農(nóng)業(yè)病蟲害識別系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計

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摘要：本文嘗試將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與微信公眾平臺的服務號結合，以農(nóng)業(yè)病蟲害識別系統(tǒng)為例，實現(xiàn)基于微信公眾號的圖像數(shù)據(jù)庫建設，為農(nóng)業(yè)種植戶搭建了一個便捷的病蟲害查詢、識別、預測平臺。

關鍵詞：微信平臺；病蟲害；數(shù)據(jù)庫

1引言

智慧農(nóng)業(yè)是物聯(lián)網(wǎng)技術在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)領域的應用，主要是對農(nóng)作物生長環(huán)境信息，如土壤水分和溫度、空氣溫度與濕度、光照強度等參數(shù)進行實時監(jiān)測和監(jiān)控。除了環(huán)境因素，病蟲害也經(jīng)常導致農(nóng)作物減產(chǎn)或者絕收。如果能對病蟲害進行準確的分類識別，對病蟲害進行預測預報，就可大大減少農(nóng)民的損失。如果靠人眼進行識別，存在速度慢、準確性差和信息共享低等缺點。隨著數(shù)據(jù)庫技術、圖像識別技術和移動互聯(lián)技術的發(fā)展,開發(fā)一款基于微信公眾號的病蟲害識別系統(tǒng)成為可能。微信是騰訊公司推出的一款免費即時網(wǎng)絡通信產(chǎn)品，它為個人和組織提供了一對多的自媒體活動平臺，簡稱微信公眾號。在該平臺可以實現(xiàn)文字、圖片、語音、圖文鏈接的全方位溝通和互動?；谵r(nóng)民用戶目前智能手機的擁有量、手機操作技能和手機使用習慣，相對動態(tài)WEB網(wǎng)頁和專門的手機APP軟件，借助微信公眾號平臺開發(fā)的查詢識別系統(tǒng)將更具方便性和操作性，開發(fā)難度相對也較小[1]。病蟲害識別系統(tǒng)設計中最關鍵的就是數(shù)據(jù)庫的設計，特別是圖像庫的設計；在病蟲害診斷中,根據(jù)病蟲害圖像的特征識別出病蟲害的種類,可以避免文字描述的主觀性。但現(xiàn)有害蟲圖像庫主要存儲的是圖片,這些圖片大部分是在自然場景中拍攝的，害蟲的背景圖像復雜，這些圖片只能由專業(yè)人員通過人眼和人腦比對識別害蟲，然后對農(nóng)民施藥進行指導。要想達到快速、準確、智慧的機器識別就必須要設計一個科學、合理的圖像數(shù)據(jù)庫。

2數(shù)據(jù)庫設計簡介

本系統(tǒng)數(shù)據(jù)采用Oracle11g，具有高性能、伸展性、可用性和安全性，并能在低成本服務器和存儲設備組成的網(wǎng)格上運行。數(shù)據(jù)庫的設計內(nèi)容一般包括：需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計、物理結構設計、數(shù)據(jù)庫的實施和數(shù)據(jù)庫的運行和維護[2]。本系統(tǒng)相對較小，數(shù)據(jù)庫設計相對簡單，本文重點介紹數(shù)據(jù)需求分析和邏輯設計。

2.1需求分析

本系統(tǒng)基于深度學習的圖像識別云端服務平臺，能夠通過云計算SPARK框架訓練深度學習算法模型，對圖像進行目標檢測和識別，為客戶提供簡單易用的圖像識別服務，并將目標識別應用到互聯(lián)網(wǎng)及移動應用場景中。本系統(tǒng)利用微信公眾號作為用戶的移動互聯(lián)入口，用戶通過此入口上傳農(nóng)作物圖像，SPARKAPI實現(xiàn)圖像預處理、對圖像進行特征提取，最終完成圖像識別分類，最后將消息返回給用戶；數(shù)據(jù)庫后臺可以根據(jù)病蟲害識別結果，對病蟲害發(fā)生的區(qū)域、時間、農(nóng)作物種類、病蟲害種類、病蟲害程度、溫度、濕度等緯度進行大數(shù)據(jù)分析，并對未來病蟲害的產(chǎn)生進行預測、預警。同時用戶也可以通過該入口進行用戶交互和數(shù)據(jù)訪問，如查看歷史病蟲害發(fā)生情況等。

2.2邏輯設計

數(shù)據(jù)庫設計中的邏輯設計按照業(yè)務需求和模塊需要設計代碼表和數(shù)據(jù)存儲表，表設計按標準化第三范式（3NF），達到性能、擴展性和數(shù)據(jù)完整性方面的最佳平衡。表設計中使用關聯(lián)字段創(chuàng)建外鍵，所有的鍵都必須唯一,外鍵總是關聯(lián)唯一的鍵字段[3]。本系統(tǒng)建立了24個數(shù)據(jù)列表，分別為：農(nóng)作物門類、大類、小類、種類代碼表4個，農(nóng)作物病蟲害綱類、目類、科類、屬類、本體代碼表5個，病蟲害數(shù)據(jù)采集表、采集子表2個，病蟲害圖片預處理、圖片顏色特征均值、方差、斜度、紋理特征、形態(tài)特征等預處理表6個，病蟲害樣本、樣本顏色特征均值、方差、斜度、紋理特征、形態(tài)特征等樣本表6個，病蟲害識別結果表1個。

