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面向农田物联网复杂事件处理的时空事件模型 被引量:5
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作者 李想 王建仑 高红菊 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第S1期153-161,共9页
在农田物联网中,控制命令往往由具有多维度信息的复杂事件触发,因此需要根据传感器所监测的大量单一事件检测复杂事件,即复杂事件处理。复杂事件模型描述了原子事件组合成复杂事件的组合模式,是复杂事件处理的基础。现有的复杂事件模型... 在农田物联网中,控制命令往往由具有多维度信息的复杂事件触发,因此需要根据传感器所监测的大量单一事件检测复杂事件,即复杂事件处理。复杂事件模型描述了原子事件组合成复杂事件的组合模式,是复杂事件处理的基础。现有的复杂事件模型主要考虑原子事件的时间分布特性,而未考虑农田事件具有的空间分布特性。本文研究了面向农田物联网复杂事件处理的时空事件模型并定义了合适的事件模型描述语言,首先建立了描述复杂事件模式的时空事件模型,针对多个复杂事件间的关系,通过有向图建立了复杂事件层次模型;针对一个复杂事件内部关系,通过对农田物联网事件常见时序逻辑关系和空间拓扑关系的分析,定义了9类时间关系算符、8类空间关系算符用于判断子事件与复杂事件间的时空关系,并定义了5类时间耦合算符、7类空间耦合算符用于计算复杂事件的时空属性,为描述事件组合模式提供了基础;在此基础上,考虑可读性和易解析性,设计了基于XML的事件模型描述语言;基于案例,通过与其他常用的复杂事件模型相比较,说明了本文事件模型和描述语言更加适用于描述农田物联网复杂事件。 展开更多
关键词 农田物联网 复杂事件处理 事件模型 事件描述语言
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Factors Acquisition and Content Estimation of Farmland Soil Organic Carbon Based upon Internet of Things 被引量:1
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作者 WU Qiulan LIANG Yong +3 位作者 LI Ying WANG Xizhi YANG Lei WANG Xiaotong 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2017年第3期431-440,共10页
Aiming at the shortage of sufficient continuous parameters for using models to estimate farmland soil organic carbon(SOC) content, an acquisition method of factors influencing farmland SOC and an estimation method of ... Aiming at the shortage of sufficient continuous parameters for using models to estimate farmland soil organic carbon(SOC) content, an acquisition method of factors influencing farmland SOC and an estimation method of farmland SOC content with Internet of Things(IOT) are proposed in this paper. The IOT sensing device and transmission network were established in a wheat demonstration base in Yanzhou Distict of Jining City, Shandong Province, China to acquire data in real time. Using real-time data and statistics data, the dynamic changes of SOC content between October 2012 and June 2015 was simulated in the experimental area with SOC dynamic simulation model. In order to verify the estimation results, potassium dichromate external heating method was applied for measuring the SOC content. The results show that: 1) The estimated value matches the measured value in the lab very well. So the method is feasible in this paper. 2) There is a clear dynamic variation in the SOC content at 0.2 m soil depth in different growing periods of wheat. The content reached the highest level during the sowing period, and is lowest in the flowering period. 3) The SOC content at 0.2 m soil depth varies in accordance with the amount of returned straw. The larger the amount of returned straw is, the higher the SOC content. 展开更多
关键词 Internet of Things(IOT) soil organic carbon(SOC) factors acquisition SOC content estimation Soil-C model
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