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分类号：ＴＰ３９９授予学位单位代码：１０４３４学号：２０１５１２０４２４山東農業大學全日制硕士专业学位论文温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＲｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄＥａｒｌＷａｒｎｉｎｙｇＳｙｓｔｅｍｏｆＣｕｃｕｍｂｅｒＤｉｓｅａｓｅｓａｎｄＩｎｓｅｃｔＰｅｓｔｓｉｎＧｒｅｅｎｈｏｕｓｅ姓名：韩振荣学位类别：农业推广硕士专业：农业信息化研究方向：植保信息化学院：信息科学与工程学院吴秋兰副教授指导教师：杨信廷研究员ｔ２０１７年５月３０曰 关于学位论文原创性和使用授权的声明本人所呈交的学位论文，是在导师指导下，独立进行科学研宄所取得的成果。对在论文研究期间给予指导、帮助和做出重要贡献的个人或集体，均在文中明确说明。本声明的法律责任由本人承担。本人完全了解山东农业大学有关保留和使用学位论文的规定，同意学校保留和按要求向国家有关部门或机构送交论文纸质本和电子版，允许论文被查阅和借阅６本人授权山东农业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文，同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并向社会公众提供信息服务。保密论文在解密后应遵守此规定。论文作者签名、：拜，导导师签名：如“日期：７ 论文提交日期：2017年6月1日论文答辩日期：2017年6月4日学位授予日期：2017年6月学位类别：农业推广答辩委员会主席：阮怀军 目录中文摘要.....................................................................................................................................IAbstract....................................................................................................................................II1引言.......................................................................................................................................11.1研究目的及意义.................................................................................................................11.2研究现状.............................................................................................................................11.2.1基于传统经验或实验的预测..........................................................................................21.2.2基于生物学系统的预测..................................................................................................21.2.3基于图像处理技术的诊断..............................................................................................31.2.4基于数理统计方法的预测..............................................................................................31.2.5基于叶绿素荧光光谱分析的预测..................................................................................41.2.6基于神经网络的预测......................................................................................................41.2.7基于3S技术的预测........................................................................................................51.2.8存在问题分析..................................................................................................................61.3研究内容.............................................................................................................................61.3.1主要研究内容..................................................................................................................61.3.2研究方法..........................................................................................................................71.3.3技术路线..........................................................................................................................82系统总体设计.......................................................................................................................102.1系统分析...........................................................................................................................102.1.1可行性分析....................................................................................................................102.1.2系统开发环境需求........................................................................................................112.2系统开发相关技术...........................................................................................................112.2.1ASP.NET相关技术........................................................................................................112.2.2系统开发模式................................................................................................................122.2.3异步刷新AJAX.............................................................................................................132.2.4Baidu地图API...............................................................................................................142.3系统概要设计...................................................................................................................152.3.1系统开发平台选择........................................................................................................152.3.2系统结构设计................................................................................................................15 