農(nóng)機遠(yuǎn)程智能管理平臺研發(fā)及其應(yīng)用

　　摘要: 本研究針對農(nóng)機管理實時數(shù)據(jù)少、農(nóng)機實時作業(yè)監(jiān)管困難、服務(wù)信息不對稱等問題，首先提出專業(yè)化遠(yuǎn)程管理平臺設(shè)計時應(yīng)具有五大原則：專業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化、云平臺、模塊化以及開放性。基于這些原則，本研究設(shè)計了基于大田作業(yè)智能傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、定位技術(shù)、遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)的可定制化的通用農(nóng)機遠(yuǎn)程智能管理平臺。平臺分別為各級政府管理部門、農(nóng)機合作社、農(nóng)機手、農(nóng)戶設(shè)計并實現(xiàn)了基于WebGIS 的農(nóng)機信息庫及農(nóng)機位置服務(wù)、農(nóng)機作業(yè)實時監(jiān)測與管理、農(nóng)田基礎(chǔ)信息管理、田間作物基本信息管理、農(nóng)機調(diào)度管理、農(nóng)機補貼管理、農(nóng)機作業(yè)訂單管理等多個實用模塊。研究著重分析了在當(dāng)前的技術(shù)背景下，平臺部分關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)方法，包括采用低精度GNSS定位系統(tǒng)前提下的作業(yè)面積的計算方法、GNSS定位數(shù)據(jù)處理過程中的數(shù)據(jù)問題分析、農(nóng)機調(diào)度算法、作業(yè)傳感器信息的集成等，并提出了以地塊為核心的管理平臺建設(shè)思路;同時提出農(nóng)機作業(yè)管理平臺將逐步從簡單作業(yè)管理轉(zhuǎn)向大田農(nóng)機綜合管理。本平臺對同類型管理平臺的研發(fā)具有一定的參考與借鑒作用。

　　本文源自智慧農(nóng)業(yè)(中英文)【2020年第2期】《智慧農(nóng)業(yè)(中英文)》(季刊)是國家新聞出版署批準(zhǔn)、國內(nèi)外公開發(fā)行的農(nóng)業(yè)工程類學(xué)術(shù)期刊，由中華人民共和國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部主管，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所主辦，《智慧農(nóng)業(yè)(中英文)》編輯委員會學(xué)術(shù)指導(dǎo)，《智慧農(nóng)業(yè)(中英文)》編輯部編輯出版。

　　關(guān)鍵詞: 傳感技術(shù);數(shù)據(jù)融合;管理平臺;大田農(nóng)業(yè)機械;物聯(lián)網(wǎng);GNSS

　　1 引 言

　　實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械化是提高中國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的重要環(huán)節(jié)，對建設(shè)中國特色現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)具有重要支撐作用。近幾年隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，農(nóng)業(yè)機械不斷向?qū)I(yè)化、高效化、自動化、信息化與智能化的方向快速發(fā)展。其信息化與智能化不僅體現(xiàn)在農(nóng)機具作業(yè)實施過程中，也體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)及農(nóng)機作業(yè)管理中。針對政府農(nóng)業(yè)作業(yè)監(jiān)管困難、農(nóng)忙時間農(nóng)機資源分配難以協(xié)調(diào)、農(nóng)機實際運行效率難以度量等問題，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在農(nóng)機上安裝位置傳感器、作業(yè)傳感器等傳感器，建立農(nóng)機智能管理平臺，從而充分發(fā)揮各種農(nóng)業(yè)機械的效率與作用，更好地實現(xiàn)農(nóng)業(yè)精細(xì)作業(yè)以及節(jié)能環(huán)保的要求是當(dāng)下大田農(nóng)事管理研究的熱點之一。

　　雖然國外也有農(nóng)機作業(yè)及管理相關(guān)平臺的建設(shè)，但在技術(shù)完整性方面還有待進(jìn)一步提高。如Wang等[1]建立了一個基于無線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器，用于存儲來自摘棉機、智能農(nóng)噴灑裝置和變量施肥裝置的數(shù)據(jù)。類似的商業(yè)化農(nóng)機管理平臺還有一些大型農(nóng)機廠家的專用平臺，如美國John Deere公司的FarmSightTM農(nóng)業(yè)管理平臺、美國Trimble公司的Trimble Ag Software農(nóng)場管理平臺等。這類管理系統(tǒng)在技術(shù)上主要解決了大田中部分作業(yè)相關(guān)信息的獲取，在應(yīng)用范圍上，主要負(fù)責(zé)特定農(nóng)場范圍內(nèi)大田農(nóng)業(yè)作業(yè)相關(guān)的各種數(shù)據(jù)的獲取與采集，通?？舍槍μ囟ǖ貐^(qū)完成歷年各類數(shù)據(jù)積累與分析。從實際應(yīng)用角度，國外農(nóng)機管理平臺通常是特定大型農(nóng)機企業(yè)為了更好地使用農(nóng)機而開發(fā)的農(nóng)機專用平臺，而不是從政府、合作社、農(nóng)戶全方位考慮的不同需求的平臺，平臺的通用性不強，不適合在中國廣泛應(yīng)用。

