基于云计算的现代生态农业物联网监测系统外文翻译资料

 2022-02-27 22:27:08

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基于云计算的现代生态农业物联网监测系统

刘淑波、郭立清、希瑟韦布、肖亚、肖昌

为了提高我国现代农业生产经营的效率和安全，必须解决农产品质量安全、农业活动污染环境等问题。以新一代信息技术为基础，研究了物联网、云计算、数据挖掘等技术相结合的集成框架系统平台，并对其在现代农业领域的应用提出了新的建议。通过实验框架和仿真设计，实现了农业物联网监测系统的基本功能。此外，集成不同技术所产生的创新对于降低系统开发成本，确保系统的可靠性和安全性具有重要的作用。

指标术语管理系统、现代农业、大数据、云计算、物联网。

一、介绍

当前信息技术推广和应用的技术时代，是中华民族伟大复兴的经济和产业基础。农业信息作为我国信息化建设的一部分，是指计算机科学技术、移动通信技术和局域网通信技术、微电子技术、传感器技术和嵌入式技术在农业生产管理过程中的应用。农业信息化的应用可以有效地解决管理效率低下、生产污染严重等问题，显著提高农业劳动力的经济效益。因此，加强农业信息化基础设施建设，缩小我国城乡发展差距。

随着信息技术的发展和传感器技术的不断更新，物联网技术正在迅速兴起。物联网作为互联网的延伸，可以通过RFID(射频识别)、红外传感器、

GPS(全球定位系统)、激光扫描仪等按照规定的协议进行信息交换和通信。随着物联网产业的发展，在工业控制、物流、金融设备等领域与其他行业进行了整合和深入的交流。因此，可以预见，未来iott的跨行业融合将会增加，物联网在人类生活中的应用将会更加普遍。

二、文献综述

A：物联网、云计算和农业

此前，在农业领域对物联网进行了深入研究。信息技术与农业的互动为农业创造了新的发展方向。刘和同事们发现，越来越多的公司在美国投资于物联网技术的研发，并在产品中嵌入智能和传感器。美国农民和农业劳动力依靠物联网技术解决了自然灾害、牲畜和家禽等一系列问题

疾病和害虫的感染。已有的经验证明，物联网在有效降低农民损失方面表现良好。

Corcoran和Peter的研究表明，由于日本农业土地资源非常有限，超过一半的日本农业人口选择应用农业物联网技术。研究还指出，日本政府提出，到2020年，农业物联网投资规模将达到580亿至600亿日元，而农业物联网大数据平台的使用将占据75%的市场份额。同时，日本政府计划利用农业物联网平台为农业机器人提供信息和数据服务。所有这些技术都可以显著地重构传统的管理模式，提高农产品的生产效率。

与日本的情况类似，Choumert在研究了欧洲和美国的案例后发现，在发达经济体，农业生产管理者依靠卫星监测其土地资源，并将即时数据发送到信息融合系统进行全面的系统分析和支持决策的真实情景信息。这样，大区域农业的总体规划就有可能实现。

物联网的采用过程可以集成先进的IT基础设施，如云计算。云计算是指可供广大互联网用户使用的数据中心。基于云计算的现代农业物联网监测系统有望通过建立完整的信息系统，促进现代农业的发展。

B.中国的情况

Luong andHoang通过在中国的实地调查发现，中国大部分的农业劳动力仍然依靠手工操作来进行农业管理活动。这种生产经营方式的特点是科技水平低，更重要的是生产效率低。然而，农业物联网应用的好处包括降低生产活动中的人力资源成本和对环境的负面影响，增强农民获取准确的农作物用地环境和农作物生长信息的能力。

大约十年前，中国开始将信息技术引入农业，并积极借鉴发达国家的成功经验。然而，对这些案例进行基准测试的局限性在于，每个国家都有其不同的自然环境和技术基础设施，以及社会/经济背景，因此需要仔细考虑引入过程并进一步调查。

面对这样的挑战，中国加大了对该行业的研发投入，并取得了一定的成效。陈和同事们表示，2010年物联网联合工作组的成立是一个里程碑。

中国完整的物联网产业体系。此外，物联网在农业中的应用也得到了发展:随着物联网及其支持和周边技术的应用，农业土壤环境监测系统在我国[7]得到了广泛的应用。此外，在数据采集、传输有效距离、融合技术、网关智能技术、终端控制等智能农业前端方面也取得了很大的进展。然而，物联网与其他技术和领域的整体集成水平仍然较低。在农业生产过程中，利用物联网系统和技术实现“智能农业”模式还需要不断的努力。因此，本研究试图通过提出并测试一个基于包容性IT的实验流程，为物联网在农业中的应用带来启示。

