江苏农林职业技术学院教务处电话 附号码及其他联系方式

一、江苏农林职业技术学院教务处联系电话和
江苏农林职业技术学院教务处联系电话为0511-87290000，该校联系地址为江苏省句容市文昌东路19号、邮编为212400。
二、江苏农林职业技术学院简介
江苏农林职业技术学院创建于1923年，90余年的历史传承，学院已发展成为以涉农专业为特色的多学科、综合型高等职业技术学院，形成了以校本部为主体，江苏农博园、江苏茶博园相呼应的“一主两翼”校园格局。

学院坐落于南京市东郊全国优秀旅游城市句容市城区，占地面积6000余亩，建筑面积47万平方米，设有农学园艺学院、风景园林学院、畜牧兽医学院、茶与食品科技学院、经济与人文学院、机电工程学院、信息工程学院、继续教育学院等8个学院，51个专业（方向），在校学生13000多人。

办学条件

师资队伍。学院现有专职教师697人。其中副高以上职称人员179人，双师型教师比例达898%，享受国务院特殊津贴专家1人，享受省政府特殊津贴人员1人,国家教学名师1人，全国模范教师1人，全国农业职业教育教学名师9人，省级教学名师5人，省十大科技标兵1人，江苏省“青蓝工程”青年学术带头人7人、骨干教师23人、科技创新团队1个、优秀教学团队1个，省“六大人才高峰”培养对象8人。拥有国家级优秀教学团队1个，省级优秀教学团队3个，省级优秀科研团队1个。

实验实训。建有江苏农博园、江苏茶博园两大校内实训基地，核心区面积5635亩，辐射区10000多亩。基地建有作物生产、园林工程、畜牧生产和食用菌生产等5个教学工场和植物工厂化育苗、植物保护、农业物联网应用等6大实训中心，建有国家南方丘陵地区牧草种子繁育基地、国家南方乡土树种良种繁育基地、江苏省现代园艺工程中心、江苏省茶业科技创新公共技术服务中心等19个重点产学研平台。现已成为融教学实训、科技研发、成果转化、科普教育及休闲旅游为一体的综合性平台。

学院建有全国职业院校技能大赛农业技能大赛比赛基地，承担全国农业技能大赛园林景观设计、新城疫抗体测定、植物组织培养、艺术插花、小动物手术、农业机械维修、种子质量检测、手工制茶、农产品检测等所有比赛项目。现有117个实验室和实训中心，教学科研仪器设备资产总值1572亿元。

办学举措

学院始终坚持农林职教的办学方向，确立了以服务“三农”为宗旨，能力培养为核心，走产学研一体化之路的办学理念和“课堂移村口、师生到田头、成果进农户、论文写大地”的践行思路，形成了鲜明的办学特色。

政校行企联动，创新办学体制机制。与句容市政府合作共建江苏农博园和江苏茶博园。与太仓市人民政府、省监狱管理局、南京市栖霞区政府、盐城亭湖区政府合作，政府出资助学、招生招工一体进行双主体育人，适岗培养农村经营管理骨干和新型职业农民。2017年，省委组织部“定制村官”班落户学院。校企合作组建职教集团，学院以“人才链、产业链、师资链、信息链和成果转化链”为纽带，以合作共赢为目标，与袁隆平农业高科技有限公司共同牵头组建了中国现代农业职教集团。作为教育部首批“现代学徒制”试点单位，与上海光明乳业集团、江苏红太阳集团、江苏亚振集团、艾贝尔宠物医院等企业合作，推进“现代学徒制”的人才培养模式改革，开办订单班，校企双主体共同培养农业生产、经营、管理和服务高素质技术技能型人才。积极开展现代职业教育体系建设，与南京林业大学、 扬州大学 、金陵科技学院开展联合培养本科层次技术技能型人才。

