专题推荐 - 农业传感器与物联网专题

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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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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物联网技术虽然是一个新型的交叉学科，但是它的几个关键技术都比较成熟，并分别得到了广泛的应用。农业物联网技术的应用是现代农业

物联网(The Internet of Things)是通过各种信息传感设备，如传感器、RFID、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个庞大网络。

物流网不是一项全新的技术，而是在计算机、通讯技术、传感技术、网络技术以及信息处理技术发展到今天而产生的集成性创新技术。农业物联网核心是通过物联网技术实现农产品生产、加工、流通和消费等信息的获取，通过智能农业信息技术实现农业生产的基本要素与农作物栽培管理、畜禽饲养、施肥、植保及农民教育相结合，提升农业生产、管理、交易、物流等环节智能化程度。

实现生产资料生产环节智能化

利用智能传感器可实现农业生产环境信息的实时采集，组织智能物联网可以对采集数据进行远程实时报送。采用不同的传感器节点构成无线网络来测量土壤湿度、土壤成分、pH 值、降水量、温度、空气湿度、气压、光照度和CO2浓度等物理量参数，同时将生物信息获取方法应用于无线传感器节点，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，为农作物大田生产和温室精准调控提供科学依据，优化农作物生长环境，不仅可获得作物生长的最佳条件，提高产量和品质，还可以提高水资源、化肥等农业投入品的利用率和产出率，从而实现生产资料生产的智能化、科学化及集约化。

实现农产品种养环节精细化

精细农业(Precision Agriculture)是利用3S，即全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、遥感(RS)的差异对地块水平精确到平方厘米的一整套综合农业管理技术，实现农田 *** 作的自动指挥和控制。在土壤检测阶段，通过采用高精度土壤温湿度传感器，依据土壤墒情和作物用水次第施行精准灌溉，不但能有效提高农业灌溉用水使用率，缓解水资源日趋紧张的矛盾，并且为作物提供了更好的生长环境，充分发挥现有节水设施的作用，优化调度，提高效益，使灌溉更加简约有效；在环境监测阶段，有线或无线网络可以将温室内温度、湿度、光照度、土壤含水量等数据传递给数据处理系统，如果传感器上报的参数超标，系统将出现阈值(Threshold Value)告警，并自动控制相关设备进行智能调节。

实现农产品加工环节自动化

物联网技术将进一步渗透到农产品的深加工技术与设备中，使农产品的深加工设备朝着自动化和智能化方向发展。在品质分级阶段，计算机视觉和图像识别技术可用于农产品的品质自动识别和分级方面，如种蛋、谷粒表面裂纹检测。梨、苹果等农产品表面缺陷和损伤的检测。根据大小、形状和颜色对黄瓜、土豆、苹果、玉米和辣椒等果蔬进行自动分级，从而实现农产品加工过程的自动远程控制，实现降低成本、提高生产效率和产品品质的目标。

实现农产品流通环节信息化

在农产品运输阶段，可对运输车辆进行位置信息查询和视频监控，及时了解车厢内外的情况和调整车厢内温湿度。还可对车辆进行防盗处理，一旦发现车锁被撬或车辆出现异常，自动进行报警。在存储阶段，通过将粮库内温湿度变化的感知与计算机或手机的连接进行实时观察，记录现场情况以保证粮库内的温湿度平衡，为粮食的安全运送和存储保驾护航。在农产品销售阶段，农产品可以实现网络展示于交易，瞬间完成信息流、资金流和实物流的交易，农产品电子商务已不再仅仅是产品供求交易的 *** 作平台，而是前延至产前订单，后续至流通配送等一体化的综合平台，即紧紧围绕产业链环节，在信息化管理的平台上实现信息共享、管理对接和功能配套。

