張萌 錢(qián)蓉 董偉 朱靜波 孔娟娟 李閏枚 張立平
摘要 為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物病蟲(chóng)害有效預(yù)防和及時(shí)控制的突出需求,提出基于Android的植保服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)包括病蟲(chóng)害自動(dòng)識(shí)別、地理信息可視化、典型病蟲(chóng)害及植保機(jī)構(gòu)查詢、病蟲(chóng)害防治方法科普等功能,平臺(tái)設(shè)計(jì)了量大面廣的農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖文數(shù)據(jù)庫(kù),便于農(nóng)戶查閱資料。該平臺(tái)在安徽省舒城縣推廣試用,測(cè)試顯示各功能模塊均達(dá)到了理想的運(yùn)行效果,用戶通過(guò)平臺(tái)可以及時(shí)掌握當(dāng)?shù)夭∠x(chóng)害的發(fā)生信息及防治方法,該平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了“互聯(lián)網(wǎng)+”植保新模式。
關(guān)鍵詞 植物保護(hù);病蟲(chóng)害識(shí)別;監(jiān)測(cè)預(yù)警;手機(jī)終端
中圖分類號(hào) S431.9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A
文章編號(hào) 0517-6611(2019)17-0244-03
Abstract In order to realize the outstanding demand of effective prevention and timely control of crop diseases and pests, an androidbased plant protection service platform was proposed. The platform included functions such as automatic identification of diseases and pests, visualization of geographic information, inquiry of typical diseases and pests and plant protection institutions, and popularization of pest control methods. The platform designed a large and extensive graphic database of crop diseases and insect pests, which was convenient for farmers to consult data. The platform was promoted and tried in Shucheng County, Anhui Province. The test results showed that each functional module achieved the ideal operation effect. Users could timely grasp the occurrence information and control methods of local diseases and pests through the platform, which realized the new mode of “Internet +” plant protection.
Key words Plant protection;Pest identification;Monitoring and forecast;Mobile terminal
病蟲(chóng)害防治的最大難點(diǎn)在于精準(zhǔn)識(shí)別,對(duì)癥下藥才能達(dá)到最好的防治效果,因此病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中起著重要的作用[1]。當(dāng)前,我國(guó)圍繞農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警、預(yù)防控制為核心內(nèi)容的體系框架已初步建立[2],但隨著病蟲(chóng)害社會(huì)化服務(wù)形式日益嚴(yán)峻,農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)感知和服務(wù)手段相對(duì)落后、科技含量不高、應(yīng)對(duì)突發(fā)和大面積病蟲(chóng)害能力不強(qiáng)等問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)出來(lái)。國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)的植保服務(wù)平臺(tái)大多數(shù)僅局限于病蟲(chóng)害圖像的采集或傳輸,而目標(biāo)對(duì)象的精準(zhǔn)識(shí)別仍然存在很多問(wèn)題,也很少有平臺(tái)匯集地域性植保組織或個(gè)體的信息,基層工作人員迫切需要一個(gè)可以互相交流、咨詢實(shí)時(shí)信息的服務(wù)平臺(tái)。
