农业4.0时代的农业物联网技术应用及创新发展趋势

农业4.0时代是融合智能互联网、物联网、大数据等新技术,实现农业生产高度智能化、生态化生产管理的时代.文章围绕当前农业发展需求,分析了农业物联网信息感知、信息传输、信息处理等关键技术,结合农业物联网技术特点及农业物联网创新发展趋势提出建议,包括优化创新农业物联网信息感知技术,深入发展农业智能信息处理技术,规范农业物联网...     

上海市郊种植基地“蔬菜日记”网上传输

上海市目前确定市郊迎世博蔬菜生产重点基地158家,生产面积4133hm^2。为保证蔬菜质量安全,这些蔬菜种植基地必须建立和执行质量可追溯制度,每天记“成长日记”——条形码查蔬菜质量。     

网络视频传输技术在水产病害在线诊断与咨询系统中的应用

随着网络技术的飞速发展,网络的应用越来越广泛。视频传输技术,视频流控制技术,带宽技术等新技术的应用,实现了视频和音频等连续媒体在网络中的传输。本文叙述网络视频传输技术在水产病害在线诊断与咨询系统中的应用。     

基于ARM的土壤含水率无线传输系统设

介绍一种基于ARM处理器的土壤含水率无线传输系统。在对系统功能要求进行说明的基础上,设计了基于嵌入式系统的土壤含水率无线传输终端,包括土壤含水率采集系统和嵌入式系统软件。针对土壤含水率无线传输系统功能及特征,阐述了系统应用的性能特点和重要意义。     

基于GSM短信的电力综合监控系统

通过移动通信系统GSM（Global System for Mobile Communications,全球移动通讯系统）短信平台,可实现电力系统远程数据的采集和传输。该文主要介绍基于GSM短信的电力综合监控系统的设计与在日常生产管理和在电力设施保护防盗领域的应用。     

农产品检测的漫射近似传输模型

目前,农产品光学无损检测正成为一种新的检测手段.采用漫射近似传输模型对大量光子在样品中的传输进行计算分析,获得农产品样品中光分布规律信息:散射性越强的介质,其光信号同侧检测越明显;同时看到光信号在2mm内急速衰减,而光纤正可以成为合适的探针.这些工作为合理设计无损检测的光探测器提供了理论依据.     

不同播期下水热因子对燕麦生长、产量和品质的影响

为了解不同播期下水热因子变化对燕麦生长、产量和品质的影响,以白燕2号裸燕麦品种为材料,于2018-2019年探究了5个不同播期（4月18、4月28日、5月8日、5月18日、5月28日）对燕麦生长、产量和品质的影响。结果表明：（1）随着播期的推后,燕麦生育期缩短5~14 d;播期每推迟10 d,营养生长期平均推迟5~9 d;燕麦拔节到抽穗期的降雨分配、全生育期降雨总量和苗期积温提高。（2）拔节到抽穗期的降雨量和整个生育期降雨总量增加有利于燕麦产量提高,分蘖到拔节期积温和拔节到抽穗期的降雨量与粗蛋白含量呈显著正相关,抽穗到灌浆期的降雨量与粗脂肪含量呈显著正相关,但灌浆到成熟期期间降雨不利于燕麦产量和品质的形成。（3）5月28日播种的燕麦生长表现最佳,株高、茎粗和籽粒产量分别较4月18日播种提高了21.57%、25.12%和24.91%;燕麦品质以5月18日播种表现最优,β-葡聚糖、粗蛋白和粗脂肪含量分别较4月18日播种平均提高了43.11%、9.22%和14.65%。总之,我国北方燕麦主产区不同的播期主要因为各生育时期的降雨量不同而影响燕麦产量和品质,其中拔节到灌浆期间的降雨量增加有利于燕麦粗脂肪和粗蛋白含量提高,燕麦全生育期总降雨量增加有利于产量形成。     

流媒体应用技术浅谈

通过北京市顺义电视台(顺广传媒网),在WEB视频流媒体点播工程中的实际应用,探讨在广电行业节目生产过程中,使用流媒体技术需要克服的技术难点.     

基于OpenCV-Python和树莓派实现图像数据远程采集

随着智能技术在农业生产管理过程的应用,往往需要采集种植现场的大量图像和视频数据,以便构建AI所需的数据集。文章简述基于树莓派、摄像头、Linux系统、Python语言、Numpy和OpenCV等库,搭建实现远程自动图像采集并实时将图像数据传输至远程后台的装备。     

硝酸改性秸秆水热炭结构表征与铅吸附机制研究

以玉米秸秆为原料,采用不同质量分数（10%和30%）的硝酸溶液在水热炭化前、后对样品进行改性处理,结合理化结构表征以及等温吸附模型、吸附动力学模型的拟合结果,探究了硝酸改性秸秆水热炭对铅离子的吸附机制。结果表明,经硝酸改性处理的秸秆水热炭均会形成丰富的含氧基团,水热炭化前,经HNO3改性的秸秆炭（10%N-JG和30%N-JG）呈现粗糙多孔的表面形貌和发达的中孔结构,并形成了三维无序的大尺寸微晶结构;水热炭化后,经HNO3改性的秸秆炭（JG-10%N和JG-30%N）产生了大量分布均匀、尺寸相近的微孔,并形成了三维有序的小尺寸微晶结构。通过对比发现,10%N-JG和30%N-JG对铅离子吸附效果最优,分别在3.5h和3h达到吸附平衡,理论最大吸附量可达247.51mg/g和280.09mg/g。10%N-JG和30%N-JG均符合准一级、准二级动力学模型以及Freundlich等温吸附模型,说明物理扩散和化学吸附在铅离子吸附过程中的作用同等重要。研究发现,秸秆水热炭主要依靠含氧官能团的化学吸附作用脱除水中的铅离子,其发达的中孔结构更有利于铅离子进入颗粒内部,增大了内部孔道上含氧基团对铅离子的捕捉机率,从而保证了水热炭对铅离子的高效吸附。