【国外农业物联网发展经验借鉴】 物联网与农业

2015-04-23 国农互联

各国农业物联网发展概况

美国

推进农业数据标准化。从长期来看，农业物联网需要的是可以相互识别的可 *** 作标准，这样不同设备才能在一起工作，否则不同设备传回的信息格式不能兼容。目前AgGateway和OADA正在研究农业数据标准化的问题。AgGateway是一家非营利性的商业联合组织，致力于推进电子商务在农业领域的发展和推动信息通信技术在农业的使用。OADA是一个帮助农民全面、安全获取数据的开放式项目。美国农业与生化工程师协会(ASABE)也在支持建立农业数据标准的工作。

大农场引领农业物联网应用。就农业物联网技术覆盖主体而言，大农场成为美国农业物联网技术的引领者，在农业物联网技术推广中起着示范作用。美国大农场采用物联网设备的数量相对更多，研究显示，美国大农场对技术的采用率高达80%。而对于小农场而言，由于设备的安装和维护成本高，它们使用物联网设备的数量相对较少，不过在大农场的示范作用带动下，也将会有越来越多的小农场采用物联网技术。

信息化基础设施奠定农业物联网发展基础。从美国农业物联网的发展现状来看，其信息化基础设施完备，为美国农业物联网的发展创造了优越的条件。美国政府每年用于农业信息网络建设方面的投资约为15亿美元，已建成世界最大的农业计算机网络系统AGNET，可以为美国农业物联网的发展提供强大的信息资源。同时，美国建立了农业技术信息数据库，如BISIS(生物科学情报社)、CAB(英联邦农业局)、AGRICOLA(美国国家农业数据库)和AGRIS(FAO农业情报体系)等。

日本

政府大力推动农业物联网发展。农业物联网在2004年被列入日本政府计划。当时日本总务省提出U-Japan计划，其核心是力求实现人与人、物与物、人与物之间的相连，在未来形成一个人或物均可互联、无处不在的网络社会，其中就包括农业物联网技术。目前，日本政府不断加强对智慧农业的扶持补助，通过一系列补助措施，到2020年日本农业信息技术化规模将达到580亿至600亿日元，计划在十年内以农业物联网为信息主体源普及农用机器人，预计2020年市场规模将达到50亿日元。

制造商推广农业物联网技术知识。日本农户在最初引进农业物联网时，由于成本过高、技术较难掌控等原因，物联网设备长时间处于停用状态。后来在制造商与当地农协工作人员的帮助下，逐渐接受并理解了物联网技术，比如在家里看看农作物的照片，并对比一下各类数据便可管理偌大的土地，并可较以前减少一半的工作量。

产、官、学协同研发农业物联网技术。近年来，日本农业物联网技术主要由NEC、富士通、日立等大型公司的IT部门牵头研发，并与三井物产等农用品开发商合作。日本非常注重引进和发展符合日本国情的精确农业。目前，日本产、官、学合作进行的农业物联网技术研究主要集中在两个方面:一是精确农业的基础研究，提供农业生产应用的作物生长模型数据库，可用于农业物联网的农业生产指导信息平台。二是精确农业机械的研究，提供农业物联网的智能化 *** 作终端。

英国

政府考核基于物联网的农业信息化。英国政府通过执行欧盟的单一补贴政策，把农业环境保护、农业产出与效益等很好地纳入补贴政策的考核指标，把农业机械的信息化程度作为重要考核指标予以支持，督促农业生产者广泛利用农业物联网，促进信息技术与生物技术等新技术融合，推动开展农业生产，从而推动农业物联网的发展，提高农业生产的智能化、精确化、高效化和自动化水平，实现环境保护、生产发展、效益提高、收入增加、资源节约等多重目标的均衡发展。

政府引导、多元市场主体拉动农业物联网建设。英国发展农业物联网主要依靠市场机制进行推动，政府主要是制定引导政策，采取扶持措施引导农业生产者，电信运营商、IT公司等农业物联网的主要建设者参与农业物联网建设。以政策为指引，以需求为导向，利用市场机制，按照有偿、自愿、效益的原则，鼓励各类市场主体开展信息技术的研发、推广和应用，大大提高了农业物联网技术的实用性、针对性、可持续性，能够较好地满足农业发展的需要。

