一种田间信息无线远程传输系统的设计

针对传统的田间信息采集技术耗资费时的问题,设计了一种田间信息无线远程传输系统,能够快速、经济地实现田间空间和属性信息的无线远程传输.系统集成应用先进的微控制器、GIS、GPS和GSM技术,采用AT89C52单片机为控制中心,GPS接收机为定位设备,水分测试仪作为田间信息获取传感器,GSM终端模块为信息传输媒体,为解决田间信息远距离传输的实时性问题提供了一种有效方法.     

农田土壤含水率与坚实度快速信息采集系统

介绍了一种农田土壤含水率与坚实度快速信息采集系统.本系统包括土壤介电传感器、圆锥指数传感器及深度传感器,可以快速、同步、实时地获得0～500mm范围内土壤剖面含水率与圆锥指数信息.同时,本系统还结合了GPS和GIS技术,实现了土壤参数的空间分析,可以更方便地把系统应用于农田信息管理.本系统为实现土壤水分和坚实度的同步测量搭建了一个智能化的试验平台,并且在与德国波恩大学农业工程研究所的合作中成功地应用于田间测量.     

一种拖拉机作业信息在线采集系统

介绍了拖拉机牵引力信息采集系统的研发和在线监测。该设备主要用于拖拉机田间作业的牵引力信息采集，实现作业数据和试验工况的无线远程传输，设备连接方便，自动化程度高，极大降低了试验成本，准确的掌握了拖拉机实时作业信息。     

基于WEB的粮仓信息采集远程监控系统

针对粮仓的信息采集要求,结合嵌入式Web,设计了一种粮仓信息采集远程监控系统.该系统由粮仓现场检测系统、Web服务器、远程监控中心3部分组成.Web服务器通过RS-232标准串行接口与粮库现场测控器通信,经光纤以太网与远程监控中心交互信息.粮仓现场测控器采用89C51单片机,通过温湿度传感器采集信息,将采集的数据经过处理后通过串行通信接口上传到Web服务器.基于嵌入式平台进行嵌入式Boa服务器的设计和Boa监控软件的开发,远程用户可方便地实现对粮仓信息采集的监控.     

遥感技术在农业田间信息获取中的应用

田间信息的快速、高效获取,是进行精准农业时间的关键。随着现代信息技术的迅猛发展,田间信息采集技术手段也得到了不断更新。遥感是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术,具有动态、快速和周期性地获取地表信息的特点,大大节省了人力、物力、财力和时间。针对遥感在农业田间信息获取方法的应用,展开相应的阐述与分析,主要阐述了作物病虫害监测、作物生产面积监测、作物产量估算监测、作物土壤水分含量监测和作物养分监测5个方面,应用遥感技术进行信息采集的原理及其大体的流程图。最后,在分析我国现在农业田间信息采集的特点基础上,指出建立田间信息遥感监测与信息管理系统的必要性,并给出了应用"3S"技术综合构建田间信息管理平台的流程图。     

田间信息的远程获取与无线传输系统的设计

及时准确地获取田间信息是实现农田智能化管理的前提,是精细农业发展的基础。为解决田间信息的远程获取与无线传输问题,提出并实现了一种田间信息的远程获取与无线传输系统。同时,主要介绍了系统的组成以及工作原理,设计了土壤墒情站硬件及组成,阐述了自动气象站数据传输方式的选择。在该系统中,利用GPRS DTU实现了远程计算机、数据采集器之间的数据传输。     

基于GSM的农田气象信息远程监控系统设计

针对传统农田气象信息远程传输方式中布线难、成本高、传输距离有限、入网许可限制等不足,以广泛覆盖的GSM无线网络为基础,提出了一种实现远程农田气象信息采集、传输和监控的技术方案.详细讨论了实现该方案的系统结构模型、工作原理,给出了系统相应的软硬件设计方案,并定义了一种应用层通信协议,以实现系统中各类参数信息、控制信息的有效传输和识别,减小信息阻塞现象.实验表明,该方案系统结构模型合理,软硬件设计可行,具有灵活的扩充性和伸缩性,系统通信成功率为93.3%,可以满足农田气象信息远程监控的实际需要.     