三、研究方法

这项研究是探索性和实验性的。其目的是关注中国如何在农业产业中增加物联网，减少对人类的依赖。因此，下一节将介绍用于分析和开发物联网农业系统的方法。

A：系统分析和系统开发：

系统的功能需求分析包括以下内容。农业生产的水、肥、热、气等相关数据通过多种不同的传感器设备采集。数据通过Zigbee无线传感器网络发送到智能网关进行进一步处理。

1)智能网关

然后通过开源硬件树莓派设计智能网关，利用协同信息处理技术对感知到的数据进行处理，并在本地缓存后发送到云平台。在智能网关上设置一个小型资源服务器，将设备资源映射到符合Restful标准的Web服务中，并向外界提供服务。基于设备资源Web服务，可以开发基于智能网关的传感器数据监控、视频监控、设备控制等本地化应用，实现云平台系统功能的冗余和互补。同时，一些消耗网络资源的服务，如视频监控，可以在本地[8]低延迟下稳定运行。

2)多协议数据传输

在设备和智能网关端，可以通过Zigbee、WiFi、蓝牙、USB和串口进行连接和数据传输。同时，为了适应传感器设备有限的资源，网关支持Coap传输协议。对于到云的数据传输，云支持基于TCP/ ip的http、MQTT和websocket应用层传输协议

3)云数据的存储和实时监控

接收到感知到的数据后，云对数据进行处理和存储，并根据触发条件对数据值进行决策。云通过API(应用程序编程接口)提供实时数据查询接口。

4)大数据分析与决策

决策者需要采用大数据分析、机器学习等技术来分析和预测大量农产品价格数据，以及农产品增长过程中获得的感知数据。

5)多端应用程序

基于云平台提供的丰富Web服务，开发了基于浏览器运行的RIA (Rich Internet Applications)物联网监测系统，实时查询设备状态。传感器数据通过可视化技术以图表形式显示。该设备可以远程控制，可以随时查看天气和农产品价格，可以即时进行数据分析。

6)设备的逆向控制

在物联网系统中，设备的反向控制更为复杂。为了保证控制的稳定性和安全性，当设备在局域网内时，云不能通过Internet直接连接到内部和外部设备。系统采用MQTT (Message queue Telemetry Transport，消息队列遥测传输)协议，通过加密的数据传输模式将控制指令发送到设备控制网关，并在设备网关接收到指令并控制终端设备后进行验证。

系统的性能需要是开放的、高度并发的和安全的。因此，系统的支持功能应该包括海量存储、可扩展性和高时效性。

B.系统框架设计

基于以上系统需求分析，系统功能结构设计将现代农业物联网监测系统划分为智能网关、设备监控、农产品管理、数据信息、大数据分析与决策、用户中心六大模块，如图1所示。

如图2所示，系统架构设计分为四层:感知层、网络层、支持层和应用层。

本系统需要开发三个功能模块:感知层的智能网关、支持层的云计算平台、应用层的现代农业物联网监控系统。

图1所示：系统的功能结构。

图2：系统架构设计。

感知层智能网关:物联网智能网关是连接传感器网络和互联网通信网络的纽带。此外，智能网关具有设备管理命令，可以通过远程或本地应用程序将控制信息发送到网关。网关验证命令后，就可以对相关设备进行管理。在设计中，考虑到成本结构、稳定性、系统资源的可用性、开发周期和系统可扩展性，选择Raspberry Pi作为物联网智能网关的硬件平台，选择Raspbian作为基于Debian的网关软件平台。网关内部的传感器网络采用Zigbee传感器网络。

对于支撑层的云计算平台，物联网监测系统稳定、安全运行需要良好的软硬件基础。通过对云计算平台的研究，选择亚马逊AWS (Amazon Web Service)云服务作为物联网监测系统的软硬件平台。AWS服务中的EC2服务作为物联网系统的虚拟机硬件平台，基于Linux内核的Ubuntu服务器作为操作系统。系统采用AWS服务中的S3、DynamoDB、rs -oracle作为文件存储和数据库，Kinesis和Machine Learning作为数据分析工具。

