安徽罗壳智沣农业科技有限公司怎么样？

安徽罗壳智沣农业科技有限公司是2018-03-21注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于合肥市高新区长江西路2221号安徽工业技术创新研究院A区416室。

安徽罗壳智沣农业科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91340100MA2RKP0Y0M，企业法人王鹏举，目前企业处于开业状态。

安徽罗壳智沣农业科技有限公司的经营范围是：农业物联网信息系统研发、销售及服务；网络工程施工；自动化控制系统开发与集成；农业节水灌溉工程规划、设计、安装；喷滴灌设备、塑料管材及管件、金属管材及管件销售和安装；农业机械的研发、销售及技术服务；水溶肥料、生物有机肥、微生物菌剂生产、研发和销售；土壤修复工程；钢结构温室大棚、蔬菜大棚、智能温室及日光温室的设计、施工；农药（除专项许可外）、农膜、农产品销售；农业技术开发、技术咨询、技术推广、技术转让；自营和代理各类商品和技术的进出口业务（国家法律法规限定或禁止的商品和技术除外）（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）。

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一、第9类：APP、计算机程序、电子设备（产品）

手机在线购物是现在人的一个习惯，app也就是具体的表现形式，9类包括app，计算机，计算机程序(可下载软件)，计算机周边设备，电子字典、平板电脑，其中“0901电子计算机及其外部设备”中的很多小项都涉及到计算机、软件、下载等内容，是互联网公司的“重点关注对象”。

二、第16类：印刷物、杂志、包装物

印刷物、纸媒产品。“1606印刷出版物”、“1607照片，，图画”等会影响到公司的产品实物化。另外像一些包装盒、包装物也在这个类别。

三、第35类：广告服务、电子商务、营销策划

35类是个万能类别，包括广告、商业经营、商业管理等、电子商务、通过网站提供商业信息，为商品和服务的买卖双方提供在线市场等，关系到互联网公司的广告宣传、商业咨询事务等方面，因此在这个类别进行商标注册对互联网公司非常重要。

四、第38类：电信、通讯服务

电信、通讯服务。“3802通讯服务”类别中，包括“计算机辅助信息和图像传送380024”、“计算机终端通讯380023”等多个小项都与互联网公司脱不开关系，值得注意。

五、第39类：配送、包装服务

39类主要是运输，商品包装和贮藏。平台需要一个功能便是商标包装，商标打包，商品配送。如果要实现一条龙服务，配送服务也必不可少。

六、第42类：计算机编程服务

包括计算机硬件与软件的设计与开发等。还增加了很多和云计算、在线存储有关的服务，包括“远程数据备份420225”、“电子数据存储420226”、“通过网站提供计算机技术和编程信息420227”、“云计算420229”，把有形的数据和文件转换成电子媒体。本类别的“4220计算机编程及相关服务”是与互联网行业密不可分的类别。如果公司涉及到编程、软件、搜索引擎等等相关的业务，一定要注册这个类别的商标。

农业物联网技术论文篇二
基于物联网技术的智慧农业实施方案分析

摘要：我国发展越来越快，科学技术水平也越来越高，并且我国的技术水平还处在不断发展的过程中。我国的农业生产也不断加入高科技，农业不断向现代化方向发展。在农业生产中物联网技术逐渐受到重视。物联网技术是_种新的农业发展的模式，是智慧农业技术，这项技术不但能提高我国农业的生产效率，还能促进农业的现代化发展。这项技术主要是解决我国农业信息传播不够及时、新技术推广受限等问题。文章将针对物联网技术在我国智慧农业中的促进作用进行详细的分析，从而为我国农业发展做出贡献，推进我国农业的不断发展。

关键词：物联网;技术角度;智慧农业;实施方案

我国是一个地大物博的国家，自古以来就是农业大国，在古代农作物的产量主要受自然气候的影响，而现在我国通过技术手段可以大大地提高农作物的产量。我国一直在提倡生态农业和智慧农业，现在我国的技术更是在不断更新和发展，尤其是物联网技术的出现大大促进了智慧农业的发展，利用物联网技术是发展我国智慧农业的一个重要手段，也是我国农业发展的必经之路。科学技术为农业生产提供的是技术保障和技术创新，为了确保我国的农产品能够实现自给自足并能满足出口要求，我国的农业必须不断创新发展，农业的发展还能促进农民增收，农民增收有利于提高农民的生活水平，有利于我国社会的稳定和发展。物联网技术是利用现代化的通信技术手段对农业生产进行跟踪和监控管理。在以前我国的农民主要是通过自己的经验进行农业种植，我国的农业专家也主要是通过人工测量和人工种植试验田的方法收集农业信息。这不仅要消耗大量的人力和物力，而且还非常消耗时间，整体效率很低，而且受多种不确定因素的影响，准确度也很低。但是自从采取了物联网技术之后，应用无限传感器收集信息不仅降低了人力、物力消耗，而且准确度和效率都得到了提高。众多的传感器节点组合在一起就形成了一张功能各异的监控网络，能够及时发现农业生产中存在的问题，并准确指出问题发生的位置，分析问题发生的原因，这样就可以不断提高农业生产的综合效益，使我国的农业不断发展和进步。

