一种基于大数据的农田环境监测系统的制作方法
本发明涉及农业技术领域，尤其涉及一种基于大数据的农田环境监测系统。
背景技术
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。
农业问题是全球可持续发展的基本问题，也是一个国家的基本产业。我国是一个人口众多，耕地面积不足，人均粮食产量较低的国家。农业的经营手段至今还没有完全摆脱传统的手工劳作方式，存在着经营规模小、技术含量低、投入与产出不合理等不利因素，严重地制约了农业的发展，如果想在现有基础上使我国农业有较大的发展，必须依靠科技进步，必须增加农业的科技含量，使用高新技术对传统农业进行彻底改造。在智能化高速发展的今天，精细农业成为新世纪农业发展的新潮流，农业智能化也成为当今一个很重要的课题。农田信息的实时采集是精细农业的基本需求，拥有一整套完善的智能化农业田地数据采集系统，是能否及时、准确、高效地获取农业生产过程中的各项指标信息，提高农业生产管理及决策的关键。
农业为通过培育动植物生产食品及工业原料的产业，农业属于第一产业，研究农业的科学是农学。农业的劳动对象是有生命的动植物，获得的产品是动植物本身。我们把利用动物植物等生物的生长发育规律，通过人工培育来获得产品的各部门，统称为农业。农业提供支撑国民经济建设与发展的基础产品。
在农业生产过程中人们无法实时对农作物进行生长状态的监控，且当农作物含水量变化时人们无法及时了解与改善，影响农作物的生长，难以满足现代农业生产方式。
随着智能化技术的发展，智能农田监控系统应运而生，其是基于大数据处理实时的对农田节点环境信息进行监控，以达到合理控制农作物生长的系统,其与传统的农业相比，该智能农田监控系统具有智能化、稳定性、可靠性、实时可控性并且能对多终端实时观测等优点。在未来的智能农业化建设中,大数据智能农田监控系统可以用来存储与分析计算农作物生长环境信息。
目前，农业监控系统是设备节点固定，且信息本地化处理，由于信息的本地化处理，导致作物实时的环境生长信息无法实时反馈与处理。
技术实现要素：
因此，为了克服上述问题，本发明提供一种基于大数据的农田环境监测系统，利用中央处理装置、湿度监测模块、信号处理电路、图像采集模块、图像处理模块、数据传输单元、数据传输网关、显示装置、电池组、太阳能组件、温度监测模块、虫情监测模块、光照监测模块、存储装置、风速监测模块、气体监测模块、云存储平台、智能分析平台以及智能终端对农田环境进行监测，该系统结构简单，设计合理，其中，湿度监测模块、温度监测模块、虫情监测模块、光照监测模块、风速监测模块、气体监测模块用于对农田作业环境数据进行采集，并通过数据传输网关传输给云存储平台，进行存储，智能云分析平台对该数据进行分析比对，并对异常结果推送或传送至智能终端，进行报警，同时也响应智能终端的查询，实现对农田作物的生长环境的实时监控，可以更加稳定、高效的控制农作物生长与提高产量。
根据本发明的一种基于大数据的农田环境监测系统，基于大数据的农田环境监测系统包括中央处理装置、湿度监测模块、信号处理电路、图像采集模块、图像处理模块、数据传输单元、数据传输网关、显示装置、电池组、太阳能组件、温度监测模块、虫情监测模块、光照监测模块、存储装置、风速监测模块、气体监测模块、云存储平台、智能分析平台以及智能终端。
其中，湿度监测模块的输出端与信号处理电路的输入端连接，图像采集模块的输出端与图像处理模块的输入端连接，信号处理电路的输出端、图像处理模块的输出端、温度监测模块的输出端、虫情监测模块的输出端、光照监测模块的输出端、风速监测模块的输出端以及气体监测模块的输出端均与中央处理装置的输入端连接，中央处理装置的输出端与数据传输单元的输入端连接，数据传输单元的输出端与数据传输网关的输入端连接，数据传输网关的输出端与云存储平台的输入端连接，云存储平台的输出端与智能分析平台的输入端连接，智能分析平台的输出端与智能终端的输入端连接，太阳能组件的输出端与电池组的输入端连接，电池组的输出端与中央处理装置的输入端连接，显示装置的输入端和存储装置的输入端均与中央处理装置的输出端连接。
优选的是，湿度监测模块包括若干个湿度传感器，若干个湿度传感器分别设置于农田周边以及土壤中，湿度传感器用于采集农田周边以及土壤的湿度信号，将采集的湿度信号转换为电压信号v0，并将电压信号v0传输至信号处理电路，v1为经过信号处理电路处理后的电压信号，信号处理电路包括信号放大单元和信号滤波单元，湿度传感器的输出端与信号放大单元的输入端连接，信号放大单元的输出端与信号滤波单元的输入端连接，信号滤波单元的输出端与中央处理装置的adc端口连接。
