我国有哪些与“三农”相关的试点政策？未来方向是什么？

我国有哪些与“三农”相关的试点政策？未来方向是什么？

实现乡村振兴，重点在于推进土地三权分置改革创新，指导和推动资产向农村农业集中化，完成农业产业化、系统化、智能化和现代农业的优化结构，推动与二三产业融合发展，切实提高土地资源产出效益和融资能力。土地革命一直是“三农”改革创新关键！特别是土地经营权、承包权改革。目前推行“三权分置”并行处理，有益于明确土地产权关联，能够更好地维护保养农民集体、承揽农民、运营主体的利益；有益于推动土壤资源合理安排，搭建新型农业经营体系，发展趋势形式多样适度规模经营，提升土地产出率、劳动效率和资源应用效率，促进农业现代化。

在我国城镇发展不均衡，乡村发展不充分的现况亟待解决，具体表现在城乡居民收入肯定差别逐渐增加，城镇基础建设差别显著，文化教育、诊疗资源分配不均衡等多个方面。对比“产业兴旺、生态宜居、乡风、治理有效、生活美好”目标，去年以来，全国各地频多管齐下，找寻新时期推动乡村振兴的路线与方法。新时期全国各地应持续采用多种多样途径、多种多样方式，摸索出合适地方特色的乡村振兴之路。深入推进互联网技术 现代化农业，运用物联网技术、云计算技术、大数据技术、移动互联网等多媒体技术，促进农业全产业链升级改造。互联网技术 农牧业于电子商务来讲，扩展了发展机会。各种电子商务注重“农业产品网上卖”巨大的市场潜力，切实发挥分别优点，在农业领域大展身手。

现今小农户农业生产生产过程，早已无法满足大家日常日常生活的需求，独立的农产品没法换到更加好的经济效果。年青人纷纷开始在外打工，大多数导致现在新土地不能正常的耕地。中国现在就激励农村土地流转的方式去容许个人和机构来运转农民的土地，开展产业化、集团式、机械自动化的农业，更多运用机械作业，给予生产主力，提升利用系数大一点的产出率。

农户农村土地流转后，就能安心的到外面打工赚钱或做买卖自主创业。依然有一笔农村土地流转金收入，一点不危害你在那边工作，在日后农村的发展中，绝大多数农村土地流转或种植合作社的运营模式会不断涌现，农业生产生产过程也逐步的迈向机械自动化、智能化，因此在农业上便会用工越来越少，机械化水平就更为普及化。

一、“互联网+”对于我国农业现代化的影响深远

改革开放以来，我国经济高速发展，为农业现代化积聚了丰厚的物质条件和技术基础。然而，千百年来一家一户的小农生产从业人员数仍然占我国农业人数80%以上，并且在短时间内很难改变，这严重阻碍了我国现代农业发展。

“互联网+”开创了大众参与的“众筹”模式，对于我国农业现代化影响深远。一方面，“互联网+”促进专业化分工、提高组织化程度、降低交易成本、优化资源配置、提高劳动生产率等，正成为打破小农经济制约我国农业农村现代化枷锁的利器;另一方面，“互联网+”通过便利化、实时化、感知化、物联化、智能化等手段，为农地确权、农技推广、农村金融、农村管理等提供精确、动态、科学的全方位信息服务，正成为现代农业跨越式发展的新引擎。“互联网+农业”是一种革命性的产业模式创新，必将开启我国小农经济千年未有之大变局。

“互联网+”助力智能农业和农村信息服务大提升。智能农业实现农业生产全过程的信息感知、智能决策、自动控制和精准管理，农业生产要素的配置更加合理化、农业从业者的服务更有针对性、农业生产经营的管理更加科学化，是今后现代农业发展的重要特征和基本方向。“互联网+”集成智能农业技术体系与农村信息服务体系，助力智能农业和农村信息服务大提升。

“互联网+”助力国内外两个市场与两种资源大统筹。“互联网+”基于开放数据、开放接口和开放平台，构建了一种“生态协同式”的产业创新，对于消除我国农产品市场流通所面临的国内外双重压力，统筹我国农产品国内外两大市场、两种资源，提高农业竞争力，提供了一整套创造性的解决方案。

