虚拟仪器大棚温室环境远程监测系统设计

CO2浓度、温度、湿度等因素制约着农作物生长和产量。采用虚拟仪器和Actives技术设计了远程温室监测系统,试验结果表明该系统能较好监测植物的生长环境,对提高农作物产量具有重要意义。     

基于嵌入式的智能农业环境监控系统开发

设计了一个智能农业环境监测系统,系统通过Internet和GPRS网络,远程实时监测农作物种植地传感器采集的数据,嵌入式Linux终端接收Zigbee网络各节点的环境数据,将数据存入到数据库中,同时可以发送给远程监控中心。远程监控中心将接收到的数据存入数据库,并且进行数据分析,实现远程调控,优化作物生长环境。     

基于 ZigBee 和 GPRS 的农业区域气象环境远程监测系统设计

为应对当前农业区域气象环境监测的要求,设计了将ZigBee无线传感器网络与GPRS技术相结合的农业区域气象环境远程监测系统,实现了气象信息采集节点的规划部署、相关数据的远程传输和监测。凭借该系统,农业管理者可以实时、精确地获取同一地区不同农业区域内的气象环境信息,包括温湿度、浓度、光照度、风速风向等。系统可应用于温室、农田、农林等区域,有助于农业部门更加有效地预测农作物收成、提高农作物产量以及决策来年的农业布局。初步测试结果验证了该系统的合理性与实用性。     

基于NB-IoT的农田远程监测系统的设计

为了实时了解农作物生长环境信息,综合运用传感器技术、嵌入式技术和基于蜂窝的窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)等先进的信息技术,设计了基于NB-IoT的农田远程监测系统。此系统可对农田空气温湿度、土壤温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤pH值进行监测,并利用NB-IoT网络将实时采集的农田环境数据上传到后台管理服务器。后台服务器部署的农田环境数据监测平台采用LNMP(Linux+Nginx+My SQL+PHP)网站服务器架构实现,用户可使用浏览器访问农田环境数据监测平台来获取农田环境数据。该系统具有功能实用、操作简单、可大规模部署等特点。     

温室智能装备系列之六十四 蔬菜育苗环境远程监测物联网系统设计

<正>近几年,物联网传感器技术已经逐步渗透到农业信息化领域中,使用传感器获取农作物生长环境数据,通过互联网将数据进行实时的共享和交换成为了可能。与此同时,随着移动互联网技术的迅猛发展,Android智能手机已经相当普及,使用移动设备,随时随地获取农作物生长环境数据能够帮助人们更好的掌控作物生长环境并及时做出决策,减少恶劣的生长环境造成的作物减产或死亡。蔬菜育苗环境远程监测物联网系统是一款将物     

远程农业监测信息系统设计与实现

针对农业信息远程监测服务需求和物联网农业应用背景,设计开发了农业信息远程监测和服务系统。系统将无线数据采集、远程数据传输和网络服务相结合,实现了远程、多目标、多参数的农业信息实时采集、显示、存储、查询和统计等功能。系统通用性和扩展性较强,在数字农业、农作物防灾减灾等领域具有良好的应用前景。     

基于LoRa的农田土壤墒情监测系统设计

为了解决土壤墒情监测系统中存在通信距离受限、功耗大、无法组网的问题,研制了一种基于LoRa的农田土壤墒情监测系统,进行土壤墒情监测信息的远程传输、控制、显示。将土壤水分传感器采集到的墒情数据通过LoRa通信模块上传至网关,网关汇集数据后再传输到远程监测平台,形成了一套监测范围广、低功耗、灵活组网而且远距离通信的农田土壤墒情监测系统。该系统提高了土壤墒情监测的工作效率,适用于户外大面积农田的数据监测与采集站点多的场景,为土壤墒情自动化远程监测提供一种新的技术方案。     

农田环境数据采集系统的研究与设计

根据精准农业的需求,结合嵌入式技术、无线远程通信技术、GPS定位技术以及传感器技术等领域的最新研究成果,设计了一套能够实时采集多种农田数据的系统。该系统可以采集、显示多种农田数据,还能够经GPRS网络实现远程数据传输,远程数据中心建有数据库,可供用户随时浏览环境数据。此系统适合远程条件下对分散农田环境信息进行监测与管理,为农田管理决策、智能控制等提供数据支持。     