优选的是，信号放大单元包括集成运放a1-a2、电阻r1-r6以及电容c1-c4。
其中，湿度传感器的输出端与集成运放a1的同相输入端连接，电容c1的一端与集成运放a1的输出端连接，电容c1的另一端与集成运放a1的反相输入端连接，电容c1的一端还与电阻r1的一端连接，电容c1的另一端还与电阻r1的另一端连接，电阻r1的另一端与电阻r2的一端连接，电阻r2的另一端接地，电阻r1的一端还与电容c2的一端连接，电容c2的另一端与电阻r3的一端连接，电阻r3的另一端接地，电容c2的另一端还与电阻r4的一端连接，电阻r4的另一端与集成运放a2的反相输入端连接，集成运放a2的同相输入端接地，电容c3的一端与集成运放a2的反相输入端连接，电容c3的另一端与集成运放a2的输出端连接，电容c4与电阻r5并联后的一端与集成运放a2的输出端连接，电容c4与电阻r5并联后的另一端与集成运放a1的同相输入端连接，电容c4与电阻r5并联后的另一端还与电阻r6的一端连接，电阻r6的另一端接地。
优选的是，信号滤波单元包括电阻r7-r10、电容c5-c7、以及集成运放a3。
其中，信号放大单元的输出端与电阻r7的一端连接，信号放大单元的输出端还与电容c5的一端连接，电容c5的另一端接地，电阻r7的另一端与电容c6的一端连接，电容c6的另一端接地，电阻r7的另一端与集成运放a3的反相输入端连接，电阻r8的一端与集成运放a3的同相输入端连接，电阻r8的另一端接地，电阻r9与电容c7并联后的一端与集成运放a3的反相输入端连接，电阻r9与电容c7并联后的另一端与集成运放a3的输出端连接，电阻r9与电容c7并联后的另一端还与电阻r10的一端连接，电阻r10的一端与集成运放a3的输出端连接，电阻r10的另一端与中央处理装置的adc端口连接，信号处理单元将处理后的电压信号v1传输至中央处理装置的adc端口。
优选的是，图像处理模块包括图像增强单元、图像平滑单元、图像锐化单元以及灰度变换单元。
其中，图像采集模块的信号输出端与图像增强单元的输入端连接，图像增强单元的输出端与图像平滑单元的输入端连接，图像平滑单元的输出端与图像锐化单元的输入端连接，图像锐化单元的输出端与灰度变换单元的输入端连接，灰度变换单元的输出端与中央处理装置的输入端连接。
优选的是，湿度监测模块包括若干个湿度传感器，若干个湿度传感器分别设置于农田周边以及土壤中，湿度监测模块用于监测农田周边空气湿度以及农田土壤湿度；温度监测模块包括若干个温度传感器，若干个温度传感器分别设置于农田周边以及土壤中，温度监测模块用于监测农田周边空气温度以及农田土壤温度。
虫情监测模块由诱虫单元和分析单元构成，诱虫单元与分析单元连接，诱虫单元采用太阳能虫情测报灯，分析单元对虫情数据进行分析，并将分析结果传输至中央处理装置。
光照监测模块和风速监测模块设置于农田周边，光照监测模块用于监测农田周边的光照数据，风速监测模块用于监测农田周边的风速数据，光照监测模块和风速监测模块将光照数据和风速数据传输至中央处理装置。
气体监测模块设置于农田周边，气体监测模块用于监测农田周边的二氧化碳浓度值、一氧化碳浓度值、二氧化氮浓度值、二氧化硫浓度值以及pm2.5值，气体监测模块将上述监测到的值传输至中央处理装置。
优选的是，中央处理装置将农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据传输至显示装置和存储装置，中央处理装置将农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据通过数据传输装置传输至数据传输网关，数据传输网关用于将中央处理装置传输的农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据通过网络协议传输至云存储平台，云存储平台用于对数据传输网关传送的农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据按照时间节点进行对应存储，智能云分析平台用于对云储存平台存储的农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据进行比对分析，并将分析结果发送给智能终端，同时控制在云存储平台存储不同时刻的比对分析数据内容，供智能终端查询，智能终端用于接收用户的注册信息，实时接收智能云分析平台反馈的分析结果，对农田进行监控。