1智慧农业发展的现状分析

智慧农业是我国农业发展的一个新的方向，区别于传统农业的主要依靠人力和经验的种植方法，智慧农业更倾向于收集和整理农业生产中的宝贵经验，通过物联网技术将这些有效信息进行整合和分析，然后共享。这样做可以大大地提高农业生产的效率，促进农业的现代化发展。

11农业基础设施现代化现状

我国一直都在关注农业发展，尤其是对于基础设施方面的建设更是尤为关心，现在因为政府的重视和支持，农业设施不断改建，我国的农田灌溉设施更加完善，农业电网设施也更加完备，农村的水利设施也得到了完善，我国的农业基础设施建设已经由量的进步变成了质的发展，可以说基本实现了农业生产的现代化。但是不足之处是，东西部的发展还存在着一定的差距，东方的农业发展由于地理和自然条件的先天优势，而且在基础设施建设方面也优于西部，所以东部的发展还是要快于西部。现在我国还在不断打造更加现代化的农业生产，只要我们不断地按照国家的指导执行，在国家的扶持下一定会使农业得到更陕、更好的发展。

12物联网技术在农业中的应用现状

现在网络已经不再是城市的专属，很多村镇都已经引入了互联网，一些发展较快的村镇甚至实现了光纤网络。现在可以说是，村村有电话，村村有限电视入户，基本上实现了网络普及。这也为我国的物联网技术在农业中的运用提供了基础。从种植到收获到销售整个的流程记录和研究农业产品的信息，同时还通过物联网技术对农业的农田、土壤和水利等进行合理的分析和分配，达到效率的最大化。

13物联网技术在农业应用中存在的问题

虽然物联网技术已经在农业生产中得到了应用并起到了重要的作用，但是仍然有一些问题存在。首先，我国的信息化由于受到各种条件的限制并没有得到全面普及，有些农村的基础设施还不够完善，虽然这项技术可能取得了试点的成功，但在普及的过程中受到了限制。除了基础设施方面的力度不够，还有就是农村缺乏专业的农业人才，人们的就业观往往是向往城市的繁华，很少有人才会回到农村，这也是我国农业难以得到发展的一个非常重要的影响因素。还有一点就是技术层面的因素，由于我国的农村宽带技术还不是很完善，所以缺乏信息技术层面的支撑，这也是造成物联网技术难以在农业生产中全面普及的一个重要问题。

14新技术推广应用不足

现在的物联网技术在智慧农业方面的应用还包括对农业新技术的推广应用工作。这项新型技术虽然受到了国家的重视和重点扶持，但是由于现在各地还是处在一个初级的摸索阶段，所以还是会遇到很多问题。比如各地的农业生产现状不同、网络普及程度不同、人才和技术水平不同，这些都造成了新技术的推广受到了限制。而且有的运营商为了获得利益的最大化，往往会对资源的分享设置障碍，这样会造成访问受限和信息共享不畅通等问题，甚至农民需要对新技术进行购买，大大增加了农民的经济负担，这样做也大大地阻碍了农业新技术的推广和普及，同时也会打消农民学习新技术的积极性，影响我国智慧农业发展方案的实施。

2从物联网技术方面对智慧农业进行的方案设计

21物联网技术的指导思想

我们要通过以点带面的方法对物联网技术实施试点应用，然后针对各地的不同情况，进行符合地区特色的规划和实施。我们要以增加农业产品的产量、提高农业产品的质量、不断增加农民的收入为动力，不断构建物联网，收集和推广各项农业生产方面的知识和技术，实现农业生产各项资源的有效整合，把农业生产的产业链进行横向和纵向的延伸发展，同时也有利于促进我国农业的可持续发展，提高我国农业的现代化水平，加快我国农业和国际化接轨的速度。

