基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统

为了促进江苏省智能农业的发展,该文开发了一种基于物联网Android平台的水产养殖远程监控系统,实现了对多传感器节点的信息（pH值、温度、水位、溶解氧等环境参数）远程采集和数据存储功能,实现了对多控制节点的远程控制。系统不受时间地域限制,用户可以在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据,将数据从数据库中导出到用户的SD卡上,以TXT格式存储,系统多手机用户客户端可以共享一台服务器,具有很高的性价比。系统采用CC2430作为底层管理芯片,控制部分采用模糊PID控制算法,系统通过在江苏省溧阳长荡湖实验基地系统的实际调试,各项指标均达到要求,温度测量精度达到0.5℃,pH值测量精度达到0.3,溶解氧的控制精度在±0.3 mg/L以内,水位波动控制在平均±1 cm左右,能够满足水产养殖的需要。     

设施大棚生产物联网应用系统研究与开发

设施大棚生产物联网应用系统是将物联网技术应用到设施大棚生产当中,通过传感设备、传输设备和管理服务平台共同组成一套设施大棚的＂物联网＂,农户可以实时得到大棚内外各项指标的准确数据,也可以借助物联网技术实现对大棚的远程控制以及专家远程诊断,从而充分解决上述问题,对指导设施大棚生产有重要意义。     

基于物联网的河南省水土流失监测数据整编和可视化系统构建

基于河南省从2011年起全面建设的全省水土保持监测网络基础和物联网应用技术,开发以典型监测点降雨、径流和泥沙等水土流失监测指标或信息的自动采集和无线传输、自动计算、图表可视化、自动整编为主要功能的云平台,即河南省水土流失监测数据整编和可视化系统,构建水土保持自动监测体系并进行推广应用。介绍了系统构建的物联网基础、系统架构与主要功能,以期为河南省水土保持监测工作下一步全指标自动化监测、大数据构建与深度分析、人工智能等新一代信息技术的应用奠定基础。     

低功耗经济型区域墒情实时监测系统

灌区墒情实时监测是现代灌区灌溉管理中的必要部分和基础工作。该文设计了一种利用微功耗处理器的墒情监测仪,仅用2节1号干电池供电,结合GPRS(general packet radio service)数据传输至网络服务器处理分析,从而实现了区域分布式的墒情监测。本系统设计装载4层土壤水分/温度传感器和1层水势传感器,根据灌溉管理需要布设在作物根区不同深度;利用微处理器和设计电路进行土壤墒情等参数的采集、存储、传输和控制,每小时采集1次数据、每日将数据发送至网络服务器。通过在灌区不同区域典型作物生育期内实际运行1 a结果表明,该系统采用干电池或锂离子电池供电,体积小而便于在田间布设,不影响农田耕作,方便经济;监测数据能够及时传送至网络服务器以进行结果处理和灌溉管理。该文同时也对系统特点进行了总结,并指出对该系统进一步改进和研发方向。     

基于窄带物联网的养殖塘水质监测系统研制

为了促进水产养殖信息化的发展,更加准确、便捷地对水产养殖塘进行监测,该文研发了一种基于窄带物联网(narrow band Internet of Things,NB-IoT)技术的养殖塘水质监测系统,实现了对多传感器节点信息(温度、pH值、溶解氧等环境参数)的远程采集和数据存储功能,以及对养殖塘的智能控制和集中管理。系统利用STM32L151C8单片机和传感器终端实时采集温度、pH值、溶解氧等水质信息,通过NB-IoT技术实现数据汇总和远距离传输至IoT电信云平台,Keil工具实现NB无线通信模组数据格式的设计以及数据的发送,Java用于开发访问云平台、控制底层设备和本地数据处理的后台监测应用,其既能够发送HTTP请求对云平台数据进行监测,也可以向底层控制模块下发命令,控制增氧机等设备的启动和关闭。试验结果表明:该系统可实时获取温度、pH值、溶解氧等水质参数信息,温度控制精度保持在?0.12℃,平均相对误差为0.15%,溶解氧控制精度保持在?0.55mg/L以内,平均相对误差为2.48%,pH值控制精度保持在?0.09,平均相对误差为0.21%。系统整体运行稳定,数据传输实时、准确,能够满足实际生产需要,为进一步水质调节和水产养殖生产管理提供了有力的数据和技术支持。     