优选的是，太阳能组件内部包括太阳能电池板，电池组用于存储电能。
优选的是，数据传输单元为tcp/ip传输接口，中央处理装置将接收到的农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据经过数据格式编码成json格式，云存储平台为基于内存型数据库redis与nosql型数据库mongodb存储，并将平台使用用户的凭证以token形式发放，智能云分析平台实时获取云存储平台中作物生长环境数据，根据地区与时间的划分，计算出当前作物生长的最优环境信息参数，并将此数据写入云存储平台内，当对农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据进行比对分析，判定农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据出现异常时，云智能分析平台将以短信或推送的方式发送信息至用户绑定的智能终端，进行远程报警，其中，智能云分析平台采用分布式hadoop架构与hive平台，结合express架构与mvc设计模式，分别对来自智能终端的请求做实时处理，数据传输网关采用tcp/ip协议传输编码数据流，将一帧数据分割成起始位、校验位、数据长度、有效数据和结束标志位，有效数据部分由农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据信息构成，起始位与结束位用来判断一帧数据的传输状态，数据长度用来判断传输过程中是否丢包及校验数据有效性。
优选的是，将图像采集模块传输至图像处理模块的农作物图像定义为二维函数f(x,y)，其中x、y是空间坐标，图像增强单元对图像f(x,y)进行图像亮度增强处理，经过图像亮度增强处理后的图像二维函数为g(x,y)，其中，图像p(x,y)为对图像f(x,y)进行预处理后的图像，
图像平滑单元对图像g(x,y)进行图像清晰度增强处理，经过图像清晰度增强处理后的图像二维函数为h(x,y)，其中，平滑函数为q(x,y)，
图像锐化单元对图像h(x,y)进行图像锐化处理，经过图像锐化处理后的图像二维函数为d(x,y)，其中，
灰度单元对图像d(x,y)进行灰度范围扩展处理，上述图像d(x,y)的灰度值范围为[a,b]，将图像d(x,y)的灰度值范围扩展为[c,d]，其中a,b,c,d为常量，则变换后的图像二维函数为z(x,y)，其中，
图像处理模块将处理后的图像z(x,y)传输至中央处理装置，中央处理装置将图像z(x,y)传输至显示装置和存储装置。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
（1）本发明提供的基于大数据的农田环境监测系统，利用中央处理装置、湿度监测模块、信号处理电路、图像采集模块、图像处理模块、数据传输单元、数据传输网关、显示装置、电池组、太阳能组件、温度监测模块、虫情监测模块、光照监测模块、存储装置、风速监测模块、气体监测模块、云存储平台、智能分析平台以及智能终端对农田环境进行监测，该系统结构简单，设计合理，其中，湿度监测模块、温度监测模块、虫情监测模块、光照监测模块、风速监测模块、气体监测模块用于对农田作业环境数据进行采集，并通过数据传输网关传输给云存储平台，进行存储，智能云分析平台对该数据进行分析比对，并对异常结果推送或传送至智能终端，进行报警，同时也响应智能终端的查询，实现对农田作物的生长环境的实时监控，可以更加稳定、高效的控制农作物生长与提高产量；
（2）本发明提供的基于大数据的农田环境监测系统，图像处理模块对采集的图像依次进行图像增强、图像平滑、图像锐化、图像灰度变换处理，可高效、快速的提取图像采集装置的图像信息，可提高对农作物的辨识精度，有效地减少误判情况发生。
附图说明
图1为本发明的基于大数据的农田环境监测系统的示意图；
图2为本发明的信号处理电路的电路图；
图3为本发明的图像处理模块的示意图。
附图标记：
1-中央处理装置；2-湿度监测模块；3-信号处理电路；4-图像采集模块；5-图像处理模块；6-数据传输单元；7-数据传输网关；8-显示装置；9-电池组；10-太阳能组件；11-温度监测模块；12-虫情监测模块；13-光照监测模块；14-存储装置；15-风速监测模块；16-气体监测模块；17-云存储平台；18-智能分析平台；19-智能终端。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明提供的基于大数据的农田环境监测系统进行详细说明。