2.3.3系统各功能模块设计....................................................................................................152.4本章小结...........................................................................................................................183系统详细设计......................................................................................................................193.1病虫害预警监测数据库的设计........................................................................................193.1.1数据库管理系统的选择.................................................................................................193.1.2数据库总体设计............................................................................................................193.1.3数据表设计....................................................................................................................203.2用户管理模块研究与设计................................................................................................263.2.1访问控制技术概述........................................................................................................263.2.2主要的访问控制模式....................................................................................................283.2.3用户权限设计与实现....................................................................................................313.3本章小结...........................................................................................................................344监测预警系统开发与实现...................................................................................................354.1系统登录实现...................................................................................................................354.2生产履历模块开发与实现...............................................................................................364.3环境监测模块开发与实现...............................................................................................374.4预警防控模块开发与实现...............................................................................................394.5本章小结...........................................................................................................................445微信公众平台设计与实现...................................................................................................455.1微信公众平台功能设计...................................................................................................455.2微信公众平台接口权限...................................................................................................465.2.1获取access_token..........................................................................................................465.2.2自定义菜单接口............................................................................................................475.2.3图像接口........................................................................................................................505.2.4获取地理位置接口........................................................................................................515.3公众平台开发与实现........................................................................................................525.3.1access_token定时刷新...................................................................................................525.3.2基本功能实现................................................................................................................535.4本章小结...........................................................................................................................556结论与展望...........................................................................................................................56 6.1结论...................................................................................................................................566.2展望...................................................................................................................................56参考文献..................................................................................................................................57致谢..........................................................................................................................................60攻读硕士学位期间发表论文及其他成果..............................................................................61 山东农业大学硕士学位论文中文摘要日光温室是当前中国设施蔬菜生产的主流，室内温度适宜，相对湿度大、叶片湿润时间长是普遍现象，致使霜霉病等叶部病害及蚜虫、蓟马等害虫呈多发趋重态势，经常造成严重减产，甚至绝收。部分农户凭经验定期施药，或者初见症状就增加施药次数，不仅花费高，更易造成农药残留超标和环境污染，难以适应社会对食品安全、环境友好的要求。因此，在日光温室蔬菜快速发展的背景下，亟需构建病害预警模型及系统，以提高病害防治的预见性，减少农药使用量。本文以控制日光温室黄瓜病虫害需求为出发点，研究设计并开发了以日光温室黄瓜为例的温室蔬菜病虫害监测预警系统，实现了对日光温室黄瓜的信息化管理以及对病虫害的智能化预警。本文主要完成以下工作：（1）搜集当前温室蔬菜病虫害的研究成果以及发展现状，阐述开发温室蔬菜病虫害监测预警系统的必要性以及实用价值。（2）进行系统开发的可行性分析，介绍温室蔬菜病虫害监测预警的主要实现方式，通过基于ASP.NET平台，利用SqlServer2008、VS2010等开发工具，采用JavaScript、C#、html、css等编程语言，进一步借助jQuery、EasyUI、BootStrap等开发框架，整体上采用MVC架构，构建了温室黄瓜病虫害监测预警系统。（3）通过将收集整理的田间试验数据、温室基本信息、生产履历、实时环境监测、病虫害信息采集等数据，以及移动端采集的数据进行整合，建立日光温室黄瓜病虫害警兆指标数据库。（4）集成设施环境、病虫害自动监测和预警模型，研发设施蔬菜病虫害智能监测预警系统，将系统对接到农业物联网平台，进行应用示范。（5）建立温室黄瓜病虫害监测预警微信公众平台，可以使用户随时随地查询、浏览温室数据，监测温室内病虫害发生情况，同时支持数据上传。该系统的开发主要结合当前蔬菜病虫害预警系统的发展与研究现状，充分运用现有的预测分析技术，通过需求调研分析及田间试验，对温室黄瓜生长过程进行全程追踪，监测温室黄瓜的生长环境数据以及生长状态，从而对可能发生的病害、虫害进行预测，构建病虫害预测体系，建立温室黄瓜病虫害监测预警系统，以方便在今后温室黄瓜种植中投入使用。