农田环境监测数据可视化系统的设计与实现_徐健宁

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农田环境监测与数据分析系统设计与应用

农田环境监测与数据分析系统设计与应用近年来，随着农业科技的发展和环境保护意识的增强，农田环境的监测和数据分析变得越来越重要。

为了提高农田环境监测的效率和准确性，以及对农田环境数据的科学分析和应用，设计和开发一个农田环境监测与数据分析系统成为必然选择。

本文将详细介绍农田环境监测与数据分析系统的设计与应用，包括系统架构、主要功能和实际应用案例。

一、系统架构农田环境监测与数据分析系统的设计需要考虑数据采集、传输、存储、处理和分析等方面。

为此，我们提出了一个基于云计算和物联网技术的系统架构。

在该系统架构中，农田环境监测设备通过传感器采集土壤温度、湿度、光照强度、气象参数等数据，并通过物联网技术将数据传输到云服务器。

云服务器负责数据存储和处理，将原始数据进行清洗和加工，并存储到数据库中。

同时，系统还提供了一个用户界面，使用户可以通过网页或移动应用程序访问和查看监测数据。

二、主要功能农田环境监测与数据分析系统具备以下主要功能：1.数据采集和传输：监测设备通过传感器采集土壤温度、湿度、光照强度等数据，并通过物联网技术实时传输数据，保证数据的准确性和及时性。

2.数据存储和处理：云服务器负责存储原始数据，并将其进行清洗和加工，以提高数据的质量。

同时，还可以根据用户的需求，进行数据的聚合、计算和分析，为用户提供更多的决策支持。

3.数据展示和分析：系统提供了一个用户界面，用户可以通过网页或移动应用程序访问监测数据。

同时，系统还提供了数据可视化工具，使用户可以直观地查看和分析监测数据，帮助用户更好地了解农田环境状况和趋势。

4.报警和预警：系统可以根据预设的阈值对监测数据进行实时监控，并在数据异常或超过设定阈值时发出警报。

这可以帮助农民及时采取措施，保护农田环境，提高产量和质量。

5.数据共享和交流：系统还提供了数据共享和交流功能，使不同的用户可以分享和交流监测数据和经验。

这有助于促进农业产业的合作与发展。

三、应用案例农田环境监测与数据分析系统已经在实际应用中取得了显著成效。

农田环境监测数据可视化系统的设计与实现

ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｓｈａｒｉｎｇｎｄａａｎｌｙａｓｉｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄｅｍａｎｄｆｏｒｎａａｌｙｚｉｎｇｆａｒｍｌａｎｄ
的主要排放源，根据ＩＰＣＣ（ＩｎｔｅｒｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｌＰａｎｅｌｏｎＣｌｉｍａｔｅＣｈａｎｇｅ）的评估报告，在全球范围内由农业行
ＸＵＪｉａｎｎｉｎｇ，ＺＨＥＮＧＹｅｌｕ，ＷＡＮＧＺＨｏｎｇ
（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｃｉ－ＴｅｃｈＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｌａＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＧｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６４０）
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｌａｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａ，ｓｅｖｅｒａｌｍｅｔｈｏｄｓｏｆｄａｔａｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｗｅｒｅａｎｌｙａｚｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄ．Ｔｈｅｎｔｈｅｄｅｓｉｇｎｉｄｅａ，ｆｕｎｃｔｉｏｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｎｄａｗｏｒｋｐｒｏｃｅｓｓｆｏｔｈｅｄａｔａｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗｅｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｎｔｅｒｆａｃｅａｆｔｅｒｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎＷａｓｇｉｖｅｎ．

环境监测数据可视化与分析

环境监测数据可视化与分析数据在当今社会中扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们了解环境的状况以及寻找解决问题的方法。

在环境监测领域，数据的采集、分析和可视化是至关重要的工作。

本文将介绍环境监测数据的可视化与分析方法，以及它们在环境保护中的应用。

一、什么是环境监测数据可视化与分析环境监测数据可视化与分析是将采集到的环境数据通过图表、地图等可视化工具进行展示，并通过统计分析等方法对数据进行处理和解读的过程。

它可以帮助我们更好地理解环境的变化趋势、发现异常情况以及评估环境质量等问题。

二、环境监测数据的采集与处理环境监测数据的采集是可视化与分析的基础。

常用的数据采集方法有现场观测、实验室分析、遥感技术等。

采集到的数据可能包括大气污染物浓度、水质指标、土壤污染程度等。

在采集过程中，需要注意采样点的选择、采样设备的校准以及数据的准确记录。

采集到的数据需要进行处理和清洗，以去除异常值和噪声干扰。

常用的数据处理方法包括平滑处理、插值处理以及异常检测等。

处理后的数据将作为可视化与分析的输入。

三、环境监测数据的可视化方法1. 图表可视化图表是最常用的可视化工具之一，它可以直观地展示数据的分布、变化趋势和相关关系。

常见的环境监测数据图表包括折线图、柱状图、饼图等。

例如，通过折线图我们可以清楚地观察到大气污染物浓度随时间的变化趋势。

2. 地图可视化地图可视化是将环境监测数据与地理空间信息相结合的一种方法。

通过在地图上标注数据点、着色等手段，可以直观地展示不同地区的环境状况。

例如，通过颜色深浅可视化大气污染物在不同区域的浓度分布。

3. 三维可视化三维可视化是一种更加直观的可视化方法，它将环境监测数据以三维模型的形式展示。

通过旋转、缩放等操作，可以更好地观察数据的空间分布和变化趋势。

例如，在三维模型中可以清晰地展示水质污染在河流中的传播情况。

四、环境监测数据的分析方法1. 统计分析统计分析是环境监测数据分析的基础方法之一。

通过统计学的方法，可以对数据的集中趋势、离散程度以及相关性进行描述和分析。

环境监测数据的可视化与应用

环境监测数据的可视化与应用在当今社会，环境保护已经成为全球关注的焦点，而环境监测则是了解环境状况、评估环境质量、制定环境保护策略的重要手段。

环境监测数据作为环境监测的成果，其数量庞大、种类繁多、来源复杂，如何有效地处理、分析和展示这些数据，使其能够为环境保护决策提供有力支持，成为了一个重要的研究课题。