22物联网技术的方案架构

在此过程中我们不要进行不必要的浪费，要秉承节约成本的原则，根据现在的资源进行收集和整理工作，不断进行资源的整合工作，然后通过物联网共享信息资源，在农业生产的过程中不断进行研发，通过研发的技术再反过来促进生产，达到良性的循环。 智慧农业物联网并不是一个个独立的模块，而是有着自己的方案架构，主要是由田间管理框架、水文管理框架、种子管理框架、气象管理框架、流转管理框架、虫害管理框架、农药管理框架、农机管理框架、物流管理框架、加工管理框架和电力管理框架等众多的组织框架构成的。这样几个框架结构分成几个重要的模块，对我国的农业生产技术进行分类，促进我国的农业技术发展，可以不断提高我国农业人才的技术能力和我国农业的可持续发展。物联网为农业生产提供了安全、可靠的网络运行环境，使我国农业的各项数据和信息都能得到有效的共享。在构建这个方案框架的过程中，还需要国家和政府给予大量的支持才能够完成这项复杂的工程。

23物联网技术的组织保障

对于物联网这项技术，我们必须进行好规划和顶层的设计。这对技术的要求很高，涉及的技术层面也比较广，所以为了实施好资源的收集整理和共享，就必须强化顶层设计，不能出现重复建设的浪费现象。必须投入大量的人力、物力研究这个课题，要不断发展人才并且通过这些技术人才的研究做好农业物联网各方面的制定工作，一定要建立完善的组织保障。相关的政府部门也应该成立专门的工作小组，对这项工作中遇到的问题及时跟踪和解决，不断地对出现的问题进行协调，保证物联网技术的实施能够顺利进行。

24物联网技术的人才培养

目前，我国物联网技术发展受到限制，还有一个重要的影响因素是缺乏相关的人才。物联网技术的人才本来就很缺乏，农业方面的人才更是紧缺。所以现在的当务之急是要联合各大高校和科研机构培养这方面的人才。这些人才不仅要精通物联网技术，还要懂农业生产方面的知识和技术。我国可以组织人员对这些人才进行集中培训，并且根据实际需要为这些人才提供进修条件，使他们能不断地更新和发展技术。除了物联网技术的人才培养，还要加强农业生产人员的培养，这些人才要懂农业技术，还要能掌握简单的物联网技术，这样才能够自主地从物联网上获得自己想要的信息和技术知识，不断促进农业的现在化发展。我国可以建立对这些人才的鼓励机制，对农业现代化做出贡献的人员可以获得相关的奖励，以此激励他们更好地进行农业生产技术的研发和共享。

3结语

综上所述，通过对我国农业发展现状和我国农业信息化程度的分析可以得出结论，我国必须通过物联网技术的实施来促进智慧农业的发展。在我国的农业现代化发展进程中，各级政府都应该对智慧农业和物联网技术引起足够的重视，并且根据各地区的实际情况和各地区农业发展的实际程度加强对物联网技术的实施。这项技术是我国实现农业大数据发展的一项重要途径，一定能促进我国农业向着集约化、科学化、标准化和信息化发展。可以说物联网技术就是一项对于农业生产领域的重要改革，是促进我国农业向着智慧农业发展的必经之路。物联网是一个无处不在的网络，它可以对信息进行收集和智能化的处理，可以将海量的信息进行存储和提取，可以有效地提高我国农业生产技术的交流和发展，可以帮助农民解决在生产中遇到的实际问题。相信在这项科学技术的帮助下，一定可以实现我国农业的全面现代化，这也需要大家的共同努力。


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随着第四次工业革命的快速发展，信息科学技术和多领域科学技术深度融合，诱发新的产业技术革命。新一代信息 科技 与农业的深度融合发展，孕育了第三次农业绿色革命——农业的数字革命，使农业进入了网络化、数字化、智能化发展的新时代。

在农业数字革命的推动下，世界农业产生了两大变革：一是产生了以 智慧农业 为代表的新型农业生产方式，让农业生产更加“智慧”、更加“聪明”；二是促进了 农业数字经济 发展，激活了“数据要素”的价值潜能，赋能数字农业农村新发展。

2020 年中央一号文件《中共中央国务院关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见》再次对智慧农业的发展给出了指导：“依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能（AI）、第五代移动通信网络（5G）、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用”

