物聯(lián)網(wǎng)農業(yè)信息處理第4章4.1大數(shù)據(jù)與云計算4.2地理信息系統(tǒng)（GIS） 4.3人工智能應用 4.1大數(shù)據(jù)與云計算大數(shù)據(jù)和云計算對農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)很關鍵。物聯(lián)網(wǎng)連接設備收集信息并決策；大數(shù)據(jù)提供參考；云計算提供計算服務。設備收集農業(yè)信息，傳到大數(shù)據(jù)平臺，云計算分析整合，展示實時狀態(tài)，形成科學方案，用于農業(yè)生產。4.1.1農業(yè)大數(shù)據(jù)簡介1.大數(shù)據(jù)概念在各行各業(yè)的數(shù)據(jù)大規(guī)模增長的情況下，大數(shù)據(jù)這一概念出現(xiàn)了。大數(shù)據(jù)指的是規(guī)模巨大、形式多樣化、蘊含著巨大應用價值、用常規(guī)方法難以處理的數(shù)據(jù)集合，其特征包括：（1）規(guī)模性(Volume)：數(shù)據(jù)量大，常以PB、EB、ZB等作為計量單位。（2）高速性(Velocity)：數(shù)據(jù)增長和處理的速度快。（3）多樣性(Variety)：數(shù)據(jù)來源多且類型多樣。（4）價值性(Value)：在海量數(shù)據(jù)中實際可利用的數(shù)據(jù)只有一小部分。大數(shù)據(jù)的類型可以分為：（1）結構化數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)（如財務系統(tǒng)數(shù)據(jù)、醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)等）也叫作行數(shù)據(jù)，通常以數(shù)據(jù)庫為存儲載體，用二維表表示邏輯結構，數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性較強。（2）非結構化數(shù)據(jù)。非結構化數(shù)據(jù)的結構多樣，日志、視頻、圖片等都屬于該類型。分析非結構化數(shù)據(jù)的難度較大，這也是大數(shù)據(jù)應用的難點之一。（3）半結構化數(shù)據(jù)。該類型數(shù)據(jù)的結構化特征不明顯，可以被結構化存儲，如HTML文檔、網(wǎng)頁、郵件等。4.1大數(shù)據(jù)與云計算2.大數(shù)據(jù)分析平臺大數(shù)據(jù)分析平臺用于數(shù)據(jù)采集、轉換、存儲和分析。為適應數(shù)據(jù)增長和橫向擴展需求，需建立大數(shù)據(jù)基礎支撐平臺，包括Hadoop平臺和圖數(shù)據(jù)庫。部署過程包括Hadoop集群部署、參數(shù)調優(yōu)、測試等，參數(shù)調優(yōu)提升計算能力并保障穩(wěn)定性。平臺最突出功能是處理數(shù)據(jù)信息，提取有效信息，挖掘數(shù)據(jù)特征，找出問題環(huán)節(jié)，提供智能管理服務。3.大數(shù)據(jù)分析與管理（1）數(shù)據(jù)挖掘：通過算法搜索、篩選有效信息進行深度研究和概括，幫助決策者做出正確決策。（2）數(shù)據(jù)分析管理：對采集的信息進行統(tǒng)計分析，定期生成可視化報表，可按時間段或區(qū)域查看，涉及農業(yè)土壤、金融、銷售等多方面數(shù)據(jù)。（3）數(shù)據(jù)標準體系：智慧農業(yè)數(shù)據(jù)標準尚未形成，涵蓋業(yè)務、技術、流程等方面。