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题名彩信在水稻生长环境监测系统中的应用研究
被引量:2
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作者
王晓亮
谭峰
曹洪军
衣淑娟
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机构
黑龙江八一农垦大学信息技术学院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2011年第11期32-35,共4页
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基金
黑龙江农垦总局科技计划项目(HNK10A-07-01-05)
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文摘
为了解决农场园区水稻生长环境监测系统中没有接入有线互联网的问题,基于DELPHI平台开发使用短信查询,以彩信反馈的方式对园区水稻生长环境进行了实时监测。该系统可以随时随地使用手机监测农场园区水稻生长环境,为农场园区水稻生长环境监测数据提供了工具。
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关键词
DELPHI
彩信
水稻生长环境监测
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Keywords
DELPHI
MMS
growth environment of rice monitoring
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分类号
TP368.4
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名杨梅幼苗生长环境监测系统开发
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作者
吴莲华
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机构
三明学院
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出处
《电子乐园》
2018年第9期391-391,共1页
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文摘
由于杨梅幼苗都是通过嫁接再拿去培育成杨梅树的,因此各地的杨梅幼苗普遍成活率不高。该系统通过物联网技术开发杨梅幼 苗生长环境监测系统。杨梅幼苗生长环境监测系统包括 STM32 模块、通信模块、温湿度传感器模块、土壤湿度传感器模块、光照传感器 模块、继电器模块、接口模块及蜂鸣器模块等。该系统通过传感器检测到杨梅幼苗生长环境的空气湿度、土壤湿度、光照强度。将采集到 的数据通过 WiFi 无线通信发送到数据服务中心,数据服务中心根据接收过来的数据进行处理。用户可以通过 APP 实时查看数据,如果数 据超过预警值蜂鸣器或者继电器会有相应的操作。从而让杨梅幼苗能够在适宜的环境中生长,带来更好的经济效益。
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关键词
杨梅幼苗生长环境监测系统
物联网技术
效益
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分类号
C
[社会学]
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题名温室生长信息和环境信息多传感检测系统设计
被引量:2
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作者
张晓东
李鹏飞
毛罕平
高洪燕
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机构
江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室
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出处
《江苏农业科学》
北大核心
2021年第24期209-215,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(编号:61771224)
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(编号:18KJA416001)
+4 种基金
江苏省现代农业装备与技术协同创新中心(编号:4091600029)
江苏省自然科学基金(编号:BK20180864)
现代农业装备与技术重点实验室开放基金(编号:JNZ201903)
中国博士后科学基金(编号:2017M621650)
“十三五”国家重点研发计划(编号:2018YFF0213601)。
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文摘
我国设施农业发展迅速,目前对作物长势信息检测主要依靠传统判别方法,但是传统长势信息判断存在主观性强、费时费力等弊端,因此设计了适用于温室高架栽培作物的轨道式移动检测平台,该平台通过搭载作物生长和环境信息多传感检测装置,可实现对高架植物的茎、果、叶长势和冠层-空气温差等生长信息,以及环境温湿度、光照强度等气象环境因子进行监测。为了适应温室行走环境,提高行走的稳定性,移动检测平台采用轨道式移动机构设计,即利用温室加热管道作为轨道,以确保机构的稳定行走,对平台的运动功能进行验证,绝对误差最大值为7.2 mm,相对误差为0.72%。移动检测平台采用高举升升降机构,结合5自由度机械臂系统将传感器放到所需位置,将实际测量高度值与标准高度位置值进行数据对比分析,绝对误差最大值为0.83 mm,相对误差为0.78%,因此能精准地将所要使用到的传感设备放到所需的高度和预定位姿。
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关键词
温室作物
多传感
信息采集
设施农业
生长与环境监测
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分类号
S127
[农业科学—农业基础科学]
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题名物联网技术在苹果树栽培管理上的应用
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作者
张永强
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机构
山东省邹平市临池镇人民政府
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出处
《农业工程技术》
2023年第14期27-28,共2页
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文摘
随着科技的发展,物联网技术在农业生产中的应用越来越广泛。该文以苹果树栽培管理为研究对象,详细介绍了物联网技术在苹果树栽培管理中的应用。主要包括:苹果树生长环境监测、智能喷灌系统、智能施肥系统和苹果品质追溯系统等方面。通过数据分析和比较,发现物联网技术的应用可以提高苹果树的生长环境,减少管理成本,增加果实产量和品质,提高果树栽培的经济效益。
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关键词
物联网技术
苹果树栽培管理
生长环境监测
智能喷灌系统
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分类号
S66
[农业科学—果树学]
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题名冬小麦大田中基于改进蚁群算法的传感器部署优化
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作者
王森
姚建斌
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机构
华北水利水电大学信息工程学院
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出处
《现代信息科技》
2023年第14期142-146,共5页
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基金
河南省科技攻关项目(222102110304)。
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文摘
我国作为当今世界的农业大国,小麦的产量在很大程度上影响着我国的粮食总产量和人民的生活水平。以当今智慧农业为导向,分析了传统农业和早期智慧农业的特点及其在传感器部署方面存在的问题。利用蚁群算法并结合传感器距离、覆盖范围两个贪婪因子优化了传感器的节点部署,实现了通信覆盖范围更广、网络连通率更高、网络功耗更低的目标。仿真实验结果表明,该算法的传感器部署密度和部署数量均有明显的降低。
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关键词
智慧农业
小麦生长环境监测
节点优化部署
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Keywords
smart agriculture
wheat growth environment monitoring
node optimization deployment
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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