如何应对物联网时代下数据采集的机遇与挑战

如何应对物联网时代下数据采集的机遇与挑战,第1张

 大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生36GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均01个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为564亿,手机网民为42亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达22ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。制造业方面,华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。
在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言,判断民众情绪,依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律,决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅03%。
在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎,可以收集热点事件,挖掘舆情,还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿,我们要做的工作还很多。首先,大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术(IT)企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要,其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此,我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署,联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站,为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如,提供各地天气与航班延误的关系,推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始,当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘,又要防止侵犯个体隐私;既提倡数据共享,又要防止数据被滥用。此外,还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。

环境保护一直是政府耳提命面的重要课题,尤其是临近年关,京津冀各地工厂纷纷宣布停产、限产,北方因供暖造成的大气污染加重,而实行分时段供暖,自从PM25、雾霾等关键词闯进人们的视野之后,环保更是每年必抓的重点。
在环境越来越恶劣的今天,物联网能够给环境保护带来哪些帮助呢?智能环保如何为人类造福?
智慧环保是借助多种技术方案,构建一个高度感知的环保基础环境,实现对环境相关指标及时、互动、整合的信息感知、传递和处理,以促进污染减排、环境风险防范、生态文明建设防范、生态文明建设和环保事业科学发展的先进环保理念。
在我国,环境形势十分严峻,主要原因之一是表现为环境监测能力严重滞后,环境监测水平地区差异十分明显,部分落后地区的环境监测站甚至不能正常开展工作,同时环境监测领域的广度及深度还不够,环境监测对象以水、气、声、渣为主,土壤、生物、放射物、电磁辐射、环境振动、让污染、光污染等监测工作还处于起步阶段,有毒、有害、有机污染物等项目的检测还处于 谋划阶段。
而且,我国的环境监测网络体系并不完善,环境监测信息统一发布平台尚未建立,以点代面,存在很大的隐患,为了适应环境发展的需求,必须通过加强环境科技创新以提高环境监测和预警的技术支撑能力,提高检测装置的进度,扩大自动检测范围, 提高所用设备长期运行的可靠性,加强信息处理能力、控制技术的应用,实现环境质量变化的预报和环境质量的直接控制。
物联网在智慧环保中,是数据实时获取、更新与管理的重要手段。对智慧环保企业信息技术应用而言,大数据对其产生的影响:促使数据获取与存储设备的更广泛应用,激发数据分析与挖掘技术的更强烈需求。
物联网智慧环保通过综合应用传感器、全球定位系统、视频监控、卫星遥感、红外探测、射频识别等装置与技术,实时采集污染源、环境质量、生态等信息,构建全方位、多层次、全覆盖的生态环境检测网络,推动环境信息资源高效、精准的传递,通过构建海量数据资源中心和统一的服务平台支撑,支持污染源监控、环境质量检测、监督执法及管理决策等环保业务的全称智能,从而达到促进污染减排与环境风险防范、培育环保战略性新型产业,促进生态文明建设和环保事业科学发展的目的。
物联网在环境保护中的应用
1 构建环保领域物联网体系
物联网作为一个系统,与其他网络一样,也有其内部特有的架构,其结构主要有三层:一感知层,通过RFID技术、传感器、二维码等物联网底层传感技术,实现物体信息实时获取,并通过传感网络;二网络层,通过将互联网、3/4G网络、短波网等多种网络平台的融合,构建物联网网络平台,将感知层采集到的信息实时准确地传递至环保信息中心,并对数据清理、整合、汇总,处理各种机械或人工造成的异常;三应用层,把感知层采集的信息,根据各功能模块需要进行智能化处理,实现污染的早期预警、治理IDE自动调节、环保信息的实时发布等环境物联网应用功能,并补救各种不稳定的技术结构,和程序、硬件以及网络的错误、调整数据采集传感器不稳定的工作环境。
2 开发智能化处理功能
物联网技术应用的目的在于,通过广泛采集的数据,运用数据挖掘等智能化技术,对采集的数据进行筛选和提炼,为决策层提供安全、可靠、有效的决策依据。数据的智能化处理是物联网技术应用的本质特征之一,在任何领域对物联网智能化优势,对环境监测进行智能化处理,将简单的环境监测数据提炼为各有价值的统计数据,至少可以达到两个目的:一方面延长污染环境预警时间,另一方面为环保部门治理环境污染提供可靠的决策依据。
3 实现自动化控制作用
物联网技术在环保领域中的应用,不能单单对数据进行采集然后传输至环保部门信息处理中心,除了要达到对环境污染提前预警和智能决策之外,物联网技术的应用实现在污染扩大之前自动对污染做出早期处理,缓解或阻止环境污染的进一步扩大。
4 提高抗损坏能力属性
在环保领域,大多数物联网传感设备需要长期暴露在不同的自然环境,如空气、水源等自然环境中,这会对物联网设备造成一定负面影响,尤其是在垃圾收集、生活污水处理、工业废气的检测等污染严重的区域,对传感设备的损坏程度十分胭脂红,物联网设备设施的耐用性问题,是目前制约其在环保领域应用上的主要瓶颈。
5 构建多平台网络模式
为保证环保工作中,物联网的正常运作,需要建立以互联网为主体,多网络平台共同适用的网络平台环境,以互联网为主体,原因在于需要环保工作中,信息采集处理的范围广,需要互联网作为主要运作平台,且面对城市、大型环保工程等基础设施较好的区域,互联网平台优势明显。
智能环保发展价值分析
1 对政府的价值分析
提高管理效率,提升环境保护效果,解决人员缺乏与监管任务繁重的矛盾。
2 对企业的价值分析
提高企业管理水平,对企业产生的废气、废水、废渣数量可准确掌握,承担起企业应用的社会责任。
3 对公众的价值分析
满足公众对于环境状况的知情权,还可以环境污染举报与投诉处理平台。
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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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在物联网快速发展,大数据服务日趋完善的今天,传感器作为数据采集的重要入口,势必将在接下来的几年里迎来爆发式的需求增长,无线传感器、智能传感器、无线自组网等技术也将得到重大突破。

