水产养殖业国家扶持的项目有哪些

水产养殖业国家扶持的项目有哪些,第1张

水产养殖业国家扶持的项目有稻鱼综合、智慧渔业、休闲渔业、鱼菜共生、渔光互补。

1、稻渔综合

稻渔综合种养模式就是充分利用光、热、水、气、土、肥、种等自然资源,生产出优质稻米和各种名优水产品等,如在稻田里养殖一些稻花鱼、小龙虾,青蛙等,使效益最大化。

2、智慧渔业

智能渔场的智慧渔业模式就是支持发展深远海绿色养殖,鼓励深远海大型智能化养殖渔场建设,引导物联网、大数据、人工智能等现代信息技术与水产养殖生产深度融合。

3、休闲渔业

休闲渔业就是推动养殖、加工、流通、休闲服务等一二三产业相互融合、协调发展。

4、鱼菜共生

集蔬菜栽培与高密度鱼养殖为一体的生态系统,比如鱼池上面可养一些水培蔬菜,这样鱼产生的排泄废弃物可为蔬菜生长提供富足的营养,实现双倍效益。

5、渔光互补

渔光互补的跨界渔业模式就是渔业养殖与光伏发电相结合,形成“上可发电、下可养鱼”的发电新模式,对于农民来说,收益相当可观。

蜂窝物联自主研发的智慧农业物联网云平台可实现在线环境监测+大数据分析+可视化监控+自动化控制,实时掌控农作物的“心跳”、“脉搏”、“体温”、“温饱状态”、“病虫害”等特征,实现农业设施智能化远程控。相比传统农业管理,可节水50%-80%,节约肥料30%-60%,节省农药50%,提高效率5倍以上,目前福建蜂窝物联网科技有限公司智慧农业物联网解决方案已在全国各地的温室大棚、生态农林园场、水产养殖和畜牧养殖基地广泛应用。
(1)一套投入,全面升级
一套设备的成本投入,便能完成对温室大棚的全面智能化、生产标准化的升级改造。节约成本,有效节约成本。
(2)产品升级,全为致富
保障产品的优质、高产,形成极富特色、极具卖点的品牌农产品。产品加分,消费者放心,新农人致富。
(3)产业升级,激活资源
以大数据调动农场全部可用资源,激活农场休闲、旅游等功能。助力农业产业的全面升级,新农人多方面创收。

