丑橘种植数据监测分析系统设计

万姣，文杰，周文志，张琳琳

（南华大学计算机学院，湖南衡阳，421001）

0 引言

丑橘又称“丑八怪”[1],与其外表不同的是，丑橘味道极好，深受大众青睐。但是对丑橘种植户而言，却充满了诸多挑战：（1）栽培经验和市场洞察力不足，同时缺乏技术和市场行情指导。（2）从种植到成熟的周期较长，且影响其生长趋势和结果的因素较多，种植户很难精准地估判其生长情况，难以预测果实收成。（3）传统丑橘种植过程中需要依赖大量的人力去做数据采集和监测分析，但是我们无法保证所得结果的效率和准确性。（4）遇到特殊天气、病虫害等突发状况，缺乏应对措施和专业指导。

基于上述困难，本项目将在智慧农业的基础上，采用大数据等技术设计一个专门针对丑橘种植的解决方案。

1 大数据在种植业中的应用现状与前景

我国务农人口数在不断减少，且存在老龄化问题日渐严重的趋势，如何提高农业（尤其是种植业）生产效率，维持我国庞大的农业生产体系是关乎国计民生的一大要事。近年来，无论是大数据还是机器学习等技术都取得了持续性的突破进展，在诸多领域都得到了广泛的应用，种植业也不例外。我国包括世界上许多国家正在转变生产模式，从原先的机械化生产转变为信息化，一系列的衍生品正是这一转变的中间件。这些中间件利用大数据监测挖掘海量种植业产品的数据，并对其进行分析和预测，进而推荐相应的方案，大幅度提高了管理的精准度，改善了种植物的生长状况，节省人力，增加产值，促使产业升级，是智慧农业中重要的一环。

可以想象，随着5G 等技术的快速发展，通过对种植地连续多年各类信息数据（如气象条件、土壤条件、种植行为、结果情况、市场需求及价格等）进行采集监测、统计分析、案例对比、深度挖掘计算等，未来大数据在种植业中的价值会更加显著，并带动智慧种植业的发展[2]。