基于物联网技术的水库大坝安全监测探讨

为了及时发现水库大坝运行中出现的异常状况并进行分析评估,对可能出现的事故前兆进行预报预警,提出处理建议与对策,消除安全隐患,应用物联网技术进行了大坝监测研究。介绍了物联网理论的技术架构,以耿庄水库工程为例,对大坝安全监测系统的结构、组成和特点等进行了论述。     

基于GPS和GPRS的远程玉米排种质量监测系统

为了获取区域内的玉米播种质量信息并对其进行远程监测与管理,提出了基于GPS和GPRS的远程排种监测系统。该系统利用PVDF(polyvinylidene fluoride,聚偏二氟乙烯)压电传感器实时监测指夹式排种器播种质量信息并通过GPS接收器实现了播种质量信息位置的精确定位;同时,系统通过GPRS DTU模块的应用和远程服务器软件的设计,实现了播种质量信息数据的远程传输与管理。试验结果表明,该系统播种量检测精度为97.4%,漏播检测精度为96.1%,重播检测精度为95.9%,该系统能够有效检测玉米播种质量并具有监测数据远程监管的功能。     

基于3S技术联合的农田墒情远程监测系统开发

农田墒情信息是现代农业实施精准施肥、精确灌溉的重要科学依据。为了实现快速准确地采集墒情信息,研究开发了基于3S（GPS/GIS/GPRS）技术联合的农田墒情远程监测系统。该系统主要由农田信息监测网络节点和远程服务器组成,在小范围内由传感器节点基于ZigBee通讯协议组成无线传感器网络,在大尺度上通过网关节点集成GPS网络,利用GSM/GPRS网络实现与Internet的信息交互,完成了墒情数据的自动采集、无线传输和准确定位。设计了太阳能自供电的长寿命无线传感器节点和网关节点,开发了服务器端农田墒情信息管理系统软件,实现了Web方式下的参数远程设置和信息实时监测。该系统的设计开发为农田墒情信息监测和分析决策提供了有效的工具。     

基于卡尔曼滤波的降雨起止时间手机远程监测装置研制

为解决设施农业的降雨监测系统难以精准检测降雨起止信号的问题,研制了一种降雨起止时间远程监测装置.该装置主要由雨水感应模块、雨水检测电路、单片机、通用分组无线电系统数据传输单元模块(General Packet Radio System Data Transmission Unit,GPRS DTU)、串口通信电路和手机...     

基于GSM短消息的铁路水土流失远程自动监测系统研究

铁路沿线水土流失及其带来的灾害严重威胁铁路运输安全。研究人员开始着手水土流失监测及灾害预警研究工作。但新建铁路沿线人烟稀少地段的水土流失监测及灾害预警仍然比较困难。核心问题就是远程数据传输存在成本高、通讯距离短、通讯效果差等问题,采用其它的信息回收实时性及可靠性差。基于覆盖范围广的GSM网络的短消息信息成熟技术,设计了基于公共GSM短消息信息平台,实现了现场数据降雨量和土壤流失量远程监测及基于监测数据分析实时灾害预警系统,取得了良好的实验效果,推广应用将产生重大的社会和经济效益。     

基于物联网的农作物生产智能测控系统的研究与应用

运用信息采集技术、近程通讯技术、信息远程传输技术、智能分析与控制技术,结合农业生产技术信息,研究与开发了农作物生产智能测控系统,并开发了农业生产环境测控、农作物叶绿素分析、无线传输等低成本、实用型的系列产品。系统应用于农业生产中将有效提升农技术管理水平,促进农业产业化及现代化的发展。     

藏北高原土壤湿度MODIS遥感监测研究

利用Terra与Aqua两颗卫星的MODIS地表温度和植被指数数据,分别构建LST-NDVI与LST-EVI共四种不同组合的Ts-VI特征空间,并依据该特征空间提取温度植被干旱指数(TVDI)作为反映土壤干湿状况的指标,探讨一种合适的遥感监测藏北高原土壤湿度的方案,并基于同步的实地土壤表层含水量采样数据进行验证评价。研究表明,四种数据组合方案提取的TVDI分布图均能较好反映藏北土壤湿度,且Terra MODIS LST-EVI构建的特征空间提取TVDI指标效果最佳。在此基础上获得的藏北高原土壤湿度分级图表明,从东南到西北土壤湿度逐渐降低,并呈现明显的空间分异规律。     

