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[摘 要]精准农业作为当今世界农业发展的趋势，通过与“物联网、云计算、大数据”等信息技术的融合，根据单元的土壤特性和作物生长发育的需要，管理作物的每一个生长过程及各种农业物资的投放，最大限度地保持和发挥土壤及作物的潜力，实现农业生产精准化、规模化、智能化。本文主要论述一种基于云计算来满足精准农业需求的智能种植系统的设计与实现。
[关键词]智能种植；云计算；精准农业
中图分类号：TP273；S49 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）37-0239-01
引言
当前中国农业，在信息化建设上取得了一定的成绩与进步，但是各地信息化建设多是各自为政，基础设施的重复建设和信息孤岛现象比较严重，农村信息化成本高，农户的信息化素质不够，信息化普及难等问题。同时，由于农户经验技术参差不齐，为防治病虫害等使用农药化肥容易造成农药残留，农产品品质也不易维持，甚至有为了假冒高品质而添加有毒物质等现象，直接危害到了人身安全。
为了解决以上问题，顺应当今农业发展趋势，本文通过一种基于云计算的智能种植系统，跨越物理界限，通过较低的成本来普及精准农业，推进中国农业和农村的信息化。
1 系统需求
精准农业主要有3大要求：1、布局规划精准，针对不同类型的农田，播种适合的作物；2、生产投入精准，针对不同作物的不同生长时期或不同疫情，投入适量的肥料或农药，没有农药残留，没有肥料偏颇导致土壤质量劣化和作物产量下降；3、农业产出精准，农产品种类和产量符合市场需求，没有供过于求的浪费。
能够满足精准农业的3大要求的智能种植系统，必须：1、能够感知农作物生产环境，针对影响作物的环境指标（例如高、低温或降雨等）要能够发出预警，促使农户对应；2、能够把握不同作物的不同生长周期，以及针对不同时期需要执行的操作，能够进行或指导农户进行精准的农业操作；3、能够搜集农产品市场需求，辅助决策农产品的销售方向，以及辅助决策农产品的生产方向。
2 基于云计算的架构设计
为实现以上需求，基于云计算技术，对智能种植系统的总体架构设计如下：
2.1 传感控制层
包括空气温湿度、光照度、风向风速、降雨量等一系列气象站传感器来感知农田的环境天气数据，对影响到农作物生长及产量的天气情况进行预警，或者按照农作物不同生长阶段需求，调整周围环境以利于作物生长增产和品质的提高。
包括土壤温湿度、酸碱度等一系列土壤环境传感器来感知农田的土壤环境数据，适时并精确的对作物进行灌溉和施肥，保持土壤的可持续生产的潜力。
包括摄像头等一系列远程视频监控设备来监测和记录农作物的生长情况，对于突发疫情等状况，提供图片数据以供判断。
2.2 网络传输层
利用Zigbee传输方式低功耗、自组网的特点，通过Zigbee节点组成由智能采集器、智能控制器、智能网关的无线传感通讯网络。
智能采集器：负责连接个传感设备终端，并对传感终端信号进行解析，并转换为传感数据。
智能控制器：负责和农业设施设备连接，实现电平或脉冲控制，实现对设施设备运行状态反馈。
智能网关：负责接收智能采集器及智能控制器运行状态数据，并根据数据协议，打包压缩后上传到云端服务器；负责接收云端服务器下发的指令，并分发到对应终端设备。实现数据的接收和分发。
2.3云服务平台
构建Restful Service作为开放式服务平台，具有很好的跨平台跨语言的集成能力，几乎所有的语言和网络平台都支持 HTTP 请求，无需去实现复杂的客户端代理，无需使用复杂的数据通讯方式既可以公开服务给任何需求方。
监控服务：负责设备信息管理，设备状态管理，设备控制管理，以及负责设备数据协议解析和数据封装。是智能种植系统核心服务。
报表服务：负责数据分析和统计，负责数据导出。
任务服务：负责标准化任务管理，负责任务分发，任务执行及任务汇报。
交流服务：构建农业社交网络，有效协调农户、农业企业、农业专家、农资供应商，形成高效的行业交流平台。
溯源服务：负责溯源流程管理，溯源档案模板管理，以及溯源数据攥取。
