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SoftwareX 10(2019)100320原始软件出版物AgDataBox软件-精准农业管理地图Gabriela Karoline Michelona, Claudio Leones Bazzib,Shrinivasa Upadhyayac,Eduardo Godoy de Souzad,Paulo Sérgio Graziano Magalhesb,e,Ligia Francielle Borgesb,Kelyn Schenattob,Ricardo Sobjakb,Alan Gaviolib,Nelson Miguel Betzekba计算机科学系,约翰内斯开普勒大学林茨(JKU),林茨,上奥地利,奥地利b巴西巴拉那州Medianeira市巴拉那联邦技术大学计算机科学系c生物和农业工程系,加州大学戴维斯分校,戴维斯,CA 95616,美国dPGEAGRI,技术和精确科学中心,西巴拉那州立大学,巴西巴拉那州卡斯卡维尔能源规划跨学科中心-坎皮纳斯大学(Unicamp),巴西圣保罗ar t i cl e i nf o文章历史记录:收到2019年收到修订版,2019年7月3日接受,2019年保留字:Web应用程序PostgreSQLOpenLayers可持续发展a b st ra ct土壤管理会影响植物的发育、水和空气的质量,并导致温室气体排放的增加。因此,精确农业实践被指示用于可持续发展和延长地球上的生命。为了鼓励减少对环境的影响,并帮助生产者获得更高的最终收入,这项工作的目的是提出一个网络工具(AgDataBox-Map)开发的控制和管理的农田,允许注册和收集必要的信息,分析土壤和植物的空间变异性。为了开发网络应用程序,使用了Java、HTML、JavaScript和CSS语言。使用JavaScript、jQuery、Openlayers库和Ajax等框架对HTML文档和事件进行操作,使地理空间数据和卫星图像在Web应用程序中进行可行的查看和编辑。为了实现插值方法,使用了统计软件R中的例程和程序函数。PostgreSQL数据库存储数据,Web应用程序与应用程序编程接口同步-API(AgDataBox-API),在中央数据服务器中存储和集成农业数据,如果用户需要,可以集成在多个应用程序中获得和使用的数据。作为这项工作的结果是开发了一个网络工具,能够通过距离的幂倒数、移动平均数和普通克里金插值法生成专题地图并使之可视化。©2019作者由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)中找到。代码元数据当前代码版本1此代码版本使用的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2019_26法律代码许可证不适用使用git的代码版本控制系统软件代码语言、工具和服务使用Java、JavaScript、HTML、CSS、pgSQL。编译要求,操作环境&依赖性Jersey,guava,vraptor,jstl,javax,hibernate,postgis,commons,postgresql,restful,json如果可用开发人员文档/手册链接https://drive.google.com/open? id= 1 jjPQ 4vM-vywgCWl_QJhX 0 QOX 91 DWG 5 Pw问题支持电子邮件gabriela. jku.at/gabilukcs@hotmail.com*通讯作者。电子邮件地址:gabriela. jku.at(G.K. Michelon)。https://doi.org/10.1016/j.softx.2019.1003202352-7110/©2019作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章,使用CC BY许可证(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页:www.elsevier.com/locate/softx2G.K. Michelon,C.L.Bazzi,S.Upadhyaya等人粤ICP备10032020号-1软件元数据(可选)当前软件版本1此版本可执行文件的永久链接http://www.ppat.com.br/sdum-web法律软件许可证不适用计算平台/操作系统任何安装要求依赖性Web浏览器,如Mozilla Firefox,Google Chrome,Internet Explorer和Opera如果可用,链接到用户https://drive.google.com/open? ID=1jjPQ4vM-vywgCWl_QJhX0QOX91DWG5Pw问题支持电子邮件gabriela. jku.at/gabilukcs@hotmail.com1. 动机和意义世界人口预计将从目前的7.4到2050年将达到约95.5亿美元[1]。