligent FieldCrop Production[J].Journal of Agricultural Big Data,2021,03(04):29-39.Construction and Application of a Comprehen‐sive Service Platform for Intelligent Field CropProductionZhao Qing 1,2,3 Li Guoqiang 1,2,3* Hu Feng 1,2,3 Wang Laigang 1,2,3 Zang Hecang 1,2,3 Zhang Jie 1,2,3Wang Meng 1,2 Zhang Hui 1,2,3 Zheng Guoqing 1,2,3(1. InstituteofAgriculturalEconomicsandInformation,HenanAcademyofAgriculturalSciences,Zhengzhou 450002,China;2. Henan Engineering and Technology Research Center for Intelligent Agriculture, Zhengzhou 450002, China;3. Henan Technology Innovation Strategic Alliance for Intelligence Agriculture Industry, Zhengzhou 450002, China)DOI：10.19788/j.issn.2096-6369.210404收稿日期：2021⁃06⁃10基金项目：河南省大科技专项(0, 0)，河南省科技攻关项目(8, 5, 2)第一作者简介：赵晴，男，博士，研究方向：农业信息化技术研究；E-mail: sunflower.通讯作者：李国强，男，博士，研究方向：农业系统模型与智能决策；农业大数据学报：应用研究第 3 卷 第 4 期Abstract: With the support of national policy, agriculture has been integrated with rapidly developing information technolo‐gy. New technologies such as the Internet of Things, artificial intelligence, cloud computing, and big data havebeen widely used in the field of agricultural production. After nearly a decade of development, various agriculturalinformatization application platforms have been formed that focus on Internet-of-Things-based agricultural moni‐toring supplemented by intelligent analysis. The demonstration of these platforms has promoted the modernizationand transformation of traditional agriculture; however, the functional requirements of these platforms still need tobe further integrated and improved to facilitate intelligent monitoring and sophisticated management in the overallagricultural production process. To improve the overall level of informatization of field crop production, this paperpresents a comprehensive service platform for intelligent crop production in the field using a wide range of infor‐mation technologies such as the agricultural Internet of Things, intelligent control, decision-making models, andbig data mining. It integrates eight major business processes, including Internet-of-Things-based environmentalperception, nitrogen fertilizer decision-making, agricultural remote sensing services, the intelligent management ofwater and nitrogen, pest monitoring and early warning, product traceability, and agricultural technology promo‐tion, and provides a big data platform. The demonstration of the platform shows that its information services arerich in content, which meets the needs of different users for agricultural production-related data services and im‐proves the precise management of the field crop production process. The proposed platform substantially advancesthe baseline for a comprehensive application for modern information technology in the intelligent production offield crops.Keywords: field crops; intelligent production; integrated services; platform construction1 引言经过十余年的快速发展，农业信息技术不断更新换代，基础设施成本不断下降，在国家重视农业信息化的大背景下，物联网、人工智能、云计算等技术在农业各个方面均得到了大量的应用。阎晓军等 [1] 提出了农业物联网在北京地区设施农业上的应用模式，建设了面向设施蔬菜生产管理和面向政府决策、农户技术指导、公众消费的农业物联网应用系统。