如图1所示，本发明提供的基于大数据的农田环境监测系统包括中央处理装置1、湿度监测模块2、信号处理电路3、图像采集模块4、图像处理模块5、数据传输单元6、数据传输网关7、显示装置8、电池组9、太阳能组件10、温度监测模块11、虫情监测模块12、光照监测模块13、存储装置14、风速监测模块15、气体监测模块16、云存储平台17、智能分析平台18以及智能终端19。
其中，湿度监测模块2的输出端与信号处理电路3的输入端连接，图像采集模块4的输出端与图像处理模块5的输入端连接，信号处理电路3的输出端、图像处理模块5的输出端、温度监测模块11的输出端、虫情监测模块12的输出端、光照监测模块13的输出端、风速监测模块15的输出端以及气体监测模块16的输出端均与中央处理装置1的输入端连接，中央处理装置1的输出端与数据传输单元6的输入端连接，数据传输单元6的输出端与数据传输网关7的输入端连接，数据传输网关7的输出端与云存储平台17的输入端连接，云存储平台17的输出端与智能分析平台18的输入端连接，智能分析平台18的输出端与智能终端19的输入端连接，太阳能组件10的输出端与电池组9的输入端连接，电池组9的输出端与中央处理装置1的输入端连接，显示装置8的输入端和存储装置14的输入端均与中央处理装置1的输出端连接。
上述实施方式中，利用中央处理装置1、湿度监测模块2、信号处理电路3、图像采集模块4、图像处理模块5、数据传输单元6、数据传输网关7、显示装置8、电池组9、太阳能组件10、温度监测模块11、虫情监测模块12、光照监测模块13、存储装置14、风速监测模块15、气体监测模块16、云存储平台17、智能分析平台18以及智能终端19对农田环境进行监测，该系统结构简单，设计合理，其中，湿度监测模块2、温度监测模块11、虫情监测模块12、光照监测模块13、风速监测模块15、气体监测模块16用于对农田作业环境数据进行采集，并通过数据传输网关7传输给云存储平台17，进行存储，智能云分析平台18对该数据进行分析比对，并对异常结果推送或传送至智能终端19，进行报警，同时也响应智能终端19的查询，实现对农田作物的生长环境的实时监控，可以更加稳定、高效的控制农作物生长与提高产量。
作为上述进一步优先，如图2所示，湿度监测模块2包括若干个湿度传感器，若干个湿度传感器分别设置于农田周边以及土壤中，湿度传感器用于采集农田周边以及土壤的湿度信号，将采集的湿度信号转换为电压信号v0，并将电压信号v0传输至信号处理电路3，v1为经过信号处理电路3处理后的电压信号，信号处理电路3包括信号放大单元和信号滤波单元，湿度传感器的输出端与信号放大单元的输入端连接，信号放大单元的输出端与信号滤波单元的输入端连接，信号滤波单元的输出端与中央处理装置1的adc端口连接。
具体地，信号放大单元包括集成运放a1-a2、电阻r1-r6以及电容c1-c4。
其中，湿度传感器的输出端与集成运放a1的同相输入端连接，电容c1的一端与集成运放a1的输出端连接，电容c1的另一端与集成运放a1的反相输入端连接，电容c1的一端还与电阻r1的一端连接，电容c1的另一端还与电阻r1的另一端连接，电阻r1的另一端与电阻r2的一端连接，电阻r2的另一端接地，电阻r1的一端还与电容c2的一端连接，电容c2的另一端与电阻r3的一端连接，电阻r3的另一端接地，电容c2的另一端还与电阻r4的一端连接，电阻r4的另一端与集成运放a2的反相输入端连接，集成运放a2的同相输入端接地，电容c3的一端与集成运放a2的反相输入端连接，电容c3的另一端与集成运放a2的输出端连接，电容c4与电阻r5并联后的一端与集成运放a2的输出端连接，电容c4与电阻r5并联后的另一端与集成运放a1的同相输入端连接，电容c4与电阻r5并联后的另一端还与电阻r6的一端连接，电阻r6的另一端接地。
具体地，信号滤波单元包括电阻r7-r10、电容c5-c7、以及集成运放a3。
