信息化時(shí)代下，大數據逐漸深入到我國各個(gè)領(lǐng)域，促使了各行各業(yè)現代化發(fā)展。在農業(yè)中應用大數據，為農業(yè)發(fā)展提供了戰略指導，卻也受到多種因素制約。農業(yè)無(wú)人機作為一種高新科技產(chǎn)物，為農業(yè)發(fā)展提供了數據支持，是大數據的一種有效應用。探討了大數據在農業(yè)無(wú)人機上的應用。
農業(yè)無(wú)人機作為無(wú)人機應用的重要類(lèi)型，利用大數據技術(shù)，其功能性、覆蓋范圍等顯著(zhù)擴大，為農業(yè)發(fā)展提供了更有力的支持，提高了農業(yè)種植效率，實(shí)現了對農業(yè)生產(chǎn)的高效管控。但是，在實(shí)際應用中，仍存在一定問(wèn)題，如數據挖掘、數據預測與數據安全等難以保障，影響了大數據效用發(fā)揮，阻礙了農業(yè)無(wú)人機技術(shù)的完善。如何應用大數據技術(shù)來(lái)推動(dòng)農業(yè)無(wú)人機發(fā)展，具有重要意義。
1 、農業(yè)無(wú)人機簡(jiǎn)述
本質(zhì)上，無(wú)人機和大數據間存在相似處，都以收集數據、存儲數據、分析數據等為基礎。大數據主要是指海量數據。無(wú)人機是在計算機技術(shù)、信息技術(shù)等基礎上發(fā)展起來(lái)的一門(mén)現代化技術(shù)，是無(wú)人駕駛航空飛行器的簡(jiǎn)稱(chēng)。依照構成，無(wú)人機可分為固定翼、旋翼等形式，主要由飛行器、遙控站、通訊系統等構成。無(wú)人機應用范圍較廣，被用于很多領(lǐng)域，如農業(yè)、測繪等[2]。在農業(yè)領(lǐng)域，常用的無(wú)人機為旋翼類(lèi)型。通過(guò)無(wú)人機航拍農業(yè)生產(chǎn)情況，生成并存儲數據，供人們分析，并為農業(yè)領(lǐng)域提供幫助。將無(wú)人機和大數據技術(shù)結合，不僅能提升大數據的使用范圍，還進(jìn)一步提升了無(wú)人機使用性能和效率。
2 、農業(yè)大數據關(guān)鍵技術(shù)
在農業(yè)發(fā)展中，大數據應用的關(guān)鍵技術(shù)主要包含以下幾種。
第一，大數據獲取技術(shù)。農業(yè)大數據具有多樣性、泛在性、規?；c高速率特點(diǎn)，僅依靠傳統數據獲取技術(shù)、集成技術(shù)、存儲技術(shù)和處理技術(shù)，并不能滿(mǎn)足農業(yè)發(fā)展需求，因此，大數據獲取技術(shù)的應用成為關(guān)鍵。例如，在農業(yè)無(wú)人機應用中，傳統信息收集方式無(wú)法快速、全面獲取知識，且所獲信息難以被有效利用。
第二，大數據集成技術(shù)。農業(yè)大數據包括結構化、半結構、非結構化3類(lèi)數據，為了對農業(yè)大數據展開(kāi)后續存儲和分析，常常將復雜數據轉變?yōu)橐滋幚淼膯我粩祿?，導致所轉化的部分數據不正確，甚至無(wú)價(jià)值，最終需要對信息進(jìn)行過(guò)濾，因此大數據集成技術(shù)不可或缺。
第三，云計算。在大數據分析中，云計算作為核心，是大數據分析與應用的平臺。為發(fā)揮云計算作用，應保障云計算的靈活性，為異構網(wǎng)絡(luò )的資源應用提供支持，強調大數據的可用性、容錯性等，以此為大數據分析提供支撐。
3 、大數據在農業(yè)無(wú)人機上的應用
3.1 硬件設備
在大數據在農業(yè)無(wú)人機的應用研究中，參與研究的硬件設備主要包含3部分，即無(wú)人機平臺、地面站和無(wú)線(xiàn)傳輸設備。其中，無(wú)人機平臺選擇了專(zhuān)業(yè)性智能無(wú)人機，該無(wú)人機飛行最長(cháng)時(shí)間為30 min，能夠紅外避障，采用GPS、GLONASS雙模式定位。無(wú)線(xiàn)傳輸設備的傳輸速度為Class10，通訊距離最長(cháng)為7 km。
