物联网用在哪些领域？

1物联网主要应用领域

物联网的应用领域广泛，简单介绍几个应用场景：物流与仓储、健康与医疗、智能环境、社交智能交通、智能建筑、文物保护、古迹的实时监测、智能家居、定位导航、物流管理、视频监控、数字医疗等产业都有广泛的应用。

物联网应用范围

2 简单介绍几个应用例子

1）智慧城市

一般利用物联网、人工智能、云边计算、大数据挖掘分析、机器学习和深度学习等技术，还有运用三维可视化大数据平台、物联网云平台、移动终端以及各个智能硬件设备，实现城市物联感知、城市管理、城市服务等功能，提高政府监管服务、决策的智能化水平，形成高效、便捷、便民的新型管理模式，为城市构建智能型，管理型决策平台。

智慧城市下智慧园区

智慧城市主要应用功能包括智能交通系统、智慧能源系统、智慧物流及建筑服务系统、城市指挥中心、智慧医疗、城市公共安全、城市环境管理、政府公共服务平台等八个方面组成。

2）智能农业

智能农业基于物联网技术，通过各种无线传感器实时采集农业生产现场的光照、温度、湿度等参数及农产品生长状况等信息而进行远程监控生产环境。将采集的参数个信息进行数字化和转化后，实时传输网络进行汇总整合，利用农业专家智能系统进行定时、定量、定位云计算处理，及时精确的遥控指定农业设备自动开启或是关闭。

智能农业

3）智能交通

智能交通系统是将先进的电子传感技术、信息技术、数据通信传输技术、控制技术、计算技术以及物联网技术等有效地集成运用于整个交通管理的一个体系，建立起一种能在大范围、全方面发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通管理系统。

车联网

3 个人经历

我之前是学习机械的，所以物联网相关知识都是自学的。本科毕业工作几年，发现工业物联网行业是未来的风口。就辞职考研了，研究生期间主要研究的是机电一体化与物联网控制。物联网涉及的知识面比较广，除了在工业方面，它是涵盖单片机、传感器、通信技术、云存储技术、数据可视化和数据挖掘等一系列学科。诸如：嵌入式技术、无线传感网络技术、传感器技术、M2M技术、云计算及中间件技术。我也构建一套智能家居系统。

您好，很高兴为您解答，托普云农从成立至今已经有十余年了，是一家服务于农的国家高新技术企业，在数字农业领域深耕十余年间，托普云农利用人工智能、物联网、大数据、区块链等数字技术，精研农业智能装备、物联网解决方案、大数据运营服务等三大业务，为全国农业农村数字化转型升级与产业数字化建设提供了重要的技术支撑与数据服务！

随着“三网融合”、物联网、大数据、云计算等创新技术的广泛使用，涉农电商规模将向多样化发展，与智能农业、智能流通、智能消费连接成一个有机的整体，涉农电商服务环境日趋改善。同时，我国每年有1900亿美元的农产品进出口业务，农产品跨境电子交易将发挥越来越重要的作用。跨境电子商务将从沿海向内地拓展，从城市向农村渗透，国际化将成为更多农村电商的重要选择。”

农村电商服务环境日趋改善各类专业服务商开始进入农村，提供货源供给、仓储、摄影摄像、网店装修代运营、融资理财、品牌推广与管理咨询、人才培训等一系列服务，各类主流电商模式如B2B、B2C、C2C、C2B、O2O以及微电商、本地生活、跨境电商等在涉农电子商务领域全面涌现。农村电商产业链不断延伸为了避免同质化竞争，一些涉农电商企业开始拓展产业链，从零售商转为分销商，从单纯的渠道商转为品牌商，从原材料采购到设计，寻找生产厂家代工，最后将货品分销给其他小型网商，逐步建立以品牌商、批发商、零售商为主体的电商纵向产业链层级。同时，农村电商的交易类型开始从单一的网络零售向复合模式转变。农村电商线上线下融合趋势

农产品批发市场将发挥线下实体店的物流、服务、体验等优势，推动实体与网络市场融合发展，实现线下实体市场的转型。近两年来，中国的农村电子商务风起云涌。本文结合目前媒体报道较多的农村淘宝、京东、乐村淘、淘实惠和遂网五种农村电商模式，简述其基本做法和特征，之后分析归纳农村电商发展的三个问题并简单评析：第一，覆盖广度和覆盖深度的关系；第二，本地化在农村电商发展中的重要性；第三，农村电商中不同参与主体之间的协同配合问题。表1典型的五种农村电商模式