智慧农业是依托互联网技术、大数据以及远程监控等现代高 科技 对传统农业进行科学化管理，在农业经营与管理的过程中实现资源消耗最低、环境破坏最少，进而实现农业生产成本的降低，实现农业现代化、智能化发展。智慧农业是农业发展的高级阶段，也是农业发展的必然趋势，从管理学角度而言，智慧农业的生产率及能源使用效率更高。

近10来，美国、英国、德国、加拿大、日本、韩国等农业发达国家高度关注智慧农业的发展，从国家层面进行战略部署，积极推进 农业物联网、农业传感器、农业大数据、农业机器人、农业区块链 等智慧农业关键技术的创新发展。

2015年，加拿大联邦政府预测与策划组织发布了《MetaScan3：新兴技术与相关信息图》，指出土壤与作物感应器（传感器）、家畜生物识别技术、农业机器人在未来5-10年将颠覆传统农业生产方式。日本2015年启动了“基于智能机械+智能IT的下一代农林水产业创造技术”项目，核心内容是“信息化技术+智能化装备”。

2017年，欧洲农机工业学会提出了“农业40（Farming40）”计划，强调智慧农业是未来欧洲农业发展的方向。

2018年，美国科学院、美国工程院和美国医学科学院联合发布《面向2030年的食品和农业科学突破》报告，重点突出了传感器、数据科学、人工智能、区块链等技术发展方向，积极推进农业与食品信息化。美国NSTC“国家人工智能研发战略计划”中，将农业作为人工智能优先应用发展的第10个领域，资助农业人工智能 科技 的中长期研发；美国农业部“2018-2022年战略规划”中，突出了农业人工智能、自动化与遥感技术的应用。

根据国际咨询机构（Research andmarket）分析，2019年全球智慧农业市值167亿美元，2027年将达到292亿美元，2021-2027年全球智慧农业市值年复合增长率（Compound annual growthrate，CAGR）将达到97%。

目前，国际上以美国为代表的大田智慧农业、以德国为代表的智慧养殖业、以荷兰为代表的智能温室生产以及以日本为代表的小型智能装备业，均取得巨大进步，形成了相对成熟的技术与产品，而且还形成了商业化的发展模式，为我国发展智慧农业提供了可借鉴的经验。

我国2014年提出“智慧农业”的概念，与美国相比落后大约30年。我国农业上应用信息技术起步较晚但发展较快。由于我国区域间经济发展不均衡，智慧农业在不同地区发展差异较大，东部地区因地理优势和经济因素在智慧农业发展上取得了显著成果，西部地区山区多，发展相对较慢，并且还存在原始的传统农业。我国智慧农业的发展在2009-2015年进入缓慢增长期，2016-2020年进入快速增长期。

我国智慧农业科学研究在实验室中的进展迅速，但在实际应用中进展缓慢，并且依托现代化农业设施的发展，主要集中在农田改造、水利设施、电力设施等方面。部分地区发挥其独特优势，尽管总体经济落后。

2016 年，新疆地方政府大力倡导智慧农业概念，新疆生产建设兵团利用智能专家系统与专家智慧库等技术在呼图壁县红柳塘示范园区进行棉花种植生产布局，并重点建设了“123工程”，因地制宜，大大推进了当地棉花产业体系的快速发展。

近年来，浦东新区在智慧农业发展中成果显著。第一，初步建立了智慧农业发展体系，建立了大数据中心、智慧农业工作机制和研发平台；第二，建立“农民一点通”和“惠农通”等服务平台，加强对农民生产技术上的指导；第三，建立了田间档案记录及二维码管理的农产品监控与追溯系统，及时记录农产品生产过程中的播种、施肥、施药等各种数据，为农产品的质量安全提供保障；第四，物联网建设试点初步建立，现有19家智慧农业示范基地，主要利用传感器在大棚中运用“水肥一体化”技术进行生产；第五，推动智慧农业发展的同时带动了一批高 科技 企业，例如：上海孙桥农业园区、多利农庄等。

2020年，广东建立了以政府为引的投资引入民间资本，通过“1+4+N”模式发展智慧农业，即以“基础设施、平台载体、龙头企业和新型农民”为核心要素，优先在农业生产经营管理及农产品质量安全等N个场景和领域进行推广应用，获得了良好的效果。

目前，从我国农业生产模式及农民文化素质角度来看，智慧农业存在应用难题。由于我国农村人均占地少且文化素质不高，大部分农业生产采用包干到户及分散经营的小农生产，因此在模式上和技术上存在推广难题。

