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农业物联网关键技术应用

   日期:2016-12-23    
核心提示:目前, 国外农业物联网信息技术及感知产品相对较成熟, 国内大部分的农业物联网信息感知产品在农业信息化基地逐渐使用; 但大部分仍然处于试验阶段。

1 农业物联网信息感知技术应用进展

目前, 国外农业物联网信息技术及感知产品相对较成熟, 国内大部分的农业物联网信息感知产品在农业信息化基地逐渐使用; 但大部分仍然处于试验阶段, 产品的可靠性、 稳定性等和国外有明显的差距。

1) 大田种植方面。

国外, Hamrita 等人 2005 年应用 RFID 技术开发了土壤性质监测系统, 实现对土壤湿度、 温度的实时检测, 对后续植物的生长状况进行研究; Ampatzidis 等人 2009 年将 RFID 应用在果树信息的检测中, 实现对果实的生长过程及状况进行检测。国内, 卜天然等人 2009 年将传感器应用在空气湿度和温度、 土壤温度、 CO2浓度、 土壤 pH 值等检测中, 研究其对农作物生长的影响; 张晓东等人利用传感器、 RFID、 多光谱图像等技术, 实现对农作物生长信息进行检测; 中国农业大学在新疆建立了土壤墒情和气象信息检测试验, 实现按照土壤墒情进行自动滴灌。

2) 畜禽养殖方面。

国外, Parsons 等人 2005 年将电子标签安装在 Colorado 的羊身上, 实现了对羊群的高效管理; 荷兰将其研发的 Velos 智能化母猪管理系统推广到欧美等国家, 通过对传感器检测的信息进行分析与处理, 实现母猪养殖全过程的自动管理、 自动喂料和自动报警[7]。国内, 谢琪等人设计并实现了基于 RFID 的养猪场管理检测系统; 耿丽微等人基于 RFID 和传感器设计了奶牛身份识别系统。

3) 农产品物流方面。

国外, Spiessl - Mayr E 等人将 RFID 技术应用到猪肉追溯中, 实现了猪肉追溯管理系统。国内, 谢菊芳等人利用 RFID、 二维码等技术, 构建了猪肉追溯系统; 史海霞等人利用构件技术、 RFID 技术等, 实现了柑橘追溯系统; 北京、 上海、 南京等地逐渐将条形码、 RFID、 IC 卡等应用到了农产品质量追溯系统的设计与研发中。除此之外, 农业物联网信息感知技术在设施园艺、 水产养殖等方面也有较多应用。

2 农业物联网信息传输技术应用进展

1) 大田种植方面。

国外, 美国 AS Leader 公司采用 CAN 现场总线控制方案; 美国 StarPal 公司生产的HGIS 系统, 能进行 GPS 位置、 土壤采样等信息采集,并在许多系统设计中进行了应用; Masayuld 等基于无线传感网络, 开发了农业和土地检测系统, 实现对农田信息的检测。国内, 何龙等人基于无线传感网络,实现了杭州美人紫葡萄栽培实时检控; 高军等人基于 ZigBee 技术和 GPRS 技术实现了节水灌溉控制系统; 杨婷等人基于 CC2430, 设计了基于无线传感网络的自动控制滴灌系统。

2) 畜禽养殖方面。

国外, Bishop - Hurlen GL 等人进行了耕牛自动放牧试验, 实现了基于无线传感器网络的虚拟栅栏系统; Nagl 等人基于 GPS 传感器设计了家养牲畜远程健康监控系统; Taylor 等人基于无限传感器, 实现动物位置和健康信息的监控。在国内, 林惠强等人利用无线传感网络实现动物生理特征信息的实时传输, 设计实现了基于无线传感网络的动物检测系统。除此之外, 农业物联网信息传输技术在农产品物流、 设施园艺及水产养殖等方面也有较广泛的应用。

3 农业物联网信息处理技术应用进展

农业物联网信息处理是将模式识别、 复杂计算、智能处理等技术应用到农业物联网中, 以此实现对各类农业信息的预测、 预警、 智能控制和智能决策等。预测是以所获得的各类农业信息为依据, 以数学模型为手段, 对所研究的农业对象将来的发展进行推测和估计。

预警是在预测的基础上, 结合实际, 给出判断说明, 预报不正确的状态及对农业对象造成的危害, 最大程度避免或减少遭受的损失。国外, 欧美等发达国家研发了大量的预测预警模型, 开发了大量的软件, 并进行了许多的应用。国内, 张克鑫等人基于BP 神经网络对叶绿素 a 浓度进行了预测预警研究, 并在湖南镇水库中进行应用; 李道亮等人分别基于 PSO- LSSVR 和 RS - SVM 进行了集约化河蟹养殖水质预测模型和预警模型的研究及应用。智能控制是通过实时监测农业对象个体信息、 环境信息等, 根据控制模型和策略, 采用智能控制方法和手段, 对相关农业设施进行控制。目前, 国内外对农业信息智能控制研究较多, 如在温室温度和湿度智能控制、 二氧化碳浓度控制、 光源和强度控制、 水质控制、 农业滴灌控制和动物生长环境智能控制等方面研究和应用较多。

智能决策是预先把专家的知识和经验整理成计算机表示的知识, 组成知识库, 通过推理机来模拟专家的推理思维, 为农业生产提供智能化的决策支持。目前, 国内外对农业智能决策的研究主要表现在对农田肥力、 品种、 灌溉、 病虫害预防和防治、 农作物产量、动物养殖、 动物饲料配方和设施园艺等方面。除此之外, 国内外对农业物联网智能处理、 农业诊断推理和农业视觉信息处理等研究也较多, 并进行了许多探索性的应用。

 
  
  
  
  
 
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