空天地一体化智慧农业服务与管理平台

　　摘要：空天地一体化智慧农业服务与管理平台融合北斗定位技术和高分遥感技术，通过实时接收北斗定位数据和定时接收卫星遥感数据，实现农作物的长势监测、病虫害和气象灾害监测、农业旱情监测和灌溉用水管理等应用，从而为农作物估产、病虫害预防、水肥药的变量喷施提供决策。

　　关键词：北斗定位;高分遥感;农业服务;管理平台

　　0　引言

　　当前，北斗系统在农机化领域规模化应用，主要体现在两个方面：一是农机自动驾驶导航[1-2]，二是农机精准作业调度的应用。农机自动驾驶系统可应用在拖拉机、收割机、插秧机、地面植保机等农业机械上，可覆盖耕、种、管、收全农业生产过程。农机自动驾驶技术可实现±2.5cm的作业精度，从而提高土地利用率，降低劳动生产成本，延长作业时间，解放农机手的双手。

　　农机作业监管主要包括深松作业监管、秸秆还田作业监管、农机化管理监管。通过北斗远程智能终端，实时上传位置、时间、农机状态和油耗等信息至天地一体化智慧农业服务与管理平台，可实现农机实时位置监视、历史轨迹回放、作业面积统计、农机状态管理、农机管理调度以及加油配送服务、租赁服务等。高分遥感影像在农业遥感中的应用主要表现为利用不同光谱和空间分辨率影像采集农田及其环境信息[3]。

　　包括农业基础信息遥感普查、耕地面积及分布遥感监测、农田基础设施遥感监测、高标准农田建设遥感监测、农作物种植面积遥感监测、土壤肥力遥感监测、农业工程项目遥感监测等。卫星导航系统和高分卫星遥感系统作为空间信息基础设施，是精准农业的重要技术支撑，是发展现代农业和实现农业可持续发展的关键技术。以卫星遥感、地理信息技术等现代信息技术改造传统农业，是促进现代农业发展的有效途径。

　　1　论述部分

　　1.1　系统架构

　　空天地一体化智慧农业服务与管理平台主要由感知层、传输层、支撑层和应用层组成。感知层为整个项目提供整个平台运行的软硬件基础设施和平台运行所需及产生的各类数据支撑。主要包括北斗网络RTK基准站获取的北斗定位数据、高分影像数据、精准作业农机以及北斗终端等;传输层针对精准农业对北斗数据和高分遥感数据的接入、处理、管理以及共享分发的功能需求，提供共用数据接入、数据管理、数据处理、数据共享分发和时空可视化等能力;支撑层主要集成精准农业应用的支撑算法，主要包括离线计算、机器学习、微服务架构、图像识别、大数据技术、人工智能AI、传感器融合、融合通信等算法模型;应用层为整个项目运行的核心层，主要包括北斗地基增强系统、北斗农机精准作业与服务系统、农作物遥感监测管理系统等。

　　1.2　系统功能

　　北斗地基导航增强系统功能：通过基准站向差分数据处理服务中心发送实时数据流，经过数据处理服务中心处理后，形成区域高精度差分数据，通过地面移动通信网络播发，为北斗农机自动驾驶仪、北斗农机远程智能终端、植保无人机等高精度定位终端提供实时导航增强信号。北斗农机精准作业与服务系统：提供农机状态监控数据的接收处理、农机精准作业管理、农机作业量的计算、农机补助信息管理、农机加油服务、农机作业租赁服务等功能。

　　农作物遥感监测管理系统：提供农用地分类提取、特色农作物分类提取、地图可视化综合判读、病虫害监测、综合统计分析、长势指标监测、寒潮前期气候评估、寒潮预报、冻害预警、冻害灾情监测、长势评价、异常点识别、历史对比、专题报告模板制作、专题报告模板管理、专题报告快速生成等模块，为掌握区域内作物的种植长势情况提供技术支撑，并实现对当地特色农产品的高影响农业灾害监测的功能。

　　1.3　子系统方案

　　1.3.1　北斗地基增强系统

　　北斗地基增强系统，是在一定的农业作业范围内，建立由若干个连续运行的北斗基准站、数据通信链路、数据处理服务中心和用户终端构成的局域网络，综合应用卫星导航定位技术、计算机技术、数据通信和互联网(LAN/WAN)技术进行实时差分改正信息解算，实时地向不同类型、不同需求、不同层次的用户自动地提供经过检验的不同类型的卫星导航信号观测值(载波相位、伪距)、各种改正数、状态信息等。

