軟件工程在農業機械作業數據采集與分析平臺中的應用

白東昕

（山西應用科技學院，山西 太原 030062）

隨著農業機械化水平的不斷提高，農業機械作業數據的采集與分析顯得尤為重要。這不僅能夠指導科學合理的機械作業，還能為作物增產提供支持。本文基于軟件工程理論與技術，從提高數據采集精度、優化分析算法、加強實時計算響應能力和提升用戶界面友好性等多個層面，探討農業機械作業數據平臺的改進策略，以期為農業機械化和智能化提供理論依據和技術支撐。

1 農業機械作業數據采集與分析的作用

農業機械作業生成的海量數據，包含了作物生長發育、土壤營養、機械運行、環境條件等多源異構的信息。對這些數據進行有效采集與智能分析，可精準診斷作物生理需求、預測環境變化、優化作業方案，是實現精細化農業管理的基礎。

例如，采集傳感器獲取的高清可見光和多光譜圖像，通過卷積神經網絡識別水稻病蟲害種類和發生部位，輸出病斑區域圖像分割結果，結合發病氣候模型動態預測病情發展，以控制最佳防治時機，可實現針對性調整殺蟲劑使用量，降低化學農藥污染風險。分析收割機工作參數的時間序列數據，建立機械健康評估模型，預測故障發生風險，生成智能維護計劃，可確保作業的連續性，避免出現峰值用工壓力?？傮w而言，農機作業數據的采集與挖掘，可以使精細化管理決策科學化、信息化、智能化，推動作業質量、效率與利潤的齊升，實現農業機械智能化發展。

2 農業機械作業數據采集與分析平臺的局限性

2.1 數據采集傳感器精度不足

當前，農業機械作業數據采集中使用的傳感器，精度與可靠性仍然無法滿足精細化農業的需求。許多傳感器的精度和重復性存在較大隨機誤差，不同批次產品的偏差也較大。例如，某型土壤酶活性監測傳感器，同一土壤樣本重復測定的相對標準偏差高達8.3%，這將直接影響到后續的數據分析結果的準確性[1]。數據的精準度不足，無法為作業參數優化與作物增產提供可靠依據。另外，一些關鍵參數的監測也存在技術瓶頸，比如目前土壤中檢測氮素含量的儀器精度較差，氮素的遷移轉化過程難以動態監測，難以實現對作物氮肥的精準投放與高效利用。一些新型傳感器的穩定性也有待考查。此外，由于傳感器安裝位置與作業部位的匹配問題，也會影響數據的有效采集。上述種種問題導致當前農業機械平臺的數據采集精度難以支撐精細化農業生產的需要。

2.2 數據分析算法效率有限

當前農業機械作業數據分析平臺所采用的算法框架，仍然難以滿足大規模數據集成分析和實時響應的需求。以變量施肥決策系統為例，需要綜合分析多源異構數據如土壤養分數據、作物生長數據、氣象數據等，對復雜的農田系統建立模型，并快速優化出最佳的肥料配置方案。然而當前算法在處理海量數據集上的運算效率有限，優化時間過長，無法滿足作業的連續性需要[2]。例如根據氮肥高效利用模型的計算，理論上最佳氮肥用量方案的搜索運算時間可達23 min 之久，這已經難以適應大型作業機械的需求。此外，一些模型和算法對非線性關系的適應性較差，對動態變化系統的預測效果也不理想，如難以準確預測復雜氣候環境下作物的生長發育規律。這些問題都制約了數據分析驅動的農業決策的及時性與準確性。需要從算法框架的升級優化方面進行突破，使之能夠高效處理海量異構數據，并快速響應生成最優決策方案。