关键词：温室病虫害；黄瓜；监测预警；微信公众平台I 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现ResearchandRealizationofMonitoringandEarlyWarningSystemofCucumberDiseasesandInsectPestsinGreenhouseAbstractThegreenhouseisthemainstreamofChinesevegetableproduction.Theindoortemperatureissuitable,therelativehumidityislarge,thewettingtimeoftheleavesisacommonphenomenon,andthepestssuchasdownymildewandthediseasessuchasaphidsandthripsarebecomingmoreandmoreimportant.Seriouscut,orevenharvest.Somefarmerswithregularexperiencewiththeapplicationofdrugs,orseethesymptomstoincreasethenumberofspraying,notonlycostly,morelikelytocauseexcessivepesticideresiduesandenvironmentalpollution,itisdifficulttoadapttothecommunityfoodsafety,environment-friendlyrequirements.Therefore,inthecontextofrapiddevelopmentofvegetablesinsolargreenhouse,itisurgenttoconstructthediseaseearlywarningmodelandsystemtoimprovethepredictabilityofdiseasecontrolandreducetheuseofpesticide.Basedonthecontrolofcucumberpestsanddiseasesinsolargreenhouseasthestartingpoint,thispaperdesignedanddevelopedamonitoringandearlywarningsystemofgreenhousevegetablepestsanddiseasesinsolargreenhousecucumber,whichrealizedtheinformationmanagementofcucumberinsolargreenhouseandtheintelligentwarningofpestsanddiseases.Thisarticlemainlycompletesthefollowingwork:(1)Theresearchachievementsanddevelopmentstatusofvegetablepestsanddiseasesingreenhousearesummarized,andthenecessityandpracticalvalueofdevelopinggreenhousevegetablepestmonitoringandearlywarningsystemareexpounded.(2)Thefeasibilityofsystemdevelopmentisintroduced,andthemainimplementationwayofmonitoringandearlywarningofvegetablediseasesandinsectpestsingreenhouseisintroduced.BasedonASP.NETplatform,SqlServer2008andVS2010areusedtodeveloptheprogramminglanguage,suchasJavaScript,C#,html,cssandsoon.WiththehelpofjQuery,EasyUI,BootStrapandotherdevelopmentframework,thewholeuseofMVCframework,builtagreenhousecucumberpestmonitoringandearlywarningsystem.(3)Thedatabaseofcucumberandinsectpestsandwarningsinsolargreenhousewasestablishedbyintegratingthecollectedfielddata,greenhousebasicinformation,productionhistory,real-timeenvironmentalmonitoring,pestanddiseasedatacollectionanddatacollectedfromthemobileside.(4)Integratedfacilityenvironment,automaticmonitoringandearlywarningmodelofpestsanddiseases,R&DfacilitiesVegetablepestsanddiseasesintelligentmonitoringandII 山东农业大学硕士学位论文earlywarningsystem,thesystemdockedtotheagriculturalnetworkingplatform,theapplicationdemonstration.(5)Theestablishmentofgreenhousecucumberpestmonitoringandearlywarningmicro-publicplatform,allowinguserstoqueryanytime,anywhere,browsethegreenhousedatatomonitortheoccurrenceofpestsanddiseasesinthegreenhouse,whilesupportingdataupload.Thesystemwasdevelopedprimarilywiththedevelopmentandcurrentresearchstatusofpestwarningsystemvegetables,makefulluseofexistingpredictiveanalyticstechnology,throughresearchneedsanalysisandfieldexperimentsonthegrowthofgreenhousecucumbersfortheentiretrack,growingenvironmentaldatamonitoringgreenhousecucumberaswellasthegrowthofthestate,thusthediseasemayoccur,predictpest,pestforecastingsystemtobuild,establishgreenhousecucumberpestmonitoringandearlywarningsystemstofacilitateandputintouseinthenextplantinggreenhousecucumber.Keywords:Greenhousepestsanddiseases;Cucumber;Monitoringandearlywarning;WeChatpublicplatformIII 山东农业大学硕士学位论文1引言1.1研究目的及意义智能温室是近年来发展起来的资源节约型高效农业，属于设施农业的一种。它结合计算机自控技术、智能传感技术、人工智能以及专家系统等一些高科技技术，通过计算机的综合控制，为作物的生长提供无关季节的适宜环境，从而可以使作物实现高质量、高效率、低耗的生产生长过程。温室种植这种方式，能够使蔬菜的生长种植不受高低温、霜冻和暴雨等自然条件的影响，进而实现周期性、反季节、全天候的规模化生产种植方式，进一步的提高了农业生产力。但另一方面，温室由于其生态环境的独特性，必定会出现生态系统不稳定、内部生物灾害的种类多样性和发生演替规律复杂性等多种负面因素，而由此也会导致温室蔬菜病虫害的发生数量激增、发生时间提前、发生世代重叠、发生规律复杂多变等情况，这样便使植保人员无法准确把握正确的防治时间，而根据以往经验总结的规律、指标、模型等也难以继续使用（孙传恒等，2005）。随着黄瓜的广泛种植，病虫害已成为影响其产量和品质的主要障碍，常见的主要有霜霉病、细菌性角斑病、炭疽病、灰霉病、白粉病等病害以及蚜虫、白粉虱、斑潜蝇等虫害。如何有效地对温室黄瓜的病虫害进行预测和防治便成为广大农民普遍关注的问题，也是解决影响黄瓜产量和品质问题的重要途径。因此，建立温室病虫害监测预警系统可以行之有效的在整个黄瓜种植周期中，对其生长环境、状态进行全面监测，最大程度上准确预测出病虫害的发病时间，提醒农民早作预防。从而解决由于病虫害给黄瓜种植中带来的产量以及品质的下降，减少农民损失，提高黄瓜产量与种植质量。1.2研究现状国内外专家学者对蔬菜病虫害监测预警做了大量的研究，主要集中在病虫害发生机理、预警监测方法、病虫害发生的影响因子、预警预报系统功能等几个方面（籍延宝，2014）。所研究病虫害不仅包括由真菌、病毒等引起的生物病害，也包括了由外部环境等其他因素引起的病害，如冻害、草害等。目前有关病虫害影响的研究预测，多是一定区域内针对某一种农作物病虫害进行的预测，当前病虫害的预测研究主要集中在以下几点：基于传统经验或实验的预测、基于生物学系统的预测、基于图像处理技术的诊断、基于数理统计的预测、基于叶绿素荧光光谱分析的预测、基于BP神经网络的预测、基于3S技术的预测方法。1 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现1.2.1基于传统经验或实验的预测这类方法主要从温室蔬菜生产种植过程中的经验或实验角度出发，通过进行实验从而分析温室蔬菜生长发育、繁殖、结实等时期的特性，结合相应的环境等因素进行分析预测。如通过实验得到害虫发育与温度关系及其有效积温等数据，利用气象资料进行发生期的预测。张霞开发的番茄生长过程分析与诊断专家系统则是根据农业专家多年的研究成果和经验，通过对番茄建立生长环境因素，收集大量与番茄病虫害相关的信息，用来构建详细的番茄病虫害信息库，为用户提供查询服务。系统采用B/S体系架构，能够做到对番茄的生长状态进行实时更新，并通过利用番茄生长模型来预测番茄的成熟时间。此系统结合了人工智能技术中专家系统的相关概念，研究开发了各个环节正向推理的推理机，进一步实现了番茄播前、病虫害及其化肥的使用和采摘等远程诊断功能（张霞，2014）。此类方法需要比较详细和准确的实验数据才能够进行模型的构建，因此这种方法对实验的设计和实验的条件均有一定程度的要求。1.2.2基于生物学系统的预测这类方法是基于生物学系统的病害预测，研究对象的设定为植物病虫的生长发育、生存、繁殖等生长过程，同时辅以环境影响因子，综合以上分析出各因素之间一定的定量或定性关系式，进而通过构建模型来预测出病虫害的发生与发展情况。王海燕等在对番茄进行晚疫病的生物学过程研究时，通过运用定量分析与统计学研究，再针对各部分确定主要的影响因子，并且对应四个部分分别建立了相关的预测模型，通过四个模型来预测番茄晚疫病是否爆发以及何时爆发。基于生物学系统为基础建立的预测预报模型，在建模的过程中仅仅考虑了该植物病虫害发生的生物学过程，缺乏对影响病虫害发展的另一决定因素气候条件以及气候要素之间相互影响的考虑，从而制约了这类模型的应用范围。同时，对生物学过程中的某些内容的研究尚不能明确，因此无法确定对这些内容是否会对模型产生影响。沈文君以温室黄瓜为例，研究了温室白粉虱在不同品种黄瓜上的种群参数，并针对北京市几个主要栽培的黄瓜品种种植生产过程中，影响白粉虱种群增长的因素做出简单的预测评估，进而针对温室白粉虱在不同黄瓜品种上种群构建动态模拟模型。在上述研究的基础上，利用计算机可视化语言形成了在不同黄瓜品种上的温室白粉虱种群动态及防治措施的模拟系统，通过分析温室环境自动监控系统监测得到的环境数据与温室害虫2 山东农业大学硕士学位论文种群动态二者之间的关系，可进一步为温室作物病虫害监测诊断工作提供有利的工具（沈文君，2001）。1.2.3基于图像处理技术的诊断此类方法可利用图像采集装置收集蔬菜病虫害图像的样本，通过图像处理技术提取特征，将蔬菜病虫害图像进行分类并建立病虫害诊断模型。彭占武通过利用图像采集装置收集黄瓜病害图像的样本，并对图像进行灰度变换处理、平滑处理、增强处理，以及边缘检测等。将处理后的图像从灰度统计量、颜色、集合形状三哥方面进行特征提取，并利用模糊模式识别技术对黄瓜病害图像进行分类，建立病害诊断模型，通过编写系统，实现了对黄瓜常见病害图像的处理与识别。