丘陵地区农田土壤信息监测系统的研究

结合《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》和精准农业的精神,要求进一步实现数字农业、智慧农业、智能农业,以重庆实际状况为切合点,设计了山地分区土壤墒情及酸碱度监测APP。针对重庆丘陵地区存在山地坡度不同和高差不同的特点,对山地进行区域划分。同时,优化了丘陵地区农田土壤信息监测系统,对山地农田各区域进行土壤酸碱度实时监测,解决了传统种植和作业过程中浪费人力资源、水资源及能源耗费大的问题,实现了农作物种植的最优选择,提高农作物种植存活概率,增加农业收成。为此,研究开发了一款农业数据信息与智能手机相结合的APP,达到实时监测及实时灌溉的目的,弥补了传统终端控制的不足,为进一步实现数字农业、精准农业及智能农业提供科学依据。     

基于网络监测平台的农林间作耗水特征和灌溉制度

针对特定生态区的种植方式和作物对水分的需求差异,在大田生产条件下对农林复合系统的土壤水分动态、作物日耗水量和灌溉制度进行了试验研究。以新疆枣、棉间作为主要研究对象,利用频域反射法(FDR)土壤水分传感器实时监测农林复合系统下,不同间作带位置的根层土壤水分动态和耗水量。以农作物根层土壤的含水量变化为主要指标,分析间作作物的日耗水量,结合农林复合系统中根层土壤的水分饱灌点和补灌点,确定农林复合系统的最佳灌溉时间和灌溉量。通过实验分析,提出了基于网络平台的农田灌溉警报系统,对农田进行实时监控和管理,预测灌溉时间。结果表明提出的这种基于网络平台土壤墒情监测的灌溉制度方法,可以实时监测农田土壤的水分状况,为农田作物灌溉提供技术支持,对提高农田水分利用效率有着重要的理论意义和应用价值。     

MQTT协议在丘陵山区农作物环境监测系统中的应用

农业信息化、物联网、大数据的应用可以提高农业生产力,对农业现代化发展具有重要意义。为了对丘陵山区的农作物环境信息进行监测,设计一种丘陵山区农作物环境监测系统,通过传感器采集作物生长环境的空气温湿度、土壤温湿度和酸碱度、光照度、风速、降雨量等环境数据,应用物联网技术将数据传输至云服务器,应用数据分析软件对环境数据进行分析、比较、挖掘。文章介绍了MQTT协议原理及MQTT协议在系统中的应用。     

节水灌溉监控系统设计——基于WSN和模糊控制策略

针对农田灌区范围广、数据量大和实时传输难的特点,设计了一种基于无线传感器网络的农田自动节水灌溉系统;综合运用无线传感器智能信息处理技术和无线数据通信技术,全面提升系统的自动化与监测水平。该系统采用星型拓扑结构组网,通过在监测区域部署ZigBee网络节点,将监测数据汇集到嵌入式测控系统,实现统一的数据管理和网络路由监测功能;以微处理器芯片为核心控制器件,由无线传感器网络节点实时采集和处理土壤温湿度数据,并将其发送到接收端,在接收端对数据进行存储和显示,实时监测土壤温湿变化,实现节水灌溉的自动化控制及水资源的高效利用。试验证明,该系统稳定性好,数据传输可靠性高,通过增加数据采集频率,减少了数据丢包率,使用灵活,适用于不便直接连线的一般监测场合应用。     

基于计算机视觉的棉花生长监测自主导航车辆研究

为了克服农作物生长大面积遥感监测精度较低的缺陷,实现作物生长态势的自动化监测,提出了一种基于计算机视觉的自主导航作物生长监测车辆,从而有效地提高了作物生长监测的精度和自动化程度。该型自动化车辆通过导航标定线在田间对作物的生长状况进行实时跟踪监测,采用CCD数字摄像头对作物的生长状况进行图像采集,使用PC机对图像进行处理,并将图像利用通信技术传输到远程监控端,并根据图像特征数据建立了作物长势的监测和预测模型。为了验证其可行性,对作物的长势进行了实地测试,通过对叶面指数和作物生物量预测模型的测试表明:数据模型的实测值和理论值基本吻合,利用该方法可以建立多种作物的长势监测和预测模型,具有推广价值。     

基于NB-IoT的土壤墒情实时监测系统

为了解决传统通信方式存在的耗电大、费用高等问题以及实时准确监测土壤墒情,设计了一种基于NB-IoT的土壤墒情实时监测系统。将电容式土壤水分传感器采集的数据以规定格式通过BC28通信模块上传至监控中心,实现土壤墒情数据的远程传输、显示、查询,该系统在一定程度上提高了土壤墒情监测的工作效率,具有较好的推广前景和经济效益。     