因此,对粮食和其他必要的农产品,如能源生产和纤维素的需求很大。这给农民增加了压力,要求他们在不破坏环境的情况下提高生产力这些快速增长的需求极难满足,这使农业在本世纪面临的挑战成倍增加为了满足这一需求,科学界正在开发可持续的方法来提高农业投入的效率,以便最大限度地提高产量,同时最大限度地减少环境影响[2]。为了应对农业的挑战,需要更好地分析和理解复杂、新兴的数字技术通过持续监测和测量物理环境的各个方面,如土壤肥力水平,为这种理解做出了贡献,这对提供高产作物至关重要由于物理、化学、生物和人为过程的相互作用,即使是在一个小的领域,土壤空间变异程度很高,因此需要描述这种变异性,以便进行特定的管理。精准农业(PA)技术可以实现适当的本地化管理,从而可以在现有农田中将每一块土地的产量提高到其生产潜力,并从经济,特别是环境的角度实现可持续发展[3]。PA技术正在被广泛使用,并被认为是现代农业的基本要素,通过构建专题图来了解土壤和植物的物理、化学和生物特性是PA成功实施的重要要求[4],专题图表示特定领域中属性的空间变异性。为了获得生成专题图的可靠数据,通常需要采集土壤/植物样品,进行样品预处理,并送至实验室进行化学和物理分析,最终构建专题图。有几种方法可以将此点数据转换为显示土壤/植物属性表面的地图。该过程被称为插值方法。精准农业中最常用的插值方法是普通克里金法(OK)、反距离加权法(IDW)或移动平均计算(与IDW相同,权重设置为零)[5这两种方法主要取决于数据的分布性质,可以通过制作描述性统计表来检查[2]。根据[8],IDW在许多情况下比OK更适合于数据插值,因为IDW可以适用于数据点的数量太少而无法确定空间依赖性,或者数据不是正态分布的情况,除了是对于IDW,是其在估计与数据数量相关的非采样值时的鲁棒性,并考虑数据点的空间结构(各向异性),以及估计方差的可用性,该估计方差提供了任何正弦信号的准确性的度量。角插值。此外,OK寻求最小化从所选模型估计的方差,该模型考虑了数据之间的空间依赖性。克里金法是一种地质统计插值方法,与确定性方法不同,克里金法基于包括空间自相关(测量点之间的关系统计)的统计模型,并且为了使用OK方法,需要准确估计构建半变差图所需的参数,如果调整后的模型不合适,则插值将包含较大的估计误差,这将提供有关情况的失真信息。然而,对于农民来说,在采用PA管理方面存在限制因素,主要是在结果的分析和解释方面,例如:投资需求,缺乏技术技能,硬件和软件之间的兼容性问题,以及使用某些计算工具的复杂性和学习如何使用它们所需的时间[9]。 在这种情况下,目前的工作旨在提出一个网络应用程序称为AgDataBox-Map,开发和它的区别于其他软件现有的PA管理。开发的工具是在一个网络平台(无需安装),免费和易于使用,它集成了主要功能PA管理,允许注册属性、字段、样本和专题地图(具有IDW、移动平均(MA)和OK的插值方法)。此Web工具是一个应用程序一个更大的项目(AgDataBox),涉及 五 个 应 用 程 序 : AgDataBox-Map , AgDataBox-API ,AgDataBox-Mobile,AgDataBox-IoT和AgData-Admin。AgDataBox Web平台(免费)允许数字农业的数据,软件,程序和方法的集成。2. 软件描述2.1. 软件构架采用模型-视图-控制器(MVC)架构来管理基于Web的系统的交互。分离和独立的模块是架构设计的基础,因为它允许在本地进行更改。MVC模式将系统的元素分离,允许独立地更改它们[10]。为了在Web应用程序中应用MVC标准,使用了VRaptor1框架。VRaptor被广泛用于Java Web应用程序,因为它通过依赖注入方法为开发带来了高生产力。依赖注入的基本概念是不必搜索你想要访问的内容,而是通过框架轻松获取。在许多情况下比OK更有效的鲁棒方法 在此外,他们还评论了OK的主要优点http://www.vraptor.org/pt/。G.K. Michelon,C.L.Bazzi,S.Upadhyaya等人粤ICP备10032020号-13∑Z=i=1在 这 个 项 目 中 使 用 了 Servlet 架 构 和 Java Server Pages(JSP),它们具有可扩展性的优点,可以根据应用程序的使用情况增加或减少服务器,不启动新进程来满足每个传入的请求,并且在内存中分配了一个结构,可以用于处理到达同一Servlet的请求。另一个优点是它们具有自动重新编译功能[11]。为了运行使用Servlet和JSP技术开发的Web应用程序,使用了Apache Tomcat服务器应用程序,这是一个基于Java的开源Web容器2.2. 软件语言该软件是基于Java面向对象编程语言设计的,因为它简化了复杂系统的开发,有助于自动管理内存(分配的结构自动释放),并且是一种非常灵活的语言,具有丰富的文档,许多库和免费代码可供使用[11]。对于网页结构(段落、标题、表格、图像和视频),选择是采用HTML超文本标记语言,采用层叠样式表语言(CSS)和JavaScript,前者由多个层组成,用于定义以HTML等标记语言编写的文件的表示(外观),后者允许通过在HTML页面中发送的代码片段控制浏览器的某些行为。