农田环境信息采集与远程监测系统

为实现大面积区域农田环境的实时远程连续监测,对比保护性耕作和传统耕作技术的农田环境信息,开发农田环境信息采集与远程监测系统。该系统利用STC12C5A60S2单片机为核心控制器,通过GSM(Global System for Mobile Communications)无线传输网络进行SMS(Short Messaging Service)信息发送,利用太阳能电池板对采集节点进行供电,通过GIS(Geographic Information System)软件进行农田环境的实时监测。实验结果表明:远程监测系统能够连续准确地传送实时数据,监测时间分别为播种期,生长期,收获期,系统在传统耕作模式下检测精度为97.30%,95.18%,96.64%,在保护性耕作模式下检测精度为96.39%,95.11%,95.34%;在中国北方玉米生长季节,保护性耕作土壤含水量明显高于传统耕作土壤含水量,并且当降雨量减少时,采用保护性耕作的土壤水分利用率较传统耕作技术有明显的提高。     

基于ZigBee和GPRS/GSM DUT的果园信息远程化决策系统设计

针对目前果园信息采集耗时、耗力,果园远程决策系统功能不完善等问题,设计了一套基于Zig Bee技术和GPRS/GSM DTU数传单元的果园信息决策系统。该系统的采集节点以CC2530芯片为主要采集信息控制器,以Texas Instruments公司设计的Z-Stack为软件基础,以网状型网络的形式进行数据的采集和传输。通过GPRS/GSM DTU把Zig Bee网络采集的信息无线透传到上位机,实现信息远程采集监测。     

基于嵌入式LINUX的远程土壤信息采集系统设计

针对大范围分散的农田信息采集中采集系统通讯成本已大大高于测控部分的成本和通讯已成为制约农田数据采集发展和应用的问题,提出了一种基于嵌入式LINUX操作系统下用TC35I无线通信模块实现远程土壤信息采集系统的设计方案,详细阐述了系统的硬件组成、土壤信息数据采集及传输的通信原理和嵌入式系统Web的构建.实验结果表明,系统能够及时接受远程数据并将数据发送和显示,通过网络实现了对远程采集终端的控制,达到了系统的设计要求.     

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。     

变量施肥机空间数据采集与处理方法

研究了精确农业自动变量施肥机作业过程中的空间数据采集与处理方法。采用地理信息系统(GIS)管理耕作地块的土壤与产量信息，并与决策支持系统结合，进行施肥决策；使用全球定位系统(GPS)采集耕作地块轮廓属性，并在田问施肥作业时，为施肥机提供实时位置信息。将GPS与GIS相结合，通过编程实现耕作地块轮廓绘制、操作单元网格划分、土壤与产量信息管理和操作单元自动识别与决策命令提取等操作。田间试验结果表明：提出的数据采集与处理方法可以满足精确农业自动变量施肥机进行田间施肥作业的要求。     

面向农业移动管理的信息获取技术

基于移动终端、嵌入式GIS和无线通讯等技术,设计了面向田间交互管理的农业移动管理系统技术框架,研究了农田信息无线采集与传输、基于位置的图像获取、GPS虚拟差分数据获取和无线数据传输等技术,开发了农业移动管理系统原型.移动终端具有GPS定位与导航、GPS照相、照片编辑与查看、专题图制作、属性信息查询、农田网格划分等功能.初步应用试验表明,该原型系统可应用于农田移动管理.     

智能化土壤水分分布速测系统

从精准农林业测量的实时快速性要求出发,研制了连接GPS接收机与SWR土壤水分传感器的智能化土壤水分分布速测系统,该系统可完成GPS数据接收与处理、土壤水分采集与存储等工作。选择了合适的GPS测量方法进行试验,并应用GIS软件ArcView生成了土壤水分分布图。     

丘陵地区蓝莓园智能灌溉决策系统设计

针对丘陵地区蓝莓园灌溉过程中水资源浪费严重、劳动力严重短缺的问题,基于物联网技术,研究并设计了一套智能灌溉决策系统。系统包括信息采集模块、无线通信模块、智能决策模块和灌溉执行模块。信息采集模块通过布设的土壤水分传感器和小型气象站实时采集蓝莓园土壤墒情信息和环境信息（风速、降雨量、温度、湿度）;无线传输模块将信息采集模块采集到的数据实时发送到服务器端进行分析处理,并将智能决策模块的计算结果传送给灌溉执行模块;智能决策模块中,基于前期采集的历史数据使用彭曼公式和土壤水平衡公式建立灌溉决策模型,实现蒸腾量和灌溉量的计算以及实时监控与报警,该模型可根据实时获取的数据,确定是否需要灌溉及最优的灌溉量;灌溉执行模块根据接收到的灌溉信息及实际的灌溉速度计算灌溉时间,进行远程灌溉;以Visual Studio软件为平台,设计了系统上位机的监控界面,可实现土壤和环境参数的实时检测和存储、作物需水状况的分析管理以及实时预警和灌溉决策。试验结果表明,该智能灌溉决策系统可在无人干预的情况下,根据传感器采集的信息自行判断作物需水情况,当系统认为作物需要灌溉时自行驱动灌溉装置完成灌溉,从而实现蓝莓园的远程精确灌溉,节省了人力物力,有效提高了灌溉水的利用率。     