（4）多維自助分析平臺：支持二次分析，挖掘數(shù)據(jù)價值，可視化展示農業(yè)基礎公共服務情況，為政策制定、資源規(guī)劃等提供支撐。4.1大數(shù)據(jù)與云計算4.農業(yè)大數(shù)據(jù)應用（1）農業(yè)生產管理。利用物聯(lián)網(wǎng)設備采集農業(yè)生產環(huán)境、農作物及畜禽等的生長狀態(tài)、疾病管理等數(shù)據(jù)，為農業(yè)生產管理提供數(shù)據(jù)資料。（2）農業(yè)資源與生產資料管理。對土地、水等農業(yè)資源實行數(shù)字化監(jiān)測與評估，合理開發(fā)利用資源，推動農業(yè)可持續(xù)發(fā)展。（3）農業(yè)疫病診斷與農業(yè)專家系統(tǒng)。結合大數(shù)據(jù)和圖像處理等技術，了解農產品生長狀況和健康狀態(tài)，判斷疫病類型。（4）市場行情預測。通過收集、處理農業(yè)消費市場的數(shù)據(jù)，了解農產品供需狀況、價格變動等信息，預測市場走向。（5）農業(yè)生產效益分析。結合農業(yè)生產成本、出產量、市場行情等多因素，評估農業(yè)生產效益。（6）農業(yè)監(jiān)管。建設地方農業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，統(tǒng)一存儲農業(yè)生產相關信息，為監(jiān)管部門提供便利。（7）農業(yè)環(huán)境保護。動態(tài)監(jiān)測與農業(yè)有關的環(huán)境要素，合理控制農業(yè)生產規(guī)模，維護生態(tài)平衡。（8）農業(yè)電商平臺建設。利用大數(shù)據(jù)建立農業(yè)信息網(wǎng)站，推動農業(yè)電商平臺的建立。（9）農業(yè)經營主體信用評估。利用生產和交易數(shù)據(jù)建立信用評估體系，為農業(yè)融資、投保提供信用支持。（10）農業(yè)技術創(chuàng)新資源共享。廣泛收集農業(yè)實驗數(shù)據(jù)，建立農業(yè)科教推廣與服務平臺，共享創(chuàng)新成果和開展科學教育。4.1大數(shù)據(jù)與云計算4.1.2農業(yè)云計算1.云計算的概念云計算是一種分布式計算技術，通過分解和分布數(shù)據(jù)處理任務來提高效率。它具有以下特點：大規(guī)模、多服務器：農業(yè)龍頭企業(yè)私有云也可以有大規(guī)模服務器。虛擬網(wǎng)絡資源：通過網(wǎng)絡獲得，適用于各種應用。集中自動管理數(shù)據(jù)：節(jié)省管理成本，提高效率。云計算的部署模型包括：公有云：由第三方搭建，用戶無法控制基礎結構，安全性需法規(guī)保障。私有云：企業(yè)自行搭建，不對外開放，安全性高但運營成本可能高。混合云：結合公有云和私有云的優(yōu)勢，成本較高，隱秘性不如私有云，操作復雜。4.1大數(shù)據(jù)與云計算按云計算所提供服務的具體內容劃分，其服務模式被分為以下三種：1）基礎設施即服務（InfrastructureasaService，IaaS）云服務供應商提供硬件、操作系統(tǒng)、服務器等基礎設施。用戶自行部署和運行，按資源使用量付費。優(yōu)勢：減少農業(yè)用戶開支，按使用量計費，提高開發(fā)效率。2）平臺即服務（PlatformasaService，PaaS）云服務供應商提供程序開發(fā)平臺。用戶利用平臺資源開發(fā)、部署、測試應用程序。特點：提供基礎平臺和開發(fā)運營環(huán)境，保證應用程序穩(wěn)定運行，將有商業(yè)價值的平臺傳遞給第三方，提高開發(fā)效率。