刚好前两天发了这个分享：很小白的自考流程，直接按照这个步骤做就好了。PS：大家收藏的时候，请点赞让更多的人能看到哦，谢谢支持！在这我就复制过来吧，如果有不懂的可以评论区留言。全文分以下四个步骤介绍自考，如果已经有所了解，可以直接翻到你想看的部分观看即可。1、首先了解自考2、知道自考院校+专业+课程+教材3、报名自考流程4、申请毕业1、了解自考自考条件介绍1、不受性别、年龄、民族、种族和教育程度限制。（不限制学历、户口、可在异地报考毕业。）2、报考专业、学习方式、地点不受限制；考一门通过一门，即可取得该门课程的单科合格证书。3、不用经过入学考试，所以也不用在校学习。在报名期间直接到各地自考办报名or网上报名。4、考试时间、考试次数不受限制，考试不及格可考多次、重复考，直到合格为止5、经过国家组织的统一考试，取得合格成绩。在通过教学计划规定的全部理论和实践课程的考试后，即可取得大学专科或本科的毕业证书。本科毕业生还可以申请成人学士学位。开考次数和命题单位高等教育自考每年开设2次（各省市开考的次数由省级考办决定），考试时间分别为4月和10月（广东有3次，1、4、10月，江苏有4次，1、4、7、10月）。命题由全国考委统筹安排，分别采取全国统一命题、区域命题、省级命题三种办法。2、知道自考院校+专业+课程+教材主考院校主考学校：主考学校由省考委遴选专业师资力量较强的全日制普通高等学校担任。主考学校在高等教育自学考试工作上接受省考委的领导，参与命题和评卷，负责有关实践性学习环节的考核，在毕业证书上副署，办理省考委交办的其他有关工作。主考学校应设立高等教育自学考试办事机构，根据任务配备专职工作人员，所需编制列入学校总编制数内，由学校主管部门解决。最简单的说法就是你毕业证上学校的名字就是你的主考院校，如下图蓝框。想要知道有哪些主考院校得看专业计划，各专业有对应的主考院校，不是所有的专业都能报名，也不是所有学校都可报名的。仅开考的专业和学校才能报。而要知道这些信息就得看你们省教育考试院发布的最新专业计划举例：广东的专业计划表，从下表，我们能看到这个专业的名称，学校的名称，专业代码，学历层次，还有课程代码，课程名称，考试类型，考试方式等等信息。举例想自考，但是对学校和专业不清楚的，找到这个表是你的首要任务。要毕业，你就得把这个表里要求的课程都考合格了，才能申请毕业。怎么选择专业● 兴趣是最重要的出发点。只有感兴趣的东西，才会真正投入的去学；●正确判断自己的基础能力。有些专业对考生某些能力有特殊要求，如部分专业要求考数学英语，考生选择时一定要考虑自身能力特点，如此方面基础较弱，则慎选包含这些科目的专业；●合理安排职业规划。职业规划是人生规划不可缺少的一部分，需要学会对新的生活有一个明确的定位和坚定目标。要充分考虑到社会的需要及该行业的发展状况，尽量选择方便找工作、跳槽、对自己的工作有帮助的专业；●在选报专业时还应注意，有些专业是面向社会开考，报考对象不限；有些专业是部门委托开考，仅限本系统在职人员报考，一些本科段专业和特殊专业(如医学类专业)对报考者的学历、职业等还有一些具体要求；● 如果需要学历时间较急可以考虑选择科目较少的专业，如汉语言文学和行政管理。接下来说教材。每个课程都有对应的考试教材，考试的试题都是从这里出的，所以要想考好，我个人觉得考试教材是必不可少的。为什么这么说呢？因为有不少人都问我，可不可以只看往年的真题或者是只看一些辅导书就行？我的答案就是：建议还是买本教材吧，也不是很贵，几十块钱而已，如果你没过，那浪费的就是半年时间。教材怎么找？请找到最新的开考课程使用教材表为什么说是最新的呢？因为省教育考试院因为各种原因会更换考试教材，而这个问题就会影响我们的考试，比如我举例的2020年广东省自学考试开考课程使用教材表，里面就有一个课程教材备注2020年4月启用，这就说明了2020年1月还是考旧教材，而2020年4月的考试就是考新教材内容了。那新旧教材的区别大吗？教材改版涉及到课程的框架结构发生调整，考点范围也会有一定的变化，不过难度无变化，主要区别大概有以下几点：1、与老教材相比，新教材对教材进行了重新编排2、与老教材相比，新教材增加了/删减了新的内容教材怎么买？