(1)一套投入,全面升级
一套设备的成本投入,便能完成对温室大棚的全面智能化、生产标准化的升级改造。节约成本,有效节约成本。
(2)产品升级,全为致富
保障产品的优质、高产,形成极富特色、极具卖点的品牌农产品。产品加分,消费者放心,新农人致富。
(3)产业升级,激活资源
以大数据调动农场全部可用资源,激活农场休闲、旅游等功能。助力农业产业的全面升级,新农人多方面创收。托普云农在农业企业里面算是比较出名的,农业物联网是当今世界发展的新潮流,根据空间变异,定位、定时、定量地实施一整套现代化农事 *** 作技术与监测管理的系统,是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业,比较符合当前中国农业的特色。智慧农业物联网是农业生产的高级阶段,是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体,依托部署在农业生产现场的各种传感节点,是智慧农业的解决方案。因此托普云农推出了一系列的产品例如:智慧农业云平台,农业物联网系统,自动数据传输设备等等来解决类似智能温室大棚,水肥一体化,土壤里的病虫害。贯穿农业生产全周期,实现真正的无人化农业生产管理。一、什么是农业物联网?
No1:农业物联网是农业现代化的重要标志
农业物联网的实质是将物联网技术应用于农业生产经营,使其更具有信息化、智能化。农业物联网的实例化应用就是在感知端使用大量的传感设备(如农业环境信息的传感器、图像采集、RFID 等),广泛地采集农业生产、管理、经营等环境的各类信息(如大田种植、设施园艺、畜牧水产养殖、农产品溯源等领域),建立相对统一的数据传输协议与多源的数据格式转换办法,因地制宜交互使用无线传感器网、移动通信网和互联网等传输通道,实现农业信息多尺度、多源有效的传递。最后通过云计算、大数据等多重信息技术的深度融合与处理,通过智能化调控终端实现农业的闭环控制,实现农业的自动化、最优化控制。实际上,物联网是智慧农业的核心。
“农业物联网主要有感知、传输和控制三大作用,”中国农科院信息所所长许世卫解释,“农业物联网不仅能感知水、肥、热、气等外部环境变量,还能感知生物本体,比如对水稻叶片中的各种营养元素的感知。如果感知到水稻叶片中叶绿素含量降低,说明缺氮了,需要添加氮肥,而等到肉眼看到叶片发黄再追肥就晚了。”
No2:农业物联网架构模型
根据计算机网络架构模型的研究方法,国内外将农业物联网架构模型分为感知层、传输层(网络层)、处理与应用层三个层次。
感知层主要包括各类传感器、RFID、RS、GPS以及二维条形码等,采集各类农业相关信息(包括光、温度、湿度、水分、肥力、土壤墒情、土壤电导率、溶解氧、酸碱度和电导率等),实现对“物”的相关信息的识别和采集。传输层是在现有网络基础上,将感知层采集的各类农业相关信息通过有线或无线方式传输到应用层 ;同时,将应用层的控制命令传输到感知层,使感知层的相关设备采取相应动作,比如开关打开或者关闭、释放氧气、增加温度或者湿度以及设备重新定位等。
公共处理平台包括各类中间件以及公共核心处理技术,实现信息技术与行业的深度结合,完成物品信息的沟通、共享、决策、汇总等。
具体的应用服务系统是基于物联构架的农业生产架构模型的最高层,主要包括各类具体的农业生产过程系统,如大田种植系统、设施园艺系统、水产养殖系统、畜禽养殖系统、农产品物流系统等。通过这些系统的具体应用,保证产前正确规划以提高资源利用率,产中精细管理以提高资源利用率,产后高效流通实现安全溯源等多个方面,促进农业的高产、优质、高效、生态、安全。
(转自搜狐科技网)
二、农业物联网未来发展趋势
目前,我国农业正处于传统农业向现代农业转型期,农业物联网将发挥独特而重要的作用,也为现代农业的发展提供了前所未有的机遇。利用智能化信息管理技术发展现代农业已成为当今各个发达国家农业发展的热点之一。
农业物联网发展现状:2013年,农业部发布了《农业物联网区域试验工程工作方案》,方案中明确提出,实施区试工程,对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式及推进路径,提高农业物联网理论及应用水平,促进农业生产方式转变、农民增收有重要意义。从深层次阐述了物联网技术能够提高农业生产效率,提升农产品附加值,实现农业增产与增收。