实现农产品消费环节可溯化

由集成应用电子标签、条码、传感器网络、移动通信网络和计算机网络等构建农产品和食品追溯系统，可实现农产品质量跟踪、溯源和可视数字化管理，即对农产品从田头到餐桌、从生产到销售全过程实行智能监控，及农产品安全信息在不同供应链主体之间进行无缝衔接，大大提高了农产品质量。消费者购物时，只需根据商家提供的EPC(产品电子代码)标签，就可以通过电脑、手机、电话及扫描查询机等各种终端设备快捷方便地查询到农产品从原料供应、生产、加工、流通到消费整个过程的信息(见图2)，从而作出适当的购买决策，满足了消费者的安全权、知情权、选择权和监督权。发展的需要，也是未来农业发展的方向。物联网技术对于农业应用来说不是噱头，而是机遇。正如20世纪80年代生物技术在农业领域的应用推动了农业科技的跨越式发展一样，物联网科技的发展也必将深刻影响现代农业的未来。

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。

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。
2、富邦股份：在测土配方施肥、农业物联网、土壤修复等新兴业务领域积极进行布局；在植物营养助剂、大颗粒钾肥、含磷废水处理等朝阳行业逐步实现产业化，致力于成为农业大数据领先企业。
3、荣联科技：公司提供数据采集和接入产品，通过边缘计算和数据平台技术支持车联网水联网、农业物联网、智能楼宇运营管理平台等的建设和运营。
4、大禹节水：大禹研究进行产品、产业和技术的改良和创新，从市场、技术、政策角度为公司举旗定向；大禹资本汇集行业专业人士，为实体项目提供投融资支持与保障；大禹设计拥有杭州和甘肃两家设计院，提供全水利行业整体设计和咨询方案；大禹工程拥有水利水电工程施工总承包壹级资质，负责工程整体方案的集成、安装和施工；大禹制造在全国有多处生产基地，进行节水材料的研发创新和节水产品的智能化生产制造；大禹智慧水务致力于农田和水利领域信息化软件集成和硬件产品制造，打造现代农业物联网大数据体系；大禹环保立足农村环境综合治理，提供农村污水处理领域设备、技术、建设和运营在内的系统解决方案；大禹国际走向全球，国际业务遍及韩国、泰国、南非、澳大利亚等50多个国家和地区。
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农业物联网的应用主要集中在农业资源监测和利用、农业生态环境监测、农业生产精细管理和农产品安全溯源等方面。
一、农业资源监测和利用领域
在农业资源监测和利用领域，利用各种资源卫星收集国土资源情况，利用先进的传感器、信息传输和互联网等综合化信息监测、传输、分析平台实现区域农业的统筹规划和资源监测。如美国加州大学洛杉矶分校建立的林业资源环境监测网络，通过对加州地区的森林资源进行实时监测，为相应部门提供实时的资源利用信息，为统筹管理林业提供支撑。欧洲主要利用资源卫星对土地利用信息进行实时监测，其中，法国利用通信卫星技术对灾害性天气进行预报，对病虫害进行测报。
二、农业生态环境监测领域
在农业生态环境监测领域，农业物联网主要利用高科技手段构建先进农业生态环境监测网络，利用无线传感器技术、信息融合传输技术和智能分析技术感知生态环境变化。如美国加州大学伯克利分校的研究人员通过无线传感器网络对大鸭岛上海燕的栖息情况进行了9个月周期性的环境监测，采用区域化静态MICA传感器节点部署，实现了无人侵、无破坏的对敏感野生动物及其栖息地的监测。美国、法国和日本等一些国家主要综合运用建立覆盖全国的农业信息化平台，实现对农业生态环境的自动监测，保证农业生态环境的可持续发展。
三、农业生产精细管理领域
在农业生产精细管理领域，将光、温、水、气、土、生物等农业物联网传感器布局于大田作物生产、果园种植、畜禽水产养殖等方面，实现不间断化感知、实时化决策、精细化生产。如2002年英特尔公司率先在美国俄勒冈州建立了世界上第一个无线传感器网络葡萄园。通过采用Crossbow公司的Mote系列传感器，每隔一分钟采集一次光照、土壤温湿度等数据，实时监控葡萄生长环境的细微变化，确保葡萄的健康生长；2004年美国佐治亚州的两个农场使用了与无线互联网配套的远距离视频系统和GPS定位技术，分别监控蔬菜的包装和灌溉系统。荷兰VELOS智能化母猪管理系统，能够实现自动供料、自动管理、自动数据传输和自动报警。泰国初步形成了小规模的水产养殖物联网，解决了RFID技术在水产品领域的应用难题。
四、在农产品安全溯源领域
在农产品安全溯源领域，利用条码技术和RFID技术等来跟踪、识别、监测农产品的生产、运输、消费过程，保证农产品的质量安全。例如2001年起，加拿大肉牛使用一维条形码耳标之后又过渡电子耳标；2004年日本基于RFID技术构建了农产品追溯试验系统，利用RFID标签，实现了对农产品流通管理和个体识别。近年来，RFID的应用更加广泛并由此形成了自动识别技术与装备制造产业。据美国市调公司ABIresearch2007年度第一季报告显示，2006年全球RFID市场为3812亿美元，其中亚太地区已跃为全球最大市场，规模为1407亿美元。

