软件工程在农业机械作业数据采集与分析平台中的应用

白东昕

（山西应用科技学院，山西 太原 030062）

随着农业机械化水平的不断提高，农业机械作业数据的采集与分析显得尤为重要。这不仅能够指导科学合理的机械作业，还能为作物增产提供支持。本文基于软件工程理论与技术，从提高数据采集精度、优化分析算法、加强实时计算响应能力和提升用户界面友好性等多个层面，探讨农业机械作业数据平台的改进策略，以期为农业机械化和智能化提供理论依据和技术支撑。

1 农业机械作业数据采集与分析的作用

农业机械作业生成的海量数据，包含了作物生长发育、土壤营养、机械运行、环境条件等多源异构的信息。对这些数据进行有效采集与智能分析，可精准诊断作物生理需求、预测环境变化、优化作业方案，是实现精细化农业管理的基础。

例如，采集传感器获取的高清可见光和多光谱图像，通过卷积神经网络识别水稻病虫害种类和发生部位，输出病斑区域图像分割结果，结合发病气候模型动态预测病情发展，以控制最佳防治时机，可实现针对性调整杀虫剂使用量，降低化学农药污染风险。分析收割机工作参数的时间序列数据，建立机械健康评估模型，预测故障发生风险，生成智能维护计划，可确保作业的连续性，避免出现峰值用工压力。总体而言，农机作业数据的采集与挖掘，可以使精细化管理决策科学化、信息化、智能化，推动作业质量、效率与利润的齐升，实现农业机械智能化发展。

2 农业机械作业数据采集与分析平台的局限性

2.1 数据采集传感器精度不足

当前，农业机械作业数据采集中使用的传感器，精度与可靠性仍然无法满足精细化农业的需求。许多传感器的精度和重复性存在较大随机误差，不同批次产品的偏差也较大。例如，某型土壤酶活性监测传感器，同一土壤样本重复测定的相对标准偏差高达8.3%，这将直接影响到后续的数据分析结果的准确性[1]。数据的精准度不足，无法为作业参数优化与作物增产提供可靠依据。另外，一些关键参数的监测也存在技术瓶颈，比如目前土壤中检测氮素含量的仪器精度较差，氮素的迁移转化过程难以动态监测，难以实现对作物氮肥的精准投放与高效利用。一些新型传感器的稳定性也有待考查。此外，由于传感器安装位置与作业部位的匹配问题，也会影响数据的有效采集。上述种种问题导致当前农业机械平台的数据采集精度难以支撑精细化农业生产的需要。

2.2 数据分析算法效率有限

当前农业机械作业数据分析平台所采用的算法框架，仍然难以满足大规模数据集成分析和实时响应的需求。以变量施肥决策系统为例，需要综合分析多源异构数据如土壤养分数据、作物生长数据、气象数据等，对复杂的农田系统建立模型，并快速优化出最佳的肥料配置方案。然而当前算法在处理海量数据集上的运算效率有限，优化时间过长，无法满足作业的连续性需要[2]。例如根据氮肥高效利用模型的计算，理论上最佳氮肥用量方案的搜索运算时间可达23 min 之久，这已经难以适应大型作业机械的需求。此外，一些模型和算法对非线性关系的适应性较差，对动态变化系统的预测效果也不理想，如难以准确预测复杂气候环境下作物的生长发育规律。这些问题都制约了数据分析驱动的农业决策的及时性与准确性。需要从算法框架的升级优化方面进行突破，使之能够高效处理海量异构数据，并快速响应生成最优决策方案。

2.3 系统实时性能有待提高

当前农业机械作业数据平台在系统实时计算性能方面还较为薄弱。数据的采集、传输、存储、分析、决策各个环节的响应与反馈能力均有待加强，难以形成信息流的闭环，无法满足精确作业和精准管理的需要。例如某路径规划系统测试结果表明[3]，传感器数据包上传的平均延时可达380 ms，数据分析处理的平均延时达642 ms，该系统从数据采集到作业机械作出响应的总延迟高达1.7 s，无法满足精细化打点作业对路径规划系统实时决策能力的要求。此外，针对大数据量的离线分析运算也需要相当长的时间，例如涉及千万级数据量的某农田多年生产潜力分析模型的运算时间长达5 h，很难实时指导当季的农艺管理措施。这些问题制约了作业数据平台的实时计算性能，需要从提高计算机系统并行处理能力等方面加以突破。

2.4 用户界面友好性有待改进

当前农业机械作业数据平台在用户交互界面设计方面存在很多不足。1）大多数平台采用了过于专业和复杂的界面，操作步骤多、参数设置难度大，严重影响了普通用户的使用体验[4]。例如某数据分析系统中变量施肥模型的参数设置共涉及27 项农田土壤属性数据输入，对普通农民用户而言设置难度和学习成本极高。2）部分平台的可视化数据呈现功能较差，无法有效传达分析结果的意义，用户无法从数据视图中快速获取有用信息。例如在施肥决策结果的可视化模块中，系统仅以表格形式输出了12种营养元素的详细数据，没有辅助用户关注关键指标。3）现有平台没有提供足够的交互式操作与辅助功能，一旦用户出现操作失误，平台无法提供及时有效的帮助与纠错，导致用户沮丧而放弃使用。例如在某水肥一体化灌溉系统中，由于缺乏交互提示，78%的用户在首次使用时无法成功完成系统配置。4）部分平台没有实现多终端适配，其用户界面仅针对桌面端设计，在移动设备上无法正常显示或操作，限制了平台的使用场景。

