物联网 The Internet of Things

当前的互联网只限于信息共享，网络则被认为是互联网发展的第三阶段。网络可以构造地区性的网络、企事业内部网络、局域网网络，甚至家庭网络和个人网络。网络的根本特征并不一定是它的规模，而是资源共享，消除资源孤岛。 网络技术具有很大的应用潜力，能同时调动数百万台计算机完成某一个计算任务，能汇集数千科学家之力共同完成同一项科学试验，还可以让分布在各地的人们在虚拟环境中实现面对面交流。 发展历程 网络研究起源于过去十年美国政府资助的高性能计算科研项目。这项研究的目标是将跨地域的多台高性能计算机、大型数据库、大型的科研设备、通信设备、可视化设备和各种传感器等整合成一个巨大的超级计算机系统，以支持科学计算和科学研究。 微软公司把开发力量集中在数据网络上，关注使用网络共享信息，而不是网络的计算能力，这反映了学术和研究领域内的分歧。事实上，很多用于学术领域的网络技术都能够成为商业应用。 Argonne Globus是美国阿贡（Argonne）国家实验室的网络技术研发项目，全美12所大学和研究机构参与了该项目。Globus对资源管理、安全、信息服务及数据管理等网络计算的关键理论进行研究，开发能在各种平台上运行的网络计算工具软件，帮助规划和组建大型的网络试验平台，开发适合大型网络系统运行的大型应用程序。 目前，Globus技术已在美国航天局网络、欧洲数据网络、美国国家技术网络等8个项目中得到应用。2005年8月，美国国际商用机器公司（IBM）宣布投入数十亿美元研发网络计算，与Globus合作开发开放的网络计算标准，并宣称网络的价值不仅仅限于科学计算，商业应用也有很好的前景。网络计算和Globus从开始幕后走到前台，受到前所未有的关注。 中国非常重视发展网络技术，由863计划“高性能计算机及其核心软件”重大专项支持建设的中国国家网络项目在高性能计算机、网络软件、网络环境和应用等方面取得了创新性成果。具有18万亿次聚合计算能力、支持网络研究和网络应用的网络试验床——中国国家网络，已于2005年12月21日正式开通运行。这意味着通过网络技术，中国已能有效整合全国范围内大型计算机的计算资源，形成一个强大的计算平台，帮助科研单位和科技工作者等实现计算资源共享、数据共享和协同合作。 关键技术 网络的关键技术有网络结点、宽带网络系统、资源管理和任务调度工具、应用层的可视化工具。网络结点是网络计算资源的提供者，包括高端服务器、集群系统、MPP系统大型存储设备、数据库等。宽带网络系统是在网络计算环境中，提供高性能通信的必要手段。资源管理和任务调度工具用来解决资源的描述、组织和管理等关键问题。任务调度工具根据当前系统的负载情况，对系统内的任务进行动态调度，提高系统的运行效率。网络计算主要是科学计算，它往往伴随着海量数据。如果把计算结果转换成直观的图形信息，就能帮助研究人员摆脱理解数据的困难。这需要开发能在网络计算中传输和读取，并提供友好用户界面的可视化工具。 研究现状 网络计算通常着眼于大型应用项目，按照Globus技术，大型应用项目应由许多组织协同完成，它们形成一个“虚拟组织”，各组织拥有的计算资源在虚拟组织里共享，协同完成项目。对于共享而言，有价值的不是设备本身而是实体的接口或界面。 从技术角度看，共享是资源或实体间的互 *** 作。Globus技术设定，网络环境下的互 *** 作意味着需要开发一套通用协议，用于描述消息的格式和消息交换的规则。在协议之上则需要开发一系列服务，这与建立在TCP/IP（传输控制协议/网际协议）上的万维网服务原理相同。在服务中先定义应用编程接口，基于这些接口再构建软件开发工具。 Globus网络计算协议建立在网际协议之上，以网际协议中的通信、路由、名字解析等功能为基础。Globus协议分为构造层、连接层、资源层、汇集层和应用层五层。每层都有各自的服务、应用编程接口和软件开发工具、上层协议调用下层协议的服务。网络内的全局应用都需通过协议提供的服务调用 *** 作系统。 构造层功能是向上提供网络中可供共享的资源，是物理或逻辑实体。常用的共享资源包括处理能力、存储系统、目录、网络资源、分布式文件系统、分布式计算机池、计算机集群等。连接层是网络中网络事务处理通信与授权控制的核心协议。构造层提交的各资源间的数据交换都在这一层控制下实现的。各资源间的授权验证、安全控制也在此实现。资源层的作用是对单个资源实施控制，与可用资源进行安全握手、对资源做初始化、监测资源运行状况、统计与付费有关的资源使用数据。 汇集层的作用是将资源层提交的受控资源汇集在一起，供虚拟组织的应用程序共享、调用。