该方法的识别准确率达到了93.3%，高于人工识别准确率，效果比较理想（彭占武，2007）。柴洋利用中值滤波降噪得到番茄叶部病害图像后，通过改进后的otsu阈值分割法对图像进行分割，可以比较准确的提取病斑信息，然后对病斑彩色图像进行颜色空间转换，提取病斑颜色特征和形状特征，最后利用贝叶斯判别法建立函数，从而对番茄病害进行有效识别（柴洋，2013）。1.2.4基于数理统计方法的预测目前，病虫害预警预报的方法较多。主要包括诸如回归分析（程海霞等，2010；王志伟等，2010）、模糊分析（王信群，2005；左占民等，2003）、方差分析（文家富等，2003）、灰色系统预报（陈怀亮等，2007）、判别分析（郭春强，2007；闫小珍等，2010）、神经网络预报（刘乃森等，2007；徐富强等，2010）、卡尔曼滤波方法（江胜国等，2010）等。另有学者，在已有指标、方法的基础上，不断进行修正，将模型方法进行改进或提出新的方法，例如张旭晖等根据最优化技术二维寻优的变量轮换原理，计算赤霉病感病期间逐口诱发修正系数、赤霉病诱发致病口的持续时间修正系数，建立促病指数模型，由此判别赤霉病气象条件适宜程度及发生的等级（张旭晖等，2009）；向昌盛和周子英等采用自回归移动平均模型和支持向量机方法，建立了害虫发生量预测模型，提高了预测精度，克服了传统方法的缺陷，适合于非线性、小样本的害虫发生量预测（向昌盛等，2010；向昌盛等，2011）。3 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现1.2.5基于叶绿素荧光光谱分析的预测通过分析光谱的特性来分析物质结构或含量的方法称为光谱分析。光谱技术具有简便、快捷、精度高以及无损检测等特点，这些特点决定光谱技术称为获取农田生物环境信息的重要手段，在精确农业发展中发挥着重要的作用。叶绿素荧光被誉为植物无损检测的探针，采集这种微弱光可以达到检测植物体内部生理信息的要求。当植物收到病虫害侵染时，会使叶片叶绿素分子的数量及结构发生很大的变化，这种变化可以通过叶绿素荧光灵敏的反应出来，利用叶绿素荧光信号可以测定和评估农作物的病虫害侵染情况。隋媛媛等以温室黄瓜病害为研究对象，利用激光诱导叶绿素荧光构建光谱特征指数（隋媛媛等，2016），通过提取光谱特征信息作为叶片健康状态的判别标准，利用植物生理信息模型作为叶片健康状态的辅助判别标准，将温室内的环境条件与叶绿素荧光光谱相结合，建立了温室蔬菜病害的预测模型。在试验中采用对比分析的方法，通过对作物健康叶片接种病菌孢子，采集试验样本的光谱曲线，定性分析了荧光强度随叶片样本感染病菌孢子的变化规律，以预测集分类准确率作为评价标准，其预测能力达到91.38%，具有很好的分类和鉴别效果（隋媛媛，2012）。1.2.6基于神经网络的预测（1）基于BP神经网络的预测模型BP神经网络的定义是采用误差反向传播算法（BP:ErrorBack-propagationAlgorithm）的多层前馈人工神经网络成为BP神经网络或BP神经网络模型。BP人工神经网络因具有较强的非线性拟合能力，已成为研究这一领域问题的新的途径和方法（刘乃森等，2007）。曹志勇等通过对植物病虫害预警模型进行相关原理与方法的研究，再与粒子群算法相结合，对后向传播神经网络进行参数优选，建立了基于粒子和神经网络混合算法的植物病虫害组合预警模型。测试结果表明预警模型的构建有效且可行，为构建有效地预警平台应用提供了可行的模型结构（曹志勇等，2010）。（2）基于RBF神经网络的预测模型径向基函数（RBF-RadialBasisFunction）神经网络是单隐层的前向网络，由三层构成：第一层是输入层，由信号源节点组成；第二层是隐层，隐单元的个数由所描述的问题而定，隐层节点由径向基函数构成；第三层是输出层，对输入模式做出响应，通常是简单的线性函数（孙朝云，2011）。4 山东农业大学硕士学位论文李丽等以ArcIMS为二次开发平台，开发了基于Java技术和MVC架构的苹果病虫害预测预报系统平台。以20余种苹果病虫害预测模型的建立为基础，通过对动态数据交换技术（DDE）的采用，实现GIS的分析功能以及病虫害预测模型的结合，建立了苹果病虫害预测预报系统开发平台。该平台具有分析和处理空间数据、属性数据、苹果病虫害的预测预报和WebGIS信息发布等功能。可以通过数据表格、地图或专题图、图形或者文字等多种多样形式，对苹果病虫害的发生时间以及发生程度进行预测预报。该研究以苹果山楂叶螨这一虫害为例，详细地阐述系统开发过程中径向基网络模型的构建，测试结果表明，该模型的准确率为87.5%，高于BP神经网络模型的75%（李丽等，2008）。随着研究的深入，预报方法的选择不只局限于单一的方法，越来越多的选择将多种分析方法相结合进行综合预测，综合方法比单一的神经网络方法速率快、准确率高。例如袁磊和李书琴将小波分析、主成分分析与BP神经网络的技术相结合进行小麦条锈病流行程度预报（袁磊等，2010；袁磊等，2009）；栗红生、李红平等将主成分分析与BP神经网络的技术相结合进行小麦白粉病病情的预报（栗红生，2010；李红平等，2011）；向昌盛采用多元线性回归分析法选择二代玉米螟百株幼虫虫量的影响因子，然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化，最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型（向昌盛，2012）。1.2.7基于3S技术的预测3S技术指的是GIS、GPS和RS这三种技术。3S技术当前广泛应用于大范围病虫害灾情测报，通过GPS提供空间信息，对灾害发生点进行精确定位，RS技术提供图像光谱等信息，GIS技术用于对信息进行整合与分析，三种技术相结合的应用，能够更加直观的反映出病虫害的分布范围、发生面积以及危害程度等信息，可以进一步建立更大范围的病虫害发展趋势预测模型，以便针对病虫害种群的变化趋势进行模拟，对病虫害的发生发展做出预警。石雷等提出了利用中低分辨率遥感卫星数据在时间序列上的累计环境变化响应，结合GIS、人工智能等技术监测松材线虫病的新方法（石雷等，2008）。这种方法主要是通过低分辨率的卫星具有较高时间分辨率的特点，遥感数据对地面连续的环境因子影响明显，通过累计响应来体现灾害情况（马宁等，2016）。使用3S技术需要整合多种方面的数据和资料并对其进行分析，更需要相关的专业知识和技术，所以，该方法更适合应用于专业研究机构。5 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现1.2.8存在问题分析病虫害预测系统作为农业种植中防治病虫害的一项重要手段，可以有效的在整个温室蔬菜种植周期中，对其生长环境、状态进行全面监测，最大程度上准确预测出病虫害的发病时间，提醒农民早作预防。从而解决由于病虫害给温室蔬菜种植中带来的产量以及品质的下降，减少农民损失，提高温室蔬菜的产量与种植质量。综上可以看出，当前关于作物病害预测预警分析的研究，尽管有了一定的发展，但是预警的准确性、实时性、有效性、可操作性以及便捷性还是存在一定的问题。本研究依托天津市物联网师范工程项目“设施蔬菜智能识别与监测预警系统建设”，将针对传统预警系统的存在不足，结合当前发展迅猛的物联网技术，提出有效的解决方法。结合基于物联网感知层的各种传感器实时采集温室的空气温湿度、土壤温湿度、光照等温室环境参数，进行黄瓜病虫害预警，从而构建出比较智能便捷的温室黄瓜病虫害监测预警系统。1.3研究内容1.3.1主要研究内容结合当前蔬菜病虫害预警系统的发展与研究现状，充分运用现有的预测分析技术，通过需求调研分析及田间试验，对温室黄瓜生长过程进行全程追踪，监测温室黄瓜的生长环境数据以及生长状态，从而对可能发生的病害、虫害进行预测，构建病虫害预测体系，建立温室黄瓜病虫害监测预警系统，以方便在今后温室黄瓜种植中投入使用。研究内容如下：（1）构建日光温室黄瓜病虫害警兆指标数据库通过将收集整理的田间试验数据、温室基本信息、生产履历、实时环境监测、病虫害信息采集等数据，以及移动端采集的数据进行整合，建立日光温室黄瓜病虫害警兆指标数据库。（2）构建日光温室黄瓜病虫害预警模型库在实时监测数据采集基础上，分析设施内环境—蔬菜—有害生物的耦合关系，采用贝叶斯分析方法，研发设施蔬菜主要病虫害发生概率预警模型，实现主要病虫害（霜霉病、白粉病、蚜虫、白粉虱）发生概率及风险等级预警。同时，整合当前已有的病虫害预测模型，将多套模型综合起来，构建病虫害预警模型库。（3）开发温室黄瓜病虫害监测预警系统6 山东农业大学硕士学位论文温室黄瓜病虫害监测预警系统由微信公众平台与电脑端监测预警平台两部分组成。①日光温室黄瓜主要病虫害预测微信公众平台建立温室黄瓜病虫害监测预警微信公众平台，可以使用户随时随地查询、浏览温室数据，监测温室内病虫害发生情况，同时支持数据上传。②温室黄瓜病虫害监测预警平台集成设施环境、病虫害自动监测和预警模型，研发设施蔬菜病虫害智能监测预警系统，将系统对接到农业物联网平台，进行应用示范。1.3.2研究方法（1）文献分析搜集查阅国内外关于温室病虫害监测预警方面的相关文献，系统学习预测模型构建相关的理论和知识，总结当前的研究现状以及发展状况，提出存在的问题以及解决方法，借鉴前人的研究成果和突破性进展，将具有参考价值的理论以及成果进行分析比较，为本研究提供理论依据并将其应用到温室黄瓜病虫害监测预警系统中去。（2）调查研究选择国家精准农业试验基地种植黄瓜的12号温室，种植品种选用“京研迷你2号”，购自北京市农林科学院蔬菜研究中心。传感器部署位置：按东中西、上中下三层，立方体式，部署27个温湿度传感器。温室温湿度传感器部署位置俯视图如图1所示。图1传感器分布Fig.1Sensordistribution粘虫板害虫监测：利用黄板、蓝板对黄瓜蓟马、蚜虫等进行诱捕，统计计数。粘虫板更换的时候用签字笔在粘虫板上面写上编号。①在每个传感器位置悬挂黄色、蓝色粘虫板各一张，粘虫板上面的编号与传感器编号一致，每天对黄色、蓝色粘虫板各统计一次。7 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现②每天对粘虫板进行调查，将粘虫板的编号，害虫种类，害虫数量、时间都记录下来，害虫计数的同时要将对应的粘虫板拍照。植株上病虫害调查：①确定植株并标识编号，在每个传感器的对应位置选取2株黄瓜，对黄瓜植株也要进行编号，悬挂标识牌。一个温室共调查18株黄瓜。每天调查一次。②每次调查时：将每株黄瓜的所有叶、花、果实上面的病虫害数据进行统计，叶、花、果实从下往上编号，从1开始。病害的叶片可以用相机拍照存档，要求上午10点前调查完毕病虫害。（3）数据分析将实验采集的数据进行汇总、整理、分析，总结出容易引起黄瓜几种常见病虫害发生的传播途径和有利条件，并以此构建温室黄瓜病虫害预测模型。1.3.3技术路线通过大量的文献阅读以及资料的收集，确定了该研究的技术路线。通过实时传输温室环境监测数据、建立数据库管理系统即温室病虫害警兆指标数据库、构建病虫害预警模型，并根据实际需求，从生产履历上传、环境监测、预警防控等几个模块入手，并对各个模块指定详细的功能分析，在以上研究的基础上，完成本系统的研究与实现，从而开发温室黄瓜病虫害监测预警系统与微信公众平台，如图2所示。8 山东农业大学硕士学位论文图2技术路线Fig.2Thetechnicalroute9 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现2系统总体设计本章首先对监测预警的相关概念进行了介绍，其次介绍了开发温室黄瓜病虫害监测预警系统过程中使用到的相关技术的基本概念，通过对系统开发路线以及整体结构的相关阐述，详细论述了开发温室黄瓜病虫害监测预警系统的技术可行性。