“互联网+”助力农业农村“六次产业”大融合。“互联网+”以农村一二三产业之间的融合渗透和交叉重组为路径，加速推动农业产业链延伸、农业多功能开发、农业门类范围拓展、农业发展方式转变，为打造城乡一二三产业融合的“六次产业”新业态，提供信息网络支撑环境。

“互联网+”助力农业科技大众创业、万众创新的新局面。以“互联网+”为代表新一代信息技术为确保国家粮食安全、确保农民增收、突破资源环境瓶颈的农业科技发展提供新环境，使农业科技日益成为加快农业现代化的决定力量。基于“互联网+”的“生态协同式”农业科技推广服务平台，将农业科研人才、技术推广人员、新型农业经营主体等有机结合起来，助力“大众创业、万众创新”。

“互联网+”助力城乡统筹和新农村建设大发展。“互联网+”具有打破信息不对称、优化资源配置、降低公共服务成本等优势，“互联网+农业”能够低成本地把城市公共服务辐射到广大农村地区，能够提供跨城乡区域的创新服务，为实现文化、教育、卫生等公共稀缺资源的城乡均等化构筑新平台。

二、“互联网+农业”发展中面临的主要挑战

如何持续、稳健地推动“互联网+农业”高效发展，需要对“互联网+农业”发展中面临的主要挑战保持清醒认识、高度关注和审慎思考。

(一)“互联网+农业”发展战略选择挑战

“互联网+农业”是借助现代科技进步实现传统产业升级的全新命题，是保障国家粮食安全和推动现代农业建设的重要手段，蕴含着重大的战略机遇和广阔的发展空间。

然而，在缺少顶层设计的情况下，“互联网+农业”一哄而上、各自为政的局面无法避免，非常容易形成片面性、局部性的发展态势，不利于“互联网+农业”的整体推进、协调发展，“互联网+农业”对经济社会的影响将大大折扣。

因此，亟需制定我国“互联网+农业”发展战略规划，从战略高度推动“互联网+农业”发展，形成统一谋划、稳步实施的推进格局，将“互联网+农业”打造为能够切实推动国家经济社会持续、高效、稳定发展的新引擎。

(二)“互联网+农业”发展基础设施的挑战

“互联网+”是一次重大的技术革命创新，必然将经历新兴产业的兴起和新基础设施的广泛安装、各行各业应用的蓬勃发展两个阶段。“互联网+农业”亦将不能跨越信息基础设施在农业农村领域大范围普及的阶段。

然而，就目前来讲，农村地区互联网基础设施相对薄弱，农村仍有5万多个行政村没有通宽带，拥有计算机的农民家庭比例不足30%，农村互联网普及率只有275%，还有70%以上的农民没有利用互联网。另外，农业数据资源的利用效率低、数据分割严重，信息技术在农业领域的应用大多停留在试验示范阶段，信息技术转化为现实生产力的任务异常艰巨。农业农村信息基础设施薄弱，对“互联网+农业”的快速发展形成了巨大的挑战。

(三)“互联网+”与现代农业深度融合的挑战

移动互联网、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术发展迅猛，已经实现了与金融、电商等业务的跨界融合。农业是国民经济的基础，正处于工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化同步”的关键时期，迫切需要推动“互联网+农业”发展。

然而，农业是一个庞大的传统产业，涉及政治、经济、社会、文化等方方面面，农业问题千丝万缕，错综复杂。如何利用“互联网+”串起农业现代化的链条，将新一代信息技术深度渗透到农产品生产销售、农村综合信息服务、农业政务管理等各环节，亟需制定一套具体的、可 *** 作的实施方案，推动“互联网+农业”高效发展。