环境监测数据的可视化与应用应运而生，为解决这一问题提供了有效的途径。

环境监测数据的可视化，简单来说，就是将复杂的环境监测数据通过图形、图像、图表等形式直观地展示出来，使人们能够更快速、更准确地理解和把握数据所蕴含的信息。

它不仅仅是将数据转化为图像，更是一种数据处理和分析的手段，能够帮助我们发现数据中的规律、趋势和异常。

那么，环境监测数据的可视化有哪些常见的形式呢？首先是地图可视化。

地图是展示地理空间数据的最佳方式之一，通过在地图上标注环境监测站点的位置，并以不同的颜色、符号或图标表示监测数据的数值或等级，可以清晰地展示出环境污染的空间分布特征。

比如，用不同颜色表示空气质量指数的高低，或者用不同大小的圆圈表示水质监测点的污染程度。

其次是柱状图和折线图。

柱状图适合用于比较不同类别或时间段的数据，如不同地区的二氧化硫排放量；折线图则更擅长展示数据的变化趋势，如某一地区一年中PM25 浓度的变化情况。

此外，还有饼图、箱线图、热力图等多种可视化形式，它们各有特点，可以根据数据的特点和分析的目的选择合适的形式。

环境监测数据可视化的实现需要依靠一系列的技术和工具。

首先是数据采集和处理技术，确保数据的准确性和完整性。

然后是数据分析算法，用于提取数据中的有用信息和特征。

在可视化方面，常用的工具包括地理信息系统（GIS）、数据可视化软件（如 Tableau、PowerBI 等）以及编程语言（如 Python 的绘图库 matplotlib、seaborn 等）。

这些技术和工具的综合运用，能够将环境监测数据转化为生动、直观的可视化图像。

基于可视化技术的农业资源数据管理系统开发

关键词：农业资源；可视化技术；管理系统
中图分类号：ＴＰ３１５
文献标识码：Ａ
文章编码：１６７２—６２５１（２０１６）０８－００６５－０４
ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅＤａｔａＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＶｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
· 信息技术·
农业网络信息
ＡＧＲＪＣ【ｒＩ．ｆＲＥＮＥＴＷＯＲＫＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
２０１６年第８期
基于可视化技术的农业资源数据管理系统开发
黄红星，刘晓珂 ·，陈鹏飞，徐健宁 ‘
（１．广东省农业科学院农业经济与农村发展研究所，广东广州５１０６４０；２冲国科学院地理科学与资源研究所，北京１００１０１）
利用国产环境与灾害监测预报小卫星（ＨＪ＿１
ｌＢ）作为遥感影像信息源，该卫星兼具有中高空间分辨率和较短过境周期的优点ｉｔ１。根据目标区域物候期和环境减灾卫星过境周期，获取作物关键生育期遥感影像。对影像进行大气校正、几何校正（参照对应区域经过几何精校正的ＴＭ影像进行几何校正，误差小于１个像元）、去云、时相校正、裁剪、掩摸、拼接等预处理，形成作物关键生育期冠层光谱信息。作物种植面积的提取通过作物种植前后影像中地物特征的变化，通过目视解译获得。作物长势的监测通过遥感获取的特征参数，如ＮＶＤＩ（归一化差分植被指数）等进行时间序列的分析。

