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平行农业:迈向智慧农业的智能技术 澳门永利娱乐官方网站登入

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已有 1856 次阅读 2019-10-9 07:34 |系统分类:论文交流

 平行农业:迈向智慧农业的智能技术

康孟珍, 王秀娟, 华净, 王浩宇, 王飞跃

【摘要】农业生产具有很强的不确定性、多样性、复杂性,其经营效益与自然条件、国家政策、市场环境息息相关。互联网时代的到来,给农业生产带来了新的挑战和机遇。总的来说,智慧农业是指利用信息技术,对农业生产—经营—管理—服务全产业链进行智能化控制,实现农业生产的优质、高效、安全和可控。在略述当前智慧农业信息感知、智能决策和决策实施三方面技术现状的基础之上,提出实现智慧农业智能决策之平行农业技术,以及如何以人工系统实现描述智能、以计算实验实现预测智能、以平行执行实现引导智能,并提出与农业企业资源计划、农业生产执行系统、农业生产过程控制系统相结合的构想。在当今大力发展农业规模化生产的背景下,为发展工业化的农业生产和经营提供了思路。   

     

【关键词】  精细农业; 深度学习; 农业大数据; 智能决策; 平行系统; 农业企业资源计划; 农业生产执行系统; 农业生产过程控制; 农业5.0


引用格式:康孟珍, 王秀娟, 华净, 王浩宇, 王飞跃.平行农业:迈向智慧农业的智能技术. 智能科学与技术学报[J], 2019, 1(2):  107-117


KANG Mengzhen.Parallel agriculture:intelligent technology toward smart agriculture. Chinese Journal of Intelligent Science and Technology[J], 2019, 1(2):  107-117

Parallel agriculture: intelligent technology toward smart agriculture

KANG Mengzhen, WANG Xiujuan, HUA Jing, WANG Haoyu, WANG Fei-Yue


Abstract Agricultural production is featured by strong uncertainty,diversity and complexity.Production benefit is related to natural conditions,national policies and market environment.Internet brings new challenges and chances to the management in agriculture.Generally speaking,smart agriculture refers to smart control on full production chain including management and service,using ICT techniques,in order to achieve high quality,high efficiency,security and controllability.Based on a brief introduction on the techniques related to these three aspects,the parallel agriculture as the methodology for decision support in smart agriculture was proposed,with artificial system for description intelligence,computational experiments for prediction intelligence,and parallel execution for prescription intelligence.Moreover,the link to agricultural enterprise resource planning (ERP) system,manufacturing execution system (MES) and process control system (PCS) was discussed.As China was developing large-scale agricultural production,methodology for managing scaled agriculture production was provided.


Keywords:  precision agriculture ;  deep learning ;  agricultural big data ;  smart decision ;  parallel systems ;  agricultural ERP ;  MES ;  PCS ;  agriculture 5.0


Citation KANG Mengzhen, WANG Xiujuan, HUA Jing, WANG Haoyu, WANG Fei-Yue. Parallel agriculture:intelligent technology toward smart agriculture. Chinese Journal of Intelligent Science and Technology[J], 2019, 1(2):  107-117

1 引言  

智慧农业是指利用信息技术,对农业生产、经营、管理、服务全产业链进行智能化控制,实现农业生产的优质、高效、安全和可控[1]。我国高度重视发展智慧农业,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《国家信息化发展战略纲要》都明确提出要加强农业与信息技术融合,大力发展智慧农业。《全国农业现代化规划(2016—2020年)》再次强调要推进农业转型升级,提高技术装备和信息化水平,加快建设智慧农业。发展智慧农业是实现现代农业的必由之路。


在一、二、三产业的融合过程中,智慧农业可以打破信息瓶颈、促进信息流动和分享。智慧农业的技术框架大体包括信息感知、智能决策和决策实施3个方面。信息感知包括通过农业物联网等获得各种与农业生产经营相关的信息,包括作物、土壤等环境以及从事农业生产的人乃至社会的信息;智能决策如同大脑,对各类信息进行分析处理,提供管理或控制的方案,例如专家系统;决策实施则根据分析结果进行,包括经营策略、种植方案、环境调控或农机(例如无人机、播种机)的操控。信息感知和决策实施往往依托于硬件设备,智能决策则主要是数据和知识的处理和计算。农业专家系统一度承担过此重任,但随着信息技术迭代而更新的却是凤毛麟角。而当今大数据、云计算、物联网的时代背景,对智能决策提出了更高的要求。本文在分析智慧农业国内外现状的基础上,重点着眼于作为智慧农业核心的智能决策,以平行农业为主线提出面向智能决策的描述智能、预测智能和引导智能。