2.1系统分析2.1.1可行性分析《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中提出：利用互联网提升农业生产、经营、管理和服务水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代“种养加”生态农业新模式；在基础较好的领域和地区，普及基于环境感知、实时监测、自动控制的网络化农业环境监测系统。随着日光温室黄瓜的广泛种植，病虫害已成为影响其产量和品质的主要障碍，常见的主要有霜霉病、细菌性角斑病、炭疽病、灰霉病、白粉病等病害以及蚜虫、白粉虱、斑潜蝇等虫害。如何有效地对温室黄瓜的病虫害进行预测和防治便成为广大农民普遍关注的问题，也是解决影响黄瓜产量和品质问题的重要途径。因此，建立温室病虫害监测预警系统可以行之有效的解决黄瓜病虫害的问题，从而在很大程度上减少农民的损失，提高产量与种植质量。（1）条件可行性北京农业信息技术研究中心现有小汤山基地，提供了全面良好的实验环境，具有完善的软硬件条件。同时，具有多个合作单位，为系统的研发及应用提供了良好的前提。小汤山国家精准农业研究示范基地是1999年由北京市农林科学院信息技术研究中心负责建设的我国第一个针对精准农业技术进行研究试验的示范基地，总共占地2500亩。基地依托3S技术为核心和智能化农业机械为支撑建立了节水、节肥、节药、节能的资源节约型的精准农业技术体系，小汤山基地主要分为大田精准生产试验示范区、设施精准生产试验示范区、果园精准生产试验示范区以及精准灌溉试验区等四大试验区。（2）技术可行性温室大棚内进行全面监测，集成空气温湿度、光照、叶面温度等设施环境传感器，建立设施蔬菜病虫害发生微环境实时监测技术体系，实现对病虫害发生环境条件的实时感知。同时，采用摄像头监测通风口开闭大小和时间，以及远程调查植株长势及病虫害发生情况，为开发病虫害预测系统提供了技术支持，使得该系统的实现成为可能。10 山东农业大学硕士学位论文（3）经济可行性系统在今后的实际应用和推广中具有低投入、低成本、稳定性强等特点，使用户更易于接受和使用。2.1.2系统开发环境需求表1系统开发环境需求Table1Systemdevelopmentenvironmentrequirements名称配置需求数据库服务器IntelXeonE5620*1，内存16G2×600GB15，000rpmSAS硬盘Web服务器CPU:P42.0GHz以上，2G内存，500G硬盘，WindowsSever2003及以上PC机4G内存，500G硬盘，Windows7及以上2.2系统开发相关技术2.2.1ASP.NET相关技术ASP（ActiveServerPages）即动态服务器页面，也称为经典ASP，是作为1998年微软推出的第一个服务器端脚本引擎，ASP.NET是新一代的ASP，与经典ASP不兼容，但是ASP.NET可能包括经典ASP。ASP.NET又称作ASP+，是Microsoft微软公司新一代推出的脚本语言。ASP.NET是基于.NETFramework的Web开发平台，其具备网站应用程序开发的一切解决方案，包含了验证、缓存、状态管理、调试和部署等全部功能。同时ASP.NET还具有多语言支持的特性，主要表现在，可以支持多种类的编程语言和单个语言功能强两方面。首先，ASP.NET为Web应用提供了一种类似JAVA的“二次编译技术”——中间语言MSIL（MicrosoftIntermediateLanguage）执行架构，即先把ASP.NET应用编译成MSIL，然后将MSIL编译成机器语言后再执行，这样的话，只要能够被编译成MSIL的编程语言便都可以用来编写ASP.NET应用了。ASP.NET有一大套的用户控件和基于XML的组件，并集成了用户身份验证，其扩展名是.aspx，通常使用VB（VisualBasic）语言或者C#（CSharp）语言进行编写。ASP.NET包括ASP.NET编译器、页和控件框架、安全基础结构、状态管理功能、运行状况监视和性能功能、应用程序配置、调试支持、可扩展的设计器环境、XMLWeb11 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现services框架等几大部分（张铸国，2009），ASP.NET的运行过程包括页面请求、分析、编译、组装、页面缓冲五大环节。ASP.NET网页能够在任何的浏览器或者客户端设备中都可以向用户提供信息，并使用服务器端的代码来实现应用程序逻辑。ASP.NET网页有下列特点：（1）基于MicrosoftASP.NET技术。在该技术中，在服务器上运行的代码可以动态地生成到浏览器或者客户端等设备的网页进行输出。（2）可以兼容到所有的浏览器以及移动设备。ASP.NET网页能够自动为样式、布局等各功能呈现出正确的、符合该浏览器的HTML。另外，还可以将ASP.NET网页设计为能够在特定的浏览器（例如MicrosoftInternetExplorer6）上运行并且利用该浏览器的特定的功能。（3）兼容.NET公共语言运行库能够支持的所有语言，这其中包括了MicrosoftVisualBasic、MicrosoftJ#、MicrosoftVisualC#以及MicrosoftJScript.NET。（4）基于Microsoft.NETFramework生成。它提供了Framework的所有优点，包括托管环境、类型安全性和继承。（5）具有灵活性，可以向它们添加用户创建的控件和第三方控件。2.2.2系统开发模式MVC是三种ASP.NET编程模式的其中一种，全称“ModelViewController”，是一种使用模型（Model）—视图（View）—控制器（Controller）设计创建Web应用程序的开发模式（XKLiuetal，2013）。其中，Model（模型）代表应用程序的核心，是应用程序中用于处理应用程序数据逻辑的部分，通常模型对象负责在数据库中存取数据；View（视图）则是用于应用程序中显示数据的部分，视图通常情况下是依据模型数据创建的；Controller（控制器）是用于处理应用程序中用户交互功能的部分（SYietal，2014），一般来说，输入输出都是由控制器统筹处理，用户输入数据提交到Controller，然后Controller调用Model中的函数，并处理数据，最后再将结果反馈给View（LHXu，2015）。控制器负责从视图读取数据，控制用户的输入，并且向模型发送数据。MVC框架包括以下组件：模型（Model）：模型（Model）是用于实现应用程序的数据域逻辑的一种应用程序部件。通常，模型对象会对模型状态进行检索，并将其存储在一定的数据库中。通常在小型应用程序中，模型一般是概念上的分离，而不是实际意义上的分离。12 山东农业大学硕士学位论文视图（View）：视图（View）是一种用于显示应用程序的用户界面(UI)的组件。通常，此UI是通过模型数据创建的。控制器（Controller）：控制器（Controller）是用于处理用户交互、模型使用并最终选择出需要呈现的视图来显示UI的组件。在MVC应用程序中，视图（View）仅用于显示信息；控制器（Controller）则是用于处理并且响应用户的输入以及交互。控制器（Controller）视图模型（View）（Model）图3MVC设计模式Fig.3MVCdesignpattern2.2.3异步刷新AJAXAJAX即“AsynchronousJavascriptAndXML”（异步JavaScript和XML），是指创建快速动态交互式网页应用的一种网页开发技术，它不是一种新兴的编程语言，而是一种用来创建更好更快交互性更强的Web应用的开发技术（MDomínguezetal，2012）。通过在后台中与服务器进行少量的数据的交换，AJAX可以将网页实现异步刷新（GLGuoetal，2012），也就是说，不需要重新加载整个网页，仅对网页的某一部分进行更新，而传统的不使用AJAX技术的网页，如需更新网页内容，则只能重新加载整个网页。使用ASP.NET中的AJAX功能可快速创建包含具有响应能力且熟悉的用户界面(UI)元素的网页，从而为用户提供丰富的体验。AJAX功能包括客户端的脚本库，这些库能够将跨浏览器的ECMAScript(JavaScript)和动态的HTML(DHTML)技术相互结合在一起（CGyörödietal，2009），并集成基于ASP.NET服务器的开发平台，通过使用AJAX这项功能，可以改进并完善用户体验，从而提高Web应用程序的工作效率。使用ASP.NET中的AJAX功能，可以生成丰富的Web应用程序（ALesovsky，2009）。与完全基于服务器的Web应用程序相比，这些应用程序具备很多的优点。在支持AJAX的应用程序中可以提供（王应天，2009）：13 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现（1）增强的效率，由于大部分网页的处理工作都是在浏览器中进行执行的，这样可以大大提高应用程序的工作效率。（2）熟悉的UI元素，比如进度指示器和弹出窗口等。（3）部分页面的更新，AJAX能够做到刷新发生更改的某一网页的其中一部分。（4）客户端是由与用于Forms进行身份验证的基于ASP.NET的应用程序服务还有角色和用户配置文件而集成。（5）能够自动生成代理类，这样可以简化从客户端的脚本中调用Web服务方法的过程。（6）一个框架，可以根据需要来自定义包含所有需要的客户端功能的服务器控件。（7）可以支持大部分常用的、流行的浏览器，其中包括MicrosoftInternetExplorer、MozillaFirefox和AppleSafari。图4ASP.NETAJAX客户端和服务器结构Fig.4ASP.NETAJAXclientandserverstructure2.2.4Baidu地图API百度地图Web服务API是一套为开发者提供免费的给予百度地图的应用http接口，即开发者通过http形式发起检索请求，获取返回json或xml格式的检索数据。用户可以14 山东农业大学硕士学位论文基于此开发JavaScript、C#、C++、Java等语言的地图应用。百度地图Web服务提供了基本地图、位置搜索、定位服务等相对丰富的地图功能，通过百度地图API，可以快速稳定的生成系统所需的专题图。2.3系统概要设计2.3.1系统开发平台选择VisualStudio是一套基本完整的开发工具集，可以生成ASP.NETWeb应用程序、XMLWebservices、桌面应用程序和移动应用程序等常见的应用程序。VisualBasic、VisualC#以及VisualC++都使用相同的集成开发环境（IDE）进行程序开发，这样利用此IDE就能够共享工具，并且可以轻松地创建混合语言的解决方案。另外，这些语言都使用.NETFramework的功能，通过此框架，提供出可简化的ASPWeb应用程序以及XMLWebservices开发的关键技术。2.3.2系统结构设计图5温室黄瓜病虫害监测预警系统逻辑结构图Fig.5LogicalStructureofCucumberDiseaseandInsectMonitoringandWarningSysteminGreenhouse2.3.3系统各功能模块设计系统各功能模块设计如表2所示。15 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现表2系统各功能模块设计Table2Systemfunctionmoduledesign一级模块二级模块描述点击进入后，用不同账户和密码登陆，显首页用户登录示不同模块①实时数据实时显示温室内外环境参数（包括传感器环境监测②历史数据位置），点击某个温室进入显示历史数据，③天气预报数据一侧显示局地天气预报数据。