基于GIS土壤养分空间变异性的养分分析仪设计

为了提高农田土壤养分的分析效果,将GIS技术和采样机器人技术引入到了养分分析仪的设计中,利用采样机器人快速地对多个点进行采样,并将分析数据汇总;然后,利用GIS技术绘制出养分空间变异性分布图,将图像进行处理后可视化地呈现给远程管理端,农田管理人员根据养分分布情况合理地进行施肥。为了验证方案的可行性,对农田土壤进行了采样,并利用GIS技术绘制出了农田的养分分布图,结果表明:可视化呈现效果较好,可以为施肥管理人员提供可靠的数据支持。     

基于移动终端的谷物产量实时监测平台设计

作物产量的空间变异性反映了农田环境和管理等因素对产量的影响,获取准确的产量空间分布信息是实施资源按需最优化投入的前提。为了获取谷物产量空间信息,设计了基于移动终端的农田谷物产量空间分布信息实时监测平台,可实现对联合收获机实时位置、作业状况和产量数据的远程监测,进而对产量数据的空间分布状况进行分析。平台主要由数据接收及存储、数据传输、数据显示和数据分析4个模块构成。其中,数据接收及存储模块接收由收获机传来的位置、谷物流量、升运器转速、谷仓温湿度和割幅宽度等作业状况信息数据包,将数据解析并存入数据库。数据传输模块为移动终端提供Web service服务,提取数据库中相应数据供前端调用。数据显示模块在移动终端上实时显示联合收获机作业位置和作业状况等信息。数据分析模块通过调用ArcGIS Server GP服务,将谷物产量信息的空间分布进行插值分析,分析结果以产量空间分布图的形式显示。经过测试,该监测平台运行稳定,能够实时显示和分析农田谷物产量信息,为农田精细管理提供技术支持。     

基于Cortex-M3的农作物生长参数监测系统设计

为了快速、全面地获取农作物生长过程中的参数变化(土壤墒情、雨量、地下水位),满足农业生产对信息的需求,提高粮食产量,设计开发了基于Cortex-M3的农作物生长参数监测系统。系统用多种智能传感器组成传感器网络,能够实时采集雨量、土壤含水率和地下水位数据,经软件解析、处理后,通过GPRS网络实现数据的无线传输。系统供电采用太阳能电池板和铅酸蓄电池两种方式,提高了设备野外工作的稳定性。硬件设计采用Cortex-m3内核的stm32f103作为MCU,相比于ARM系列,功耗降低了1/4,速度快了1/3。软件设计开发了数据采集、无线通信和在线访问等程序,通过浏览器,即使在远离监测点的异地,也能够实时查看设备状态和访问历史数据。经实践验证,系统能实现数据的稳定传输,适合农作物生长参数的实时监测。     

单片机在节水灌溉系统中的应用

节水灌溉可以达到农田作物需水灌溉的目的,节约用水,对缓解用水不足起到一定的作用。应用单片机的节水灌溉系统,实时地监测土壤水分情况,分析实际获取的数据信息,根据作物的适宜湿度标准进行灌溉,有利于提高农作物的质量和产量。     

基于GPRS的农田灌溉系统

农业灌溉用水所占比例较高,且浪费现象十分严重。本系统为基于无线数据传输的、应用于田间数据采集与传输的系统,能够实时感知、监测农作物、土壤及气象等信息。系统的下位机应用控制器自身A/D转换器采集农田土壤湿度的数据信息,利用基于TCP/IP协议的GPRS通信技术实现多节点数据通信,将各节点的土壤信息传递给上位机,用户可通过上位机观测到农作物的信息,并控制其出水电磁阀的开关,实现对农作物灌溉适时、适量的控制,达到节水灌溉的目的。     

基于嵌入式的农田灌溉管网漏损智能无线监测系统设计

农田灌溉对于提高农作物产量具有重要作用,灌溉管网漏损实时在线监测对提升农田用水效率具有积极的现实意义。本文设计基于嵌入式的农田灌溉管网漏损智能监测系统,通过压电加速度传感器、压力变送器和超声波流量计等传感器信号采集,获取农田灌溉管网的振动噪声、水压和流量等数据,通过嵌入式单片机自适应滤波处理后,应用4G无线数据通信模块,将传感器采集的数据传输到云平台,云平台应用管理软件系统对灌溉管网监测数据进行实时处理和分析,从而准确确定灌溉管网漏损情况。试验结果表明,在非灌溉时间测试管网漏损状态,系统能够有效采集噪声、水压和流量等传感器数据,噪声数值超过预警值80 dB并进行报警。数据在无线网络中传输稳定高效,数据无线传输延时小于1.8 s。云平台应用管理软件系统功能正常,数据查询平均响应时间小于1.2 s。系统部署实施快捷,可广泛应用于农田灌溉管网运行状态实时监测,有效提高农田灌溉用水效率进而实现用水精细化管理。     