果园环境远程监测系统构建与设计

为了实时获取果园环境信息,及时科学指导生产,设计了1种果园环境信息远程监测系统。该系统主要基于LoRa技术和GpRS无线传输技术,通过布置在园区的传感器进行数据采集,LoRa模块负责传感器数据汇集,GpRS模块将数据进行远程传输。在用户中心开发了基于B/S结构的远程监测系统,实现了数据信息的实时及历史查询,数据报表及变化曲线的导出等功能。系统采用低功耗设计,集采集、监视、环境信息获取于一体,适用于果园环境的大范围、远距离监测。     

基于GPRS的蔬菜大棚虚拟监控系统设计

利用LabVIEW虚拟仪器开发平台,结合数据采集技术、传感器技术和GPRS网络设计一种温室大棚远程监控系统。该系统包括参数采集装置、GPRS数据传输单元及监控中心3大模块。实际运行结果表明,该系统安全可靠,实现了数据的网络化采集和数据远程传输,具有数据显示、监测和存储等功能。     

基于物联网技术的作物远程感知系统的设计与实现

为提高作物生产调控管理水平,基于视频监控、物联网传感器和网络通信等技术,初步设计开发了作物远程感知系统。在作物生长发育过程中,该系统实现了作物生长过程中的关键环境因子、作物长势以及视频图像等参数信息的实时采集,从而提高了获取数据的效率和准确性。它具有功耗低、成本低、扩展灵活等优点,初步试验表明了该系统的合理性与实用性。该系统的构建和运行,为作物长势进行实时跟踪监测与综合分析以及管理提供决策支持。     

基于空间信息的农作物苗情监测系统

以大面积、无损的农作物苗情监测为目标,采用GIS、RS、GPS等空间信息技术,结合计算机技术、网络技术设计开发了基于空间信息的农作物苗情监测系统。在前人研究基础上,筛选了能够表征作物长势、产量和品质的农学参量及遥感植被指数,提供自定义监测预报模型的方式实现对农作物长势、产量及品质监测。最终,以2012年北京地区冬小麦长势监测为例,展示了农作物长势分析过程,获得了同实际情况相吻合的监测结果。     

河南省农业灾害遥感动态监测体系建设与应用

为实现河南省农业灾害(旱灾、水灾、雪盖、秸秆焚烧)的遥感动态监测,利用3S技术集成,借助多源卫星数据,依托地-空三维农业灾害监测网络,创建了河南省农业灾害遥感监测系统平台,实现了农业灾害监测应用,为全省防灾减灾工作提供了可靠的信息技术依托。     

基于ZigBee无线传感器网络的农业环境监测系统研究与设计

针对目前农业环境在线监测的需要,提出了一种基于ZigBee无线传感器网络的农业环境监测系统设计方案,该监测系统由无线监测网络和远程监控中心组成,可对影响作物生长的温度、湿度、光照等环境变量进行实时监测。介绍了系统的总体架构,设计开发了无线传感器网络节点、基站以及软件流程。由于采用了无线传输方式,该系统解决了有线通信方式存在的难以扩展、难以升级等问题,具有低功耗、低成本、扩展灵活等优点,其应用前景非常广阔。     

基于GPRS的作物水分信息远程传输与监测系统设计

为了解决作物水分信息的快速获取和无线远程传输问题,本文以PTM-48M作为数据采集和监测系统,基于GPRS无线传输技术,通过系统集成,提出了的作物水分信息无线远程传输与监测系统。该系统具有实时测定和远程传输功能。阐述了系统的整体结构,并从软硬件两方面描述了系统的设计。     

Perspective of Chinese GF-1 high-resolution satellite data in agricultural remote sensing monitoring