　　中國農(nóng)機行業(yè)在經(jīng)歷了約十五年的快速發(fā)展期之后，正處于從傳統(tǒng)農(nóng)機向現(xiàn)代農(nóng)機轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期。在國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)、科學(xué)技術(shù)部“十三五”國家重點研發(fā)計劃等重大專項和地方政府的支持下，農(nóng)業(yè)裝備智能化、農(nóng)業(yè)系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控及農(nóng)業(yè)信息化等方面獲得了較快發(fā)展。在遠(yuǎn)程深松作業(yè)監(jiān)測與收獲作業(yè)統(tǒng)計方面，劉碧貞等[2]研發(fā)了基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BeiDou Navigation Satellite System，BDS)和全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)的谷物收割機作業(yè)綜合管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了谷物收割機作業(yè)數(shù)據(jù)(包括谷物產(chǎn)量測量、收割面積和收割機作業(yè)地理位置信息等)的采集。在農(nóng)機管理及農(nóng)機作業(yè)管理方面的管理平臺領(lǐng)域，劉振宇和梁建平[3]研發(fā)了基于BDS的農(nóng)機調(diào)度與作業(yè)平臺，實現(xiàn)了農(nóng)機調(diào)度和作業(yè)監(jiān)控管理的全流程服務(wù)，廣泛應(yīng)用于百余家農(nóng)機合作社的6000余臺農(nóng)機。葉文超等[4]和張俊藝等[5]研發(fā)了基于共享農(nóng)機模式的農(nóng)機調(diào)度與管理平臺，拓寬了農(nóng)場主和機手之間的信息共享渠道，實現(xiàn)了農(nóng)機信息采集與智能調(diào)度。劉娜[6]引入智慧城市快遞系統(tǒng)研發(fā)了農(nóng)機信息化綜合服務(wù)平臺，實現(xiàn)了農(nóng)田地塊規(guī)劃、農(nóng)機導(dǎo)航定位、農(nóng)機調(diào)度分配及信息反饋等綜合智能化服務(wù)。王春山等[7]研發(fā)了以農(nóng)戶和機手為服務(wù)對象的智慧農(nóng)機調(diào)配管理平臺，集成了農(nóng)機智能調(diào)度和農(nóng)機作業(yè)面積測量算法，提高了機手收益并減少了作業(yè)面積測量成本。姚強等[8]開發(fā)了農(nóng)業(yè)機械遠(yuǎn)程管理信息系統(tǒng)，實現(xiàn)了機手、農(nóng)機信息在線遠(yuǎn)程管理和農(nóng)機維修保養(yǎng)在線記錄功能?，F(xiàn)階段農(nóng)機管理及農(nóng)機作業(yè)管理平臺通常為政府、農(nóng)戶或農(nóng)機作業(yè)的某個方面的管理服務(wù)[9,10]，缺少能夠為農(nóng)戶、合作社、農(nóng)機企業(yè)和政府協(xié)同服務(wù)，并適用于各種不同農(nóng)機作業(yè)的更加靈活的管理系統(tǒng)。

　　針對上述研究現(xiàn)狀及農(nóng)機實時作業(yè)監(jiān)管困難、農(nóng)機作業(yè)信息收集難、服務(wù)信息不對稱等問題，改善農(nóng)機及農(nóng)機作業(yè)管理方法、改進(jìn)農(nóng)機作業(yè)信息流通方式、完善農(nóng)機作業(yè)評價方法與體系，提高農(nóng)機作業(yè)效率和使用效益、為農(nóng)戶/農(nóng)機手/農(nóng)機合作社/農(nóng)機企業(yè)/農(nóng)機管理人員提供全方位的服務(wù)體系的需要非常迫切。本研究通過集成大田作業(yè)智能傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System，GNSS)，并依托遙感技術(shù)(Remote Sensing，RS)和地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)，研發(fā)了一種較為通用的大田智能管理app及網(wǎng)絡(luò)平臺，實現(xiàn)對大田作物的智能化管理。

　　2 平臺總體設(shè)計

　　2.1　基本原則

　　大田農(nóng)機作業(yè)管理平臺的主要設(shè)計目標(biāo)是實現(xiàn)所有大田農(nóng)機作業(yè)相關(guān)信息的管理，其服務(wù)對象為所有與農(nóng)機作業(yè)有關(guān)的人員，包括政府各級相關(guān)管理部門、農(nóng)機合作社、農(nóng)機手、農(nóng)戶，以及農(nóng)機企業(yè)等。作為一個專業(yè)農(nóng)機作業(yè)管理服務(wù)平臺，其設(shè)計遵循以下幾方面的原則。

　?、賹I(yè)化：平臺所管理的參數(shù)應(yīng)包括農(nóng)機作業(yè)相關(guān)參數(shù)。

　?、跇?biāo)準(zhǔn)化：平臺使用的數(shù)據(jù)采集終端應(yīng)采用標(biāo)準(zhǔn)化的通訊協(xié)議，如TCP/IP等。目前農(nóng)機作業(yè)參數(shù)還沒有通用標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布，可以建立最小化的核心數(shù)據(jù)集，以保證通用性。另外，平臺應(yīng)能通過標(biāo)準(zhǔn)化的交互協(xié)議，與其它同類型的平臺交互通訊，以便數(shù)據(jù)共享。

　?、墼破脚_：平臺應(yīng)采用云平臺形式提供服務(wù)，通過大型云服務(wù)提供商，快速擴(kuò)展存儲空間與流量，支持農(nóng)機平臺上線量從數(shù)百臺至數(shù)萬臺的平穩(wěn)過渡。

　　④模塊化：通過模塊化的設(shè)計，可靈活組合、定制模塊功能，使集成平臺能無縫支持省、市、區(qū)(縣)模式的現(xiàn)有農(nóng)機管理機制，并能支持不同管理部門、不同角色的個性化定制。

　?、蓍_放性：平臺應(yīng)設(shè)計開放、通用性強的通訊協(xié)議，可以對接多種實時農(nóng)機傳感裝置。深松傳感器和植保噴施流量、壓力傳感器是最為常用的農(nóng)機作業(yè)傳感器，平臺通過通用的數(shù)據(jù)協(xié)議應(yīng)能支持還未出現(xiàn)的不同類型、不同品牌的傳感信號。

　　2.2　基本功能模塊設(shè)計

　　作為大田農(nóng)機作業(yè)管理平臺，首先完成與農(nóng)機作業(yè)過程有關(guān)的信息采集與管理，這些信息最終用于為農(nóng)戶、農(nóng)機手、合作社、農(nóng)機企業(yè)及農(nóng)機管理人員提供針對性的服務(wù)。因此，本平臺在整體設(shè)計上，首先考慮了不同農(nóng)機類型和不同農(nóng)業(yè)作業(yè)類型信息采集方法及傳感原理的差異，并根據(jù)不同類型的農(nóng)機相關(guān)從業(yè)人員的實際需求，梳理平臺功能。平臺框架如圖1所示。

　　圖 1　農(nóng)機智能管理平臺的系統(tǒng)框架圖

　　Fig. 1 Intelligent remote management system for agricultural machinery framework diagram