传感器从19世纪60年代诞生至今大约有150余年的时间,如今随着物联网产业的快速发展,对于传感器技术提出了更多、更高的要求。麦肯锡报告指出,到2025年,物联网带来的经济效益将在27万亿到62万亿美元之间,传感器作为物联网传感层数据采集的重要入口,势必也将在接下来的几年里迎来爆发式的增长。

传感器,是由一种敏感元件和转换元件组成的检测装置,能感受到被测量,并能将检测和感受到的信息按照一定规律转换为电信号(电压、电流、频率或者是相位等)的形式输出,最终为物联网应用的数据分析、人工智能提供数据来源。

物联网浪潮即将来袭 传感器技术的研究方向有哪些?

1、无线传感器(UGS)

不管是在智能交通、智慧城市、智能农业、工业物联网,还是野外灾害预防等领域,人类想要做到对于物理世界的全面感知首先得确保感知层获得的数据要全面和准确,这也就是说物联网系统需要根据应用的领域和具体的需求去布置大量的传感器,甚至有需要时会采取飞机播撒的方式来进行大范围布置,这样的话,传感器与物联网系统就不可能采用物理连接的方式,而必须采用无线信道来传输数据和通信。

2、智能传感器

智能传感器是用嵌入式技术将传感器与微处理器集成为一体,使其成为具有环境感知、数据处理、智能控制与数据通信功能的智能数据终端设备。其具有自学习、自诊断和自补偿能力、复合感知能力以及灵活的通信能力。这样,传感器在感知物理世界的时候反馈给物联网系统的数据就会更准确,更全面,达到精确感知的目的。

