基于数据世系管理的精准农业不确定性复杂事件处理

伴随物联网采集数据流的增加和对复杂事件匹配的准确性、可靠性要求的提高,不确定性复杂事件处理的研究得到广泛的关注。精准农业中存在大量的RFID及传感器监测数据,但是监测硬件和无线通信技术不能保证100%的可信数据,因此需要一个能应用在精准农业中处理不确定事件的流处理引擎。本文在现有流处理引擎SASE基础上,加入概率流理论和数据世系管理理论,提出一种新型的复杂事件处理引擎PUCEP,可以计算输出复杂事件的概率,同时提高不确定性复杂事件的匹配效率,从而减少计算资源消耗和反应时间,提高整个系统的实时性。实验使用温室传感器采集数据,结果表明所提方法对处理概率事件流的复杂事件是有效的。     

基于物联网的农田环境监测系统设计

为实现对农田环境参数的监测,设计了基于物联网的农田环境监测系统。系统基于EPC架构,构建网络框架,感知层采用ZigBee传感节点。传感节点实时采集与农田生产有关的多个重要环境参数,对作物形态进行可控图像采集,通过网络构建层将各种数据发送到远程监测服务层。对监测系统进行了试验,结果表明,系统可对播种进度、苗期、花期、施肥、打药、灌水、适时收获、病虫害和质量监控等过程中的信息进行采集。      

基于物联网技术的农田滴灌远程控制系统的研发

【目的】传统模式下的农田灌溉通常采用人工方式对农田进行灌溉,随意性较强,水资源利用率低,为了有效解决上述问题,提高农业水资源利用率,实现传统农业向智能农业的转变。【方法】笔者结合物联网技术,从传感器信息采集模块设计、终端控制模块设计以及无线传输模块设计、上位机设计等方面进行研究,设计了一款基于物联网技术的农田滴灌远程控制系统。【结果】该农田滴灌远程控制系统在应用过程当中能够保持正常运行,满足不同类型环境的需求,尤其适用花园、温室蔬菜大棚等封闭的环境,有效降低了人力成本,充分满足了农田区域化的灌溉需要。【结论】该农田滴灌系统实现了对农田中的电磁阀启停控制以及节水灌溉任务,保障了农作物能够在适宜的环境中生长,推动了农业增产增收,实现了智能化精准农业,应用前景广阔。     

基于物联网的农田环境监控系统设计方法

为进一步了解农业作业环境,提升农作物种植的效率与产量,在全面理解农业物联网的原理及应用组成基础上,对农业环境的监控系统进行了设计。针对数据采集模块的传感装置进行选型、数据传输模块的通信协议进行设置、硬件电路模块进行布置,以嵌入式数据库处理数据,进行监控系统控制终端显示和监控试验。结果表明:监控系统形成了一个较为完整的服务器处理结构体系,采集到了参数数据与仪器测得误差控制在5%范围内,方案可行,运行良好,可对类似监控设备及系统设计提供参考。     

基于物联网和PLC的农田智能节水施灌系统设计

针对当前灌溉技术采用定时人工整体灌溉,不能根据土壤含水情况进行节水控制,存在浪费水资源的问题,基于物联网和PLC设计了一种新的农田智能节水施灌系统,从硬件和软件两部分进行优化研究。系统硬件主要由中央处理器、PLC模块、射频信号传感器、土壤传感器、温度传感器组成,系统硬件内部PLC模块主要负责控制节水灌溉架构,在农田监测终端上所收集到的信号在微处理器中实现转化,转变为计算机系统可以辨识的脉冲信号。通过计算机进行计算,确定最适宜的浇水量和灌水时机,采用CC2591型射频信号传感器提高传感速度,选择HL-TTN1土壤传感器检测土壤的含水量,PT100型传感器进行温度检测。通过物联网针对需要灌溉的土地进行网格化处理,采集传感器测试土壤含水量、空气温度等环境参数,引用Zigbee协同开关设置节水灌溉程序。实验结果表明,基于物联网和PLC的农田智能节水施灌系统土壤含水量计算误差在2%以内,能够达到目标值,远程网格节水控制准确度高达98%以上,使农田生长达到高产、高效、优质用水的效果。     

