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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 支持精細(xì)農(nóng)業(yè)的智能監(jiān)測(cè)與服務(wù)系統(tǒng)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作A類
- 簡介：
- 本作品為精細(xì)農(nóng)業(yè)的實(shí)施提供較完整的監(jiān)測(cè)服務(wù)與決策支持：1）構(gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)作物環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)；2）開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘軟件從海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中挖掘潛在的精細(xì)化生產(chǎn)信息；3）建立基于本體的多種作物知識(shí)庫及其推理機(jī)制的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)；4）執(zhí)行機(jī)構(gòu)落實(shí)系統(tǒng)決策結(jié)果。成果包括2項(xiàng)專利，2項(xiàng)軟件著作權(quán)，8篇論文，系統(tǒng)在西湖龍井茶等種植基地應(yīng)用，效益顯著，得到農(nóng)科院茶葉研究所試驗(yàn)場(chǎng)和浙江省農(nóng)科院專家們的肯定。
- 詳細(xì)介紹：
- 精細(xì)農(nóng)業(yè)是指利用信息技術(shù)進(jìn)行精耕細(xì)作的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向，而目前的精細(xì)農(nóng)業(yè)缺乏一整套解決方案：包括作物生產(chǎn)環(huán)境的智能監(jiān)測(cè)、作物生長狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控、海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集與挖掘分析，以及為農(nóng)產(chǎn)品精細(xì)耕作提供決策支持的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)的智能監(jiān)測(cè)與服務(wù)系統(tǒng)為精細(xì)農(nóng)業(yè)提供較完整的監(jiān)測(cè)服務(wù)和決策支持，提升了部分高端農(nóng)作物精細(xì)耕作智能化水平。項(xiàng)目包括以下內(nèi)容：根據(jù)農(nóng)作物生產(chǎn)特性選取重要環(huán)境因子，通過無線傳感器對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；采用小波變換聚類、模糊積分等數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；對(duì)特定作物構(gòu)建其領(lǐng)域本體知識(shí)庫，根據(jù)作物的生長習(xí)性，從光照、溫度、濕度、肥力需求等環(huán)境因子方面采用規(guī)則的方式進(jìn)行知識(shí)表示，運(yùn)用模糊控制技術(shù)構(gòu)建基于模糊推理機(jī)制的自適應(yīng)模型，并通過優(yōu)化閉環(huán)控制對(duì)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化；實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)與服務(wù)過程的智能化（系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖見“上傳項(xiàng)目圖片”）。項(xiàng)目成果在杭州西湖龍井茶基地（實(shí)地照片見“上傳項(xiàng)目圖片”）、臺(tái)州柑橘種植基地、杭州蕭山戴村鎮(zhèn)種植基地、浙江化工等單位得到應(yīng)用，取得了初步成效。應(yīng)用結(jié)果表明：由項(xiàng)目成果支持的農(nóng)業(yè)精細(xì)化生產(chǎn)提高了生產(chǎn)效率，降低了生產(chǎn)成本，增加了農(nóng)民收入；減少了化肥農(nóng)藥使用量，提高了農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)，有利于環(huán)保；系統(tǒng)的推廣應(yīng)用促進(jìn)了農(nóng)業(yè)信息化和綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展。 項(xiàng)目使用成果得到杭州龍冠實(shí)業(yè)有限公司（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所試驗(yàn)場(chǎng)，前身為地方國營杭州龍井茶場(chǎng))總經(jīng)理姜愛芹研究員的認(rèn)可，認(rèn)為“項(xiàng)目的實(shí)施應(yīng)用能夠提升茶葉的精細(xì)耕作智能化水平”；浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院食品科學(xué)研究所所長郜海燕研究員也給作品給出了高度評(píng)價(jià)，“具有重要的經(jīng)濟(jì)社會(huì)意義，值得進(jìn)一步推廣”。 