产学研创并举，培养技术技能型人才。立足校内实训平台，实行项目教学、课题研究、师生承包、工学交替；依托校外共建或共享型平台（如职教集团内企业平台），开展综合实训、顶岗实习、创业孵化；凭借学院草坪、苗木、茶叶、果蔬、种业等科技产业平台，推进产教结合、学研结合、创新实践、成果转化。围绕农、林、牧、农产品电子商务等创业教育板块，融合创新创业教育于人才培养全过程培养学生的职业能力和创新创业能力。

人才培养与社会服务并重，致富一方百姓。充分利用科技、人才、信息优势，积极推广新品种、新技术、新模式，服务带动区域经济发展。以科技研发平台为依托推广的草业、应时果蔬、茶业、彩叶苗木、种业等五大产业，现已被省政府确定为丘陵地区优势主导产业。以产业拉动、科技推动、企业带动、培训驱动的方式，积极投身农业科技推广主战场，努力服务带动区域经济发展。学院分别与云南普洱、新疆伊犁、西藏拉萨签订结对帮扶战略协议，开展西部对口支援工作，带动西部地区农牧产业及职业教育发展。

坚持面向国际，推进对外交流与合作。2015年10月，高层次的中法政府间的农业交流合作项目——中法农民培训中心落户学院。同时依托江苏农博园建立了中法现代农业科技示范园。与肯尼亚埃格顿大学合作，共建中非现代农业科技示范园。开办了与台湾建国科技大学办学项目。举办了肯尼亚埃格顿大学孔子学院学生培训班、印度尼西亚生物化学中学师资培训班、发展中国家农产品质量与安全研修班等各类长短期培训班，培训学员300余名。招收了70多名全日制留学生。与包括美国、法国、日本、巴西等多个国家和地区的20余所学校、教育机构建立了友好合作关系。2016年学院荣获“全国高等职业院校国际影响力50强高校”。

办学成果

学院“农科专业工学结合培养高职人才机制与模式的创新与实践”荣获国家职业教育教学成果一等奖，“建园林工作室育高职园林技术精英人才的创新与实践”获国家职业教育教学成果二等奖。

人才培养水平显著提升。学院先后建成了7个国家重点专业，7个省品牌特色专业，18个省重点专业（群），主持建设2个国家级专业教学资源库，建成了3门国家精品资源共享课程，11门省级以上精品课程，打造了1个国家级和2个省级教学团队，培养了1名国家级和4名省级教学名师。“十一五”以来，依托产业推广平台承担973、863、948等国家级科研项目72项，获得各类科技奖7项，其中神农中华农业科技进步二等奖1项。持有国家发明专利26项，拥有自主知识产权的农作物新品种35个。

我院毕业生就业率始终保持在98%以上， 2005年以来学院连续被评为“江苏省高校毕业生就业工作先进集体”，2009年被教育部表彰为“全国普通高等学校毕业生就业工作先进集体”。2015年荣膺“全国毕业生就业典型经验50强高校”。2008年被授予首批“江苏省大学生创业教育示范校”，2012年被遴选为“江苏省大学生创业示范基地”。2017年荣获“全国创新创业典型经验50强高校”、“教育部深化创新创业改革示范高校”、据历年就业蓝皮书，毕业生就业率、创业率、就业竞争力等指标在全国同类院校中均名列前茅。近3年，企业满意度均在91%以上。

服务三农效益显著。积极开展新型农业经营主体培训，年培训培养农民、农技人员2万余人次，为新疆、西藏等西部地区培训农技人员2000多人次。

学院依托专业和产业优势，始终坚持以服务三农为宗旨，推广农作物良种500万亩，建有草坪草示范基地16万多亩，推广彩叶苗木20万多亩，辐射20多个省（市），带动6万户农民致富。自2009年以来，学院实施省委省政府挂县强农富民工程，在句容、泗洪、溧阳和沭阳四县分别实施“5111”工程，即发展5大产业，推广10项实用技术、建设10个特色示范村、培训1万农民，创造了服务地方经济发展的新业绩。2016年荣获“高等职业院校服务贡献50强高校”。