　　平臺在架構(gòu)上分為四層，基礎(chǔ)設(shè)施層主要代表了平臺所需的各種硬件組成部分，包括了各種位置和作業(yè)傳感器及數(shù)據(jù)傳輸終端、服務(wù)器及基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)配備等。通過基礎(chǔ)硬件設(shè)備獲取各種數(shù)據(jù)之后，經(jīng)數(shù)據(jù)資源庫層完成數(shù)據(jù)的管理，包括作業(yè)相關(guān)的動態(tài)數(shù)據(jù)、農(nóng)機及作業(yè)管理相關(guān)的靜態(tài)數(shù)據(jù)等。平臺的系統(tǒng)功能主要在業(yè)務(wù)邏輯層中實現(xiàn)，該層在基礎(chǔ)的軟件操作系統(tǒng)及數(shù)據(jù)管理接口、地理信息系統(tǒng)接口等支持之下。本研究重點對所得到的農(nóng)機管理及作業(yè)管理相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性功能開發(fā)，包括農(nóng)田管理、農(nóng)機基礎(chǔ)信息管理、作物管理、農(nóng)機位置管理、作業(yè)信息動靜態(tài)管理、補貼管理、訂單管理以及農(nóng)機故障實時診斷等;其中，農(nóng)機故障實時診斷通過讀取農(nóng)機實時故障碼來實現(xiàn)，需要與農(nóng)機廠家進(jìn)行合作開發(fā)。最頂層的用戶層描述了平臺的服務(wù)對象是所有與農(nóng)機應(yīng)用生命周期有關(guān)的人員，包括政府管理部門、農(nóng)機合作社、農(nóng)機手、農(nóng)戶、農(nóng)機企業(yè)等。平臺較為核心的模塊功能如下所述。

　　(1)農(nóng)機信息庫及農(nóng)機位置服務(wù)。農(nóng)機信息庫分為農(nóng)機靜態(tài)基礎(chǔ)信息庫和農(nóng)機作業(yè)動態(tài)信息庫。靜態(tài)信息庫管理基本農(nóng)機基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括農(nóng)機名稱、作業(yè)幅寬、生產(chǎn)廠家、功率等，并按農(nóng)機分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類管理。而對農(nóng)機作業(yè)過程、農(nóng)機作業(yè)供需信息等動態(tài)信息，本研究采用農(nóng)機動態(tài)服務(wù)庫記錄并管理，建立了基于WebGIS的農(nóng)機位置服務(wù)、農(nóng)機作業(yè)軌跡服務(wù)、農(nóng)機作業(yè)訂單服務(wù)、農(nóng)機調(diào)度服務(wù)等動態(tài)服務(wù)體系。服務(wù)體系分別采用手機app與Web端兩種方式體現(xiàn)，為方便用戶層即時管理并掌握農(nóng)機靜態(tài)信息與動態(tài)信息，設(shè)計了訂單系統(tǒng)，以解決農(nóng)忙時期農(nóng)機應(yīng)用緊張、農(nóng)機服務(wù)需求信息不對稱問題。

　　(2)農(nóng)機作業(yè)實時監(jiān)測。針對農(nóng)機作業(yè)信息難記錄、農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量難監(jiān)管的問題，對部分典型的農(nóng)機作業(yè)，如插秧作業(yè)、打藥作業(yè)、施肥作業(yè)、收獲作業(yè)、烘干過程等配備專業(yè)傳感設(shè)備，實現(xiàn)作業(yè)過程中關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行測量與記錄。并設(shè)計了具有開放性的數(shù)據(jù)協(xié)議，支持任何一種潛在的農(nóng)機作業(yè)傳感數(shù)據(jù)的實時接入?？筛鶕?jù)不同的要求，支持農(nóng)機作業(yè)圖像或視頻信息的實時傳送。通過對農(nóng)機作業(yè)的監(jiān)測，逐步研發(fā)科學(xué)的農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量評價方法。

　　(3)農(nóng)機作業(yè)管理。針對海量的農(nóng)機實時位置信息與傳感數(shù)據(jù)信息，在遠(yuǎn)程采集所有農(nóng)機信息及農(nóng)機作業(yè)有關(guān)信息(如農(nóng)機位置、作業(yè)狀態(tài)、作業(yè)面積、作業(yè)實時圖像、作業(yè)質(zhì)量等)后，可依據(jù)得到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行日、周、月的農(nóng)機作業(yè)統(tǒng)計、作業(yè)回顧等。針對農(nóng)機服務(wù)與管理特點，設(shè)計大數(shù)據(jù)分析模塊用于分析農(nóng)機作業(yè)效率、作業(yè)時間預(yù)測等。將數(shù)據(jù)分析與處理模塊以不同的形式嵌入到不同用戶版本的手機app及Web管理平臺中，以協(xié)助有關(guān)農(nóng)機人員在各種應(yīng)用場景下的管理工作，為管理人員提供管理決策的依據(jù)。

　　(4)農(nóng)田信息管理。農(nóng)田信息管理采用基于WebGIS控件的手機app及Web端，實現(xiàn)更便捷的農(nóng)田信息管理。首先由使用者在手機app或Web端將地塊信息的新建、編輯數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫中。平臺管理人員可以在平臺上看到自己所管轄區(qū)域內(nèi)的所有地塊及地塊信息。要顯示自己所管轄區(qū)域內(nèi)所有的地塊，平臺管理人員需點擊地塊分布，可以依據(jù)地塊名字的關(guān)鍵字進(jìn)行地塊搜索，可以了解該地塊的編號、名稱、面積、負(fù)責(zé)人等相關(guān)信息。上述農(nóng)田信息即為系統(tǒng)管理作業(yè)的分布底圖。

　　在本平臺研發(fā)過程中，研究人員注意到地塊在大型合作社管理中的重要性，強化了地塊及農(nóng)田管理功能，并將系統(tǒng)的核心由基于農(nóng)機作業(yè)為線索的管理轉(zhuǎn)向以地塊為核心的管理。地塊是農(nóng)場中變化最少的一個核心，所有的作業(yè)環(huán)節(jié)都發(fā)生在地塊上，農(nóng)機所有田間行為及其結(jié)果，都可以通過地塊進(jìn)行關(guān)聯(lián)。因此，地塊逐步成為系統(tǒng)的核心部分，將所有的農(nóng)機作業(yè)信息、作物生長信息進(jìn)行組合。

　　(5)訂單信息管理。農(nóng)機管理系統(tǒng)中的訂單是指有作業(yè)需求但沒有農(nóng)機的農(nóng)戶通過平臺發(fā)布作業(yè)需求，成為農(nóng)機作業(yè)訂單，農(nóng)機作業(yè)服務(wù)機構(gòu)可以通過平臺完成訂單任務(wù)。訂單管理可以查詢訂單日期、作業(yè)類型、預(yù)估金額、訂單狀態(tài)等信息，并以地區(qū)、作業(yè)類型、訂單狀態(tài)、用戶名或者合作社等條件篩選需要查找的訂單。訂單管理為農(nóng)忙時期的農(nóng)戶、農(nóng)機手、管理人員的信息不對稱問題提供了解決方案。