农产品溯源系统，能记录农产品从种子到长成产品的过程记录，只要拿手机扫描我们系统提供的二维码就能知道产品的所有信息。农业保险，区块链技术可以使农业保险在农业知识产权保护和农业产权交易方面获得提升，极大简化农业保险流程。同时智能合约也会让农业保险赔付更加智能化。实时采集温室内温度、湿度信号及光照等环境参数，自动开启或关闭制定设备。物联网可以根据用户需求，随时对所采集的数据进行处理，为实施农业综合生态信息自动监测。

警告功能。当其中的某个数据超出设定值时，系统将会立即通过物联网系统发送信息警告种植者，提示农户及时采取措施进行补救。农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型。大田灌溉，通过对整个种植流程的精细测算，农业物联网技术在大田种植上的应用可以有效节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度。互联网+农业的智慧大棚技术近几年已经有很多企业布局，如京东等。采用互联网监控管理+大棚+无土栽培技术等。培育有机蔬菜，甚至水产养殖。

在世界发达国家正在全面实现农业现代化，发展中国家也逐步地走向农业现代化之际，农业信息化己成为现代农业的标志和关键，它是21世纪我国农业发展的一项重要内容，将成为我国农业现代化的重要支撑。使农民更容易得到自己想要的科技信息，随着计算机在农村的普及，农民可足不出户得到专家技术指导，极大的促进农业的发展，增加农民收入，解决更多人的温饱

包括环境参数传感器：环境传感器可以根据不同地点，不同的气候环境和最终的需求来配备温湿度传感器，二氧化碳传感器，光照传感器，基质参数传感器。通过在监测点正确的安装传感器，来监测环境的情况，和环境的变化。最终的作用可以达到实时查看监测点的环境。也可以在手机端APP，随时随地的查看环境参数。

控制终端柜：控制终端柜子在整个系统里处于一个承上启下的位置，其作用非常的重要。可以整合处理采集到的环境参数。又可以根据设定的参数数，来控制设备的运行状态，温度高时开启风机，湿帘，打开遮阳。温度到达下限值一下，关闭设备运行。当植物缺水时自动开启水泵，阀门。开始给缺水的植物浇水，如果缺少肥料时，自动给植物开始注射水肥。可以设备参数实现自动，手动，定时远程控制。

视频监控：智慧农业物联网系统可以加入视频监控，在温室内，大田里安装监测摄像头通过视频直观的查看农作物的长势情况，病虫害情况等。并截图存档保留，进行分析处理。

中控管理平台：智慧农业物联网系统中控平台可以把系统内所有的数据和视频展现出来，数据的话可以集中处理，分析，存档。视频实时查看，回放。位置定位。超值后发出预警提示。

通常会遇到资金问题，智慧农业相关设备，比如水肥一体化系统、农田灌溉、智能温室大棚、恒压灌溉、小气候监测、土壤墒情监测等设备，需要大量资金，个体农户大都无力承担。由企业或者合作社来统筹资金、技术等农业生产资源;

土地问题，我国土地是国有制，因此即便由于农村人口流失造成了大量土地荒芜，无人耕种。但要想获取大面积可耕种农田，也是需要承包的;

技术问题，智慧农业也是需要人员来 *** 作的，只是将其中大量重复性 *** 作转嫁给系统来运行，而构成智慧农业的基础组件，如传感器等感知设备的安装应用、系统运行策略设定/调整/维修等 *** 作，需要具有一定相关物联网知识的人员。由于农业长期以来收入低，从事人员数量少，如何培养出可以支撑智慧农业系统运行的新型农民是当务之急;

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