示范辐射成效明显。学院现为全国农业职业教育研究基地组长单位，全国农业职业教育师资培训基地，全国农业技能大赛基地。先后举办了29期近2000人次全国师资培训班；承办了“中法农民教育”、“全国农业职业教育改革发展”、“全国草业产业发展”、“全国茶业科技创新”等高层论坛。连续六年承办全国职业院校农业技能大赛。

学院参加了教育部组织的“滇西边境片区区域发展与扶贫攻坚启动会”，与云南普洱合作，带动滇西现代职业教育发展。承担对口支援西藏拉萨市的现代职教发展项目。在中国工程院袁隆平院士的主持下，与湖南怀化职业技术学院签订了产学研战略合作协议。

学院探索农林职业教育发展之路的创新实践，取得了丰硕的办学成果，得到了社会各界的高度关注和充分肯定。全国人大常委会副委员长周铁农、全国政协副主席罗富和，时任教育部长周济，近三任省委书记、省长都先后到学院视察指导工作。

近三年中，省内外有300多所兄弟院校先后来我院考察交流；《中央电视台》、《中国教育报》、《光明日报》、《农民日报》等省级以上媒体200多篇次对学院进行了专题报道。《中国教育报》以《农林院校照样可以办得如此精彩》为题深度报道我院农科专业办学。《农民日报》以《广接地气锻造新军》为标题，大篇幅报道我院近年来取得的办学成就和形成的办学特色。

农业物联网，即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的物联网。可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。
大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、PH 值传感器、光照度传感器、CO2 传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、PH 值、光照强度、土壤养分、CO2 浓度等物理量参数，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使技术人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的最佳条件。
农业物联网一般应用是将大量的传感器节点构成监控网络， 通过各种传感器采集信息， 以帮助农民及时发现问题， 并且准确地确定发生问题的位置， 这样农业将逐渐地从以人力为中心、依赖于孤立机械的生产模式转向以信息和软件为中心的生产模式，从而大量使用各种自动化、智能化、远程控制的生产设备。
在计算机互联网的基础上，利用 RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术，通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。

农业是另一个因供需不一致而陷入混乱的行业。在不确定时期，技术可以为农业问题提供一些有数据支持的实用解决方案。

田间物联网传感器可以通过云平台直接向农民提供有关地形、土壤状况、实时温度等的信息。通过数据分析，农民可以制定应对任何不利天气的计划，甚至可以就下一季需要种植的作物做出决策。总体而言，可以使用物联网优化农业实践以获得最大产出。

物联网在农业中的另一个应用是可以对农业中使用的机械进行预测性维护。由于旧机器直接或间接导致环境问题，因此最好为它们配备支持物联网的传感器和预测性维护技术，以便能够及时发出报警信息，延长农业机械的使用寿命。

EMCP物联网云平台是一个工业级，服务于工业、农业、商业用户的泛在物联网云平台，支持多用户、跨行业、跨设备、无缝接入，企业通过EMCP平台无需编程、无需安装运行软件，无需聘请IT工程师，即可快速便捷的实现产品/系统的物联网升级，打造企业专属的物联网云平台。用户/工程商可通过EMCP平台快速搭架智慧农业物联云平台。

首先用 485 总线先将电力仪表、PLC、传感器等设备和EG20 连接起来，通过电脑给EG20 进行参数配置，登陆 EMCP 物联网云平台添加驱动。驱动添加成功后完成后我们只需打开电脑 Web 网页或手机端查看和控制设备，仅仅三分钟就可以将传感器连接到互联网了，无论身处何地打开手机随时远程管理传感器的运行状况。对于重点传感器我们还可以将现场的摄像头连接到我们的平台，从而实现远程对现场环境进行全方位的了解。