項(xiàng)目的特色之處在于：1）從相關(guān)的農(nóng)業(yè)科技文獻(xiàn)知識(shí)、常識(shí)性知識(shí)、用戶經(jīng)驗(yàn)、農(nóng)業(yè)專家以及相關(guān)作物數(shù)據(jù)的挖掘分析得到較為綜合性的知識(shí)，根據(jù)復(fù)雜系統(tǒng)方法論，構(gòu)建農(nóng)作物知識(shí)領(lǐng)域本體庫，并綜合考慮溫度、濕度、光照、土壤有機(jī)質(zhì)等因素，采用規(guī)則的方法進(jìn)行知識(shí)表示，構(gòu)建了支持茶葉、花卉、柑橘等多種作物生產(chǎn)的知識(shí)庫，基于該方法提出模糊控制推理機(jī)制，構(gòu)建其自適應(yīng)模型，為上層應(yīng)用和決策提供了知識(shí)基礎(chǔ)，同時(shí)采用優(yōu)化閉環(huán)控制方法，進(jìn)行基于本體知識(shí)庫的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的優(yōu)化；2）針對(duì)精細(xì)農(nóng)業(yè)多環(huán)境因子多維、動(dòng)態(tài)、不確定等特性，采用小波變換聚類、模糊積分等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)因子數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，以支持環(huán)境調(diào)控與綜合管理決策，如在茶場(chǎng)中根據(jù)聚類結(jié)果對(duì)不同大棚、大棚的不同區(qū)塊進(jìn)行適當(dāng)?shù)氖┓?、灌溉、噴霧等精細(xì)管理和相似服務(wù)；3）提出了層次化的無限傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸與融合方法，研究了層次化的數(shù)據(jù)融合機(jī)制和節(jié)點(diǎn)信任評(píng)估方法，包括無線傳感器節(jié)點(diǎn)內(nèi)數(shù)據(jù)融合和簇首節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)融合，在發(fā)布查詢請(qǐng)求和采集感知數(shù)據(jù)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，能夠比較有效地降低能量消耗、提高整體的數(shù)據(jù)通信質(zhì)量。 研發(fā)過程中，團(tuán)隊(duì)成員的知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況包括兩項(xiàng)正在申請(qǐng)的專利（一種分布式監(jiān)控系統(tǒng)及其組態(tài)方法和網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)信任評(píng)估方法）、兩個(gè)軟件著作權(quán)（基于分布式海量數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)管理與分析軟件，2010SR069734；面向精細(xì)農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)與控制的無線采集軟件，浙ZD-2010-1779）和8篇學(xué)術(shù)論文。
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作品專業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 目前的精細(xì)農(nóng)業(yè)缺乏一整套解決方案：包括作物生產(chǎn)環(huán)境的智能監(jiān)測(cè)、作物生長狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控、海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集與挖掘分析，以及為農(nóng)產(chǎn)品精細(xì)耕作提供決策支持的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)的智能監(jiān)測(cè)與服務(wù)系統(tǒng)為精細(xì)農(nóng)業(yè)提供較完整的監(jiān)測(cè)服務(wù)和決策支持，提升了部分高端農(nóng)作物精細(xì)耕作智能化水平。通過研究農(nóng)田數(shù)據(jù)的采集與發(fā)送，作物的知識(shí)庫及推理機(jī)制，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘等，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。系統(tǒng)在杭州西湖龍井茶、臺(tái)州柑橘等農(nóng)場(chǎng)得到應(yīng)用，驗(yàn)證了其有效性和可推廣性。 創(chuàng)新點(diǎn)：構(gòu)建農(nóng)作物知識(shí)的領(lǐng)域本體庫，通過模糊控制推理機(jī)制，構(gòu)建其自適應(yīng)模型，并采用優(yōu)化閉環(huán)控制方法，對(duì)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化；針對(duì)精細(xì)農(nóng)業(yè)多環(huán)境因子動(dòng)態(tài)、不確定等特性，采用小波變換聚類等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)因子數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，以支持環(huán)境調(diào)控與綜合管理決策；提出了層次化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸與融合方法，研究了層次化的數(shù)據(jù)融合機(jī)制和節(jié)點(diǎn)信任評(píng)估方法，能夠有效地降低能量消耗、提高數(shù)據(jù)通信質(zhì)量。 關(guān)鍵技術(shù)：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、面向精細(xì)農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘方法、農(nóng)作物知識(shí)本體建模方法、模糊控制推理機(jī)制等。 技術(shù)指標(biāo)：系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確和及時(shí)的采集到溫度、濕度等環(huán)境數(shù)據(jù)，通過傳感器的信息處理，準(zhǔn)確率能到達(dá)到95%以上；系統(tǒng)具有比較完備的作物知識(shí)庫，能夠?qū)囟?