3）軟件即服務（SoftwareasaService，SaaS)云服務供應商提供應用程序。用戶根據(jù)需要訂購，無需自行構建與維護應用程序。優(yōu)勢：技術、資金、管理便利，減少人力、物力消耗，提高數(shù)據(jù)安全性。4.1大數(shù)據(jù)與云計算2.農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺云計算在農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中提高數(shù)據(jù)處理效率。結合方式有：單中心，多終端：私有云為主，終端少。多中心，大量終端：公有、私有云并存，實時共享部分數(shù)據(jù)給終端。信息、應用分層處理，海量終端：根據(jù)需求調整云中心配置，分類處理數(shù)據(jù)并反饋給終端。4.1大數(shù)據(jù)與云計算3.農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺的應用場景（1）農業(yè)生產管理。云計算助力處理和存儲大量農業(yè)數(shù)據(jù)，彌補人工和常規(guī)軟件處理不足，降低數(shù)據(jù)丟失風險。結合物聯(lián)網(wǎng)實時掌握農業(yè)生產信息，采取相應措施，預測農業(yè)生產趨勢。（2）農業(yè)信息共享。整合農業(yè)信息上云，提升資源共享效率。利用云平臺儲存的農業(yè)信息建設信息搜索引擎，解決農業(yè)信息資源分布不均、利用率低、溝通欠缺等問題。（3）預測農產品市場走向。利用云計算、數(shù)據(jù)挖掘、智能預測等技術，建設農產品供求信息分析系統(tǒng)，預測市場行情和走向，方便生產者調整策略。（4）農產品質量追溯。將農產品溯源信息統(tǒng)一存儲在云平臺進行管理，確保所有產品都能被追溯到生產源頭，規(guī)范農產品市場。4.1大數(shù)據(jù)與云計算4.農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺的應用優(yōu)勢（1）成本優(yōu)勢。云服務供應商提供計算、存儲、應用等資源，用戶無需自行搭建平臺，降低農業(yè)信息化成本。（2）推廣優(yōu)勢。云計算中心處理數(shù)據(jù)存儲、分析等業(yè)務，以清晰形式展現(xiàn)結果，便于理解應用；農業(yè)用戶只需使用移動終端，即可獲取云服務供應商提供的服務，不需高水平的IT能力。（3）安全優(yōu)勢。云計算的智能備份、查驗糾錯、容災恢復機制提高系統(tǒng)安全性能，保障農業(yè)數(shù)據(jù)安全。4.2地理信息系統(tǒng)（GIS）GIS主要用于存儲和處理地理數(shù)據(jù)，通過多種操作表達空間數(shù)據(jù)內涵。它常作為智能化集成系統(tǒng)的地學知識基礎平臺，應用于多個領域，對空間數(shù)據(jù)維護、更新、分析和共享具有重要意義。隨著Internet技術的發(fā)展，產生了WebGIS技術，結合GIS和Internet管理空間數(shù)據(jù)。1.GIS的組成GIS由硬件、軟件、空間數(shù)據(jù)、模型和應用人員組成。（1）硬件系統(tǒng)：包括計算機、數(shù)據(jù)輸入設備（如數(shù)字化儀）、數(shù)據(jù)輸出設備（如打印機）、數(shù)據(jù)存儲設備（如硬盤）和網(wǎng)絡設備（如路由器）。（2）軟件系統(tǒng)：維護GIS運行，涉及操作系統(tǒng)、編譯程序和編程語言等系統(tǒng)軟件，以及數(shù)據(jù)庫軟件和圖像處理軟件等GIS軟件。