基于数字孪生的智慧农业环境监测系统设计与实现

第１３卷㊀第４期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．４㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年４月㊀Ａｐｒ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０４－０１８１－０５中图分类号：Ｓ６８８文献标志码：Ａ基于数字孪生的智慧农业环境监测系统设计与实现王武英，魏霖静（甘肃农业大学信息科学技术学院，兰州７３００７０）摘㊀要：在建设数字乡村战略背景下，开展基于数字孪生技术的智慧农业环境监测系统对促进农业农村信息化高质量发展具有重要战略意义㊂针对当前国内智慧农业环境监控系统中存在的环境数据采集不完善㊁信息反馈迟滞㊁交互性差等缺点，本文以数字孪生技术为架构结合物联网技术设计实现了智慧农业环境监测系统，系统由孪生感知层㊁农业数据源层㊁数字孪生层㊁孪生应用层㊁孪生交互层等模块实现，该系统实现了农作物在生长过程中环境监测的智能化㊁数字化实时管理和可视化监控㊂以数字孪生技术对农作物生长过程的环境因素进行智能分析和虚拟映射，以虚实结合的方式对农作物生长过程中的环境进行可视化展示和智能化调节，达到合理利用农业资源㊁动态调节环境因素㊁提高农作物产品和质量的目的㊂关键词：数字孪生；智慧农业；数字乡村；环境监测；系统设计ＤｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｔｗｉｎｓＷＡＮＧＷｕｙｉｎｇ，ＷＥＩＬｉｎｊｉｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＩｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇａｄｉｇｉｔａｌｖｉｌｌａｇｅｓｔｒａｔｅｇｙ，ｉｔｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｔｒａｔｅｇｉｃｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｄｅｖｅｌｏｐａｓｍａｒｔａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｔｗｉｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｈｉｇｈ－ｑｕａｌｉｔｙｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｎｄｒｕｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｚａｔｉｏｎ．ＩｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉｎＣｈｉｎａ，ｓｕｃｈａｓｉｍｐｅｒｆｅｃｔｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ，ｓｌｕｇｇｉｓｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｅｅｄｂａｃｋ，ａｎｄｐｏｏｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｔｗｉｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｂｙｍｏｄｕｌｅｓｓｕｃｈａｓｔｗｉｎｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｌａｙｅｒ，ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｄａｔａｓｏｕｒｃｅｌａｙｅｒ，ｄｉｇｉｔａｌｔｗｉｎｌａｙｅｒ，ｔｗｉｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｌａｙｅｒ，ｔｗｉｎｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｌａｙｅｒ，ｅｔｃ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｅａｌｉｚｅｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ，ｄｉｇｉｔａｌｒｅａｌ－ｔｉｍｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｖｉｓｕａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄｕｒｉｎｇｔｈｅｇｒｏｗｔｈｏｆｃｒｏｐｓ．Ｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｔｗｉｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｕｓｅｄｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｖｉｒｔｕａｌｍａｐｐｉｎｇｏｆｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓｉｎｔｈｅｇｒｏｗｔｈｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｒｏｐｓ，ａｎｄｔｈｅｖｉｓｕａｌｄｉｓｐｌａｙａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｏｆｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｎｔｈｅｇｒｏｗｔｈｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｒｏｐｓａｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｉｎｔｈｅｗａｙｏｆｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｖｉｒｔｕａｌｗｉｔｈｔｈｅｒｅａｌ，ｓｏａｓｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｇｏａｌｏｆｒａｔｉｏｎａｌｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｄｙｎａｍｉｃａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｃｒｏｐｐｒｏｄｕｃｔｓａｎｄｑｕａｌｉｔｙ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｄｉｇｉｔａｌｔｗｉｎｓ；ｓｍａｒｔａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ；ｄｉｇｉｔａｌｖｉｌｌａｇｅ；ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎ基金项目：２０２０年甘肃农业大学研究生教育研究项目（２０２０－１９）；２０２１年度兰州市人才创新创业项目（２０２１－ＲＣ－４７）；２０２２年度科技部国家外专项目（Ｇ２０２２０４２００５Ｌ）㊂作者简介：王武英（１９８１－），男，硕士，主要研究方向：农业工程与信息技术；魏霖静（１９７７－），女，博士（后），教授，主要研究方向：智能计算㊁农业信息化㊁生物信息学㊂通讯作者：魏霖静㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｗｌｊ＠ｇｓａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２２－１１－１３０㊀引㊀言在乡村振兴战略背景下，随着人工智能技术㊁物联网技术㊁云计算技术㊁大数据技术㊁５Ｇ网络技术㊁数字孪生等技术的发展，智慧农业［１］新概念应运而生㊂智慧农业通过将上述新型技术与传统农业进行深度融合，以提高农业生产效率㊁保障农产品质量安全㊁降低农业生产成本㊁实现经济效益㊁生态效益的双赢发展为原则㊂智慧农业注重构建以知识更新㊁技术创新㊁数据驱动为一体的农业经济发展政策体系，注重建立层级更高㊁结构更优㊁持续性更好的智慧农业发展体系，注重建立灵敏高效的现代农业治理体系，开启农业农村发展和现代化建设新局面㊂从传统农业到现代农业转型的主要驱动力是新兴技术的发展和在农业领域的应用，智慧农业的发展是使中国成为农业强国的关键㊂由于中国是人口大国㊁农业大国，所以具有大量复杂多变㊁相互关联的农业数据，但是对于农业数据的应用目前还处于探索阶段，在农业数据的应用过程中存在农业数据采集不完善㊁生产数据和环境数据等存在信息孤岛㊁农业数据反馈滞后等现象［２］㊂针对上述农业生产过程中存在的缺点，本文采用数字孪生技术结合物联网技术对农业数据进行深度分析和融合，实现农业生产过程中的虚实结合㊁智能感知㊁可靠传输㊁精准控制㊁直观显示，使农业生产经营朝着数字化㊁智能化㊁精细化的方向发展㊂为实现农业生产过程中环境数据的有效利用，实现对农作物生长过程中环境因素系统全面的监控和调节［３］，本文将数字孪生技术和物联网技术融入到农作物生长过程中环境监测，设计实现了基于数字孪生技术的智慧农业环境监测系统，该系统从下到上包括了孪生感知层㊁农业数据源层㊁数字孪生层㊁孪生应用层㊁孪生交互层等模块，实现了面向智慧农业环境监测的物理实体和业务逻辑层面的全面融合连接，打造了动态感知㊁协同高效㊁可视化交互的现代智慧农业环境监测新模式㊂１㊀基础理论及概念１．