一、背景

全球农业正逐渐迈向数字化转型，农业数字化转型的核心是利用信息技术在农业生产、管理和决策等方面进行广泛应用，以提高农业生产效率、降低成本、改善农产品质量，并确保农业可持续发展。数字孪生技术可以通过建立农田、作物、天气等数字模型，实现对农业生产过程的精准模拟和智能管理，提升农业生产效率、降低风险，推动农业可持续发展。Unity引擎可以帮助开发者快速构建逼真的虚拟环境，并实现复杂系统的模拟与优化。

二、系统概述

 农业数字孪生系统是利用数字化技术对整个农业生产过程进行建模、仿真和优化，通过整合虚拟仿真、数据分析、人工智能和实时监测等技术，实现对农业生产的数字化、智能化管理和优化决策，从而帮助农民和农业管理者更好地了解和管理农业生产过程，提高生产效率和质量。其核心是数字孪生模型，它是对实际农业生产过程的虚拟复制和模拟。通过数字孪生模型，农业从业人员可以在虚拟环境中模拟不同的种植方案、施肥方案、灌溉方案等，评估不同方案的效果，并根据模拟结果进行决策和优化。

农业数字孪生系统通常包括以下几个方面的功能：

1、虚拟仿真

通过建立数字孪生模型，对农田、作物、施肥、灌溉等进行虚拟仿真，模拟不同农业生产方案的效果，评估风险和收益。

2、数据采集和监测

利用传感器、物联网等技术实时采集农田和作物生长的数据，对农业生产过程进行实时监测，并反馈到数字孪生系统中。

3、智能决策支持

基于数字孪生模型和实时监测数据，利用大数据分析和人工智能技术对农业生产进行智能化决策支持，提供优化的种植、施肥、灌溉方案等。

4、虚拟培训和教育

为农业从业人员提供虚拟仿真环境，进行农业生产技能培训和实战演练，提高农业从业人员的技能和素质。

5、数据分析和预测

通过对农业生产数据的分析和挖掘，实现对未来农业生产趋势的预测和规划，为农业生产提供科学依据。

三、系统构建

1、感知层

传感器用于实时的采集农田和作物生长数据，为虚拟仿真、智能决策和实时监测提供基础支持，主要包括土壤监测、气象监测、作物生长监测等，根据农业生产环境还应选用具备高效、稳定、低功耗、易组网、防水、耐腐蚀等适应户外复杂的环境的传感器产品。

2、网络层

网络层需要提供可靠的数据传输通道，以确保传感器数据能够及时、准确地传输到系统中。需要充足的带宽，以支持大规模数据的传输和处理。需要确保数据传输的低延迟，以保证系统能够及时监测和响应农业生产过程。需要安全的数据传输通道和数据存储保护机制，以确保数据的安全性和隐私性。

3、应用层

（1）农业生产管理应用

提供土壤监测、作物生长状态监测、施肥和灌溉管理等功能，帮助农民和农业管理者实现对农业生产过程的精细化管理和优化决策。

（2）虚拟仿真和模拟应用

通过数字孪生模型对不同的种植方案、施肥方案、灌溉方案等进行模拟，评估不同方案的效果，为农业生产提供科学依据。

（3）数据分析和预测应用

通过对农业生产数据的分析和挖掘，实现对未来农业生产趋势的预测和规划，为农业生产提供科学依据。

（4）智能决策支持应用

利用大数据分析和人工智能技术对农业生产进行智能化决策支持，提供优化的种植、施肥、灌溉方案等。

四、 基于Unity的实现

1、感知层数据交互

（１）网络数据

Unity可通过网络请求获取并解析，传感器设备发送到服务器或云端的JSON或XML格式数据。在Unity中使用HTTPS获取JSON数据并解析的代码如下：

public class JsonHttpsExample : MonoBehaviour

{ void Start(){StartCoroutine(GetJsonData());}

IEnumerator GetJsonData() {string url = "https://www.***.com/"; //替换为实际的JSON数据源URL

UnityWebRequest www = UnityWebRequest.Get(url);yield return www.SendWebRequest();}}