2.4云数据中心
数据以组织进行隔离，按组织进行授权，保存各客户智能种植数据，为数据挖掘和决策提供支持。
2.5 网页前端
基于Jquery构建纯B/S網页架构，支持IE、Safari、Firfox等主流浏览器，支持跨域访问。实现监控中心、报表中心、任务中心、交流中心等核心功能。
2.6 手机前端
构建Android及iOS智能种植系统App应用。实现监控中心、报表中心、任务中心、交流中心等核心功能。同时实现了预警、信息推送、语音集成等功能。
3 基于云计算的必要性和好处
依据SaaS（软件即为服务）的思想，本文所论述的智能种植系统重点使用云计算技术，将服务器和数据库部署在了云端。传感器和控制器等必须直接部署在农业生产现场的设备也设计为利用无线网络连接直接将数据发送到云端，并且直接从云端接收控制指令。该设计尽可能地利用了云计算的优点，利用城市里统一的、优质的基础设施资源，为相比之下信息化较为落后的农村灵活地提供不同规模、同样优质的服务，可以减少基础设施的重复建设而造成的浪费，以相对较低的成本普及农业信息化和精准农业。由统一的系统及专门人员来搜集汇总农业信息，并根据各个农田的状况精准推送相关信息，也可以解决信息孤岛的问题以及农户信息化素质不高，收集、利用信息难的问题。
与流通及销售环节集成，形成全生态链应用系统，通过大数据挖掘，发现农业市场的需求和供给之间的平衡状况，有针对性的向农户推送辅助决策的信息。
4 结束语
精准农业是当今农业发展的趋势，但是由于中国农村信息化的实际状况，精准农业还未能得到大规模普及。本文通过论述一种基于云计算的智能种植系统的设计与实现，探讨了以更低成本在农村普及农业信息化和精准农业的方案，对农业信息化和精准农业的普及有参考和指导作用。未来，通过利用新技术，普及农业信息化和精准农业所需的成本将会进一步降低，农产品的品质将更容易得到控制，减少食品安全问题，造福社会。
参考文献
[1] 黄博. 我国农村信息化现状与改进建议. 考试周刊2013，95：130-133
[2] 张军国，赖小龙，杨睿茜，吕静霞. 物联网技术在精准农业环境监测系统中的应用研究 [ M ]. 湖南农业科学， 2011.
基金项目
广西科学研究与技术开发计划项目“林下高效种养综合技术研究与示范”项目合同编号：桂科攻1299001-3.
[关键词]智能种植；云计算；精准农业
中图分类号：TP273；S49 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）37-0239-01
引言
当前中国农业，在信息化建设上取得了一定的成绩与进步，但是各地信息化建设多是各自为政，基础设施的重复建设和信息孤岛现象比较严重，农村信息化成本高，农户的信息化素质不够，信息化普及难等问题。同时，由于农户经验技术参差不齐，为防治病虫害等使用农药化肥容易造成农药残留，农产品品质也不易维持，甚至有为了假冒高品质而添加有毒物质等现象，直接危害到了人身安全。
为了解决以上问题，顺应当今农业发展趋势，本文通过一种基于云计算的智能种植系统，跨越物理界限，通过较低的成本来普及精准农业，推进中国农业和农村的信息化。
1 系统需求
精准农业主要有3大要求：1、布局规划精准，针对不同类型的农田，播种适合的作物；2、生产投入精准，针对不同作物的不同生长时期或不同疫情，投入适量的肥料或农药，没有农药残留，没有肥料偏颇导致土壤质量劣化和作物产量下降；3、农业产出精准，农产品种类和产量符合市场需求，没有供过于求的浪费。
能够满足精准农业的3大要求的智能种植系统，必须：1、能够感知农作物生产环境，针对影响作物的环境指标（例如高、低温或降雨等）要能够发出预警，促使农户对应；2、能够把握不同作物的不同生长周期，以及针对不同时期需要执行的操作，能够进行或指导农户进行精准的农业操作；3、能够搜集农产品市场需求，辅助决策农产品的销售方向，以及辅助决策农产品的生产方向。
2 基于云计算的架构设计
为实现以上需求，基于云计算技术，对智能种植系统的总体架构设计如下：
2.1 传感控制层