１㊀数字孪生技术数字孪生技术的原型可以追溯到２００３年由美国密歇根大学的Ｇｒｉｅｖｅｓ教授主讲的产品全生命周期管理课程，当时以镜像空间模型［４］指代数字孪生技术，主要是指利用数字化技术，将现实物理实体映射到虚拟空间中以构建出一个虚拟实体的孪生技术㊂从而在数字空间中利用物理实体的特征信息完全模拟出物理实体各方面的数字特性信息㊂随后美国国家航空航天局（ＮＡＳＡ）２０１０年在一份航天技术资料文件中正式提出了数字孪生的概念［５］，并且将数字孪生技术应用于航空航天飞行器的全生命周期制造过程当中，对飞行器运行状态进行全面的技术诊断和故障预测，以确保飞行器的安全稳定运行㊂自此之后，广大学者对数字孪生技术在各个领域的应用展开了研究，从工业设计㊁智慧控制㊁智慧城市㊁产品生命周期管理等多领域进行了深入研究和分析㊂在这些领域的应用都是采用数字化方法克隆出物理实体的数字孪生模型，同时结合虚拟现实技术和大数据技术对数字孪生模型进行分析，以达到扩展物理实体属性的目的㊂数字孪生技术的特征［６］包括：（１）动态映射㊂数字孪生中的物理实体和数字空间的虚拟实体进行实时链接和动态映射㊂（２）实时性㊂数字空间虚拟实体的状态随着物理实体的状态而进行变化，同时数字空间虚拟实体可对物理实体进行调节和控制㊂（３）外延性㊂数字孪生技术可对数字空间的虚拟实体进行集成㊁替换㊁修改等操作，能够对多尺度㊁多物理㊁多层级的数字模型进行外延扩展㊂（４）克隆性㊂数字空间的虚拟实体是现实物理实体的真实反映，在特征㊁状态㊁样式等参数方面是物理实体的精确克隆㊂数字孪生技术为智慧农业的高质量可持续发展提供了新的思路和途径，在智慧农业领域，广大学者以数字孪生等新型技术为依托，以农业数据为驱动融合虚拟现实技术开发出集农业种植㊁过程管理与分析决策为一体的可视化平台［７］，能够实现对农作物生长环境的感知㊁设备的控制㊁作物生长过程的监控和相关数据实时㊁高效分析与反馈，对于农业生产全过程的数字化管理㊁智能化决策㊁可视化交互具有重要意义㊂１．２㊀数字孪生与物联网融合技术随着物联网技术的蓬勃发展，物联网系统和信息系统产生的数据每天以指数级形式增长［８］，这些数据通常具有来源多样㊁结构各异㊁存储分散等特征，导致数据以区域自治而难以共享，出现信息孤岛等现状，数据深层次价值没有得到有效挖掘和应用㊂数字孪生技术的出现为信息系统和物联网系统的融合发展提供了技术接口和数据支撑，基于现实物理实体的基本特征信息，在数字空间中克隆一个完整的虚拟实体，实时地与物理实体进行动态映射，在数字空间中通过建模㊁验证㊁预测㊁控制物理实体，不断将实体信息反馈到可视化监控系统中并且对实体信息参数进行更新调节，加快物理实体信息和虚拟实体信息的融合发展，打破数据割裂现象，实现数据的有效利用㊂物联网技术对数字孪生技术在各领域的落地应用奠定了基础［９］，为数字孪生技术的迭代优化提供了重要的实现途径，对其技术应用价值实现了有效的扩展，对数字孪生技术应用的生命周期进行了延伸，体现了数字孪生技术在模型映射㊁数据优化等方面的应用价值和优势，为数字孪生技术的发展提供了新的途径和思想㊂ＯｒｂｉｓＲｅｓｅａｒｃｈ研究报告［１０］中提到，截止到２０２２年有７５％的物联网平台将不同程度集成了数字孪生技术㊂物联网生态系统的复杂性因引用了数字孪生技术而得到了有效的降低，因数字孪生技术集成了由智能传感器（如智能监控㊁红外线设备㊁ＲＦＩＤ㊁集群传感器）采集的大量物理实体数据信息，并将其动态映射到更易于分析㊁理解和展示的虚拟克隆体中㊂２８１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀利用数字孪生技术实现对现实物理实体的全面动态感知是数字空间孪生的前提和基础，应用数字空间映射技术动态实时地描述㊁分析㊁预测其物理实体的行为，实现物理实体空间和数字虚拟空间的交互映射㊂物联网技术通过射频识别㊁红外感应㊁传感器采集㊁视频监控等方式为现实物理世界的全面动态感知提供了数据支撑㊂物联网技术对现实物理世界的信息进行动态感知和处理，利用数字孪生技术可以对这些实体信息进行分析㊁优化㊁整理和展示㊂实现物联网技术和数字孪生技术的有效无缝衔接，使数据流资产在其整个生命周期内具有可追溯性和动态调节性㊂２㊀数字孪生环境监测系统设计基于数字孪生的智慧农业环境监测系统将农作物生长环境以及各种物理实体在真实场景中全生命周期通过传感器技术㊁网络传输技术㊁人工智能等技术映射到虚拟空间数字世界中，通过将多维物理实体数据进行融合，通过数据挖掘㊁数据分析和三维仿真等技术［１１］，在虚拟数字世界中实时呈现农作物生长外部环境参数信息㊁设备状态信息㊁农作物生长状态信息等，为及时调整外部环境㊁控制设备运行状态㊁调节作物生长过程等提供理论依据㊂基于数字孪生的智慧农业环境检测系统整体结构如图１所示㊂领导驾驶舱园区控制中心可视化大屏手机A P P光照调节温湿度调节灌溉控制空气调节人员监控土壤养分调节数字孪生可视化平台空间数字孪生设备数字孪生流程数字孪生环境数字孪生光照监测温度/湿度监测水分监测空气监测土壤监测养分监测射频识别红外感应灌溉设备集群传感器视频监控空调/照明设备孪生交互层孪生应用层数字孪生层农业数据源孪生感知层安全管理层图１㊀基于数字孪生的智慧农业环境监测系统架构图Ｆｉｇ．１㊀Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｔｗｉｎｓ２．１㊀孪生感知层孪生感知层是整个智慧农业环境监测系统的底层部分，承担着农业环境数据采集的任务，为上层的正常运行提供数据保障㊂在孪生感知层通过物联网系统的射频识别（ＲＦＩＤ）㊁红外感应器㊁集群传感器㊁视频监控㊁空调／照明等设备来采集农作物生长环境数据（光照㊁温湿度㊁水分㊁空气㊁土壤养分㊁风速风向等），并对所采集的环境数据做初步预处理（整理㊁识别㊁清洗等），通过各类传感设备对农作物生长环境要素进行动态感知和实时监控及反馈，实现全方位㊁全要素㊁全过程实时数据的采集和分析㊂农作物生长环境复杂多变，其所采集的数据也具有数据源多样㊁结构各异㊁位置分散㊁噪声复杂等特点，对此需要在数据孪生层通过高精度分布式智能传感器搭建智能感知网络，同时要对所采集的数据进行整理㊁识别㊁结构化等处理，确保所感知的数据能实时动态反映农作物的生长需要㊂由于环境监测系统中对于农作物种植最重要的信息是农田整体环境和天气环境，因此环境信息通过对热力传感器和天气数据的整合，当作物生长环境条件超出生长极限条件时，通过自动调节系统对硬件设备进行智能调控或通过人工干预的方式，确保作物生长环境数据在合理的范围内㊂２．２㊀农业数据源层基于数字孪生的智慧农业环境监测系统主要以农作物生长环境数据为驱动，以数字孪生技术为支撑，所以数据是整个系统的核心部分，对于环境数据的分析和处理就显得格外重要㊂农业数据源层作为３８１第４期王武英，等：基于数字孪生的智慧农业环境监测系统设计与实现孪生感知层数据来源的集合，主要以农作物生长环境的监测和管理为主要目标，将孪生感知层数据进行深度分析和融合加工处理㊂数据源信息主要包括对光照检测㊁温湿度监测㊁水分监测㊁空气监测㊁土壤监测和养分监测等环境信息，并将这些信息转换为易管理㊁易存储㊁易分析的数据存储到相应的数据库（如ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ等）中，实现环境数据的智能化分析和实时存储，满足对农作物生长所需各类环境数据的实时整合和分布式存储要求，实现环境数据的互联互通和共享，满足多样化的农作物生长环境监控服务，有效解决传统农作物生长环境要素单一㊁信息反馈滞后㊁数据孤岛等问题，为促进农作物的健康生长提供环境保障和决策分析㊂２．