2 设计概述

■2.1 功能设计

2.1.1 前台设计

前台是使用本系统的非管理人员操作端，功能模块划分如图1 所示。

图1 前台设计图

2.1.1.1 用户管理模块：用于个人管理用户注册、登录和个人信息维护

（1）注册：用户注册本系统账号；

（2）登录：用户登录系统可使用本系统绝大部分功能；

（3）个人信息维护：用户可对本人账号信息进行增删查改。

2.1.1.2 数据监测分析模块：用于显示丑橘的数据信息

（1）开通丑橘监测分析功能：有需要的用户开通该功能，享受丑橘生长监测、分析、预测、决策功能；

（2）查看丑橘生长数据：以图表形式查看采集的丑橘数据；

（3）查看数据分析结果：查看丑橘当前生长状况聚类结果；

（4）查看预测结果：查看未来生长情况预测结果；

（5）查看决策信息：查看基于数据分析、种植技术和行情动态的建议。

2.1.1.3 种植技术学习模块：用于用户交流、学习丑橘种植技术和经验

（1）观看视频课程：用户观看线上课程学习；

（2）浏览新闻资讯：用户浏览平台资讯，掌握行情动态和相关研究；

（3）发表种植经验：用户发表种植心得，支持图、文、视频；

（4）点赞：用户点赞自己欣赏的分享内容；

（5）评论：用户评价分享内容。

2.1.2 后台设计

后台是本系统管理人员操作端，用于管理用户及系统功能，功能模块如图2 所示。

图2 后台设计图

2.1.2.1 用户管理模块：用于管理员管理系统所有用户信息

注册：管理员注册账号；

登录：管理员登录后台；

用户信息：管理员增删查改系统所有用户账号信息。

2.1.2.2 丑橘监测分析模块：

数据管理：管理丑橘数据；

2.1.2.3 种植技术学习管理模块：用于管理员管理种植技术学习模块内容

学习视频信息管理：管理员增删查改学习视频及其信息；

新闻资讯管理：管理员增删查改新闻资讯；

评论管理：管理员增删查改评论信息。

■2.2 数据库设计

2.2.1 数据库概念结构设计

项目采用E-R 图来描述数据之间的关系，如图3 所示。

图3 系统E—R 图

2.2.2 数据库逻辑设计

根据需求及E-R 图定义数据表，包括用户表（userInfo）、丑橘数据表（uglyOrangeInfo）、视频课程表（videoInfo）、新闻资讯表（newsInfo）、种植心得表（sharingInfo）、课程评论表（videoCommentInfo）、资讯评论表（newsCommentInfo）、视频点赞表（video LikeInfo）、资讯点赞表（newsLikeInfo）、回复表（replyInfo）,数据表格式如表1-表6 所示。

表1 用户表（userInfo）：定义普通注册用户、专家、管理员信息

表2 丑橘数据表（uglyOrangeInfo）：定义采集的丑橘数据格式

表3 视频课程表（videoInfo）：定义视频课程基本信息

表4 新闻资讯表（newsInfo）：定义新闻资讯基本信息

表5 课程评论表（videoCommentInfo）:定义课程评论数据格式（新闻资讯评论表结构类似）

表6 回复表（replyInfo）：定义回复信息数据格式

3 技术概述

■3.1 基于无线传感器网络的数据采集

无线传感器网络由多个节点组成[3]。在丑橘的监测区域中布置温度、湿度、光照、酸碱度传感器等，组成传感节点群，这些采集的数据经过多跳和网络通信传输到服务器，对数据进行计算处理并存储，再通过终端可视化，为用户提供接口。用户通过获取的信息进行操作,或者直接通过设置使其智能完成任务[4]。架构图如图4 所示。

图4 无线传感器网络架构图

■3.2 基于hadoop 分布式数据挖掘的丑橘生长情况聚类

丑橘的各项数据丰富多维，其中包含了大量无用、不确定、不完整信息，既提高了处理成本，也极大地影响效率。利用hadoop 大数据处理框架和数据挖掘能够在这些海量的数据中找到有用、有意义的信息，加以分析转化为易于接受理解的知识[5]。处理过程如图5 所示。

聚类采用Kmeans 算法，将没有标注的N 个丑橘数据样本通过迭代的方式聚类为K 个簇，进行数据处理前，K值未知，所以先进行试验划分，再结合先验知识确定K 值取4，将丑橘生长状况聚类为4 簇，分别对应优、良、中、差。这种方式易于理解，聚类的效果较好，处理大数据集的时候可以保持较好的伸缩性和高效率，但不足之处在于受初始簇中心点影响大、特殊值对模型影响结果较大，不适于发现大小差别悬殊的簇且时间复杂度较高。这是后续实验研究需要加以改进的点。

■3.3 基于机器学习的丑橘生长预测结果分析和处理方案推荐

机器学习中，决策树反映对象属性与对象值之间的一种映射关系，可用于预测。资料[6][7][8][9][10]表示，丑橘适宜生长温度为18～25℃，温度在-3℃左右的时候，会极大影响其生长；应当确保空气湿度处于70%左右，同时年降雨量以1 300 mm 为宜，土壤含水量也应当保持在70%左右，一年当中达到1 300～1 400 h 的日照总量，pH 值保持在5.5-7.0，根据生长阶段的不同，一年上肥次数在2～4 次左右。将采集的数据与各类的标准数据区间进行对比，通过构建决策树预测不同路径和节点处的丑橘生长走向。

决策方面同样依赖决策树，根据文献[11]中的数据格式定义无线传感网络采集的丑橘数据，并对其进行预处理，如表7 所示。

表7 采集丑橘数据格式

通过建模和模型预测进行决策，流程如图6 所示。

图6 决策模型处理流程图

4 结语

大数据和机器学习等技术在丑橘种植中可以起到监测、数据采集、预测、决策分析等作用，再结合互联网信息系统解决种植户缺乏经验和技术指导、无法准确判断生长状态和趋势等问题，节省了人力物力，科学决策。未来，大数据在丑橘及其他种植业的应用会愈加广泛、精准有效。