物联网在水稻区域试验信息采集中的应用研究

农作物新品种区域试验是在多个地点种植,评价品种的特征特性,为品种审定提供重要的科学依据。区域试验过程中存在若干问题,会对试验质量造成影响。水稻是我国最主要的粮食作物,每年的参试品种数量庞大,增加了工作量,区域试验所面临的问题更为明显。为此,以物联网为基础,建立了水稻区域试验的信息采集系统。系统的信息感知层收集气象、环境及水稻生长信息后通过网络传输层发送到信息管理层,分析之后为区域试验的农艺操作和结果判定提供依据。试验结果表明:系统采集的降雨量、土壤含水量和水稻抽穗期数据与实际接近,没有明显的差异;系统对水稻抽穗期的评估最为准确,可以代替人工操作,极大地减少区域试验工作量。     

基于嵌入式电子信息的农田信息采集系统开发

农田信息内容丰富,既描述环境条件,也反映作物的生长状况,是进行各项农艺操作的参考依据。采集准确的农田信息,能为作物高产稳产提供保障。嵌入式技术是以计算机为基础发展起来的电子信息技术,已用于农业智能灌溉,取得了理想效果。为此,以嵌入式芯片为核心,设计了农田信息采集系统,采集农田气象、土壤和作物信息,并进行分析和存储。试验结果表明:系统采集的水稻田数据与实际值差异不明显,对抽穗期的评估最为准确。系统的视屏传输达到了非常流畅的效果,图像视觉分析也可以反映水稻的生长状况。该嵌入式系统可以准确采集农田信息,为农艺操作提供了参考依据。     

农田环境信息采集机器人设计与试验

农业信息采集主要收集农作物的生长状况和所处的环境特征,作为农艺操作的依据。传统的信息采集主要依靠人工观察记载或仪器测量记录,获得的数据量有限,参考价值不高。为此,设计了一种以铝合金框架车体为平台的轮式机器人,具有行走控制、路径识别和信息采集的功能,且在农田环境中行走平稳,能够识别田间的空行和作物并规划行走路径。试验结果表明:机器人采集的信息数据与人工测量数据之间差异很小,符合农田环境的实际情况,可以为农业的信息化和智能化提供技术支撑。     

云计算在农业信息服务中的应用

云计算因超强的计算能力、可靠性高和虚拟性等特点，在农业信息服务中起到了不可代替的作用。云计算为农业信息服务提供了海量的数据资源，大大提高了农业信息服务平台的建设速度。云计算技术在农业信息服务中的大力推广是农业信息服务的研究重点。该文对云计算技术在农业信息服务中的应用做出了调查研究，对其在农业科技创新、农户推广与使用等各个方面进行介绍。利用云计算技术可以创新农业信息服务，为其更好地服务于农业、农民、农村打下坚实的基础。      

基于多源遥感数据的夏玉米冠层氮素遥感监测研究

氮素是玉米生长发育过程中必不可少的关键性因素,能够直接影响到玉米作物的生长情况。过去传统的玉米种植信息采集工作大多由人工作业完成,在实际工作中具有费时费力的缺点,难以大范围快速开展,且人工采集的信息数据质量无法得到有效保障,还会对玉米田地造成一定程度的影响和破坏。随着现代化技术的快速发展,无人机和计算机等技术的普及应用促使农业监测方法日新月异。基于此,笔者以实际案例为例并进行深入分析,探究多源遥感技术在夏玉米冠层氮素监测中的应用情况。结果表明,多源遥感技术在实际应用中能够实现高效精准的空间数据监测,实现了多角度的信息采集分析。本研究具有良好的发展前景,能够为其他农业监测研究提供参考。     

政策·数字农业部：启动农业物联网区域试验工程

4月23日,农业部印发了《农业物联网区域试验工程建设工作方案》。《方案》提出,在天津、上海、安徽三省市率先启动农业物联网区域试验工程。安徽大田生产物联网试验区以大田作物“四情”（苗情、墒情、病虫情、灾情）监测服务为重点,通过远程视频监控与先进感知相结合的农情数据信息实时采集、高效低成本信息传输和计算机智能决策技术的集成应用,实现大田作物全生育期动态监测预警和生产调度。该试验区将建设大田作物农情监测系统、基于感知数据的大田生产智能决策系统、基于物联网的农机作业质量监控与调度指挥系统、集成于12316平台的大田生产信息综合服务平台等。     

