简介：摘要 : 数十年来，遥感技术一直被用作精准农业的重要数据采集工具。根据距离地面的高度，遥感平台主要包括卫星、有人驾驶飞机、无人驾驶飞机系统和地面车辆。这些遥感平台上搭载的绝大多数传感器是成像传感器，也可以安装激光雷达等其他传感器。近年来，卫星成像传感器的发展极大地缩小了基于飞机的成像传感器在空间、光谱和时间分辨率方面的差距。最近几年，作为低成本遥感平台的无人机系统的出现极大地填补了有人驾驶飞机与地面平台之间的间距。有人飞机具有飞行高度灵活、飞行速度快、载荷量大、飞行时间长、飞行限制少以及耐候性强等优势，因此在未来仍将是主要的精准农业遥感平台。本文的第 1部分概述了遥感传感器的类型和三个主要的遥感平台（即卫星、有人驾驶飞机和无人驾驶飞机系统）。接下来的两个部分重点介绍用于精准农业的有人机载成像系统，包括由安装在农用飞机上的消费级相机组成的系统，并详细描述了部分定制和商用机载成像系统，包括多光谱相机、高光谱相机和热成像相机。第 4部分提供了五个应用实例，说明如何将不同类型的遥感图像用于精准农业应用中的作物生长评估和作物病虫害管理。最后简要讨论了将不同遥感平台和成像系统用于精准农业上的一些挑战和未来的努力方向。

简介：摘要 : 目前，针对蜂群发生崩溃式消失的现象还缺乏有效的观测和分析手段。本研究在分析蜂群行为与检测特征的基础上，设计了一种基于物联网技术的蜂群多特征长期监测系统。该系统采用太阳能供电，融合了多种传感器，能够检测蜂群的多个特征（蜂箱内部的温度、湿度、蜂群重量、声音和蜜蜂的进出量），并利用无线数据同步传输技术将这些数据上传到远程云服务器中。基于该系统，本研究还进行了针对意大利蜜蜂从 2018年秋季到 2020年春季为期 235天的长期连续监测试验，记录了蜂群在秋衰期、越冬期和春繁期蜂箱内部温度、湿度、蜂群重量、声音和进出量的逐小时的细致变化。试验结果表明，在此期间，蜂箱内的平均温度呈现从 25℃下降到 -5℃再回升至 15℃的抛物线变化，相应的进出巢次数也由大约 8万次 /天减少至 0次 /天再增加至 5万次 /天。在越冬期中，蜂群的重量呈现出大约 25 g/天的线性下降趋势，同时蜂箱内也更为安静，声音的频率集中于 0~64 Hz。由此表明，在不干扰蜂群的情况下，该监测系统获得的特征数据能够有效地揭示蜂群的日常活动和趋势变化，可用来研究蜂群的行为生物学、探索崩溃式的蜂群消失成因以及发展精确化蜜蜂养殖业。

简介：摘要 : 随着信息技术的发展，利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统，是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状，利用 STM32F103VBT6 32位微控制器，同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器，开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统，实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等，通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明，研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度，有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量，且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求，采集参数准确可靠，可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。

简介：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 0.999，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 0.1。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。

简介：摘要 : 光是植物进行光合作用的主要能量来源，光照好坏直接影响作物的产量和品质。本研究针对现有植物补光系统多以功能叶光合能力为基准进行冠层补光，导致冠层新生叶光抑制、株间功能叶位补光不足以及补光位置不能适应作物生长进行动态调整的问题，以黄瓜为研究对象，设计了一种基于植株需光差异特性的设施黄瓜立体光环境智能调控系统。该系统由智能控制子系统、冠层 -株间 LED补光子系统、冠层 -株间环境监测子系统和补光灯升降子系统组成，通过 ZigBee技术实现各子系统间无线通信。其中冠层 -株间环境监测子系统分别获取冠层和株间环境信息并发送至智能控制子系统，智能控制子系统根据环境实时信息调用冠层调控模型和株间适宜叶位调控模型获得相应调控目标值，并将其下发至冠层 -株间补光灯，实现冠层与株间补光灯的动态实时调控。在陕西省泾阳县蔬菜产业综合服务区蔬菜基地分别部署立体补光设备和传统冠层补光设备，并进行系统调控效果验证试验。结果表明，立体补光区黄瓜植株的株高和茎粗显著增长，其中相比传统冠层补光区平均株高、茎粗分别增长了 8.03%和 7.24%，相比自然处理区平均株高、茎粗分别增长了 26.51%和 36.03%；在一个月的采摘期内，立体补光区相比传统冠层补光区和自然处理区产量分别提升了 0.28和 1.39 kg/m2，经济效益分别增加了 2.82和 4.88 CNY/m2，说明立体光环境调控系统能够提高经济效益，具有应用推广价值。

简介：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。

简介：<正>苯噻酰草胺(mefenacet2-(1,3-并噻唑-2-基氧-N-甲其乙酰替苯胺)是用于稻田的高效杀稗剂。50%苯噻酰草胺可湿性粉剂及与苄嘧磺隆复配的混剂已先后在日本、韩国、葡萄牙、西班牙、意大利等国注册登记,对解决稻田杂草的危害发挥了重要作用。1996年底丹东市农药总厂完成了苯噻酰草胺的中试生产,50%苯噻酰草胺可湿性粉剂(除稗特)剂型加工及分析工作。为拓宽杀草谱,又开发出水稻田一次性除草剂——53%苯噻酰·苄可湿性粉剂(赛龙)。