基于UAV-WSN MAC的海水稻生长环境信息感知

针对传统无线传感网络(wireless sensor network,WSN)在数据采集和传输上能耗、传输时延和吞吐量等难以满足海水稻生长环境监测要求,该研究提出一种WSN网络介质访问层海水稻生长环境信息感知策略(medium access layer saline-alkali tolerant rice environmental data perception strategy,MAC-SREP),主要思想是将多无人机协同搜索区域模式映射为单无人机(unmanned arial vehicle,UAV)搜索模式,在此基础上,利用簇头节点的通信距离和UAV对地面的通信覆盖半径修正Voronoi图,再利用修正Voronoi图进行分簇,优化UAV的飞行路径;然后利用MAC层机制对UAV的数据包类型进行优先级调度和时隙分配,以保证网络资源的有效分配。仿真试验结果表明,MAC-SREP在多无人机-无线传感网络(multiple UAVs-WSN,mUAVs-WSN)的网络生命周期和网络吞吐量比单无人机-无线传感网络(single UAV-WSN,sUAV-WSN)分别提高25%和15%,端到端平均时延降低了26.60%。实地工程试验中,将监测区域分为多个子区域进行丢包率测试,mUAVs-WSN网络的平均丢包率低于1.30%,且系统数据与现场手动实测数据的误差小于5%。该研究提出的策略实现了海水稻远程数据稳定实时采集和传输,有效降低了数据丢包率和时延,提高了网络的整体性能,满足海水稻生长环境数据长时间、稳定高效和覆盖面积广的需求。

基于物联网技术的辽宁省水稻育秧大棚监控系统的研究

针对辽宁省水稻育秧大棚生产效率较低、生产成本较高、浪费人力资源多、智能化程度低等问题,利用电子技术、通信技术、传感器技术、计算机技术,研究了一套具有环境参数实时采集、智能控制、数据展示等功能的智能监控系统。系统采用无线方式进行通信,有效的解决了布线的问题,同时该系统还具有传感器组网灵活、智能控制算法强大和系统稳定性强等特点。

稻田节水灌溉系统的研究与设计

在研究水稻不同生育阶段需水规律的基础上,提出了一种基于无线传感网络技术的稻田节水灌溉控制系统。该系统通过在稻田土壤中分层布控土壤水分传感器和田面水势传感器,实现稻田土壤墒情的实时监测,依据水稻需水信息控制电磁阀的开关,合理调节稻田田面水层深度和土壤水分含量,为水稻的生长发育创造适宜的水、光、热、气环境,促进高产稳产,适时适量地科学供水,提高水肥利用的有效性,节约水稻田的灌溉用水。

水稻精量穴直播机播量监测系统研制

播种量是水稻精量穴直播机的关键技术参数。为了实时监测水稻精量穴直播机的播种量,提高播种作业性能,该文以环形布置安装于排种管的面源式光电传感器为主要监测元件,设计了水稻精量穴直播机播量监测系统。根据型孔式排种器结构与工作原理,确定了面源式光电传感器和旋转编码器的安装方式。采用高速摄像技术建立了水稻种子流通过监测区时种子数量与脉冲宽度之间的数学模型;通过时间分割节点得到穴粒数监测时间窗口,根据监测时间窗口内的脉冲宽度信息得到每穴播种粒数。选用南粳46和象牙香占2种具有代表性的水稻品种,对水稻精量穴直播机播量监测系统进行试验,将人工统计数据与监测系统统计数据进行对比分析,台架试验结果表明:对于南粳46(短粒型品种),平均穴粒数监测误差不超过7.99%,穴数监测误差不超过6.07%;对于象牙香占(长粒型品种),平均穴粒数监测误差不超过24.07%,穴数监测误差不超过5.66%。该系统基本满足不同工作转速下不同粒型的水稻播种量实时监测要求,可为后期实现水稻精量穴直播机大田作业参数监测提供了参考。

基于物联网的生态稻渔管理平台设计与应用

设计了一套基于物联网的生态稻渔管理平台,平台主要由前端设备、传输网关应用系统和后台管理系统组成。平台实现了气象数据、水质信息、视频图像信息、物流车信息采集与管理,具备实时监测与预警的功能,实现了田间稻渔生产管理过程的全息化管理,有效提高了种、养殖效率和产品质量;开发了基于手机平台的网络认养子系统,实现了生产者与消费者的直接对接,有效拓展了销售渠道;通过企业示范应用,取得了良好的经济效益,为传统农业数字化转型提供可借鉴的案例。