包括空气温湿度、光照度、风向风速、降雨量等一系列气象站传感器来感知农田的环境天气数据，对影响到农作物生长及产量的天气情况进行预警，或者按照农作物不同生长阶段需求，调整周围环境以利于作物生长增产和品质的提高。
包括土壤温湿度、酸碱度等一系列土壤环境传感器来感知农田的土壤环境数据，适时并精确的对作物进行灌溉和施肥，保持土壤的可持续生产的潜力。
包括摄像头等一系列远程视频监控设备来监测和记录农作物的生长情况，对于突发疫情等状况，提供图片数据以供判断。
2.2 网络传输层
利用Zigbee传输方式低功耗、自组网的特点，通过Zigbee节点组成由智能采集器、智能控制器、智能网关的无线传感通讯网络。
智能采集器：负责连接个传感设备终端，并对传感终端信号进行解析，并转换为传感数据。
智能控制器：负责和农业设施设备连接，实现电平或脉冲控制，实现对设施设备运行状态反馈。
智能网关：负责接收智能采集器及智能控制器运行状态数据，并根据数据协议，打包压缩后上传到云端服务器；负责接收云端服务器下发的指令，并分发到对应终端设备。实现数据的接收和分发。
2.3云服务平台
构建Restful Service作为开放式服务平台，具有很好的跨平台跨语言的集成能力，几乎所有的语言和网络平台都支持 HTTP 请求，无需去实现复杂的客户端代理，无需使用复杂的数据通讯方式既可以公开服务给任何需求方。
监控服务：负责设备信息管理，设备状态管理，设备控制管理，以及负责设备数据协议解析和数据封装。是智能种植系统核心服务。
报表服务：负责数据分析和统计，负责数据导出。
任务服务：负责标准化任务管理，负责任务分发，任务执行及任务汇报。
交流服务：构建农业社交网络，有效协调农户、农业企业、农业专家、农资供应商，形成高效的行业交流平台。
溯源服务：负责溯源流程管理，溯源档案模板管理，以及溯源数据攥取。
2.4云数据中心
数据以组织进行隔离，按组织进行授权，保存各客户智能种植数据，为数据挖掘和决策提供支持。
2.5 网页前端
基于Jquery构建纯B/S網页架构，支持IE、Safari、Firfox等主流浏览器，支持跨域访问。实现监控中心、报表中心、任务中心、交流中心等核心功能。
2.6 手机前端
构建Android及iOS智能种植系统App应用。实现监控中心、报表中心、任务中心、交流中心等核心功能。同时实现了预警、信息推送、语音集成等功能。
3 基于云计算的必要性和好处
依据SaaS（软件即为服务）的思想，本文所论述的智能种植系统重点使用云计算技术，将服务器和数据库部署在了云端。传感器和控制器等必须直接部署在农业生产现场的设备也设计为利用无线网络连接直接将数据发送到云端，并且直接从云端接收控制指令。该设计尽可能地利用了云计算的优点，利用城市里统一的、优质的基础设施资源，为相比之下信息化较为落后的农村灵活地提供不同规模、同样优质的服务，可以减少基础设施的重复建设而造成的浪费，以相对较低的成本普及农业信息化和精准农业。由统一的系统及专门人员来搜集汇总农业信息，并根据各个农田的状况精准推送相关信息，也可以解决信息孤岛的问题以及农户信息化素质不高，收集、利用信息难的问题。
与流通及销售环节集成，形成全生态链应用系统，通过大数据挖掘，发现农业市场的需求和供给之间的平衡状况，有针对性的向农户推送辅助决策的信息。
4 结束语
精准农业是当今农业发展的趋势，但是由于中国农村信息化的实际状况，精准农业还未能得到大规模普及。本文通过论述一种基于云计算的智能种植系统的设计与实现，探讨了以更低成本在农村普及农业信息化和精准农业的方案，对农业信息化和精准农业的普及有参考和指导作用。未来，通过利用新技术，普及农业信息化和精准农业所需的成本将会进一步降低，农产品的品质将更容易得到控制，减少食品安全问题，造福社会。
参考文献
[1] 黄博. 我国农村信息化现状与改进建议. 考试周刊2013，95：130-133
[2] 张军国，赖小龙，杨睿茜，吕静霞. 物联网技术在精准农业环境监测系统中的应用研究 [ M ]. 湖南农业科学， 2011.
基金项目
广西科学研究与技术开发计划项目“林下高效种养综合技术研究与示范”项目合同编号：桂科攻1299001-3.