基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)蟲(chóng)害智能監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、我國(guó)是自然災(zāi)害多發(fā)國(guó)家，而農(nóng)業(yè)蟲(chóng)害又是我國(guó)主要自然災(zāi)害之一。農(nóng)業(yè)蟲(chóng)害是農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中遭受的重大自然災(zāi)害，直接影響著農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。農(nóng)業(yè)蟲(chóng)害爆發(fā)范圍廣，危害程度大，直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)。為提高我國(guó)農(nóng)業(yè)抗蟲(chóng)害的整體水平，精準(zhǔn)獲取農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境信息和蟲(chóng)害信息尤為重要，為提早預(yù)測(cè)蟲(chóng)害災(zāi)情奠定基礎(chǔ)。
　　本文首先介紹了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)蟲(chóng)害智能監(jiān)控領(lǐng)域的背景和意義，分析了國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀及研究成果，闡述了典型物聯(lián)網(wǎng)三層體系構(gòu)架：信

2、息感知層、信息傳輸層和應(yīng)用管理層。本文提出的基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)蟲(chóng)害智能監(jiān)控系統(tǒng)，利用移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的大力普及，將信息感知和信息傳輸整合在田間監(jiān)測(cè)站點(diǎn)終端。服務(wù)器監(jiān)控平臺(tái)是系統(tǒng)的最上層，也是本文的重點(diǎn)，主要功能是實(shí)現(xiàn)信息獲取、存儲(chǔ)、整合、分析和發(fā)布的規(guī)范化和系統(tǒng)化。
　　本文然后介紹了服務(wù)器應(yīng)用管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)J2EE、Strut2、JDBC、Socket和WEB技術(shù)等等。詳細(xì)介紹了服務(wù)器監(jiān)控系統(tǒng)的功能模塊與數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)。根據(jù)系統(tǒng)的需求

3、分析和設(shè)計(jì)目標(biāo)，將服務(wù)器系統(tǒng)設(shè)計(jì)為以下功能模塊：用戶管理模塊、數(shù)據(jù)查詢模塊、上傳模塊、下載模塊、接收數(shù)據(jù)模塊、設(shè)備控制模塊、預(yù)警模塊和蟲(chóng)害診斷模塊。數(shù)據(jù)庫(kù)包括用戶表、監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)表、蟲(chóng)害圖片診斷信息表、設(shè)備控制表和預(yù)警信息表。
　　在蟲(chóng)害診斷模塊中，農(nóng)業(yè)專家下載服務(wù)端蟲(chóng)害圖片到本地電腦進(jìn)行蟲(chóng)害識(shí)別。本文提出基于K-means聚類和最小二乘法橢圓擬合的蟲(chóng)害圖像識(shí)別算法，首先采用K-means聚類算法對(duì)白飛虱圖像進(jìn)行分割，將蟲(chóng)體與葉片

4、背景分離，然后采用最小二乘法對(duì)蟲(chóng)體進(jìn)行橢圓擬合，用橢圓率和橢圓面積區(qū)分蟲(chóng)體和雜質(zhì)，測(cè)試結(jié)果表明本算法可以有效識(shí)別蟲(chóng)體，達(dá)到統(tǒng)計(jì)蟲(chóng)害數(shù)目的目的。
　　服務(wù)器系統(tǒng)以 Eclipse+Tomcat為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，采用MySQL5.6進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)，HTML、JavaScript等多種語(yǔ)言進(jìn)行頁(yè)面設(shè)計(jì)，Ajax技術(shù)實(shí)現(xiàn)頁(yè)面的動(dòng)態(tài)刷新。本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了大量的農(nóng)作物環(huán)境信息、蟲(chóng)害信息的高效地獲取、存儲(chǔ)、整合和分析，遠(yuǎn)程設(shè)備控制和災(zāi)情預(yù)警，最終實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)