2.3 系統實時性能有待提高

當前農業機械作業數據平臺在系統實時計算性能方面還較為薄弱。數據的采集、傳輸、存儲、分析、決策各個環節的響應與反饋能力均有待加強，難以形成信息流的閉環，無法滿足精確作業和精準管理的需要。例如某路徑規劃系統測試結果表明[3]，傳感器數據包上傳的平均延時可達380 ms，數據分析處理的平均延時達642 ms，該系統從數據采集到作業機械作出響應的總延遲高達1.7 s，無法滿足精細化打點作業對路徑規劃系統實時決策能力的要求。此外，針對大數據量的離線分析運算也需要相當長的時間，例如涉及千萬級數據量的某農田多年生產潛力分析模型的運算時間長達5 h，很難實時指導當季的農藝管理措施。這些問題制約了作業數據平臺的實時計算性能，需要從提高計算機系統并行處理能力等方面加以突破。

2.4 用戶界面友好性有待改進

當前農業機械作業數據平臺在用戶交互界面設計方面存在很多不足。1）大多數平臺采用了過于專業和復雜的界面，操作步驟多、參數設置難度大，嚴重影響了普通用戶的使用體驗[4]。例如某數據分析系統中變量施肥模型的參數設置共涉及27 項農田土壤屬性數據輸入，對普通農民用戶而言設置難度和學習成本極高。2）部分平臺的可視化數據呈現功能較差，無法有效傳達分析結果的意義，用戶無法從數據視圖中快速獲取有用信息。例如在施肥決策結果的可視化模塊中，系統僅以表格形式輸出了12種營養元素的詳細數據，沒有輔助用戶關注關鍵指標。3）現有平臺沒有提供足夠的交互式操作與輔助功能，一旦用戶出現操作失誤，平臺無法提供及時有效的幫助與糾錯，導致用戶沮喪而放棄使用。例如在某水肥一體化灌溉系統中，由于缺乏交互提示，78%的用戶在首次使用時無法成功完成系統配置。4）部分平臺沒有實現多終端適配，其用戶界面僅針對桌面端設計，在移動設備上無法正常顯示或操作，限制了平臺的使用場景。

3 基于軟件工程的農業機械作業數據采集與分析平臺改進策略

3.1 提升數據采集模塊的傳感器技術

為了提高農業機械作業的數據采集精度，需要從傳感器技術等多個方面進行突破與升級。1）開發新型高精度傳感器是關鍵。例如設計測量范圍更廣、分辨率更高的新型土壤酶活性檢測傳感器，采用差分放大技術抑制各種隨機誤差對測量結果的影響，可將測量精度提高至2%以內[5]。利用激光測距和機器視覺技術研發高精度的作物結構參數監測系統，可動態實時評價作物生長狀況與健康程度。2）開發新型的傳感器數據融合算法框架也至關重要。通過多源異構傳感器協同測量獲得冗余數據，結合Kalman 濾波、粒子濾波等多傳感器融合框架，提取有效信息、抑制隨機誤差，可顯著提升數據精度與完整性。3）優化傳感器狀態監測與故障診斷技術對于維持精度長期穩定也必不可少?？梢匝邪l智能健康評估模型，基于機器學習對傳感器運行狀態進行評估，并通過模型預測實現故障的預測維護。4）開展傳感器在線標定與自動重新配置技術的研究，可根據狀態監測結果對其性能進行實時校準與優化，確保采集數據的連續精度?？傮w來看，需要系統性地從數據源頭入手，通過傳感器技術的革新與融合，提高農業機械數據采集的準確性與可靠性。