它是一种解释语言,由浏览器本身处理并动态更新页面内容[12]。为了传输和操作HTML文档,事件处理和在网页上制作动画,使用了JavaScriptjQuery2库和Ajax2.3. 数据管理AgDataBox部署在DigitalOcean3云服务器上托管的私人服务器上,该服务器由一个集成数据环境组成AgDataBox-API允许保存、编辑、删除和搜索区域、样本、样本网格、专题地图、天气数据和操作控制的数据。Web应用程序通过客户端(通过HTTP请求使用API资源的任何应用程序)和服务器之间的一系列消息/信息交换(包括身份验证)与API进行通信,其中客户端执行请求,服务器转发对调用的响应(图1)。①的人。使用Hibernate4免费许可框架来进行用Java语言编写的关系对象映射,以执行数据库表中属性的映射。在中查看和编辑地理空间数据和卫星图像Fig. 1. 客户端和API服务器之间消息交换的序列图。应用程序,其开发面向分布式系统,其技术用于执行在同一环境中执行的多个应用程序的集成(所有应用程序运行单个应用程序服务器),以便可以集成未来开发的模块。2.4. 软件功能通过在PostgreSQL数据库中用pgSQL语言实现的函数,证明了MA插值法在Web应用中的可行性该函数基于预定义径向距离内的采样点的平均值来估计(一).在该方法中,权重不基于采样点和待估计点之间的距离,如IDW中那样。在预定义的径向距离内的所有点都被相等地加权(即,权重为1/n)[14]。Web应用程序,JavaScript库OpenLayers,5,∑nZin数据库管理系统(DBMS),来自于在加州大学伯克利分校编写的POSTGRES,实现了存储应用程序的数据和一些功能,使用过程函数。服务器安装了Ubuntu Linux操作系统,4 GB RAM,60 GB SSD和2个核心的双核处理器。它使用Java Development Kit(jdk)8和Apache Tomcat 7服务器2 https://jquery.com/网站。3 https://www.digitalocean.com/网站。4 http://hibernate.org/orm/网站。5 http://openlayers.org/en/latest/apidoc/网站。6 https://www.postgresql.org/about/网站。其中:Zi是非采样点的插值;Z i是相邻采样点的值; n是用于非采样点插值的相邻采样点的数量。为了使用IDW方法,执行Web应用程序和API之间的通信以获得R统计函数[15],该函数返回估计的非样本点值。IDW是基于值的权重随着样本点和待估计点之间的距离的增加而减小,如等式(1)中给出的(2)[16]。nZ轴=λiZ(µi)( 2)i=1与大多数浏览器兼容,如Firefox,Google Chrome,Safari或Opera[13]。PostgreSQL6数据库管理员(一4G.K. Michelon,C.L.Bazzi,S.Upadhyaya等人粤ICP备10032020号-1()下一页∑我()下一页∑1=−ii=−Jˆ∑=+i=1其中:µ是要估计的位置,i = 1,. . .,n是邻域内的采样点位置,Z是在被估计的点处的估计值,n是采样点的数量,并且λ i是根据等式(1)确定的权重。(3):1Dp导出为文本文件,并与中央数据服务器AgDataBox-API同步(图2)的情况。图3显示了创建和可视化专题地图的步骤。要在登记采样网格、样本数据和专题地图后登记一个区域/字段,需要采取以下步骤(1)在相应项目的区域列表中单击,λ i=n1i=1Dp其中:di是估计位置与样本点之间的欧几里得距离,p是指数,在系统分析阶段实现了探索性数据分析、箱形图和后图的生成、地统计分析等功能,利用普通最小二乘(OLS)和加权最小二乘(WLS)拟合方法,在不受人为干扰的情况下,将文献中常用的传统模型(球形、高斯、指数和Matern)自动调整为半变异函数。为了选择所用每个模型的最佳拟合,该程序使用统计交叉验证参数作为平均误差(ME—当量(4))和平均误差的标准差(SDME—当量(5))。计算用于确定半变异函数最佳拟合模型的每组参数的ME和SDME值。最佳模型根据插值选择指数(ISI,等式2)的较低值来确定。(6))[17]。nME Z(S)Z(S)(4)ni=11∑n用户要注册新的字段;(2)如果要手动注册字段,请单击“区域划界图”按钮,或者如果要上传字段轮廓坐标文件,请单击“通过TX生成区域”按钮。注册字段后,用户可通过点击“样本列表”按钮注册样本数据,网络应用程序中可用的地图通过图层显示世界地图,用户可以交互以修改地图的内容,例如将地图指向所需的字段,在字段注册表单中描绘字段,并且可以在点击每个字段的相应名称旁边的相应复选框之后在网络应用程序主页中可视化字段,样本,样本网格和插值地图(图1A)。 3)。4. 影响这项工作提供了一个免费的在线计算工具,易于访问,无需安装。