High-resolution satellite data have been playing an important role in agricultural remote sensing monitoring. However,the major data sources of high-resolution images are not owned by China. The cost of large scale use of high resolution imagery data becomes prohibitive. In pace of the launch of the Chinese "High Resolution Earth Observation Systems",China is able to receive superb high-resolution remotely sensed images(GF series) that equalizes or even surpasses foreign similar satellites in respect of spatial resolution,scanning width and revisit period. This paper provides a perspective of using high resolution remote sensing data from satellite GF-1 for agriculture monitoring. It also assesses the applicability of GF-1 data for agricultural monitoring,and identifies potential applications from regional to national scales. GF-1's high resolution(i.e.,2 m/8 m),high revisit cycle(i.e.,4 days),and its visible and near-infrared(VNIR) spectral bands enable a continuous,efficient and effective agricultural dynamics monitoring. Thus,it has gradually substituted the foreign data sources for mapping crop planting areas,monitoring crop growth,estimating crop yield,monitoring natural disasters,and supporting precision and facility agriculture in China agricultural remote sensing monitoring system(CHARMS). However,it is still at the initial stage of GF-1 data application in agricultural remote sensing monitoring. Advanced algorithms for estimating agronomic parameters and soil quality with GF-1 data need to be further investigated,especially for improving the performance of remote sensing monitoring in the fragmented landscapes. In addition,the thematic product series in terms of land cover,crop allocation,crop growth and production are required to be developed in association with other data sources at multiple spatial scales. Despite the advantages,the issues such as low spectrum resolution and image distortion associated with high spatial resolution and wide swath width,might pose challenges for GF-1 data applications and need to be addressed in future agricultural monitoring.     

An adaptive Mealy machine model for monitoring crop status

Variation in phenological stage is the major nonlinearity in monitoring,modeling and various estimations of agricultural systems. Indices are used as a common means of evaluating agricultural monitoring data from remote sensing and terrestrial observation systems,and many of these indices have linear characteristics. The analysis of and relationships between indices are dependent on the type of plant,but they are also highly variable with respect to its phenological stage. For this reason,variations in the phenological stage affect the performance of spatiotemporal crop status monitoring. We hereby propose an adaptive event-triggered model for monitoring crop status based on remote sensing data and terrestrial observations. In the proposed model,the estimation of phenological stage is a part of predicting crop status,and spatially distributed remote sensing parameters and temporal terrestrial monitoring data are used together as inputs in a state space system model. The temporal data are segmented with respect to the phenological stage-oriented timing of the spatial data,so instead of a generalized discrete state space model,we used logical states combined with analog inputs and adaptive trigger functions,as in the case of a Mealy machine model. This provides the necessary nonlinearity for the state transitions. The results showed that observation parameters have considerably greater significance in crop status monitoring with respect to conventional agricultural data fusion techniques.     

物联网技术在我国粮食作物生产过程中的应用进展

物联网技术在粮食作物生产过程中的应用,是粮食高产、优质、高效、生态、安全生产的要求。在作物生长监测与诊断中,利用无线传感器网络、物联网技术和视频监控系统,可以远程实时监测作物生长过程中的关键环境因子、作物长势、作物营养和病虫害等信息,从而实现信息的实时采集。为此,主要阐述了物联网技术在我国粮食生产产前、产中和产后的应用现状,分析了物联网技术在粮食作物生产中存在的主要问题,并提出了物联网技术的应用前景及发展方向。     

作物环境胁迫高光谱遥感监测研究进展

作物环境胁迫频发不仅严重影响区域粮食生产和生态安全,还威胁社会经济稳定和可持续发展,高光谱遥感可实时、准确监测作物环境胁迫,与传统监测方法相比具有较大优势。首先阐述了高光谱遥感监测作物环境胁迫的理论基础,重点从基于光谱响应特征的直接监测、基于农学参数和生理信息反演的间接监测两方面,概述了高光谱遥感在监测作物病虫害、水分胁迫方面的研究进展。在此基础上,提出了目前该技术在作物环境胁迫监测应用领域的不足,如光谱响应特征的专属性认识不足、反演模型的精度及普适性较低、数据使用受到限制等,并讨论了高光谱遥感在作物环境胁迫监测方面的发展方向,旨在为农作物环境胁迫监测及预警提供参考。