農業(yè)無(wú)人機上裝設了數據采集裝置，由多種傳感器構成，如角速度傳感器、加速度傳感器、氣壓高度傳感器及風(fēng)速與風(fēng)向傳感器等。飛行控制裝置安裝在無(wú)人機機翼上，由方向舵、升降舵與副翼舵構成，在舵面偏轉時(shí)，無(wú)人機飛行方向、飛行姿態(tài)進(jìn)行相應轉變，以此實(shí)現自動(dòng)駕駛。在無(wú)人機上裝置了圖像采集設備，可搭載2 000萬(wàn)像素的影像傳感器，并安裝信息轉換裝置，將圖片影像轉化為數字信號傳輸。地面站主要用來(lái)接收無(wú)人機傳輸的數據。人們在地面站對PB級數據進(jìn)行讀取寫(xiě)入，利用計算機建模并運算，同時(shí)，安裝信號還原裝置，將數字信號還原為圖形。地面站在對大數據分析時(shí)，硬件選擇了PC服務(wù)器，配置兩路8核的CPU，以千兆網(wǎng)卡滿(mǎn)足對存儲空間、運算速率與結果展示等的需求。
3.2 、具體處理工作流程
在大數據應用到農業(yè)無(wú)人機上后，通過(guò)無(wú)人機收集海量數據，還擁有眾多價(jià)值數據，充分展現了大數據的優(yōu)勢。在農業(yè)無(wú)人機上，搭載較多傳感器系統、數據信息采集設施、攝像機、交換機設備及網(wǎng)絡(luò )連接數據采集器等，提高了數據收集的全面性，增強了數據實(shí)時(shí)性和科學(xué)性，為農業(yè)發(fā)展提供了充分的數據支持。大數據在農業(yè)無(wú)人機上的應用，會(huì )受到無(wú)人機性能影響，當無(wú)人機系統無(wú)法采集數據并分析時(shí)，應及時(shí)將數據通過(guò)無(wú)線(xiàn)通訊傳輸至地面站。在傳統數據信息使用中，大數據傳輸頻率、效率顯著(zhù)提升。通信鏈路下，數值型調制寬帶的應用，便利了數據信息向地面站的傳輸。地面站接收無(wú)人機傳輸的信息后，可依照規范對數據信息進(jìn)行規整，根據具體需求，重放數據信息，為數據分析提供支持。在處理農業(yè)大數據時(shí)，可進(jìn)行精細化劃分，實(shí)現多種目的。在處理農業(yè)數據時(shí)，工作人員可依照半結構、非結構等類(lèi)型對數據進(jìn)行特殊處理，提高數據處理速度，提升農業(yè)數據分析的科學(xué)性與合理性。在記錄農業(yè)數據時(shí)，應集中處理數據，結合知識庫輔助決策，合理挖掘數據，全面發(fā)揮大數據的效果，進(jìn)一步增強農業(yè)無(wú)人機的作用。
3.3 、軟件與算法
在大數據應用于農業(yè)無(wú)人機上時(shí)，大數據分析采用Hadoop技術(shù)。在Hadoop結構框架中，包含了通用模塊與分布式的文件系統等，集群文件被儲存在分布式文件系統，在特定節點(diǎn)構建分布式的文件架構。Hadoop技術(shù)下，通過(guò)運用間接并行計算模型，容錯性與擴展性較強，適合大規模數據分析與處理。
在農業(yè)無(wú)人機航線(xiàn)規劃中，利用大數據選擇區域路徑算法非常重要。大數據應用雖然便利了無(wú)人機檢測，但是區域劃分不科學(xué)，在無(wú)人機系統聚合數據過(guò)程中，存在區域重疊，會(huì )增加大數據計算難度。對此，應利用二維跟隨算法規劃航線(xiàn)，可以避免區域重疊，增加大數據中的有效數據。在航線(xiàn)規劃中，應遵照理論基礎：路徑不合理主要源自于對作業(yè)區域方格重復監測。為降低該現象，應建設二維坐標，計算飛行方向角速度，得到無(wú)人機投影航線(xiàn)。以?xún)?yōu)先原則，選擇同一行方格作為下個(gè)規劃方格依次飛行，收集方塊內的相應數據并分析，直至將全部方格涵蓋。同時(shí)，加強異常檢測，避免無(wú)人機脫離航線(xiàn)。利用大數據技術(shù)，全面覆蓋所需測量區域，同時(shí)避免重復測量，發(fā)揮無(wú)人機的最大作用。
4 、結束語(yǔ)
在農業(yè)生產(chǎn)中應用農業(yè)無(wú)人機，能夠得到大量生產(chǎn)數據，但是利用普通的機械設備并不能合理分析龐大的數據，數據利用率不佳，無(wú)人機的作用難以全面發(fā)揮。實(shí)踐表明，大數據支持下的農業(yè)無(wú)人機，能夠采集農作物生長(cháng)全過(guò)程的信息，實(shí)現航線(xiàn)規劃、飛行合理控制、圖像有效處理等目的。因此，應依照農業(yè)無(wú)人機特點(diǎn)和需求，積極引進(jìn)大數據技術(shù)，通過(guò)硬件設備、軟件系統支持，設置具體流程，全面提升農業(yè)無(wú)人機應用效果，推動(dòng)農業(yè)現代化、數字化發(fā)展。