注重涉农人员信息化水平的提高。英国政府十分重视涉农人员的信息化技能和知识的培训与教育，从上世纪90年代开始实施农村教育信息化计划。政府制定政策，把信息技术课列为全国中小学必修课程，并拟定了具体考核标准，采取了有效措施加强农村信息技术教师队伍建设，建设了各种网络学校和培训中心，开展了适宜于农村地区的各种网络或者视频远程教育，一些地方政府在教育经费的投入中要求不低于6%用作计算机和网络费用，一些农村制定了学生和计算机、图书馆的具体比例等，这些措施有效促进了信息化知识和技术在农村的普及，涉农人员的知识水平得到很大提高，这对农业物联网的发展至关重要。

以色列

以农业产业化、规模化促进农业物联网发展。农用土地有效集中和生产经营组织化是以色列农业物联网发展的基础。以色列945%的土地为国家所有，私人土地仅占55%。农业生产经营主要采取较为独特的集体农场(基布兹)和农业合作社(莫沙夫)两种形式。应运而生的是由多家集体农场和农业合作社联合组建的区域合作组织，它使整个农业生产经营有了较高的组织化程度，这些农业经营主体更加关心并追求农业生产经营的质量和效益，对应用农业物联网技术的愿望更加强烈，并且可以为应用农业物联网技术提供必要的资金和技术支撑。

农业科技创新服务体系支撑农业物联网发展。高度发达的农业科技和完善的农业服务体系是以色列农业物联网发展不可比拟的优势。以色列农业增产的96%靠科技，其高度发达和集约化的农业是以强大的农业科研、教育和推广体系作为后盾和支柱的。政府每年用于农业科研与技术推广方面的经费高达数亿美元，占GDP的比例位居世界前列。目前，以色列已建立一整套由政府部门、科研机构和农业合作组织紧密配合的农业研究和推广体系。以色列鼓励科研人员和推广人员结合自身的专业特长，开办或联办私人示范农场、科技型开发企业、推广型的培训示范基地等。

滴灌推动物联网技术的应用。滴灌在一般人印象中，就是布设大量打上微小孔洞管线的一种节水浇灌方式，但以色列人运用物联网技术把它做到了极致。以一个深埋地下的简单喷嘴为例，它凝聚了大量的高科技，它由电脑控制，依据传感器传回的土壤数据，决定何时浇水、浇多还是浇少，通过物联网技术，不仅节约了宝贵的水资源，而且节约了人力成本。铺完管线以后，未来大量农田的灌溉将由少数几个农民通过智能设备来控制。

国外农业物联网发展经验对我国的启示

政府力推农业物联网建设

无论是美国这样的农业强国，还是以色列这样的农业资源匮乏的国家，在他们农业物联网的发展过程中，政府都十分重视农业物联网发展的战略规划、农业物联网技术的研发和农业技术信息数据库的建设，并以此加快农业物联网技术的采纳和应用，从而推动农业现代化进程。因此，我国政府应强化农业物联网发展的顶层设计，促进农业物联网技术的研究开发。此外，政府在推动城镇化发展的同时，大力引导农业生产的产业化也是农业物联网推广应用的重要动力。

以农业信息化基础设施建设为基础

农业信息化基础设施是指农业信息的收集、传输、反馈、检测、控制、存储的载体、执行机构、数据库和管理软件等。例如，农业信息化基础设施的完备为美国农业物联网的发展创造了极其优越的条件，因此，大力促进农村宽带网络建设，建设和完善农业信息化专家系统和管理软件，配置性能完善的控制系统、通信传输、电力供给等信息化元器件，这一系列农业信息化基础设施的建设是我国发展农业物联网的重要基础。

以农业产业化、规模化为动力

从美国、以色列等国家农业物联网发展状况来看，农业产业化、规模化为农业物联网的发展注入了强大动力。农业产业化将变革农业组织管理结构，实现农业组织管理的现代化。专业大户、家庭农场、农业经济合作社和龙头企业等新型农业组织会涌现出来，相比传统分散经营的农户而言，这些新型农业经营主体更加关心并追求农业生产经营的质量和效益，对应用信息技术的愿望更加强烈，这些新型农业生产组织必然会推动农业物联网技术的应用。因此，我国应大力推动农业产业化，在农业产业化进程中，龙头企业、专业大户、农业经济合作组织等新型农业组织必将凭借在技术、人才、资金等方面的优势，提高农业物联网的应用水平。