农田渍害监测预警系统设计与应用

为了提高农田水分管理降低渍害对农作物的影响,开发了基于田间积水及作物根区水分信息监测的农田渍害智能化预警系统.该系统由水分信息传感器、数据采集及无线传输模块、数据处理模块、农田渍害预测以及灾情结果发布模块6部分组成,可实现农田积水及土壤水分状况的连续监测,并通过无线传输系统将农田实时水分信息传输至数据处理终端,根据该系统预测部分的决策支持系统对农田渍害进行评估和预测.在田间试验的基础上,确定了该系统预测模块数学模型中的相关参数,提出了适用于农田渍害评估和预报方法.实地应用结果表明,实时监测结果及预警精度均能达到农田水分管理的需求,而且该系统监测部分小巧轻便,预警终端部分界面友好,操作简单,实用价值较高.对提高当地排涝管理水平、减小农田渍害对农业生产的影响具有显著效果.     

基于物联网技术的特色设施作物信息化管理技术与装备研究

<正>物联网在设施农业中的应用,是对农作物生长环境进行监测和改造,是在田地里铺设各种传感器,安装自动化设备,搭建传感器网络,建立监控中心,从而构建农作物生长决策系统、监测系统。利用各种传感器对空气温湿度、光照强度、土壤温湿度、日照数等数据进行实时采集,以获得农作物生长的当前环境条件。决策系统通过传感器网络获取数据后,再根据农作物在每个阶段的生长要求,对这些数据参数进行分析,通过分析种植环境因素对农作物长     

土壤采样器采样性能试验研究

农田土壤样品的快速获取及分析对科学施肥具有重要意义。土壤采样器是农田土壤采样的重要设备,获取和松放土壤的能力是评价其采样性能的重要指标。本文通过试验,从土壤样品长度和土壤松放后残余土壤质量两个方面分析自行设计的5种土壤采样器的采样能力,指出了1号土壤采样器设计综合采样性能较好。      

基于GPRS的物联网农业虫害防治监测系统设计

为了智能获取农作物生长环境及虫害信息,尤其是地形陡峭、偏远山区的信息,设计了一种基于GPRS网络和GSM短消息业务的农业物联网监测系统。系统中监测站点负责采集传感器数据,将各项数据打包,通过GPRS网络传输到服务器。上位机采用基于B/S的Web网页访问方式,并以数据库的方式存储管理数据。用户可通过短信方式获取数据和操控设备终端。测试结果表明:该系统结构简单、安装组网方便、功耗低、寿命长,适用于大面积的高原、山区农田监测,可为稻田生长研究和虫害防控提供重要数据。     

基于多维特征数据库的玉米长势自动监测车辆设计

为了提高农作物长势预测的精度和实时性,提出了一种新的基于双目立体视觉的玉米长势自动化监测车辆,并将图像多维重构技术引入到了车辆的设计中,采用自主导航技术在无需人员进入农田的情况下,实现了玉米长势的智能远程监控。为了解决玉米叶面积采集特征数据的冗余导致信息处理速度不高的问题,提出了改进的LPP的降维方法,并对算法进行了验证。测试结果表明:采用LPP算法,能够完成对作物多维特征信息的优化降维,具有较高的实用性和准确性。对玉米长势自动化监测车辆的性能进行了测试,对生物量的预测结果表明:采用监测车辆生物量反演模型得到的长势预测量和实测量的误差较小,从而验证了监测车辆设计的可行性。     

基于ZigBee的农业大棚监测系统设计

为解决农业大棚环境数据采集不方便、不准确的问题,课题组以物联网技术为基础,集成传感器、无线通信网络、嵌入式系统、组态控制等多种技术,设计了一套基于ZigBee的农业大棚监测系统,实现对大棚内农作物生长数据的精准采集和对大棚内数据的实时监测,并通过数据融合和滤波算法进行了数据优化。测试结果表明：通过功能测试和数据分析可以验证系统功能模块均能够平稳、有效地运行;通过监控界面可以监测农业大棚的实际运行状况,提高农业管理人员的工作效率,监测效果良好。证明该系统可以实现对农业数据的精准采集和显示,能给农业从业者提供准确的决策依据。     

收割机远程监测系统的设计 —基于云平台数据挖掘并行算法

随着农业自动化技术的不断发展,无人驾驶收割机被逐渐应用到农业生产中,由于其远程监测和控制技术还不成熟,还无法达到完全无人化作业的水平。为了实现收割机的完全无人化作业,需要提高远程监测系统的实时监测效率。为此,将云平台数据挖掘和并行算法引入到了远程监测系统的设计上,通过对漏收率、破损率的实时监测来提高收割机自主作业水平。为了验证方案的可行性,对收割机远程监测系统的性能进行了测试,结果表明:收割机远程监测系统可以有效地提高播种机的作业效率和质量,对于提高其无人化作业的自动化程度具有重要的意义。     

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。