①定植②施肥③灌溉生产履历④施药提供数据录入、查询⑤植株调整⑥微环境调控⑦收获①实时视频查看窗口显示温室内实时视频，点击按钮显示视频监控②历史记录查询历史图片。①生长期提醒②微环境预警图表形式显示上述预警信息，点击图表后预警防控③病害预警查看详细信息，包括生物学过程。④虫害预警①专家用户②系统管理员用户管理管理用户权限③数据管理员④种植者（1）环境监测①数据来源主要来源包括：一是自主部署的气象站数据，比如Davis气象站的数据。可导入的气象数据格式有文本格式、access数据库、sqlserver数据库、dat格式等。二是气象预报数据，从网页中抓取或从气象部门获得，实时滚动在页面上显示。16 山东农业大学硕士学位论文三是人工输入数据，对于没有自动采集设备的温室，采用用户输入的方法，给出相关气象因子观测方法，每天采集环境数据，用于预警分析。四是模型模拟数据，对于室外有气象站的温室，通过建立室内外环境关系模型，实现室内微环境分布模拟。②页面显示第一行滚动显示天气预报数据采用百度地图，点击图标后显示园区温室列表。下面为气象数据列表，可显示最近10条。并提供按钮查询天气记录。③后台实现数据质量控制功能系统操作平台能按要求过滤错误信息及冗余信息，提供便捷有效的人工复核、修改功能，对错误的数据的信息返回提示，便于及时发现问题和进行人工修改、纠正。在实际采集数据过程中，经常有丢失现象，比如缺少某个时刻的数据，所以循环计算时应当考虑此问题，如果某一时段内缺失数据为1-2个，可以忽略不计；如果缺失太多，甚至整段、整天的数据缺失，就必须进行修正。温室环境信息采集系统的数据，经常出现相对湿度为-99.9的现象，这时看附近的数据，如果为100，则可认为-99.9也为100。室外气象站的数据经常有重复现象，比如12点的数据重复记录两次。（2）生产履历主要以溯源系统数据表和界面为基础。（3）视频监控将视频监控网页嵌入到网站中，实现页面访问、抓拍等。将微信、相机上传的图片放到系统中。未来可采用自动化部的集成解决方案，实现Web端视频实时查看视频，图片定时存储。摄像头部署于温室内，主要监测作物生长发育动态、病虫害发生情况等。（4）预警防控①生育期显示从后台数据库中提取温室编号，查找到当季种植作物，调出相应模型，再根据定植日期、初花日期、初果日期等，然后为用户显示不同生育期进度。以小汤山基地11号温室为例，定植日期为3月上旬，目前进入初果期。②微环境调控17 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现以黄瓜生长发育所需环境条件为依据，基于实时室内气象数据，给出微环境调控建议，通过微信及时发送建议：定植缓苗期适宜温度12-25度，低于此范围提示注意保温，适当加温；高于此范围提示注意降温，适当通风。抽蔓结瓜期适宜温度15-30度，低于此范围提示注意保温，适当加温；高于此范围提示注意降温，适当通风。③病害预警后台运行模型给出预警结果。以黄瓜为例，主要病害如下：早春：黄瓜霜霉病和细菌性角斑病春季：黄瓜霜霉病春末夏初：黄瓜白粉病秋季：黄瓜霜霉病冬季：细菌性角斑病点击某种病害，弹出详细信息页面。2.4本章小结本章对系统进行了可行性分析与需求分析，列举了系统开发过程中的软件及硬件环境需求，详细介绍了系统开发过程中所用到的相关技术、开发平台以及开发模式。系统的良好设计对软件今后的运行及维护有非常大的影响，“高内聚、低耦合”的设计会大大降低今后系统维护的成本，并有助于系统的更新，同时也为今后更改系统需求、添加其他应用模块奠定良好的基础。18 山东农业大学硕士学位论文3系统详细设计3.1病虫害预警监测数据库的设计数据是一切信息系统的核心，是系统中最重要的一部分，任何预警监测活动，都是在搜集数据的基础上进行的。而保证预警数据的实时性、准确性、完整性更是重中之重，而数据库管理系统的选择又是构建病虫害数据库的先决条件。3.1.1数据库管理系统的选择当前占据主要地位的数据库系统有Oracle、SQLSever、MySQL等，伴随互联网技术的兴起与不断发展，对数据库系统的要求也越来越高，开发者所考虑的因素也越来越多，所以为系统选择适合的数据库管理系统也要基于多种因素而综合考虑，当前流行的三种数据库管理系统也是各有所长。Oracle是很多大型企业的优先选择，它能够在所有的主流平台上运行，支持所有工业标准，并且采用完全开放的策略，让用户可以根据自己的需求选择最为适合的解决方案。Oracle在兼容性、可移植性、可联结性、高深产率以及开放性等特点上也表现的很优秀，提供多种开发工具，能够极大的方便用户进一步的开发，并且可以很好的支持大型项目的开发与应用。MySQL是由瑞典的MySQLAB公司开发的，现在为Oracle旗下的产品，也是当前最流行的关系型数据库管理系统之一（吴德宝，2015），在Web应用方面，表现非常好。MySQL具有体积小、速度快、总体拥有成本低并且开放源码等优点，但是它不支持事务处理，没有视图、存储过程以及触发器，也无法使用标准语法。SQLSever是微软公司推出的关系型数据库管理系统，是比较全面的数据库平台，具有使用方便、与相关软件的集成度较高、可伸缩性好、易操作等优点（冯艳，2012）。其数据库引擎也为关系型数据和结构化数据提供了更加安全、可靠的存储功能，同时，SQLSever通常与.NET平台使用（张秋颖，2006），因此，相当多的.NET开发者会选择SQLSever这一数据库管理系统。综合比较，由于病虫害监测预警系统的开发是基于.NET平台，而SQLSever在.NET平台的表现无疑是比较出色的，无论是在还是使用的方便性、安全性等因素亦或是其他方面综合考虑，SQLSever都是本系统在数据库开发过程中的最佳选择。3.1.2数据库总体设计建立病虫害监测预警数据管理系统的目的是通过结合计算机网络技术、数据库技术等，将平时监测的温室环境数据、实验调查所得的病虫害数据、收集整理的历年数据等19 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现相关信息进行汇总、整理、统计并且分析，从而为病虫害的预测以及判断提供依据，并提高预测和判断的准确程度。构建病虫害监测预警数据管理系统有以下几个原则：（1）汇总整理的数据信息要尽量做到覆盖面全面、综合性强、准确度高。数据库要包含实时监测的温室环境数据、病虫害历史发生数据资料、田间实验调查所得数据等基本信息。（2）数据、信息要具备合理性以及安全性。合理性是指所有采集到的调查数据和实时监测到的数据必须符合真实的发生情况，比如害虫计数的值不能为0或负数等。安全性是指，只有具备一定权限的用户，才能够访问系统内部数据，系统外部用户不能访问系统中的原始数据。tbEnvioment_InsidetbEnvioment_OutsidetbWeather_ForecasttbEnviomentP_InfotbDisease_tbCucumber_InfotbPathogen_InfotbPest_WarningtbIrrigation_InfotbPesticide_InfotbSite_InfotbPest_InfoWarning图6数据库总体设计Fig.6Databaseoveralldesign3.1.3数据表设计（1）基地基本信息表名：tbSite_Info；描述：记录基地基本信息。表3基地基本信息Table3Basicinformationbase字段名类型描述sSite_NumberChar10基地编码：邮政编码+4位编号（0001开始），主键20 山东农业大学硕士学位论文sSite_NameChar10基地名称iGreenhouse_NumbrInt4温室个数sStaff_NameChar30姓名sStaff_PositionChar30职位（主管、技术员、农户等）sUser_NameChar30用户名sUser_PasswordChar30密码（2）黄瓜基本信息表名：tbCucumber_Info；描述：记录黄瓜信息。表4黄瓜基本信息Table4Cucumberbasicinformation字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）sVarietyChar蔬菜种类sCultivarChar品种sCultivation_SeasonChar茬口（春茬、秋茬、越冬茬）dSeedlingDate播种日期dTransplantingDate定植日期dSeedlingDate幼苗期结束（定植缓苗结束日期）dFloweringDate开花期（以温室全部植株为调查对象，记录30%的植株第一朵花开放的最早日期）dFirst_FruitingDate结果始期（以温室全部植株为调查对象，记录30%的植株上的第一果达到商品果采收标准，并开始第一次采收的日期）dEnd_FruitingDate结果末期（以温室全部植株为调查对象，记录最后一次商品果采收的日期）dEnd_SeasonDate本茬口结束（拉秧）（3）病原信息表名：tbPathogen_Info；描述：记录病原信息。表5病原信息Table5Pathogeninformation字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：基地编码+温室编号+14位日期时间21 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现（100097000120150525081030）sVarietyChar蔬菜种类sCultivarChar品种sCultivation_SeasonChar茬口（春茬、秋茬、越冬茬）sDiseaseChar病害名称（霜霉病、白粉病、灰霉病、细菌性角斑病、晚疫病）sRotationChar前茬是否发生此类病害sPathogenChar是否有病原孢子监测记录iPathogenFloat病原孢子监测浓度（4）害虫数量信息表名：tbPest_Info；描述：记录害虫数量信息。表6害虫数量信息Table6Pestquantityinformation字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）sVarietyChar蔬菜种类sCultivarChar品种sCultivation_SeasonChar茬口（春茬、秋茬、越冬茬）sPestChar害虫名称sRotationChar前茬是否发生此类病害iPest_BoardInt3害虫计数器编号iPest_NumberInt4害虫数量（5）温室内环境参数信息表名：tbEnvioment_Inside；描述：记录温室内环境参数。表7温室内环境参数信息Table7Informationongreenhouseenvironmentparameters字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：气象站传输的自动编号；如果是网页上自动抓取的数据，则采用基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）dTimeTime记录时间（1小时间隔）iAirTemp_InsideFloat温室内空气温度22 山东农业大学硕士学位论文iRH_InsideFloat温室内空气相对湿度iDewTemp_InsideFloat温室内露点温度iSolarRadiation_InsideFloat温室内太阳辐射iSoilTemp_InsideFloat温室内土壤温度iSoilWater_InsideFloat温室内土壤水势（6）温室外环境参数信息表名：tbEnvioment_Outside；描述：记录温室外环境参数。