基于GSM/FSK的膜下滴灌智能监控系统研究

针对传统的农田自控系统存在的不足,采用GSM网络技术和FSK调制方式开发出了农田滴灌智能监控系统。该系统由数据采集子系统、决策支持子系统和自动控制子系统三大功能模块共同组成交叉式的三级网络结构,采用基于土壤湿度临界值、CWSI指数、作物生长模型和Penman-Monteith蒸散量模型进行智能化决策,实现了基于GSM/FSK的农田环境参数自动采集、灌溉智能决策与监测控制等功能。系统在新疆兵团农六师111团70hm2覆膜滴灌棉田上示范应用,效果良好。     

基于无线传感器网络的果园数字信息采集与管理系统

为充分掌握土壤水分、环境温度、环境湿度与光照情况,实现适时、适地、适量灌溉,施肥与远程管理,设计了基于无线传感器网络技术,结合GPS定位（用于WSN锚节点的定位）技术的果园数字信息采集与管理系统。该系统通过相应的传感器采集果园微气象信息（包括土壤水分、环境温度、环境湿度与光照等）,并在无线传感网络的支持下,先结合GPS确定少数锚节点的位置,再根据锚节点计算出未知节点的相对位置,从而确定所有节点的位置信息。采集到的信息经转换后直接接入ES（专家系统）,用ES输出辅助决策信息（状态评价结果,包括精确灌溉与环境控制建议等）给用户,实现了果园数字化管理的可视化、便利化。      

基于采样点光谱信息窗口尺度优化的土壤含水率无人机多光谱遥感反演

针对空间异质性导致的土壤含水率反演误差较大的问题,分别以玉米灌浆期和小麦苗期的土壤含水率反演为例,利用无人机多光谱遥感技术获取喷灌和畦灌灌溉方式下的正射影像。将34组光谱特征变量按照滑动窗口法提取不同空间尺度的光谱信息平均值,通过极端梯度提升（Extreme gradient boosting,XGBoost）、支持向量机回归（Support vector machine regression,SVR）以及偏最小二乘回归（Partial least squares regression,PLSR）3种机器学习模型确定采样点光谱信息最优窗口尺度;然后,采用皮尔逊相关系数特征变量筛选法（Pearson correlation coefficient feature variable screening method,R）结合XGBoost和SVR模型对提取的34组光谱特征变量进行筛选,选取与土壤含水率敏感的特征变量;最后,估算土壤含水率。结果表明：喷灌方式下所选择的采样点最优光谱信息窗口尺度比畦灌小,其最优窗口尺度范围分别为11×11~21×21和15×15~29×29;采用皮尔逊相关系数特征变量筛选方法结合机器学习模型可有效提高土壤含水率反演精度;5种机器学习模型（R_XGBoost、R_SVR、XGBoost、SVR、PLSR）中R_XGBoost模型估算土壤含水率精度最优,在喷灌和畦灌方式下玉米灌浆期R_XGBoost模型的测试集决定系数R2分别为0.80、0.83,均方根误差（Root mean square error,RMSE）分别为1.27%和0.98%,小麦苗期R2分别为0.76、0.79,RMSE分别为1.68%和0.85%;土壤含水率反演模型在畦灌条件下的精度优于喷灌条件下。该研究可为基于无人机多光谱影像分析的信息挖掘和土壤水分监测提供参考。     

基于物联网技术的江西丘陵地区土壤墒情监测

针对江西丘陵地区作物种植分布广、监测点多、布线和供电困难等特点,利用物联网技术,采用高精度土壤温湿度传感器和智能气象站,建立土壤墒情监测系统,远程在线采集代表性地块土壤墒情、气象信息,实现墒情（旱情）自动预报、灌溉用水量智能决策和远程灌溉设备自动控制等功能。      

基于实测数据及遥感图片的土壤采样方法

如何结合土壤特性和先进手段,制定具有代表性,同时又经济的土壤采样方案一直是土壤分析的难题。该文根据陕西省卤泊滩盐碱地改良区土壤含盐量的实测资料和相应的遥感图片数据,并结合土壤属性空间分布特性,提出一种新的土壤水盐含量采集方案。结果表明,用33个已知点的实测数据可以估算出101个未测点的含量并最终构成插值343个点的空间分布图,且水分与盐分含量预测结果相关的确定系数分别为0.869和0.817。在此基础上进而对工程改良措施下的卤泊滩盐渍土表层水盐空间变异性进行研究。分析结果表明,研究区土壤水盐含量具有中等较强的空间自相关性和较弱的变异性。通过对该地区水盐空间变异性的研究可以及时了解盐渍地试验区的改良效果及水资源管理情况。