（3）空間數(shù)據(jù)：包含地理實體的特征，存儲在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。（4）應用模型：是解決實際問題的關鍵工具，如資源利用合理性模型、人口增長模型等。（5）應用人員：包括系統(tǒng)開發(fā)人員和最終用戶，負責系統(tǒng)管理和維護、應用程序開發(fā)、數(shù)據(jù)更新和信息提取。4.2地理信息系統(tǒng)（GIS）2.GIS在農業(yè)中的應用GIS技術結合物聯(lián)網(wǎng)技術可實現(xiàn)農業(yè)環(huán)境監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析，促進農業(yè)生產決策科學化。具體包括：（1）農業(yè)環(huán)境模擬與變化說明。（2）土壤養(yǎng)分分布估算與調節(jié)。（3）病蟲害分析與管理。（4）農作物產值預估。（5）農業(yè)土地適宜性評價。（6）農業(yè)資源查詢簡化。（7）農產品追溯管理系統(tǒng)開發(fā)。4.3人工智能應用人工智能是多個學科交叉的綜合科學，已廣泛應用于家居、交通、醫(yī)療等各領域。在農業(yè)中，人工智能有助于農業(yè)轉型升級，構建新業(yè)態(tài)。在農作物種植領域，人工智能技術可實時了解生長狀況，采集并分析環(huán)境數(shù)據(jù)，為種植生產決策提供指導。在智慧養(yǎng)殖領域，人工智能技術實現(xiàn)多元化數(shù)據(jù)采集與處理，使畜禽養(yǎng)殖更精準。然而，推動農業(yè)數(shù)字化、智能化轉型仍面臨挑戰(zhàn)：（1）農村網(wǎng)絡基礎設施差，需要提升網(wǎng)絡化水平；（2）智能農業(yè)設備及其應用水平有待提高，需改進智能化水平和適應生產環(huán)境；（3）農戶應用人工智能的意愿和能力有限，需增加投資收益和培訓。農業(yè)部門應出臺措施，加快農業(yè)智能化進程，推動農業(yè)生產方式變革和農業(yè)現(xiàn)代化水平提升。4.3人工智能應用4.3.1神經網(wǎng)絡1.神經網(wǎng)絡神經網(wǎng)絡(ArtficialNeuralNetwork，ANN)是人工智能的一種重要技術手段。感知機是神經網(wǎng)絡的基本單元，指的是對生物神經元的數(shù)學建模，其輸入由多個特征向量組成，通過對這些輸入加權求和再與閾值作差得到輸出，它的工作原理如圖4-1所示。將一個個這樣的感知機相互組合在一起就得到了神經網(wǎng)絡，它可以用來模擬人類的神經系統(tǒng)。圖4-1感知機工作原理4.3人工智能應用感知機的數(shù)學表達式為：

其中wi表示權重，權重反映每個輸入在感知機中的重要程度，最優(yōu)的wi能夠讓神經網(wǎng)絡獲得最佳的分類回歸性能；x代表神經網(wǎng)絡的輸入；θ表示偏置，也叫作閾值，當整個輸入值的加權和達到特定的閾值時感知機即被激活。給定多個輸入激勵(模擬人所受到的刺激)，最后得到輸出(模擬人最后的行為決策)，中間過程由眾多感知機對數(shù)據(jù)進行處理，每一個感知機都能根據(jù)其輸入得到一個輸出，這樣，由多個感知機構成的復雜網(wǎng)絡就能完成復雜的運算。因此，利用多個感知機可以構成一個具有特定功能的神經網(wǎng)絡。4.3人工智能應用輸入層、隱藏層和輸出層構成了一個完整的神經網(wǎng)絡，如圖4-2所示，圓圈和連線分別代表神經元和神經元連接。信息在三個層次之間逐層傳遞，實現(xiàn)對信息的輸入、處理和輸出。輸入層、輸出層的節(jié)點數(shù)量通常是不會變化的，隱藏層則可以根據(jù)實際的信息處理需求，對節(jié)點數(shù)量進行調整。