张家港市凭“农机智能化”加速农业转型，会带来哪些手艺？

芒种夏至，水浸禾田。正是夏播抢墒关键时期，趁着梅雨暂歇，张家港塘桥镇金村农机服务专业合作社负责人吴健抓紧将插秧机开到田间，伴随着机器“突突突”的声响，一棵棵青绿的秧苗稳稳扎入水田，在蓝天下显得格外光亮。

作为江苏省首家率先基本实现农业机械化示范市，张家港主要农作物耕种收综合机械化水平959%，设施农业机械化水平604%，农业综合机械化水平9395%，列全省第一。今年“三夏”，农机发挥了哪些作用？还将向着什么方向发展？

合作社提供“一站式”服务

6台插秧机齐上阵，12天就能完成3000亩地的作业，这在过去是不可想象的事情。站在田垄边的水泥路上，吴健告诉记者：“再有一两天就能完成插秧，然后就要忙着除草、除虫等田间管理了。”

今年47岁的吴健种了十几年地，感受最深的就是村里的劳动力越来越少了。“农忙时能请来干活的基本都是60岁以上的人，每天工资一两百块钱还不好请。”为了破解找不到人来种地的难题，2009年，吴健牵头组建了金村农机服务专业合作社。这几年，合作社陆续更新添置了100多台套收割机、插秧机、植保机等各类现代化农机具，服务周边3万多亩农田。吴健说：“我们合作社现在从育秧开始，可以实现栽插、翻耕、机收、碾米包装一条龙服务，现在每年产值500多万元，种田全靠农机。”

如今，吴健成了开着宝马种田的农民，还培养了两个“80后”的徒弟。“今年我准备添置几台无人插秧机和无人拖拉机，无人农机是将来的方向。”他说。

“全程机械化仅仅靠分散经营的小农户、小农机难以实现。”张家港市政协副主席、农业农村局局长徐江说，为响应农机服务与适度规模经营相适应的新要求，该市在金村农机专业合作社探索采用“合作社+家庭农场”的模式，打造“全程机械化+综合农事服务”的新业态，通过拓展合作社经营范围，为周边农户提供全程机械作业、农资配送、技术培训、稻米加工销售等“一站式”综合服务，实现了小农户与现代农业发展有机衔接，相关做法入选农业部“全程机械化+综合农事服务”全国典型案例。

张家港拥有各类农机服务组织71个，作业面积占比超过80%。农机化助推张家港现代农业发展，农业适度规模经营比例超过95%，农机力量成为“米袋子”、“菜篮子”以及农民“钱夹子”的有力支撑。

“无人农场”展露现实模样

早在2015年，吴健就用上了“无人农机”。当年，他购买了两架无人植保飞机。“一台无人机一小时可喷药80多亩，而传统的人工喷药每人每天只能完成20来亩。”吴健说，这两架无人植保飞机除了用于自己农场的水稻、小麦病虫害防治外，还为周边的3000多亩农作物提供植保服务。

而今年，“无人农场”在张家港已经有了现实模样。21日，在常阴沙现代农业示范园区，记者看到一台插秧机正在平整的水稻田里有条不紊地工作着，一株株秧苗被整齐地插入稻田中，插秧机上没有驾驶员，所有作业全自动完成，转向、掉头，每一个环节都精准有序。

“利用北斗卫星导航，加上智能软件，实现无人作业，相比传统插秧机，可以节省人力成本，并且插得更直、作业效率更高、质量更好。”正在 *** 作无人插秧机的耘垛智田农业服务（江苏）有限公司负责人潘才建说，无人驾驶插秧机定位精度能够达到25厘米，从去年开始，公司在常阴沙的450亩试验田上进行从种到收全程无人的智能化实践，今年将继续扩大规模。

两个月前，潘才建以188万元的价格购买了1台智能联合收割机，经市级和省级农机购置补贴后，公司实付94万元。“智能联合收割机每小时收割小麦10亩左右，1个人可轻松 *** 控1到5台，我们计划今年再购买两台，在大田进行‘编队’作业。”

丰疆智能是耘垛农业的母公司，企业高级副总裁姚远认为，智慧精准农业服务前景广阔，“我们围绕农业生产全周期，提供从种子到餐桌的智慧化服务。比如农户可通过农服APP平台发布作业需求，寻求合理报价；机手通过平台接洽订单，紧密连接供求双方。平台根据精准作业大数据，生成分析图表，为市场分析决策提供真实可靠的数据支持，实现耕种管收各个环节作业实时监控，以及水土、虫情、气候等检测，打通农业生产和销售环节。”

政策补贴加快“机器换人”

目前，张家港已引进5台无人驾驶收割机、13台无人驾驶插秧机、5台无人驾驶拖拉机、30多台(架)无人植保机，涵盖了耕、种、收、植保等主要环节，为今后打造“无人农场”奠定了基础。

在农业劳动力缺乏、对农机作业效率要求越来越高的今天，无人驾驶农业机械具有巨大的市场潜力。张家港市农业农村局党委书记、副局长汤卫华说：“无人农机具的推广应用，将进一步加快我市农业机械化转型升级步伐，从而解决农业生产人口老龄化、作业标准差异化等问题，创新农业生产社会化服务新模式。”

为此，张家港全面落实智能化农机购机补贴政策，加快“机器换人”步伐，让农业生产更加生态、高效、高质。今年，对购买智能化农机具给予50%的补贴，以吸引更多年轻人投身农业生产，助力乡村振兴。