比如，想要实现农业生产转型发展智慧农业的农户只能自己出资购买相应的设备及软件服务，这一方面将给农民带来较大的经济压力，另一方面也会提升农民的生产经营风险。同时，对于新兴互联网技术而言，我国在应用方面还未实现标准规范化发展，许多传感器、智能设备及机械设备之间无法形成数据信息共享，致使不同厂家的产品只能独立化运营，无法形成规模化发展，同样不利于智慧农业的发展。

其次，在农业数据共享方面，不仅我国农村地区信息化建设成熟度不同，导致无法建成健全的农业信息数据共享平台。同时，由于我国农业统计数据部门较为且各部门的信息化发展程度与技术也存在差异性，进一步加剧了农业数据共享体系建设。具体发展问题包括：不同农业数据统计部门根据自身需求搜集和计算数据，缺乏统一的体系规划，致使农业数据重复获取或者存在数据空白问题；农业数据平台网站较多，但是每个平台之间界限不清，底层架构的不同导致数据无法实现共享。

随着新技术和新方法的进步，智慧农业所涉及的元件更加微型化、功能也更加多样化，为智慧农业的发展打下了良好的基础；传感器等微型元件的低廉化，使智慧农业的发展更为迅速。智慧农业不是简单的把智能农机搬运到农村作业，还需要一个“智慧乡村”及其完善系统的基础设施和服务保障。在国家政策的支持下农村地区信息化程度越来越高，农民重视文化的观念越来越强烈，相信智慧农业将会迎来更好的发展期

当前，我国正处于向第二个一百年奋斗目标迈进入 历史 关口，大力发展智慧农业，对变革传统农业生产方式，大幅度提高农业资源利用率和生产效率，实现农业高质量发展具有重要作用，对“全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化”具有重大意义。

参考资料

百度百科——智慧农业

《 中国农业文摘·农业工程 2021年第6期 —— 智慧农业的发展现状与未来展望 》

《 农业经济  2021/10 —— 我国智慧农业的发展困境与战略对策 》

《 现代农业研究26卷 —— 智慧农业发展现状及前景分析 》

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依托部署在农业生产现场的各种传感节点，农业物联网以及无人农业器械的配合是智慧农业的解决方案。因此极飞科技推出了一系列的产品例如：智慧农业管理平台，极飞物联网，农机自动驾驶系统，植保无人机，自动数据传输设备等等来解决类似智能温室大棚，大型农田里的水肥一体化，土壤里的病虫害。极飞可以在水果、蔬菜、茶叶和中药材等产业的生态农产品项目实施地区，通过安装土壤墒情、环境气候等农业物联网监测设备，实现对作物长势、环境条件、病虫害发生情况等信息的实时监测，监测数据实时传输到农业物联网云平台，通过计算机、智能手持终端和物联网终端等设备，实现气象、土壤等信息的查看、时空物联的远程精准控制。也可为企业以及农户提供农技指导、农业病虫害预警、农产品质量溯源等相关服务。通过智能化控制，减少劳动力及农资投入，提高农业生产效率。数据的积累还可为农业专家对各类农作物构建生产模型提供数据保障，为政府中心以及主管部门宏观监管决策提供数据支撑。