通过该工具,用户可以注册项目、农田、采样网格、样本数据,生成专题图,并将结果输出到文本文件。除了存储属性信息外,用户还可以对专题地图进行土壤和植物分析和解释,SDME=100i=1[Y(Si)−ME]2(五)决策更简单,更客观地应用PA技术。该网络应用程序通过巴勒斯坦权力机构文献中引用的主要插值方法其中,n是数据的数量;Z(Si)是在点Si处观察到的值;Z(Si)是在点Si处通过普通克里金法预测的值;Y(Si)Z(Si)Z(Si)是相关误差的预测用点Si处的值的估计。{abs(ME)[SDME−min(SDME)]}JJIDW,MA和OK。此外,开发的工具使其易于实现,生成的OK图更可靠,因为用户不需要事先了解半变异函数参数,因为地统计过程是在Web应用程序中计算和比较的,并且用户将拥有地图由适合HIS的最佳半变异函数模型插值最大i=1[绝对值(ME)]最大i=1[绝对值(SDME)]其中,ISI为插补选择指标,abs(ME)为平均误差模值,SDME为标准差。数据通过使用Web应用程序生成专题地图,用户可以识别相似性和空间核心,平均误差,最小值ji=1 是最低值,J根据收集的在作物生长期间和之后,为了识别比较j个插值器,maxi1是这些比较的插值器中的最高值。为了执行普通克里金插值,在调整变差函数模型之后,等式(7)可用于计算感兴趣点(未访问点)处的估计值:WZi=γiZi(7)i=1因此,当使用OK方法时,开发的Web应用程序为用户带来了根据数据调整的最佳模型,避免了错误的结果,并且对于没有任何地质统计学知识的用户来说,使用这种复杂性方法是可行的(正如我们可以看到的,与其他确定性方法如IDW有关)[18]。3. 说明性实例在链接www.ppat.com.br/sdum-web中注册后,用户可以启动Web应用程序,插入新项目或编辑现有项目。根据属性,网页打开了可用数据实现的几种可能性被告知和登记。数据可以被编辑、删除,性质的可变性,并比较产量。专题地图可以帮助正确解释在正确的地点和必要的数量施肥,以提高田地的生产潜力,并有助于可持续发展,而不必担心软件和硬件的兼容性,工具购置成本以及计算方法或插值的知识。大量的数据可能是农民存储的问题。因此,所有收集到的现场信息都可以通过在Web应用程序中注册而存储在云中,该应用程序通过AgDataBox-API与中央数据服务器集成,从而允许在 一种有组织的方式,使用户可以选择只在AgDataBox-Map或中央数据库中注册、编辑或删除字段、样本数据和样本网格,在AgDataBox-Mobile和其他应用程序中使用相同的数据,而不用担心信息丢失5. 结论这项工作描述了一个计算工具,以协助农民和顾问在PA管理的做法。它很容易使用,不需要安装。通过该工具,ISI=(六G.K. Michelon,C.L.Bazzi,S.Upadhyaya等人粤ICP备10032020号-15图二. Web应用程序主要功能的流程图。用户可以注册农业区域、样点网格、样点数据、专题图,并可以将这些数据导出为txt文件。该应用程序允许保持对收集的数据的控制,并通过插值方法MA,IDW和OK生成专题地图。使用OK,所开发的工具促进了地图的生成,因为它结合了R中的数学例程,该数学例程选择理论模型和数据之间具有最佳拟合的半变异函数模型,计算并比较,向用户返回由调整到数据的最佳半变异函数模型Web应用程序在PA的背景下带来了收益,考虑到它可以被任何农民使用,无论国家或地区,这一技术可在该地区推广,允许以简单的方式使用PA技术,从而减少对环境的影响,并使粮食生产更具可持续性。竞合利益作者声明,他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系,可能会影响本文报告的工作6G.K. Michelon,C.L.Bazzi,S.Upadhyaya等人粤ICP备10032020号-1图3.第三章。 逐步注册专题地图。地图页面中可用的世界地图图层可通过Web应用程序中的OpenLayers Library实现G.K. Michelon,C.L.Bazzi,S.Upadhyaya等人粤ICP备10032020号-17确认农业数据箱地图(AgDataBox-Map )是在农业数据箱(Ag-DataBox)项目的背景下开发的,该项目由巴拉那联邦技术大学( UTFPR ) -Medi-aneira 的 研 究 人 员 与 西 巴 拉 那 州 立 大 学(Unioeste)合作开展。本研究的部分资金来自巴西高等教育人员改善协调会引用[1] 联合国-联合国会员国。人口可在:http://www.un.org/en/sections/issues-depth/population/>. (访问 29.01.19)。[2][10] 张 晓 刚 , 王 晓 刚 . 变 量 施 肥 土 壤 管 理 区 的 划 分 : 综 述 。 Adv Agron2017;143:175-245. http://dx.doi.org/10.1016/bs.agron.2017.01.003网站。