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基于物联网的小麦苗情诊断管理系统设计 　　0引言 　　小麦是中国最重要的粮食作物之一，由于生长周期较长且分布广泛，容易遭遇各种胁迫和灾害影响，如干旱、霜冻、干热风等频发，严重影响小麦正常生长，导致产量减少、品质下降。目前在整体上，中国小麦苗情监测与诊断技术落后，主要表现在自动化监测水平低、所获数据精准性不高、定量化数字化程度低、信息服务时效性差等。快速准确提取影响小麦生长的关键数据信息，提高定量化和数字化技术水平，为小麦生产科学管理提供综合信息服务，是农业生产中急需解决的重要工程技术问题。 　　物联网(the Internet of things IOT)是传感器、互联网和信息处理技术高度融合的新一代信息技术，已被公认为继计算机和互联网之后信息技术产业的又一次浪潮。物联网可以理解为是互联网技术应用的延伸和扩展，在其基础上，将物(设备)与物(设备)相连构成的分布式协同网络。在互联网的基础上，通过传感器等信息传感设备，对互联网进行延伸和扩展，使任意物品在任何时刻、任意地点可以与互联网相连，进行信息传输和交换，并结合数据挖掘、分析，云计算等智能计算机技术对数据信息分析处理，实现物体的智能化识别、监控和管理。 　　目前物联网技术的发展方兴未艾，因其注重“全面感知一稳定传输一智能应用”3个层面为一体，在诸多领域(包括农业)有广阔的应用空间。设施温室环境监控是物联网早期农业应用最具代表性的领域之一，目前在农业其他领域的研究与应用也逐渐展开。物联网的应用为实现小麦苗情远程监控和管理提供了重要的技术途径。 　　网络通信技术是农业信息化发展进程中非常重要的技术，近年来国内外的研究和应用也日趋增多。本文研究是在前期硬件研究基础上，应用网络通信技术实现数据的远程传输，进一步实现远程管理，结合小麦苗情特点研发的基于物联网的远程监控系统。系统将数据库技术、网络技术、计算机控制技术等高度融合，基于物联网的3个层面从技术上不断完善进步。通过采用无线传感器网络Cwireless sensor network WSN)进行数据采集，将多个传感器设备安置到农田中，构成自组织的网络子系统，随时获取小麦生长环境数据信息，实现系统的全面感知;与无线局域网(如W i-Fi、移动无线通信网(GPRS/3 G、VPN、互联网等进行异构网络融合，保证传输系统的稳定可靠性;在服务器端开发应用全新的网络分析与管理平台进行数据挖掘、分析，结合专家知识库进行智能处理分析和诊断，提高智能决策诊断水平。目前该监控系统已经陆续在全国东北、西(南)部、黄淮海、长江中下游四大小麦主产区布设实施，初步建成了监控网络，为小麦苗情远程监控与诊断管理提供了坚实的硬件基础和数据基础。 　　本论文重点是，基于已建成的并在不断升级的物联网软硬件网络平台上，研究小麦苗情远程诊断与管理的技术方法、实现基于WEB系统的关键技术等，进一步提高应用层的自动化和智能化诊断能力，。主要关键技术包括:1)搜集整理领域专家知识库、整合小麦动态监测多源数据库、建立小麦苗情诊断的关键指标体系，并以此为数据基础，实现对小麦生长发育状况和环境条件(包括气象灾害等)进行科学诊断和决策管理;2)设计多模式服务模式，使用户通过多种渠道实现数据共享、获得综合诊断分析结果、专家管理建议和调优技术等信息服务。本系统可为农业生产管理者提供科学、准确的远程管理决策分析支持，对于产量预测、防灾减灾和综合优化管理有重要的支撑作用。 　　系统总体框架设计 　　小麦苗情管理与诊断系统基本原理是通过持续监测影响小麦生长的主要因子(包括气象、土壤、作物等参数)，并结合专家经验和建立的知识库、小麦关键指标体系以及历史数据的分析，对小麦苗情和灾害进行远程诊断和管理。 　　1. 1系统的3层架构 　　本系统主要采用B/S(Brower/Server)结构，通过数据层、数据访问层、逻辑层和表示层对数据信息进行采集、处理、存储，并最终为用户及时提供小麦苗情田间数据信息和诊断与管理信息。 　　1)数据层位于数据库服务器端，由分布在各地监控节点的上传数据，专家知识、小麦苗情和灾害关键指标等构成，后二部分内容专家可通过远程交互功能进行修正和不断地补充，以丰富和提高数据的内容及质量。由实时采集数据生成的动态数据库以其连续性、精准性、自动更新等特点为系统提供了坚实的核心数据基础。 　　2)数据访问层实现对数据库的访问和增添、删除、修改、查找等操作。该层根据接收到的W eb服务器的数据请求，对数据库进行响应操作，并将运行结果返回给web服务器。 　　3)业务逻辑层是系统主要功能和业务逻辑的核心处理部分。在本系统中根据用户的任务向数据库服务器提出数据处理请求，将读取的各种原始