1、可以某宝，二手市场等购买2、直接去自考办，一般周边都会有自考书店3、到官方直营网店购买，我之前有收集一些，有需求可以看看（担心自考教材买的不是正版？这几个官方保证的网店能帮助到你！）请注意，买教材要根据课程代码、名称、编者、出版社、版次等信息进行核对，避免买到旧版书籍。3、报名自考流程网址和时间全年收藏各省4/10月考试报名时间和网址，打印准考证时间汇总自考流程1、报名资料：身份证（湖北报名本科需要专科毕业证，其他省不需要毕业证）2、怎么报名：直接在省教育考试院网站，找到自学考试这一栏目报考。举例如下：报名流程主要分三步：1、网上报名——主要是录入你的个人信息+选专业，系统审核过后，需本人到自考办现场确认（有些省份不需现场确认，网上就能确认，如上海。）PS：报名是有规定时间的，不是全年都能报名。2、现场确认——主要是对你进行信息采集，是否本人报名，录入你的照片还有字迹信息（这个就是防止作弊/代考），还有些省在这个步骤需要拿到准考证。PS：前2个步骤是新生第一次报考需要做的，如果你已经考过一次了，那你直接就可以第3个步骤。3、网上报考课程+缴费——这个步骤就是到了你选择报考的科目+选考区，一次只能选4门，缴费成功即报考成功。具体的各省网上报名图解流程可以看我公众号一个人自考菜单里报名&免考指导，里面有每个步骤该怎么做的详细图解。报名之后就是备考，等到考试时间前一两周，上报名系统打印准考证，获得你的考场信息及座位表等，到考试时间前往考试。/3、报名要多少钱？广东报考费37元/科江苏1、7月份增考100元/门，4、10月份每科次43元，自考杂志12元/半年，新生制证5元/张黑龙江黑龙江自考报考费每生每科45元，同时不再收取新生报名费。北京北京自考报考缴费实行网上支付，缴费平台使用易宝支付，笔试课程：30元/科，非笔试课程收费不同宁夏报名费每人每科次10元；委托专业考务费和面向社会开考的专业考务费每人每科次25元，不足50人的课程每人每科次考务费标准为50元。海南每人每科50元重庆每报考一科收费40元,新生首次报考另缴建档费、摄像费和准考证工本费48元。云南云南自学考试报名考试收费标准为每科32元。广西自学考试报名考试费每科次40元，外语口试面试类科目报名考试费每科次70元。天津每报考一科须缴纳报名考务费40元;新生还须缴纳准考证制证费10元。河北报名考试费标准为35元/科四川收费标准：35元/科福建面向社会开考专业每生每门课程40元考试报名费。 委托开考专业每生每门课程50元考试报名费。安徽考试费：每人每科30元(含委托开考专业)甘肃1专、本科报名考试费每人每科次40元。2免考、转档手续费每人每次按一科次40元标准收取。3毕业考核(设计)报名费每人每次10元;课程实践考核报名费每人每科次10元，考核费由考生按规定直接向主考学校缴纳。4办理准考证电子注册费每人20元。上海自考(含委托开考、学历文凭考)报考费45元/科中英合作商务管理，金融管理120元/科辽宁报考理论课每科报名费45元。报考实践技能考核科目，每科交报名费5元。实践环节考核费用，考核前按主考学校和有关主管部门规定的标准核收。自考免考审定费为30元/生，自考毕业生审定费为50元/生。青海自学考试报名费从2015年3月1日起取消收费山东报名考务费45元/科山西报名时应按规定缴纳报名费及考务费每科次25元陕西收费标准统一按26元/科江西报名考务费为每人每门课程40元，办理《准考证》工本费每人15元(由县市区招考办收取)。浙江理论课程报名费48元/课，实践考核、论文10元/人次，新生准考证15元/人。新疆每门课程交报名费十五元、考试费二十元。吉林考务费收费标准为45元/科次湖北每生每科40元(含单科合格证费)，系统委托开考专业还应交纳考试补助费18元。内蒙古英语专业“口语、听力”(专科)、“口译与听力”(本科)考试每科60元。湖南自学考试报名考务费调整为38元／科次。自学考试初次报名参考新生考籍证工本费（IC卡，含防伪准考证）调整为每生20元，已有旧考籍证的考生换证时按每生10元的标准收取工本费（IC卡，含防伪准考证）。注意：说明：由于各地自考情况的不断调整与变化，以下信息仅供参考，请考生以当地自考办最新信息为准。