３㊀数字孪生层数字孪生层在整个系统中处于中间层，起到承上启下的作用，不仅通过数字孪生技术对空间㊁设备㊁流程㊁环境等信息要素进行空间建模，还通过三维建模技术对上述空间建模信息进行实时监测及分析，并通过３Ｄ图形可视化技术进行展示和统计㊂可视化界面以全新的方式对环境监测数据进行实时３Ｄ效果展示，使用户能够沉浸式体验农作物生长环境的各种状态，能够实时掌握农作物生长环境检测系统的运行状态和环境参数指标，同时数字孪生层对各类环境监测数据设置预警值，当参数指标超过预警值时通过智能调节功能对环境要素进行智能化调节㊂如土壤水分是土壤肥力的重要组成部分，是植物生长发育的重要影响因素，土壤水分也是研究农作物正常生长的重要参数，所以对环境中水量的调节是农作物生长环境调节的重要组成部分㊂数字孪生层与智能控制系统进行有机结合，能够对作物生长的远程环境进行实时监控和控制，并对其环境参数进行智能化分析和精细化管理㊂通过数字孪生技术对历史环境数据和当前环境数据进行模型更新㊁修正和完善，使模型正确反映当前环境数据的状态，并通过可视化技术对环境监测数据进行可视化管理，再对不同区域的环境状态信息，趋势变化等进行实时动态评估㊂为优化土壤结构，监测优化效果提供决策依据，确保农作物增产增收㊂２．４㊀孪生应用层孪生应用层作为业务应用的延伸，反映了数字孪生系统对农作物生长环境的响应及决策㊂通过对农作物生长环境数据进行整理和分析，通过数字孪生技术实时映射现场环境作物生长状况及环境参数，同时根据数字孪生体的反馈结果对环境要素做出相应的决策和调整㊂其决策包含根据作物生长状况调节光照㊁温湿度㊁空气㊁土壤养分等并对灌溉进行实时控制和流动人员进行监控，对现场环境状况进行实时和动态监测，并通过系统进行可视化展示和对比分析㊂通过数字孪生技术的模型决策管理，不仅能以沉浸式的方式体验不同环境下作物的生长状况，还能辅助管理人员进行智能化分析和科学化决策，从而为作物健康生长提供调节措施㊂２．５㊀孪生交互层孪生交互层在于为使用者提供良好的沉浸式体验人机交互接口，使用者能够拥有身临其境般的感觉并且迅速掌握系统的功能和性能，同时获得分析和决策的相关信息㊂在孪生交互层主要包括领导驾驶舱㊁园区控制中心㊁可视化大屏㊁手机ＡＰＰ等模块，通过领导驾驶舱实时监测并控制农作物生长过程中的各种环境因素，并通过反馈机制直接将指令信息传送到园区控制中心㊂园区控制中心通过智能化技术实现农作物生长环境的监控和调节以及指令的下发，实现远程化管理和操作㊂可视化大屏主要包括数据的可视化和模型的可视化㊂其中，数据可视化实现对农作物环境监测数据的实时化㊁多角度㊁多层次显示，反映了作物环境的发展变化规律；模型可视化对作物的生长过程进行高保真的模拟和显示，实现了设备状态㊁作物生长状态的动态交互和全方位显示㊂手机远程控制是智慧农业环境监测系统的另一便捷控制方式，通过手机客户端，可以远程查看作物环境数据和设备运行情况，还可以进行分析，方便灵活管理㊂３㊀可视化交互基于数字孪生的智慧农业环境监测系统依托可视化技术全方位立体化展示农作物生长过程以及外界环境因素，为智慧农业环境监测提供实时化㊁精细化㊁智能化管理服务㊂通过数字孪生模型以农作物生长过程的全域环境要素㊁设备运行状态㊁作物动态生长情况为基础，形成以农作物环境数据为驱动㊁全域动态感知㊁智能协同㊁仿真优化为支撑的体系结构，以三维建模技术和数字孪生技术为智慧农业环境监测系统的数据展示提供了可视化接口，实现了相关业务运行状态的直观化展示，确保智慧农业环境监测系统的动态全域感知㊁以虚控实的智能管理㊂在可视化交互过程中通过获取农作物生长环境数据和设备运行状态等数据，以三维建模技术为支撑，构建以空间数字孪生模型㊁设备数字孪生模型㊁４８１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀流程数字孪生模型和环境数字孪生模型为基础的三维模型，结合数字孪生及三维可视化等技术，形成了基于数字孪生技术的三维可视化智慧农业环境监测系统㊂系统能够直观展示农作物生长的环境因素㊁智能设备的运行状况㊁流程控制状态等相关模型信息及分析数据，并能使用这些数据通过三维建模技术高保真表达物理实体信息的状态信息㊂智慧农业环境监测系统可视化示例如图２所示㊂图２㊀智慧农业环境监测可视化系统Ｆｉｇ．２㊀Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ４㊀结束语本文以智慧农业高质量可持续发展为目的，以数字孪生技术和物联网技术为支撑，构建了基于数字孪生的智慧农业环境监测系统㊂通过对系统中孪生感知层㊁农业数据源㊁数据孪生层㊁孪生应用层㊁孪生交互层的详细设计，实现了农作物生长过程中外界环境因素和农作物生长状态的动态感知和实时映射㊂通过对物理实体在数字虚拟空间的克隆复现，并通过三维可视化技术对环境因素和设备运行状态等进行实时展示和控制，为调整环境参数和设备状态提供科学依据和控制手段㊂开展基于数字孪生的智慧农业环境监测系统对于实现农作物生长过程的智能化㊁数字化㊁精细化㊁可视化管理具有重要意义和应用价值㊂参考文献［１］顾生浩，卢宪菊，王勇健，等．数字孪生系统在农业生产中的应用探讨［Ｊ］．中国农业科技导报，２０２１，２３（１０）：８２－８９．［２］刘大同，郭凯，王本宽，等．数字孪生技术综述与展望［Ｊ］．仪器仪表学报，２０１８，３９（１１）：１－１０．［３］李炜，朱德利，王青，等．监测生长状态和环境响应的作物数字孪生系统研究综述［Ｊ］．中国农业科技导报，２０２２，２４（０６）：９０－１０５．［４］ＧＲＩＥＶＥＳＭＷ．Ｐｒｏｄｕｃｔｌｉｆｅｃｙｃｌｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔ：Ｔｈｅｎｅｗｐａｒａｄｉｇｍｆｏｒｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｒｏｄｕｃｔＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，２００５，２（１－２）：７１－８４．［５］ＰＩＡＳＣＩＫＲ，ＶＩＣＫＥＲＳＪ，ＬＯＷＲＹＤ，ｅｔａｌ．Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｒｅａ１２：Ｍａｔｅｒｉａｌｓ，ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，ｍｅｃｈａｎｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓ，ａｎｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｒｏａｄｍａｐ［Ｍ］．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ：ＮＡＳＡＯｆｆｉｃｅｏｆＣｈｉｅｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｓｔ，２０１０．［６］ＢＡＬＡＣＨＡＮＤＡＲＳ，ＣＨＩＮＮＡＩＹＡＮＲ．Ｒｅｌｉａｂｌｅｄｉｇｉｔａｌｔｗｉｎｆｏｒｃｏｎｎｅｃｔｅｄｆｏｏｔｂａｌｌｅｒ［Ｍ］／／ＳＭＹＳＳ，ＢＥＳＴＡＫＲ，ＣＨＥＮＪＺ，ｅｔａｌ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ．ＬｅｃｔｕｒｅＮｏｔｅｓｏｎＤａｔａＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ．Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１９，１５：１８５－１９１．［７］李书钦，诸叶平，刘海龙，等．小麦生长模拟与三维可视化系统构建技术研究［Ｊ］．中国农业科技导报，２０１８，２０（０２）：６５－７１．［８］郑孟蕾，田凌．基于时序数据库的产品数字孪生模型海量动态数据建模方法［Ｊ］．清华大学学报（自然科学版），２０２１，６１（１１）：１２８１－１２８８．［９］李过，闫亮，徐雁云．基于数字孪生技术的智慧城区物联网自动化管理平台研究［Ｊ］．自动化与仪表，２０２２，３７（０９）：９９－１０３．［１０］ＳＴＥＲＧＩＯＵＣＬ，ＰＳＡＮＮＩＳＫＥ．Ｄｉｇｉｔａｌｔｗｉｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍｆｏｒｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ－ｂａｓｅｄｂｉｇｄａｔａｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｉｎｃｌｏｕｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ［Ｊ］．ＶｉｒｔｕａｌＲｅａｌｉｔｙ＆ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＨａｒｄｗａｒｅ，２０２２，４（４）：２７９－２９１．［１１］康孟珍，王秀娟，华净，等．平行农业：迈向智慧农业的智能技术［Ｊ］．智能科学与技术学报，２０１９，１（０２）：１０７－１１７．５８１第４期王武英，等：基于数字孪生的智慧农业环境监测系统设计与实现。

