雲服務中的農業物聯網平台是如何實作的？
引言
農業物聯網可以使農業裝置、作物生長環境、銷售等資料進行全面監測，實作高效的生産管理，提高農業生産效率和農業品質，保障食品安全。
農業物聯網平台的建設面臨着許多挑戰。首先，農業生産場地分散，裝置品牌和類型各異，需要處理的資料數量龐大，是以需要一個具有高可用性、彈性伸縮的雲服務平台。其次，農業物聯網涉及到資料的采集、傳輸、存儲、處理等多個環節，需要具有高效、安全、穩定的資料管理系統。
一、基于雲服務的農業物聯網平台架構
1.架構設計思路
提出的基于雲服務的農業物聯網平台主要由資料采集層、資料傳輸層、資料存儲層、資料處理層和應用層構成。其中，每一個層次都可以使用雲服務來實作，以滿足不同場景下的需求。
2.資料采集層
資料采集層是整個農業物聯網平台的基礎。主要通過各種傳感器采集并傳送資料，以擷取有關農業生産的實體參數和環境資訊，如溫度、濕度、CO2濃度等等。采集的資料可以通過物聯網通信技術傳輸到雲端，并存儲在雲伺服器上。此外，還可以使用無線網絡技術将采集資料上傳到雲端。
3.資料存儲層
資料存儲層主要負責存儲采集到的資料。該層次需要具有強大的存儲能力和高可靠性。使用雲服務，可以通過分布式存儲方式來實作資料存儲，并且可以根據需要動态擴充存儲容量和計算資源。雲端存儲的資料可以進行備份和災難恢複，大幅度提高了資料的安全性和穩定性。
4.資料處理層
資料處理層的主要任務是對存儲于雲端的資料進行處理、分析、挖掘産生有價值的資訊。雲服務可以提供多種計算資源，如GPU、FPGA等，以運作各種機器學習和深度學習算法，進而實作資料的智能處理和分析。此外，還可以通過資料可視化技術來實作資料的直覺呈現。
5.應用層
應用層是整個農業物聯網平台的頂層。該層次可以根據不同的農業應用場景，如病蟲害監測、作物生長管理、銷售預測等，開發相應的應用程式和子產品，以滿足使用者需求。
三、基于雲服務的農業物聯網平台功能實作
1.資料采集功能實作
資料采集功能主要基于傳感器技術實作。在本文實作的平台中，使用DHT11傳感器來擷取溫度和濕度資訊，采用MQ135氣敏傳感器來檢測土壤中的CO2含量。
2.資料傳輸功能實作
資料傳輸功能主要基于MQTT協定實作。使用Eclipse Paho MQTT用戶端庫和ArduinoJSON庫将采集到的資料進行封裝和處理，然後将其發送到雲伺服器上。
3.資料存儲功能實作
使用雲服務提供的分布式存儲方式來實作資料存儲。通過S3對資料進行持久化存儲，可以保證資料在雲端的安全性和穩定性；而RDS可以提供高可用、高可擴充、高性能的資料庫服務。
4.資料處理功能實作
資料處理功能主要基于Python程式設計語言和TensorFlow深度學習架構實作。通過使用雲服務提供的GPU計算資源，實作對采集到的資料進行智能處理和分析。在本文實作的平台中，使用了邏輯回歸算法進行作物生長速度預測。
5.應用層功能實作
應用層功能主要基于Web前端架構實作。通過使用Vue.js和Bootstrap等技術，實作了一個Web應用程式，可以對農業物聯網平台進行遠端監控和管理。使用者可以檢視實時資料、曆史資料和運作狀态等資訊，進一步優化和改進農業生産管理。
四、總結與展望
基于雲服務的思想，提出了一種基于雲服務的農業物聯網平台，并對該平台進行了詳細設計。通過資料采集、傳輸、存儲、處理、應用等多個層次的實作，實作了對農業資料全周期的監測與分析，可以更加精準地控制農業生産過程，提高農業生産效率和品質。
參考文獻
1.張輝, 王天宇, 楊靜, 李傳波. 基于雲計算的農業物聯網系統結構研究[J]. 系統工程與電子技術, 2018, 40(3): 560-566.
2.趙建國, 窦明輝, 孫斌. 基于物聯網和雲計算的農業資訊化建設探究[J]. 農業科技與資訊, 2017, 29(2): 1-4.
3.田素霞, 董宏安, 劉浩. 基于雲計算的農業物聯網平台研究[J]. 電子科技, 2016, 29(5): 53-56.