4、申请毕业毕业条件参加高等教育自学考试的考生，具备下列条件，方可参加毕业审查，办理自学考试毕业证书。1、考完本专业考试计划所规定的理论课程且考试成绩合格。2、完成该专业所规定的实践性环节课程考核，并取得合格成绩。3、思想品德经鉴定符合要求。（这个考完了思修，毛概这类课程就没问题了4、办理本科毕业证书者，必须具有国家承认学历的专科及以上毕业证书。毕业时间上半年6月上旬，下半年12月上旬，具体时间向当地自考办咨询。毕业程序：考生将本人准考证、身份证以及全部单科合格证书交当地自考办初审，经初审合格后发给《毕业生登记表》。《毕业生登记表》由考生本人填写，所在单位（非在职人员由街道办事处或乡人民政府）签署意见后，于规定日期送交当地自学考试办公室报所在市自学考试工作委员会和省考委审核。考生填写《毕业生登记表》不得隐瞒和造假，不得擅自涂改，违者将予以严肃处理，直至取消毕业资格；审核合格者，由省、自治区、直辖市考委颁发相应的毕业证书，主考学校在毕业证书上副署 毕业生的有关档案材料由省自学考试办公室送毕业生所在单位组织、人事或劳动部门存入本人档案。领取毕业证流程领取凭证：准考证、身份证1、出示准考证、身份证，告知自考专业及层次。2、在领取毕业生档案登记簿上签名，如系受人委托代领，应同时出示被委托人的身份证，并在签名栏内签“代”；3、领取档案袋和证书夹，仔细检查，有无错装或缺漏（档案袋内装自考毕业证书、自考课程合格证、自考毕业生登记表及毕业成绩单）；4、将毕业证书、自考课程合格证取出，由本人妥善保管。将自考毕业生登记表及成绩单（各1份）密封在袋内交本人所在单位劳动人事部门（建议考生在密封档案前将自己的毕业生登记表复印一份留存备查）。end好了，以上就是自考的全流程了，如果你还有什么不了解的，可以评论区写下你的疑问。我的其他分享：宝藏网站自考信息最全的网站——中国教育在线！你必须看一下！专业一样考的都一样吗？自考都考些什么科目？完全不懂怎么办？学历最全解释 | 统考、自考、成考、电大、远程五种学历的区别第一次报考自考，不知道怎么合理安排课程？看这里！
一、什么是农业物联网？
No1：农业物联网是农业现代化的重要标志
农业物联网的实质是将物联网技术应用于农业生产经营，使其更具有信息化、智能化。农业物联网的实例化应用就是在感知端使用大量的传感设备（如农业环境信息的传感器、图像采集、RFID 等），广泛地采集农业生产、管理、经营等环境的各类信息（如大田种植、设施园艺、畜牧水产养殖、农产品溯源等领域），建立相对统一的数据传输协议与多源的数据格式转换办法，因地制宜交互使用无线传感器网、移动通信网和互联网等传输通道，实现农业信息多尺度、多源有效的传递。最后通过云计算、大数据等多重信息技术的深度融合与处理，通过智能化调控终端实现农业的闭环控制，实现农业的自动化、最优化控制。实际上，物联网是智慧农业的核心。
“农业物联网主要有感知、传输和控制三大作用，”中国农科院信息所所长许世卫解释，“农业物联网不仅能感知水、肥、热、气等外部环境变量，还能感知生物本体，比如对水稻叶片中的各种营养元素的感知。如果感知到水稻叶片中叶绿素含量降低，说明缺氮了，需要添加氮肥，而等到肉眼看到叶片发黄再追肥就晚了。”
No2：农业物联网架构模型
根据计算机网络架构模型的研究方法，国内外将农业物联网架构模型分为感知层、传输层（网络层）、处理与应用层三个层次。
感知层主要包括各类传感器、RFID、RS、GPS以及二维条形码等，采集各类农业相关信息（包括光、温度、湿度、水分、肥力、土壤墒情、土壤电导率、溶解氧、酸碱度和电导率等），实现对“物”的相关信息的识别和采集。传输层是在现有网络基础上，将感知层采集的各类农业相关信息通过有线或无线方式传输到应用层 ；同时，将应用层的控制命令传输到感知层，使感知层的相关设备采取相应动作，比如开关打开或者关闭、释放氧气、增加温度或者湿度以及设备重新定位等。
公共处理平台包括各类中间件以及公共核心处理技术，实现信息技术与行业的深度结合，完成物品信息的沟通、共享、决策、汇总等。
具体的应用服务系统是基于物联构架的农业生产架构模型的最高层，主要包括各类具体的农业生产过程系统，如大田种植系统、设施园艺系统、水产养殖系统、畜禽养殖系统、农产品物流系统等。通过这些系统的具体应用，保证产前正确规划以提高资源利用率，产中精细管理以提高资源利用率，产后高效流通实现安全溯源等多个方面，促进农业的高产、优质、高效、生态、安全。
