面对严峻的挑战，“互联网+”变成农业发展的新动力。小编根据整理资料，总结了几点现在互联网在农业中的应用。农业物联网，利用信息技术搭建棚室智能控制系统，能够实现对园区温室内进行自动化检测、控制，同样控制作物水分和营养液灌溉。在畜牧养殖，水产养殖也是具备同样的作用。在农业灌溉方面，采用农田土壤水分数据采集和智能节水灌溉系统，实现了灌溉的智能化、可控化。在田间管理方面，把遥感、视频等先进技术应用于田间作物生长监测和农业管理系统，实现作物生长动态监测和人工远程精准田间管理。在病虫害及自然灾害防治方面，依托地面自动气象观测站、数字化天气雷达、病虫害数据录入系统及病虫害数据管理测报专家系统，实现病虫害及自然灾害监测与预防的智能化。利用物联网技术建立农产品安全追溯系统，对消费的农产品的来源、经过的环节、增值的过程都通过产品标识或者信息编码的方式传递给最终消费者，让原本游离于产业运行体系之外的消费者能够了解到农产品的相关质量信息，促进放心消费。随着“互联网+农业”的深入，农田越来越像一个实验室。
我们可以看到，农业物联网需要现代科技技术作为支撑才可以达到目的，也正是互联网让农业有了这样的变化。在日前公布的“十三五”规划建议中，以相当篇幅阐述农业现代化内容，提出“十三五”期间推进农业信息化，农业现代化。可见政府也在大力的推进农业现代化的进程。
虽然轻点鼠标就能种地，不用出屋就可以看到作物的生长情况，这当然是很诱人的事。问题就在物联网农业的成本太高。据了解，智能化灌溉系统和土壤测定系统平均每亩地的物联网设备成本需8000元左右，预计可使用10-15年。如果以15年计算，每年每亩的成本为530多元，不算太多，问题是首次投入太多，一般农民显然不具备这个条件。“当然，由于物联网传感设备面世不久，价格比较高;大规模生产后价格就能降下一大截。但是对于缺水地区和劳动力成本较高的地区，物联网种粮是有推广前景的，而在当下我国农村，劳动力成本还不是太高，多数地区灌溉用水也不紧张，用物联网技术种粮还不具备推广价值。但是我相信互联网作为一个平台，不仅衍生出许多新的技术，也积累了很多数据，这有利于精确生产，同时能够对市场、价格的变化走向进行分析。从农业信息化发展的过程来看，这是一个趋势。
互联网应用已渗透到农业生产、流通、服务等各个环节，如火如荼的“互联网＋农业”有望在未来改写我国现代农业新格局。天气预报中应用到物联网（IoT）技术的一些例子包括：
1 气象传感器网络：利用物联网技术，在多个地点部署气象传感器网络，实时收集气象数据，包括温度、湿度、气压、风速和风向等。这些传感器通过物联网连接到中央服务器，将数据传输到天气预报系统进行分析和预测。
2 气象数据采集和共享：物联网技术可以用于采集气象数据并将其共享给天气预报系统。例如，智能手机上的气象应用可以使用手机上的传感器来测量当前位置的温度和气压，并将这些数据上传到天气预报服务器。
3 气象监测和预警系统：物联网技术可以用于建立气象监测和预警系统。例如，利用物联网连接的气象传感器和监测设备，可以实时监测气象条件，如降雨量、风速和雷暴活动，并向用户发送预警信息，以帮助人们及时采取措施。
4 农业气象监测：物联网技术可以用于农业领域的气象监测。通过在农田中部署传感器节点，可以实时监测土壤湿度、温度和光照等参数，并将数据发送到云服务器进行分析。这样的系统可以帮助农民更好地管理灌溉和施肥，并提高农作物的产量和质量。
5 航空气象监测：物联网技术可以用于航空领域的气象监测。通过在机场和航空器上安装气象传感器，可以实时监测飞行路径上的气象条件，如温度、湿度、风速和气压等。这样的系统可以提供准确的天气信息，帮助飞行员做出安全飞行决策。
这些是物联网技术在天气预报中的一些应用示例，通过连接传感器、设备和网络，可以实现更精确和及时的气象预测和监测。随着科技的发展，物联网发展的越发蓬勃。硬件联网也是靠着软件驱动，所以智能设备的性能很多时候是在考验设备的软件能力。
然而物联网的测试涉及面广，需要对APP/UI测试，还需要对协议，后台，接口进行测试，同时对硬件的性能，稳定性，安全性等测试，还有各，WIFI，蓝等模组测试。
针对目前物联网智能硬件测试从上到下环节众多，很难有专门的工具进行统一调度测试和管理，宏控协同测试系统为测试开发人员提供了一套通用的协同自动化测试系统，帮助测试人员自下而上的完成物联网设备从底层的模块测试到集成测试，到最后的系统测试。
宏控协同测试系统支持V模型开发，提供需求导入和需求的管理，同时可以建立需求和测试用例的关联，还能提供与测试结果的追溯关系。
在测试用例管理阶段：提供用例的图形化编辑，子脚本的调用，用例的导出等
在测试执行阶段，对测试过程实时监督，同时可以选择执行测试用例数量和定时触发执行，支持测试的异常恢复……本教程 *** 作环境：windows10系统、DELL G3电脑。