以农业物联网科技创新服务体系建设为保障

日本、以色列等进入农业现代化的国家都拥有高度发达的农业科技创新服务体系。建设农业物联网科技创新服务体系，可以促进农业物联网技术的研发、推广和应用。因此，我国应加大农业物联网科技创新服务体系建设，比如从培养、引进、使用三个环节加强农业物联网人才队伍建设，可以引进海外人才，培养农业物联网研究领域的学科带头人及人才团队，制定高层次创新人才培养计划等。同时，加强农业科技创新与研发平台建设，加快推进以农业物联网研究为立足点的重点实验室等知识创新平台建设; 重点实施科技“110”综合信息服务工程、专家大院工程、企业和农村科技特派员创业工程、科技入户工程四大示范服务与推广工程，强力推进农业物联网技术服务推广体系建设。

加大对涉农人员农业信息科技教育

日本、英国等国家在推进农业物联网发展的过程中，都涉及对相关人员进行农业信息科技方面的教育，这不仅有利于涉农人员事先对农业物联网技术进行评估，提高他们应用先进信息技术的积极性，而且有利于他们在具体应用农业物联网技术时能够得心应手，从而推动农业物联网技术的传播。我国农民数量众多，农村教育水平较低，农民整体文化水平不高，国家即使研发出高科技的农业物联网技术，虽然能够转变农业生产方式，提高农业生产效率，但在落后的农村很难推广应用，我国涉农人员的信息科技水平严重阻碍了农业科技的推广。所以，我国要通过农村信息服务站、“阳光培训”工程、专题培训班、网络学校、远程教育等多种方式，开展多层次、全方位的农民信息化知识和技能培训，提高涉农人员的信息科技水平，为我国农业物联网的发展提供最基本的保障。

农业物联网监控系统专为户外应用研制，内置GSM无线通信模块，另外同时具备图像监控和数据采集两大功能，可以灵活应用于户外场所的信息分析应用，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理各类信息数据。系统构成如图1所示。

　图1农业物联网监控系统结构

农业物联网监控系统的无线传感器节点实时采集农作物生长所需的温室内的温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO浓度等环境参数，并通过一种低功耗自组网的短程无线通讯技术实现传感器数据的传输，所有数据汇集到中心节点，通过一个无线网关与互联网相连，利用手机或远程计算机可以实时掌握农作物现场的环境状态信息，专家系统根据环境参数诊断农作物的生长状况与病虫害状况。户外现场布置摄像头等监控设备，实时采集视频信号。用户通过电脑或3G手机，随时随地观察现场情况、查看现场温湿度等数据和控制远程智能调节指定设备。

1)户外监控现场：同时监控农田、排污口、果园、户外电力系统等现场，获取温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO浓度、水质、病虫害、电流、电压等环境参数，为管理者提供决策依据。

2)传感器：主要负责温室内部光照、温度、湿度和土壤含水量以及视频等数据的采集和控制。

3)管理中心：户外监控现场的先关参数，经过传输基站到达室内管理中心，经过智慧农业软件系统处理，得出结论，发送至智能终端，给决策者以精确数据依据。

4)智能移动工作终端：完美集成智能手机、GPS手持机、无线对讲机设备优点形成移动单兵设备,一机在手随时无忧。通信双通道模式彻底解决林区通讯死角问题，随时随地通讯无阻、精准定位、采集同步数据，是农业工作者的全能助手。

5)农业监控系统：在监控温湿度、光照、水质、风向等参数的同时，还可以对农作物资源、生态环境、病虫害等进行有效监控。

2农业物联网监控系统特点优势

1)系统建设成本低，日常使用费低，维护费用低

2)高清图像显示监控现场，远程数据采集，直观明了

3)定时拍摄，远程主动索取，降低巡检次数，减少人力物力成本

4)科技创新应用，统一集成，规模化管理

5)历史数据存储，全部数据汇总分析

图2农业物联网监控系统体系架构

农业物联网监控系统结构

利用无线GSM网络，并通过各种外接传感器可对农田作物生长环境温度、湿度等环境参数以及作物图像实现实时远程监测，图像、环境数据通过GPRS传回到管理中心，管理者通过后台数据汇总分析农田环境、虫害情况，及时作出预防措施，同时管理者也可通过后台管理中心设置定时获取环境数据、。智慧农业监控系统结构如图2所示。

传感与执行层：

该层将数据传感器的采集的数据通过ZigBee和Rs485/232两种模式上传至网关。根据传输方式的不同，温室现场部署分为无线版和有线版两种。无线版采用ZigBee发送模块将传感器的数值传送到zigBee节点上；有线版采用电缆方式将数据传送到Rs485/232节点上。无线版具有部署灵活，扩展方便等优点；有线版具有高速部署，数据稳定等优点。