圖4-2神經網(wǎng)絡模型4.3人工智能應用2.卷積神經網(wǎng)絡卷積神經網(wǎng)絡（CNN）是一類能夠進行圖像處理和函數(shù)擬合的神經網(wǎng)絡，常見于自然語言處理、機器視覺等領域。CNN能提取特征，關鍵在于包含卷積層和池化層。它以大數(shù)據(jù)驅動，自動學習圖像等信號中的特征信息，不需要人為選取特征和設計復雜的分類器進行分類。圖4-3卷積神經網(wǎng)絡模型4.3人工智能應用卷積神經網(wǎng)絡的工作原理大致如下：給定某維度的圖像輸入，經過兩次的卷積核卷積運算以及池化運算得到特征圖，再將特征圖輸入到全連接神經網(wǎng)絡中進行分類，從而得出最終的分類結果。卷積運算的公式如下：

其中，（i，j）表示中心像素坐標，i=1，2，...，h，j=1，2，...，w；h表示圖像高度，w表示圖像寬度，卷積需要遍歷整個圖像；f表示原始圖像，g表示新圖像，h表示卷積核，*表示卷積算符。4.3人工智能應用3.神經網(wǎng)絡在農業(yè)中的應用神經網(wǎng)絡在農業(yè)領域的應用包括：（1）農作物識別與預測：神經網(wǎng)絡模式利用溫度、濕度、光照、降雨量、氣體濃度等參數(shù)作為輸入，預測農作物的生長狀況，為農業(yè)生產環(huán)境調控提供理論參考。（2）農作物病蟲害診斷：卷積神經網(wǎng)絡可用于自動判斷農作物是否有病蟲害，提高診斷自動化程度，節(jié)省人力、物力、財力。（3）農產品需求預測：神經網(wǎng)絡可預測農產品需求量，指導農業(yè)生產，避免供需不平衡造成的資源浪費，保障農戶收入。4.3人工智能應用4.3.2圖像處理技術圖像處理包括采集、分析和輸出三個環(huán)節(jié)。采集過程通過感知系統(tǒng)將模擬圖像轉為數(shù)字圖像；分析過程定位物體、檢測邊緣來提取圖像，并進行增強、分割等處理；輸出過程將分析結果以字符、圖像等形式表示。

圖像處理技術模仿人類視覺功能，首先生成數(shù)字圖像，再依據(jù)判別規(guī)則判斷與識別圖像，并分析、加工、處理、輸出，獲取有效特征。主要硬件設備包括CCD攝像機和圖像采集傳輸單元。為了識別農業(yè)場景中的人或物體，需要進行圖像處理，包括：（1）預處理：去除噪點，增強圖像清晰度，提高信噪比。常用方法有小波去噪、均值濾波器去噪等。（2）分割：按性質差異區(qū)分圖像，得到有意義部分。常用方法有灰度閾值分割、區(qū)域分割等。（3）特征提取：提取目標的多種特征，如大小、紋理、形狀、顏色等，以便細致描述和高效區(qū)分。（4）圖像目標分類識別：通過訓練學習，計算機獲得分類識別能力。關鍵在于目標特征的選擇和分類器的訓練。常用方法有遺傳算法、主成分分析法、蟻群優(yōu)化算法等。4.3人工智能應用1.圖像處理技術在農業(yè)中的應用圖圖像處理技術在農業(yè)領域的應用包括：（1）農作物管理：分析生長狀態(tài)，形成農業(yè)作業(yè)方案，精準識別需要灑藥、施肥的農作物，提高化肥和農藥的利用效率，減少污染。（2）病蟲害分析：精準識別農作物病蟲害，及時采取防控措施，預防病蟲害爆發(fā)。（3）農產品收獲：自動收獲機器人識別成熟農作物，提高農產品收獲的準確性；識別、躲避障礙物。（4）農產品品質分級：檢測農作物損傷與缺陷、形狀及尺寸、顏色等，結合圖像處理技術和人工神經網(wǎng)絡，建立綜合分級系統(tǒng)，準確率達90%以上。4.3人工智能應用2.