夏于等 [2]设计并实现了基于物联网技术的小麦苗情远程诊断管理系统，结合远程监控节点动态数据计算，并进一步融合小麦生理生态特性和作物气象灾害指标分析，实现了小麦生产过程和主要气象灾害的精准监测、快速诊断。物联网在带动和提升农业发展的同时，也存在一些问题，如农业信息服务不通畅及农业智能化生产管理水平低等，无法形成对农业生产管理过程的信息化支撑，应用系统的需求功能需要进一步完善与整合 [3] 。当前，我国农业正值传统农业向现代农业的转型期，劳动力缺失、传统生产方式效率低下、标准化生产程度不高等问题日渐突出。因此，构建智慧农业生产服务平台系统，将现代信息技术与农业深度融合，通过农业物联网、智能决策、水肥一体化灌溉精准控制、农业信息服务数字化等手段转变传统农业粗放的生产方式是农业生产提质增效，大幅度提升农业生产过程的智能化监控与精细化管理水平的必需手段。李丹等 [4] 采用农业物联网、专家决策分析模型、自动化控制等先进信息技术，设计构建智慧农业生产示范管理服务平台，将信息技术与农艺深度融合，通过农业物联网、测土配方施肥等改变传统农业粗放的生产方式。于超等 [5] 针对水稻全产业链中各阶段的信息资源需求，建立了一套以空间信息为载体，以水稻科研数据、水稻种植过程数据、水稻全产业链数据等为核心的公共数据共享开放平台，促进信息技术与农业生产深度融合应用，提升水稻产业精准化、智能化水平。曾志康等 [6] 采用面向服务架构技术设计了广西农业科技园区信息综合服务平台，集成应用产品质量安全溯源、病虫害自动识别与诊断、专家远程技术服务、养殖场信息化管理等子系统，提升了广西农业科技园区信息化水平和覆盖面。本研究通过将农作物氮肥精确管理、长势与环境信息物联网、农情遥感信息服务、水氮智能管理、作物虫情采集监测预警、农产品溯源、农技推广服务、作物大数据平台等业务系统进行集成，全面覆盖了大田作物生产中所涉及的环境、空间、病虫害、品种、农技等信息，实现了环境监测、远程诊断、水氮管理、产品溯30 第 4 期赵晴等：大田作物智慧生产综合服务平台构建与应用源、数据服务等一系列功能的集中应用，极大促进了大田作物生产全过程的信息化整体水平。2 平台需求分析大田作物智慧生产综合服务平台需要汇总大田作物生产过程中涉及的各种物联网、农业资源、农业技术、生产管理等数据，主要包括：（1）空气温湿度、土壤温湿度、风速风向、有效光合辐射、二氧化碳浓度等环境气象数据；（2）远程视频图片等图像数据，遥感影像、冠层光谱、空间矢量等农业遥感数据；（3）病虫害发生数据；（4）生产过程农事管理数据；（5）良种农资与新技术数据；（6）供求信息等产业经济数据。基于对数据的需求，平台应用物联网、移动信息采集、智能控制、数据库、农业模型、大数据挖掘等技术，向种植户、农业企业、农业技术及管理部门等用户提供大田作物环境参数实时监测服务，远程视频图像服务，农情遥感监测服务，水肥决策服务，水肥一体化自动灌溉控制，虫害监测预警服务，农技知识服务，农产品大数据定制化产品服务。3 平台设计3.1 总体结构设计综合服务平台架构分为硬件设备层、数据传输层、数据服务层、应用服务层、客户展现层，其平台技术架构如图1所示。其中，硬件设备层包括气象站、墒情监测站、摄像头等物联网数据采集硬件终端，移动数据采集终端，光谱数据采集无人机，智能水肥一体机等；数据传输层主要应用GPRS、4G/5G、WLAN等网络传输技术实现数据上传至数据库；数据服务层主要包括农业物联网、遥感、管理、农技信息等数据库；应用服务层分为农作物氮肥精确管理子系统、长势与环境信息物联网子系统、农情遥感信息服务子系统，水氮智能管理子系统，作物虫情采集监测预警子系统，农产品安全生产全过程溯源子系统，农技推广服务子系统，作物大数据平台；客户展现层由种植户、农业企业、农业管理部门组成的系统用户组成，通过系统账号登录Web端或APP客户端，实现对平台及各子系统的访问。3.2 子系统功能设计3 3. .2 2. .1 1 农作物氮肥精确管理子系统基于光谱指数的氮素营养诊断与调控技术，构建基于地理信息系统（Geographic Information System，以下简称“GIS”）的夏玉米氮肥精确管理系统 [7] ，其功能模块如图2所示。该系统包含5个功能模块：（1）土壤肥力模块，提供土壤肥力输入、查询等功能。用户在地图中选择相应地块，可查询有机质、全氮、有效磷、速效钾等土壤养分信息，用不同颜色分别表示严重缺乏、略微缺少、适宜种植，根据各指标显示的颜色，用户可了解养分的丰缺度。（2）长势反演模块，提供生物量、叶面积指数、叶片色素含量、叶片氮积累量4个指标的估算功能。用户将光谱数据输入系统后，可快速获得当前玉米长势情况。（3）氮肥决策模块，提供播前和播后氮肥施用量计算功能，并生成处方，作物播前决策。由用户选择地块，输入目标产量，系统读取土壤数据库和模型参数库，生成氮肥基施处方，作物播后决策，根据测得的光谱数据，估算作物生长状况，调用氮肥调控模型，生成追氮量处方。（4）专家咨询模块，提供品种推荐，肥料查询和病虫害防治方法查询等功能。根据种植区域，用户了解当地农技部门推荐的品种特性、种植要点和注意事项，通过图片点选方式，用户直观了解肥料使用方法和注意事项，分辨病虫害症状了解病虫害成因，并提供相应的防治方法。（5）系统帮助模块，为用户提供系统操作的详细帮助文档，指导用户正确操作和使用该系统等。3 3. .2 2. .2 2 农作物长势与环境信息物联网子系统基于现代物联网技术，依托部署在农田的风速风向、空气温湿度、土壤温湿度、光合有效辐射、雨量等传感器实施采集环境数据，依托高清网络摄像头获取农田现场实时图像，并通过GPRS/WLAN/4G网络传输至服务器数据库，构建农作物长势与环境信息物联网子系统，其功能模块如图3所示 [8-12] 。该系统包含6个功能模块：（1）系统管理，主要包含用户管理、权限管理、节点信息管理、环境采集数据管理、历史数据管理和信息推送等功能；（2）数据采集，将传感器与摄像头采集到田间环境数据及图像信息实时传输到服务器，实现数据的接收、存储、读取、查询、分析等功能；（3）实时显示，将监测所有站点列表及其对应采集的实时数据直接展示给用户，方便其及时地了解当前环境信息变化态势；（4）数据分析，包括数据浏览、统计分析、对比分析、墒情分析、影像浏31 农业大数据学报：应用研究第 3 卷 第 4 期图1 综合服务平台技术架构Fig.1 Technical architecture for integrated service platform图 2 夏玉米氮肥精确管理系统功能模块Fig.2 Function modules of accurate nitrogen fertilizer management system for summer maize32 第 4 期赵晴等：大田作物智慧生产综合服务平台构建与应用览和影像对比等功能；（5）智能报警，该功能主要根据不同作物的生长需求，对环境参数进行灵活配置，实时监控其运行状态，当环境参数出现异常时，系统通过手机短信提醒及时准确地发出警报；（6）远程管理，以智能手机作为远程监控系统的终端，将传统的视频监控与移动多媒体技术相结合，实现了移动视频监控功能。3 3. .2 2. .3 3 农情遥...