隨著手持終端和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及,APP服務(wù)憑借其靈活性、開(kāi)放性、便捷性等優(yōu)勢(shì),已經(jīng)成為當(dāng)今移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的主要服務(wù)方式[3-4],以農(nóng)業(yè)信息化帶動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化正在成為現(xiàn)實(shí)。目前,工作在一線的農(nóng)技專家與種植戶大多仍然采用陳舊的工作方式和落后的工作機(jī)制,難以適應(yīng)新的挑戰(zhàn)[5],運(yùn)用信息化手段創(chuàng)新植保新模式已經(jīng)成為突破發(fā)展瓶頸的當(dāng)務(wù)之急。
安徽省地處南北氣候過(guò)渡帶,氣候條件適宜多種重大生物災(zāi)害的增殖和流行,是我國(guó)病蟲(chóng)草鼠害等生物災(zāi)害的重災(zāi)區(qū)[6],這些不利因素嚴(yán)重影響現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)業(yè)增產(chǎn)和農(nóng)民增收。舒城縣位于安徽省中部,臨近大別山區(qū)和巢湖,生態(tài)資源豐富,是安徽省城居民糧食的主要來(lái)源地[7]。針對(duì)當(dāng)前病蟲(chóng)害防治的突出需求,筆者以安徽省舒城縣為試驗(yàn)點(diǎn),開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)植保應(yīng)用軟件APP,體現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”植保新模式,實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害知識(shí)查詢、智能診斷與防治、監(jiān)測(cè)預(yù)警、植保社會(huì)化服務(wù),為病蟲(chóng)害防控提供大數(shù)據(jù)支撐[8],切實(shí)提高基層農(nóng)技專家和種植戶對(duì)病蟲(chóng)害防控的技術(shù)水平。
1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
1.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境
舒城縣植保服務(wù)平臺(tái)APP是一款基于Android的手機(jī)移動(dòng)應(yīng)用軟件,在Windows 7系統(tǒng)下安裝JDK 1.7、 Mac Android studio和Android sdk工具包,配置好必要的變量,選用Mysql 5.1儲(chǔ)存數(shù)據(jù),成功搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境,采用Web Service中間件技術(shù)對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行封裝[9-10],開(kāi)發(fā)程序編譯后生成Apk文件,下載至手機(jī)終端安裝后可正常使用該平臺(tái)。基于云服務(wù)架構(gòu)和分析引擎算法池的理念設(shè)計(jì),集成病蟲(chóng)害識(shí)別、地理分布圖、圖文數(shù)據(jù)庫(kù)、個(gè)人分享社交等多個(gè)功能模塊,實(shí)現(xiàn)云端服務(wù)交互,方便用戶的使用,可高效準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)植保智能化服務(wù)。
1.2 關(guān)鍵模塊
服務(wù)平臺(tái)建設(shè)緊密聯(lián)系生產(chǎn)實(shí)際,對(duì)當(dāng)?shù)氐牟∠x(chóng)害發(fā)生規(guī)律及農(nóng)技專家、種植戶的需求進(jìn)行了充分調(diào)研,以確保平臺(tái)的切實(shí)可用性。系統(tǒng)有首頁(yè)、動(dòng)態(tài)圈、識(shí)別、地圖、個(gè)人中心共5個(gè)主要界面,整個(gè)服務(wù)平臺(tái)以病蟲(chóng)害識(shí)別為核心,簡(jiǎn)化操作步驟,增強(qiáng)實(shí)用性,形成了一個(gè)以舒城縣為試驗(yàn)點(diǎn),面向整個(gè)安徽的綜合性植保服務(wù)平臺(tái)。
首頁(yè)包含病蟲(chóng)情報(bào)、圖庫(kù)、植保組織和植保小貼士4個(gè)子模塊。病蟲(chóng)情報(bào)專欄會(huì)定期推送一些當(dāng)?shù)夭∠x(chóng)害及相關(guān)的資訊信息,讓用戶及時(shí)掌握可能感興趣的消息。圖庫(kù)中包含了當(dāng)?shù)厮兄饕∠x(chóng)害的高清圖像與文字信息,詳細(xì)介紹了各類主要病蟲(chóng)害的形態(tài)特征、危害程度、發(fā)生規(guī)律、防治方法等信息,用戶可以自行在圖文庫(kù)中查找想要了解的病蟲(chóng)害信息。植保組織中覆蓋了當(dāng)?shù)氐闹脖U尽⑥r(nóng)技專家以及所有在冊(cè)的合作社、農(nóng)資店、協(xié)會(huì)等植保社會(huì)化服務(wù)組織的簡(jiǎn)介與聯(lián)系方式,以解決當(dāng)?shù)赜脩糁脖P畔㈤]塞的突出問(wèn)題。植保小貼士專欄會(huì)定期推送植保小知識(shí),擴(kuò)展用戶的植保知識(shí)面,逐漸從根本上緩解專家團(tuán)隊(duì)人才緊缺的難題。