表8温室外环境参数信息Table8Informationonenvironmentalparametersoutsidegreenhouse字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：气象站传输的自动编号；如果是网页上自动抓取的数据，则采用基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）iAirTemp_OutsideFloat温室外空气温度iRH_OutsideFloat温室外空气相对湿度iDewTemp_OutsideFloat温室外露点温度iSolarRadiation_OutsideFloat温室外太阳辐射iSoilTemp_OutsideFloat温室外土壤温度iSoilWater_OutsideFloat温室外土壤水势iRainfall_OutsideFloat温室外降雨量（7）天气预报记录表名：tbWeather_Forecast；描述：记录附近天气预报。表9天气预报记录Table9Weatherforecastrecord字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：网页上自动抓取的数据，采用基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）sSky_Outside_1Char当天温室外天空状况iAirTemp_Max_1Float当天温室外最高空气温度预报iAirTemp_Min_1Float当天温室外最低空气温度预报sSky_Outside_2Char第二天温室外天空状况iAirTemp_Max_2Float第二天温室外最高空气温度预报iAirTemp_Min_2Float第二天温室外最低空气温度预报23 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现sSky_Outside_3Char第三天温室外天空状况iAirTemp_Max_3Float第三天温室外最高空气温度预报iAirTemp_Min_3Float第三天温室外最低空气温度预报sSky_Outside_4Char第四天温室外天空状况iAirTemp_Max_4Float第四天温室外最高空气温度预报iAirTemp_Min_4Float第四天温室外最低空气温度预报sSky_Outside_5Char第五天温室外天空状况iAirTemp_Max_5Float第五天温室外最高空气温度预报iAirTemp_Min_5Float第五天温室外最低空气温度预报sSky_Outside_6Char第六天温室外天空状况iAirTemp_Max_6Float第六天温室外最高空气温度预报iAirTemp_Min_6Float第六天温室外最低空气温度预报sSky_Outside_7Char第七天温室外天空状况iAirTemp_Max_7Float第七天温室外最高空气温度预报iAirTemp_Min_7Float第七天温室外最低空气温度预报（8）病害预警信息表名：tbDisease_Warning；描述：记录病害预警信息。表10病害预警信息Table10Diseasewarninginformation字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）sVarietyChar蔬菜种类sCultivarChar品种sCultivation_SeasonChar茬口（春茬、秋茬、越冬茬）sDisease_NameChar30病害名称dInfection_PredicitonDatetime预计侵染日期dOccurrence_PredicitonDatetime预计发病日期iIntensity_RealFloat实际发病率dOccurrence_RealDatetime实际发病日期（9）害虫信息表名：tbPest_Warning；描述：记录害虫信息。24 山东农业大学硕士学位论文表11害虫信息Table11Pestinformation字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）sVarietyChar蔬菜种类sCultivarChar品种sCultivation_SeasonChar茬口（春茬、秋茬、越冬茬）sPest_NameChar害虫名称sPest_DegreeChar害虫发生等级（10）灌溉信息表名：tbIrrigation_Info；描述：记录灌溉信息。表12灌溉信息Table12Irrigationinformation字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）wsNumVarchar温室编号sVarietyChar蔬菜种类sCultivarChar品种sCultivation_SeasonChar茬口（春茬、秋茬、越冬茬）dIrrigationDate浇水日期iIrrigationTimeInt浇水时间iAfterIrrigationFloat浇水之后通风时间（11）施药信息表名：tbPesticide_Info；描述：记录施药信息。表13施药信息Table13Fertilizeinformation字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）wsNumVarchar温室编号sVarietyChar蔬菜种类25 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现sCultivarChar品种sCultivation_SeasonChar茬口（春茬、秋茬、越冬茬）sPesticide_NameChar10农药名称sPesticide_WayChar10施药方式（喷雾、喷淋、灌根、拌种、涂抹、注射）iPesticideAmountFloat施药量dPesticide_DateTimeDateTime施药时间（12）环境参数信息表名：tbEnviomentP_Info；描述：提取环境参数。表14环境参数信息Table14Environmentalparameterinformation字段名类型描述sRecord_NumberChar记录编号：基地编码+温室编号+14位日期时间（100097000120150525081030）sVarietyChar蔬菜种类sCultivarChar品种iMeanTempFloat日平均温度iTempRangeFloat昼夜温差iMeanRHFloat日平均湿度iMaxRHFloat日最高湿度iHRHHr90Float每天超过90%的相对湿度时间iTHHr90Float每天超过90%的相对湿度时间内的平均温度3.2用户管理模块研究与设计开发一个完整的系统平台，不仅要具有核心模块，用户管理模块也是其常用且必备的模块之一。在一个系统中，对用户进行恰当的管理，并对其的访问权限进行适当且有效的限制，有助于更好的保障系统的稳定性与数据的安全性。因此，用户访问控制技术也是系统开发中的重中之重。3.2.1访问控制技术概述顾名思义，访问控制技术就是系统为了防止用户随意访问资源，而对其权限进行一定的限制，从而使其仅对部分资源拥有访问权限的一种技术。这样可以保证用户只能在被授权的情况下访问系统资源，避免对资源进行非法访问，最大程度保障系统资源的安全性。26 山东农业大学硕士学位论文3.2.1.1访问控制原理访问控制包含三大要素，即客体、主体以及控制策略。主体S（Subject）：指发起访问资源请求的实体，是操作的发起者却不一定是执行者，既可以是某一用户，亦可以是进程或者服务等。客体O（Object）：指被进行访问的实体，所有能被操作的数据、资源、信息、对象等都可以看作是客体。客体既可以是数据、文件等集合体，亦或是网络中的设备、无线通信中的中端，当然也可以包含其他客体。控制策略A（Attribution）：指主体对客体的访问规则约束条件集合，其限定了主体对客体进行操作时的权限范围，体现的是一种授权行为。3.2.1.2访问控制安全策略访问控制安全策略是在管理控制主体对客体进行访问的与安全相关的一系列规则，它的制定和实施都是通过主体、客体、控制策略三大要素实现，在制定和实施安全策略的过程中，要遵循以下三个原则：（1）最小特权原则该原则是指授权主体在执行操作时，按照主体在完成操作时所需要的最小的访问权限来给主体分配权力，这样可以最大程度的限制主体可进行的访问操作范围，即当主体执行一定的访问操作时，仅能够执行被允许的操作，其他操作无法执行，可以有效避免因主体操作对系统造成的影响，同时也能够减小其他意外情况如操作错误、突发事件等给系统带来的风险。（2）最小泄露原则该原则是指主体在进行操作时，按照其所需要访问的资源的最小范围为其分配访问权限，这样有利于防止系统资源被泄密。（3）多级安全策略该原则将系统信息资源按照安全性划分五个等级，由高到低为绝密（TopSecret，TS）、秘密（Secret，S）、机密（Confidential，C）、限制（Restricted，R）以及无限制（Unclassified，U）。这样的划分可以避免一些敏感信息被扩散，划分了安全级别的信息和资源等其他客体，只有当主体访问权限的安全级别高于该客体时，才能够对其进行访问等其他操作。访问控制安全策略主要有两种，一是基于身份的安全策略，该策略认证主体的身份；另一个是基于规则的安全策略。（1）基于身份的安全策略27 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现基于身份的安全策略（Identification-basedAccessControlPolicies，IDBACP）主要是在主体访问资源或数据时对主体进行过滤，即对主体身份进行验证，通过身份认证的主体才能够访问客体，对资源和数据进行操作，这样可以很大程度的减少系统对访问操作判定是否符合权限的工作量，提高系统的效率。该安全策略主要包括两种策略，基于个人的安全策略（Individual-basedAccessControllerPolicies，INBACP）和基于组的安全策略（Group-basedAccessControllerPolicies，GBACP）。①基于个人的安全策略基于个人的安全策略（Individual-basedAccessControllerPolicies，INBACP）是指围绕用户为中心而建立的一种安全策略，这种策略是由一组控制表来实现的。②基于组的安全策略基于组的安全策略（Group-basedAccessControllerPolicies，GBACP）是基于个人的安全策略的发展与扩充，主要指系统对一些用户使用同样的访问控制规则，访问同样的客体。（2）基于规则的安全策略在基于规则的安全策略系统中，所有数据和资源都标注了安全标记，用户的活动进程与其原发者具有相同的安全标记。系统在通过对比比较用户的安全级别以及客体资源的安全级别后，再来判断用户是否有权限进行访问。这种安全策略一般具有依赖性与敏感性。3.2.2主要的访问控制模式访问控制模型开始发展的早期阶段是在20世纪60年代至20世纪80年代末期，最基本的访问控制模型是访问矩阵，开发于20世纪60年代末，表3描述的就是访问控制矩阵模型。其中，S表示主体即Subject，O表示客体即Object，R即Read，表示读访问，W即Write，表示写访问，例如，第j行i列代表了主体Sj对客体Oi的访问方式，即主体Sj可以对客体Oi进行读和写的访问。表15访问矩阵模型Table15AccessmatrixmodelO1O2…Oi…S1WR…W…28 山东农业大学硕士学位论文S2RR,W…W…………………SjRW…R,W…………………随着访问控制技术的不断发展和不断的完善，当前常见的访问控制类型主要有3种：自主访问控制（DAC）、强制访问控制（MAC）和基于角色访问控制（RBAC）（巴大伟，2013）。