基于物联网技术的数字农田信息监测系统研究

我国城镇化步伐的加快促使着我国的农业发展从传统农业生产模式向现代农业生产模式转型,在这个大背景下,研究一种基于物联网技术的数字农田信息监测系统。首先分析我国农业生产的现状,将监测系统分为信息采集终端、LoRa网关以及信息监控平台三部分。建立硬件总体设计架构,微控制器选用MSP430系列单片机,采用LoRa无线通讯技术对数据进行传输,当采集终端通过LoRa进行2 000 m范围的数据传输过程中,丢包率低于3%,满足数据传输的要求。采用"太阳能+3.7 V锂电池"的供电方式向系统供电,确保系统的长时间工作,通过测试发现采集终端的锂电池能够超过143 d正常工作,满足正常采集需求。利用IAR Embedded Workbench开发工具编写开发程序,绘制每个采集节点和功能模块的主程序流程图以及工作时序图,使用户能够时刻观察到农作物的生长情况,从而保证其健康地生长。整个监测系统满足农户对农田环境监测的需要,对于提升现代农业生产信息化水平有重要意义。     

农田生态系统中氮循环模型研究进展

农田生态系统中的氮循环是影响农业生产力的主要因素之一,同时也会对环境产生影响。在农田生态系统氮循环的研究中模型已成为重要的工具而受到人们关注。在介绍国际上发表的模型基础上,阐述了目前一些比较成功的模型的研究进展,并指出了今后模型发展的趋势。     

基于物联网的农田信息采集系统

综合利用传感器与网络通信技术,设计基于物联网的农田信息采集系统。通过布设和安装相关硬件,实现农田气象、土壤、高光谱和视频等监测信息的实时获取,让用户可以在电脑和移动设备上随时查看现场情况,为农业生产提供数据支持,在现代化农田信息的精准监测和科学管理等方面具有良好的应用前景。      

农田流域水文响应特征分析及模型考虑

农田流域由于下垫面性质的复杂和农业管理活动对水文循环的影响,表现出了与自然流域不同的水文特征。通过对农业水文、农田水利方面的相关研究进行总结,从农田流域典型下垫面和农业管理活动2个角度,分析农田与自然流域水文响应差异,提出建立基于农田水文系统特征的分布式流域水文模型的若干考虑。     

基于改进CoSaMP的农田信息异常事件检测算法

针对农田监测区域大、监测节点能量有限以及异常事件具有偶发性等特点,提出了一种基于改进压缩采样匹配追踪的农田信息异常事件检测算法(DP-CoSaMP)。针对传统压缩采样匹配追踪(Compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)算法中相似原子选择和稀疏度要求已知问题,引进Dice系数有效区分原子相关性,保证选择最优原子;利用峰值信噪比(Peak signal to noise ratio,PSNR)与匹配信号残差具有相似变化趋势,动态调整算法迭代次数,避免稀疏度获取困难问题。仿真实验结果表明,本文算法异常事件检测成功率较现有算法提高了20%,网络能耗降低了15%,平均检测时间减少了50%。     

基于物联网的矿山安全系统

文章分析总结了当前数字矿山中物联网的矿山安全现状,提出一种固定感知与移动感知相结合,孤立感知与联合感知相结合的矿山安全系统方案,简要分析了该方案的科学性和可行性。     

