专题推荐 - 农业传感器与物联网专题

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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“智慧农业”之后，我们又迎来一个新词：“智慧渔业”。21世纪的人类正在从以自然资源为主的工业经济时代逐步进入以信息资源为主的知识经济社会。在知识经济社会中，拥有信息资源的重要性远胜于在工业经济社会中拥有自然资源的重要性。
 
“智慧渔业”的建设将为渔业科技跨越式发展提供强有力的信息支撑。同时，渔业科技的发展也将不断丰富“智慧渔业”的内容和提高“智能化渔业”的服务能力。
什么是智慧渔业？
智慧渔业是渔业生产的高级阶段，它的核心是把新兴技术集为一体，如互联网、移动互联网、云计算和物联网等技术，依托部署在渔业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络，去实现渔业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导等功能。
 
主要通过数字形式处理一切渔业要素，比如渔业资源、水域生态、捕捞和养殖，整个渔业的生产过程和渔业管理过程以信息为特征。
 
（来源：浙江大学刘鹰教授）
 
智慧渔业从狭义上说就是：渔业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能化管理。而从广义范畴上说，智慧渔业还包含农（渔）村电商、食品防伪、农业信息服务与农业休闲旅游等。
 
“智慧渔业”既可带动本行业的发展，又将促进全社会的进步。所以，拥有“智慧渔业”等于占领了渔业知识经济社会的一个制高点。
 
“智慧渔业”的发展目标是实现渔业低碳、经济、循环和高效的发展，并且它强调节能节水、空间集约、绿色高产的农业新模式以及相关技术的普及应用。
 
智能检测与感知控制的先进传感设施设备（来源：浙江大学刘鹰教授）
世界智慧渔业的兴起和发展现状
智慧渔业概念的提出其实是源于IBM公司提出的“智慧地球”概念。2008年，IBM提出“智慧地球”概念，他们将“智慧地球”定义为三个维度：
 
一是能够更透彻地感应和度量世界的本质和变化；
 
二是促进世界更全面地互联互通 ；
 
三是在上述基础上，所有事物、流程、运行方式都将实现更深入的智能化，企业因此获得更智能的洞察。
 
在20世纪90年代中期，美国最先将卫星导航系统安装在农业机械上，从而开启了农业机械高科技、高性能、智能化的先河。
 
如美国的一些大型农场，都会使用产量监控器监控作物生长状况，再加上GPS定位信息、耕种区域地图、耕种作物种类和植物种群等信息，把这些信息实时传输给软件系统。这些信息经过系统进行综合分析之后，就可以做出实时判断。因此，他们在未收获作物之前就能形成产量报告，这样，有助于对农作物合理定价。
 
（来源：veer图库）
 
大家都知道，德国是机械化程度比较高的国家，政府大力投资农业技术，并由大型企业牵头发展智慧渔业。他们通过农业数据库的大力建设为智慧农业的发展提供了海量的基础数据，把传统农业生产与机械制造紧密结合，这样就大大提升了农业生产的自动化水平。
 
法国的智慧农业研究起步虽然相对比较晚，研究的力度和范围不及美国，但应用水平和程度并不低，尤其是联合收获机产量图生成及质量测定、施肥机械和植保机械利用GPS和GIS系统进行变量作业等已开始投入使用，并取得了突出的成果。
 
法国库恩（Kuhn）公司研制的Axis系列悬挂式变量撒肥机采用GPS系统和GIS系统自动生成肥料撒施分布处方图，配置了自动调节撒肥量的EMC控制系统，可实时调节撒肥盘开度与角度，实现高效变量撒肥作业。
 
日本是农业劳动人口老龄化和农业劳动力不足问题比较严重的国家。政府高度重视智慧农业的发展，建立了完善的农业市场信息服务系统，完成了农业科技生产信息支持体系。
 
目前日本已经有一半以上的农户选择使用农业物联网技术，从而大幅提高了农产品生产效率与流通效率，有效解决了农业劳动人口老龄化和农业劳动力不足的问题。
 
九州宫崎县高丘町的一个农业村庄（来源：veer图库）
 
澳大利亚十分重视的精准技术和农业物联网技术在农业资源利用中的应用。农业机械化信息化是他们关键突破口，通过大力引进和开发各种农业智能装备，发展网络基础设施建设，利用多媒体技术和远程教育等方式，使其精准农业技术及农业物联网技术走在世界前列。
 