（转自搜狐科技网）
二、农业物联网未来发展趋势
目前，我国农业正处于传统农业向现代农业转型期，农业物联网将发挥独特而重要的作用，也为现代农业的发展提供了前所未有的机遇。利用智能化信息管理技术发展现代农业已成为当今各个发达国家农业发展的热点之一。
农业物联网发展现状：2013年，农业部发布了《农业物联网区域试验工程工作方案》，方案中明确提出，实施区试工程，对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式及推进路径，提高农业物联网理论及应用水平，促进农业生产方式转变、农民增收有重要意义。从深层次阐述了物联网技术能够提高农业生产效率，提升农产品附加值，实现农业增产与增收。
在发达国家，智慧农业已进入知识的处理、自动控制的开发以及网络技术的应用，渗透到农业各方面。 据介绍，国外采用物联网相关技术，在温室生产中大量采用无线传感器管理、调控温度湿度、营养液供给以及pH值(氢离子浓度指数)、EC值(可溶性盐含量)等，使设施蔬菜栽培条件达到最适宜水平。
借助物联网技术和云计算技术，在远程支持与服务平台上，建立智慧农业远程托管中心，实现远程栽培指导、远程故障诊断、远程信息监测、远程设备维护等；将植物生长信息和生物技术、食品安全技术相结合，从种植各个环节解决农产品的安全问题；充分利用先进的RFID、物联网、云计算等技术，实现农业生产监测管理和产品安全追溯。目前，这项技术不但达到国际先进水平，而且已推向全国市场，广泛应用于现代农业园区、大型农场、农业专业合作社等，深受用户的认可，取得了较好的成绩。
农业物联网，即在大棚控制系统中，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。远程控制的实现使种植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适宜条件，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。
种植业离不开浇水、施肥、打药，农民种地凭经验、靠感觉，他们面朝黄土背朝天的在田里耕作，并把这些经验与方法一代代相传，然而现在瓜果蔬菜该不该浇水，施肥、打药，怎样才能保持精确的浓度，温度、湿度、光照、CO2浓度，如何实行按需供给？这些以往在作物不同生长周期凭经验靠感觉“模糊”处理的问题，在农业物联网面前开始了实时定量的“精确”把关。物联网创造的“种地”模式的出现，已经成为打破传统农业弊端的一种新型农业模式。这种通过物联网技术开启的智慧风暴，让农业实现了“环境可测、生产可控、质量可溯”的目标。确保农产品质量安全，引领现代农业发展。
（转自搜狐网-鑫芯物联）
编辑于 2018-05-26 · 著作权归作者所有
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大数据时代水产业如何与互联网做加法
随着科学技术的进步，物联网和制造业服务化迎来了以智能制造为主导的第四次工业革命。2013年，德国汉诺威工业博览会正式提出了“工业40”的概念。这是德国政府《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一，旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新。
农业作为工业生产原材料的提供行业和工业制成品的使用行业，也必将融入这场时代的变革，向农业智能化时代即农业40时代发展。作为农业40的重要内容之一，水产行业也将发生深刻的变革，智能化、网络化、精细化和便捷化的水产养殖时代即将到来。
农业10 到40的变迁
农业40是以物联网、大数据、移动互联、云计算技术为支撑和手段的一种现代农业形态，即智能农业（Intelligent Agriculture），也是继传统农业、机械化农业、信息化(自动化)农业之后，进步到更高阶段的产物。