表1梳理出农村淘宝、京东、乐村淘、淘实惠和遂网五家企业的农村电商发展情况。除了遂网启动时间较早外，其它四家均在2014年底左右启动农村电商计划，在不同的模式和定位的指引下，发展水平也各有不同。下文将逐一简述和对比这几种模式的异同并进行评论。一，农村淘宝模式农村淘宝系阿里巴巴千县万村计划的产物，2014年阿里巴巴上市后启动，主要模仿早期的遂昌模式。农村淘宝的基本做法是：与地方政府合作，在县域层面建立公共服务中心，政府提供宣传、财务、场地、培训等方面的支持，公共服务中心配备阿里县域小二，负责区域内农村淘宝的管理、业务拓展以及村淘合伙人的考核；在村一级层面建立农村淘宝服务站点，主要职能是网上交易的代卖代购和快递的代收代发，主要盈利点是每一单的佣金提成，此外，村淘合伙人也负责当地农特产品的网上销售。阿里巴巴农村电子商务模式的核心是把淘宝平台注入农村市场。为此，阿里巴巴专门成立农村淘宝事业部，在全国范围内与地方政府合作招聘农村淘宝合伙人，并进行相关培训。阿里巴巴的电子商务第三方平台在城市运作多年，其生态链已经十分完备，作为外部输入的销售平台并且采取挤压和替代的方式进入农村市场，第一，会对原有农村市场形成较大冲击，让本地商家面临越来越大的生存压力，因为当地商家多数势单力薄，往往很难和阿里这样的平台巨头相抗衡。第二，本地实体商贸流通体系在外来平台的冲击下受损，本地原有的交易转移到网上，地方GDP和税收被吸走到外来平台所在的电子商务发展较为成熟的地区，加大了地区间发展差距。第三，农村淘宝依靠县域小二和村淘合伙人很难在短时期内形成有效的农产品上行体系，村淘专职合伙人收入依靠代购佣金，而在网购需求有限的小村、穷村，村淘合伙人的生存处境令人担忧。

二、京东模式京东农村电子商务模式可以概括为“双线发展，渠道下沉”。所谓“双线发展”指的是京东县级服务中心和京东帮服务站同时推进：京东县级服务中心系原有的京东配送站改建升级而来，以京东自营为主，负责京东平台上除大家电以外的商品的营销、配送和展示等业务，同时招募和培训京东乡村推广员，开拓农村市场；京东帮服务站则采用加盟合作的方式运作，负责京东平台上大家电的配送、安装、维修和营销。“渠道下沉”是针对京东家电下乡的痛点而来，京东意图利用县级服务中心和京东帮服务站打通4-6级市场，借助自营电商的正品行货优势，提出“让村里人与城里人享受同样的消费服务”的目标，进军农村消费市场。与农村淘宝的模式相比，京东模式的核心特征是利用自营平台和物流系统的优势，在原有基础上进行渠道下沉，在农村电商市场上打造正品行货的品牌优势，以此开拓农村消费市场；通过京东帮服务站吸收本地服务商加盟，快速实现了村级市场的布点覆盖，同时解决产品（尤其是大家电）的售后服务问题。京东农村电商模式的不足在于：也是工业品下行远大于农产品上行，作为最大的自营B2C电商，如何利用自身集中采购优势，如何与农村产业链服务融合，真正助力农产品上行，还有相当大的努力空间。三、乐村淘模式乐村淘模式可以概括为所谓“双向O2O”。按乐村淘自己的说法，是要搭建“把商品、服务、信息快速输送到农村，再把农产品，劳动力，农业信息输送到城市”的双向供需平台，促进农村基础设施建设，优化农村产业结构，形成一个闭合的“商流、物流、信息流、现金流”的循环系统。乐村淘的运作模式是直接面向农村消费者和供应商，以批量集中采购为基础（例如，乐村淘专门成立了“农产品批发交易中心”，通过建立专门的农副产品流通服务体系，将农副产品高效输出），以此减少中间环节，降低交易成本，实现城乡之间的沟通和连接，搭建城市和乡村的“双向供需流通平台（双向O2O模式）”。