其中，信号放大单元的输出端与电阻r7的一端连接，信号放大单元的输出端还与电容c5的一端连接，电容c5的另一端接地，电阻r7的另一端与电容c6的一端连接，电容c6的另一端接地，电阻r7的另一端与集成运放a3的反相输入端连接，电阻r8的一端与集成运放a3的同相输入端连接，电阻r8的另一端接地，电阻r9与电容c7并联后的一端与集成运放a3的反相输入端连接，电阻r9与电容c7并联后的另一端与集成运放a3的输出端连接，电阻r9与电容c7并联后的另一端还与电阻r10的一端连接，电阻r10的一端与集成运放a3的输出端连接，电阻r10的另一端与中央处理装置1的adc端口连接，信号处理单元将处理后的电压信号v1传输至中央处理装置1的adc端口。
上述实施方式中，信号处理电路3的噪声在40nv以内，漂移为0.5μv/℃，集成运放a1为lt1028运放，集成运放a2和集成运放a3均为lt1097运放，信号放大单元的增益由r1和r2的比值确定，由于集成运放a1的直流偏移与漂移并不会影响电路的整体偏移，从而使得电路有着极低的偏移和漂移。
电阻r1的阻值为10kω，电阻r2的阻值为10ω，电阻r3的阻值为100kω，电阻r4的阻值为100kω，电阻r5的阻值为10kω，电阻r6的阻值为10ω，电阻r7的阻值为10kω，电阻r8的阻值为15kω，电阻r9的阻值为15kω，电阻r10的阻值为12kω，电容c1的电容值为470pf，电容c2的电容值为1μf，电容c3的电容值为1μf，电容c4的电容值为470pf，电容c5的电容值为2μf，电容c6的电容值为1.2μf，电容c7的电容值为1.4μf。
由于湿度传感器采集的信号为微弱的电压信号，因而信号放大单元通过电阻r1-r6、电容c1-c4以及集成运放a1-a2对压力传感器4输出的电压v0进行放大处理，然后再使用电阻r7-r10，电容c5-c7以及集成运放a3对经过放大后的电压信号进行低通滤波处理，从而提高了湿度检测的精度。
作为上述进一步优先，如图3所示，图像处理模块5包括图像增强单元、图像平滑单元、图像锐化单元以及灰度变换单元。
其中，图像采集模块4的信号输出端与图像增强单元的输入端连接，图像增强单元的输出端与图像平滑单元的输入端连接，图像平滑单元的输出端与图像锐化单元的输入端连接，图像锐化单元的输出端与灰度变换单元的输入端连接，灰度变换单元的输出端与中央处理装置1的输入端连接。
其中，图像增强单元对图像采集模块4采集的图像信息进行图像亮度增强处理，图像平滑单元对经过图像增强单元处理后的图像信息进行图像清晰度增强处理，图像锐化单元对经过图像平滑单元处理后的图像信息进行图像锐化处理，灰度变换单元对经过图像锐化单元处理后的图像信息进行图像灰度扩展处理，灰度变换单元将处理后的图像信息传输至中央处理装置1。
具体地，湿度监测模块2包括若干个湿度传感器，若干个湿度传感器分别设置于农田周边以及土壤中，湿度监测模块2用于监测农田周边空气湿度以及农田土壤湿度；温度监测模块11包括若干个温度传感器，若干个温度传感器分别设置于农田周边以及土壤中，温度监测模块11用于监测农田周边空气温度以及农田土壤温度；
其中，湿度传感器和温度传感器分设于土壤的不同深度，可以更加准确的监测农作物生长土壤的湿度和温度信息。
温度传感器为ds18b20，是常用的温度传感器，具有体积小，硬件开销低，抗干扰能力强，精度高的特点，测温范围－55℃～+125℃，支持多点组网功能，多个ds18b20可以并联在唯一的三线上，最多只能并联8个，实现多点测温，在此不再赘述。
可以对温度传感器、湿度传感器进行划分，例如土壤温度传感器、空气温度传感器、土壤湿度传感器、空气湿度传感器等，在此不再赘述。
中央处理装置1为32位arm单片机，其对外接的温度传感器、湿度传感器等进行实时读取，通过2.4ghz无线发送给数据传输网关7。
数据传输网关7采用armcortex-a8处理器，移植linux系统与相应的驱动，利用tcp/ip协议进行网络数据传输，采用json格式进行数据发送与接收可以大大减少数据传输量，提升性能。
虫情监测模块12由诱虫单元和分析单元构成，诱虫单元与分析单元连接，诱虫单元采用太阳能虫情测报灯，分析单元对虫情数据进行分析，并将分析结果传输至中央处理装置1；
在发现有病虫害危险是，可以采用太阳能灭虫灯解决病虫害问题。
光照监测模块13和风速监测模块15设置于农田周边，光照监测模块13用于监测农田周边的光照数据，风速监测模块15用于监测农田周边的风速数据，光照监测模块13和风速监测模块15将光照数据和风速数据传输至中央处理装置1；
气体监测模块16设置于农田周边，气体监测模块16用于监测农田周边的二氧化碳浓度值、一氧化碳浓度值、二氧化氮浓度值、二氧化硫浓度值以及pm2.5值，气体监测模块16将上述监测到的值传输至中央处理装置1。