、濕度、病蟲害等生長因素進(jìn)行推理，提供決策方案；減少有機(jī)肥使用量8%以上，節(jié)水節(jié)能10%以上，減少農(nóng)藥使用量20%以上，提升產(chǎn)量，降低人工投入50%以上。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 現(xiàn)有精細(xì)農(nóng)業(yè)缺少對(duì)作物從生產(chǎn)環(huán)境的智能監(jiān)測(cè)到農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的監(jiān)控、挖掘分析，以及提供專家系統(tǒng)決策支持的一整套解決方案，本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)的智能監(jiān)測(cè)與服務(wù)系統(tǒng)為精細(xì)農(nóng)業(yè)提供較完整的監(jiān)測(cè)服務(wù)和決策支持，提升了某些高端作物的精細(xì)耕作智能化水平。項(xiàng)目研究農(nóng)田數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與發(fā)送，作物的知識(shí)庫及其推理機(jī)制，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘等，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。在系統(tǒng)的研發(fā)中解決了一些問題，提出了一些方法，并在系統(tǒng)實(shí)施應(yīng)用中得到了驗(yàn)證，團(tuán)隊(duì)工作有以下先進(jìn)和創(chuàng)新之處： 1）方法的創(chuàng)新?；趶?fù)雜系統(tǒng)方法論，提出面向作物領(lǐng)域的本體知識(shí)庫及其模糊控制的推理機(jī)制，構(gòu)成一個(gè)分布式開放式知識(shí)推理環(huán)境，包括基于領(lǐng)域知識(shí)的本體庫的建立、基于規(guī)則知識(shí)表示方法的構(gòu)建等。 2）技術(shù)的創(chuàng)新。構(gòu)建包括精細(xì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域相關(guān)的農(nóng)業(yè)科技文獻(xiàn)知識(shí)、常識(shí)性知識(shí)、農(nóng)戶的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以及農(nóng)業(yè)專家提供的知識(shí)庫，通過優(yōu)化閉環(huán)控制和海量歷史數(shù)據(jù)的挖掘來動(dòng)態(tài)更新專家知識(shí)庫，使得專家系統(tǒng)的決結(jié)果更準(zhǔn)確。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- [1] 獲得本省"挑戰(zhàn)杯"大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競(jìng)賽 特等獎(jiǎng)（2011年5月） [2]"支持精細(xì)農(nóng)業(yè)的WSN智能檢測(cè)與生產(chǎn)系統(tǒng)軟件"通過本省電子產(chǎn)品檢驗(yàn)所的軟件測(cè)評(píng) [3] Feature extracting of business data streams with concept-drifting [J], Accepted by Journal of Convergence Information Technology. (EI, JA收錄)，已錄用 （導(dǎo)師、團(tuán)隊(duì)成員1，2011，韓國） [4] 基于小波網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流偶合特征聚類方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，已錄用 （導(dǎo)師、團(tuán)隊(duì)成員5，2011，北京.） [5] Application Study of precision agriculture based on ontology in the Internet of Things Environment. 2010 3rd International Conference on Computational Intelligence and Industrial Application. (EI)（團(tuán)隊(duì)成員2、團(tuán)隊(duì)成員3、團(tuán)隊(duì)成員1，2010，武漢）
作品所處階段
- 已經(jīng)形成一套能為精細(xì)農(nóng)業(yè)提供較完整的監(jiān)測(cè)服務(wù)和決策支持的系統(tǒng)，現(xiàn)處于實(shí)施應(yīng)用階段。
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 專利實(shí)施許可-普通許可。
作品可展示的形式
- 作品可通過圖片、錄像等形式展示。
使用說明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)的智能監(jiān)測(cè)與服務(wù)系統(tǒng)為精細(xì)農(nóng)業(yè)提供較完整的監(jiān)測(cè)服務(wù)和決策支持，提升了某些領(lǐng)域的精細(xì)耕作智能化水平。與國內(nèi)外同類系統(tǒng)比較，作品的優(yōu)勢(shì)有：在規(guī)模上，本系統(tǒng)是多主體、多知識(shí)庫的，具有領(lǐng)域擴(kuò)展性；在推理機(jī)制上，本系統(tǒng)采用模糊控制推理機(jī)制協(xié)同工作，在一定的控制策略下針對(duì)綜合數(shù)據(jù)庫中的當(dāng)前信息，識(shí)別并選取知識(shí)庫中對(duì)當(dāng)前問題求解有用的知識(shí)進(jìn)行推理；在監(jiān)控服務(wù)上，本項(xiàng)目使用無線傳感器采集，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)收集統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在專家系統(tǒng)支持下實(shí)施變量作業(yè)，減少人力維護(hù)成本；在知識(shí)智能處理上，本系統(tǒng)提出一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘出潛在的知識(shí)，進(jìn)行自適應(yīng)更新、擴(kuò)展知識(shí)庫。 