通过全球近20多年的发展，欧美及日本等发达国家的智慧农业发展已经取得了相当高的成就。
国际智慧渔业的研究和应用
 
渔业是农业的重要组成部分。就我国而言，最新的2021年统计数据表明，渔业总产值整个农林牧渔业总产值中占了近10%。
 
在联合国粮食与农业组织（FAO）《2018年世界渔业和水产养殖状况》报告中明确地指出：信息和通信技术的快速发展对渔业和水产养殖部门已产生了革命性影响，在发现捕捞资源、规划和监测，以及在提供市场信息方面（包括捕捞量电子档案和可追溯系统、价格信息系统）都不例外。
 
另外，随着移动设备的普及，信息和通信技术在在海上安全、空间规划、联合管理和社会网络等领域发挥着重要作用。在一些资源匮乏地区的各利益相关方也会从中受益。
 
（来源：FAO《可持续渔业宣言》）
 
在FAO的研究中，智慧渔业的主要内容还是属狭义的范畴，其主要内容如下：
 
1海上安全和预警智能化
 
渔民在作业或救援行动中的安全有赖于信息通信技术。电子信号器可与自动识别系统（AIS）或渔船监测系统（VMS）组合，成为保障安全的利器，同时也能提供渔船的活动信息。手机咨询服务可就天气和极端事件提供预警，支持渔民呼叫求助。社交网络也可成为紧急情况（如疾病暴发）下的预警来源。
 
2渔业管理智能化
 
手机和平板电脑上使用的社交媒体和其他互联网应用可改进可靠数据的获取和共享，如渔获物、捕捞活动以及渔业管理规章制度，有助于各利益相关方获得赋权，特别是在联合管理伙伴关系的谈判过程中。
 
信息通信技术还支持对非法、不报告和不管制捕鱼的打击行动。如，全球定位系统（GPS）在捕捞作业的监测、管理和监督工作中正得到越来越多的应用，大型渔船安装渔船监测系统，另外还有SPOT跟踪器等小型跟踪设施。这样，海洋渔业管理，特别是公海渔业管理中的纠纷也会减少。
 
（来源：FAO《可持续渔业宣言》）
 
3渔业生产智能化
 
水产养殖管理软件支持养殖者优化生产。比如空气传感器和水中传感器以及无人机检查设备和锚定，监测环境及鱼群，并帮助优化养殖作业。在渔业行业，全球定位系统等航标系统可支持捕捞区域、记录行程以及规划节能路径的标记。
 
有些渔船使用信息通信技术，将用于定位鱼群、海床及水下残骸的声呐系统的信息与行程报告综合起来，可生成新的数据集，进一步提高效率。
 
（来源：FAO《可持续渔业宣言》）
 
南森（Fridjof Nansen）博士号是世界上最先进的海洋研究船，也是唯一悬挂联合国国旗的船。
 
“南森”号为许多缺乏适当基础设施的发展中国家提供了一个平台，这些国家可以独立地对其渔业资源进行此类海洋研究，包括气候变化、污染和海洋塑料的影响。
 
最新的南森号于2017年下水，船上有七个科学实验室、一个礼堂，并配备了能够快速绘制鱼类分布图的现代声纳传感器和能够拍摄海底生物照片的遥控潜水器。
 
4提升行业能力建设与社交网络
 
信息通信技术拓宽了行业能力建设方面可用工具的范围，特别是针对闭锁或偏远的社区。如，推广服务的电子化提供模式可对传统的渔业和水产养殖推广体系予以补充，支持业内人员更为便捷地了解供应链上现代可持续的做法。
 
5运用本地知识监测发生的变化
 
便捷的信息通信技术可有地做好捕捞和养殖社区的科普工作，如可建立公民科学平台，支持利益相关方使用智能手机和网站分享水生环境变化的信息，或了解到新的种群出现或生境损失。
 
在小规模渔业和水产养殖运用信息通信技术的经验不断累积的同时，对各类信息通信技术效益与风险以及制定实施过程中的良好做法也有了越来越多的认识。
 
（来源：FAO《2022年世界渔业和水产养殖状况：努力实现蓝色转型》）
我国的智慧渔业发展现状
对我国渔业来说，智慧渔业是实现水产养护、拓展和高技术三大发展战略和高效、优质、生态、健康和安全可持续发展战略目标的有效途径。
 
近年来，我国现代渔业，即：水产养殖、捕捞、水产加工、流通和休闲渔业这五大产业的发展都离不开渔业的科技创新、信息化和智能化。
 
（来源：浙江大学刘鹰教授）
 
信息技术已应用到政府辅助决策、资源管理、环境保护、水面利用、区划管理，以及气象海况、渔况探测预报、渔船导航和海上生产作业实时指挥等领域。
 
打造智慧渔业和数字渔业，是实现渔业现代化的关键。它不仅可以提升渔业的档次和工业化水平，促进渔业生产过程与监督管理的智能化和信息化，也能显著提升渔业生产和渔业管理决策的能力与水平，促进现代渔业的转型升级。
 