在发达国家,智慧农业已进入知识的处理、自动控制的开发以及网络技术的应用,渗透到农业各方面。 据介绍,国外采用物联网相关技术,在温室生产中大量采用无线传感器管理、调控温度湿度、营养液供给以及pH值(氢离子浓度指数)、EC值(可溶性盐含量)等,使设施蔬菜栽培条件达到最适宜水平。
借助物联网技术和云计算技术,在远程支持与服务平台上,建立智慧农业远程托管中心,实现远程栽培指导、远程故障诊断、远程信息监测、远程设备维护等;将植物生长信息和生物技术、食品安全技术相结合,从种植各个环节解决农产品的安全问题;充分利用先进的RFID、物联网、云计算等技术,实现农业生产监测管理和产品安全追溯。目前,这项技术不但达到国际先进水平,而且已推向全国市场,广泛应用于现代农业园区、大型农场、农业专业合作社等,深受用户的认可,取得了较好的成绩。
农业物联网,即在大棚控制系统中,运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、Ph值传感器、光传感器、CO2传感器等设备,检测环境中的温度、相对湿度、Ph值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数,通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中,保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使种植人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的适宜条件,可以为温室精准调控提供科学依据,达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益。
种植业离不开浇水、施肥、打药,农民种地凭经验、靠感觉,他们面朝黄土背朝天的在田里耕作,并把这些经验与方法一代代相传,然而现在瓜果蔬菜该不该浇水,施肥、打药,怎样才能保持精确的浓度,温度、湿度、光照、CO2浓度,如何实行按需供给?这些以往在作物不同生长周期凭经验靠感觉“模糊”处理的问题,在农业物联网面前开始了实时定量的“精确”把关。物联网创造的“种地”模式的出现,已经成为打破传统农业弊端的一种新型农业模式。这种通过物联网技术开启的智慧风暴,让农业实现了“环境可测、生产可控、质量可溯”的目标。确保农产品质量安全,引领现代农业发展。
(转自搜狐网-鑫芯物联)
编辑于 2018-05-26 · 著作权归作者所有
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展农业物联网工程,主要就是指农业物联网大棚控制系统中,运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光传感器、CO2传感器等设备,检测环境中的温度、相对湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数,通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中,保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使技术人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的最佳条件,可以为温室精准调控提供科学依据,达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。
物联网在农业上的应用如下:
1、农业资源监测和利用领域。在农业资源监测和利用领域,利用各种资源卫星收集国土资源情况,利用先进的传感器、信息传输和互联网等综合化信息监测、传输、分析平台实现区域农业的统筹规划和资源监测。
如美国加州大学洛杉矶分校建立的林业资源环境监测网络,通过对加州地区的森林资源进行实时监测,为相应部门提供实时的资源利用信息,为统筹管理林业提供支撑。欧洲主要利用资源卫星对土地利用信息进行实时监测,其中,法国利用通信卫星技术对灾害性天气进行预报,对病虫害进行测报。
2、农业生态环境监测领域。在农业生态环境监测领域,农业物联网主要利用高科技手段构建先进农业生态环境监测网络,利用无线传感器技术、信息融合传输技术和智能分析技术感知生态环境变化。