无线传感器节点实时采集农作物生长所需的温室内的温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO2浓度等环境参数并上传到ZigBee网关。

接收远程控制指令，通过继电器控制各种农业生产设备，包括：喷淋、滴灌等喷水系统和卷帘、风机等空气调节系统等。

通过IP网络摄像头可实时对作物情况、人员和安全视频流上传至服务器。

传输层：

该层主要将设备采集到的数据，通过3G/GPRS/Inernet网络传送到服务器上，在传输协议上支持IPv4现网协议及下一代互联网IPv6协议。

应用层：

该层负责对采集的数据进行存储和信息处理，为用户提供分析和决策依据，用户可随时随地通过电脑和手机等终端进行查询。

用户终端：

3G手机、PC机终端通过接入网络实时查看各种由传感器传来的数据，并能调节温室内喷淋、卷帘、风机等各种设备。

农业物联网监控系统网络拓扑结构

农业物联网监控系统在网络方面采取了多种制式，远程通讯采用3G无线网络，近距离传输采取无线ZigBee模式和有线RS485/232模式相结合，保证网络系统的稳定运行。智慧农业监控系统网络拓扑结构如图3所示。

图3农业物联网监控系统网络拓扑结构

农业物联网监控系统主要设备

数据采集单元

传感器单元主要包括气体温湿度传感器、土壤水分传感器、土壤温度传感器、光照传感器、易燃气体传感器、有毒气体传感器、土壤酸碱度传感器、水质传感器等。采集器集数据采集传输于一体，电池供电时间长，安装简便，成本低。传感器实现数字信号采集、太阳能供电、Mesh无线传输等技术，应用于不方便布线的场合。

通信单元

　　ZigBee网关

通过GPRS/3G传输，实现ZigBee个域网与互联网络的信息互通和多网融合，自带SD存储卡，可实现数据本地存储；工业级温度范围为-40℃~85℃。

图6智慧农业通信单元

终端显示单元

管理中心可根据上位机软件分析系统得出的结论对农业管理作出决策，智能移动终端亦可随时随地得到相关信息。

1智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。
2广义的农业物联网应该还包括基于RFID，二维码等识别技术的农产品跟踪，溯源，存储销售解决方案。
　
智慧农业解决方案主要包括以下部分：
1）环境监测系统：空气；土壤温湿度；光照；CO2空气传感器
2）通信控制系统：无线网关；中继；路由器
3）设备控制系统：浇灌系统；通风，遮阳；加湿；无线智能插座
4）视频监控，手持终端、进程大屏幕：智能终端，平板，电脑
5）应用管理平台：智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家指导
环境监测系统：
1环境监测是农业物联网的核心，包括室内的大棚监测以及室外的农田监测，监测内容要根据农产品的不同而定制。
2如图所述，传感器获得数据后，通过中继器（一般使用ZigBee/SmartRoom传输技术），传送到网关，网关通过WCDMA/GPRS/SMS等运营商管道不平台通信，平台对数据进行分析、报警，确保农产品的正常生长，同时有助于实现精细化农业，提升农产品的品质与产量。
　
丰富多样的传感器：
农业生产使用的传感器种类繁多，根据作物的不同，包括空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、土壤ph值、光照（强度、时间）、风力、二氧化碳浓度（也可测其他气体浓度）、溶解氧含量、叶面水份等200多种传感器，其中温度、湿度、光照、二氧化碳浓度是最主要的几种农业用传感器。
　
智慧农业系统的特点：
1低功耗，节能环保；自组网、自愈合、云端计算等新技术。
2完全无需布线：完全的无线设备，不需要电源线：太阳能不需电池供电不需要数据线：无线进程传输。
3支持多种报警方式：手机短信/网络平台报警
4灵活、可靠、稳定；平台化产品，可扩展性强；自动化

农业物联网技术在蔬菜、温室大棚的应用

“农业物联网”就是物联网技术在农业生产、经营、管理和服务中的具体应用。按照物联网技术架构，农业物联网仍然通过“感知—传输—应用”的途径来实现对农业的应用。“感知”就是运用各类传感器，如温湿度传感器、光照强度传感器、PH值传感器、CO2传感器等设备，实时地采集大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖和农产品运输等环境中的温度、湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数信息；“传输”就是建立数据传输和转换方法，通过局部的无线网络、互联网、移动通信网等各种通信网络交互传递，实现农业生产环境信息的有效传输；“应用”就是将获取的大量农业信息进行融合、处理，使技术人员对多个大棚的环境进行监测控制和智能管理，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的，进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态和安全的目标。