農業(yè)無(wú)人機作為無(wú)人機應用的重要類(lèi)型，利用大數據技術(shù)，其功能性、覆蓋范圍等顯著(zhù)擴大，為農業(yè)發(fā)展提供了更有力的支持，提高了農業(yè)種植效率，實(shí)現了對農業(yè)生產(chǎn)的高效管控。但是，在實(shí)際應用中，仍存在一定問(wèn)題，如數據挖掘、數據預測與數據安全等難以保障，影響了大數據效用發(fā)揮，阻礙了農業(yè)無(wú)人機技術(shù)的完善。如何應用大數據技術(shù)來(lái)推動(dòng)農業(yè)無(wú)人機發(fā)展，具有重要意義。
1 、農業(yè)無(wú)人機簡(jiǎn)述
本質(zhì)上，無(wú)人機和大數據間存在相似處，都以收集數據、存儲數據、分析數據等為基礎。大數據主要是指海量數據。無(wú)人機是在計算機技術(shù)、信息技術(shù)等基礎上發(fā)展起來(lái)的一門(mén)現代化技術(shù)，是無(wú)人駕駛航空飛行器的簡(jiǎn)稱(chēng)。依照構成，無(wú)人機可分為固定翼、旋翼等形式，主要由飛行器、遙控站、通訊系統等構成。無(wú)人機應用范圍較廣，被用于很多領(lǐng)域，如農業(yè)、測繪等[2]。在農業(yè)領(lǐng)域，常用的無(wú)人機為旋翼類(lèi)型。通過(guò)無(wú)人機航拍農業(yè)生產(chǎn)情況，生成并存儲數據，供人們分析，并為農業(yè)領(lǐng)域提供幫助。將無(wú)人機和大數據技術(shù)結合，不僅能提升大數據的使用范圍，還進(jìn)一步提升了無(wú)人機使用性能和效率。
2 、農業(yè)大數據關(guān)鍵技術(shù)
在農業(yè)發(fā)展中，大數據應用的關(guān)鍵技術(shù)主要包含以下幾種。
第一，大數據獲取技術(shù)。農業(yè)大數據具有多樣性、泛在性、規?；c高速率特點(diǎn)，僅依靠傳統數據獲取技術(shù)、集成技術(shù)、存儲技術(shù)和處理技術(shù)，并不能滿(mǎn)足農業(yè)發(fā)展需求，因此，大數據獲取技術(shù)的應用成為關(guān)鍵。例如，在農業(yè)無(wú)人機應用中，傳統信息收集方式無(wú)法快速、全面獲取知識，且所獲信息難以被有效利用。
第二，大數據集成技術(shù)。農業(yè)大數據包括結構化、半結構、非結構化3類(lèi)數據，為了對農業(yè)大數據展開(kāi)后續存儲和分析，常常將復雜數據轉變?yōu)橐滋幚淼膯我粩祿?，導致所轉化的部分數據不正確，甚至無(wú)價(jià)值，最終需要對信息進(jìn)行過(guò)濾，因此大數據集成技術(shù)不可或缺。
第三，云計算。在大數據分析中，云計算作為核心，是大數據分析與應用的平臺。為發(fā)揮云計算作用，應保障云計算的靈活性，為異構網(wǎng)絡(luò )的資源應用提供支持，強調大數據的可用性、容錯性等，以此為大數據分析提供支撐。
3 、大數據在農業(yè)無(wú)人機上的應用
3.1 硬件設備
在大數據在農業(yè)無(wú)人機的應用研究中，參與研究的硬件設備主要包含3部分，即無(wú)人機平臺、地面站和無(wú)線(xiàn)傳輸設備。其中，無(wú)人機平臺選擇了專(zhuān)業(yè)性智能無(wú)人機，該無(wú)人機飛行最長(cháng)時(shí)間為30 min，能夠紅外避障，采用GPS、GLONASS雙模式定位。無(wú)線(xiàn)傳輸設備的傳輸速度為Class10，通訊距離最長(cháng)為7 km。
農業(yè)無(wú)人機上裝設了數據采集裝置，由多種傳感器構成，如角速度傳感器、加速度傳感器、氣壓高度傳感器及風(fēng)速與風(fēng)向傳感器等。飛行控制裝置安裝在無(wú)人機機翼上，由方向舵、升降舵與副翼舵構成，在舵面偏轉時(shí)，無(wú)人機飛行方向、飛行姿態(tài)進(jìn)行相應轉變，以此實(shí)現自動(dòng)駕駛。在無(wú)人機上裝置了圖像采集設備，可搭載2 000萬(wàn)像素的影像傳感器，并安裝信息轉換裝置，將圖片影像轉化為數字信號傳輸。地面站主要用來(lái)接收無(wú)人機傳輸的數據。人們在地面站對PB級數據進(jìn)行讀取寫(xiě)入，利用計算機建模并運算，同時(shí)，安裝信號還原裝置，將數字信號還原為圖形。地面站在對大數據分析時(shí)，硬件選擇了PC服務(wù)器，配置兩路8核的CPU，以千兆網(wǎng)卡滿(mǎn)足對存儲空間、運算速率與結果展示等的需求。