基于多波段MODIS遥感数据的乌审旗土壤含水量监测研究

[目的]探究内蒙古自治区乌审旗地区土壤含水量与表观热惯量的响应关系,提高土壤含水量遥感监测精度,使观测分析结果更具说服力和可靠性。[方法]选取多波段MODIS遥感数据和表观热惯量法,采用重复的地面采样方案设计,减弱单点采样代表性差的影响。[结果]该方案设计较单点采样方法相关系数有明显提高,对0—10cm,0—20cm,0—30cm土壤含水量相关系数分别为0.587,0.658和0.650。对回归模型进行精度验证,得其含水量平均相对误差为21.53%,26.67%,22.83%。[结论]重复的地面采样方案下,基于表观热惯量的乌审旗土壤含水率监测结果更加科学、可靠。     

基于实时含水率数据的土壤墒情动态建模及预测

实时准确地预测墒情是进行灌溉预报,实现农田水分精准化管理,提高水分利用效率的重要措施。基于根区（0−60cm土层）水量平衡原理,利用泰勒级数对根区下界面水分通量和作物蒸腾量进行了线性化处理,并以实时根区平均土壤含水率为自变量构建了动态的土壤墒情预测模型。采用天津市武清区西吕村无线土壤墒情监测系统（包含3个监测点）实时监测数据（地表下30cm和60cm处的土壤含水率）,分别选取5d、10d、15d和20d作为建模系列长度进行回归分析,确定模型参数,对10d和15d两种预见期进行了土壤墒情预测精度分析。结果表明：（1）实时预测模型拟合程度较好,三种建模系列长度条件下的确定性系数均达到0.80以上（样本数均大于550）;（2）15d建模系列长度下相对误差最小;（3）15d建模系列长度、15d预见期、10%相对误差界限值条件下,3个监测点的墒情预测合格率分别达到98%、100%和89%。由此可见,研究提出的实时墒情预测模型预测精度较高,便于建模分析,为土壤墒情的预测提供了新方法。     

陕西省土壤温度和水分状况估算

土壤温度和水分状况是中国土壤系统分类的两个重要诊断特性。土壤的水热状况受近地表温度和降水的直接影响,可以通过气候因素来估算土壤水分和温度状况。以陕西省85个气象台站连续30年的地面气象数据为基础,采用地统计与纽荷模型(JNSM)相结合的方法研究了陕西省土壤温度和水分状况及其空间分布。结果表明,土壤温度状况表现为:秦岭山区及其以北为温性,汉江河谷地区及其以南为热性;土壤水分状况表现为:长城以北为干旱,陕北黄土高原地区和关中盆地为半干润,秦岭以南为湿润,常湿润仅在最南端镇巴县和镇坪县的小部分南部地区存在。     

基于TVDI的沁水煤田地表土壤水分时空演变分析

温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI）是表征地表干旱的有效指标,其时空格局分析是地表干旱与全球环境变化相互影响下的地表覆被变化的研究内容。以山西沁水煤田为研究区,结合2000—2010年MODND1M和MODLT1M数据,构建了NDVI-Ts特征空间并对干湿边拟合分析。结果表明:近11年来,沁水煤田年平均TDVI均大于0.4,且总体呈显著增加趋势,地表土壤湿度很低,部分区域处于中度和重度干旱之间。年度内,月平均TVDI处于0.5~0.7之间,且7月份TDVI存在明显波动。在空间上,研究区地表土壤湿度分布与地表植被分布基本一致。煤田南部和东部以干旱和极干旱为主,西北山区地带以正常或湿润为主,矿区密集区土壤湿度含量明显低于其他地区,矿井分布附近较其他区域地表干旱现象突出。     