传统农业生产活动中的浇水灌溉、施肥、打药,农民依靠人工估摸,全凭经验和感觉来完成。而应用物联网,诸如瓜果蔬菜的浇水时间,施肥、打药,怎样保持精确的浓度,如何实行按需供给等一系列作物在不同生长周期曾被“模糊”处理的问题,都有信息化智能监控系统实时定量“精确”把关,农民只需按个开关,作个选择,或是完全听“指令”, 就能种好菜、养好花。 从传统农业到现代农业转变的过程中,农业信息化的发展大致经历了计算机农业、 数字农业、精准农业和智慧农业 4 个过程。
我国发展现代农业,面临着资源紧缺与资源 消耗过大的双重挑战。以信息传感设备、传感网、互联网和智能信息处理为核心的物联网将为农业生产过程中量化分析、智能决策、变量投入、定位 *** 作的现代农业生产管理技术体系开辟新的思路和有利手段,将在农业领域得到广泛应用,并将进一步促进信息 技术与农业现代化的融合。 基于物联网的智能农业可用于大中型农业种植基地、设施园艺、畜禽水产养殖和农产 品物流,布设的 6 种类型的无线传感节点,包括空气温度、空气湿度、土壤温 度、土壤湿度、光照强度、二氧化碳浓度等,并通过低功耗自组织网络的无线通信技术实现传感器数据的无线传输。所有数据汇集到中心节点,通过无线网关与互联网或移动网络相连,实现农业信息的多尺度(个域、视域、区域、地域)传输;用户通过手机或计算机可以实时掌握农作物现场的环境信息,系统根据环境参数诊断农作物生长状况和病虫害状况。同时,在环境参数超标的情况下,系统可远程对灌溉等农业装备进行控制,实现农业生产的产前、产中、产后的过程监控,进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态、 安全等可持续发展的目标。
2002 年,英特尔公司率先在俄勒冈建立了世界上第一个无线葡萄园。传感器节点被分 布在葡萄园的每个角落,每隔 1min 检测一次土壤温度、湿度或该区域有害物的数量,以确 保葡萄可以健康生长。研究人员发现,葡萄园气候的细微变化可极大地影响葡萄酒的质量。通过长年的数据记录以及相关分析,便能精确地掌握葡萄酒的质地与葡萄生长过程中的日 照、温度、湿度的确切关系。这是一个典型的精准农业、智能耕种的实例。
2008 年美国 Crossbow 公司开发了基于无线传感网络的农作物监测系统,基于太阳能供电,能监测土壤温湿度与空气温度,通过 Internet 浏览器为客户提供了农作物健康、生 长情况的实时数据,已经在美国批量应用。 美国加州 Camalie 葡萄园在 44 英亩(1 英亩 = 607 亩)区域部署了 20 个智能节点, 组建了土壤温湿度监测网络,同时还监测酒窖内存储温度的变化,管理人员可通过网络远 程浏览和管理数据,在应用了网络化的监测管理之后,葡萄园的经济效益显著提高。与 2004 年的 2t 产量相比,2005~2007 年的产量逐年翻一番,分别达到了 4t,8t 和 175t,同时也 改善了葡萄酒品质,节省了灌溉用水。 日本富士通公司开发的富士通农场管理系统以全生命周期农产品质量安全控制为重点,带动设施农业生产、智能畜禽和智能水产养殖,实现设施农业管理、养殖场远程监控 与维护、水产养殖生产全过程的智能化。
无锡阳山镇专门开发桃园种植技术的物联网监测系统,实现了高科技种桃,令人叹为 观止。该镇有 25 亩桃林作为物联网种植园的示范基地,由 22 个传感器和 3 个微型气象站 组成的监测系统充当“智慧桃农”。这种绿色农业种植模式有效压缩了成本,提高了经济效 益,实现了高产、优品的种植目标。
中科院遥感应用研究所开发的基于无线传感网络和移动通信平台的农业生态环境监测系统,解决了大棚内监测温度、湿度的困难,在环境参数超过用户设置的范围时,系统可以通过短信方式对用户进行报警,同时用户可利用手机短信获取大棚内实时的温度、湿度 或者登录 Internet 网页查看,用户还可以通过手机短信对大棚内的浇灌系统、天棚等设备进 行控制。 上海交大机电控制与物流装备研究所针对葡萄新梢生长发育的规律特点,开发研制了 基于嵌入式控制器和 CCD 彩色相机的葡萄新梢生长图像数据采集记录系统, 实现了葡萄新梢生长态势的在线监测。该系统针对葡萄生长发育特点,配备球坐标式图像采集支架,实现对图像采集角度的自由调整;设计开发的全光谱辅助照明装置,大限度地减少或避免了直射光对成像质量的影响;嵌入可编程式控制器实现了无人值守的自动拍照模式,用户可根据需求预先自由设定拍摄间隔,从而无需人工干预即可获取清 晰的图像数据。由于采用了商业化的 CCD 彩 色相机,拍摄到的图像分辨率高且色彩真实,有利于后续的图像分析处理,可以得到理想的图像分割效果和精度。同时系统还具备现场大 容量 SD 卡存储和远程无线网络传输功能,既延长了监控周期,又可以实时地共享观测结果。

渔业产业园的新业态有很多,以下是一些常见的:
1 养殖业的智能化:通过应用物联网、大数据、云计算等技术,实池塘、网箱、水产养殖设备的智能监测、管理和控制,提高养殖效率和产量,降低投入成本和环境污染。
2 海洋渔业的深度开发:包括深海渔业、海洋渔业、海产品深加工等领域,提高资源利用率,发展健康可持续的海洋渔业。
3 渔业旅游业:结合渔村乡村旅游,推广沿海文化、渔民历史文化等特色旅游项目,增强乡村经济发展,为游客提供休闲娱乐、观光体验和农家乐服务。
4 联合收购:建立渔业合作社或联盟,共同收购、加工、销售,降低个体渔民的交易成本和经营风险。
5 海岸线生态修复:保护和恢复滨海湿地、红树林等生态系统,促进海岸线生态系统的健康发展。
6 渔业金融:为零售商提供金融支持,降低渔业经营成本,帮助渔民创业。例如,提供融资租赁、保兑仓、贷款担保等金融服务。

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。

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。

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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