无人机多光谱遥感监测水稻高温胁迫的关键技术

选取长江中下游的芜湖地区超级水稻生产基地为试验区域,以2019年7月20日−8月9日连续高温日为试验时段,设计基于消费级无人机与便携式多光谱传感器的水稻长势遥感监测系统,并创建数据后处理分析与应用方法,对处于生育敏感期稻株的光谱特征进行研究,建立水稻高温胁迫的反演识别模型。结果表明:稻株植被指数与叶面积指数呈显著的指数关系,相关系数达到0.918,由此建立稻株叶面积指数反演模型,并进一步确定稻株出现高温胁迫的叶面积指数判别条件。利用叶面积指数反演模型和判别条件对实验区域内的水稻进行高温胁迫下的光谱特征提取与分析,结果显示,实验区域内15.3%的水稻受到了持续高温胁迫的影响,与农业部门田间调查事实相符,即实验区域内水稻灌浆率为82.2%。相对于传统人工田间调查和卫星遥感调查的作物长势监测方法,便携式无人机多光谱遥感监测技术具有空间分辨率高、可实时大范围监测、简单易行以及应用成本低等特点,利于普及与推广,在农作物自然灾害监测方面具有应用前景。

基于薄膜传感器的横轴流脱粒滚筒实时喂入量测量系统设计

为实现水稻联合收割机脱粒滚筒实时喂入量监测,基于薄膜传感器设计了一种脱粒滚筒喂入量测量系统,其原理为通过薄膜传感器测出滚筒顶盖侧边因喂入量变化而产生的受力变化。以额定喂入量为0.8 kg/s的小型横轴流脱粒滚筒为试验对象,以成熟的晚籼98和传奇丰两优1号水稻为主要试验材料,在转速分别为650、800、950、1100 r/min、喂入量为0.2~0.8 kg/s的条件下开展台架试验,结果显示:薄膜传感器采集的实时信号与实时喂入量显著相关,对喂入量和传感器信号进行线性关系拟合,拟合效果较好。试验结果表明,设计的测量系统可以通过传感器信号对喂入量进行测量。

基于低功耗的发射功率自适应水稻田WSN监测系统

针对农田环境信息监测存在能量有限、节点通信距离各异等特点,设计了一种基于接收信号强度和丢包率的发射功率自适应水稻田监测系统,并搭建了一个长期、稳定且可靠的低功耗无线传感网络。硬件方面,为扩大网络的覆盖范围和提高系统的稳定性,采用频率异构的方式对节点分簇,为不同类型的节点配置不同类型的天线。软件方面,为提高CPU利用率,各类节点程序设计采用基于小型嵌入式实时操作系统FreeRTOS;为降低功耗,采取定时休眠唤醒、传感器掉电控制的工作模式和基于感知数据差的低功耗自适应机制。试验结果表明,在150 m通信距离内,系统可以根据当前的通信质量,将节点的发射功率自适应地调整到实现当前通信可靠性所要求(丢包率小于1.3%)的最小发射功率上;对比10 d Bm固定发射功率,当发射功率自适应算法调整为8、6、3 d Bm时,节点续航能力分别提升了11.9%、21.4%和33.3%。通讯性能对比表明,本设计节点的通讯性能明显优于其他3种基于不同发射功率自适应算法的节点,从而验证了本系统的可靠性与实用性。

秧苗中石子智能化在线监测

针对分插机构遇到石子、金属块等硬物时,导致分插机构离合器脱开而无法插秧,如不能及时发现导致秧苗漏插等问题,提出了一种通过反射式光电传感器对分插机构转速进行监控从而实现对秧苗中石子进行实时监控的方法,并设计了一种低成本、智能化秧苗石子实时监测系统。为提高监测系统对多尘、泥水环境的适应性,设计了以透明防尘罩和喷头为核心的自清洁除尘装置,以降低尘土、泥水对传感器的干扰。开发了集石子检测、声光报警、除尘控制等为一体的硬件电路和软件算法,实现了对复杂作业环境下石子的实时检测与报警、秧箱剩余秧苗量监测及实际插秧面积的计算。试验结果表明,对秧苗石子等硬物监测准确率为94.4%,剩余秧苗量和实际插秧面积监测的相对误差分别低于7.9%和4.4%,系统对插秧面临的泥水环境具有很强的抗干扰性和可靠性。监测系统可应用于人工驾驶插秧机和无人插秧机,可为无人插秧机作业状态参数监测提供理论基础和实践经验。

基于物联网的虾稻共作环境智能监控系统的研究

虾稻共作是一种新型的现代化农业生态养殖模式。其主要种养模式是规划虾沟稻田,对虾稻的前端生长的环境参数实时监测,并对相关装置进行联动控制,使虾稻共生在最适宜的环境中。虾稻共作环境智能监控系统,针对虾稻共作建立ZigBee无线传感器网络(WSN);搭建视频监控模块进行虾稻墒情捕捉和现场环境监控;设计上位机监控终端,优化自适应加权数据融合算法;采用MySQL和Socket方式完成数据至远程服务器的实时上报和存储;基于ASP.NET开发框架设计Web服务器,便于用户通过PC、手机浏览器实现现场数据的在线查询、执行机构的智能控制。使用该系统,用户可根据实际应用需要轻松实现数据统一采集、实时监控、集中存储、智能控制等功能。