作品成果在杭州西湖龍井茶大棚基地、臺(tái)州柑橘種植基地等農(nóng)場(chǎng)得到應(yīng)用，取得初步成效：由該系統(tǒng)支持的精細(xì)化生產(chǎn)能提高效率、降低成本，增加農(nóng)民收入；減少化肥和農(nóng)藥使用量，減少環(huán)境污染，增強(qiáng)抵御病蟲害的能力。作品得到農(nóng)科院茶葉科學(xué)研究所試驗(yàn)場(chǎng)、省農(nóng)科院食品科學(xué)研究所專家的認(rèn)可，系統(tǒng)具有重要的經(jīng)濟(jì)社會(huì)意義，值得進(jìn)一步推廣。
同類課題研究水平概述
- 精細(xì)農(nóng)業(yè)的實(shí)踐，以色列等國家開始較早。在美國，精細(xì)農(nóng)業(yè)應(yīng)用最廣的是玉米、之后是小麥、大豆、甜菜、土豆等作物，對(duì)西紅柿、棉花、花生、葡萄產(chǎn)量傳感器研究的進(jìn)入試驗(yàn)階段。一些亞洲國家開始研究應(yīng)用于甘蔗、茶葉、水稻等的產(chǎn)量信息采集技術(shù)。 目前，精細(xì)農(nóng)業(yè)思想已開始在我國傳播，且已引起科技和產(chǎn)業(yè)界的重視。北京和上海精細(xì)農(nóng)業(yè)示范工程項(xiàng)目已開始啟動(dòng)實(shí)施。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)精細(xì)農(nóng)業(yè)研究中心、中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院土肥所、浙江大學(xué)農(nóng)業(yè)工程與食品科學(xué)學(xué)院、河北農(nóng)業(yè)大學(xué)、西北農(nóng)林科技大學(xué)、華南農(nóng)業(yè)大學(xué)等單位，近兩年來先后引進(jìn)GPS、GIS、RS設(shè)備開展了相關(guān)研究工作。農(nóng)作物生長性狀遙感監(jiān)測(cè)、土壤養(yǎng)分和水分快速監(jiān)測(cè)、作物生長模型、專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、施肥、噴藥、灌溉的智能化技術(shù)研究已在中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國科學(xué)院、中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院、北京市農(nóng)林科學(xué)院、河北農(nóng)業(yè)大學(xué)、合肥智能研究所等單位展開。中國科學(xué)院南京土壤所、中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院土肥所、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院等單位在國家基金委和中國科學(xué)院的資助下，基本完成了能與國際接軌的中國土壤系統(tǒng)分類，并在基層分類研究做了深入工作，對(duì)精細(xì)農(nóng)業(yè)實(shí)施中的基本數(shù)據(jù)詳查和數(shù)字化及已有資料的轉(zhuǎn)換具有重要指導(dǎo)作用。農(nóng)田節(jié)水灌溉智能監(jiān)控系統(tǒng)、溫室和水體環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)已在全國十多個(gè)省市得到推廣。 盡管現(xiàn)有支持精細(xì)農(nóng)業(yè)的監(jiān)測(cè)與生產(chǎn)系統(tǒng)的研發(fā)取得了一定成果，但仍普遍存在信息采集、監(jiān)測(cè)和服務(wù)的智能化等技術(shù)瓶頸，缺少對(duì)作物從生產(chǎn)環(huán)境的智能監(jiān)測(cè)到農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的監(jiān)控、挖掘分析，以及提供專家系統(tǒng)決策支持的一整套解決方案。針對(duì)現(xiàn)有的不足，本項(xiàng)目根據(jù)精細(xì)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)特性，將模糊控制理論、本體建模與智能信息挖掘等技術(shù)有效的運(yùn)用到該系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)與服務(wù)過程的智能化。 與國內(nèi)外同類相關(guān)系統(tǒng)比較，作品的優(yōu)勢(shì)有：在規(guī)模上，本系統(tǒng)是多主體、多知識(shí)庫的；在應(yīng)用領(lǐng)域上，本系統(tǒng)可應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)，化工等；在推理機(jī)制上，本系統(tǒng)采用模糊控制推理機(jī)制，在其控制策略下針對(duì)綜合數(shù)據(jù)庫中的當(dāng)前信息，識(shí)別和選取知識(shí)庫中對(duì)當(dāng)前問題求解有用的知識(shí)進(jìn)行推理；在監(jiān)控服務(wù)上，本項(xiàng)目使用無線傳感器采集，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)收集統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在專家系統(tǒng)支持下實(shí)施變量作業(yè)，減少人力維護(hù)成本；在知識(shí)智能處理上，本系統(tǒng)提出一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)的方法，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘出潛在的知識(shí)，進(jìn)行自適應(yīng)更新，擴(kuò)展更新知識(shí)庫。