具体地，中央处理装置1将农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据传输至显示装置8和存储装置14，中央处理装置1将农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据通过数据传输装置6传输至数据传输网关7，数据传输网关7用于将中央处理装置1传输的农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据通过网络协议传输至云存储平台17，云存储平台17用于对数据传输网关7传送的农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据按照时间节点进行对应存储，智能云分析平台18用于对云储存平台17存储的农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据进行比对分析，并将分析结果发送给智能终端19，同时控制在云存储平台17存储不同时刻的比对分析数据内容，供智能终端19查询，智能终端19用于接收用户的注册信息，实时接收智能云分析平台18反馈的分析结果，对农田进行监控。
显示装置8和存储装置14位于农田实验室，显示装置8用于实时显示农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据，并且，存储装置14用于存储农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据，便于研究人员进行后期分析和研究。
具体地，太阳能组件10内部包括太阳能电池板，电池组9用于存储电能。
具体地，数据传输单元6为tcp/ip传输接口，中央处理装置1将接收到的农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据经过数据格式编码成json格式，云存储平台17为基于内存型数据库redis与nosql型数据库mongodb存储，并将平台使用用户的凭证以token形式发放，智能云分析平台18实时获取云存储平台17中作物生长环境数据，根据地区与时间的划分，计算出当前作物生长的最优环境信息参数，并将此数据写入云存储平台17内，当对农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据进行比对分析，判定农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据出现异常时，云智能分析平台18将以短信或推送的方式发送信息至用户绑定的智能终端19，进行远程报警，其中，智能云分析平台18采用分布式hadoop架构与hive平台，结合express架构与mvc设计模式，分别对来自智能终端19的请求做实时处理，数据传输网关7采用tcp/ip协议传输编码数据流，将一帧数据分割成起始位、校验位、数据长度、有效数据和结束标志位，有效数据部分由农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据信息构成，起始位与结束位用来判断一帧数据的传输状态，数据长度用来判断传输过程中是否丢包及校验数据有效性。
上述云存储平台17是基于内存型数据库redis与nosql型数据库mongodb存储，将使用用户的凭证以token形式发放。随机密钥由智能云分析平台18生成，并发送给智能终端19的客户端上。智能终端19的客户端用密钥将密码加密，送给智能云分析平台18。
此处并不要求加密方法是可逆的，一个比较安全的做法是客户端使用md5或sha-1等非对称变换，对密钥进行不可逆转换，再加密送到server。token生成算法，accesstoken：对称加密(time+用户id+osid+系统秘钥)。
智能终端19的客户端采用哈希算法加密，保证传输的稳定可靠性，将时间戳、硬件主机id、硬件mac地址和智能云分析平台18下发的参数id统一进行哈希加密，智能云分析平台18解析accesstoken得到用户id和系统授权密钥，解析devicetoken获取设备id与系统密钥进行匹配每次对云存储平台17的存储都将进行token认证，保证数据的安全性，采用redis由于数据存储在内存中大大加快了读取速率，有效的提升系统响应时间。
