基于物联网技术的辽宁种质库信息平台设计与实现

针对目前国内种质资源信息化平台集成度差的弱点,根据物联网的技术规范,结合种质库的工作需要,设计了高度集成的辽宁种质库物联网信息平台。     

“农业气象学”网络版多媒体课件的制作及应用

网络版多媒体课件是在高校网络普及化形势下出现的一种新的教学形式。网络版课件所具有的诸多优点,使其在高校教学中的应用越来越普及。以农业气象学为例探讨了基于校园网的网络版多媒体课件的制作及应用。     

构建鲜活农产品全程电子商务的探讨

随着农业市场化程度的不断提高,农业现代化发展步伐加快,传统农业生产、流通和销售方式面临新的问题和挑战,电子商务等现代市场流通方式备受关注。基于实践经验,结合探索与思考,提出了鲜活农产品全程电子商务的构建思路。     

基于物联网的安徽省农田灌溉实时监测及自动灌溉系统研究

农田灌溉缺乏科学技术的指导,多存在大水漫灌等粗放式灌溉现象,水资源浪费问题突出。基于物联网技术,利用信息传感、实时监测和自动控制等科技手段,实现了土壤墒情及灌溉流量等信息的自动采集、数据的远程存储与分析以及灌溉的自动控制,该系统的研究对安徽省智能灌溉的发展具有重要意义。     

物联网模式下的农业土壤养分监测及施肥系统研究

针对目前国内传统施肥方式中,存在基肥施用量大,盲目施肥,氮、磷、钾单一品种化肥用量过多,导致土壤肥力退化、土壤养分不均衡,影响到农作物增收等现状,借助物联网技术、近红外分析技术、现代通信技术和无线网络技术,选用近红外分析技术和基于FFT算法及小波变换的光谱微弱信号处理方法,实现实时监测土壤养分的变化,全面而准确地掌握农业土壤养分情况,并智能控制自动施肥执行端施肥。为此,进行了样机试制,并运用于不同的农业土壤,包括褐土、红土、黑土等进行养分监测和施肥试验。结果表明:农业土壤养分监测及施肥系统可稳定运行,精准施肥,能满足不同农业土壤的精确施肥。本系统可指导科学施肥,提高农业生产的施肥水平,减少农业污染。     

基于物联网的智能香蕉仓储系统研究

文章介绍了香蕉传统贮藏模式存在的问题和物联网技术,结合传统恒温冷库或保鲜库贮藏的特点,基于物联网技术从质检包装、入库、盘点、出库4个环节提出一整套解决方案。通过本方案的应用,将实现香蕉仓储的自动化、智能化管理,对降低库存损耗、创新水果仓储模式和提高仓储管理水平具有重要的借鉴意义。     

构建舆情监测信息系统是网络舆情监测的必由之路

网络舆情错综复杂,现有的手工方式已无法满足互联网舆情实时监测与分析的要求,构建网络舆情监测信息系统是及时了解民意、掌握热点、发现与化解社会问题的必由之路;网络舆情监测系统就是运用信息自动发现与搜集、智能识别与处理等多种技术,能够满足指定主题自动发现与跟踪、舆情统计分析与热点趋势预测、正面言论回复与积极舆论引导等功能要求,是网络信息预警的重要组成部分。     

物联网技术在我国粮食作物生产过程中的应用进展

物联网技术在粮食作物生产过程中的应用,是粮食高产、优质、高效、生态、安全生产的要求。在作物生长监测与诊断中,利用无线传感器网络、物联网技术和视频监控系统,可以远程实时监测作物生长过程中的关键环境因子、作物长势、作物营养和病虫害等信息,从而实现信息的实时采集。为此,主要阐述了物联网技术在我国粮食生产产前、产中和产后的应用现状,分析了物联网技术在粮食作物生产中存在的主要问题,并提出了物联网技术的应用前景及发展方向。     

综合农业园区农业物联网系统的研究与应用

为提升综合农业园区信息化与智能化水平,提高农场生产效率与效益,设计了综合农业园区农业物联网前端信息采集系统和后端智能控制系统的软硬件结构,开发了物联网信息采集设备及农业智能化控制装备;前端信息采集结合传感器节点、无线传输网络和传感器配置等进行信息采集,后端智能控制系统结合专家系统、农业智能化变频灌溉系统、自动温室控制系统等进行智能化控制。开发的系统和仪器在浙江海宁的实际应用收到了较好效果,取得了较好的经济和生态效益,对现代农业信息化与智能化发展具有重要意义。     

基于物联网平台的小麦病虫害诊断系统设计初探

小麦是中国主要粮食作物,栽培品种多、种植面积大、分布区域广、生长周期长,容易遭受病虫害威胁,快速监测和准确识别病虫害成为一项重要的课题。基于前期构建的小麦物联网监控系统平台,研发了集成图像获取、图像识别诊断于一体的应用系统。初步研究了小麦比较常见的三种病虫害的识别与诊断方法,并利用图像分割、特征提取及数字图像分类识别技术,将物联网系统获取的感白粉病、锈病、蚜虫的不健康叶片与健康小麦叶片的图片分别进行对比实验研究。实验结果显示,识别率都较为理想,其中白粉病的识别率为82.5%,锈病、蚜虫和健康叶片的识别率都在95%以上。将病虫害图像识别技术与物联网技术结合,方便病虫害图像的远程传输、多点获取等优点,大幅度提升对病虫害远程识别和诊断能力,具有广阔的发展前景。