在微电子学中讲到,集成电路的特征尺寸越小意味着该器件的集成度越高,运行速度越快、性能越好,物联网系统中传感器的尺寸越小对于系统在布置时也意味着更加方便、性能更优。

MEMS(微型电子机械系统),利用传统的半导体工艺和材料,集微型传感器、微型执行器、微机械机构,以及信号处理和控制电路,直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。这种小体积、低成本、集成化、智能化传感系统是未来传感器的重要发展方向,也是物联网的核心。也因此,MEMS传感器领域成为相关企业布局的重中之重。

3、无线自组网(Ad hoc)

说到这个无线自组网,可能很多读者会比较陌生一点,但是它的重要性不容忽视。相比于传统的网络,无线自组网采用的是一种不需要基站的“对等结构”移动通信模式,网络中所有联网设备可以在移动过程中动态组网。

这样的组网方式都有什么优点呢?

首先,优点之一就是无中心控制节点,这就是说这种网络没有分组路由与转发的路由器;再者,在工作过程中,其中一个节点离开网络后,网络拓扑会呈现动态的变化,形成一个新的拓扑。这种组网技术在军事领域和车联网领域备受推崇。

最终,传感器技术的三大研究方向将会得到一个融合,推动无线传感器网络(WSN)的诞生。

国、内外重要的传感器供应商都有哪些?

外国知名的传感器企业:

博世、意法半导体、霍尼韦尔、飞思卡尔、德州仪器、ADI、楼氏电子、飞利浦、英飞凌、日立等。

中国知名的传感器企业:

汉威电子、大立科技、华工科技、远望谷、耐威科技、高德红外、歌尔股份、中航电测、盾安环境、士兰微等。

目前,全球传感器市场主要由美国、日本以及德国的几家龙头公司主导。全球传感器约有22万余种,中国已经拥有常规类型和品种约7000种,而90%以上的高端传感器仍严重依赖进口,数字化、智能化、微型化传感器严重欠缺。

中国三大传感器生产基地

目前,国内有三大传感器生产基地,分别为:安徽基地,主要以建立力、光敏规模经济为主要目标;陕西省敏感技术产业集团公司,主要以建立电压敏、热敏、汽车电子规模经济为主要目标;黑龙江基地则主要以建立气、湿敏规模经济为主要目标。

受传感器巨大前景的影响,中国的传感器企业也在不断增多。在相关技术方面,我国企业已基本具备了中、低端传感器的研发能力,并逐渐在向高端领域拓展。

中国与美、日、德在传感器领域的差距为我们的增长提供了空间,也指明了方向。在物联网时代,市场对于传感器巨大需求的刺激,以及在众多本土企业的参与,中国传感器产业有望取得傲人的成绩。

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lot gateway物联网网关实质上就是指集成了WiFi和蓝牙BLE两种无线通信方式的蓝牙网关(蓝牙探针),WiFi与蓝牙之间通过串口通信,可灵活应用于各种场景,例如:远程控制BLE装置,接收BLE设备发送的数据,并将其发送给服务器……

lot gateway物联网网关TD05A实际应用

(1)应用于室内定位,可以实现后台的主动定位,在后台看到被定位对象的位置,移动轨迹,历史轨迹回放等;

(2)应用于数据抓取,比如养老行业,用于抓取老人佩戴的手环、胸卡等数据上传后台等。

物联网核心“三层网络”
● 感知层:将物体智能化,把物体的行为让电脑读出来
技术:智能卡、传感器、工业自动化、音频视频等
目的:让物体和事件具备智能、获得生命
● 传输层:各种物体和事件智能化后,连接成网络。
技术:光纤、电缆、无线、电磁感应、卫星通信等
目的:互联互通、全面联网
● 应用层:建立统一的数据中心,将数据应用和提供服务
技术:云计算平台服务、建立中控室、搭建硬件环境;
数据挖掘、数据分析、专家系统、行业应用
云计算:物联网产生的海量数据,需要云计算服务优化存储和处理能力
应用和服务是物联网的核心!

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。


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