mongodb可用来构建百万级到亿万级数据存储，采用nosql方式查询可以大大提升系统查询速率，百万级数据查询处理仅需要500ms。
农业大数据让农民开始使用移动的智能终端管理农场，掌握实时的土壤、温度、作物状况等信息，提高了农场管理的精确性。在农业生产的过程得到有效合理利用的前提下，农田信息的管理和分析也变的至关重要。智能云分析平台18采用基于mvc设计模式的express架构与新型服务端语言node.js开发，中央处理装置1将接收到的数据至云存储平台17，云端存储数据到数据库。node.js直接连接分布式mongodb数据库，查询选择设备数据，进行相关性计算，结合同一地区不同时间点数据算出一套合理的生长环境参数，保存参数至数据库，主要分析影响作物生长的空气温湿度、土壤温湿度与二氧化碳浓度等信息。
其中，智能云分析平台18发现农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据异常时，将采用短信的方式将农田周边空气温度以及农田土壤温度、农田周边空气湿度以及农田土壤湿度、监测到的气体浓度值、分析结果、光照数据和风速数据异常信息发送至系统使用用户，系统提供智能终端消息接收app，支持android与ios设备，当异常发生智能云分析平台18采用百度推送将消息推送至客户端，实时提醒用户进行相应的操作。
在智能终端19中，设计实现主流的android与ios端app，分别采用java与objective-c语言开发，app中集成用户注册、登陆、查询实时数据信息、绑定设备、添加设备、删除设备功能，用户可以实时的观测农业数据采集节点的温湿度与二氧化碳浓度等信息。对于用户登入操作，提供动态随机密钥接口，客户端将用户输入的密码和server提供的验证码进行组合然后进行不可逆加密(md5)，密码传输过程中传输的是加密后的密码，智能云分析平台首先取出动态随机密钥，和用户密码，进行与客户端一致的不可逆加密方法，得到md5值，将其与客户端传入的md5进行比较，若完全正确，则认为登入正确。智能云分析平台18根据用户id返回系统密钥给客户端，客户端将密钥存储至本地，客户端每次向智能云分析平台18请求资源都将附带accesstoken，智能云分析平台18解析获得结果匹配，匹配成功返回设备信息，客户端将数据解析展现给用户。
基于大数据的农田环境监测系统包括中央处理装置1、湿度监测模块2、信号处理电路3、图像采集模块4、图像处理模块5、数据传输单元6、数据传输网关7、显示装置8、电池组9、太阳能组件10、温度监测模块11、虫情监测模块12、光照监测模块13、存储装置14、风速监测模块15、气体监测模块16、云存储平台17、智能分析平台18以及智能终端19，湿度监测模块2、温度监测模块11、虫情监测模块12、光照监测模块13、风速监测模块15、气体监测模块16用于对农田作业环境数据进行采集，并通过数据传输网关7传输给云存储平台17进行存储，智能云分析平台18对该数据进行分析比对，并对异常结果推送或传送至智能终端19，进行报警，同时也响应智能终端19的查询。
具体地，将图像采集模块4传输至图像处理模块5的农作物图像定义为二维函数f(x,y)，其中x、y是空间坐标，图像增强单元对图像f(x,y)进行图像亮度增强处理，经过图像亮度增强处理后的图像二维函数为g(x,y)，其中，图像p(x,y)为对图像f(x,y)进行预处理后的图像，
图像平滑单元对图像g(x,y)进行图像清晰度增强处理，经过图像清晰度增强处理后的图像二维函数为h(x,y)，其中，平滑函数为q(x,y)，
图像锐化单元对图像h(x,y)进行图像锐化处理，经过图像锐化处理后的图像二维函数为d(x,y)，其中，
灰度单元对图像d(x,y)进行灰度范围扩展处理，上述图像d(x,y)的灰度值范围为[a,b]，将图像d(x,y)的灰度值范围扩展为[c,d]，其中a,b,c,d为常量，则变换后的图像二维函数为z(x,y)，其中，
图像处理模块5将处理后的图像z(x,y)传输至中央处理装置1，中央处理装置1将图像z(x,y)传输至显示装置8和存储装置14。
经过图像处理后的农作物图像能更加清晰显示被测农作物的图像信息，从而能使研究人员获取更准确的农作物的生长信息。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
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