圖像處理技術在農業(yè)應用中存在的問題圖像處理技術應用于農業(yè)領域有其獨特的優(yōu)勢，但依然存有很大的發(fā)展空間，其農業(yè)應用存在的問題主要有：（1）農業(yè)圖像處理一般采用有線方式傳輸圖像，一定程度上限制了圖像處理技術的實際應用范圍，因此圖像處理技術應朝著無線遠程處理方向發(fā)展，擴大圖像處理的覆蓋范圍并提高處理效率，以適應智慧農業(yè)的發(fā)展需求。（2）圖像采集、處理過程易受環(huán)境因素影響，圖像處理系統(tǒng)大多需采用高質量的攝像機與圖像采集卡等硬件設備，由于要滿足精確度和實時性的要求，使得其相應的價格也高。4.3人工智能應用4.3.3農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)圖像識別和處理技術圖像識別和處理技術涉及圖像處理、計算機科學、模式識別等技術，利用光學設備和非接觸傳感器，以計算機視覺代替人眼，自動測量感知外部目標物體信息。圖像識別處理技術具有非接觸、快、高精度、大信息量等特點，適用于各種需要視覺的場合，尤其在人工難以達到要求的場景中應用廣泛。應用此技術可提高生產自動化程度，保障生產質量和效率，降低勞動成本。圖像識別處理系統(tǒng)由光源、攝像機、圖像采集卡、計算機組成。攝像機顯示物體信號，圖像采集卡數(shù)字化，計算機處理數(shù)字化圖像。根據(jù)處理結果，可明確物體特征，實現(xiàn)定位、缺陷檢測、目標跟蹤等功能。4.3人工智能應用1.圖像識別和處理技術在農業(yè)領域的應用農業(yè)圖像識別和處理技術最早在上世紀70年代出現(xiàn)，日本、美國、荷蘭等國家在智能化農業(yè)生產體系中應用了該技術。我國對該技術的研究起步較晚，但進展較快，已有不少研究成果。在農業(yè)領域，圖像識別和處理技術的應用包括：（1）農業(yè)機器人：集傳感、通信、人工智能、系統(tǒng)集成等技術于一體，具有自主行走、定位、識別等功能。應用圖像識別和處理技術可增強農業(yè)機器人的智能化水平，使其自主完成農產品采摘、分類、施肥灑藥等作業(yè)。（2）農產品生長監(jiān)測：實時監(jiān)測農產品生長狀態(tài)是發(fā)展精準農業(yè)的前提條件之一。通過圖像識別和處理技術對農產品圖像進行分析和處理，可以了解農產品的生長情況、病蟲害現(xiàn)象等，方便生產者采取相應的措施及時解決問題。（3）農產品質量檢測：在獲取農產品圖像的基礎上，以農產品的形狀、尺寸、紋理、色澤、損傷程度等特征作為質量判斷指標，進行農產品質量檢測。與人工檢測相比，圖像識別和處理技術在檢測效率、檢測有效性等方面具有明顯優(yōu)勢，而且非接觸的檢測方式，也不會對農產品造成損害。利用圖像識別和處理檢測代替人工檢測，是農業(yè)生產智能化發(fā)展的必然趨勢。目前，該技術被廣泛地應用在柑橘、蘋果、西紅柿等農產品的質量檢測過程中。4.3人工智能應用2.圖像識別和處理技術在農業(yè)生產自動化中的應用現(xiàn)狀及問題圖像識別和處理技術通過收集農作物的物理參數(shù)，實時監(jiān)測其生長情況，判斷水肥不足、病蟲害等問題，調控種植環(huán)境，提高品質和產量。在農產品生產中，需結合攝像系統(tǒng)采集圖像，但種植環(huán)境復雜，圖像處理難度大，目標判別速度慢。圖像識別和處理技術用于質量檢測和分級，但算法不完善，存在計算復雜度高、判別精度低、速度慢等問題。根據(jù)農產品形狀、大小、色澤等進行質量分級時，圖像識別和處理技術只能對單一指標進行檢測，不具備綜合評價分級能力，需人工分選配合，影響效率和準確性。圖像識別和處理技術應用于精準灑藥，需解決農作物定位和相對位置問題。4.3人工智能應用3.圖像識別和處理技術的開發(fā)方向神經網(wǎng)絡是高效的分布式系統(tǒng)，適用于圖像識別和處理系統(tǒng)。在智慧農業(yè)領域，應著重開發(fā)和優(yōu)化