如美国加州大学伯克利分校的研究人员通过无线传感器网络对大鸭岛上海燕的栖息情况进行了9个月周期性的环境监测,采用区域化静态MICA传感器节点部署,实现了无人侵、无破坏的对敏感野生动物及其栖息地的监测。
美国、法国和日本等一些国家主要综合运用建立覆盖全国的农业信息化平台,实现对农业生态环境的自动监测,保证农业生态环境的可持续发展。
智能温室大棚,只是在原来大棚的基础上进行智能化升级,利用农业物联网的技术和硬件设备,研发而来的智能温室大棚系统,实现对温室大棚的智能管理,进一步将温室对农作物生长的作用发挥出来。智能温室大棚系统支持改造升级原有大棚,也能应用于各类新建大棚,比如薄膜连栋温室、玻璃温室大棚等。
温室大棚
建造标准温室大棚应建造在交通便当,地势平整、开阔,排水便当,有蓄水池、河流或地下水丰盛,地势高燥,避风向阳,地下水位05米以下,土壤深沉肥美的地方。
建设温室大棚要注意棚内后两排立柱之间,间隔尽量缩小,应在80厘米左右,中间只建一条东西走向的水泥沟兼人行路就可。东西两棚间隔08-2米,中心有一宽800厘米以上的小水沟。南北两棚间隔3-5米左右,用于挖水沟、安供水管道、修建通行路程等。连栋温室的间距不应低于一栋温室的宽度。
关于大棚选址,土壤是作物获得养分的重要来源,需注意土壤有机质含量,建议在建造温室大棚之前,定期对土壤进行检测,若土壤的有机质含量不够,可提早进行补充。在作物种植地苗床期等种植过程中,土壤环境的清洁也尤为重要。
温室大棚的朝向对温室内的蓄热能力影响很大,对日光温室来讲。以南北向或略偏西南的朝向更好,即南北为大棚长,东西为棚宽,便于积蓄热量。
同时也要考虑下温室类型建设的基础需求,比如玻璃温室一般上基础底部应低于室外地面05米以上,根据气候和土壤情况,基础顶面与室外地面的距离应大于01米,除了特殊要求外,温室基础顶面与室内地面的距离宜大于04米。薄膜大棚的薄膜外压深度等。
温室大棚
覆盖材料薄膜覆盖材料选择用于设施农业生产建设的专用塑料薄膜,透光率、保温、抗拉及耐老化方面的性能均优于普通农膜。
玻璃又分为超白压延玻璃和普通透明玻璃,优点为透光率高,能达到百分之九十左右,使用期限长、防火、防腐蚀能力强。超白压延玻璃同普通玻璃区别为其光线进入室内会以漫反射,不会对室内农作物造成直射。缺点是抗冰雹自然灾害能力差,施工安装繁琐、顶部防水需要做好。
pc阳光板是聚碳酸酯为主要原料,双层中空透明塑料板材。优点是双层中空,保温隔热性能好,抗冲击能力强,重量轻每平米重15kg,施工安装方便,可以适度折弯等。缺点是塑料制品有使用寿命,8mm国标板材为十年板,透光率相比玻璃不足,且透光率会逐年降低。
大棚膜
骨架选择骨架是保障温室大棚后续使用效果的重要部分,常用的骨架类型有:竹木骨架、树脂大棚骨架、琴弦式大棚骨架、水泥大棚骨架等、骨架类型不同,效果也不一样。
大棚骨架结构是三角稳定型结构原理,用两片支撑片与内弦和外弦通过螺丝和螺丝母固定起来,外弦和内弦是开放式C型钢架,经过弯曲成为梁架,是整个大棚整体重量的支撑核心,大棚结构稳固性好,可靠性强,加工厚度根据规格情况一般在2-3mm。
大棚建设材料
水泥大棚骨架主要是由冷拔丝、混凝土、草绳等,同时使用模具生产而成的,强度高、耐老化性好。混凝土非常脆、搬运与安装非常地不方便、且需由全手工制作而成,劳动强度非常高,不适合大面积地推广。
阳光板温室的骨架多采用钢制骨架,也有部分厂家使用几字钢作为人字梁骨架。
顶部覆盖玻璃的骨架,可以为全铝型材骨架,也可以使用钢制人字梁骨架,同玻璃三件套的样式结合。
总之,综合考量各类型温室大棚的优缺点、综合性价比、实际需求等,选择可接受的适合大棚类型,再进行下一步。
建造时间受限于地域、气候、建造人工、设备采购/调试等因素影响,温室大棚的建造时间不固定,原则上修建时间不能拖得太久。如果施工时间过长,墙干不透,扣膜后湿度大,会降低温室的性能,造成病害严重,同时还会产生冻融交替现象,引起墙土剥落的现象发生。
大棚骨架
验收工作温室大棚建好之后是要先做验收,验收通过之后才能被投入使用的。验收工作可以从材料、施工技术两个方面进行检查。
(1)材料是保证温室大棚质量的关键,如果材料都没有选好,验收无法通过。重点验收在于钢构件、钢管等材料的品质。
(2)施工技术是否合理,会影响温室大棚的使用期限,因此在进行施工的时候要严格按照相关要求进行,不得随意更改,避免给后期验收带来影响,出现返工现象。
智能温室设施
设备采购主要配件有接头管、压顶簧、压膜槽(卡槽)、压膜簧(卡簧)、护套、压膜卡、斜撑、U型卡、夹箍、固定器、连接片、压膜线、门、卷膜器、卷膜杆、双管卡、管卡、人字卡、防雾薄膜、防虫网等,根据相关规范对进行建造。