农机装备智能测控技术研究现状与展望

随着现代农业的发展,农业生产机械化水平也有了较大的提升,在提高农业生产效率以及生产质量上发挥着重要的作用。但是传统的农业机械在使用过程中还存在智能程度不高、技术水平差等多种问题,因此农机研发人员也开始重视智能农机的开发与设计,其核心是装备智能测控技术,以便可以实现对农机作业状态、作物、土壤、环境等信息的智能感知,所得到的信息数据还能够为构建决策模型提供依据,使得农业机械的应用更具智能化,这对推动现代农业的高质量发展,也有着十分重要的现实意义。基于此,本文就农机装备智能测控技术现状与展望进行了研究,以期能够为农业机械的智能化应用提供科学的参考依据。     

精细农业下信息监测与解析技术探究

农业信息技术的快速发展对于推动我国农业生产效率的提升、保障我国粮食安全和农业可持续发展具有重要意义,是目前世界各国研究的重点技术。精细农业是20世纪末期美国相关农业科研部门提出的一种新型农业生产方式,是一种以现代农业系统和信息技术为基础的农业微观管理系统,其技术核心是根据作物生长需求确定对作物的投入,因此,精细农业下作物生长、气候环境和土壤信息的快速检测与解析技术是确定作物生长与产品质量的重要技术条件。以作物生长信息、土壤信息、气候信息和农产品质量信息的快速检测与解析技术为研究重点,系统论述了相关检测方法与设备,对于全面提升我国精细农业的发展提供理论借鉴,同时为更多研究学者提供相关理论知识与应用参考。     

农用GPS导航数据采集系统的设计

根据农业生产的特点,介绍了农业生产中在VC 环境下GPS数据的采集技术.计算机通过串口与GPS接收机进行通信.分析了采集到的GPS数据格式,得到接收机的位置、时间、速度和航向等信息,为农业生产提供定位数据.     

水稻机插秧与人工插秧对比试验分析

通过水稻机插秧与人工插秧对比试验,比较机插秧与人工插秧的经济效益和社会生态效益,为科学制订水稻生产全程机械化技术路线提供依据。     

基于两线解码技术的水肥一体化云灌溉系统研究

针对传统设施农业水肥利用效率低、信息采集量少、数据挖掘利用弱等问题,设计了基于两线解码技术和云计算的设施农业水肥一体化智能云灌溉系统,包括智能云灌溉控制系统、全自动水肥一体机和高效节水灌溉系统3部分。该系统通过两线解码技术,利用各种传感器实时采集各单个设施农业作物生长环境的参数信息,并将各类采集数据及时传输和存储于数据管理云平台,根据设施农业种植区采取的环境信息和作物的需水需肥规律,利用云集群的计算和分析能力,科学确定设施农业中不同环境条件下作物生长的水肥需求和灌溉施肥制度,实现水肥一体化的智能控制。通过2个设施农业种植基地的应用实例表明,相比传统灌溉方式,水分和肥料的利用率分别提高了25%~40%和15%~35%,并且大幅度减少了劳动时间和劳动力。     

基于云计算平台的农田土壤墒情信息系统设计

土壤墒情是精细农业发展的关键,传统的土壤墒情监测手段落后,仅仅依靠手持设备进行人工采集,需要耗费大量的人力物力,且墒情信息获取缺乏实时性和全面性,对农田灌溉工作和农作物的生长造成了较大的影响。为此,引入了云计算技术,构建了基于云计算平台的农田土壤墒情信息系统,通过对土壤墒情信息系统的功能需求分析,完成了信息系统总体架构的设计,并对土壤墒情信息处理流程进行了优化分析。研究结果表明:基于云计算平台的农田土壤墒情信息系统能够保证墒情信息获取的实时性、有效性,同时墒情信息采集全面,数据共享及时,对实现精细农业具有主要意义。     

