农业物联网情景感知计算技术应用探讨

发布时间：2020-11-08 16:11

　　 农业物联网为农业生产科研提供大量传感数据,情景感知计算是解决感知信息有效利用并实现农业综合服务的重要技术手段,然而目前针对农业物联网的情景感知计算尚未形成清晰地理论技术体系。根据当前主要的需求目标,分析该领域内所面临的核心问题,并探讨了可行的解决方案。概述了当前农业物联网情景感知计算技术体系内涵,并对未来发展趋势进行了展望,以期为农业物联网情景感知计算理论技术研究及相关应用软件工具开发提供现实依据和技术参考。
【部分图文】：

24 中国农业科技导报 16卷长环境数据和生长状态数据。在解析处理环节，2农业物联网情景感知计算的一般结构主要实现对数据的统计分析、分类识别以及特征提取，结合玉米生长模型实现环境数据的生长适针对典型应用的农业物联网情景感知计算的应性分析；针对采集的图像和视频数据，可通过图一般结构可分为情景数据获娶解析处理与定制像处理方法实现语义理解，提取田间玉米的长相服务三个环节，如图2所示为农业物联网情景感长势,包括株行距、株高、郁闭度和整齐度等冠层知计算模式示意图。以玉米生长过程长相长势监宏观参数。最后面向典型的应用目标建立综合计测为例,情景数据获取环节，可在田间布设温度、算模式与信息服务机制，以长相长势监测为目标’湿度、光照等多种类型的传感器，并在适宜的位置综合环境数据、生长模型、冠层参数等多种角度的安装视频监控设备,可通过有线或无线网络的传数据,为管理者提供栽培管理措施以及辅助决策输方式实现数据的采集与传输，数据类型包括生等信息。服务器软件 采集端软件客户端软件 ?Server Collection (〉JClientsoftware fe J software softwaret 个 f ，感器1 a ? SensorsK,J__I_L>> >>^C^=P|JJ客户端 s联网 u IPC 温室娃娃InterDet Wkekf数据采無Server DatacollectionQ ^摄像头Camera图2农业物联网情景感知计算模式示意图Fig.2Themodeofcontext-awarecomputingofagricultureinternetofthings.农业物联网系统的研究，提出了以可见-近红外3农业物联网情景感知计算面临的主要 光谱技术为基础的植物养分测定方法，应用高灵问题 敏度微信号输出的光电感应器作为植物养分检测的光谱?

酸樀阌^，结合相关翻通值算法，高精度的农作物三维模型是幵展科学计算01 物生长环■三维M■实现BI视化’视化工作的基本保证,典型农作物的高精度三# 形成‘‘面”的信息’可以为实现全方位的农业科学重建是当前讀ff息学慨續錢点械点问龍提供權人、准咖妓持另-力.面’针对农题，也是农业制銅情景感知體麵細核'11、丨愉生命丨林身’越錢細财手段支持作物问题之一。针对农作物和植物的三维重建，国内性状丨目息和微观组织丨目息的获券也为作物体本外研究人员提出了多种多样的建模方法,基于#身的三维__M供了基本保证’图3为玉形理论的L-系统方法是应用较早也最为广泛的^0处_管_且织—形成的三_据嘲1"’一种方法，该方法最早于丨968年由美国植物学家作物体的三维数据场构建与科学计算可视化为以Lind_ayer提出[27:,根随物的自相似性細—_为主要对象的农业科研提供了全方位的数系列的迭代函数或-个符号序列实賴物形态的 ■胃。模拟,经历了数十年的发展，许多研究人员研究并据场是农业物联网情1m@则-n的发展趋势扩展了L-系统方法28。L-系统方法利用植物形 力―。态结构特性,在一定程度上分别解决丫植物建模 ^~4^‘ Q问题，却难以表现植物细节的个体左异Pi*? ，维激光t丨描仪的普及和推广，基于扫描数据的建 ■、_1' ^模方法也应用到虚拟植物的建模领域屮基于彳丨 I.?I..今，?‘>描数据能够有效地获取抬确的植物{维形态结构 II‘'：.J特征，从而提高建模精度和真实感，为建立高精度 ‘ r作物三维形态模型提供技术支持，然而，现有的作 _物建模方法并未针对农业物联网情景感知计算的 图3玉米节处的维管束组织三维结构["「特定需求对模型做适应性调整。面向情景感知计 Fig‘331)slmi'tureofvasi'ularti

计算的基于三维模型的数据融合 对植物的生命系统和农业生产系统进行感知和认和三维数据场构建的目标，即在田间环境下实现 知，从而为农业科研、生产、培训等活动提供支撑作物的株高、叶面积、茎叶夹角、叶片方位角、方位 平台“】。数字植物以典型植物或农作物的三维平面等株型指标和冠层整齐度、郁闭度、叶面积指 形态结构模型为基础，融合作物生命属性信息和数、生物量等冠层结构指标以及器官生长速率、空 生长环境信息，这些信息可通过农业物联网传感间姿态变化的自动化田间快速测量。传统的传感 器终端监测获得，图6为基于数字植物理念构建器信息采集模式也难以支撑全方位作物田间性状 的黄瓜模型及叶绿素a、叶绿素b和胡萝卜素含信息的快速获取#和自动化高通量性状信息获 量:’5:。同时，数字植物还包括内在的作物生长知龋如图6为基于立体视觉的玉米田间性状信息 识模型，可通过知识模型的约束，建立作物表观形采集系统,该系统通过采集不同位置的图像，建立 态与生长环境之间的耦合关系模型，以数据为基立体视觉系统提取群体中玉米植株和主要器官的 础，实现对作物典型器官的结构和功能的深度认形态参数，实现玉米植株参数和冠层特征的快速 知因此,农业物联网情景感知计算向更深层次获取和三维重建w因此,综合利用多光谱成像 作物认知的方向发展，将形成以数字植物为核心(包括可见光、近红外、红外和荧光等）、激光测距 的综合计算平台，融合全方位的物联网感知信总和机器视觉等快速数据采集技术手段,实现全方 和作物生长知识模型，为满足现代农业生产、生位的高通量作物性状信息获取模式，不仅是农业 活、生态目标提供技术支持和实用工具。物联网情景感知计算的现实需求，也是未来的主要发展趋势。觀觀图7基?
【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2875016