（２）串口通信

利用C#中的System.IO.Ports打开串口以及进行基本的读写操作关键代码如下：

public class SerialCommunicationExample : MonoBehaviour

{SerialPort serialPort; string portName = "COM3"; int baudRate = 9600; void Start() { serialPort = new SerialPort(portName, baudRate); serialPort.Open();serialPort.DataReceived += new SerialDataReceivedEventHandler(DataReceivedHandler);}

void DataReceivedHandler(object sender, SerialDataReceivedEventArgs e)

{SerialPort sp = (SerialPort)sender;string inData = sp.ReadLine();Debug.Log("Received data: " + inData);}

void Update(){if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Space)){string message = "Hello from Unity!";serialPort.WriteLine(message);}}}

２、应用层开发

（１）虚拟仿真

Unity场景编辑器，可通过拖拽、放置和调整场景中的各种元素，如地形、建筑、植被等，快速构建丰富多样的虚拟环境。支持多种3D模型文件格式，可为模型赋予各种贴图、材质和光照效果。支持实时光照计算和阴影渲染以及实时动态阴影效果。物理引擎能够模拟模型的物理运动，包括重力、碰撞、摩擦等物理效果。可以通过脚本编写实现虚拟环境中各种交互逻辑和自定义功能。使用Unity的物理引擎和脚本来模拟作物的生长关键代码如下:

public class CropController : MonoBehaviour

{public float growthRate = 0.1f; public float waterLevel = 0.0f; public float nutrientsLevel = 0.0f;

void Update(){if (waterLevel > 0.5f && nutrientsLevel > 0.5f) // 模拟作物生长过程

{transform.localScale += Vector3.one * growthRate * Time.deltaTime;// 当水分级别和营养级别足够时，作物开始生长

}else {// 当水分级别或营养级别不足时，作物停止生长 }}

public void WaterCrop(float amount) { waterLevel += amount; // 浇水操作}

public void AddNutrients(float amount) { nutrientsLevel += amount;// 施肥操作 }}

（２）智能决策

Unity通过与人工智能推理模型的数据交互，可以实现对农业生产过程的实时监测、数据分析和智能决策支持。同时，Unity强大的渲染和用户界面能力可以将推理模型的结果以直观、可视化的方式展现给用户，让用户更直观地了解农业生产的状态和趋势，从而进行智能决策。使用Unity与人工智能推理模型的数据交互关键代码如下:

public class AIModelIntegration : MonoBehaviour{

private string apiUrl = "https://yourAIModelApiEndpoint"; // 智慧农业专家系统的API地址

public void CallAIModelAPI(){ StartCoroutine(SendRequest()); }

 IEnumerator SendRequest() {Dictionary<string, string> data = new Dictionary<string, string>(); data.Add("field1", "value1");data.Add("field2", "value2");string jsonData = JsonUtility.ToJson(data);

using (UnityWebRequest www = UnityWebRequest.Post(apiUrl, jsonData))// 创建一个POST请求

 {  www.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");yield return www.SendWebRequest();

 if (www.isNetworkError || www.isHttpError) {Debug.Log(www.error);}else { string responseText = www.downloadHandler.text;}}}}

五、结论

Unity可以整合虚拟仿真、数据采集与传输、智能决策支持、用户界面设计以及智慧农业人工智能推理模型，可以实现了对农业生产全过程的数字化管理和智能化决策支持，为农业产业的数字化转型与可持续发展提供了重要支持。

主要参考文献：

[1] 陶飞，刘蔚然，张萌，等.数字孪生五维模型及十大领域应用［J］. 计算机集成制造系统，2019，25（1）：1-18

[2] 陈岳飞, 王思思, 田明棋, et al. 数字孪生技术在医疗健康领域的应用及研究进展 [J]. 计量科学与技术, 2021,  65(10): 6-9.

[3] 陈继文, 魏文胜, 李  鑫, 等. 基于数字孪生的工程机械 产品健康检测方法研究[J]. 中国工程机械学报, 2020,  18(4): 371-376.