农林“四情”监测系统

大棚是农业生产摆脱自然条件制约，实现反季节生产，提高土地出产率、增加作物产量的重要现代化农业设施。一切生物都有其生长所需的适宜环境。对于作物而言，其生长发育、代谢水平、物质合成与积累除取决于其本身的遗传特性外，还决定于其在一定时间尺度内所交互的各个环境因子。现代大棚之所以能够获得速生高产、优质高效的农产品，就在于其能够在很大程度上摆脱地域、季节或恶劣气候等自然条件的制约，构造出一个相对独立且近乎理想的人工气候小环境，从而实现周期性、全天候、反季节的工厂化规模生产。

通过对大棚环境进行“四情”（墒情、苗情、虫情、灾情）监测预警。系统以先进的无线传感器、物联网等信息技术为基础，由相关硬件组成。各级用户通过Web、PC与移动客户端可以访问数据与系统管理功能，对每个监测点的病虫状况、作物生长情况、灾害情况、空气湿度等各种作物生长过程中重要的参数进行实时监测、管理。系统对作物实时远程监测与诊断，提供智能化、自动化管理决策，是农业技术人员管理农业生产的“千里眼”和“听诊器”。

农林“四情监测”系统架构图

农林“四情”监测系统组成部分

（一）墒情监测系统

无线墒情监测系统主要负责采集农林种植生产环境信息，包括：土壤水分/盐分、土壤温湿度、空气温/湿度、降雨量、风速/风向等诸多环境信息，上传至服务器并控制相关设备。墒情信息可以实时直观展现在行政区划地图上，方便管理人员通过列表、图表的方式查看详细墒情信息，也可以定时将采集到的各种数据通过无线网络发送到监测平台或者管理人员的手机上，方便指导农业生产并有效形成气象灾害预警,以便相关部门及时采取措施，降低灾害损失。

（二）苗情监测系统

田间作物无线苗情监测系统，可定时采集作物、植物生长发育状态和各类生物在自然状态下的动态、病虫害活动的图片（包括日光图片和夜间的红外图片），进行田间物候的远程连续定位摄像，并将采集的图片自动上传到远程物联网监控服务平台，实现植保监测人员的远程物候观测可监测株高、果实膨大、茎粗变化、茎流量、叶片大小厚薄、叶面温度和湿度、二氧化碳浓度等。智慧农业平台专家系统综合利用这些信息，可以分析植物生长状况，进而可以利用其来进行温室内温度、湿度、光照度、二氧化碳浓度、水肥营养的调控。图像采集效果图如下：

（三）虫情监测系统

进入21世纪以来，受全球气候、耕作制度变化和农产品贸易激增等因素影响，农作物重大有害生物呈持续重发态势。以2009年为例，全国农作物因病、虫、草、鼠为害造成产量损失分别高达368亿公斤以上，直接经济损失超过1000亿元人民币，对农业生产造成了严重的影响。农业病虫害发生信息的获取是病虫害监测预警和精准防治的重要前提。目前，农作物病虫害监测信息的采集主要采取虫情测报灯监测、病虫观测场调查和大田普查相结合的方式，大部分数据都要通过测报技术人员深入田间调查计数。传统的调查方法费时费力，难以达到准确预测预报的效果。为了解决病虫监测数据获取上费时费力的问题，新兴的自动识别与计数技术不断被探索，目前主要的监测技术有图像识别、红外传感器监测、声音特征检测、雷达监测等，这些技术的发展提高了病虫自动识别与计数的效率。基于图像的病虫害识别技术具有分类准确率高和智能化等优点，目前已成为农业病虫害识别的热点。其步骤一般包括图像采集、图像预处理、特征提取、模式识别，其中图像特征提取、模式识别是图像识别技术的核心。

系统通过搭建在田间的智能虫情监测设备，可以无公害诱捕杀虫，绿色环保，利用无线网路，定时采集现场图像，自动上传到远端的AI智慧农业平台，工作人员可随时远程了解田间虫情情况与变化，制定防治措施。

（四）灾情监测系统

用户通过视频系统可以清晰直观的实时远程查看种植区作物的生长及病虫害情况，并对突发性异常事件的过程进行及时监视和记忆，用以提供及时高效的指挥和调度。

自动监测识别系统框架