了解更多智慧农业解决方案，可以点击智慧农业解决方案：农业物联网系统

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

知网阅读

[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。

知网阅读

[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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实时监测功能
通过传感设备实时采集温室（大棚）内的空气温度、空气湿度、二氧化碳、光照、土壤水分、土壤温度、棚外温度与风速等数据；将数据通过移动通讯网络传输给服务管理平台，服务服管理平台对数据进行分析处理。
远程控制功能
针对条件较好的大棚，安装有电动卷帘，排风机，电动灌溉系统等机电设备，可实现远程控制功能。农户可通过手机或电脑登录系统，控制温室内的水阀、排风机、卷帘机的开关；也可设定好控制逻辑，系统会根据内外情况自动开启或关闭卷帘机、水阀、风机等大棚机电设备。
查询功能
农户使用手机或电脑登录系统后，可以实时查询温室（大棚）内的各项环境参数、历史温湿度曲线、历史机电设备 *** 作记录、历史照片等信息； 登录系统后，还可以查询当地的农业政策、市场行情、供求信息、专家通告等，实现有针对性的综合信息服务。
警告功能
警告功能需预先设定适合条件的上限值和下限值，设定值可根据农作物种类、生长周期和季节的变化进行修改。 当某个数据超出限值时，系统立即将警告信息发送给相应的农户，提示农户及时采取措施。
农业物联网区域试验工程工作方案
为贯彻落实党的十八大精神，切实促进工业化、信息化、城镇化和农业现代化同步发展，充分利用现代信息技术改造传统农业，不断提高农业资源利用率和劳动生产率，推动农业发展向集约型、规模化转变，提升农业现代化水平。农业部决定启动农业物联网区域试验工程（下称区试工程），选择有一定工作基础的天津、上海、安徽三省市率先开展试点试验工作。为确保区试工程顺利进行，制定如下方案。一、实施农业物联网区域试验工程具有重要意义　当前，我国农业现代化进程明显加快，但也面临着资源、环境与市场的多重约束，保障粮食安全、食品安全、生态安全的压力依然存在，确保农民稳定增收的任务越来越重。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。（一）实施区试工程，有利于把握物联网等信息技术的特点及在农业领域的应用规律，探索形成农业物联网发展模式。信息技术是新生事物，是多种学科技术的集成，兼具系统性和整体性。农业是个古老产业，兼具地域性、季节性和多样性，这就决定了信息技术改造传统农业的复杂性和艰巨性。实施区试工程，研究物联网技术在不同产品、不同领域的集成、组装模式和技术实现路径，逐步构建农业物联网应用模式，促进农业物联网基础理论研究、适用技术和产品研发，探索构建国家农业物联网标准框架体系及相关公共服务平台，将为推动农业物联网产业大发展奠定坚实基础。（二）实施区试工程，有利于积累农业物联网应用经验，促进农业物联网科学发展。目前，我国农业物联网应用尚处于尝试性起步阶段，整体应用水平和建设规模明显落后于电力、医疗、环保等其它行业。各地农业物联网应用示范基本呈各自为战、散兵游勇式发展，点多面广，严重缺乏顶层设计，为示范而示范的现象较普遍，重复投入问题较突出，可持续发展商业模式较少。实施区试工程，有利于逐步理清发展思路、明确发展方向和重点，为全面、整体、系统推进农业物联网积累经验。（三）实施区试工程，有利于调动地方农业部门积极性，整合各方力量共同推进农业物联网应用。虽然一些地方农业部门发展农业物联网的积极性较高，但由于缺乏稳定投入，系统推动的后劲明显不足，一定程度上影响了农业物联网效果发挥和长远发展。实施区试工程，不仅有利于调动地方农业部门积极性，更重要的是通过政府工程项目的示范、引导和带动，能够促进社会各方资源整合、形成合力，共同推进农业物联网发展。二、目标和重点任务　（一）工程目标。开展农业物联网应用理论研究，探索农业物联网应用主攻方向、重点领域、发展模式及推进路径；开展农业物联网技术研发与系统集成，构建农业物联网应用技术、标准、政策体系；构建农业物联网公共服务平台；建立中央与地方、政府与市场、产学研和多部门协同推进的创新机制和可持续发展的商业模式；适时开展成功经验模式的推广应用。（二）总体思路。按照“统一规划、系统设计、领域侧重、统分结合、整体推进、跨越发展”的总体思路组织实施。遵从“先集中规划后分区试验，先集中建平台后组装集成，先试点试验、积累经验后推广应用”的指导思想分步推进实施。