3.2.2.1自主访问控制自主访问控制DAC（DiscretionaryAccessControl），20世纪70年代出现的一种接入式控制服务，是一种最为普遍的访问控制手段，主要思想是通过识别主体从而限制其对客体的访问，即主体可以按照自身的意愿，将对客体的访问控制权限分配授予其他的主体，且用户有权对自身创建的文件、数据等访问对象进行访问，并可以把访问权限授予其他用户，或者收回其他用户的访问权限。同时，还允许被访问对象的主体指定对该客体的访问控制策略，并可以通过访问控制列表限定其对于客体可以执行的访问操作。自主访问控制的特点是：（1）每一个客体都对应一个主体，主体可按照自身意愿自主将其所对应客体的访问权限授予其他的主体。（2）每一个客体都有一个限制主体访问权限的访问控制列表（AccessControlList，ACL）。（3）每一次访问的发生都会通过访问控制列表来检查用户标志，从而实现对主体访问权限的有效控制。访问控制列表（AccessControlList，ACL）是从客体角度进行设置的、面向客体的访问控制，每个客体都有一个访问控制列表，用来说明有权访问该客体的所有主体以及它们对该客体的访问权限。3.2.2.2强制访问控制强制访问控制MAC（MandatoryAccessControl）是一种用于将系统中的数据与信息通过分密级和分类进行管理，以保证每个用户都只能访问到那些被标明了可以由它访问的数据或信息的访问约束机制。也就是说，在强制访问控制模式下，主体与客体都被标记上了固定的如安全级、访问权限等安全属性，且安全属性是强制性的。在每次访问发29 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现生时，系统检测安全属性以便确定一个用户是否有权访问该文件，其中多级安全（Multi-LevelSecure，MLS）就是一种强制访问控制策略。强制访问控制模式的本质就是基于格的非循环单向信息流政策。在该系统中，会授予每个主题一个安全证书，并为每个客体指定好一定的敏感级别。强制访问控制的安全级别有多种定义方式，常用的分为4级：绝密级（TopSecret）、秘密级（Secret）、机密级（Confidential）和无级别级（Unclassified），其中T>S>C>U。所有系统中的主体（用户，进程）和客体（文件，数据）都分配安全标签，以标识安全等级，访问控制执行时对主体和客体的安全级别进行比较。访问控制的两个关键规则是：不向上读、不向下写，即信息流只能从低安全级向高安全级流动。任何违反非循环信息流的行为都是被禁止的。通常MAC与DAC会进行结合使用，一个主体，只有通过自主与强制性访问限制的检查后，才能访问客体。并且，用户可通过利用DAC来防范其他的用户对自己客体进行的攻击。由于在系统中用户不能直接改变强制访问模式的控制属性，因此，强制访问控制就提供了一个无法逾越的、更加强大的安全保护层，进而防范偶然或故意地滥用DAC。3.2.2.3基于角色的访问控制基于角色的访问控制RBAC（Role-BasedAccessControl），作为传统访问控制（自主访问控制、强制访问控制）的有前景的代替，受到了广泛的关注。在基于角色的访问控制中，把权限与角色进行关联，权限根据用户所属角色的不同进行分配分配，与用户没有直接关系，用户的权限取决于该用户的角色，也就是说，角色不同，权限不同。在RBAC中，权限与角色相关联，用户通过成为适当角色的成员和得到该角色的权限，并且也可以很容易的从一个角色被指派到另一个角色，角色也可以根据系统不同的需求赋予新的权限，而权限也可以依据需求从某个角色中收回。这种用户权限控制的最大好处是，极大的简化了系统对于用户权限的管理，不需要在每一次创建新用户时都进行权限分配，只要给予用户相应的角色便可完成对用户权限的控制，而修改权限时，只需修改对角色进行变更即可，有助于减少系统开销。基于角色的访问控制支持三个著名的安全原则，即最小权限、责任分离、以及数据抽象三个安全原则。（1）最小权限原则由于可以使RBAC将其用户的角色权限设置成仅供其完成任务时所需要的最小权限集，而被RBAC所支持。30 山东农业大学硕士学位论文（2）责任分离原则体现在通过调用两个相互独立的、互斥的角色，来共同完成一个敏感任务。（3）数据抽象原则通过抽象的权限体现出来，而不是通过操作系统提供的读、写来执行权限。但是这些原则必须要通过RBAC各部件的详细配置才能够得以体现。图7基于角色的访问控制Fig.7Role-basedaccesscontrol3.2.3用户权限设计与实现3.2.3.1用户权限设计综合对当前较为常用的访问控制模式的比较，本系统采用基于角色的访问控制方式。目前，系统为用户分配设定以下角色：（1）游客（2）普通用户（3）专家用户（4）种植者（5）系统管理员图8基于角色的访问控制原理Fig.8Role-basedaccesscontrolprinciple在该系统中，设定用户的访问控制有两种形式：一种是为用户分配角色，通过对角色的授权限定用户的访问权限；另一种是直接给某用户授予权限。这种设计方式，可以使系统更加灵活，同时也能够更好的满足常见的访问控制需求。本系统的用户权限访问控制设计如表16所示。31 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现表16用户访问控制权限分配Table16Useraccesscontrolauthorityassignment一级模块二级模块用户访问控制（增、删、查、改）专家用户：①-③查询①实时数据系统管理员：①-③增、删、查、改环境监测②历史数据数据管理员：①-③增、删、查、改③天气预报数据种植者：①-③查询①定植②施肥专家用户：①-⑦查询③灌溉系统管理员：①-⑦增、删、查、改生产履历④施药数据管理员：①-⑦增、删、查、改⑤植株调整种植者：①-⑦增、查⑥微环境调控⑦收获专家用户：①-②查询①实时视频查看系统管理员：①-②增、删、查、改视频监控②历史记录查询数据管理员：①-②增、删、查、改种植者：①查询①生长期提醒专家用户：①-④增、查、改②微环境预警系统管理员：①-④增、删、查、改预警防控③病害预警数据管理员：①-④增、删、查、改④虫害预警种植者：①-④查询①专家用户专家用户：无②系统管理员系统管理员：①-④增、删、查、改用户管理③数据管理员数据管理员：无④种植者种植者：无3.2.3.2用户访问控制权限实现按照上述设计思想，系统为不同身份角色用户设计了不同界面。系统管理员可以对其他角色的用户进行修改、删除等操作，而其他用户角色没有这些权限，如图9所示。32 山东农业大学硕士学位论文图9用户角色分配界面Fig.9Userroleassignmentinterface系统管理员能够进入温室管理界面，可以对温室进行修改、删除等操作，其他用户仅可根据需求选择某一温室中的数据进行查看，无法对温室进行修改、删除等操作，如图10所示。图10温室管理界面Fig.10Greenhousemanagementinterface33 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现3.3本章小结本章构建了温室黄瓜病虫害监测预警系统的数据库，并详细设计列举了系统所使用的数据表。在本系统中，数据的实时上传、采集、发布、统计均依靠数据库完成，同时，也能够高效利用Excel进行数据的导入与导出，极大方便了数据管理人员以及植保工作者对数据的处理，也实现了对所收集数据的集中管理，更加方便了接下来对日光温室黄瓜病虫害的监测预警工作。另外，本章详细阐述了系统中用户管理模块所用到的用户权限访问控制技术以及该模块的设计与实现。访问控制室每个系统设计开发过程中必不可少的一个重要组成部分，本系统采用了基于角色的访问控制技术，方便系统对于用户权限的分配与管理。34 山东农业大学硕士学位论文4监测预警系统开发与实现4.1系统登录实现当用户使用该系统时，首先进入的是病虫害监测预警系统的登录界面，如图11所示，输入用户名、密码后即可登录系统。图11系统登录界面Fig.11Systemlogininterface当用户成功登录进入系统后，即可看到系统的主要功能模块以及基地温室列表和分布图，图中红色标记为试验基地在地图上所处的位置，如图12所示。35 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现图12系统首页Fig.12Systemhomepage4.2生产履历模块开发与实现生产履历模块功能如图所示，左侧为温室或基地选择，用户根据所处基地或温室，选在正确地点，进行生产履历资料的上传，管理员可对已上传的生产履历进行修改，如图13-图15所示。图13生产履历显示Fig.13Productionhistorydisplay36 山东农业大学硕士学位论文图14生产履历上传Fig.14Productionhistorydisplay图15生产履历修改Fig.15Productionhistorychanges4.3环境监测模块开发与实现该模块的功能为显示温室传感器采集到的温室环境数据，并进行同步更新，管理员可根据实际情况对温室环境数据进行修改，如图16、图17所示。37 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现图16温室环境监测Fig.16GreenhouseEnvironmentalMonitoring图17温室环境数据修改Fig.17Greenhouseenvironmentaldatamodification根据实时监测的温室环境数据，自动生成温度热力图及湿度空间分布图，这样可以使数据更加直观的显示，如图18所示。38 山东农业大学硕士学位论文图18温室热力图Fig.18GreenhouseThermalChart4.4预警防控模块开发与实现第一步，侵染预警（每天8点到前一天8点）：当黄瓜抗病性不是高抗，前茬发生瓜类霜霉病、白粉病、细菌性角斑病等，或者温室内有霜霉等孢子记录。考虑到黄瓜定植后有缓苗期，模型启动时间为缓苗后。（1）计算每天的叶片湿润时间，叶片湿润时间的获得，采用每天超过93%的相对湿度的小时数作为估计。（2）计算叶片湿润时间内的平均温度。（3）计算侵染条件：黄瓜霜霉病：LWD*TLWD40(LWD2,5TLWD30)（5-1）细菌性角斑病：LWDTLWD72(LWD2,4TLWD39)（5-2）式中：LWD——叶片湿润时间，h；TLWD——叶片湿润时间内的平均温度，℃。满足上述条件，霜霉病菌、细菌性角斑病菌就可能侵染。黄瓜白粉病：日平均温度20-30℃，平均相对湿度70%-80%。第二步，潜育期计算：此后开始启动每小时平均温度t与潜育期贡献率y的模型公式。当y累计达到1时，潜育期结束。39 温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现0.0165y(p=0.0033)（5-3）110389.2exp（）0.5743t上述公式中：y——潜育期贡献率，无量纲；t——每小时的平均温度，℃。第三步，提示发病概率：（1）黄瓜霜霉病预警模型①侵染概率预警，根据Cohen等众多专家研究结果归纳得出：当LWD2h时，TLWD10℃或TLWD25℃，发生概率为低；10℃TLWD18℃或22℃TLWD25℃，发生概率为中；18℃TLWD22℃，发生概率为高；当LWD2h时，发生概率为低。②发病概率预警，采用日平均相对湿度RH80%，日均温T不同范围作为判断依据：当RH80%下，T<10℃或T>30℃，发生概率为低；10℃T<18℃或25℃35，发生概率为低；10T<20或2580%，发生概率为低。（3）黄瓜灰霉病预警模型在菌源满足条件的基础上，采用周平均LWD7h，周平均TLWD不同范围作为判断依据：当LWD7h时，T<5或T>25，发生概率为低；5T<9或21