三、政策建议

(一)顶层设计，尽快制定国家“互联网+农业”发展战略

我国应明确“互联网+农业”发展的战略地位，尽快开展针对“互联网+农业”的战略性研究。从国家层面，搞好“互联网+农业”顶层设计，研究制定“互联网+农业”健康发展的指导意见;出台“互联网+农业”产业发展规划，指导“互联网+农业”产业发展和应用示范，防止信息孤岛，推动经济社会各领域的共同开发与利用，制定“互联网+农业”技术发展路线图，实现基础领域和关键技术突破，加快推进科学和工程领域的创新;加强“互联网+农业”立法，推动农业数据开放、人才培养等，为“互联网+农业”发展创造良好环境。

(二)优先布局，推动落实农业农村信息化基础设施建设

借助“宽带中国”战略实施方案，加快推进落实农村地区互联网基础设施建设，重点解决宽带村村通问题，加快研发和推广适合农民特征的低成本智能终端，加强各类涉农信息资源的深度开发，完善农村信息化业务平台和服务中心，提高综合网络信息服务水平;同时建立国家农业大数据研究与应用中心，覆盖农业大数据采集、加工、存储、处理、分析等全信息链，面向国内外推广基于“互联网+”的农业大数据应用服务。

(三)超前谋划，设计启动“互联网+农业”十大行动计划

1、“互联网+”促进智能农业升级行动

加快实施“互联网+”促进智能农业升级行动，实现农业生产过程的精准智能管理，有效提高劳动生产率和资源利用率，促进农业可持续发展，保障国家粮食安全。

重点突破农业传感器、北斗卫星农业应用、农业精准作业、农业智能机器人、全自动智能化植物工厂等前沿和重大关键技术;建立农业物联网智慧系统，在大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖等领域广泛应用;开展面向作物主产区域、主要粮食作物的长势监测、遥感测产与估产、重大灾害监测预警等农业生产智能决策支持服务。

2、“互联网+”助力“六次产业”发展行动

加快实施“互联网+”助力“六次产业”发展行动，助力农业延伸产业链、打造供应链、形成全产业链，实现一、二、三产业融合，增加农民收入，促进农业和农村的可持续发展。

集中打造基于“互联网+”的农业产业链，积极推动农产品生产、流通、加工、储运、销售、服务等环节的互联网化;构建“六次产业”综合信息服务平台，助力休闲农业和一村一品快速发展，提升农业的生态价值、休闲价值和文化价值。

3、“互联网+”助力农村“双创”行动

加快实施“互联网+”助力农村“双创”行动，加速农业科技成果转化，激发农村经济活力，推动“大众创业、万众创新”蓬勃发展。

积极落实科技特派员和农技推广员农村科技创业行动，创新信息化条件下的农村科技创业环境;加快推动国家农业科技服务云平台建设，构建基于“互联网+”的农业科技成果转化通道，提高农业科技成果转化率;搭建农村科技创业综合信息服务平台，引导科技人才、科技成果、科技资源、科技知识等现代科技要素向农村流动。

4、“互联网+”助力农业走出去行动

加快实施“互联网+”助力农业走出去行动，加强农业国家合作与交流，不断提升我国农业的国际地位和影响力，落实“一带一路”国家发展战略。

进一步推动“大湄公河次区域农业信息网络”项目，建立GMS各国农业信息交流的平台;充分利用中国-东盟、中国-新西兰等自贸区优势，发挥我与美国、加拿大、澳大利亚、日本和欧盟有关国家双边农业磋商机制，积极建设跨境农产品电子商务平台，打造具有国际品牌的特色优质农产品;面向在亚洲、非洲、南美洲有关国家建设农业技术交流服务平台，推动我国先进适用的农业生产技术和装备等“走出去”;构建农业投资综合信息服务平台，为农业对外投资企业提供市场、渠道、标准、制度等各种信息资料。

5、“互联网+”助力农业科技创新行动

加快实施“互联网+”助力农业科技创新行动，促进农业科研大联合、大协作，提高农业科技自主创新能力，支撑我国现代农业发展。

积极推动农业科研信息化建设，助力中国农业科学院科技创新工程，加快建设世界一流农业科研院所;与美国、日本、澳大利亚、英国、欧盟等国家和地区的农业部门、科研院所及比尔·盖茨基金会等跨国私营部门建立稳定的合作关系，构建基于“互联网+”的跨国农业科研虚拟协作网络，实现农业科技创新的大联盟、大协作，提高农业科技创新能力;加快国家农业科技创新联盟建设，构建农业科技资源共享服务平台，提高重大农业科研基础设施、农业科研数据、农业科研人才等科研资源共享水平;构建农业科研大数据智能分析平台，推动农业科技创新资源共建共享。