农田环境监测与预测系统的设计与实现

农田环境监测与预测系统的设计与实现随着农业科技的不断发展，农田环境监测与预测系统成为现代农业生产中不可或缺的重要工具。

农田环境监测与预测系统可以帮助农民掌握农田的土壤、水分、气象等环境因素的变化情况，提供精准的农田管理决策，提高农田生产的效益。

本文将对农田环境监测与预测系统的设计与实现进行探讨。

首先，农田环境监测与预测系统的设计需要充分考虑农田环境的特点和需求。

农田环境具有复杂性和动态性，因此系统设计应考虑如何实时、准确地获取农田环境数据。

可以通过传感器网络、卫星遥感等手段实时监测农田土壤的水分含量、温度、光照等指标，以及气象数据如降水量、风速等。

同时，还需要考虑系统的可靠性和稳定性，确保数据的准确性和连续性。

其次，农田环境监测与预测系统的实现需要具备数据采集、处理和分析的能力。

数据采集环节需要选择合适的传感器和测量设备，确保对农田环境数据的准确、高效获取。

数据处理环节则需要对采集的数据进行预处理、存储和管理，以便后续的分析与应用。

数据分析环节可以利用数据挖掘、机器学习等方法，通过对历史数据的分析建模，预测未来的农田环境情况，为农田管理提供决策支持。

农田环境监测与预测系统的实现还需要考虑信息传输和展示的方式。

可以利用互联网和移动通信技术，将农田环境数据传输到农民的移动设备上，实现远程监测和管理。

同时，系统设计还应提供用户友好的界面和数据展示方式，便于农民直观、方便地获取和理解农田环境数据，以及系统提供的相关分析和预测结果。

此外，农田环境监测与预测系统实现过程中还需考虑系统的可扩展性和兼容性。

农田环境监测与预测系统的设计应具备模块化、可配置的特点，以适应不同农田的环境特点和需求。

同时，系统应兼容各类传感器和测量设备，以方便农民选择和使用。

最后，农田环境监测与预测系统的实现还应考虑系统的安全和保密问题。

农田环境数据属于敏感信息，系统设计应合理设置权限和访问控制，确保数据的安全性和保密性。

同时，系统还应具备数据备份和恢复的功能，以应对意外情况和数据丢失的可能性。

智能化农田环境监测与控制系统开发方案

智能化农田环境监测与控制系统开发方案第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状 (3)1.4 本书结构安排 (4)第二章：智能化农田环境监测与控制系统概述，介绍智能化农田环境监测与控制系统的基本概念、发展历程及系统构成。

(4)第三章：传感器技术及其在农田环境监测中的应用，分析传感器技术的发展现状，以及各种传感器在农田环境监测中的应用。

(4)第四章：数据处理与分析方法，介绍农田环境监测数据的处理与分析方法，包括神经网络、模糊控制、遗传算法等。

(4)第五章：控制策略与算法，探讨农田环境控制策略及算法，如模糊控制、PID控制、自适应控制等。

(4)第六章：系统设计与实现，详细介绍智能化农田环境监测与控制系统的设计与实现过程。

4第七章：系统测试与优化，分析系统在实际应用中的功能，并提出相应的优化措施。

(4)第八章：结论与展望，总结本书研究成果，并对未来智能化农田环境监测与控制系统的发展进行展望。

(4)第二章智能化农田环境监测与控制技术概述 (4)2.1 智能化农田环境监测技术 (4)2.1.1 监测参数 (5)2.1.2 监测设备 (5)2.1.3 监测方法 (5)2.2 智能化农田环境控制技术 (5)2.2.1 控制设备 (5)2.2.2 控制策略 (5)2.2.3 控制方法 (5)2.3 系统集成与数据融合 (6)第三章系统需求分析 (6)3.1 功能需求 (6)3.1.1 监测功能 (6)3.1.2 控制功能 (6)3.1.3 数据处理与分析功能 (6)3.2 功能需求 (7)3.2.1 响应速度 (7)3.2.2 实时性 (7)3.2.3 精确度 (7)3.2.4 可扩展性 (7)3.3 可靠性与稳定性需求 (7)3.3.1 系统可靠性 (7)3.3.2 系统稳定性 (7)3.3.3 系统抗干扰能力 (7)3.4.1 数据安全 (7)3.4.2 网络安全 (7)3.4.3 用户权限管理 (7)3.4.4 设备安全 (8)第四章系统设计 (8)4.1 系统总体架构 (8)4.2 硬件设计 (8)4.3 软件设计 (8)4.4 通信协议设计 (9)第五章传感器模块设计 (9)5.1 传感器选型 (9)5.2 传感器接口设计 (9)5.3 数据采集与处理 (10)5.4 传感器网络构建 (10)第六章控制模块设计 (10)6.1 控制策略研究 (10)6.2 控制器设计 (11)6.3 执行器接口设计 (11)6.4 控制系统稳定性分析 (11)第七章数据处理与分析 (12)7.1 数据预处理 (12)7.1.1 数据清洗 (12)7.1.2 数据标准化 (12)7.2 数据挖掘与分析 (13)7.2.1 关联规则挖掘 (13)7.2.2 聚类分析 (13)7.2.3 时间序列分析 (13)7.3 模型建立与优化 (13)7.3.1 模型选择 (13)7.3.2 模型训练与优化 (13)7.4 结果可视化展示 (13)第八章系统集成与测试 (14)8.1 系统集成 (14)8.1.1 集成策略 (14)8.1.2 集成步骤 (14)8.2 功能测试 (14)8.2.1 测试目的 (14)8.2.2 测试内容 (14)8.2.3 测试方法 (15)8.3 功能测试 (15)8.3.1 测试目的 (15)8.3.2 测试内容 (15)8.3.3 测试方法 (15)8.4.1 优化策略 (15)8.4.2 调试方法 (15)第九章应用案例与实践 (15)9.1 案例一：智能化农田灌溉系统 (16)9.2 案例二：智能化农田病虫害监测与防治 (16)9.3 案例三：智能化农田气象监测与预警 (16)9.4 案例分析与实践总结 (16)第十章发展前景与展望 (17)10.1 技术发展趋势 (17)10.2 市场前景分析 (17)10.3 政策与法规支持 (17)10.4 研究方向与展望 (17)第一章绪论1.1 研究背景我国经济的快速发展，农业现代化水平不断提高，智能化技术在农业生产中的应用日益广泛。