[3] Katalin TG,Rahoveanu T,Magdalena M,Istva NT.可持续的农业新技术 - 精 确 作 物 保 护 的 经 济 方 面 。 Procedia Econ Financ 2014;8 : 729-36.http://dx.doi.org/10.1016/S2212-5671(14)00151-8,第一届国际会议[4]Campos AL,Oleschko KL,Etchevers BJE,Hidalgo CM.黄土高原东坡土地利用变化对土壤质量的影响德佩罗特火山(墨西哥)。森林生态管理2007;248(3):174-82. 网址://dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2007.05.004网站。[5]Bramley RGV,Williams SK.从商业上可用的葡萄产量监测器收集的数据构建产量图的协议。阿德莱德:葡 萄 栽 培 合作研究中心; 2001年。[6]Corwin DL,Lesch SM,Shouse PJ,Shouse PJ,Soppe R,Ayars JE.利用土壤表观电导率指导的土壤取样确定影响棉花产量的土壤特性。Agron J 2003;95(2):352网址://dx.doi.org/10.2134/agronj2003.0352网站。[7]Souza EG,Bazzi CL,Khosla R,Uribe-Opazo MA,Reich RM.作物产量图的插值类型和数据计算是精确生产的重要环节。J Plant Nutrition 2016;39(4):531-8. http://dx.doi.org/10的网站。1080/01904167.2015.1124893。[8]Babak O,Deutsch CV.反距离插值的统计方法。Stoch Environ Res风险评估2009;23(1):543-53。http://dx.doi.org/10的网站。1007/s00477-008-0226-6。[9]Bambini MD , Mendes CIC , Menda MF , Oliveira SRM 。 Softwareparaagrologiária:panoramadomercadobrasileiro.ParcerEstratégicas2013;18(36):175-98.[10]萨 默 维 尔 岛 软 件 工 程 。 第 九 版 São Paulo : PearsonBrasil; ISBN :9788579361081,2011.[11]Temple A,Mello RF,Calegari DT,Schiezaro M. Jsp,servlets E J2EE.第一个ed.. Stanford,CA,USA:Creative Commons; ISBN:8590520919,2004.[12]J.C. 梅洛尼Sams将HTML、CSS和JavaScript集于一身。第二版Indianopolis,Indiana:Sams; ISBN:9780133795165,2014.[13] 哈扎德湾OpenLayers 2.10初学者指南。伯明翰:PacktPublishing;2011,ISBN 1849514127,9781849514125。[14]Bazzi CL , Souza EG , Betzek NM.软 件 Para definição de unidadesdemanejo:Teoria e prática.第一个ed.. Cascavel:UNIOESTE; ISBN:978-85-919593-0-3,2015.[15]Betzek NM,Souza EG,Bazzi CL,Schenatto K,Gavioli A,MagalhesesPSG.用于自动选择插值法制作专题地图所用最佳参数的计算程序。计算机电子农业2019;157:49-62。http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.004网站。[16]放大图片作者:Johnston K,Hoef JMV,Krivoruchko K,Lucas N. ArcGIS9 : 使 用 arcgis 地 质 统 计 分 析 。 第 一 个 ed.. California : ESRI; ISBN :1589481062,2004.[17] Bier VA , Souza E. 专 题 地 图 划 界 的 内 插 选 择 指 数 计 算 机 电 子 农 业2017;136:202-9. http://dx.doi.org/10.1016/j的网站。compag.2017.03.008网站,[18]Isaaks EH,Srivastava RM.应用地质统计学。第一个ed..纽约:牛津大学出版社; ISBN:0195050134,1989。
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