基于物联网三维GIS的农业智能化管理系统研究

齐东兰QI Dong-lan；魏永强WEI Yong-qiang

（①陕西职业技术学院，西安 710100；②西安测绘研究所，西安 710054）

0 引言

农业是国民经济的重要产业[1]，传统的农业管理通过人工现场勘查的方式判断农作物的生长情况，效率不高，且会造成一定的人力资源浪费；随着互联网、物联网等技术的发展，为农业的智能管理提供了条件。葛文杰等[2]对农业物联网的概念和技术体系进行了阐述，总结出国内外农业物联网感知技术、通讯传输技术和应用关键技术，指出了我国的农业物联网发展存在应用局限性、产品不够丰富、农业物联网数据没有得到充分挖掘利用等问题，为我国农业物联网的发展提供了方向。李道亮等[3]对农业传感器工艺、农业信息传输技术、农业业务模型等方面提出了多方面具体的要求，为农业物联网的发展提供了技术依据。潘荣敏[4-7]等利用无线传感器网络、物联网等技术，设计了一套基于物联网技术的农业物联网建库系统，研究了农业智能管理系统的应用。本文在前人研究的基础上，研究农业物联网技术和数据传输加密技术，将物联网监控系统和三维应用系统相结合，逼真地展现区域的三维地理环境、实时展示农业物联网监测点信息，包括空气温度及湿度、光照、CO2浓度、土壤温度及湿度、病虫害等环境参数。可以根据具体的应用需求，对监测点信息进行分析处理，并以直观的图表、文字、视频等多种方式展示分析结果，实现对农业的高效益规模化管理。

1 关键技术研究

1.1农业物联网数据云存储技术 农业物联网通过红外感应器、激光扫描、射频识别、全球定位系统等设备，在互联网技术的基础上，融合传感器、信息处理、无线网络等技术，获取农作物生长的实时数据。这些数据具有种类繁多、数据量大、实时性要求高等特点，如何有效存储农业物联网数据以更好地应用到农业生产中是急需解决的问题。云计算能够解决数据海量存储问题，可以提高数据库的访问效率、性能和稳定性。

本文通过搭建大数据平台Hadoop集群环境，建设以云存储、云服务为核心的物联网数据管理中心，提供数据分类、数据管理、数据分发功能。数据分类功能将传感器数据按不同类型分类，例如温度信息、湿度信息、GNSS信息等；数据管理功能实现海量传感器数据的实时存储并建立存储缓冲池，设置数据应用接口以便未来应用扩展；数据分发功能通过提供数据实时分发接口，实时向系统推送数据。

将所有农业物联网数据存储在Hadoop集群环境下的各分布式数据库HBase中，通过Hive数据仓库工具来对数据进行存储管理。利用并行计算，把实时获取的物联网数据分解为成百上千个小数据集，每个（或若干个）数据集分别由集群中的一个节点进行处理并生成中间结果，然后将这些中间结果采用并行计算的方式进行合并，形成最终结果进行数据分发，从而实现海量数据的快速存储和并发访问。

以传统RDBMS技术和云计算技术两套方案分别建设农业物联网数据存储环境，从数据并发访问的角度对两种存储方式进行压力测试，结果见表1。可见，两种方式都能保证所有并发访问，但云计算技术下的数据并发效率明显优于传统单机方式，尤其是数据量增加的情况下，其优势更加明显。

表1 RDBMS技术和云计算技术存储方案的并发访问效率对比

1.2基于RSA的数据加密技术RSA公钥密码体制是由Rivest、Shamirh和Adleman三人在1978年提出的[8]，已成为公钥数据加密的标准。它使用相互关联的一对密钥：一个公钥和一个私钥[9-10]，公钥是公开信息，而私钥是需要保密的，基于加密和解密算法进行数据的加解密处理。数据从物联网数据中心到三维应用系统要经过3G/4G无线网络，到达运营商基站，再通过运营商基站接入互联网，最终被对方接收。在这个过程中，数据要经过数次中转，每一次中转都有被窃听和截断的风险。为了保证系统中农业物联网数据在实时传输过程中的安全性，必须在数据发送前对数据进行加密，待接收到数据后进行解密。物联网数据中心和三维应用系统之间传输信息时通过RSA非对称密码算法进行数据加密处理。物联网数据中心和三维应用系统各产生一组RSA非对称密钥，双方保存好私钥，公钥提供给对方。物联网数据中心使用三维应用系统的公钥对农业信息进行加密处理，三维应用系统使用自己的私钥进行解密，解析出需要的信息；同样，三维应用系统使用物联网数据中心提供的公钥将分析出的预警数据进行加密处理，将数据传送到物联网数据中心，然后使用自己的私钥进行解密，得到需要的信息，如图1所示。