基于物联网的环境可视化监测系统设计与实现

基于物联网的环境可视化监测系统设计与实现随着物联网技术的不断发展和普及，环境可视化监测系统得到了越来越广泛的应用。

这种系统可以实现对环境的实时监测和数据分析，有效地把握环境的状况，保障人们的生态健康安全。

本文将针对物联网环境可视化监测系统进行探讨，讨论其设计与实现方案。

一、系统需求与设计思路在进行环境可视化监测系统的设计与实现之前，必须先对其需求进行理解和分析。

一般来说，环境可视化监测系统需要实现以下几个功能：1.实时监测：需要对环境参数进行实时监测，如温度、湿度、气压、CO2浓度等。

2.数据采集：需要对环境参数进行定期采集，来获得不同时间段内的数据变化情况，同时也需要分时段存储数据。

3.数据分析：需要通过对数据进行分析和处理，来得到对环境变化的更深入理解和预测。

4.数据展示：需要将分析结果以可视化的方式展示出来，以方便人们对环境状况的了解。

在满足以上需求的基础上，我们可以提出如下的设计思路：1.传感器选择：需要选择适合不同环境条件的传感器，并保证其数据的精度和稳定性。

2.数据采集与传输：需要选择合适的数据采集和传输方式，以实现对环境数据的实时采集和定时传输。

3.数据存储：需要选择合适的数据存储方式，以实现数据的安全、稳定和高效存储。

4.数据处理与分析：需要选择合适的数据处理和分析方法，以提高数据处理的精度和速度，同时确保分析结果的可靠性。

5.结果展示：需要选择合适的数据可视化方式，以实现对环境变化的直观表达和展示。

二、系统实现方案在明确了系统需求和设计思路后，我们可以开始考虑具体的系统实现方案。

在本文中，我们将介绍一种基于物联网的环境可视化监测系统实现方案。

该方案可以分为如下几个步骤：1.传感器选择和布局：首先需要选择适合不同环境条件的传感器，并合理布局。

例如，对于室内环境监测系统，我们可以选择空气质量传感器、温湿度传感器等。

2.数据采集和传输：需要选择合适的数据采集和传输方式。

例如，我们可以使用无线传输方式，通过WiFi或蓝牙传输数据。

农业环境监测与预测系统设计与实现

农业环境监测与预测系统设计与实现随着社会经济的发展，农业在维系国家粮食安全及农民收入的重要性逐渐凸显。

然而，农业生产过程中所面临的环境挑战也日益严峻。

为了更好地掌握农业环境状况，科学地预测农作物产量并提供农业技术支持，设计和实现一个先进的农业环境监测与预测系统变得越来越重要。

农业环境监测与预测系统的设计和实现涉及以下几个关键环节：数据采集、数据处理、建模预测和决策支持。

下面将逐一介绍这些环节以及设计和实现的要点。

首先，数据采集是农业环境监测与预测系统的基础。

通过安装感知设备，如气象站、土壤探测器、无人机等，收集农田环境信息和农作物生长情况数据，包括气温、湿度、降雨量、土壤pH值、光照强度等。

这些数据应实时传输到服务器，并进行保存和管理。

其次，数据处理是将大量的原始数据加工为有价值的信息的环节。

在农业环境监测与预测系统中，数据处理包括数据清洗、数据过滤、数据噪声处理和数据标准化等过程。

数据清洗是对原始数据进行筛选、纠错和补全，以保证数据的准确性和完整性。

数据过滤则是去除异常值和噪声，使数据更具可信度。

此外，数据标准化是将不同类型和单位的数据进行统一化处理，以便后续的建模和分析。

接下来是建模预测。

建模是将已处理的数据用数学模型描述，以分析和预测农业环境的变化趋势和作物生长情况。

在农业环境监测与预测系统中，常用的建模方法包括统计模型、机器学习和人工智能等。

统计模型使用多元回归、时间序列和相关分析等方法，基于历史数据建立模型并预测未来的环境变化。

机器学习和人工智能则是利用大数据和算法，通过不断学习和优化模型，提高预测的准确性和可靠性。

最后是决策支持。

决策支持是将建模和预测结果用于指导农业生产和管理的过程。

决策支持系统为农民和农业相关管理部门提供定制化的决策推荐和农业技术支持。

例如，根据预测结果，系统可以推荐最佳的施肥时间和量，及时预警并应对病虫害等突发状况，优化农田灌溉等。

通过决策支持系统，农民可以根据具体的农田环境和作物需求，制定更科学的农业生产计划，提高农作物产量和质量。

基于数字孪生的农业耕作监控系统

第3期（总第387期）2022年3月No.2 MAR文章编号：1673-887X(2022)02-0078-03基于数字孪生的农业耕作监控系统熊祥盛1，许静2，陈平录2（1.江西农业大学软件学院，江西南昌330045；2.江西农业大学工学院，江西南昌330045）摘要针对农业耕作环境复杂多变、耕作过程切削状态不清晰、耕作方案经验化、主观化等问题，文章构建了基于数字孪生的农业耕作监控系统，以全面、实时地监控整个耕作过程，实现智慧化的农业耕作。