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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目前，滴灌技术有助于水资源缺乏地区的有效利用，成为了一项促进现代农业进步不可或缺的技术。节水灌溉技术也是受到了广泛的关注，近年来，滴灌技术发展迅速。接下来，这篇文章主要针对滴灌技术的现状与趋势进行简述。
探究滴灌技术的在农业上的发展现状与趋势
一、滴灌技术的特点
作为目前全球节水效果最好的灌溉技术, 滴灌优势的特点很明显, 这也是人们选择它的原因。
1大幅提高作物产量
滴灌技术可以为作物规律生长提供适量的供水和供肥, 把最好的水分、养料、通气环境传输到土壤根处, 促进作物的良性生长。而且, 使用滴灌时一般处于湿度最小的时候, 可以将作物受到病虫害的影响降到最低。
2水资源利用率较高
滴灌技术的节水能力一般能达到节水的60%以上。滴灌技术水分吸收如此之高是由于在输水过程中避免了水的损失和渗漏, 在地表的部分始终保持湿润, 也减少了地表水分的蒸发。
3供肥利用率得到有效提升
滴灌技术在供肥方面也是极为方便的, 不需要复杂的 *** 作就可以达到节约肥料和多次施肥的目的, 而且施肥过程基本能保证直接到达作物的根部, 使土壤的养分均衡覆盖到作物上。滴灌技术的这种供肥方式具有及时性和准确性。
二、滴灌技术发展现状及存在的主要问题
我国是人口大国, 对水资源和农业的需求都比较高, 而滴灌技术的发展, 可以解决我国用水紧张和农业需求的问题。本文具体介绍目前发展的现状及问题。
1滴灌技术在我国和新疆的发展现状
近年来, 我国和新疆自治区在农业节水方面的投入超过了60亿元, 并顺利开展了农业节水灌溉、土地改良、塔里木河流域综合治理等基本建设, 并对各个渠道做了防渗漏处理, 建设了标准更高的农用灌溉用地, 逐步扩大了全自治区土地灌溉的面积。就新疆来说, 灌溉技术的实际应用面积从当初的6000万亩左右发展到了现在的7000万亩以上, 其中滴灌技术应用的土地面积达到了3000万亩以上, 更是实现了1000万亩土地的节水灌溉。
2滴灌技术存在的主要问题
一是投资成本高。滴灌技术的发展在我国属于起步阶段, 需要大量资金做支持。我国作为农业大国, 很多时候在农业上投入资金不是为了经济效益, 所以得到的收益就会很少。而且, 这对于国内农民来说无疑是一件难事, 一方面他们节水意识不强。另一方面, 他们收入不高, 无法承担高投资的滴灌技术, 所以很多人并不会选择滴灌技术。这对于滴灌技术在我国的发展有着严重影响;二是, 自主研发水平不足。滴灌技术在全世界得到广泛推广, 主要是由于其特有的节水优势。我国很多公司加强了与国外的交流, 研发了与滴灌相关的技术, 并取得了一定的成绩。但这些公司并不推行自主研发, 主要还是以引进国外技术为主, 只是在引进的过程中简单做一下改变。因此, 在滴灌技术上我国不具有自主研发的水平和设备, 在生产滴灌技术的配套产品上还没有形成一个属于自己的系列, 这就使得滴灌技术无法顺利在农业中得到应用。

2021年农业物联网概念股如下：
1、智慧农业：公司控股子公司上农信开发有成熟的农产品安全管理系统及农业物联网系统，“互联网+”水产业务综合管理平台获得2015中国物流与采购联合会科学技术进步一等奖、基于北斗技术的农产品((畜禽)供应链控制服务平台建设与应用示范获得2015中国物流与采购联合会科学技术进步三等奖，嘉定区蔬菜补贴农药管理系统获得2015年度中国软件和信息服务农业信息化领域最佳解决方案奖，上农信大田物联网综合应用示范获得2015年上海市物联网应用示范工程。
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