　　3 關(guān)鍵技術(shù)研究

　　和大田作物直接相關(guān)的作業(yè)主要有耕整地作業(yè)、種植作業(yè)、施肥作業(yè)、植保作業(yè)和收獲作業(yè)等，如果為農(nóng)場全過程管理考慮，還可以增加烘干作業(yè)的管理。其中烘干作業(yè)是靜態(tài)位置的作業(yè)，其它作業(yè)都是大田動態(tài)作業(yè)，作業(yè)信息中農(nóng)機在某時間點的位置信息是最基礎(chǔ)的信息。在位置信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)不同的作業(yè)需求可采集不同的信息，如插秧作業(yè)過程中的行距、糧食收獲作業(yè)過程中的含水量、深松過程中的耕地深度等，且不同類型的信息采集需要借助不同的傳感器來實現(xiàn)。智能農(nóng)機管理平臺中的傳感技術(shù)包括位置傳感、農(nóng)機作業(yè)狀態(tài)傳感及農(nóng)機作業(yè)環(huán)境傳感等。其中，農(nóng)機作業(yè)監(jiān)測傳感器是目前農(nóng)機研究領(lǐng)域的熱點之一。智能農(nóng)機管理平臺應(yīng)在功能接口上能夠支持多種不同的傳感器及其數(shù)據(jù)管理。以下就平臺設(shè)計過程中的若干關(guān)鍵技術(shù)加以說明。

　　3.1　農(nóng)機位置信息的獲取與分析

　　農(nóng)機作業(yè)管理系統(tǒng)中大多采用米級定位精度的GNSS。米級定位精度對農(nóng)機作業(yè)管理會產(chǎn)生一定的影響，本研究主要分析有關(guān)作業(yè)面積計算與精度分析、GNSS在機庫內(nèi)未正常關(guān)機判斷等問題。農(nóng)機作業(yè)面積計算是作業(yè)管理平臺的主要功能之一，通常采用GNSS實現(xiàn)農(nóng)機定位并進(jìn)行計算。如果采用基于實時動態(tài)載波相位差分(Real Time Kinematic，RTK)技術(shù)的GNSS，可以得到厘米級的高精度定位結(jié)果，沒有累積誤差。該技術(shù)非常適用于農(nóng)機自動導(dǎo)航過程[11,12]，但由于價格較高，無法大量地用于普通的農(nóng)機作業(yè)管理中。

　　3.1.1　基于柵格法的面積計算

　　本研究采用了柵格法完成地塊的面積計算，柵格的大小決定了面積計算的精度。算法的具體思路：首先將農(nóng)機作業(yè)經(jīng)緯度信息轉(zhuǎn)為平面坐標(biāo);根據(jù)地塊所在的范圍，確定地塊所在的柵格空間，將相鄰兩點的軌跡線結(jié)合農(nóng)機的幅寬，并標(biāo)記被幅寬覆蓋過的柵格，最后累計所有被覆蓋過的柵格，作為作業(yè)面積。

　　基于柵格的面積計算算法精度由柵格大小、GNSS定位系統(tǒng)的精度決定，且通過標(biāo)記某個柵格被重復(fù)記錄的次數(shù)，找到重復(fù)作業(yè)的區(qū)域，使作業(yè)面積不會重復(fù)計算，有利于打藥等作業(yè)的重復(fù)區(qū)域的判別，且可以較為便捷地扣除并標(biāo)記出沒有被作業(yè)覆蓋的區(qū)域。

　　3.1.2　GNSS精度引起的農(nóng)機作業(yè)面積估算誤差分析

　　由于米級GNSS精度較低，在農(nóng)機作業(yè)面積測量與估算時(圖2(a))，假設(shè)用一個GNSS接收機測量一個邊長為A的正方型地塊，由于GNSS的誤差，最后的GNSS軌跡落在虛框所在的區(qū)域，僅以外側(cè)虛框(假設(shè)邊長為B)為例進(jìn)行分析，如公式(1)。

　　(1)

　　其中，E為最大面積測量誤差率，%。

　　(a)　地塊邊界及誤差范圍示意圖

　　(b)　面積測量最大誤差率變化

　　圖2　不同邊長地塊在不同精度GNSS信號下的面積測量誤差率變化

　　Fig. 2 Area measurement errors rate of different side length parcels under different accuracy GNSS signals

　　假設(shè)地塊邊界在30~100 m范圍變化，不同的GNSS信號誤差分為：0.03、0.05、0.2、0.4、0.6、1、1.5和3 m，可以由公式(1)計算得到最終的最大面積誤差與地塊邊長和GNSS誤差之間的關(guān)系。大田測量時，通常要求測試誤差小于5%。由圖2可見，當(dāng)采用RTK精度等級的GNSS時，面積精度非常高，可以在任何大小的地塊上做精確地測量。而要達(dá)到5%的精度，所用的GNSS的精度應(yīng)達(dá)到0.4 m，大部分的普通農(nóng)機上的定位系統(tǒng)還無法達(dá)到這樣的精度。采用目前應(yīng)用最廣的GNSS米級定位系統(tǒng)，如以小塊的正方型地塊為例，被測地塊邊長應(yīng)在40 m以上，總面積約為1600 m2以上時，面積測量誤差可小于5%。如果采用的1.5 m誤差的GNSS信號，則需在大于3600 m2以上的地塊面積測量中，取得較為穩(wěn)定的結(jié)果。

　　3.1.3　散亂點集判別算法

　　GNSS信號的精度受環(huán)境影響較大，在開闊的農(nóng)田中，米級精度GNSS系統(tǒng)結(jié)果較為穩(wěn)定，可以達(dá)到農(nóng)機作業(yè)一般管理要求。但是實際使用中，有時發(fā)生農(nóng)機停在機庫，農(nóng)戶忘記關(guān)閉農(nóng)機發(fā)動機的現(xiàn)象。機庫中的GNSS仍在工作，由于機庫遮擋的影響，往往產(chǎn)生大量的飄移狀態(tài)的位置點，如圖3(a)所示。這樣的點集通常最后形成一組時間間隔長、軌跡占地面積很大的散亂點集，該點集占有地面積有時大于666.66 m2，干擾了正常作業(yè)面積自動判斷與計算。因此，本研究提出了一種散亂點集自動判斷算法，用于區(qū)別正常的農(nóng)機作業(yè)軌跡圖(3(b))，算法主要原理如下。

　　(a)　在機庫飄移GNSS點集

　　(b)　正常的農(nóng)機作業(yè)軌跡

　　圖3　機庫漂移與正常的農(nóng)機作業(yè)軌跡對比圖

　　Fig. 3 Comparison chart of hangar drift and normal agricultural machinery operation track