在系统规划设计的同时，支持天津、上海和安徽根据各自经济、社会及农业发展水平和产业特点，分别以设施农业与水产养殖、农产品质量安全全程监控和农业电子商务推进、大田粮食作物生产监测为重点领域开展试验示范，力图探索形成农业物联网可看、可用、可持续的推广应用模式，逐步构建农业物联网理论体系、技术体系、应用体系、标准体系、组织体系、制度体系和政策体系，并在全国范围内分区分阶段推广应用。（三）重点任务一是研究和部署农业物联网公共服务平台。面向农业物联网重大行业应用，重点突破多源信息融合、海量信息分布式管理、智能信息服务等关键技术，构建农业物联网公共服务平台，开展面向农业资源规划与管理、生产过程精准管理、农产品质量安全溯源等领域的共性的服务。二是研究和制定一批农业物联网应用行业标准。联合产学研用单位，研究和编制农业领域条形码（一维码、二维码）、电子标签（RFID）等的使用规范，制修订一批农业物联网传感器及传感节点、数据采集、应用软件接口、服务对象注册以及面向大田、设施农业、农产品质量安全监管应用等方面标准。三是中试和熟化一批农业物联网关键技术和装备。围绕区域主导产业，重点中试和熟化动植物环境（土壤、水、大气）、生命信息（生长、发育、营养、病变、胁迫等）传感器，研制成熟度、营养组分、形态、有害物残留、产品包装标识等传感器，开展农业物联网技术和装备的系统引进和自主研发，加强动植物生长过程数字化监测手段、模型研究，突破农业物联网的核心技术和关键技术。四是形成一批可推广的技术应用模式。针对设施农业与水产养殖、农产品质量安全、农业电子商务、大田粮食作物生产等的监测监控，分别研发系列专用传感、传输、控制等设备，开发相应的软件和管理信息系统，从而构建全程技术体系及可持续发展机制。五是培育农业物联网产业。按照引进消化吸收再创新的思路，围绕农业物联网的感知识别、数据传输、数据处理、智能控制和信息服务等环节，积极引导和推进农业物联网设备制造、软件开发及相关服务，培育一批农业物联网产业化研究基地、中试基地和生产基地，促进农业物联网新兴产业发展。六是强化政策措施研究。总结区试工程经验，研究提出促进农业物联网应用推广的政策建议，积极推动相关政策措施出台，营造农业物联网发展的良好环境。三、试验布局　围绕天津、上海和安徽农业特色产业和重点领域，统筹考虑行业及产业链布局，逐步实现物联网技术在农业全产业链的渗透和试点省市的整体推进。（一）天津设施农业与水产养殖物联网试验区天津毗邻北京，经济和交通条件好，区位优势明显。设施农业发达，目前拥有高标准设施农业面积60万亩，水产养殖面积62万亩，规模化水产养殖小区55个，蔬菜和水产品自给率高。试验重点是在现代农业示范基地、龙头企业、农民专业合作社和水产养殖小区等开展设施农业与水产养殖物联网技术应用示范，探索不同种类农产品、不同类型农业生产经营主体农业物联网应用模式；开展农产品批发市场物流信息化管理，探索利用信息技术构建新型农产品流通格局，有效减少交易环节，提高交易效率。一是设施农业与水产养殖环境信息采集技术产品集成应用。选择现代农业示范基地、龙头企业、农民专业合作社和水产养殖小区，探索不同种类农产品、不同类型农业生产经营主体农业物联网技术应用模式及可持续商业模式。二是设施农业生命信息感知技术引进与创新。积极引进消化吸收国外先进的作物生命信息感知技术和设备，实现农作物径流、叶面温度、蒸腾量等作物关键生理生态信息在线获取，实现即时灌溉决策与在线营养诊断。三是设施蔬菜病虫害和水产病害特征信息提取与预警防控。融合设施环境、视频、动植物生命感知信息，引进创新设施农业病虫害和水产主要病害特征信息提取技术，实现设施农业主要作物的重点病虫害和水产主要病害信息实时提取与预警、事前防治与控制。四是探索设施农业物联网应用平台与服务模式。集成现有农业信息服务系统，构建设施农业物联网集成应用服务平台，面向农业主管部门、生产基地、农民专业合作社、基层农技人员、农户等提供多渠道、内容丰富的设施农业与水产养殖物联网应用服务；总结形成可持续、可推广的设施农业与水产养殖物联网应用服务模式。五是农产品交易流通平台。以天津韩家墅海吉星农产品批发市场为主体，综合利用物联网等现代信息技术，开展农产品质量追溯，实现物流、配送、仓储高效管理，并依托深圳农产品股份有限公司分布在全国的26个农产品批发市场，探索构建“产地装车、销地卸车、网上交易撮合、单品种全国互联互通”的新型农产品流通格局。（二）上海农产品质量安全监管试验区上海是国际化大都市，农产品主要依靠外阜输入，保证农产品质量安全是一项重大民生工程，探索应用物联网技术开展农产品质量安全监管试验，对确保大中城市食品安全具有普遍意义。试验重点是农产品（水稻、绿叶菜、动物及动物产品）生产加工、冷链物流和市场销售等环节的物联网技术应用，借助无线射频识别技术和条码技术，搭建农产品监管公共服务平台，实现对农产品生产、流通等环节全过程智能化监控，有效追溯农产品生产、运输、储存、消费全过程信息。