6、“互联网+”助力农产品电子商务建设行动

加快实施“互联网+”助力农产品电子商务建设行动，破解“小农户与大市场”对接难题，提高农产品流通效率，实现农产品增值，促进农民增收。

鼓励阿里巴巴、京东、腾讯等互联网公司积极参与农产品电子商务建设，构建基于“互联网+”的农产品冷链物流、信息流、资金流的网络化运营体系;积极推动中粮、中化等大型农业企业自建电子商务平台，推动农产品网上期货交易、大宗农产品电子交易、粮食网上交易等;加快推进美丽乡村、“一村一品”项目建设，实现优质、特色农产品网上交易以及农产品网络零售等。

7、“互联网+”助力新型职业农民培育行动

加快实施“互联网+”助力新型职业农民培育行动，培养造就有文化、懂技术、会经营的新型职业农民，为加快现代农业建设提供人才支撑。

加强新型职业农民培育教育培训体系建设，构建基于“互联网+”的新型职业农民培训虚拟网络教学环境，大力培育生产经营型、职业技能型、社会服务型的新型职业农民;积极推动智慧农民云平台建设，研发基于智能终端的在线课堂、互动课堂、认证考试的新型职业农民培训教育平台，实现新型职业农民培育的移动化、智能化。

8、“互联网+”助力农产品质量安全保障行动

加快实施“互联网+”助力农产品质量安全保障行动，全面强化农产品质量安全网络化监管，提高农产品质量安全水平，切实保障食品安全和消费安全。

积极落实《农业部关于加强农产品质量安全全程监管的意见》，推进农产品质量安全管控全程信息化，提高农产品监管水平;构建基于“互联网+”的产品认证、产地准出等信息化管理平台，推动农业生产标准化建设;积极推动农产品风险评估预警，加强农产品质量安全应急处理能力建设。

9、“互联网+”助力农业生态建设行动

加快实施“互联网+”助力农业生态建设行动，实现农业资源生态本底实时跟踪与分析、智能决策与管理，实现“一控、两减、三基本”的目标，治理农村污染，提高农业资源生态保护水平，促进农业可持续发展。

建立全国农业用水节水数据平台，智能控制农业用水的总量;建立全国农资产销及施用跟踪监测平台，智能控制化肥、农药施用量;建立全国农业环境承载量评估系统、农业废弃物监测系统，为农业循环经济提供信息支撑和管理协同，有效解决农业农村畜禽污染处理问题、地膜回收问题、秸秆焚烧问题;建立农村生产生活生态环境监测服务系统，提高农村生态环境质量。

10、“互联网+”助力智慧农村信息服务行动

加快实施“互联网+”助力智慧农村信息服务行动，实现文化、教育、卫生等公共稀缺资源的城乡均等化，破解城乡数字鸿沟难题。

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 》

想要了解更多有关农业、养殖方面的知识，赶快关注我们！带你走进更专业的技术领域。喜欢就点个关注呗！我们致力于传播农业知识，服务三农；提供农业 科技 咨询服务；生物技术的研究和推广； 科技 项目编制；农场畜牧场规划设计。

智慧农业项目名称有很多，以下是一些常见的智慧农业项目名称：
1 农业物联网
2 智慧果园
3 智慧农场
4 农业大数据
5 农业无人机
6 智慧温室
7 智慧农机
8 智慧养殖
9 农业机器人
10 农产品追溯系统
这些智慧农业项目都是利用现代科技手段，如物联网、大数据、人工智能等技术，来提高农业生产效率、降低生产成本、增加产品质量，实现农业可持续发展的目标，具有很大的发展潜力和社会意义。

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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

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。

信息发布

科研团队介绍及招聘信息、学术会议及相关活动 的宣传推广

---