2 智慧农业的现状

农业生产的类别包括种植、养殖、加工等,种植又分为大田农业、温室农业。这里包括智慧农业的共性技术但侧重于温室农业,从感知、决策和实施3个方面略作介绍。

2.1 信息感知和数据传输

大数据是智慧农业的基础,信息感知则是农业数据的源头。狭义来说,农业数据是指人之外的农作物自身及环境的生物物理信息。然而,农业生产活动离不开人的活动,生产者自身的经验、消费者构成的市场均会对生产产生影响。因此,广义来说,农业数据还包括从事农业生产的人、社会环境、市场动态等社会信息。


生物物理信息感知包括空间信息感知和地面信息感知。前者主要包括遥感技术、卫星定位技术、地理信息技术(“3S”技术):基于遥感技术可获得种植面积、作物长势、洪涝、病虫害情况及土壤和作物营养等空间信息;基于卫星定位技术可获得装备的精准位置,可用于农业机械的移动定位;地理信息技术则给出了一个直观的管理数据的方式[2,3]。后者主要是农业物联网所涉及的传感技术,获得如土壤和空气的温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、风速、土壤盐度等数据。除此之外,还有通过可见光/近红外光谱、近红外光谱速测植物养分、土壤肥力、农产品质量的传感器技术。地面感知还包括在田间设置摄像机或红外监测仪等,用户可远程观测,适合用于提升种植透明度、增强消费者的信心。低功耗、低成本、性能稳定的传感器是长期获得可靠数据的关键,也正是目前推广应用农业物联网的瓶颈。


社会信息感知包括农产品市场需求、农产品价格、农业政策、种植者经验等方面。当前,在农业市场国际一体化的发展趋势下,农业企业、协会、合作社等经济合作组织对产前种什么效益高、产中何种农资优质优价、产后卖给谁等市场与技术信息有着更迫切的需求,这些信息对我国现代农业特别是规模化农业、订单农业以及地方特色农业的发展意义重大。农产品需求信息是农业市场的灵魂,便捷、准确地捕捉市场信息,把握市场动向,及时调整生产及销售方向,是感知社会信息的主要目标。基于爬虫技术的自动采集是通过网络感知市场价格的重要方式[4],可用于每周的农产品价格预测等[5]。而以投入占用产出技术为核心的粮食产量预测模型则考虑多种体现社会信息的农业投入[6]


数据传输基于通信网络,将分散的具有独立功能的设备或子系统连接起来,并按照规定的网络协议进行数据通信,实现分布式系统硬件和软件资源的共享及系统的综合管理与控制[7]。按照传输媒质的不同,通信技术可以分为有线通信技术和无线通信技术。在农业应用中,有线通信技术存在系统安装成本较高、传输距离受限等不足[8],限制了其在实际农业生产中的推广应用。无线通信技术的分类方法有很多种,根据传输距离的远近,可以分为无线局域网技术、无线广域网技术两类[9]。无线局域网技术主要包括ZigBee、W-Mbus、Bluetooth、Wi-Fi、NFC(近场通信)技术、无线射频识别(RFID)、Z-Wave[10]RFID技术在食品溯源[11]、货物追踪、产品防伪[12]等方面发挥了较大作用。常见的广域网技术有GPRS、4G、5G、LoRa以及NB-IoT[13]。就无线广域网而言,以LoRa、NB-IoT为代表的低功耗广域物联网(LPWAN)是未来农业传感器网络组网的主要途径。在技术层面,国内很多科研院所和公司均可实现上述不同的传输方式,实际应用采用哪种数据传输方式则需根据农田环境、方案需求、成本约束等因素综合确定。


