本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2024年第6期，目次12
摘要：传统的玉米播种方式存在着播量不均、播深不一致等问题，导致玉米生长不齐、产量下降。该文对基于云平台的玉米精准播种进行了深入探究，以期能够实现播种作业的智能化和自动化，提高玉米种植效率和产量。
关键词：云平台；玉米种植；精准播种；系统设计
精准农业是一种基于现代信息技术和农业装备技术，实现精细化、智能化、高效化的农业生产方式，而精准播种是精准农业的重要组成部分。随着城市化进程的加速和人口的不断增长，土地资源日益紧缺，如何提高玉米种植的产量和效率成为了亟待解决的问题。因此，开展基于云平台的玉米精准播种探究具有重要的现实意义和应用价值。
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云平台技术概述
云计算是一种创新的计算方式，它基于互联网技术，将软硬件资源和信息进行整合，并按照需求提供给计算机和其他设备。在云计算的环境下，无论是个人用户还是企业用户，都可以享受到高效、便捷的数据和信息服务。云计算正以其独特的优势改变着人们的生活和工作方式，其核心优势在于其利用虚拟化技术，实现了硬件资源的池化管理和动态分配，确保整体的高效运行[1]。这种技术不仅提高了资源利用率，也大大增强了系统的可扩展性和稳定性。
基于云平台的玉米精准播种系统设计
2.1 播种系统总体架构设计
基于云平台的玉米精准播种系统的总体架构主要包括硬件层、数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用层。硬件层主要包括智能播种机、土壤传感器、气象站等硬件设备，用于采集农田数据和执行播种操作。玉米精准播种作业质量监测云平台采用先进技术，托管于云服务提供商的服务器。该平台由数据层、功能层和终端层组成，数据层提供播种作业信息和 GIS 处方图信息等，功能层实现数据统计、处理、分析、管理和监控等功能，终端层则是用户可见的网站界面。该平台设计精良，为用户提供全方位的服务和支持。
2.2 软件平台开发与功能实现
软件平台是整个精准播种系统的核心，其开发与功能实现主要包括以下几个方面。
（1）云平台开发：云平台开发是一项重要的任务，它涉及到选择合适的云平台、开发云端应用以及实现数据的存储、处理和分析。在进行云平台开发之前，首先需要考虑平台的稳定性、安全性、可扩展性以及服务质量等因素，评估和选择一个适合自身业务需求的云平台。
（2）数据可视化：数据可视化是将数据以图形、图表、图像等形式呈现的一种技术，它可以帮助种植农户们更好地理解和分析玉米种植数据。通过数据可视化，可以将复杂的数据转化为直观、易于理解的视觉形式，使得玉米种植农户可以更快速地获取和洞察数据中的信息。
（3）决策支持系统：在精准播种玉米的场景中，决策支持系统可以根据玉米种植地的土壤、气候、种植历史等数据，结合人工智能技术，为用户生成个性化的播种计划[2]。比如，根据不同地区、不同季节的特点，给出最优的播种时间和播种量，提高种植效率和产量。同时，决策支持系统还可以实时监测种植状况，根据实际情况调整播种计划，以确保种植效果的最大化。
（4）智能控制模块：开发智能控制模块，根据决策支持系统的建议，自动调整播种机的作业参数，实现精准播种。首先，智能控制模块需与决策支持系统对接，接收其基于种植环境、土壤和气候给出的播种建议，如适合玉米种子的播种时间、播种量、播种深度等。之后，模块解析并转化这些参数为播种机可执行的指令，如启动或停止播种机、调整播种深度、行间距等。接着，智能控制模块将这些指令发送给播种机，同时监测其工作状态以确保正确执行。最后，将实时工作数据反馈给决策支持系统，以优化玉米播种效果。
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基于云平台的玉米精准播种实践策略
3.1 土地数据采集