　　由于在本平臺中已計算得到了所有作業(yè)軌跡點的斜率，并要求算法盡可能簡潔，易于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。觀察圖3飄移點集與作業(yè)軌跡，可以發(fā)現(xiàn)漂移點集的相鄰兩點的斜率變化范圍較大，而面積相對正常作業(yè)面積始終偏小。平臺目前中的作業(yè)主要為耕地、插秧、收獲、施肥及植保噴藥作業(yè)，正常的作業(yè)軌跡為直線往復(fù)或繞行。分析圖3數(shù)據(jù)，正常農(nóng)機作業(yè)形成的往復(fù)式作業(yè)軌跡通常由很多平行線組成，只在地頭轉(zhuǎn)彎處有較大的斜率變化。繞行法也最終會生成在方向上相互垂直的二組平行直線，而散亂的GNSS點軌跡無規(guī)律，相鄰兩點的斜率變動大且無規(guī)律。散亂點中不會出現(xiàn)多條正常作業(yè)所生成的平行線。因此，算法的核心是判斷點集中是否有多條相互平行或垂直的直線。

　　常用的直線擬合方法有Hough變換及其變形[13，14]、最小二乘法、粒子群算法[15]、隨機一致性采樣法等。其中，隨機一致性采樣法對含有較多噪聲點的農(nóng)機作業(yè)軌跡直線擬合較果較好。但這類算法最終會針對所有輸入點得到一條擬合直線。由于在農(nóng)機正常作業(yè)點集中通常包含多條作業(yè)直線，且這類算法通常忽視點集的時間序列特點，因此，常規(guī)的直線擬合算法不合適用于機庫散亂點的判斷問題?；诖?，本研究提出了一種便捷的散亂點判別算法，算法步驟如下。

　　①點集去重復(fù)。

　?、诶霉?2)計算被測點集的所有點的斜率。

　　(2)

　　其中，

　　為投影后的緯度坐標(biāo)，m;

　　為投影后的經(jīng)度坐標(biāo)，m。

　?、塾尚甭视嬎愠銮昂笙噜弮蓚€點的角度值Ti。

　　④對于點集N中的每個點，當(dāng)前點Ni為中心，求出Ni前后5個點范圍內(nèi)，共11個點為一個窗口大小的角度均值;將11個點的窗口順序移動軌跡點集，得到每個點為中心的角度均值A(chǔ)i。

　　⑤求每個點的瞬時角度Ti與角度均值A(chǔ)i的偏差Ei，表現(xiàn)該點與該點處擬合直線斜率的瞬時角度偏差。

　　⑥從1個點開始，判斷是否存在時間連續(xù)的C個以上的點Ei值滿足直線要求閾值VE。

　　對正常人工駕駛的軌跡的作業(yè)路線進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)正常人工駕駛的農(nóng)機作業(yè)軌跡的角度偏差通常小于10°，偶爾一些跳點角度偏差達(dá)到15°以內(nèi)，而在轉(zhuǎn)彎處Ei明顯增大，這也與人工駕駛及采用低精度的GNSS相符合。因此，可以在直線部分找到連續(xù)的小于10°的Ei，而在散亂點集中，該Ei值的變化較大，無明顯規(guī)律。圖4顯示了散亂點及直線部分的斜率偏差指標(biāo)(換算成角度)分布。

　　(a)　散亂點角度偏差

　　(b)　田間部分從轉(zhuǎn)彎到直線的軌跡角度偏差變化

　　圖4　散亂點及田間部分的角度偏差示意圖

　　Fig. 4 Schematic diagram of the angular deviation of scattered points and field parts

　　由圖4(a)可見，散亂點的總體角度偏差大，而田間直線部分(圖4(b))角度偏差較小。基本在10°以內(nèi)。

　　上述算法主要驗證了是否可以在點集中找到多條相似斜率的連續(xù)直線段，即使是采用普通米級精度的GNSS信號，也可以過濾因機庫遮擋而生成的大量漂移點。對斜率的進(jìn)一步分析與計算可以得到更多有關(guān)作業(yè)軌跡的信息。如果農(nóng)機停在樹下或其它干擾物下，也可以用該方法進(jìn)行計算。而如果農(nóng)機是停在較為開闊的農(nóng)田中，由GNSS系統(tǒng)的精度可確保不會引起過大的漂移而干擾正常的面積計算。

　　3.2　農(nóng)機作業(yè)調(diào)度

　　對有較大農(nóng)機保有量的農(nóng)場，還應(yīng)提供適用于大量農(nóng)機作業(yè)管理的一些算法，如農(nóng)機調(diào)度算法[16-21]。

　　農(nóng)機調(diào)度的概念在現(xiàn)在大部分的農(nóng)機管理平臺中，大都設(shè)計為：操作人員主動觀察現(xiàn)在的農(nóng)機作業(yè)情況，通過電話、微信等人工的方式，進(jìn)行農(nóng)機的宏觀調(diào)度。本系統(tǒng)的訂單模塊與其類似。

　　本研究所提的農(nóng)機調(diào)度，是指已知當(dāng)前的作業(yè)需求、可得到的農(nóng)機數(shù)量等參數(shù)，通過建立一種帶時間窗農(nóng)機調(diào)度模型，來自動安排一個合作社內(nèi)全部的作業(yè)順序及農(nóng)機與作業(yè)的配對，在模型所需數(shù)據(jù)可以得到的前提下，可用于部分輔助農(nóng)機調(diào)度決策的生成。

　　本研究的帶時間窗農(nóng)機調(diào)度模型針對以農(nóng)機合作社為代表的面向訂單的典型農(nóng)機服務(wù)模式，由作業(yè)的訂單產(chǎn)生了調(diào)度的需求。由現(xiàn)有的農(nóng)田位置、農(nóng)機的功率、作業(yè)效率等產(chǎn)生現(xiàn)在的可分配的資源，通過分析農(nóng)田作業(yè)點、農(nóng)機庫及農(nóng)機、空間、時間等多個影響因素，結(jié)合現(xiàn)有車輛調(diào)度問題的研究，建立一種基于遺傳算法[22]的帶時間窗農(nóng)機調(diào)度模型。在遺傳算法框架中，對染色體進(jìn)行合適編碼，進(jìn)化過程包括精英保留、選擇、交叉、變異和個體優(yōu)化等步驟，設(shè)計多個變異算子和鄰域搜索算子。模型適用于以合作社為主導(dǎo)的農(nóng)機調(diào)度模式和面向作業(yè)訂單的農(nóng)機調(diào)度模式[23]，算法主要階段性步驟如下。