综上所述,农业大数据涵盖农业生产本身和产前、产后以及农产品加工、销售整个链条中所产生的大量的数据。目前获取各种农业数据的成本还比较高,缺乏成熟的产品,而且不同的用户有不同的需求。如何融合生物物理和社会信息,为农户、政府、商家等不同的利益相关方提供相应的信息服务,仍是未来要应对的挑战。

2.2 数据分析和智能决策

智能决策是智慧农业的核心,是数据产生价值的过程,覆盖农业生产从产前排产、产中种植管理及环境控制到产后存储、加工、运输和销售等各个环节。产前规划包括需求分析和种植方案推荐[14];产中种植管理包括环境调控(对于设施农业)、施肥、打药、灌溉等方面的智能决策支持;产后农产品的库存控制、运输车辆调配、流通加工与配送中心的选址等,均需要智能计算方法提供决策支持。作物生产管理决策支持技术的研究,集中在作物生长模拟及各类专家系统方面。


作物管理专家系统是专家系统在农业领域的具体应用,e世博esball平台登入:一般包含一个由权威农业专家的经验、资料、数据与成果构成的知识库,并能利用其知识,模拟农业专家解决问题的思维方法进行判断、推理,以求得解决农业生产问题结论的智能程序系统。早期开发的农业专家系统主要用于农作物的病虫害诊断,例如 1978 年伊利诺伊大学开发的大豆病虫害诊断专家系统 PLANT/ds[15],以及后来的玉米螟虫虫害预测专家系统PLANT/cd。到了20世纪80年代中期,农业专家系统迅速发展,已从单一的病虫害诊断转向生产管理、经济分析与决策、生态环境等。一度较知名的有美国的棉花生产管理专家系统GOSSYM/COMAXIS[16],后来发展出了用于桃园管理的CALEX/PEACHES、用于水稻生产管理的CALEX/RICE。目前,美国DSSAT(decision support system for agro-technology transfer)系统是国际上较具代表性的农业决策支持系统。我国关于农业专家系统的研究于20世纪80年代业已开始,属于国际上开展此领域较早的国家之一。1985年中国科学院合肥智能机械研究所率先和安徽农业科学院合作研发了“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”[17]。此外,中国农业科学院、北京市农林科学院、河北农业大学、江苏农业科学院等院所分别研发了施肥、管理等不同的专家系统。


基于规则的专家系统在20世纪90年代进入了一个低迷期。随着农业进入大数据时代,农业智能决策转入以大数据驱动的方式,并且体现在农业生产的各个环节。农业智能决策支持系统的算法和呈现方式需随之迭代。随着数据获取的相对便捷和智能手机的普遍使用,过去只能在电脑上离线使用、被诟病为电子词典的农业专家系统迎来了新的发展时代,但其也需要发展和应用,以顺应当下大数据时代的新的理论和方法。未来很可能还需要可解释的智能决策,要知其然还要知其所以然。

2.3 智能农机和管理软件

智能农机和管理软件是信息感知、智能决策后的呈现形式。随着我国农业从业人员的老龄化和数量减少,农业智能装备的应用是必然趋势。农业智能装备包括服务于施肥、打药、灌溉、修剪、采摘、播种、环境调控等各种操作的设备。


国外的智能农机装备较为先进,应用较广,主要有智能导航、自动驾驶、变量施肥、变量喷药等功能。例如,美国Trimble公司的EZ-Guide系统和AutoSteer 系统能够实现农田作业过程的智能导航和自动驾驶;Mid-Tech公司的Field Pilot可以根据需要实现精准变量施肥、变量喷药等作业控制,同时实现智能导航和自动驾驶;Beeline Technologies公司的 Beeline 系统也实现了自动驾驶功能,在北美的大型农场中得到了应用,并获得了好评。美国的John Deere公司生产了MaxEmerge Planters系列高速气吸式精量播种机。随着国家对农业智能装备研发的重视和投入,国内的多个机构开展了相关研究,研究内容包括自动导航、变量施肥、精准喷药、播种、插秧、喷药、除草和收获等[18]。此外,我国的农业航空作业量逐年增加,作业领域逐渐扩大,除对粮食作物、园艺作物、经济作物施药外,还开展了植物生长授粉等作业[19]。农田作业装备精准控制技术是发达国家在大面积机械化条件下发展起来的,而我国的作物生产地域环境条件差异较大,因此技术和装备的选择不可千篇一律地套用。发展适应我国国情的精准农机化必须持续地、因地制宜地逐步完善[20]