为了对来自应用的共享进行管理和控制，汇集层提供目录服务、资源分配、日程安排、资源代理、资源监测诊断、网络启动、负荷控制、账户管理等多种功能。应用层是网络上用户的应用程序，它先通过各层的应用编程接口调用相应的服务，再通过服务调用网络上的资源来完成任务。应用程序的开发涉及大量库函数。为便于网络应用程序的开发，需要构建支持网络计算的库函数。 目前，Globus体系结构已为一些大型网络所采用。研究人员已经在天气预报、高能物理实验、航空器研究等领域开发了一些基于Globus网络计算的应用程序。虽然这些应用仍属试验性质，但它证明了网络计算可以完成不少超级计算机难以胜任的大型应用任务。可以预见，网络技术将很快掀起下一波互联网浪潮。面对即将到来的第三代互联网应用，很多发达国家都投入了大量研究资金，希望能抓住机遇，掌握未来的命运。 中国也加强了网络方面的投入。中科院计算所为自己的网络起名为“织女星网络”（Vega Grid），目标是具有大规模数据处理、高性能计算、资源共享和提高资源利用率的能力。与国内外其他网络研究项目相比，织女星网络的最大特点是“服务网络”。中国许多行业，如能源、交通、气象、水利、农林、教育、环保等对高性能计算网络即信息网络的需求非常巨大。预计在最近两三年内，就能看到更多的网络技术应用实例。 应用领域 网络技术的应用领域很广，主要有以下几方面。 分布式超级计算 分布式超级计算将分布在不同地点的超级计算机用高速网络连接起来，并用网络中间件软件“粘合”起来，形成比单台超级计算机强大得多的计算平台。 分布式仪器系统 分布式仪器系统使用网络管理分布在各地的贵重仪器系统，提供远程访问仪器设备的手段，提高仪器的利用率，方便用户的使用。 数据密集型计算并行计算技术往往是由一些计算密集型应用推动的，特别是一些带有巨大挑战性质的应用，大大促进了对高性能并行体系结构、编程环境、大规模可视化等领域的研究。数据密集型计算的应用比计算密集型的应用多得多，它对应的数据网络更侧重于数据的存储、传输和处理，计算网络则更侧重于计算能力的提高。在这个领域独占鳌头的项目是欧洲核子中心开展的数据网络（DataGrid）项目，其目标是处理2005年建成的大型强子对撞机源源不断产生的PB/s量级实验数据。 远程沉浸 这是一种特殊的网络化虚拟现实环境。它是对现实或历史的逼真反映，对高性能计算结果或数据库可视化。“沉浸”是指人可以完全融入其中：各地的参与者通过网络聚集在同一个虚拟空间里，既可以随意漫游，又可以相互沟通，还可以与虚拟环境交互，使之发生改变。目前，已经开发出几十个远程沉浸应用，包括虚拟历史博物馆、协同学习环境等。远程沉浸可以广泛应用于交互式科学可视化、教育、训练、艺术、娱乐、工业设计、信息可视化等许多领域。 信息集成 网络最初是以集成异构计算平台的身份出现，接着进入分布式海量数据处理领域。信息网络通过统一的信息交换架构和大量的中间件，向用户提供“信息随手可得”式的服务。网络信息集成将更多应用在商业上，分布在世界各地的应用程序和各种信息通过网络能进行无缝融合和沟通，从而形成崭新的商业机会。 信息集成如信息网络、服务网络、知识网络等，是近几年网络流行起来的应用方向。2002年，Globus联盟和IBM在全球网络论坛上发布了开放性网络服务架构及其详细规范，把Globus标准与支持商用的万维网服务标准结合起来。2004年，Globus联盟、IBM和惠普（HP）等又联合发布了新的网络标准草案，把开放性网络服务架构详细规范I转换成6个用于扩展万维网服务的规范，网络服务已与万维网服务彻底融为一体，标志着网络商用化时代的来临。 网络技术的发展，标准是关键。就像TCP/IP协议是因特网的核心一样，构建网络计算也需要对核心——标准协议和服务进行定义。目前，一些标准化团体正在积极行动。迄今为止，网络计算虽还没有正式的标准，但在核心技术上，相关机构与企业已达成一致，由美国阿贡国家实验室与南加州大学信息科学学院合作开发的Globus 计算工具软件已成为网络计算实际的标准，已有12家著名计算机和软件厂商宣布将采用Globus 计算工具软件。作为一种开放架构和开放标准基础设施，Globus 计算工具软件提供了构建网络应用所需的很多基本服务，如安全、资源发现、资源管理、数据访问等。目前所有重大的网络项目都是基于Globus 计算工具软件提供的协议与服务的。 除了标准以外，安全和可管理性、人才的缺乏也是网络计算亟待解决的一个问题，否则它将无法成为企业的商业架构。在真正实现商业应用之前，还需要解决许多问题。即便如此，构建全球网络的前景仍是无法抗拒的。 主要功能 一般来说，计算机网络可以提供以下一些主要功能： 资源共享 网络的出现使资源共享变得很简单，交流的双方可以跨越时空的障碍，随时随地传递信息。 信息传输与集中处理 数据是通过网络传递到服务器中，由服务器集中处理后再回送到终端。 负载均衡与分布处理 负载均衡同样是网络的一大特长。举个典型的例子：一个大型ICP（Internet内容提供商）为了支持更多的用户访问他的网站，在全世界多个地方放置了相同内容的>目前物联网的实例主要集中在“车联网”上。车联网的经典实例是“G-BOS智慧运营系统”和陕汽“天行健车联网服务系统”。