3.2 、具體處理工作流程
在大數據應用到農業(yè)無(wú)人機上后，通過(guò)無(wú)人機收集海量數據，還擁有眾多價(jià)值數據，充分展現了大數據的優(yōu)勢。在農業(yè)無(wú)人機上，搭載較多傳感器系統、數據信息采集設施、攝像機、交換機設備及網(wǎng)絡(luò )連接數據采集器等，提高了數據收集的全面性，增強了數據實(shí)時(shí)性和科學(xué)性，為農業(yè)發(fā)展提供了充分的數據支持。大數據在農業(yè)無(wú)人機上的應用，會(huì )受到無(wú)人機性能影響，當無(wú)人機系統無(wú)法采集數據并分析時(shí)，應及時(shí)將數據通過(guò)無(wú)線(xiàn)通訊傳輸至地面站。在傳統數據信息使用中，大數據傳輸頻率、效率顯著(zhù)提升。通信鏈路下，數值型調制寬帶的應用，便利了數據信息向地面站的傳輸。地面站接收無(wú)人機傳輸的信息后，可依照規范對數據信息進(jìn)行規整，根據具體需求，重放數據信息，為數據分析提供支持。在處理農業(yè)大數據時(shí)，可進(jìn)行精細化劃分，實(shí)現多種目的。在處理農業(yè)數據時(shí)，工作人員可依照半結構、非結構等類(lèi)型對數據進(jìn)行特殊處理，提高數據處理速度，提升農業(yè)數據分析的科學(xué)性與合理性。在記錄農業(yè)數據時(shí)，應集中處理數據，結合知識庫輔助決策，合理挖掘數據，全面發(fā)揮大數據的效果，進(jìn)一步增強農業(yè)無(wú)人機的作用。
3.3 、軟件與算法
在大數據應用于農業(yè)無(wú)人機上時(shí)，大數據分析采用Hadoop技術(shù)。在Hadoop結構框架中，包含了通用模塊與分布式的文件系統等，集群文件被儲存在分布式文件系統，在特定節點(diǎn)構建分布式的文件架構。Hadoop技術(shù)下，通過(guò)運用間接并行計算模型，容錯性與擴展性較強，適合大規模數據分析與處理。
在農業(yè)無(wú)人機航線(xiàn)規劃中，利用大數據選擇區域路徑算法非常重要。大數據應用雖然便利了無(wú)人機檢測，但是區域劃分不科學(xué)，在無(wú)人機系統聚合數據過(guò)程中，存在區域重疊，會(huì )增加大數據計算難度。對此，應利用二維跟隨算法規劃航線(xiàn)，可以避免區域重疊，增加大數據中的有效數據。在航線(xiàn)規劃中，應遵照理論基礎：路徑不合理主要源自于對作業(yè)區域方格重復監測。為降低該現象，應建設二維坐標，計算飛行方向角速度，得到無(wú)人機投影航線(xiàn)。以?xún)?yōu)先原則，選擇同一行方格作為下個(gè)規劃方格依次飛行，收集方塊內的相應數據并分析，直至將全部方格涵蓋。同時(shí)，加強異常檢測，避免無(wú)人機脫離航線(xiàn)。利用大數據技術(shù)，全面覆蓋所需測量區域，同時(shí)避免重復測量，發(fā)揮無(wú)人機的最大作用。
4 、結束語(yǔ)
在農業(yè)生產(chǎn)中應用農業(yè)無(wú)人機，能夠得到大量生產(chǎn)數據，但是利用普通的機械設備并不能合理分析龐大的數據，數據利用率不佳，無(wú)人機的作用難以全面發(fā)揮。實(shí)踐表明，大數據支持下的農業(yè)無(wú)人機，能夠采集農作物生長(cháng)全過(guò)程的信息，實(shí)現航線(xiàn)規劃、飛行合理控制、圖像有效處理等目的。因此，應依照農業(yè)無(wú)人機特點(diǎn)和需求，積極引進(jìn)大數據技術(shù)，通過(guò)硬件設備、軟件系統支持，設置具體流程，全面提升農業(yè)無(wú)人機應用效果，推動(dòng)農業(yè)現代化、數字化發(fā)展。
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