蔬菜大棚、温室大棚主要用于不适合蔬菜生长的季节，模拟蔬菜生长的自然条件，提供蔬菜适合生长的环境，而这个环境的实现不能凭感觉，需要引入农业物联网温室环境监控技术解决蔬菜生长环境的可控性，达到提高蔬菜生产效益的目的。

一、蔬菜温室大棚控制系统构建：

一个完整的蔬菜温室大棚自动控制系统包括数据采集、数据传输、数据分析和生产 *** 作系统等部分，每个部分在蔬菜生产中具有不同的功能，这些功能组合起来完成蔬菜生产的全过程。

二、蔬菜温室大棚物联网环境自动控制系统主要包括以下几个分系统部分：

1数据采集系统：

数据采集系统由无线传感器、供电电源或者蓄电池等组成；现场的监测元件包括温湿度、CO2浓度、土壤温湿度、土壤养分等监测元件。数据采集系统主要负责温室大棚内部的光照、温度、湿度和土壤含水量以及视频等数据的采集和控制。

2数据传输系统：

数据传输系统由数据采集传感器，包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、光合有效辐射传感器、土壤温湿度传感器、CO2传感器、风向传感器等组成。传输方式：外部网络以基于IP网络技术和GPRS通信网络为基础进行传输；内部网络则采用短距离、低功率的ZigBee无线通信技术。基于ZigBee的无线传输模式中，传感器采集的数据通过ZigBee发送模块传送到中心节点上，同时，用户终端和一体化控制器间传送的控制指令也传送到中心节点上，中心节点再经过边缘网关将传感器数据、控制指令发送到上位机的业务平台。技术人员可以通过有线网络/无线网络访问上位机系统业务平台，实时监测大棚现场的传感器参数，控制大棚现场的相关设备。

3数据分析系统：

数据分析及显示部分包括电脑、软件、无线接收模块、报警系统，依据不同的环境、作物、生长期，实施不同的控制方案。

4实地环境 *** 控系统：

该分系统包括的灌溉控制系统可进行滴浇灌和微喷雾系统的控制，实现远程自动灌溉；土壤环境监测系统则利用土壤水分传感器、土壤湿度传感器等来实时获取土壤水分、湿度等数据，为灌溉控制系统和温湿度控制系统提供环境信息；温湿度监控系统可利用高精度传感器来采集农作物的生长环境信息，设定环境指标参数，当环境指标超出参数范围时，可自动启动风机降温系统、水暖加温系统、空气内循环系统等，以进行环境温湿度的调节。

利用农贸行业物联网建设的蔬菜温室大棚，能为温室大棚种植提供有效的控制蔬菜的生长环境的先进技术，使蔬菜获得适宜的生长环境，增加产量，以实现跨季节的蔬菜培育。

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

知网阅读

[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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智慧农业是物联网技术在现代农业领域的应用，主要有监控功能系统、监测功能系统、实时图像与视频监控功能。
（1）监控功能系统：根据无线网络获取的植物生长环境信息，如监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。其它参数也可以选配，如土壤中的PH值、电导率等等。信息收集、负责接收无线传感汇聚节点发来的数据、存储、显示和数据管理，实现所有基地测试点信息的获取、管理、动态显示和分析处理以直观的图表和曲线的方式显示给用户，并根据以上各类信息的反馈对农业园区进行自动灌溉、自动降温、自动卷模、自动进行液体肥料施肥、自动喷药等自动控制。
（2）监测功能系统：在农业园区内实现自动信息检测与控制，通过配备无线传感节点，太阳能供电系统、信息采集和信息路由设备配备无线传感传输系统，每个基点配置无线传感节点，每个无线
传感节点可监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。根据种植作物的需求提供各种声光报警信息和短信报警信息。
（3）实时图像与视频监控功能：农业物联网的基本概念是实现农业上作物与环境、土壤及肥力间的物物相联的关系网络，通过多维信息与多层次处理实现农作物的最佳生长环境调理及施肥管理。但是作为管理农业生产的人员而言，仅仅数值化的物物相联并不能完全营造作物最佳生长条件。视频与图像监控为物与物之间的关联提供了更直观的表达方式。比如：哪块地缺水了，在物联网单层数据上看仅仅能看到水分数据偏低。应该灌溉到什么程度也不能死搬硬套地仅仅根据这一个数据来作决策。
因为农业生产环境的不均匀性决定了农业信息获取上的先天性弊端，而很难从单纯的技术手段上进行突破。视频监控的引用，直观地反映了农作物生产的实时状态，引入视频图像与图像处理，既可直观反映一些作物的生长长势，也可以侧面反映出作物生长的整体状态及营养水平。可以从整体上给农户提供更加科学的种植决策理论依据。

