摘要：针对农田监控系统中存在的识别准确度不高、数据处理效率低等问题，提出了一种基于特征模式识别的农田监控系统。对农田监控系统的功能进行了设计，包括系统整体架构设计、数据采集与传输模块设计、特征提取与模式识别算法设计，结合用户界面设计实验与结果分析，验证了所提出系统的有效性和性能优势。对农田监控系统在实际农业生产中的应用前景进行了展望，并提出了未来改进方向和研究趋势。

　　关键词：特征模式识别,农田监控系统,数据处理,识别准确度

　　1.引言

　　当前，随着科技的不断进步和农业现代化的发展，农田监控系统在提高农业生产效率、保障粮食安全等方面[1]发挥着重要作用。然而，传统的农田监控系统往往存在着识别准确度不高、数据处理效率低等问题，难以满足现代农业生产的需求[2]。因此，研发设计一种高效准确的农田监控系统具有重要意义。研究提出了一种基于特征模式识别的农田监控系统，旨在提高农田监控的识别准确度和数据处理效率，为农业生产提供更好的技术支持。

　　2.特征模式识别技术

　　特征模式识别技术是一种通过提取数据中的关键特征，并将其与已知模式进行比较以进行分类或识别的方法[3]。随着大数据和计算能力的增强，模式识别技术在图像识别、生物识别、医学影像分析等领域[4]取得了巨大进展，涌现出了许多深度学习和卷积神经网络等先进方法。这些技术的发展为农田监控系统提供了丰富的技术手段和方法，使得系统能够更准确地识别农田中的各种模式和特征，提高了农田监控系统的效率和性能。例如传统的基于视觉传感器的监控系统已逐渐被无人机、卫星遥感和物联网技术所取代，通过机器学习算法[5,6]如支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN），可以从作物叶片的颜色、纹理等特征中识别出病虫害的早期迹象，结合特征模式识别进行农田监控系统设计具有较强的可行性。

　　3.农田监控系统设计

　　3.1整体架构设计

　　农田监控系统的整体架构设计从信息采集与分析角度考虑，可以大致分解为感知层、网络层和应用层[7,8]，如图1所示。感知层的传感器模块是实现特征模式识别的首要关键环节，其中布置传感器节点负责实时采集农田环境参数数据，数据采集设备则负责将传感器节点采集到的数据进行整合和处理，数据传输设备负责将处理后的数据传输至数据处理设备，而数据处理设备则负责对传输来的数据进行特征提取和模式识别分析。在网络层的信息处理与分析服务环节，同步设计数据处理与分析软件，负责对接收到的数据进行特征提取和模式识别分析[9]。在应用层，设计用户界面则负责向用户展示监控数据，并提供操作界面进行系统配置和控制。整体架构设计应确保各个模块之间的有效通信和协作，以实现农田监控系统的高效运行。

　　3.2数据采集与传输模块

　　依据系统架构设计，进行数据采集与传输模块设计。主要包括传感器节点的选择与布置、数据采集协议设计以及数据传输通道选择等，其中传感器节点的选择需考虑到监测对象的多样性，包括土壤湿度、温度、光照强度、气象参数等，选择适合的传感器类型，并根据监测需求进行合理布置。本系统选择SHT 10数字信号输出的温湿度传感器，采用RO-HM-VI芯片实现光电转换的GY-30光照度传感器，选择TDR-3土壤水分传感器，详细参数如表1所示，它对于特征模式的识别实现至关重要[10]。数据采集协议设计应确保传感器节点能够按时、准确地采集数据，并通过数据传输通道将数据传输至数据处理设备，系统采用LoRa与Wi-Fi相结合的传输方式。

　　3.3特征提取与模式识别算法

　　特征提取与模式识别算法设计是农田监控系统的核心部分[11]，其目标是从海量的农田环境数据中提取关键特征，从而进行准确识别和分析。在特征提取阶段采用频域特征法，从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征，在模式识别环节采用深度学习算法，在卷积神经网络机理基础上重点实施残差网络优化，其执行流程如图2所示。可以看出，此优化执行通过跳跃链接的方法，将中间层特征有效联系起来，减少了特征识别有用信息的损失，同时，逐渐增加网络的深度，根据任务的特点来决定使用交叉熵等损失函数，提高了特征利用率，具有较强的表达能力与网络算法收敛速度。

　　进一步，针对农田监控系统的汇聚节点进行应用布局实现，如图3所示，采用地址依次采取数据模式，针对新的节点接入网络进行存储、采集、控制，全覆盖将指令发送至感知节点，这对于特征提取与模式识别是重要的输入条件[12]。

　　4.应用实验

　　4.1实验条件

　　为验证基于特征模式识别的农田监控系统设计的有效性，结合监控系统用户界面的直观性与友好性，布置如表2所示的评估农田监控系统不同环境条件下性能实验设计条件，展开监控实验。实验过程采用ECS云服务器，形成监控中心数据平台，该服务器运行环境为Server 2012R2系统，同时，对于客户端-服务器端-汇聚节点-感知节点等关键环节进行重点检查，确保各设备状态信息准确、传输正常。

　　4.2讨论分析

　　就此监控系统的运行实验数据展开讨论分析。设定算法模型中的感知节点共发送监控信息2000条，服务器接收信息1990条，信息接收准确率为99.5%，满足系统设计要求，说明特征模式识别技术运用的正确性与可行性。通过对两块农田的监控实验数据进行数据处理转换，选定土壤湿度、温度、光照强度和气象参数作为对比参数，得到基于特征模式识别的农田监控系统实验结果对比列表（表3）。可以看出：农田A的土壤湿度略低于农田B，与实际状态相符，此时可以针对农田A增加灌溉措施，农田B的平均温度更有利于作物生长，农田A的光照强度更有利于完成光合作用，农田A的田间气候更适宜作物生长，这些信息可以提供给作物种植者采取不同的农作物进行种植监控，并提供更为科学的农田管理建议，如灌溉调整、作物生长状态评估等，此基于特征模式识别的农田监控系统设计融入了深度卷积算法，稳定可靠性强，且整体监控实验效果良好。

　　5.结论

　　基于特征模式识别技术，设计并实现了一种农田监控系统，通过实验验证了其有效性和性能优势。该系统不仅提高了农田监控的识别准确度和数据处理效率，还为农业生产提供了更好的技术支持。同时，也为下一步研究提供了方向，在不断完善系统功能与优化系统性能的基础上，探索更多应用场景，以满足不断发展的农业生产需求。

　   参考文献

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