对于应用层的现代农业物联网监测系统，应用层由现代农业物联网监测系统组成。开发了支持层提供的系统软硬件资源和智能网关、物联网监控系统提供的数据设备资源。本系统的后台主要采用基于J2EE平台的Spring MVC (Model View Controller)框架实现。通过对系统相关资源和功能逻辑的抽象，设计开发了基于rest规范的Web服务和基于订阅机制的Websocket服务，实现对感知数据的实时访问、设备的远程控制、数据分析等操作。基于WEB浏览器的RIA客户端是在相关系统资源和功能的服务接口上开发的。通过web界面实现了与农业物联网监测系统的人机交互。

C.数据库设计和模式

系统数据库的设计包括外部设计和结构设计。外部设计:由于系统中传感器数据点的记录量可能高达每年100亿数量级，传统的关系数据库存储无法满足需求。同时，系统中仍然存在大量的关系数据存储需求，如传感器数据点、农产品种植记录、生产资料等。因此，现代农业物联网监测系统采用了两种混合存储方案:Amazon DynamoDBNoSql数据库和Amazon RDS (Oracle)关系数据库。对于Amazon DynamoDB, ORM framework Spring Data DynamoDB可以用来存储和查询数据。对于Amazon RDS (Oracle)， Mybatis和Spring存储过程用于存储和查询数据。通过基于Hadoop平台的Amazon大数据分析工具Elastic MapReduce，系统实现了对大量传感器数据的统计分析，并将分析结果传输给Oracle供用户查询。

结构设计:在现代农业物联网系统中，设备监控模块和农产品管理模块是系统的主要功能。下面给出了这两个模块的主要数据库表结构设计。

系统主要技术框架包括SpringWebMVC、ORM持久化层框架、NoSql数据库Amazon dynamoDB、关系型数据库Amazon RDS for Oracle、文件存储Amazon S3、大数据分析Amazon EMR (Hadoop)、即时消息协议MQTT、RIA客户端框架Extjs。

系统的主要功能取决于以下8分:建立开发环境,整合相关的框架,MyBatis-based功能接口,存储过程的PL / SQL功能接口,弹簧数据DynamoDB-based功能接口,Paho-based Mqtt消息发送和接收接口消息签名验证和系统的主要功能界面。

表1：设备监控模块相关表。

表2：农产品管理模块表。

在农业物联网监测系统的应用中，安装了许多传感器。这些传感器通过Zigbee或有线连接等无线传感器网络与物联网智能网关连接，传感器采集的数据传输到网关。网关对这些数据进行处理后，通过移动通信网络或Internet等广域网将这些数据传输到物联网系统平台。网关与系统平台之间的数据传输采用基于HTTP的restful api或基于发布/订阅机制的mqtt。为了兼顾数据传输的安全性和效率，系统采用两级加密模式进行数据和信息的传输。对于传输效率要求较高的接口，采用低层加密机制。数据接口采用MD5算法，使用Apikey 时间阈值加密作为接口验证的密钥，数据本身不加密。对于高级安全需求，使用公钥和私钥对数据本身进行加密，以确保数据安全性。接收到网关发送的数据后，系统平台通过数据代理层对数据进行解析和验证。数据代理层的数据处理完成后，数据被发送到数据分析引擎。数据通过预先设置的事件或规则进一步处理。例如，数据被持久地存储在数据库中，或者触发控制远程设备管理的命令。从系统的应用方面，用户可以通过网页实现对物联网设备的在线监测、远程控制、智能数据分析和辅助决策。用户通过调用系统提供的web服务在其应用程序中使用系统的这些功能。Web应用程序服务器(如tomcat)在接收到发送的相关请求后，将请求分发到系统的消息和操作处理引擎

四、实验设计与性能评价

A.系统的工作流程

系统的工作流程如图3所示。

图3：系统工作流程。

图4：网关总体结构。

由用户应用程序调用，并根据相关请求命令调用系统的相关资源，实现系统提供的相关功能。

基于云计算的现代农业物联网监测系统希望通过建立一个完整的信息系统，促进现代农业的发展。该系统通过传感器网络采集农业生产环境信息和作物生命信息数据，并通过物联网网关进行采集。网关将数据处理并传输到物联网云平台系统。然后，云平台系统诊断作物生长，并通过传感数据分析和处理环境信息。通过获取的分析和决策信息，指导农业生产，对设施进行智能控制，实现农业现代化生产的目标。

B.系统智能网关软件设计

系统智能网关的硬件设计采用了基本硬件平台Raspberry Pi和基于zigbee的感知网络。

物联网网关是物联网应用系统中不可或缺的一部分。作为感知网络与传统通信网络之间的纽带，它需要对多个感知网络的访问能力、不同协议之间的数据转换

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