　?、賹④噹熘械霓r(nóng)機按照作業(yè)能力由高到低排序。

　?、谥鹨粚γ恳慌_農(nóng)機的調(diào)度路徑進(jìn)行規(guī)劃，開始一條空路徑

　　。

　?、墼谒形匆?guī)劃的任務(wù)點中，隨機選擇一個任務(wù)點作為種子，將它插入到路徑

　　。

　?、苋绻腥蝿?wù)點都已規(guī)劃好，跳到第⑦步;

　　否則，如果當(dāng)前路徑

　　不滿足四大可行性評判準(zhǔn)則(時間窗可行性準(zhǔn)則、農(nóng)機作業(yè)匹配準(zhǔn)則、最大資源限制準(zhǔn)則、調(diào)度路徑完整性準(zhǔn)則)，則跳至第⑥步;

　　否則，對于每一個未規(guī)劃的任務(wù)點，找出該任務(wù)點在

　　的最佳插入位置。

　?、萑绻麤]有可行的位置用于插入，跳至第⑥步。選擇最佳任務(wù)點，將其插入到路徑

　　，更新車輛狀態(tài)。跳至第④步。

　　⑥開啟一條新路徑

　　，

　　，跳到第③步。

　?、叻祷禺?dāng)前解。

　　主要技術(shù)路線圖如5所示。

　　圖5　農(nóng)機調(diào)度模塊技術(shù)路線簡圖

　　Fig. 5 Technical route of agricultural machinery dispatching module

　　由圖5可知，針對合作社的農(nóng)機調(diào)度算法，主要考慮了單個或多個車庫條件下，首先確定車庫的位置、地塊的位置及每個地塊上的作業(yè)需求，生成一個作業(yè)需求表。針對這個作業(yè)需求表，設(shè)計調(diào)度目標(biāo)：如調(diào)度成本最低、完成作業(yè)計劃所需要的農(nóng)機數(shù)量最少、或完成作業(yè)的時間要求最短等三個方面。針對某一個調(diào)度目標(biāo)，設(shè)計相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，利用遺傳算法優(yōu)化農(nóng)機作業(yè)過程的總成本最優(yōu)，其中要考慮農(nóng)機在不同地塊上作業(yè)的時間成本、油耗成本、轉(zhuǎn)移成本等，最終為管理人員提供作業(yè)順序建議方案。

　　對于應(yīng)用者來說，需要錄入較多的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如農(nóng)機每種作業(yè)的作業(yè)效率、地塊的位置、訂單的詳細(xì)信息、農(nóng)機每種作業(yè)的平均油耗數(shù)據(jù)等，因此，模型的全面應(yīng)用還需要經(jīng)過一段時間的數(shù)據(jù)積累。

　　3.3　農(nóng)機作業(yè)傳感器信息的集成

　　豐富的農(nóng)機作業(yè)傳感信息是農(nóng)機作業(yè)管理平臺與一般的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的主要區(qū)別之一，也是將來大田農(nóng)機大數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。目前，由于國內(nèi)農(nóng)機領(lǐng)域的傳感技術(shù)較為落后，能直接集成的傳感器較少，最為常見的是深松作業(yè)傳感器及部分噴施作業(yè)信息的集成。

　　3.3.1　深松傳感技術(shù)及數(shù)據(jù)集成

　　深松傳感技術(shù)的最終目標(biāo)是精確測量出深松深度，深松傳感也是目前已有較大范圍應(yīng)用的一種農(nóng)機作業(yè)檢測技術(shù)，可基于不同的深松檢測原理進(jìn)行操作。

　　本平臺采用的是自行研發(fā)的機械式仿形深松深度測量法，對測量臂的外形進(jìn)行了建模運算。在測量時，當(dāng)測量臂接觸地面并滑動轉(zhuǎn)過一定角度時，角度傳感器實時測出角度值，通過設(shè)定的比例系數(shù)得出農(nóng)具下降的高度，由此測出耕深。該裝置已獲得了專利授權(quán)(ZL 2019209013772)。但從平臺的角度來說，平臺也可以集成多種不同的深松傳感器數(shù)據(jù)。

　　因此，從平臺數(shù)據(jù)集成的角度，主要的關(guān)注點在于：傳感器將一個與角度有關(guān)的電信號轉(zhuǎn)為深度變化信息后，平臺需要記錄隨時間、經(jīng)度、緯度變化的深度信息，并與作業(yè)及農(nóng)機基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。因此，集成的動態(tài)數(shù)據(jù)主要是時間、經(jīng)度、緯度和深度。在數(shù)據(jù)處理上，由于實際的農(nóng)田中，土塊高低有一定的變化，所以需要在數(shù)據(jù)處理上進(jìn)行平滑處理，如移動平滑、中位值平均算法、S-G(Savitzky-Golay)卷積平滑、最小二乘擬合等數(shù)據(jù)平滑算法。

　　3.3.2　變量噴施技術(shù)及數(shù)據(jù)集成

　　變量噴施是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的一項基礎(chǔ)作業(yè)，通過變量噴施作業(yè)實現(xiàn)作物的按需作業(yè)，在保證噴施效果的同時，減少環(huán)境污染與肥料或農(nóng)藥的浪費。本平臺集成的變量作業(yè)技術(shù)，實際使用的是基于GNSS定位系統(tǒng)根據(jù)作業(yè)速度快慢調(diào)整作業(yè)量、控制壓力或流量。流量的調(diào)整可以通過調(diào)節(jié)回流量，保證系統(tǒng)中的流量大小，具體能夠?qū)崿F(xiàn)作業(yè)速度快則噴量自動增大，作業(yè)速度慢則噴量自動減少，作業(yè)停止則停止噴施。

　　由于大田噴施作業(yè)控制機構(gòu)復(fù)雜，通常包括多個區(qū)段，每個區(qū)段均可控制開關(guān)和流量，在系統(tǒng)集成方面也增加了一定的復(fù)雜性，本系統(tǒng)除了位置信息外的變量噴施部分參數(shù)如表1所示。

　　表1 大田噴施作業(yè)參數(shù)