张家港在全省首家建成农机信息化管理平台。该市农机推广站站长蔡东林说，目前，该市各镇（区）已有600台中拖、收割机和插秧机接入北斗农机管家，实现了相关基础数据、实时照片的动态采集，初步建成“互联网+”农机作业平台，为粮食生产全程机械化作业提供定位监控、指挥调度、面积统计、质量核查、安全监管等基础性管理服务。

农机“物联”驱动高效协同。张家港基于物联网构建起全市农机维修远程诊断系统，在农忙期间缩短了机具维修时间，同时，在锦丰、凤凰等8个烘干中心安装了粮食烘干监测系统，实时监测相关数据，有效提高了烘干中心的分析决策能力，保障粮食“颗粒归仓”。

从“会”种地到“慧”种地，科技为农业播撒着绿色希望。省农业农村厅农机装备处处长张耀春表示，我省鼓励有条件的县市规划建设无人农场，推动粮食生产全程机械化装备和作业水平提档升级，持续发挥示范带动作用。

土地也许离得开人，人却离不开土地。机器换人后，人与土地的相处变得更加轻松，人得以在技术的帮助下，拥抱更广阔的天地，从田间收获更多幸福感。

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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托普农业物联网的智能农业大棚物联网信息系统主要研究温度、化学等多种传感器对农产品的生长过程全程监控和数据化管理；结合RFID电子标签在培育、生产、质检、运输等过程中，进行可识别的实时数据存储和管理。本系统致力于构建基于物联网的专用农业评估信息系统以实现数据的存储和管理，实现农业生产的标准化、网络化、数字化。

包括环境参数传感器：环境传感器可以根据不同地点，不同的气候环境和最终的需求来配备温湿度传感器，二氧化碳传感器，光照传感器，基质参数传感器。通过在监测点正确的安装传感器，来监测环境的情况，和环境的变化。最终的作用可以达到实时查看监测点的环境。也可以在手机端APP，随时随地的查看环境参数。

控制终端柜：控制终端柜子在整个系统里处于一个承上启下的位置，其作用非常的重要。可以整合处理采集到的环境参数。又可以根据设定的参数数，来控制设备的运行状态，温度高时开启风机，湿帘，打开遮阳。温度到达下限值一下，关闭设备运行。当植物缺水时自动开启水泵，阀门。开始给缺水的植物浇水，如果缺少肥料时，自动给植物开始注射水肥。可以设备参数实现自动，手动，定时远程控制。

视频监控：智慧农业物联网系统可以加入视频监控，在温室内，大田里安装监测摄像头通过视频直观的查看农作物的长势情况，病虫害情况等。并截图存档保留，进行分析处理。

中控管理平台：智慧农业物联网系统中控平台可以把系统内所有的数据和视频展现出来，数据的话可以集中处理，分析，存档。视频实时查看，回放。位置定位。超值后发出预警提示。

通常会遇到资金问题，智慧农业相关设备，比如水肥一体化系统、农田灌溉、智能温室大棚、恒压灌溉、小气候监测、土壤墒情监测等设备，需要大量资金，个体农户大都无力承担。由企业或者合作社来统筹资金、技术等农业生产资源;

土地问题，我国土地是国有制，因此即便由于农村人口流失造成了大量土地荒芜，无人耕种。但要想获取大面积可耕种农田，也是需要承包的;

技术问题，智慧农业也是需要人员来 *** 作的，只是将其中大量重复性 *** 作转嫁给系统来运行，而构成智慧农业的基础组件，如传感器等感知设备的安装应用、系统运行策略设定/调整/维修等 *** 作，需要具有一定相关物联网知识的人员。由于农业长期以来收入低，从事人员数量少，如何培养出可以支撑智慧农业系统运行的新型农民是当务之急;

农业物联网工程，主要就是指农业物联网大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光传感器、CO2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使技术人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的最佳条件，可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。

新一代信息技术在现代农业中的应用，能够有效提升农业生产效率、降低成本、提高农产品质量和安全性，促进农业可持续发展。下面是一些典型的应用场景：
物联网技术可以应用于农业环境监测、精准农业管理和智能化农业生产等方面。通过安装传感器和物联网终端设备，可以实时监测农田的温度、湿度、土壤水分和养分等信息，以便更好地掌握作物的生长情况，从而实现农业生产的精准化管理。
云计算技术可以帮助农业企业、农民和政府机构实现信息共享和资源整合。例如，通过云计算平台，可以实现农业数据的采集、存储和分析，为农民提供农业生产的科技服务，同时也能促进农业现代化。
大数据技术可以用于农业生产的决策分析和预测。通过收集和分析大量的农业数据，可以预测农产品市场需求、农作物生长状况和病虫害等信息，为农业生产提供科学的决策依据。
人工智能技术可以应用于农业机器人和智能化农机装备等方面。通过智能化的农业机器人和农机装备，可以实现农业生产的自动化、智能化和高效化，提高生产效率和降低人力成本。
总之，新一代信息技术的应用，能够帮助现代农业实现数字化、智能化、高效化和可持续化，促进农业的可持续发展。

托普农业物联网数字化农业管理系统集成网络地理信息系统、物联网监控管理系统，可实现数据共享和动态数据服务。生态农业数字化管理系统以一定物理模式和逻辑模式的形式进行架设。具体涉及：遥感影像或相关图像的处理与分析：包括高分辨率的遥感影像及其它以图像方式提供的各类数据；地物的空间模型：包括对象、地形、环境、网络和拓朴关系等；属性信息管理：即动、静态数据管理；空间分析：包括缓冲区、测量、等值线及地统计分析与图表等；应用程序：包括服务器和客户端程序，以实现农业生产管理平台的系统功能；其它附属功能：统计分析等。

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