在实现玉米精准播种的过程中，第一步就是进行土地数据采集。玉米种植人员们可以根据农田的具体情况，选择适合的土壤湿度传感器、肥力传感器、地形测量设备等，将选定的传感器和设备部署在农田中，确保其分布均匀，能够全面覆盖目标区域，以确保能够准确获取所需数据。例如，可以选择土壤湿度传感器监测土壤的湿度状况；可以选择肥力传感器检测土壤中的养分含量。将这些传感器和设备均匀地分布在农田中，确保能够全面覆盖目标区域，从而准确获取所需数据。然后，通过传感器和设备自动采集农田数据，并实时上传至云平台。对采集的数据进行清洗、整理和分析，提取有价值的信息，为后续的种植方案制定提供依据。
3.2 种植方案制定
在完成土地数据采集后，接下来是根据所得数据制定个性化的玉米种植方案。为了提高种植方案的精准度和可行性，工作人员们需要基于云平台的大数据分析和人工智能技术。首先，利用大数据分析技术对土地数据进行深入挖掘，了解土壤肥力、水分状况等关键因素，为玉米种植方案提供科学依据。其次，基于人工智能技术，构建玉米种植模型。在模型构建的过程中，种植人员应综合考虑环境因素、土壤条件、作物需求等因素，以制定最佳的种植方案。在方案中，对播种时间、播种密度、施肥策略进行详细且周密的安排，从而为后续的玉米播种作业提供指导。最后，结合实际情况对玉米种植方案进行优化调整，确保其适应性和可行性。
3.3 播种机械改造
为了实现基于云平台的玉米精准播种，工作人员需要对传统的播种机械进行智能化改造，使其与云平台进行有效的数据交互。首先，对播种机械的关键部件进行升级改造，比如，通过加装传感器监测和获取农田环境和种植条件的相关数据、借助控制器采集的数据和预设的种植参数，自动调整播种机的作业参数和工作状态，从而实现与云平台的实时数据传输和控制功能。其次，通过开发标准化的数据接口，使改造后的播种机械能够与云平台进行稳定的数据交互，实现精准控制和智能化管理[3]。基于云平台开发远程控制模块，种植人员能够通过手机、电脑等终端远程操控玉米播种机械。根据云平台提供的实时数据和种植方案，自动调整播种机械的运行状态和工作参数，确保精准播种的实现。
3.4 田间实时监测与调整
在玉米生长过程中，实时监测和调整是实现精准播种的关键环节。工作人员可以基于云平台利用物联网技术和大数据分析，对玉米生长环境和生长状况进行实时监测和智能调整。利用物联网技术建立监测网络，将各种传感器和设备连接起来，实现对玉米农田环境、气象信息等的实时监测，实现精准播种作业。玉米种植密度一般为3500～4000株/亩，不同品种之间有一定差异，但影响不大。通过监测网络自动采集农田数据，并利用大数据分析技术对玉米种植数据进行处理和分析，提取有价值的信息。根据分析结果，及时发出预警信息，配合远程监测，发现缺苗的地方需提醒用户及时进行补苗，补苗的方式为移栽。同时，根据监测数据自动调整农田环境参数（如灌溉、施肥等），以保障玉米生长的最佳条件。最后，将监测结果反馈至云平台，利用大数据分析和人工智能技术对种植方案进行优化调整，进一步提高玉米产量和品质。
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结语
在当今的农业领域，精准播种已经成为提高种植效率和农作物产量的关键技术之一。基于云平台的玉米精准播种研究为这一领域带来了新的突破和机遇。玉米种植人员需要学会利用云平台的大数据分析和人工智能技术，更加科学、精准地制定个性化的玉米种植方案，实现播种作业的智能化和自动化。通过基于云平台的玉米精准播种技术，为农业生产带来更多的经济效益和社会效益，从而有效推动农业现代化的发展。
参考文献：
[1]谢郁华. 基于云平台的玉米精准播种决策系统设计[D]. 江苏:南京农业大学,2020.
[2]陈幸,贺智涛,姬江涛,等. 基于云平台的玉米播种位置监测系统设计与试验[J]. 农机化研究,2022,44(8):71-75.
[3]卫泽中,卫勇,马腾伟,等. 旱地春玉米免耕深松精准播种耧应用效果[J]. 农机市场,2023(8):50-52.
作者单位：山东省济宁市曲阜市书院街道办事处
http://www.nygcjs.cn/cn/article/doi/10.16815/j.cnki.11-5446/s.2024.17.012
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