智能温室大棚所需的设备则要在传统大棚的基础上,加上空气温湿度传感器、土壤PH值传感器、土壤温湿度传感器、光照度传感器、二氧化碳传感器、电流传感器等感知设备,以及摄像头、智能控制柜、远程控制物联网云平台等部分。
通过感知设备的实时监测,获取温室的环境参数,通过无线传输的方式,经智能控制柜上传到云平台,登录到云平台界面,直观查看每一分钟的数据变化情况,并根据种植作物类型、环境条件等,联动天窗、通风机、水肥机、补光灯、卷膜器等设备,实现示警、灌溉、卷帘、补光、施肥等 *** 作,减少人工劳作。
智能温室结构图
系统调试安装通风机、水肥机、补光灯等设备,同时将空气温湿度传感器等,采用壁挂式螺丝或插入式安装,并一一扫码添加到智能温室大棚系统上,在云平台上一一绑定,并对采集与控制的关系进行绑定,举例空气温湿度传感器采集到的数据,应该绑定到联动通风换气的设备上,两者在逻辑控制上设置当温度低于5℃时放下保温帘,低于3摄氏度时发送预警信息,因为这可能是卷帘器出现了故障,温度高于15℃卷起保温帘,其他逻辑控制也是同样道理,完成温室大棚智能化管理的逻辑条件。
如果需要接入摄像头,在采购之时需提前了解下,智能温室大棚系统支持接入摄像头。
远程控制大棚环境
维护保养作为温室大棚骨架的材料,有镀锌钢管等多种规格。一般在长期使用、焊接过程中使镀锌层遭到破坏,导致后期出现生锈,需要将表面的锈迹除掉,再刷一层防锈涂料,从根源上解决钢管生锈难题。做好相应的除锈工作,保证使用安全,延长使用期限。
大棚卷帘机首次使用前先往机体内注入黄油15公斤,以后每年更换保养一次。在使用前和使用期间,离合系统必须上油。
以薄膜作为覆盖材料的大棚,在高温天气通过遮阳网等设备进行保护,及时更换,避免带来严重影响。
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
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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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包括环境参数传感器:环境传感器可以根据不同地点,不同的气候环境和最终的需求来配备温湿度传感器,二氧化碳传感器,光照传感器,基质参数传感器。通过在监测点正确的安装传感器,来监测环境的情况,和环境的变化。最终的作用可以达到实时查看监测点的环境。也可以在手机端APP,随时随地的查看环境参数。
控制终端柜:控制终端柜子在整个系统里处于一个承上启下的位置,其作用非常的重要。可以整合处理采集到的环境参数。又可以根据设定的参数数,来控制设备的运行状态,温度高时开启风机,湿帘,打开遮阳。温度到达下限值一下,关闭设备运行。当植物缺水时自动开启水泵,阀门。开始给缺水的植物浇水,如果缺少肥料时,自动给植物开始注射水肥。可以设备参数实现自动,手动,定时远程控制。
视频监控:智慧农业物联网系统可以加入视频监控,在温室内,大田里安装监测摄像头通过视频直观的查看农作物的长势情况,病虫害情况等。并截图存档保留,进行分析处理。
中控管理平台:智慧农业物联网系统中控平台可以把系统内所有的数据和视频展现出来,数据的话可以集中处理,分析,存档。视频实时查看,回放。位置定位。超值后发出预警提示。
通常会遇到资金问题,智慧农业相关设备,比如水肥一体化系统、农田灌溉、智能温室大棚、恒压灌溉、小气候监测、土壤墒情监测等设备,需要大量资金,个体农户大都无力承担。由企业或者合作社来统筹资金、技术等农业生产资源;
土地问题,我国土地是国有制,因此即便由于农村人口流失造成了大量土地荒芜,无人耕种。但要想获取大面积可耕种农田,也是需要承包的;
技术问题,智慧农业也是需要人员来 *** 作的,只是将其中大量重复性 *** 作转嫁给系统来运行,而构成智慧农业的基础组件,如传感器等感知设备的安装应用、系统运行策略设定/调整/维修等 *** 作,需要具有一定相关物联网知识的人员。由于农业长期以来收入低,从事人员数量少,如何培养出可以支撑智慧农业系统运行的新型农民是当务之急;
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