无线传感器网络在土壤肥力监测中的应用

在简要介绍无线传感器网络的结构、特点和优势的基础上,针对我国农业生产活动的特点,提出在农田土壤肥力监测领域应用无线传感器网络的方案和思路,为无线传感器网络在农业土壤肥力监测中的应用拓宽思路,争取实现把无线传感器网络技术与土壤肥力监测相结合,达到提高土壤肥力的目标。     

无线传感器网络在土壤肥力监测中的应用

在简要介绍无线传感器网络的结构、特点和优势的基础上,针对我国农业生产活动的特点,提出在农田土壤肥力监测领域应用无线传感器网络的方案和思路,为无线传感器网络在农业土壤肥力监测中的应用拓宽思路,争取实现把无线传感器网络技术与土壤肥力监测相结合,达到提高土壤肥力的目标。     

基于无线传感器网络的农田土壤水分监测系统(英文)

[目的]研究将无线传感器网络应用于农田土壤水分监测,探讨解决实际监测中采样率低、成本高、及实时性差等问题的方法。[方法]通过对无线传感器网络体系结构、网络节点硬件设计以及软件操作系统结构的原理和相应参数分析,说明基于无线传感器的农田土壤水分监测系统的特点,及利用该系统的优点。[结果]传感器节点可正确采集并传输土壤含水率,实现稳定的土壤水分数据传输,说明无线传感器网络适合农田土壤水分的实时监测。[结论]该研究表明无线传感器网络在农业发展中具有广阔的应用前景。     

基于无线传感器网络的农田土壤水分监测系统

[目的]研究将无线传感器网络应用于农田土壤水分监测,探讨解决实际监测中采样率低、成本高、及实时性差等问题的方法。[方法]通过对无线传感器网络体系结构、网络节点硬件设计以及软件操作系统结构的原理和相应参数分析,说明基于无线传感器的农田土壤水分监测系统的特点,及利用该系统的优点。[结果]传感器节点可正确采集并传输土壤含水率,实现稳定的土壤水分数据传输,说明无线传感器网络适合农田土壤水分的实时监测。[结论]该研究表明无线传感器网络在农业发展中具有广阔的应用前景。     

无线传感器网络在农业上的应用现状及存在问题

无线传感器网络作为一种结合多种先进技术于一体的网络系统,将其应用于现代农业,可使农业的生产、经营和管理等过程高效化,进一步节省成本,提高经济效益。介绍了无线传感器网络的原理和技术特点,对国内外无线传感器网络技术在农业中的应用现状进行了概述,总结了无线传感器网络在农业应用中存在的问题。     

农田能量异构无线传感器网络簇首选择机制

农田无线传感器网络监测过程中,太阳能电池供电的无线传感器网络有着很多优势,同时也存在着成本较高的问题。在农田无线传感器网络监测中加入部分太阳能节点进行监测,可以降低成本并延长网络寿命。研究了农田环境中太阳能供电节点与干电池供电节点同时存在时无线传感器网络成簇过程,在LEACH算法的基础上改进了一种簇首选择方法,每一轮通过2次选举,达到优先利用太阳能节点,提高太阳能节点使用效率的目的。仿真结果表明,通过此方法可以提高太阳能的利用率,减缓节点死亡速度,延长网络寿命。     

基于WSN的农田环境信息监测技术研究现状与分析

结合农田环境的实际特点,分析了无线传感器网络应用中的关键技术,综述了无线传感器网络在农田环境信息监测中的研究现状,提出了创新路由协议,改进路由算法等通信方式,低成本产业化推广农田信息采集系统,为无线传感器网络在农田环境信息监测的应用拓宽了思路。     

无线传感器网络在农业中的应用研究现状与展望

无线传感器网络结合了传感器、微处理器和无线通信接口,是一门日益引起人们研究兴趣的技术.作者结合农业的实际特点,综述了无线传感器网络在农业中的研究现状及涉及的关键技术,最后分析了无限传感器网络在农业中的应用前景,为无线传感器网络在农业中的深入应用拓宽思路.     

集约化家禽养殖无线传感器网络监测系统

针对集约化家禽养殖过程中禽舍环境监测效率低、灵活性差等问题,本研究构建了基于无线传感器网络技术的远程禽舍环境监测系统.设计并研制了以监测禽舍环境温湿度、氨气浓度为目的的传感器节点和路由节点,以数据远程传输为目的的GPRS网络网关节点;节点软件使用C语言编程,根据实际需求编写了无线路由协议及应用程序.该系统实现了禽舍环境信息远程在线监测,解决了集约化家禽养殖过程中环境信息信息化、网络化所存在的问题,为保障集约化家禽养殖的生产安全提供了一种新的手段.     

基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统

集约化的水产养殖对养殖水体水质有较高的要求,不准确的测量和延迟的数据采集会影响养殖生产的顺利进行.设计了一种基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统,将无线传感器网络与上层应用系统有机结合,在自组网情况下实现了水产养殖相关数据的实时监测.该系统在Cotex-M4 ARM架构下以微处理器STM32F405与无线射频芯片CC2530为核心,对系统底层硬件、底层软件、应用层软件进行了开发.同时,为提高数据的准确性,采用新型支持度函数加权融合算法对系统采集的多传感器数据进行融合.整个系统测量精度高,实时性强、运行稳定,能够较好地满足水产养殖水质监测的要求.