基于云计算技术的农业信息化管理平台设计

构建基于云计算技术的农业信息化管理平台,可以提高农业信息化管理水平,解决农业资源管理中的资源分配不均衡、共享程度低等问题。该管理平台由基础设施层、数据层、应用服务层、管理层和用户访问层构成。基础设施层通过主机服务器和虚拟机构建网络农业资源数据中心。数据层利用云计算技术集中管理基础设施层农业数据,并将其存储于数据库中。应用服务层的农业信息化管理端通过云计算技术实现数据库农业资源调度,并通过离散Kalman滤波算法实时更新处理农业数据。管理层通过农业权限、质量、安全等信息的管理全面协调平台管理的各个阶段,并可通过用户访问层为用户提供访问界面。测试结果表明:该平台数据采集、融合效果好,资源分配均匀合理,而且不同任务数量下均具备较好的负载均衡度,可实现较好的农业信息化管理。      

核心技术原始创新引领智慧农业健康发展

智慧农业是充分运用人的智慧发展农业的新形态,它是农业发展的新阶段、新模式和新业态。农业信息技术的发展是智慧农业发展的必然要求,以农业大数据、云计算、物联网、人工智能、农业等离子体等新一代技术可以赋能智慧农业,为智慧农业的健康发展提供了新技术、新手段和新方案。农业信息化标准化是引导农业科技进步与创新的前提,是智慧农业发展的迫切需要;农业物联网与农业专用芯片是智慧农业发展的核心技术及装备;农业大数据与云计算是海量复杂农业信息处理的有力技术支撑;农业信息安全与区块链是保障农业信息安全、农产品质量认证与农业安全的关键;农业人工智能是提高农业劳动生产力、降低资源消耗、智能高效生产的必然选择;农业等离子体技术是发展健康农业、提升农产品品质切实有效的新手段。智慧农业核心关键技术原始创新自主可控,必将引领智慧农业健康发展。     

田间数据传输同步策略与中间件研究

移动终端的田间信息采集相比于传统的田间信息采集,具有灵活性强、采集方便等优势,已成为田间信息采集的主要手段之一。但是在进行田间信息采集时存在数据同步问题,主要表现在慢同步频发、无为数据(已经传输过的数据)重传、服务器端变化数据没有及时同步到移动终端等问题。针对这3个数据同步的主要问题,基于Sync ML协议,提出了慢同步策略,并对该协议进行了改进;设计了主动推送策略和变化数据捕获策略;在此基础上设计并且实现了改进后的移动数据同步中间件,并且把该中间件应用到种业科研育种田间信息采集系统和水稻定位试验打分系统中,试验证明,该中间件提高了数据同步的效率,减少了无为数据的重复传输,表现出良好的实用性和普适性。     

基于Arduino和VI的农田信息无线采集系统设计

现代化农业生产过程中,需要对农作物的各种生长环境信息进行采集,以便为农业决策服务。为此,设计了一种基于Arduino控制板和VI的农田信息无线采集系统。系统使用Arduino控制板作为采集控制端,结合各种环境信息采集模块及无线数据收发模块等组成整套系统,实现了对气温、土壤温湿度、光照、墒情及降水等农田特征信息的采集、显示、存储及监测报警等功能。该系统适用于现代精细化农业生产过程中进行田间信息的快速采集等场合。     

基于智能手机的农田墒情远程监测系统

针对农田信息采集的需要,设计了一套基于智能手机的远程监测系统。在Windows Mobile 6.1嵌入式操作系统平台上开发了基于GSM短信息服务平台的SMS系统,从而有效地利用AT命令实现了对短信息收发的控制。系统采集农田中土壤温度、作物叶片温度、土壤含水量和光照强度信息数据,控制网关基于ARM9和嵌入式Linux操作系统进行设计,用于农田信息的接收、实时显示和存储,通过GPRS方式实现与远程智能手机的通信。该系统可以通过智能手机实时收集农田信息参数或发送农田信息控制命令,并依据采集的信息参数进行控制作业。实验结果证明,该设计可行性良好,系统运行效果满足实际要求。