温室环境信息采集与监控系统软件开发功能简析（一）
本文设计的基于 Android 平台温室环境信息采集与监控系统，主要应用于当前广泛使用的日光温室群体，实现了产品质量追溯、销售市场信息发布、病虫害预警、远程诊断等方面的应用，具有重要现实意义。
1、系统功能需求分析：
功能需求分析是基于 Android 平台的温室环境信息数据采集与监控系统设计 的必要步骤。本文所开发的系统主要应用于日光温室，其功能主要包括信息采集、数据管理、远程控制、信息发发布等。通过以上功能的开发，实现了基于移动互联的远程信息采集、质量追溯、设备控制、病害预警、视频监控等的应用集成。

2、信息采集与显示功能：
温室环境参数信息和植物生长信息是现代农业管理的重要依据。通过智能手机平台实时获取相关信息，将有利于提升现代温室智慧采集机功能。

3、温室环境数据远程采集功能：
温室环境的优劣对温室作物植株的生长发育有着至关重要的影响[10]。温 度、湿度、光照、CO2、是农作物生长的外在条件，需实时准确获取。建立温室 环境参数信息的采集、储存与展示功能，便于用户查看环境信息，同时能为后期 的历史查询与数据分析做准备。

4、植物生理生态参数信息采集功能：
农作物裸露在地表的部分与地下部分的功能情况，为作物生长状况提供了基 本判断依据。植物生长的内在参数主要有植株径流速率、果实生长率、茎秆变 化、叶面微曲温度、植物冠层温湿度等。而且这些参数由于技术及成本的制约， 目前还无法全面自动采集。可以通过人工采集信息，利用 Android app 随时随地 上传记录信息，方便后期用户观测各项特征对作物品种、产品质量等情况进行分 析。

5、植物长势及病虫害视频监测功能：
针对种植作物长势情况、病虫害的发生、发病面积、病情严重程度、杂草对植株的胁迫等，采集视频信息是有效的管理方式。通过网络摄像头、计算机和无线传感器网络，结合 Android app，把信息及时进行采集、储存与展示，可为作物病虫害的防治提供及时的决策依据。

6、数据管理功能：
随人们生活质量的提升，农产品质量越来越获得人们重视。而农产品的优化与改进，占据农业产业的一个重要因素。建立温室数据库，利用 Android APP 实现远程的数据采集、存储、分类、检索、传输等数据管理。

7、远程控制功能：
该系统中主要体现以下两种功能： a温室控制决策功能 通过中心服务器的 MCGS 软件建立自动控制系统，根据不同作物的需求， 设定作物生长所需环境目标参数。软件根据传感器传输的数据，与作物植株适宜 的范围数据进行比对，来决定之后的控制步骤，控制对应的设备来调节温湿度、 光照强度、二氧化碳浓度等环境信息。
b温室环境报警系统的建立 当控制与决策系统建立后，报警机制建立也是必要环节。当温室实际情况超 过系统设定好的报警门限时，通过预设的 MCGS 报警信息显示系统，及时检查 出现异常的原因，以防因为设备故障等造成对农业生产的影响。

8、信息发布功能：
该系统中主要体现以下三种功能： a首页导航及信息管理功能 网页管理平台在系统中有承上启下的作用。根据数据监测功能与控制功能建 立对应的导航页面，通过动态网页方式管理后台信息。
b新闻功能 首页是系统界面门面，是给用户第一印象的地方，包括名称、标志、导航、 公司的****等。另外，新闻功能的加入也很重要。本功能主要转载主流门户 农业网站消息，种植业生产的产前信息、产中信息、产后信息、相关农业企业信 息报道来促进农业信息化在农业生产的深入应用，为农户当好参谋和助手。
c安全注册及用户的管理 为了保证用户的使用安全，系统在数据库中储存有用户数据，设定相应的权 限，以限制不同访问人员的 *** 作权利。例如管理员具备设备的控制权限，普通人员只有查看权，没有控制权，进入监控功能需要账号、密码才能登陆使用。

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