以下内容摘自《G-BOS智慧运营系统用户 *** 作手册》
第一部分概述
HQG-BOS 系列产品是整合“人”、“车”、“线”三大要素的新一代智能运营管理工具。目
前已在公交、旅游、客运等领域逐渐取代了GPS 车载管理系统。HQG-BOS 系统提供电子身份
证、远程诊断、定期巡检、车辆运行数据实时跟踪、车辆运行状态实时报警、劫警、视频播
放、配件（价格）查询、维保项目（价格）查询、保养规划和提醒、收音机、麦克风等服务。
11 主要特性
HQG-BOS管理驾驶员
监控不良驾驶行为，提高安全性
提供客观的驾驶员评价报告
提供精确的油耗记录报告
帮助改进驾驶技巧
增加车辆使用寿命
HQG-BOS管理车辆
监控车辆的运行状态
车辆故障报警与远程诊断
经济合理的维修计划
HQG-BOS管理线路
实时监控车辆
优化车线匹配
12 主要功能
不良驾驶
掌握驾驶员驾驶行为，纠正不良 *** 作，保障行车安全
油耗管理
精确计算车辆油耗，纠正驾驶员不良 *** 作，降低车辆油耗
维修保养管理
实时车辆管控，精确维保计划，降低维修成本
远程故障报警管理
管理车辆动态，远程故障诊断，保证行车顺畅
多媒体功能（选配）
音视频播放，视频录像，收音机，麦克风
车辆和运营线路匹配管理
车线交互匹配，优化车线布局，提高运营效益
HQG-BOS车载设备用户手册
2
第二部分工作原理
HQG-BOS 系列产品通过安装在客车上的HQG-BOS 车载终端从CAN 总线、各类传感器上
持续不断的采集发动机运行数据、车辆状况信息、驾驶员的 *** 控行为，同时接收GPS 卫星
定位信息记录车辆所在位置，并将所有信息通过无线通讯网络实时传送到数据处理中心。
HQG-BOS 车载终端同时还融合了行车记录仪、倒车监视器、故障报警显示台、视频播
放器、短消息接收器、收音机、麦克风等功能，实时将车辆相关信息提供给驾驶员和后方运
营平台。
数据处理中心通过商业智能技术将接收到的海量数据进行实时分析、整理，并结合国内
外先进管理思想将驾驶员不良驾驶行为、油耗数据、车辆运行情况、维修保养计划等内容以
直观的报告、图表等形式展现出来。
客户与集团调度中心可使用独立账号通过互联网随时随地访问基于鸿泉云网B/S 架构的
HQG-BOS 智慧运营系统网站，及时了解车辆运行情况和驾驶员驾驶 *** 控是
否存在违规行为，实时跟踪车辆运行轨迹，取得车辆是否需要维修保养的信息，从而制定相
应的策略，更可随时向前端运营车辆发送各类指令，进行实时的调度管控。
同样的，系统也可根据客户要求，自动生成各种类别、各个时间段、各种形式的管理报
告，满足客户对长期运营规划所需要的数据支持与决策依据。
杭州鸿泉产品部友情提供。

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面霍营电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

单片机是嵌入式应用的控制芯片。大多数的电子设备要用到单片机
物联网（The Internet of things）是一种通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
目前应用在交通、动物、自动化、物流、环境监控、智能家居、安防等等领域。
如想深入了解，可以订一本物联网专业杂志：物联网世界 。学习一下。

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

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[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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