农业物联网现在在国内发展的怎么样了

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在传统农业中,人们获取农田信息的方式都很有限,主要是通过人工测量,获取过程需要消耗大量的人力,而农业物联网通过使用无线传感器网络不仅可以有效降低人力消耗,还可以检测环境中的温度、相对湿度、光照强度、土壤养分、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,保障作物生长环境最优。

目前我国物联网产业规模保持高速增长态势,为农业物联网的应用推广奠定了基础。根据前瞻产业研究院发布的《2019-2024年中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》显示,我国物联网市场规模从2009年的1710亿元显著提升至2015年的7503亿元,预计2018年我国物联网行业市场规模可达到15万亿元。

同时,在政策方面,国家不断完善农业物联网领域的政策,加大农业物联网的支持。农业部发布的《全国农业可持续发展规划(2015-2030)》中提到,到2020年,农业科技进步贡献率达到60%以上,主要农作物耕种收综合机械化水平达到68%以上。2017年8月,国家发展改革委、财政部、农业部联合印发《关于加快发展农业生产性服务业的指导意见》提出,我国要进一步加大高标准农田等基础设施建设投入力度,鼓励各地加强集中育秧、粮食烘干、农机作业、预冷贮藏等配套服务设施建设,扩大对大数据等信息化设施建设的投资。

每个人的性格决定了他的人生走向。陈祺就是这样一个人,他的经历很多,但是最终他却创造出了自己的辉煌。

陈祺,1982年出生于湖北武汉,2005年毕业于武汉大学摄影测量与遥感专业。毕业后,他没有接受父母给他在武汉当地安排的稳定工作,直接去了北京。

创业之前,他有两段工作经历,第一份工作是在航天 科技 集团旗下的四维图新,第二份工作是在阿里巴巴集团移动事业群。这两份工作各有各的“好”。前者稳定、舒适,每天下午五点就可以下班了;而且待遇也优厚,工作几年之后,他就在北京买了房和车。

工作之后,陈祺经常给不同的朋友打电话,“说我有个点子,我们出去搞个什么事情。”每次有突然冒出来的点子,他都会记在本子上,“记了厚厚的几本。”但经常发生的情况是,刚和朋友打完电话,第二天就看到新闻,已经有人在做了。

麦飞 科技 CEO、联合创始人宫华泽是陈祺大学时的舍友,虽然大学毕业后两个人走了不同的路——宫华泽走了学术路,2010年在中科院遥感应用研究所读完博士后留在所里做了一名研究员。但两个人关系一直密切,陈祺打电话的朋友中其中就包括宫华泽。关于创业的想法,他们俩一年年地聊了很多次。十年转瞬之间也就这么过去了。

到了2016年,陈祺终于沉不住了。他意识到,最重要的是做,先开始做,“哪怕说我们一开始做得不好或怎么样,但是我们要迈出这一步。”光有“点子”是不行的。这次是先确定“要做”,再确定具体的方向。陈祺和宫华泽、刘龙(麦飞 科技 CTO,联合创始人)每周都到北苑路的一个茶室去碰,宫华泽和刘龙都有遥感的学术背景,陈祺有互联网的产业背景,他们就在遥感和互联网结合的地带找方向。

先是想到了做桥梁巡检和飞机巡检,但经过深入的了解之后,发现这两个领域的市场都不理想,比如桥梁巡检的市场规模小且分散,它们都相继被否决了。最终,一个大有可为的市场出现在他们的视野里:农业。

与欧美发达国家不同的是,中国的农业至今仍然处在很原始的阶段:小农经济、靠天吃饭,而传统农业向工业化、智能化升级是大势所趋。方向确定后,三个联合创始人凑了100万作为启动资金,2016年12月,麦飞 科技 在北京注册成立。第一步终于迈了出去。

创业与上班一个很大的不同是,它是从0开始的。陈祺因此有了一些此前从来不可能有的经历。公司注册、选址、办公设备的采购,这些都要三个创始人自己一点点做。还有招人。

在阿里长的“见识”都被陈祺用到了创业中。陈祺在阿里巴巴时是产品经理(后升任产品总监),他是喵街App最初的团队成员之一。当时他们想通过这个App给消费者提供线下商场的“导航”,用户可以通过它知道某个店铺在哪儿,店铺在卖哪些商品,有哪些促销活动,等等。甚至还有互动 游戏 ,比如用户在多少秒之内到达某个店,这家店会给用户推送一张优惠券。