物联网的核心技术是什么物联网技术将新一代信息网络技术进行高度集成和综合运用，实现万物相联的理想，让世界成为一个实际意义上的“整体”，成为新一轮产业革命的重要方向和推动力量。因为互联网技术，社会各方面得到了显著提升，科技也有了很多的应用空间，但是，渗透在我们生活方方面面的物联网五大核心技术，你了解吗？
一、射频识别（RFID）技术
射频识别(RadioFrequencyIdentification，简称RFID)是通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据的无线通讯技术。此技术拥有众多优点，无接触的自动识别、全天候、识别能力强、无接触磨损、并且能够对多个物品实现自动识别等。实现“世界想联”的理想可以依靠射频识别技术将全球范围内物品的跟踪与信息共享。
如今，RFID技术市场逐渐应用成熟，标签成本低廉，但是鉴于这项技术一般没有数据采集的功能，所以多用于甄别和属性的存储。在我国，这项技术的应用领域主要是身份z识别、电子收费和物流管理领域。
二、网络通信技术
网络通讯中包含很多技术，其中的4G通讯技术及5G通讯技术，还有非常普及的无线通讯技术及M2M技术。不同的技术应用在不同的领域，发挥出不同的作用。
在控制领域，空调4G远程控制器，就运用了4G通讯技术，远程完成对空调的控制过程，在智慧农业中的无线灌溉中，就运用了LORA无线通讯技术，完成自动化灌溉。在智能领域，通过M2M通信技术，实现人、机器和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接，使机器与机器之间能够在无人为干预的情况下进行及时的通信和 *** 作。
三、GPS技术
GPS技术又称之为全球定位系统，它是具有海、陆、空全方位实时三维导航和定位能力的新一代卫星导航与定位系统。GPS技术可以和无线通讯技术相结合，就可以实现全球定位，在我物流智能化，智能交通中占据重要作用。据悉，最早的的GPG卫星定位系统的服役年龄即将到达，我国的北斗卫星已经开始启用。同样作为定位系统，一个即将退役，一个刚刚开始，未来的发展可期。
四、计算机技术
在物联网中，计算机技术得到了全面的普及和广泛的应用，在20世纪，计算机技术作为最先进的科学发明之一，物联网技术源于计算机技术，计算机技术依托于物联网再次发展，从而使得万物互联互通，并为社会提供了诸多方便，得到了普通的认可。在智慧农业，智慧城市，气象站监测站等设备中，传感器检测数据后上传至环境监控云平台就是运用了计算机技术。
五、传感器技术
在物联网中，计算机技术是它的大脑，通信技术是它的血管，GPS技术是它的细胞，射频识别技术是它的眼睛，传感器是它的神经系统。外界的一切信息，传感器都可以感觉到，并将感觉到的信息传递给大脑。
传感器技术在智能领域应用极广：
在测试领域：有86液晶显示温湿度变送器、工业级温湿度变送器、室内型温湿度变送器、防水壳温湿度变送器等。
在智慧农业领域：有光照二氧化碳温湿度传感器、有风速、风向传感器、有多功能百叶盒等。
在无线灌溉领域：有土壤PH值变送器、有土壤温湿度变送器、有土壤速测仪等。
物联网技术应用领域特别的广泛，几乎包揽了任何行业，在环境监测方面、在物流运输方面、在商业金融方面、在航空航天方面都遍布它的身影，或许在将来，会有更厉害的技术超越它，但现在，它依旧符合时代发展的战略需求。
更多相关知识，请访问常见问题栏目！农业物联网是什么？农业物联网是指通过物联网技术把农业生产的各种设备联系起来，监控农产品生长情况，从而智能调控生长环境，提高农产品产出和农业生产效率。
农业物联网应用场景。近年来我国农业物联网发展迅速，智慧灌溉、温室大棚、无人机施肥等先进技术纷纷应用于农业生产中。
农业物联网的作用。提高农业资源的利用效率；降低农业生产成本；提高农业产出，增加农农业物联网行业需求和难题。我国地广人稀，农用土地分布情况复杂，对物联网卡的要求也颇高，不仅需要适应土壤、潮湿、干旱等自然环境，同时也要求信号传输能够稳定快速并且全覆盖，只有这样才能把农业生产设备紧密联系起来。
农业物联网解决方案。针对农业物联网的需求，中景元物联云平台拥有优质的物联网卡资源，提供三网运营商物联网卡接入、管理、运营和数据服务，同时提供农业物联网解决方案与平台支撑。
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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微信交流服务群
为方便农业科学领域读者、作者和审稿专家学术交流，促进智慧农业发展，为更好地服务广大读者、作者和审稿人，编辑部建立了微信交流服务群，有关专业领域内的问题讨论、投稿相关的问题均可在群里咨询。
入群方法： 加我微信 331760296 ， 备注： 姓名、单位、研究方向 ，我拉您进群，机构营销广告人员勿扰。
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