2.3物理設計

數(shù)據(jù)庫物理設計是根據(jù)特定數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所提供的多種存儲結構和存取方法，對具體的應用任務選定最合適的物理存儲結構,包括文件類型、索引結構、存取方法和存取路徑等。首先建立Oracle11g實例NZWBCH，其次是建立表空間TS_BZW-BCH，三是建立BCHFZ用戶并分配權限，四是建立各類數(shù)據(jù)庫對象，包括表、索引、視圖、序列等，其中表設計是核心內(nèi)容。以下就是表設計的數(shù)據(jù)字段舉例：（1）農(nóng)作物門類代碼表DM_NZW_ML，該表存儲了農(nóng)作物一級分類，包含了農(nóng)作物門類代碼和門類名稱[NZW_ML_DM、CHAR（2）；NZW_ML_MC、VARCHAR2(200)]。同樣可以建立農(nóng)作物大類、小類、種類代碼表，農(nóng)作物病蟲害綱類、目類、科類、屬類、本體代碼表的字段。（2）病蟲圖像特征值是圖像識別的重點。其中病蟲圖片均值顏色特征表BCH_TZ_YS_JZ存儲通過微信上傳的病蟲圖片的顏色特征矩陣，包含了主鍵、預處理表ID、處理日期、矩陣行次、紅色特征值、綠色特征值、藍色特征值[UUID、VARCHAR2(30)；YCLUUID、VARCHAR2(30)；CLRQ、DATE；HC、NUMBER(5)；JZ_R_TZZ、CLOB；JZ_G_TZZ、CLOB；JZ_B_TZZ、CLOB]。同樣可建立病蟲圖片方差顏色特征表BCH_TZ_YS_FC，該表存儲通過微信上傳的病蟲害數(shù)圖片的顏色特征矩陣，包含了主鍵、預處理表ID、處理日期、矩陣行次、紅色綠色藍色方差特征值；病蟲圖片斜度顏色特征表BCH_TZ_YS_XD，該表存儲通過微信上傳的病蟲害數(shù)圖片的顏色特征矩陣，包含主鍵、預處理表ID、處理日期、矩陣行次、紅色綠色藍色斜度特征值；病蟲圖片均值紋理特征表BCH_TZ_WL，該表存儲通過微信上傳的病蟲害數(shù)圖片的紋理特征矩陣值，包含了主鍵、預處理表ID、處理日期、矩陣行次、文理特征值；病蟲圖片均值形態(tài)特征表BCH_TZ_XT，該表存儲通過微信上傳的病蟲害數(shù)圖片的形態(tài)特征值，包含了主鍵、預處理表ID、處理日期、圓度、偏心率、主軸方向角度；同理病蟲害樣本、樣本顏色特征均值、方差、斜度、紋理特征、形態(tài)特征等樣本表6個和病蟲圖片特征值相關表設計相類似。（3）病蟲害識別結果表BCH_SBJG，該表存儲通過微信上傳的病蟲害數(shù)據(jù)識別結果,包含了：主鍵、數(shù)據(jù)采集UUID、微信用戶ID、病蟲害匹配結果、病蟲害代碼、匹配結果說明、匹配日期、結果返回日期。該表記錄了微信公眾號最終反饋的信息內(nèi)容。

2.4系統(tǒng)數(shù)據(jù)流程

結合需求分析與數(shù)據(jù)庫邏輯和物理設計,數(shù)據(jù)信息在系統(tǒng)中的流動、處理和存儲情況描述如下：病蟲數(shù)據(jù)采集->錄入采集情況->上傳圖片->數(shù)據(jù)存儲在云端數(shù)據(jù)庫中->圖像數(shù)據(jù)預處理(平滑、去噪、增強、分割)->圖像特征提取征->存儲顏色特征矩陣、紋理特征矩陣和形態(tài)特征數(shù)據(jù)，然后將錄入的圖形特征值與樣本特征值進行匹配。如果匹配成功，將存儲匹配成功的結果向微信用戶推送，并提出防治意見。同時后臺存儲微信用戶反饋匹配的正確結果和防治的結果，進行病蟲害大數(shù)據(jù)分析。如果匹配失敗，返回失敗信息并存儲無法匹配的結果。

3結束語

本系統(tǒng)通過微信平臺采集病蟲害的數(shù)據(jù)，用圖像識別的技術對病蟲害數(shù)據(jù)進行識別、反饋，具有極高的社會價值和商業(yè)價值。在系統(tǒng)使用多年以后，病蟲害數(shù)據(jù)會大量存儲，算法也會隨著系統(tǒng)的升級而優(yōu)化，用戶的反饋對圖像匹配進行評價，進而改進樣本數(shù)據(jù)，提高識別的準確性。大數(shù)據(jù)分析按照病蟲害發(fā)生的區(qū)域、溫度、濕度、時間、農(nóng)作物種類和嚴重程度，病蟲害防治的效果等進行分類分析、趨勢分析、防治分析，可對病蟲害的發(fā)生進行預測，農(nóng)業(yè)公共部門可指導相關部門進行病蟲害防治，農(nóng)藥生產(chǎn)部門可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)改進農(nóng)藥生產(chǎn)，根據(jù)預測數(shù)據(jù)開展農(nóng)藥生產(chǎn)。而這一切的基礎是數(shù)據(jù)庫的合理設計。

參考文獻：

[1]宗燕燕.基于微信公眾平臺的圖書館特色數(shù)據(jù)庫建設[J].圖書館工作與研究,2016(9):59.

[2]李熔明.基于智能終端微信中的騰訊智慧校園數(shù)據(jù)庫設計[J].電腦迷,2017(11):170.

[3]周運姐.基于微信端數(shù)字化城市信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計與實現(xiàn)[J].電子商務,2017(3):51.

作者:施紀紅 單位:蘇州健雄職業(yè)技術學院電子信息學院