但这些“脑洞”后来并没有真的派上用场,陈祺和他的同事们发现,他们忽略了一点,多数消费者到商场买东西不只是买东西,首先是逛,他们不太需要这些为他们精心设计的功能。

陈祺和同事们换了一个思路,不再面向消费者,而是转为面向商场,为它们提供大数据分析,解决商场的线下运营问题。这下对了,产品很快实现了商业化落地。

最初想的是直接向农户卖技术,但在经过实地调研之后,发现这条路行不通。因为中国缺乏公司化运营的大农场,单纯的技术无法落地,所以需要先从植保服务切入。2017年5月,麦飞 科技 开始为湖北监利县提供植保服务,这是麦飞 科技 的第一步。

陈祺一开始就很确定要做一家 科技 公司,他想实现的是用AI帮农民种田,因此整个公司是一个物联网的体系。麦飞 科技 每一台为农户服务的植保无人机上,都集成了公司自主研发的麦视探针。麦视探针运用了高光谱遥感技术,可以通过采集不同生长季节的农作物光谱特征,形成农作物的 健康 数据。

每一个种植环节都会有数据沉淀到公司的云平台上,病虫害的情况、土壤状况、气候影响,等等。目前已经积累了两亿组光谱数据,这些数据到了云平台之后,系统又会通过机器学习不断地优化产品。

作业流程也是互联网化和智能化的。业务员会在现场帮农户下单,系统收到订单后,会根据监测机监测到的农作物的实际情况生成具体的打药时间和药方,然后派给飞手去执行。

现在麦飞 科技 在湖北监利、江苏泗洪、辽宁盘锦、安徽淮北四个地方成立了子公司,每个子公司都会雇佣当地的农技人员,他们既熟悉当地的农情,又有理论知识和实 *** 经验。原先由人积累的农业经验在 科技 的赋能下得到了放大。

但在向农户推广的时候,技术并不是最需要强调的点。让农户接受,首先是要跟他们算成本。他们关心的问题很简单:用了你的服务,可以帮助我多赚多少钱?除了直观的成本对比,陈祺总结了影响农户接受服务的几个因素。一是跟风心理;二是政府的“背书”,此外,当地既有的“渠道”也可以直接利用,比如农资经销商、村干部,他们都可以通过他们的影响力促成订单。还有一个见效的方法是先让农户尝到甜头。

就这样,麦飞 科技 服务的规模从一开始的几十亩逐步扩大,2017年一整年服务了近10万亩次。服务的范围也从最初的病虫害防治扩展到播种和精准施肥。2018年麦飞 科技 服务的农作物总价值达到6个亿。

随着公司口碑的不断变好,公司的规模也发展到了300人,营业收入达2000万元。而他创业的初心一直未变,那就是让更多的人享受 科技 的成果。

银川北创科技有限公司(简称北创科技)是一家集物联网应用、软硬件开发和提供农业物联网解决方案,并将之应用到民生领域的专业公司。致力于推动亿万中国农业物联网产业发展,提升人们的生活方式,倾心打造属于我们中国老百姓自己的“开心农场”。让农业成为一种轻松、时尚的行业。
公司以农业物联网产品为主导,针对过去比较传统的农业运营模式,进行农业信息化、智能化管理。解决过去同类产品性价比过低、产品功能单一、性能不稳定和智能化程度不高的问题,大大提高了生产效率,降低了能耗成本,同时也节约了人力成本,深受广大老百姓的喜爱!公司产品由公司自主研发,具有独立自主的知识产权,技术研发实力雄厚,可以为客户提供合适的解决方案,根据客户需求定制适合用户的农业物联网产品。
公司拥有高素质专业化的研发团队,其中硕士研究生占员工总数70%,团队全部为本科以上学历。另外公司还常年外聘专家顾问团,为公司科研发展提供技术指导和智力支持。
公司目前现有产品有:
1、智能温室大棚管理系统;
2、远程贮藏窖监控系统;
3、农田气象站;
4、智能病虫害防治系统;
5、农产品质量溯源系统;
6、水产养殖环境监测系统;
7、奶牛自动化控制系统;
8、农田喷灌系统。

物联网时代:物联网的十大应用领域(上)地址: 物联网时代:物联网的十大应用领域(上)

目录:

(上)

一、物联网应用概述

二、物联网应用领域划分

1智能物流

2智能交通

3智能家居

4环境监测

5金融与服务业

(下)

6智慧医疗

7智慧农业

8智慧工业

9智能电网

10国防军事

6智慧医疗

健康 对个人来说非常重要,但人生病是不可避免的,如何使人们少生病、生小病、生病后能及时诊断和治疗成为目前卫生领域的重大课题。

物联网在医疗卫生方面的广泛应用可以解决上述问题。目前可穿戴设备早已出现在市场上,他的出现可以使得人们及时了解自身如呼吸、心跳、血糖等一系列生理参数,这些参数可与正常生理参数相比对,为人们提供 健康 辅助信息与建议;同时这些参数可以上传到医疗信息中心,一来为个人建立一个实时的 健康 参数库,二来可以通过这些参数自动诊断 健康 状况,从而使人们达到少生病、生小病、生病后能及时诊断和医疗的目的。