動(dòng)態(tài)圈是為用戶個(gè)性化服務(wù)提供的窗口,用戶可以在此界面發(fā)布自己的作品、心得等,也可以與其他用戶進(jìn)行交流、分享、學(xué)習(xí)??紤]到蟲(chóng)害與病害發(fā)生特征區(qū)別較大,為了保證病蟲(chóng)害識(shí)別的準(zhǔn)確性與可靠性,識(shí)別功能包括病害識(shí)別和蟲(chóng)害識(shí)別2個(gè)子模塊,分別用于識(shí)別并反饋病害與蟲(chóng)害的種類、發(fā)生規(guī)律、防治方法等具體信息。地圖信息用于將后臺(tái)的病蟲(chóng)害發(fā)生信息進(jìn)行可視化處理,方便用戶直觀地了解當(dāng)?shù)夭∠x(chóng)害的發(fā)生程度,以達(dá)到預(yù)警、預(yù)報(bào)、預(yù)防的目的。用戶可以在個(gè)人中心界面設(shè)置個(gè)人偏好,并在此頁(yè)面查閱歷史瀏覽記錄與收藏記錄,可以與后臺(tái)工作人員反饋建議,以進(jìn)一步完善服務(wù)平臺(tái)。
2 主要功能
2.1 病蟲(chóng)害自動(dòng)識(shí)別
深度學(xué)習(xí)是病蟲(chóng)害識(shí)別模塊所用到的關(guān)鍵技術(shù),該模塊基于VGG16深度學(xué)習(xí)模型建立病蟲(chóng)害識(shí)別分析引擎[11-12],對(duì)已有的大量帶標(biāo)注病蟲(chóng)害樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建病蟲(chóng)害識(shí)別模型,初步實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的病蟲(chóng)害圖像識(shí)別。
基層的種植戶、農(nóng)技專家等用戶將識(shí)別目標(biāo)置于采樣區(qū)進(jìn)行拍攝,即可以通過(guò)交互式移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)上傳樣本數(shù)據(jù),對(duì)應(yīng)的分析引擎結(jié)合后臺(tái)已經(jīng)建立的識(shí)別模型進(jìn)行分析判別,并將結(jié)果返回給上傳用戶,實(shí)現(xiàn)各類農(nóng)作物病蟲(chóng)害的在線檢測(cè)服務(wù)[13],同時(shí)通過(guò)目標(biāo)樣本與反饋結(jié)果進(jìn)行后臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化[14]。若對(duì)識(shí)別結(jié)果抱有疑問(wèn),用戶可以申請(qǐng)專家在線診斷或通過(guò)動(dòng)態(tài)圈在線交流。
目前系統(tǒng)處于測(cè)試階段,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)18種病害和42種蟲(chóng)害的自動(dòng)識(shí)別,滿足用戶對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別、預(yù)警的基本需求?;谟?jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù),通過(guò)對(duì)大量農(nóng)作物病蟲(chóng)害感知數(shù)據(jù)的有效分析利用,實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害圖像的自動(dòng)識(shí)別與分析服務(wù),滿足對(duì)病蟲(chóng)害遠(yuǎn)程自動(dòng)監(jiān)測(cè)預(yù)警等管理需求,提高了病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)的系統(tǒng)性、科學(xué)性、時(shí)效性(圖1)。
2.2 地理信息可視化
時(shí)間和空間是預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害發(fā)展趨勢(shì)的重要數(shù)據(jù)[15],用戶在使用病蟲(chóng)害識(shí)別模塊時(shí),系統(tǒng)將樣本圖像與拍攝時(shí)間、地點(diǎn)等數(shù)據(jù)一起上傳以供后臺(tái)分析,調(diào)用電子地圖應(yīng)用程序數(shù)據(jù)接口,將地理分布庫(kù)的數(shù)據(jù)以電子地圖的形式呈現(xiàn),并對(duì)電子地圖進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,展示病蟲(chóng)害的地理分布、區(qū)域內(nèi)病蟲(chóng)害種類的分布情況。