3.2 優化數據分析平臺的算法框架

為實現農業機械作業大數據的高效分析，需要從算法模型與軟件平臺兩個層面進行優化升級。1）構建支持并行分布式計算的算法框架至關重要。例如應用Spark 及Hadoop 等大數據處理技術，在服務器集群上實現模型并行，充分利用多核心CPU 的算力，可使變量施肥決策系統的運算速度提高10倍以上[6-7]。此外，還應研發支持增量學習和在線學習的算法，利用流式計算模式，實現動態快速響應。2）開發異構數據融合的聯邦式深度學習框架也是重中之重。它可支持不同類型的數據集分布式訓練模型，并協同進行預測運算。例如建立“土壤數據+作物數據+氣象數據”的增產肥料配置模型，使變量施肥系統的運算速度提高7 倍，滿足作業連續性要求。3）構建知識圖譜驅動的智能算法框架，可顯著提升分析的準確性。知識圖譜通過編碼專業知識與經驗，彌補數據本身的局限，可有效提高復雜系統的模擬與預測精度。4）還需構建支持動態算法配置的軟件框架。根據不同的實時運算需求，可調用不同并行度、精度與速度的算法模塊組合，動態調整時間、資源與效果之間的平衡，實現快速響應。

3.3 加強系統實時計算與響應能力

為實現農業機械作業數據平臺的實時性，需要從數據流優化、并行計算和智能調度等多個環節進行突破。1）構建支持各類異構數據高速聚合的服務總線至關重要。采用5G 和工業以太網等技術打通數據孤島，并通過Kafka、RabbitMQ 等中間件實現海量數據流的融合，可將系統總體延遲降低超過30%[8]。2）需要大力加強平臺的并行計算能力。通過升級GPU 服務器集群，采用TensorFlow、PyTorch 等框架實現模型并行訓練，可使機器學習驅動的路徑規劃系統響應時間縮短至400 ms 以內，基本滿足要求。3）建立智能多目標調度機制也不可或缺。結合深度強化學習訓練出調度控制模型，實現對計算資源、存儲資源和網絡資源的協調優化，達到時間效率與資源消耗的最佳平衡。4）構建閉環的數據驅動流程很有必要。讓采集、網絡、運算、控制各個環節形成信息高速環路，實現數據流動的零延遲，可有效提升平臺對農機作業調控的實時性，全面實現精準作業。

3.4 改進用戶交互界面，改善用戶體驗

為了提高農業機械作業數據平臺的用戶體驗，需要從人機交互界面設計的多個維度進行優化與創新。1）搭建知識驅動的自適應智能界面架構非常關鍵。通過應用深度學習算法訓練用戶行為模型，平臺可自動分析不同用戶的知識結構、操作習慣和學習能力，動態生成個性化的用戶界面，提供步驟簡化、參數預設、交互提示、錯誤糾正等輔助功能。例如針對資深專家用戶，提供高度開放和自定義的界面；針對普通農民用戶，提供詳盡流程引導的簡易界面。2）構建多模態混合交互技術，向用戶提供語音、視覺和觸覺相結合的交互方式，可顯著提升用戶體驗[9]。用戶可以通過語音命令設定參數，數據變化通過聲光效應同步呈現，觸控交互實現精確控制。3）應用數字孿生和虛擬現實技術搭建沉浸式用戶交互環境，用戶可在模擬場景中對平臺軟硬件進行測試和控制，大幅降低學習成本。4）開發支持跨平臺與多終端的自適應用戶界面也至關重要。通過響應式Web 設計，同一用戶界面可自動針對桌面瀏覽器、移動瀏覽器、App 等不同環境進行布局、樣式和內容的重構與優化，實現一次開發、多端使用[10]。

4 結語

本文通過對農業機械作業數據采集與分析平臺的深入分析，揭示了當前平臺在數據精度、分析效率、實時響應和用戶體驗等方面的不足，并提出了基于軟件工程的改進策略。強調了提升傳感器技術、優化數據分析算法、加強實時計算響應能力以及提升用戶界面友好性的重要性。這些策略的實施將有助于提高農業機械作業的智能化水平，促進農業機械化和智能化的發展。未來的研究和實踐應繼續關注農業機械作業數據平臺的技術創新，特別是在傳感器精度、算法優化、實時計算能力和用戶體驗方面。隨著物聯網、大數據、人工智能等技術的發展，農業機械作業數據平臺將更加智能化，能夠為農業生產提供更加精準和高效的決策支持。