四、淘实惠模式淘实惠电子商务平台的设计和运作理念是让每一个县域成为一个中心，让“数据、人才、GDP”留在县域，并通过与外部生态的连接，在每个县域自循环的小系统上，构建全国性的大生态系统。淘实惠在县域层面的主要做法是构建本地化的电子商务平台。本地化体现于县域互联网自生态，即在县域层面利用互联网构建围绕本地流通体系的电子商务生态系统，帮助本地流通业态实现信息化转型升级，需求和资源等优先在县域内部进行满足和配置。淘实惠模式在全国层面通过特定渠道将各个县域进行连接，激活原本沉寂的县域之间的商品、资金和信息流通。借助淘实惠平台上地方馆，各个县域的土特产品可以在淘实惠全国的供应链中进行流动，信息和资金可以在淘实惠系统中得到快速、高效的共享和结算，各个县域生态在淘实惠系统中得到连接，并形成了一个全国性的流通市场大生态系统。

五、遂昌模式遂昌模式是在浙江省遂昌县诞生的农村电商模式，粗略地看，可以分为三部分：首先是从事工业品下行的赶街公司，主要进行农村代购、农村创业和本地生活服务等方面业务；其次是从事农产品上行的遂网公司，主要进行农产品供应链、营销体系的搭建；最后是从事孵化和宣传的遂昌网店协会，主要对农村电商的参与主体进行培训。其中，最值得关注的特征是在区域农村电商市场，围绕当地农特产品，通过创新探索，建立了相对领先的农产品电商供应链支撑体系。遂昌模式在农产品电商本地供应链体系的深化上，远远超过村淘、京东等电商平台。遂昌模式的核心是以本地综合服务商为主体带动县域电子商务生态发展，实现遂昌县本地农特产品的触网和上行。赶街公司主要通过复制自身在遂昌经营模式的方法实现向外扩张，主要方式包括自营和加盟，将自身在农村电商方面的探索进行移植，把在遂昌形成的经验传播到其它县域。

六、总结总体上讲，目前流行的农村电商模式主要以工业品下行为主，农产品上行方面的探索刚刚开始，尚未形成具有较强推广意义的方法和模式，主要原因有三：一是农产品的问题，农产品种类繁多，标准化程度低，难以形成一套具有普适性的做法；二是农村的问题，我国有60多万个行政村，各地的自然条件、资源禀赋和产业基础千差万别，要想走出一条成熟的农产品上行的发展模式十分困难；三是农村电商参与主体的问题，农产品上行需要一套集品控、物流和营销等为一体的服务体系，需要各个主体紧密协同配合才能完成这一体系的建立，而目前还未能看到这一协同配合机制的产生。

本地化是我国目前农村电商发展的另一个重要问题。所谓本地化简单来说就是“接地气”，是作为外来者的电商平台如何能与本地市场基础、环境和条件结合在一起，并形成合力的重要标志。在本地化的问题中，从微观角度看，需要理清外来电商和本地“店商”之间的关系，本地化要求外来电商能够很好地融入，并且能够帮助本地原有的“店商”实现信息化转型，两者之间的关系应该不是单纯的竞争，而是相互融合、共同进化；从宏观角度看，外来的电商平台应该能够促进农村原有的传统商贸体系，提高其流通效率，助益当地经济发展。但在实践中，如果不能处理得当，也会带来外来主体与本地主体、电商与店商之间的激烈矛盾。总体上讲，中国农村电商经过2016年的快速布局，今后很快将进入到各家电商互相角逐和渗透的“中盘绞杀”期。在这段时期，处理好上文所述的三条愈显重要：首先，要依据自身定位，在诸如覆盖深度和覆盖广度等方面做好权衡取舍，集中资源围绕自身目标进行布局；其次，电子商务要趋利避害协调发展，就要与农村本土市场相结合，尽可能借用本地原有的资源，在与当地、与线下的融合中实现推动业态转型的目的；最后，农村电子商务是一个系统工程，需要各参与主体的协同配合。

很高兴为您解答，托普云农的发展主要经历了四个阶段：1、农业精密仪器时期，这个阶段主要成立了研发中心，构建了种子、土壤、气象、职务生理、植保等七大类，130余种产品，主要针对的是农业快检仪器。第二阶段是农业物联网时期，主要推进农业物联网关键技术攻关和软硬件开发，实现农业物联网装备的联网，进入互联时代，这个时期主要是针对农业仪器和农业物联网解决方案。第三个阶段是智慧农业云平台时期，主要导入产学研一体化新模式，打造院士+院校+企业为一体的研发团队，构建了部、省、市、县级联动农业云平台，成为智慧农业综合解决方案服务商。第四个阶段是“农业大数据”时期，主要是为政府、事业单位、企业和农民提供农业综合数据服务，成为数字农业综合服务商，构建数字农业生态圈。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络

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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