该系统由监控模块、虚拟耕作系统和可视化服务3部分组成。

监控模块实时采集农业耕作过程的农业机械耕作装备、土壤、田间环境等状态信息；虚拟耕作系统利用监控模块采集的信息实现对农业耕作过程的仿真模拟与分析预测，迭代优化出最佳的耕作策略；可视化服务综合监控模块和虚拟耕作系统的信息实现对农业耕作过程的数据和模型的可视化展示。

该农业耕作监控系统可以为智慧化农业耕作的发展提供一定的参考。

关键词数字孪生；农业耕作；监控模块；虚拟耕作系统；可视化服务中图分类号S126文献标志码A doi:10.3969/j.issn.1673-887X.2022.02.028Agricultural Farming Monitoring System Based on Digital TwinXiong Xiangsheng1,Xu Jing2,ChenPinglu2(1.College of Software,Jiangxi Agriculture University,Nanchang330045,Jiangxi,China;2.College of Engineering,Jiangxi Agriculture University,Nanchang330045,Jiangxi,China)Abstract：In view of the complex and changeable agricultural farming environment,the unclear cutting status of the farming pro‐cess,the empirical and subjective farming plan,this paper builds an agricultural farming monitoring system based on digital twins to monitor the entire farming process in a comprehensive and real-time manner,thereby achieving intelligence Agricultural farming. The system consists of three parts:monitoring module,virtual farming system and visualization service.The monitoring module col‐lects real-time status information of agricultural machinery farming equipment,soil,and field environment in the agricultural farm‐ing process;the virtual farming system uses the information collected by the monitoring module to realize the simulation,analysis and prediction of the agricultural farming process,and iteratively optimizes the best farming strategy;Finally,the information of the integrated monitoring module of the visualization service and the virtual farming system realizes the visualization of the data and models of the agricultural farming process.The agricultural farming monitoring system can provide a certain reference for the devel‐opment of intelligent agricultural farming.Key words：digital twin,agricultural farming,monitor module,virtual farming system,visualization service高质量的农业耕作是实现高效、高质量农业生产的关键之一。

精细化农业环境监测与分析系统设计

精细化农业环境监测与分析系统设计随着科技的不断发展，农业领域也迎来了数字化时代的到来。

传统的绿色农业已经不能满足现代社会对食品质量和安全的要求。

因此，农业环境监测与分析成为农业信息化的重要组成部分。

精细化农业环境监测与分析系统是一种利用遥感、传感、物联网、云计算等技术，实现农业生态环境监测、农作物生长监测、农业资源利用监测、气象预测等多个方面的系统。

在这个系统中，农业领域中的相关数据会不断地被采集、存储、分析和应用。

下面我将从系统框架、设计思路和技术实现等方面对其进行详细介绍。

系统框架精细化农业环境监测与分析系统将农田和大气分别视为两个子系统，通过遥感、传感等技术实现自动化数据采集，将采集的数据存储在云端数据库中。

然后，通过人工智能、数据挖掘和模型建立的方法将数据进行分析并预测，最终将监测结果以图表、报告的形式呈现出来，帮助专业人员和用户更好地掌握农业生态环境的变化和农业生产情况。

设计思路1. 数据采集在这个系统中，传感技术是非常重要的。

通过将传感设备部署在不同地点，可以实现对土壤、气象、水质等方面的监测。

传感器可以实现自动采集数据，而且工作稳定可靠。

遥感技术的作用是监测大面积的农田环境，比如通过遥感技术获取卫星遥感图像，并通过图像分析来判断农作物的生长状态、病虫害的情况。

2. 数据存储数据的存储是整个系统的基础，数据需要存储到云端数据库上。

采集的数据需要通过主机或互联网与云数据库进行数据传输。

所以要考虑网络传输的速度问题。

在存储数据时，要进行多种数据类型的存储和多副本存储等设计，以保证数据的安全和可用性。

3. 数据分析对数据分析的目的是为了更好地理解数据，对数据进行多种分析方法的运用。

包括数据可视化、挖掘和模型等方法，以帮助专家和用户更加全面的了解农田的环境和农作物的生长状况。

在数据挖掘的过程中，深度学习可以将海量数据进行自动分类、聚类、识别、预测等分析，并输出可视化结果。

技术实现1.传感技术的实现传感器的部署需要考虑到多种因素，如何选择传感器，传感器的位置、补给能源、连通通信等。

农田信息监测系统的设计

农田信息监测系统的设计柯春艳;安思【摘要】农田土壤和环境信息对农作物生产效率有着很大的影响,为了及时准确地掌握农田信息,研究开发农田信息无线监测系统.该系统由农田信息采集节点、汇聚节点和监测中心三部分组成,完成农田环境数据的自动采集、无线传输和远程监测.设计基于nRF2401模块的低功耗采集节点,基于nRF2401和ESP8266模块的汇聚节点,实现HTTP协议下的物联网平台接入和数据监测.该系统设计合理,使用方便,能够帮助生产者有效地监测和分析农田环境信息.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2018(000)022【总页数】4页(P63-66)【关键词】土壤监测;nRF2401;物联网;Arduino【作者】柯春艳;安思【作者单位】新疆农业大学计算机与信息工程学院,乌鲁木齐830000;新疆农业大学计算机与信息工程学院,乌鲁木齐830000【正文语种】中文0 引言农田信息监测系统主要监测对象包括土壤水分、含盐度、酸碱度、环境温湿度和光照度等信息，在农业精细化管理中发挥着重要作用。

农田信息监测的主要任务是及时、准确、全面地掌握作物生长环境状况，目的是通过监测和分析数据及其变化规律，通过精准管理提高农作物产量和质量、提高生产效率和解放劳动力、减少环境消耗、推进基于大数据的农业智能决策管理应用等。

传统的人工观测或者仪器监测的方式成本高效率低且工作繁琐，无法适应农业信息化的发展需要，为此，笔者开发一种基于RF无线通信技术的农田信息实时监测系统，该系统除了能将实时监测到的土壤和环境数据上传到物联网平台，实现数据的远程监控外，长远来看还能为基于大数据的农业智能决策提供数据支撑。

1 系统概述系统由数据监测中心、汇聚节点和采集节点三部分组成，采集节点将土壤和环境数据通过RF无线通信模块发送到汇聚节点，再由汇聚节点发送到基于开放云平台的数据监测中心。

采集节点以Arduino UNO作为主控制器，包括nRF2401无线数据收发模块，温湿度检测模块、含盐度和电导率检测模块以及光照强度检测模块。