（来源：浙江大学刘鹰教授）
 
当前，物联网与大数据应用正推动水产养殖向智慧渔业转型，走向数字渔业和智能渔业。围绕大数据“预警、预测、决策、智能”四大要素，要实现“汗水渔业”向“智慧渔业”转变，需要养殖技术、装备技术和信息技术的高度融合。目前，部分行业领军企业已经开始了“互联网+物联网”的模式探索。
 
农业农村部发布《数字农业农村发展规划（2019-2025年）》是智慧渔业发展的纲领性文件，文件中在“渔业智慧化”部分中明确提出“构建4个系统”，而基于物联网的水产养殖生产和管理系统排在前面，这是为什么？因为我国是世界上第一养殖大国。因此，智慧渔业最明显体现的是在水产养殖业。
本文来源 乡村情怀
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智慧农业有很多解决方案，包括智慧大田信息化解决方案（智慧大田包含智慧粮油基地解决方案，智慧果园解决方案，智慧茶园解决方案，智慧烟草解决方案等），智慧设施农业解决方案，智慧畜禽养殖解决方案，智慧水产解决方案，农产品溯源解决方案，农业大数据信息化分析平台，智慧农业OA办公系统，智慧农机综合管理平台解决方案，往大的说，可以是一个县，一个市，甚至一个省或者全国的大数据平台，林林总总，可以说智慧农业涉及到农业的方方面面。
成都世纪锐通科技有限公司（>1、稻渔综合种养模式
稻渔综合种养模式就是充分利用光、热、水、气、土、肥、种等自然资源，生产出优质稻米和各种名优水产品等，比如种水稻时，在稻田里养殖一些稻花鱼、小龙虾，青蛙等，使效益最大化。目前农业农村部已开始推广国家级稻渔综合种养示范区工作，并给予部分示范区政策倾向和扶持，2020年相关政策将继续，具体的要咨询当地相关部门。
2、智能渔场的智慧渔业模式
智能渔场的智慧渔业模式就是支持发展深远海绿色养殖，鼓励深远海大型智能化养殖渔场建设，引导物联网、大数据、人工智能等现代信息技术与水产养殖生产深度融合。
3、休闲渔业
休闲渔业就是推动养殖、加工、流通、休闲服务等一二三产业相互融合、协调发展，这种比较健全，但有一定的挑战性，目前已正在尝试。
4、鱼菜共生的新商业模式
鱼菜共生的新商业模式就是集蔬菜栽培与高密度鱼养殖为一体的生态系统，比如鱼池上面可养一些水培蔬菜，这样鱼产生的排泄废弃物就可为蔬菜生长提供富足的营养，可实现双倍效益。
5、渔光互补的跨界渔业模式
渔光互补的跨界渔业模式就是渔业养殖与光伏发电相结合，形成“上可发电、下可养鱼”的发电新模式，对于农民来说，收益相当可观。

以下是一些水产品冷链新科技：
温度记录器和追踪系统：使用这些设备可以实时监控水产品在冷链运输过程中的温度，以确保它们在安全范围内。
气调包装：气调包装可以在水产品运输过程中减少氧气量，从而延长其保鲜期限。
无人机配送：通过使用无人机进行快速配送，可以最大限度地缩短从渔场到终端消费者的时间，减少水产品在冷链中的暴露时间。
冷链物联网技术：基于物联网技术，可以实现对整个冷链运输过程进行追踪和监控，从而提高冷链运输的精确度和效率。
智能包装材料：一些智能包装材料可以自动感知环境变化并决策如何应对，例如在温度过高或过低时会自动释放保温或散热材料以保持水产品的最佳状态。

好。根据查询相关信息显示，农渔业物联网与人工智能是当前热门的交叉学科领域，研究生毕业后的就业前景较好。农渔业物联网与人工智能的应用将有效提高农业和渔业的生产效率和品质，也将推动农村和渔村的数字化发展。同时，政府对于农业和渔业的扶持政策也在不断加大，这为相关专业人才提供了更多的就业机会。在就业方面，毕业生可以选择从事相关领域的技术研发、系统集成、项目管理、市场营销、技术支持等工作。就业机会主要分布在各大互联网公司、智能硬件公司、物联网公司、农业科技企业、渔业科技企业、政府部门等。同时，毕业生也可以选择攻读博士学位，从事相关领域的研究和教学工作。

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