一是建设农产品安全生产管理物联网系统。集成无线传感器网络，研究生产环境信息实时在线采集技术，研究生产履历信息现场快速采集技术，开发农产品安全生产管理物联网系统，实现产前提示、产中预警和产后反馈。二是建设农业投入品监管物联网系统。在农业生产环节，建立水稻、绿叶菜等农产品田间 *** 作电子化档案，对农业投入品进行规范管理，做到来源清楚，领用清晰，用量明确。三是农产品冷链物流物联网技术引进与创新。引进、消化国外农业物联网先进技术，在消化吸收相关技术基础上，研制集多种传感器、车辆定位、无线传输于一体的冷链物流过程监测设备，力争在稳定性、可靠性、低成本和低能耗方面有进展。开发农产品冷链物流过程监测与预警系统，实现基于物流过程的实时化监测与智能化决策。四是农产品全程质量安全监管物联网应用平台构建与服务模式创新。构建农产品质量安全监管综合数据库，开发农产品质量安全监管物联网应用平台，提供从农田到餐桌为主线的物联网综合应用服务，实现以追溯为核心的多方式溯源服务。培育农业物联网应用示范基地、示范企业与工程技术研究中心。积极探索商业化服务模式。五是农产品电子商务平台应用示范。以农产品电子商务平台建设为突破口，重点支持农产品电子商务与农产品追溯系统的深度融合，加快建设和推广从农产品生产至终端销售全程追溯的应用系统，搭建农产品产销服务信息平台。（三）安徽大田生产物联网试验区安徽是典型的农业大省，对保障国家粮食安全具有重要意义。试验以大田作物“四情”（苗情、墒情、病虫情、灾情）监测服务为重点，通过远程视频监控与先进感知相结合的农情数据信息实时采集、高效低成本信息传输和计算机智能决策技术的集成应用，实现大田作物全生育期动态监测预警和生产调度。一是建设大田作物农情监测系统。基于传感网数据采集，集成开发大田作物农情监测系统，实现对农田生态环境和作物苗情、墒情、病虫情以及灾情的动态高精度监测。二是建立基于感知数据的大田生产智能决策系统。基于信息采集点感知数据，集成农业生产管理知识模型，开发大田生产智能决策系统，实现科学施肥、节水灌溉、病虫害预警防治等生产措施的智能化管理。三是建立基于物联网的农机作业质量监控与调度指挥系统。在粮食主产区，基于无线传感、定位导航与地理信息技术，开发农机作业质量监控终端与调度指挥系统，实现农机资源管理、田间作业质量监控和跨区调度指挥。四是构建集成于12316平台的大田生产信息综合服务平台。以12316平台为基础，集成现有信息资源和各类专业服务系统，构建大田生产信息综合服务平台，为农情监测、生产决策、农产品质量安全管理、农机调度、市场监测预警等农业生产经营活动提供全方位的信息服务。五是大田生产物联网技术应用示范区建设。在小麦、水稻等主产县（市、区）建设大田生产物联网技术应用示范区，开展“四情”监测预警、农业生产管理、农机作业调度等物联网技术应用示范，探索物联网在大田作物生产上的技术应用模式和机制。六是探索农业物联网应用模式。在设施蔬菜、畜牧、渔业、茶叶、水果等产业，依托国家级、省级现代农业示范区、龙头企业，省级农民专业合作社示范社和规模种养殖场开展农业物联网应用试点，探索适合不同种类农产品、不同类型农业生产经营主体的农业物联网应用模式。四、条件保障（一）加强组织领导。为有序、高效推进区试工程任务，必须建立强有力的组织保障。区试工作由农业部农业信息化领导小组统一领导，组建区试工程技术专家组，由国家有关科研、教育系统的专家参与，负责研究制定区试工程总体技术解决方案，指导区试工程建设，研究和突破关键技术，制定农业物联网相关标准等。试点省市要成立以分管省市领导为组长、农业部门主要负责同志为副组长、涉农部门为成员的领导小组及技术专家组，负责推进本省区试工程。（二）明确工作分工。农业部负责组织制定区试工程总体实施方案，统筹推进区试工程，组织专家开展农业物联网应用理论、标准规范、共性技术和设备研究与熟化工作，构建农业物联网公共服务平台，开展应用模式及经验推广；试点省市领导小组及农业主管部门负责制定本地区实施方案、落实配套经费、推进区试工程及技术成果的示范与推广、加强资金监管及提高补助资金使用效益等工作。（三）确保稳定投入。要按区试总体方案安排，建立稳定的投入机制，以确保区试工程整体、稳步推进。农业部负责监督中央补助资金使用。试点省市要按不少于1:1的比例落实配套资金，并制定相应资金管理办法；注重积极引导有关IT企业和有实力的农业生产经营主体投资参与区试工程，逐步形成多元化投资格局。注重商业模式的培育，探索可持续发展机制。

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。

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