3 基于软件工程的农业机械作业数据采集与分析平台改进策略

3.1 提升数据采集模块的传感器技术

为了提高农业机械作业的数据采集精度，需要从传感器技术等多个方面进行突破与升级。1）开发新型高精度传感器是关键。例如设计测量范围更广、分辨率更高的新型土壤酶活性检测传感器，采用差分放大技术抑制各种随机误差对测量结果的影响，可将测量精度提高至2%以内[5]。利用激光测距和机器视觉技术研发高精度的作物结构参数监测系统，可动态实时评价作物生长状况与健康程度。2）开发新型的传感器数据融合算法框架也至关重要。通过多源异构传感器协同测量获得冗余数据，结合Kalman 滤波、粒子滤波等多传感器融合框架，提取有效信息、抑制随机误差，可显著提升数据精度与完整性。3）优化传感器状态监测与故障诊断技术对于维持精度长期稳定也必不可少。可以研发智能健康评估模型，基于机器学习对传感器运行状态进行评估，并通过模型预测实现故障的预测维护。4）开展传感器在线标定与自动重新配置技术的研究，可根据状态监测结果对其性能进行实时校准与优化，确保采集数据的连续精度。总体来看，需要系统性地从数据源头入手，通过传感器技术的革新与融合，提高农业机械数据采集的准确性与可靠性。

3.2 优化数据分析平台的算法框架

为实现农业机械作业大数据的高效分析，需要从算法模型与软件平台两个层面进行优化升级。1）构建支持并行分布式计算的算法框架至关重要。例如应用Spark 及Hadoop 等大数据处理技术，在服务器集群上实现模型并行，充分利用多核心CPU 的算力，可使变量施肥决策系统的运算速度提高10倍以上[6-7]。此外，还应研发支持增量学习和在线学习的算法，利用流式计算模式，实现动态快速响应。2）开发异构数据融合的联邦式深度学习框架也是重中之重。它可支持不同类型的数据集分布式训练模型，并协同进行预测运算。例如建立“土壤数据+作物数据+气象数据”的增产肥料配置模型，使变量施肥系统的运算速度提高7 倍，满足作业连续性要求。3）构建知识图谱驱动的智能算法框架，可显著提升分析的准确性。知识图谱通过编码专业知识与经验，弥补数据本身的局限，可有效提高复杂系统的模拟与预测精度。4）还需构建支持动态算法配置的软件框架。根据不同的实时运算需求，可调用不同并行度、精度与速度的算法模块组合，动态调整时间、资源与效果之间的平衡，实现快速响应。

3.3 加强系统实时计算与响应能力

为实现农业机械作业数据平台的实时性，需要从数据流优化、并行计算和智能调度等多个环节进行突破。1）构建支持各类异构数据高速聚合的服务总线至关重要。采用5G 和工业以太网等技术打通数据孤岛，并通过Kafka、RabbitMQ 等中间件实现海量数据流的融合，可将系统总体延迟降低超过30%[8]。2）需要大力加强平台的并行计算能力。通过升级GPU 服务器集群，采用TensorFlow、PyTorch 等框架实现模型并行训练，可使机器学习驱动的路径规划系统响应时间缩短至400 ms 以内，基本满足要求。3）建立智能多目标调度机制也不可或缺。结合深度强化学习训练出调度控制模型，实现对计算资源、存储资源和网络资源的协调优化，达到时间效率与资源消耗的最佳平衡。4）构建闭环的数据驱动流程很有必要。让采集、网络、运算、控制各个环节形成信息高速环路，实现数据流动的零延迟，可有效提升平台对农机作业调控的实时性，全面实现精准作业。

3.4 改进用户交互界面，改善用户体验

为了提高农业机械作业数据平台的用户体验，需要从人机交互界面设计的多个维度进行优化与创新。1）搭建知识驱动的自适应智能界面架构非常关键。通过应用深度学习算法训练用户行为模型，平台可自动分析不同用户的知识结构、操作习惯和学习能力，动态生成个性化的用户界面，提供步骤简化、参数预设、交互提示、错误纠正等辅助功能。例如针对资深专家用户，提供高度开放和自定义的界面；针对普通农民用户，提供详尽流程引导的简易界面。2）构建多模态混合交互技术，向用户提供语音、视觉和触觉相结合的交互方式，可显著提升用户体验[9]。用户可以通过语音命令设定参数，数据变化通过声光效应同步呈现，触控交互实现精确控制。3）应用数字孪生和虚拟现实技术搭建沉浸式用户交互环境，用户可在模拟场景中对平台软硬件进行测试和控制，大幅降低学习成本。4）开发支持跨平台与多终端的自适应用户界面也至关重要。通过响应式Web 设计，同一用户界面可自动针对桌面浏览器、移动浏览器、App 等不同环境进行布局、样式和内容的重构与优化，实现一次开发、多端使用[10]。

4 结语

本文通过对农业机械作业数据采集与分析平台的深入分析，揭示了当前平台在数据精度、分析效率、实时响应和用户体验等方面的不足，并提出了基于软件工程的改进策略。强调了提升传感器技术、优化数据分析算法、加强实时计算响应能力以及提升用户界面友好性的重要性。这些策略的实施将有助于提高农业机械作业的智能化水平，促进农业机械化和智能化的发展。未来的研究和实践应继续关注农业机械作业数据平台的技术创新，特别是在传感器精度、算法优化、实时计算能力和用户体验方面。随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，农业机械作业数据平台将更加智能化，能够为农业生产提供更加精准和高效的决策支持。