管理软件包括农业企业的企业资源计划(enterprise resource planning,ERP)系统、信息管理系统(management information system,MIS),用于实现企业的财务管理和生产管理。不同于工业企业的管理软件,农产品的产量会随环境和管理波动,这也给管理带来了相当大的挑战。原本面向工业企业的各个ERP系统、MIS提供商逐渐进入农业领域,但都面临这一挑战。而在物联网连接一切、工业进入4.0甚至5.0的时代,ERP系统和MIS之间的互联互动也已提上了日程,这就对农业原本不成熟的管理软件提出了更高的要求——以面向订单式、定制式的农业生产。如何及时地响应市场信息、安排生产计划,对于农业企业的经营管理服务非常重要。由于经营人员的理念、学历的限制,农业管理软件在小型农业企业中还不普及,智能化的管理软件还有很大的发展空间。

3 问题和挑战

可持续的农业、粮食和自然资源是人类生存的根本。到2050年,世界人口预计为90亿~100亿人,需要生产比现在多60%~70%的食品,而同时,需要对环境产生最小甚至零负面的影响,减少温室气体排放量,减少用水量,要考虑能源的可用性和成本,增加保护性耕作的应用,采用生物技术,增加有机食品产量[21]。实现知识和信息的有效传播,减少由于信息不对称带来的资源浪费,及时地响应市场和环境变化,将是农业这一传统产业需要面临的挑战,对我国来说尤其如此。


在2017年IEEE首次智能农业会议上,一个融合纳米技术、生物技术、信息科学和认知科学的综合应用系统被认为是迫切需要的。与现代农业发展较好的国家相比,我国与其既有共性也有差异。从技术成熟度来看,在欧、美等国(地区),智能农机装备早已进入大规模应用,而我国则起步相对较晚。农业传感器的核心专利技术主要被国外所有。现有的农业物联网平台中,数据或者是缺失,或者是准确性差,或者难以公开共享[22]。从商业模式来看,我国已实施的智慧农业项目大多为政府示范项目或研究项目,缺乏可持续的商业模式,未能发挥大数据的商业价值。从学术研究来看,我国智慧农业相关的期刊论文虽然数量不少,但高被引文章很少,未能形成国际影响力。从产业生态来看,国外正主动形成由农业企业、智慧农业技术创新公司、市场、农资提供方等多方构成的智慧农业生态;我国也逐渐呈现出类似趋势,正处于萌发期。从应用场景来看,国外土地相对集中,以美国为例,地广人稀,而且以平原为主,农业机械化程度高,大面积种植都是靠机械,因而农业信息化推广较易。而我国的土地较分散,过去以小规模种植为主,有些地区是丘陵山地,难以使用大面积下使用的机械,技术的使用需要因地制宜。此外,我国农民呈现出老龄化趋势,知识水平低,收集数据的意识和能力不足。因此,我国的智慧农业技术发展的方式及技术需要考虑实际情况,任重而道远。


信息感知和智能装备的研发涉及硬件的设计和制作,与一个国家制造业的水平息息相关。智能决策研究则基于数据和知识,同时是整体智慧农业系统的核心,也提供农业智能技术直道超车的机遇。在一二三产业深度融合、数据丰富、通信方便的时代,农业智能决策已从线下转到线上,从离线转为实时,需要新的理论体系的支撑。在此背景下,本文提出新时代下面向智慧农业的平行农业智能技术。

4 平行农业的基本思想与体系

基于ACP(人工系统(A)、计算机实验(C)、平行执行(P))的平行系统面对难以建模、难以解析预测的复杂系统(例如交通[23,24]、社会[25]、企业[26]、网络[27]、能源[28]、物流[29])而提出。其本质是在系统中构建一个与实际系统相对应的虚拟系统或人工系统,通过人工系统的推演、学习为实际系统的管理可控制提供支持,系统框架如图1所示[30]

图1



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