目前,看病难困扰着整个卫生系统,其原因是医疗资源的分配不公。采用物联网技术可以解决医疗资源分配不公的问题。通过物联网采集的病理数据可远程传输给权威医疗机构,专家通过对这些数据的分析可诊断病情,提出医疗方案,在远端的病人可根据医疗方案,由当地医疗人员处置。这样就保障了优良医疗资源的高效应用。

目前有很多精确度很高的手术如一些神经外科手术都需要 *** 作专门的仪器来进行手术, *** 作便是传感层接收的信息,仪器内嵌入的系统根据接收的信息通过特定的程序执行特定的 *** 作。理论上来说,信息可以由仪器本身自带的传感器产生,也可由远程端发送来信息,这样一些难度极大的手术便可由专家通过远程 *** 作来完成。然而现实中由于手术需要的实时性与网络传输信息的延迟性,这一设想还无法实现。5G技术的出现让这一设想成为可能。

物联网的应用还可以减少排队就医的时间,病人可通过物联网终端以及病情的缓急来预约就诊时间,就诊后可用移动支付的手段减少付费的麻烦,附着在药品上的RFID标签可以极大地减少药品的误服率,保障了用药安全。

(值得一提的是,作者所在的团队的项目便是一个智能医疗的项目,是一个关于康复医学的项目,主要用来帮助骨折患者的恢复以及防止二次骨折的可能。)

7智慧农业

物联网在农业上的应用可以使得农业生产更加智慧。在农田里部署的无线传感器网络实时采集田地里的水、肥等与农作物生长有关的参数,及时控制农作物生长所需的各种环境使得农作物的品质更高。

物联网中的大数据分析与数据挖掘技术可以用来指导农户科学地生产、种植,从全局考虑种植与需求,以保证丰产丰收。

在养殖方面,RFID标签可植入动物体内,动物的全生长过程均存于监控之中,这样可以保障动物肉品的全方位可追溯,保障了食品的安全。

(如果有机会的话,我会写一篇一个基于物联网技术的大棚无人种植智能监控系统方案)

8智慧工业

物联网与工业的融合应用产生了智慧工业,工业从大规模的生产逐渐演变成了个性化生产。企业从供应链的角度出发,通过虚拟现实知道用户消费和订购,将用户的个性化需求通过物联网实时传送到企业的生产线上,通过工业的自动控制技术,在一个生产线上可生产不同的个性化的产品,从而提高了企业的竞争力。

物联网与3D打印技术的结合,使得工业生产“可见即可得”。通过各种感知技术将用户想象的个性化产品图形化,图形化的虚拟产品可通过3D打印变成实际产品,这样就加快了产品研发、生产的速度,更快速地响应用户需求,提高企业的效益。

9智能电网

智能电网来源于电力自动化,其目标是在保障电力系统可靠性的同时,以更加经济的方式合理调配电能,使得电力企业和用户获得满意的效益。

电能是由其它如水力、火力、核能等能源转化而成的,它是一个无法存储的能量,因此多发电会产生浪费,少发电则供电不足。采用物联网技术后,电力企业可以通过在每个用户的用电设备上部署传感器,实时获得其用电信息,将该用电信息传送给电力企业,企业就可以及时调整发电量,以保障用电需求。另外,企业也可根据这些信息以及感知到的其他与 社会 生活、生产有关的信息,估算出用电需求量,依据需求量可有计划地安排发电所需的煤、油等发电物料,以保障企业的经济效益。

此外,用户可根据自身经济状况,合理安排用电时间,在用电高峰期时,由于此时电价高,可减少用电,当在用电低谷时,由于电价较低,可加大用电量。采用物联网技术,电力企业和用户可以全面感知用电情况,准确获得用电的高峰和低谷信息,指导企业和用户,使双方均获得较好的经济收益。

10国防军事

物联网在国防军事上有着广泛的应用。全面的感知可获得战场上的全面情况,为合理部署战斗力量提供了保障。现代战争是一个精确打击的战争,感知了全面战场信息就获得了精确打击的对象,火力能有效地打击敌人,保护自己。全面感知还可以有效地调配战斗资源,合理分配各种轻、重及远程火力、战斗人员和后勤保障。

在国防军事上,通过各种地面、空中、海洋、空间感知设备获取全方位的信息,这些信息与武器互连,从而形成了强大的武装网络和战斗力,为我国的国防现代化做出了巨大的贡献。

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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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