　　1)系统数据流北斗农业区域增强系统数据流可分为系统级数据流和应用级数据流两类。系统级数据流(如图2所示)是北斗农业区域增强系统为提供高精度定位信息服务而产生的数据流，为北斗农业区域增强系统发挥空间信息服务基础设施的作用提供支撑，能够作为基础数据服务平台，支持不同行业、不同领域的多种应用;应用级数据流是专门针对精准农业领域需求而设计的数据流，能够将北斗农业区域增强系统高精度定位信息结合到精准农业具体应用场景中，为农业信息化建设提供服务。

　　2)接口协议根据不同使用场景，北斗区域增强系统采用的传输协议如下：①RTCM协议基准站发送给数据处理服务中心的原始观测数据，以及数据处理服务中心播发给流动站接收机的差分改正数据采用RTCM3.2协议格式，包含北斗的数据格式设计。②NMEA协议流动站接收机上传给数据处理服务中心的用户概略位置，以及流动站接收机发送给农机控制系统的高精度定位解算结果采用NMEA0183协议格式。③自定义协议基准站接收机发送给数据处理服务中心的设备状态信息、数据处理服务中心发送给基准站接收机的设备配置命令、流动站接收机上传给数据处理服务中心的服务请求信息、数据处理服务中心发送给流动站接收机的地块基准点坐标信息，以及流动站接收机发送给农机控制系统的轨迹线标定数据均采用自定义协议格式。

　　3)接口关系

　　1.3.2　北斗农机精准作业与服务子系统

　　通过基于北斗定位技术的农机自动驾驶仪、远程智能终端，实时监测农机位置信息、运转状态信息、油耗信息，对现有农机实现信息化远程监管，可对农机实现数据关联接收、精准作业操控、作业信息核算、加油服务、作业租赁、售后服务、农机补助信息管理等。

　　1.3.3　农作物遥感监测管理子系统

　　遥感卫星具有覆盖能力强、重访周期短、获取成本相对低等特点，对大面积农业生产调查、评价、监测和管理具有独特的优势。近年来农业遥感在长时间序列作物长势动态监测、农作物种类识别、田间精细农业信息获取等关键技术方面取得了较大突破。

　　我国东北地区现代农业物质基础设施建设不断加强，农业机械总动力持续增长，集约程度高、种植面积大，基本实现规模化、机械化种植，适合利用卫星遥感开展农业监测和管理工作。综合利用高分辨率小型敏捷光学成像卫星、0.5m分辨率光学影像等卫星数据，以及无人机数据、北斗导航定位数据，结合高光谱、纹理、几何特征等提取分析技术，实现内蒙古特色农作物的长势周期化监测。基于卫星遥感数据，对农作物进行识别，获取农作物地块的边界，基于农作物地块的边界和坐标系统统计每个地块的面积。

　　结合调查数据获得农作物地块的权属，得到每一户农作物地块的位置和面积。利用多期遥感数据，分别获取不同生长阶段农作物的长势，与此同时采集各个时期的样点数据，通过模型获得农作物的生长变化过程，评估作物的灾害信息。利用农机作业的轨迹、作业面积和收割获得的产量，获得作业区的平均亩产量。基于遥感和样点获得的农作物生长过程，结合测产数据、气象数据、农机获得的平均亩产量和历史产量建立遥感估算模型，用遥感估产模型估测每一区域的亩产量。让专家评审小组，根据作物的品种、作物播种期、作物收割期和遥感估测产量获得亩产量。

　　2　结束语

　　针对现代农业农作物的长势与农业灾害监测需求，集成北斗导航定位、遥感、通信等技术，建成以北斗导航数据与军民高分数据融合应用为主体，面向农机监控管理、作物长势监测、农业植保管理的区域特色农业监测应用系统，为农作物长势监测、气象灾害监测、病虫害监测、无人机打药管理、农机态势监测和农作物节水灌溉提供技术手段。后续构建军民两用协同精密定位网络，发展大中型北斗农机装备应用，建设精准农业业务运行系统，在促进示范区现代农业发展水平和屯垦戍边能力、提升农机化行业主管部门管理水平、保障国家粮食安全战略的同时，提升军队快速精准定位能力，扩大和完善北斗星地联合增强系统覆盖范围和北斗连续监测评估能力。

　　参考文献：

　　[1]　何成龙.北斗导航系统在我国精准农业中的应用[J].卫星应用，2014(12)：24-27.

　　[2]　沈剑波，王应宽北斗导航与精准农业在新疆棉花种植中的典型应用[J].农业工程技术，2019，39(36)：31-33.

　　[3]　李敏，赵庚星，李百红.基于遥感的乡镇级棉花面积提取与长势监测研究[J].山东农业大学学报(自然科学版)，2011，42(4)：533-538.

　　作者：李岩1，张雯雯1，姜飞2