　　Table 1 Field spraying operation parameters

　　參數(shù)名稱描述

　　噴霧類型分為液力噴霧、靜電噴霧、離心力噴霧

　　藥液類型分為水基、油基

　　區(qū)段數(shù)3，5，7，9等區(qū)段個數(shù)值

　　區(qū)段長度/cmn為區(qū)段數(shù)量，每個字節(jié)順序表示區(qū)段長度，范圍1~n

　　噴頭編號正在作業(yè)噴頭的編號值

　　平均藥量/(L·m-2)一次作業(yè)過程的平均藥量

　　作業(yè)總流量/L一次作業(yè)過程的總流量

　　作業(yè)總行程/m一次作業(yè)過程中噴灑的總行程

　　作業(yè)總面積/m2一次作業(yè)過程總的覆蓋面積

　　與其它農(nóng)機管理系統(tǒng)不同，本研究針對主要的農(nóng)機作業(yè)類型，如插秧、收獲、深松、打藥等，設(shè)計了不同的作業(yè)管理單元。系統(tǒng)通過自動識別作業(yè)類型，自動進(jìn)入相應(yīng)的作業(yè)管理單元。目前主要涉及種植、收獲、植保、耕地等幾大主要的作業(yè)管理，用戶只需了解農(nóng)機類型，即可自動進(jìn)入對應(yīng)類型的作業(yè)管理，無需人工作業(yè)選擇。

　　3.3.3　農(nóng)機數(shù)據(jù)通訊終端研制

　　針對農(nóng)機數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程通訊問題，本平臺設(shè)計了專用的農(nóng)機數(shù)據(jù)通訊終端。為配合如前所述的多種傳感器數(shù)據(jù)采集，通訊終端需要支持多種常用的農(nóng)機數(shù)據(jù)接口CAN/RS232/RS485，以便于匯集各種農(nóng)機定位、狀態(tài)和作業(yè)信息。其中，控制器局域網(wǎng)絡(luò)(Controller Area Network，CAN)是ISO國際標(biāo)準(zhǔn)化的串行通信協(xié)議，RS232是數(shù)據(jù)終端設(shè)備和數(shù)據(jù)通信設(shè)備之間串行二進(jìn)制數(shù)據(jù)交換接口技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，RS485采用平衡發(fā)送和差分接收方式實現(xiàn)通信。采用TCP/IP協(xié)議，通過GSM/GPRS/4G移動通訊模塊實時將定位、狀態(tài)、作業(yè)傳感信息發(fā)送到遠(yuǎn)端云平臺。

　　本平臺研制了三種不同類型的農(nóng)機數(shù)據(jù)采集終端，分別為僅支持GNSS信號的2G終端、支持GNSS和485接口傳感器的2G終端、支持GNSS和485/CAN接口傳感器的4G終端三種。分別如圖6所示。

　　圖6　三種不同復(fù)雜度的平臺終端

　　Fig. 6 Three different complexity of platform terminals

　　這三種終端傳感器分別從簡單的定位數(shù)據(jù)到多傳感器支持，從2G到4G信號支持，應(yīng)用于不同需求的場合。如有部分農(nóng)機作業(yè)暫時缺少適合的傳感器，則只需要GNSS定位數(shù)據(jù)。目前大部分傳感器如圖像傳感器采用485接口。由于CAN是一些中大型農(nóng)機公司常用的數(shù)據(jù)接口，應(yīng)會在未來的幾年中逐步推廣。不同的接口支持使得平臺可以隨著傳感器技術(shù)的進(jìn)步，逐步增加平臺中的作業(yè)數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)來源。

　　無論采用哪一種終端，本平臺設(shè)計了基于透傳的數(shù)據(jù)通訊協(xié)議，完成終端與平臺的通訊，并同時可以外接不同類型的傳感器。為滿足不同類型傳感器的對接，終端采用了傳感器信號的透傳模式，平臺只需要在服務(wù)器端做對應(yīng)的數(shù)據(jù)解析，任何類型的傳感器均可接入平臺。

　　另外，當(dāng)出現(xiàn)大量終端同時上線對接到平臺時，平臺在策略上采用了多服務(wù)器自動均衡用戶量的做法，可以隨著用戶量的增加而增加服務(wù)器數(shù)量，并對服務(wù)器做好負(fù)載均衡，以滿足農(nóng)忙時期大量終端同時上線的要求。

　　圖7為農(nóng)機終端上線過程、終端與農(nóng)機作業(yè)傳感器、終端與農(nóng)機通訊服務(wù)器的一部分交互過程。終端在通信服務(wù)器上通過各種驗證之后，首先要定時向通信服務(wù)器發(fā)送心跳包，終端也會啟動外設(shè)查找，即查看是否有農(nóng)機作業(yè)傳感器的掛接。如有，則外設(shè)通過終端與服務(wù)器通過透傳建立聯(lián)系，并同時啟動位置服務(wù)。通訊服務(wù)器端定時查看終端是否仍在活躍狀態(tài)，如果通訊超時，則結(jié)束與終端的連接。作業(yè)傳感器的信息通過終端透傳到服務(wù)器上，因此終端可以適應(yīng)各種傳感器的應(yīng)用需求。

　　圖7　終端上線及作業(yè)傳感器信息獲取部分流程

　　Fig. 7 Part acquisition process of terminal online and operation sensor information

　　4 系統(tǒng)的實施與應(yīng)用

　　4.1　平臺實現(xiàn)與部署

　　平臺采用多服務(wù)器架構(gòu)，通過負(fù)載均衡服務(wù)，為終端分配物聯(lián)網(wǎng)通訊服務(wù)，完成通訊、存儲與計算功能。平臺分前端農(nóng)機管理應(yīng)用平臺及系統(tǒng)支撐平臺兩部分：農(nóng)機管理應(yīng)用平臺主要負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)直接相關(guān)的功能模塊，包括用戶服務(wù)、作業(yè)管理服務(wù)、地塊服務(wù)以及農(nóng)機服務(wù)等。系統(tǒng)支撐平臺主要負(fù)責(zé)消息總線、分布式緩存管理、服務(wù)發(fā)現(xiàn)等。系統(tǒng)的主要架構(gòu)圖如圖8所示。