在后期的更新中,會(huì)基于用戶后臺(tái)數(shù)據(jù)與當(dāng)?shù)刂脖U镜牟∠x(chóng)害發(fā)生歷史數(shù)據(jù),定期推送當(dāng)?shù)刂饕∠x(chóng)害的發(fā)生趨勢(shì)預(yù)測(cè)。基于病蟲(chóng)害大數(shù)據(jù)的可視化分析與預(yù)警預(yù)報(bào)平臺(tái),可以滿足不同用戶對(duì)平臺(tái)的植保智能化服務(wù)需求。
2.3 典型病蟲(chóng)害及植保機(jī)構(gòu)查詢
對(duì)安徽省農(nóng)業(yè)有害生物的發(fā)生、分布和形態(tài)特征進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)查和研究,采集農(nóng)業(yè)病害、農(nóng)業(yè)蟲(chóng)害、天敵、外來(lái)入侵物種等圖文信息和防控技術(shù),建立主要病蟲(chóng)害信息數(shù)據(jù)庫(kù)[16],為公眾信息服務(wù)平臺(tái)提供知識(shí)支撐,提升植保服務(wù)的科學(xué)規(guī)范性。用戶可以在平臺(tái)中查詢當(dāng)?shù)爻R?jiàn)的病蟲(chóng)害信息,數(shù)據(jù)庫(kù)中以圖文并茂的方式詳細(xì)介紹病蟲(chóng)害的形態(tài)及癥狀、發(fā)生規(guī)律、防治方法等內(nèi)容。此外,平臺(tái)提供了當(dāng)?shù)刂脖U?、農(nóng)技服務(wù)專家及各類植保社會(huì)化服務(wù)組織的簡(jiǎn)介信息和聯(lián)系方式,用戶可根據(jù)自己的需求與相關(guān)組織或?qū)<胰〉寐?lián)系,及時(shí)獲取需要的技術(shù)服務(wù)。
豐富、生動(dòng)的圖庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)與實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的植保信息推送可詳細(xì)反映病蟲(chóng)害的理論知識(shí)與發(fā)生現(xiàn)狀,為科研教學(xué)提供基本資源支持,為農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)充實(shí)技術(shù)內(nèi)容,同時(shí)也為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供信息服務(wù)和技術(shù)指導(dǎo),可為各級(jí)農(nóng)業(yè)部門(mén)的宏觀調(diào)控提供決策依據(jù),因此應(yīng)用面廣泛(圖2)。
2.4 病蟲(chóng)害防治方法科普
系統(tǒng)包含2個(gè)科普模塊,其中病蟲(chóng)情報(bào)專欄會(huì)定期推送當(dāng)?shù)嘏c植保相關(guān)的新聞?dòng)嵪?,讓用戶時(shí)刻了解當(dāng)?shù)氐牟∠x(chóng)害情況、植保組織動(dòng)態(tài)等信息;植保小貼士專欄會(huì)定期推送病蟲(chóng)害防治、農(nóng)作物種植等農(nóng)業(yè)小技巧,擴(kuò)充用戶的知識(shí)面,讓每一位用戶都逐漸掌握充分的植保領(lǐng)域知識(shí)。
同時(shí),為了迎合用戶的個(gè)性化需求,系統(tǒng)開(kāi)放了注冊(cè)用戶的個(gè)人主頁(yè),使系統(tǒng)更加人性化,用戶可以在動(dòng)態(tài)圈內(nèi)發(fā)布圖文動(dòng)態(tài),并與其他用戶進(jìn)行交互。個(gè)人主頁(yè)中設(shè)置“我的動(dòng)態(tài)”專欄,用戶可在專欄中查看自己的歷史查詢、瀏覽、發(fā)布信息,通過(guò)收藏或發(fā)表動(dòng)態(tài)完善自己的個(gè)人主頁(yè)。同時(shí),用戶可以在系統(tǒng)中反饋意見(jiàn),方便汲取每一位用戶的建議與需求,以在日后的維護(hù)中進(jìn)一步完善系統(tǒng),有助于APP的演化升級(jí)(圖3)。
3 結(jié)語(yǔ)
目前,整個(gè)平臺(tái)已經(jīng)上架并在測(cè)試階段,各大功能模塊在使用的過(guò)程中不斷完善,農(nóng)技專家可以從系統(tǒng)中獲取更多、更豐富的理論知識(shí),合作社和種植大戶也可以在系統(tǒng)中及時(shí)獲取農(nóng)業(yè)資訊、實(shí)時(shí)鑒別病蟲(chóng)害種類,以提高工作效率。該平臺(tái)在實(shí)際使用過(guò)程中取得了較好的評(píng)價(jià),在后期的更新中將逐步加大可識(shí)別病蟲(chóng)害的種類數(shù)量,提高核心算法的魯棒性與準(zhǔn)確率;進(jìn)一步提高電子地圖的利用率,將植保站的歷史記錄與實(shí)際使用時(shí)的反饋信息進(jìn)行可視化處理;定期更新當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)的站點(diǎn)、專家信息,及時(shí)發(fā)布植保防控信息;根據(jù)用戶的實(shí)際使用感受,優(yōu)化操作界面,以提供更好的使用體驗(yàn)感。同時(shí),在用戶使用的過(guò)程中,可以將實(shí)際使用中積累的經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)不斷反饋完善到專家知識(shí)庫(kù)中。