图1 数据加解密过程

2 农业三维应用系统架构

系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构，利用SuperMap iServer提供场景服务，基于SuperMap iClient3D for Plugin进行客户端开发。将三维模型服务与物联网数据中心实时获取的传感器数据相互关联，在Web端逼真地展现农业区域三维地理环境、以多种形式实时显示物联网监测点信息，并提供分析功能。系统由三维应用系统数据服务层、物联网数据服务层和应用层组成，系统架构如图2所示。①三维应用系统数据服务层：为系统提供三维数据服务，包括数据层和服务层。数据层由地形数据、影像数据和三维模型数据组成，其中三维模型数据包括重要物联网监测点（安装设备的大棚、露天监测点）的精细模型，该模型的编号与物联网监测点建立一一对应关系；使用SuperMap iServer对数据进行服务发布，分别对应地形服务、影像服务、三维模型服务，为应用层提供服务支持。②物联网数据服务层，负责农业信息的存储和管理，维护农业数据之间的相互关系，并提供数据备份功能，包括感知层、传输层和服务层。感知层利用传感器、读卡器、音视频采集器等实时获取农业信息，包括温度、相对湿度、pH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等信息；传输层通过各种网络与互联网的融合，实时准确地将数据传递到服务层；服务层对接收到的数据进行解析、分类、判断后将有效数据存入数据库，并提供数据分发服务。服务层采用云计算架构模式，通过搭建云平台进行系统资源的整合，提升性能。③应用层，包括系统的三维场景浏览、量测、查询等基本地图操作，农业物联网信息的多形式实时展示以及分析处理等应用。

图2 农业物联网三维应用系统架构

3 系统功能设计与应用

系统主要由三大功能模块组成：基本操作、物联网信息查询与展示模块、分析预警模块，如图3所示。

图3 系统功能结构

3.1基本操作 包括三维场景浏览展示、标注、场景自动飞行、三维量测；地图的放大、缩小、全幅、漫游、旋转等基本的场景浏览功能；预先设计飞行路线、设定相关参数（如飞行速度、飞行总时间、是否锁定方位角、高程等），然后自动飞行，以身临其境的方式进入管理区域。

3.2物联网信息查询与展示模块 包括物联网基本信息展示、物联网动态监测信息展示、物联网监测的视频实时播放与历史视频回放。通过在三维系统中接入农业物联网信息，以文本形式展示基本信息；以仪表盘、折线图等形式实时展示监控传感器采集的数据；通过获取监控视频通道，实时展示监控区内的影像，也可以根据时间段查看历史监控影像，对农作物的生长进行全程监控。农业物联网数据的多种展现形式，直观地反映农作物生长的实时信息，并且能够快速及时地发现问题，准确定位问题农作物所在的位置，大大减轻工作量，并从整体上直观地为农作物种植提供更加科学的决策依据，如图4所示。

图4 农业物联网信息实时展示界面

3.3分析模块 该模块将接收到的农业物联网数据实时存入数据库，并进行分析处理，支持某时间段之内的历史信息查询，以便详细观察该时间段内的具体情况，为用户提供分析决策依据。用户可以自定义农作物的生长环境参数范围，根据该范围值判断是否超出预警阈值，如果超出阈值，通过获取预警类型的参数之后，计算出相应的编号，发送预警信息，如表2所示。

表2 农业分析预警数据

4 结束语

本文针对农业智能管理的需求，提出了将物联网监控系统和农业三维应用系统相结合的解决方案，利用云计算技术，解决了农业网联网海量数据的高效管理；基于SuperMap三维开发平台，采用三维建模、物联网数据云存储、数据加密等技术，设计开发了农业物联网的三维应用系统；以文字、图形、视频等多种形式实时展示物联网信息，提供农业信息的预警分析功能，为农作物日常生长管理提供了方便直观的方法；并在于洪区农业智能化管理中得到应用，对智慧农业进行了探索与实践。