　　圖8　系統(tǒng)部署示意圖

　　Fig. 8 Diagram of system deployment

　　本平臺采用微服務(wù)和云存儲技術(shù)實現(xiàn)，通過SaaS(Software-as-a-Service，)為Web與app提供數(shù)據(jù)服務(wù)，并通過多種技術(shù)融合的數(shù)據(jù)存儲體系保證數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠和響應(yīng)時效。其中，配置管理采用Consul技術(shù)，負(fù)載均衡采用Nginx技術(shù)，身份認(rèn)證采用Identity server 4技術(shù)，基于Microsoft 最新開源跨平臺的.net core為框架，支持在Windows和Linux服務(wù)器上部署，緩存技術(shù)為Redis，數(shù)據(jù)庫兼容MySQL、MongoDB等。在GIS服務(wù)上，采用Openlayers技術(shù)，并支持天地圖、高德、百度地圖等國產(chǎn)數(shù)據(jù)，也同時支持谷歌地圖以方便農(nóng)機管理平臺向海外推廣應(yīng)用。前端設(shè)計主要采用Angular、Reactor、Typescript、Javascript和Less等技術(shù)。移動端設(shè)計采用DCloud、MUI技術(shù)，同步支持安卓和iOS系統(tǒng)。

　　4.2　平臺應(yīng)用實例

　　本平臺已在國內(nèi)多地展開了應(yīng)用，本研究以浙江省為例對系統(tǒng)運行和應(yīng)用情況進(jìn)行說明(圖9)。

　　(a)　省級管理平臺

　　(b)　縣級管理平臺

　　圖9　省級與縣級管理平臺系統(tǒng)界面圖(以浙江省為例)

　　Fig. 9 Graphical user interface of provincial and county level management platform system(a case of Zhejiang province)

　　圖9(a)為浙江省級的一個農(nóng)機管理的政府端平臺，可以通過平臺看到全省農(nóng)機分類、各地市實時在線的農(nóng)機數(shù)量、各地市的累計作業(yè)面積等。圖9(b)是定制的縣級農(nóng)機管理平臺，除了管理縣級的農(nóng)機動態(tài)，還增加了部分當(dāng)?shù)毓芾砣藛T較為關(guān)心的各類統(tǒng)計信息。政府管理人員看到的信息均來自于合作社、農(nóng)場中的農(nóng)機運行數(shù)據(jù)的匯集與統(tǒng)計。與現(xiàn)有的農(nóng)機管理平臺相比，本研究設(shè)計的平臺為合作社做了增強型設(shè)計，平臺合作社作為一線的農(nóng)業(yè)管理層，有自己獨特的Web管理端與功能比較全面的手機app。如圖10所示。

　　(a)Web端 (b)手機app

　　圖10　合作社農(nóng)機管理平臺Web端與手機app

　　Fig. 10 Cooperative agricultural machinery management platform of Web and mobile app

　　圖10(a)在以遙感圖像為底圖的界面中，顯示了該農(nóng)場的所有地塊，在合作社的各功能模塊中，作業(yè)管理和作物管理都是基于地塊的管理。本平臺也設(shè)計了相關(guān)的app，并與Web端的功能設(shè)計基本接近，但app提供了更便捷的操作方式，可用手機完成所有的操作?；诤献魃绲腤eb端設(shè)計及相應(yīng)的手機app中，用戶可以完成合作社的人員管理、農(nóng)田管理、農(nóng)機基礎(chǔ)信息管理、農(nóng)機作業(yè)管理與作物管理，以及訂單管理等多種日常農(nóng)事管理，部分對政府較為重要的作業(yè)信息則與政府接口連通，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性。真正形成了合作社到政府管理的從分散到集中的管理模式。

　　5 結(jié)論與展望

　　本研究提出了一種綜合性的農(nóng)機作業(yè)管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)針對農(nóng)機管理、農(nóng)田管理、農(nóng)機作業(yè)管理脫節(jié)的問題，在同一個系統(tǒng)中，以農(nóng)田管理為核心，支持農(nóng)田地塊、農(nóng)機服務(wù)信息、農(nóng)機作業(yè)信息的協(xié)同管理，把分散的農(nóng)業(yè)設(shè)施、農(nóng)田信息、農(nóng)機服務(wù)需求信息和農(nóng)機作業(yè)信息，以農(nóng)田(地塊)為核心，將所有信息連成統(tǒng)一的、互有因果的整體，形成農(nóng)機作業(yè)、平臺監(jiān)管的新模式及流程，實現(xiàn)農(nóng)機資源及農(nóng)田資源的自動化、智能化、精準(zhǔn)化與統(tǒng)一化的分析與管理。

　　然而，目前在農(nóng)機作業(yè)上可使用的傳感器十分有限，常見的有深松檢測傳感、谷物水分傳感、流量和轉(zhuǎn)速傳感等，這部分傳感技術(shù)只能覆蓋農(nóng)機作業(yè)中的一部分參數(shù)，且有些作業(yè)信息需要設(shè)計專門的傳感機構(gòu)或裝置進(jìn)行檢測，有些作業(yè)參數(shù)目前還難以檢測，如實際的插秧深度、實際的噴施作業(yè)效果等。傳感技術(shù)限制了目前農(nóng)機管理系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)來源，相關(guān)的傳感技術(shù)亟需快速發(fā)展，而平臺需要在此過程中不斷地支持新的傳感器的集成。

　　另外，這類綜合性的農(nóng)機作業(yè)管理平臺還需要與各種企業(yè)配套的專用農(nóng)機或農(nóng)機管理平臺配合。很多農(nóng)機生產(chǎn)企業(yè)已提供了適合自己本企業(yè)的農(nóng)業(yè)管理平臺，依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議建立接口，協(xié)同完成大田農(nóng)機作業(yè)的管理。

　　隨著農(nóng)機作業(yè)管理平臺的大規(guī)模應(yīng)用及大量農(nóng)機作業(yè)傳感數(shù)據(jù)的集成，農(nóng)機管理平臺的應(yīng)用有利于真實的管理數(shù)據(jù)的獲取，減少人為因素對數(shù)據(jù)的干擾。大量農(nóng)機作業(yè)數(shù)據(jù)也有利于農(nóng)機作業(yè)的行為分析和農(nóng)機工況分析等，最終將有助于農(nóng)機合作社、農(nóng)機手、農(nóng)戶及農(nóng)機企業(yè)提高管理效率、提升產(chǎn)能。平臺也完全可以實現(xiàn)控制農(nóng)機，當(dāng)5G技術(shù)逐漸應(yīng)用普及時，農(nóng)機作業(yè)管理平臺將逐漸成為大田農(nóng)機作業(yè)的管理中心及大田數(shù)字農(nóng)業(yè)中心，實現(xiàn)精細(xì)農(nóng)業(yè)按需作業(yè)目標(biāo)，最終在保護(hù)環(huán)境的前提下，保證大田農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，并使每個農(nóng)產(chǎn)品消費者也從中獲益。