我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó),安徽省地處暖溫帶與亞熱帶過(guò)度地區(qū),地勢(shì)形態(tài)多樣化,農(nóng)作物種類繁多、種植分散,基層植保人員相對(duì)薄弱,現(xiàn)有病蟲(chóng)害診斷、預(yù)報(bào)方法落后。作為面向安徽地區(qū)的病蟲(chóng)害大數(shù)據(jù)智能化服務(wù)平臺(tái),舒城縣植保服務(wù)平臺(tái)可以提升植保服務(wù)的科學(xué)管理水平和抗災(zāi)減災(zāi)能力,為病蟲(chóng)害的防控及時(shí)提供直觀的決策依據(jù),因此進(jìn)一步推廣的市場(chǎng)空間巨大,產(chǎn)業(yè)化前景可觀。
參考文獻(xiàn)
[1] 陳天嬌,曾娟,謝成軍,等.基于深度學(xué)習(xí)的病蟲(chóng)害智能化識(shí)別系統(tǒng)[J].中國(guó)植保導(dǎo)刊,2019,39(4):26-34.
[2] 周志艷,羅錫文,張揚(yáng),等.農(nóng)作物蟲(chóng)害的機(jī)器檢測(cè)與監(jiān)測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展[J].昆蟲(chóng)學(xué)報(bào),2010,53(1):98-109.
[3] 田蕊,陳朝暉,楊琳.基于手持終端的圖書(shū)館APP移動(dòng)服務(wù)研究[J].圖書(shū)館建設(shè),2012(7):36-40.
[4] 江波,覃燕梅.基于微信的移動(dòng)圖書(shū)館APP服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代情報(bào),2013,33(6):41-44.
[5] 曹爍,王睿文,王鵬,等.河北省植物保護(hù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺(tái)的實(shí)踐與思考[J].中國(guó)植保導(dǎo)刊,2016,36(10):78-80.
[6] 陳海中,張友華,劉家成,等.安徽省農(nóng)作物病蟲(chóng)監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)的研制[J].中國(guó)植保導(dǎo)刊,2013,33(11):54-58.
[7] 汪永安,劉建軍.舒城縣蔬菜病蟲(chóng)害綠色防控技術(shù)示范實(shí)踐與思考[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2018(7):155-156,158.
[8] 戴建國(guó),賴君臣.基于圖像規(guī)則與Android手機(jī)的棉花病蟲(chóng)害診斷系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2015,46(1):35-44.
[9] 黃淑靜,楊紅梅.利用JSON + WebService實(shí)現(xiàn)Android訪問(wèn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫(kù)[J].科技信息,2013(9):98-99,123.
[10] 王秀徽,史同鑫,楊寶祝,等.基于國(guó)產(chǎn)基礎(chǔ)軟件的蔬菜病蟲(chóng)害識(shí)別防治系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2013,29(35):368-372.
[11] FENG L T,PO L M,LI Y M,et al.Integration of image quality and motion cues for face antispoofing:A neural network approach [J].Journal of visual communication & image representation,2016,38(23):451-460.
[12] SIMONYAN K,ZISSERMAN A.Very deep convolutional networks for largescale image recognition [R].2014.
[13] 方夢(mèng)瑞,呂軍,姚波.水稻病害智能識(shí)別APP框架的設(shè)計(jì)[J].安徽農(nóng)學(xué)通報(bào),2018,24(24):51-52.
[14] 徐旭東,馬立乾.基于遷移學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制圖識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2018,38(S2):290-295.
[15] 趙慶展,靳光才,周文杰,等.基于移動(dòng)GIS的棉田病蟲(chóng)害信息采集系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2015,31(4):183-190.
[16] 高靈旺,陳繼光,于新文,等.農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)專家系統(tǒng)平臺(tái)的研發(fā)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2006,22(10):154-158.