物联网与智慧农业

该文从物联网及智慧农业的内涵出发,提出了农业物联网的体系架构和关键技术,在科学分析农业物联网技术应用现状的基础上,提出了促进我国农业物联网发展的对策与建议。      

农业物联网技术研究进展与发展趋势分析

以人力为主的现有生产模式与劳动力持续减少、人均农业资源匮乏与农业资源利用率低、新农民年轻化与劳动力老龄化是阻碍我国农业实现现代化的主要矛盾。依赖智能装备实现精准化、自动化和智能化的农业生产,提高农业生产率、资源利用率和土地产出率,是解决以上矛盾的重要途径。农业物联网是以挖掘农业生产力、提高农业装备精准化水平、实现农业生产智能化的新兴技术,集农业信息感知、数据传输、智能信息处理技术于一体,并根据大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖以及农产品物流的重大需求,形成典型的产业应用。本文重点总结了近年来农业信息感知方向在农业个体标识研究与感知机理及工艺的最新发现、农业信息传输方向在低功耗广域网的最新成果、农业智能信息处理方向的农业大数据技术与农业人工智能技术的重大突破,提出以农业业务模型驱动农业业务控制、以设备管理设备的农业物联网架构,人的主要角色是实时数据与价值信息的消费者,农业物联网驱动的农机装备智能化作业是最主要的劳动力来源;进而对比国内外农业物联网技术应用与集成现状,分析农业物联网发展的制约因素,提出我国农业物联网发展策略,最终得出农业物联网技术的未来研究重点与发展方向。     

谈物联网与农业机电一体化的关系

作为全球信息通信行业的又一个万亿元级新兴产业,物联网的发展前景十分广阔。＂十二五＂期间,物联网产业链将初见雏形,它将在我国农业自动化发展中起到巨大的作用。     

基于物联网的水产养殖智能化监控系统

针对目前我国水产养殖规模越来越大,种类越来越丰富,传统养殖方式已不能满足要求的现状,将RFID与无线传感网络技术相结合应用到水产养殖领域,提出了基于RFID与无线传感网络的水产品智能化养殖监控系统的架构及应用实施方案。根据水产品养殖基本流程,对水产品养殖环节的生长环境进行分析,总结影响水产品生长的环境因素并确定出进行水产品高密度养殖的最佳环境,从而实现环境资源的充分利用。通过现场试验,验证了该系统的数据检测与传输误差、闭环控制精度、反应速度等性能均达到了实际项目的需要,试验结果表明温度误差在±0.5℃范围内,溶氧量误差在±0.3 mg/L范围内,pH值误差在±0.3范围内,系统传输数据的正确率在98%以上。     

基于物联网的浮标水质监测系统与溶解氧浓度预测模型

为促进近海养殖业信息化发展,更好地实现对近海养殖环境的监控,设计了基于浮标平台的环境监测系统。利用STM32L475微控制器定时采集光照、温度、pH值、溶解氧浓度等信息,通过物联网技术将数据传输至云监测平台,实现了多区域环境信息远程监测和多终端访问。提出了改进遗传算法BP神经网络的溶解氧浓度预测模型,实现对近海养殖环境的预测;根据所采集的数据,利用改进遗传算法对初始权重和阈值进行优化得到最优参数,在此基础上构建BP神经网络溶解氧浓度预测模型。通过试验验证了该系统海洋环境信息采集的准确性与可靠性,以及溶解氧浓度预测模型的有效性;与传统遗传算法BP神经网络预测模型相比,平均误差由0.0778mg/L降至0.0178mg/L,能够满足近海养殖的实际需求。     

设施农业物联网关键技术及工程化应用探讨

该文简述了设施农业物联网技术的体系概况和相关技术,通过对设施农业物联网关键技术及其工程化应用现状的分析探讨,发现了实际推广应用中存在的一些问题;通过对问题的剖析,有针对性地提出了促进设施农业物联网技术工程化应用的建议。      

物联网技术在食品及农产品中应用的研究进展

物联网(IOT)技术正被越来越多地应用在食品及农产品领域。首先简介了无线射频识别标签(RFID)和无线传感器网络(WSN)的原理和技术,然后较全面地分析归纳了近年来这些技术在食品、农产品的生产监控、安全监管及供应链的溯源与追踪等领域的应用研究现状,并分析了存在的问题和解决途径,最后展望了这些技术今后的发展趋势和应用前景。