基于物联网和Deep-LSTM的茶树净光合速率动态预测模型

茶树的光合作用是其基本生理过程之一,快速评估其光合作用速率能够为茶树的水分控制提供重要依据。该研究构建了茶树物联网环境信息监测系统,通过设置100%、85%、70%、55%土壤持水量的4组水分胁迫梯度,实现对茶树生长环境和生理参数的采集,建立了茶树水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）模型以量化茶树的水分胁迫程度,并研究茶树净光合作用速率（Net Photosynthetic Rate,Pn）的变化特点。在此基础上,构建了基于物联网和深度长短期记忆（Deep Long Short-term Memory,Deep-LSTM）的茶树净光合作用速率动态预测模型,将不同水分处理下的茶树生长环境参数、冠层温度和CSWI作为输入特征,构建多层LSTM单元形成深度LSTM网络,实现特征提取,并引入全连接层实现降维,对茶树在不同水分胁迫程度下的Pn进行预测,计算模型的均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）以评估其性能表现,并与经典的反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）模型进行了性能对比。结果表明,茶树物联网环境信息监测系统能够有效获取其环境参数。茶树冠气温差下限与饱和水汽压差的线性方程拟合度为0.866。Deep-LSTM模型对100%、85%、70%、55%土壤持水量的水分处理下的光合作用速率的预测的RMSE分别为0.304、0.280、0.157和0.160 μmol/m2·s;其R2分别为0.846、0.875、0.893和0.954,而BPNN模型的RMSE分别为0.980、0.897、0.633、0.417 μmol/m2·s,R2分别为0.516、0.355、0.315、0.432,表明Deep-LSTM模型能够有效预测茶树的Pn,同时其性能好于BPNN模型。该研究可为快速评估茶树光合作用速率提供可行的方法,并为利用水分胁迫和光合作用指定茶树亏缺灌溉策略提供数据支持。     

基于Landsat 8数据的荒漠土壤水分遥感反演

[目的]分析荒漠土壤水分变化特征,为南疆干旱区荒漠土壤水分遥感监测提供理论依据和方法支持.[方法]以Landsat 8数据构建干旱地区荒漠土壤水分建模指示因子,通过优选的26个光谱指数、地表温度(Ts)和地形数据(DEM)为建模因子,分别以偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)3种方法构建土壤水...     

基于USLE原理和3S技术的水土流失定量监测方法及其应用研究

基于通用土壤流失方程(USLE)的基本原理,利用我国南北方各水蚀区的土壤流失量及其相关生态因子的大量实测数据,建立了适用于我国南北方的以3S(GIS、GPS和RS)技术为支持的水土流失定量监测方法。该系统方法在我国山东、福建、江苏、云南、北京、河北等地累计应用面积超过30万km~2,其在江苏南京的应用时间最长,最具代表性。应用该方法在1997—2015年期间对南京全市区域水土流失和治理状况进行长期定量监测研究,结果表明:19年间,南京全市平均年水土流失总量为2.765×10~6t,平均轻度以上年水土流失面积为863.7km~2,占全市总面积的13.0%。轻度以上水土流失面积所占比例较小,但水土流失量占总流失量80%以上,因此,仍是水土流失治理和区域生态环境保护的重点方向;与2000年之前的监测结果相比,轻度以上水土流失面积和年土壤流失总量均有显著降低。该方法建立了更符合实际的模型因子算法和原则,监测精度和可靠性较高,监测结果验证了近年来南京市水土流失治理措施和生态环保监督管理实施力度加大,取得了明显成效。     

基于物联网的肉鸡可追溯与监管平台设计与应用

为了能实现农产品及食品生产过程数据自动采集、传输、存储并体现在可追溯环节之中,该文以肉鸡为例自主研发了基于物联网包含环境采集终端、中继器、监控服务器与环境控制器的肉鸡养殖环境监控预警系统。环境采集终端集成了温度、湿度、光照、氨气传感器;中继器可根据需求灵活使用串口、有线或无线等多种通信方式;环境控制器能够对风机转速、通风方向、灯光、加湿器、加热器进行控制;实现了生产环境的全自动现场或远程监控与预警,并将其集成于包含企业管理、政府管理、追溯管理3个子平台的肉鸡可追溯与监管平台。该平台采用B/S与C/S架构相结合方式开发,B/S架构采用Microsoft C#语言在ASP.NET框架上开发,数据库采用SQL Server 2014,Web服务器为IIS7。以物联网RFID(radio frequency identification)标签作为载体实现肉鸡产业链上信息传递及人员的快速登录。不同类型的企业及政府用户,具有不同权限,实现了肉鸡饲料、用药、疫苗、死淘数、屠宰、加工、储运、销售等信息全程可追溯与监管;政府管理部门全程参与肉鸡生产到销售的全过程,能进行出栏检疫、产品检疫、各项抽检与统计查询,并能实现肉鸡疫情预警与质量安全预警。C/S架构主要解决养殖基地Internet接入困难问题。在同一数据库结构下用Java Web技术开发了基于微信的追溯。该平台已应用于天津市189家肉鸡企业与各级政府管理部门。该平台兼顾了企业、政府、消费者三方的利益,可扩展至其他农产品与食品的可追溯与监管。