淺談嘉定區葡萄物聯網系統的研發與應用

莊 潔 郭志堅 （上海市嘉定區農業信息服務中心 201822）

上海嘉定馬陸葡萄產業自1981年至今，經歷了30多年的發展，葡萄品種不斷豐富、種植技術不斷提升，現有葡萄種植面積約333.33 hm2，被國家農業部命名為“中國葡萄之鄉”，“馬陸”牌葡萄也先后被評為“上海名牌產品”“上海市著名商標”“中國名牌農產品”，在上海乃至全國都享有較高的知名度。但近年來，隨著馬陸葡萄種植規模不斷擴大、種植成本逐年遞增，粗放式的葡萄生產管理越來越不符合葡萄產業的發展。同時，在當前馬陸葡萄的種植過程中，大部分農戶憑經驗、靠感覺進行種植，缺乏標準化的種植技術，這不利于馬陸葡萄產業向設施農業和精細農業升級轉型。

2016年中央一號文件《關于落實發展新理念，加快農業現代化，實現全面小康目標的若干意見》中提出，大力推進“互聯網+”現代農業，應用物聯網、云計算、大數據、移動互聯等現代信息技術，推動農業全產業鏈改造升級；上海市在《上海市推進互聯網+行動實施意見》中也提出，利用物聯網技術提升農業管理水平。在此背景下，上海市嘉定區農委信息中心著手開發嘉定農業物聯網系統，以產品附加值高、種植環境相對可控的馬陸葡萄作為研究對象，進行相關系統開發，以期通過運用精準化的實時數據采集、數據分析，對葡萄各物候期的生長環境指標進行量化，并結合智能化控制設施，保證葡萄生長處于最適宜的環境中，從而形成馬陸葡萄標準化種植技術體系，推動嘉定葡萄種植業向設施農業和精細農業轉型?，F將該系統的開發及應用情況介紹如下。

1 嘉定區葡萄物聯網系統框架設計

嘉定區葡萄物聯網系統基于SOA（面向服務架構）的多層架構體系，使用了多層應用程序結構，能使用戶界面代碼和業務邏輯代碼分離，方便修改應用程序代碼，具有良好的松耦合性；同時，將業務邏輯集中到一個類庫中，方便了系統的開發和維護；而且，在數據庫數據的操作中，避免了代碼的重復，提高了重用性；此外，可以隨時將組件分離到不同的物理計算機上，具有靈活的擴展性。

本系統多層架構主要分為表示層、業務層和數據訪問層。其中，表示層是系統與用戶溝通的惟一渠道，是系統功能的展示，表示層提供應用程序的用戶界面（UI），在ASP.NET中的頁面是UI的具體表現形式；業務層主要實現應用程序的功能，在ASP.NET中，通常以類庫的形式封裝系統需要的業務邏輯（業務邏輯是開發過程中的主要任務）；數據訪問層實現了所有業務邏輯所需要的數據訪問功能，包含與數據存儲進行交互的類庫，且這些類庫在功能上和業務邏輯層上是相互獨立的。

2 嘉定區葡萄物聯網系統功能結構

嘉定區葡萄物聯網系統主要有六大功能，即傳感采集、自動化控制、自動報警、智能監控、數據分析挖掘、農產品安全溯源，見圖1。

圖1 嘉定葡萄物聯網系統功能結構

該系統各部分的工作原理：（1）傳感采集。通過前端傳感器將葡萄大棚內的空氣溫度、空氣濕度等環境參數進行實時采集，并通過園區無線高速網絡自動將數據傳輸到嘉定區農業信息服務中心數據庫進行存儲和處理。處理后的信息以圖表的形式進行展示，不僅可以使用戶直觀看到葡萄生長期間的各項環境參數的數值，還為后期的數據分析提供信息支撐。（2）自動化控制。通過實時采集農業大棚內相關環境參數（如空氣溫度、空氣濕度、二氧化碳濃度、土壤濕度、土壤pH），將采集的數值與設定的最佳環境指標值進行比對，以自動控制相關設備進行智能調節。同時，還可根據用戶需求，隨時進行農事操作。（3）自動報警。當采集設備采集到的環境參數的數值超過預先設置的閥值時，報警系統將提供及時預警，并提醒管理人員和自動控制設備采取調節操作。預警閥值由管理人員根據不同葡萄品種、不同生長階段進行科學設定。（4）智能監控。通過安裝的高清智能監控攝像頭，實時捕獲大棚內部畫面，幫助生產管理者實時掌握葡萄的生長情況，解決種植中出現的難題。（5）數據分析挖掘。把采集到的大量葡萄生長數據進行集中、萃取和提煉，保存各類指標的對比和分析結果，并進行智能數據挖掘、模擬仿真、科學評價，為今后完善葡萄生產技術和進行科研項目提供數據支撐。（6）安全溯源。運用信息化技術在平臺建立葡萄生產的全過程溯源，建立詳細的田間操作檔案，并支持多種查詢方式，確保信息公開、透明、安全。

3 嘉定區葡萄物聯網的應用

在農家苑及馬陸葡萄主題公園進行了嘉定區葡萄物聯網系統的應用。

3.1 網絡部署

在2個基地分別部署WIFI，實現基地WIFI全覆蓋，為試點開展農業物聯網提供網絡基礎。葡萄物聯網系統部署在嘉定區農業信息服務中心機房，機房占地面積近80 m2，有20多臺服務器、2臺磁盤列陣，存儲總量近17 TB，配備完善的監控、消防等設施，為計算機和網絡系統的可靠運行提供了合乎規范的環境條件和工作條件。

3.2 葡萄物聯網系統的應用

分別在農家苑和馬陸葡萄主題公園部署傳感器采集空氣溫度、空氣濕度、二氧化碳濃度、土壤濕度、土壤pH等影響葡萄生長的重要環境參數，其中對于土壤濕度，采用多點、多土層測量方法，綜合評估土壤含水量，盡量降低誤差和干擾，提高測量的準確度。同時，在大棚內部署可全方位旋轉的監控攝像頭，采集葡萄生產過程的清晰圖像，對葡萄的種植、管理、生產及采摘進行實時監管和智能分析。此外，運用精準化的實時數據采集、數據分析，對葡萄各物候期的生長環境參數進行量化，并結合智能化控制設備，保證葡萄處于最適宜的生長環境，且通過控制設備實現對葡萄生長環境的自動調節，為葡萄生產提供精準化種植、智能化管理。

4 總 結

通過在2個基地試點運用葡萄物聯網系統，并通過對葡萄專家多年來開展的葡萄栽培管理科研工作和總結的種植經驗進行量化，形成了葡萄種植專家系統。同時，通過智能分析與聯動控制，及時精確地滿足了葡萄生長對各環境參數的要求，在提高葡萄質量的同時，不僅減少了人工勞力，提高了基地管理精準化、網絡化和智能化水平，還有效地促進了傳統農業向智慧農業的轉型升級。此外，通過將信息技術與葡萄種植技術的有效融合，從最初的“物聯網+生產”延伸到了信息技術在葡萄種植產前、產中、產后的“全產業鏈”運用，提高了葡萄品質，增強了葡萄質量安全，塑造了馬陸葡萄的品牌形象，從而帶動馬陸葡萄產業提質增效，促進農民增收。