纵观国内外现代农业发展历程，可以分为四个阶段：农业10是依靠个人体力劳动及畜力劳动的农业经营模式，人们主要依靠经验来判断农时，利用简单的工具和畜力来耕种，主要以小规模的一家一户为单元从事生产，生产规模较小，经营管理和生产技术较为落后，抗御自然灾害能力差，农业生态系统功效低，商品经济较薄弱。农业20，即机械化农业，是以机械化生产为主的生产经营模式，运用先进适用的农业机械代替人力、畜力生产工具，改善了“面朝黄土背朝天”的农业生产条件，将落后低效的传统生产方式转变为先进高效的大规模生产方式，大幅度提高劳动生产率和农业生产力水平。随着计算机、电子及通信等现代信息技术以及自动化装备在农业中的应用逐渐增多，农业将步入30模式。农业30，即信息化（自动化）农业，是以现代信息技术的应用和局部生产作业自动化、智能化为主要特征的农业。
信息技术发展到新阶段即可产生新的农业发展模式即农业40，即：智能化农业，这是融合物联网、云计算和大数据的高度智能化农业，其目的是要实现大范围大尺度的农业生产全局的最优，以最高效率地利用各种农业资源、最大程度地降低农业能耗和成本、最大限度地保护农业生态环境以及实现农业系统的整体最优为目标；以农业全链条、全产业、全过程、全区域智能的泛在化为特征，以全面感知、可靠传输和智能处理等物联网技术为支撑和手段；以自动化生产、最优化控制、智能化管理、系统化物流、电子化交易为主要生产方式的高产、高效、低耗、优质、生态、安全的现代农业发展模式与形态。
农业40在我国“小荷才露尖尖角”，尚处概念、理念、设计和试验示范阶段：北京市重点开展了农业物联网在农业用水管理、环境调控、设施农业等方面的应用示范，实现了农业用水精细管理和设施农业环境监测；黑龙江省侧重在大田作物生产中搭建无线传感器网络，借助互联网、移动通信网络等进行数据传输及数据集中处理和分析，支撑生产决策；江苏省开发了国内领先的基于物联网的一体化智能管理平台，侧重在水产养殖等方面进行探索；山东在设施温室和水产养殖的整体行业信息化推进进步明显；浙江省重点在设施花卉方面应用物联网技术，各项环境指标通过传感器无线传输到微电脑中，实现了花卉种植全过程自动监测、传输控制；安徽省小麦“四情”监测项目建设已经启动。此外，河南、重庆、辽宁和内蒙等地也开展了一些探索工作。
现阶段，我国农业40主要以物联网技术在各领域各环节的示范推广应用为主，还未实现大规模、高阶化的应用。随着农业电商、农产品物流、农业市场化服务的快速发展，大数据、云计算、移动互联等也得到了广泛的应用，并与物联网技术进行了有效地融合。
“农业40”在水产行业的应用现状
“农业40”的发展以物联网、大数据、云计算、移动互联等技术为关键，突破涉及农业物联网的核心技术和重大关键技术，迎合现代农业的发展需求是迈向“农业40”的必经之路。现阶段，“农业40”在水产行业的应用主要体现在以物联网为核心的关键技术应用上。
物联网等“农业40”技术在水产领域的深化应用需要有大批懂技术、会应用的实用性人才。然而，水产养殖历来被视为艰苦、薪酬低、社会评价不高的职业，陈旧的社会偏见对农业院校特别是本身学水产养殖的学生及其亲人的心理产生了巨大冲击，这些学生毕业后，在自身有畏惧心理及其在家人劝阻之下，大部分转向了饲料营销等非养殖一线岗位，还有相当大一部分转向了跟水产风马牛不相及的行业，更不用说其它专业毕业生会投身这个行业。因此，在实用性人才不足的情况下，通过物联网等“农业40”技术大力提升行业内技术装备，打“技术牌”，才能更好地缓解水产行业高素质劳动力紧缺的困境。挪威的大型养殖场在人力成本高昂的情况下，通过集成现代信息技术，构建养殖物联网平台，实现三文鱼饲料投喂、收获、洗网、加工的完全自动化，只要定期维护便可实现1～2 人管理全场所有事务，这种良性运作的养殖业模式值得我们借鉴。
长久以来，作为我国传统的养殖方式，以低洼盐碱地和荒滩荒水等资源改造进行养殖，技术成熟、操作简便、投入适中，适合我国农村以农民承包经营的经济发展水平。但是其周期长、劳动强度大、生产效率低且养殖风险大、水体污染严重。因此，减轻劳动强度，提高生产效率，降低养殖风险，实现生态养殖是渔民多年来的梦想，也是新时期对渔业现代化的必然要求。通过物联网等“农业40”技术把人工智能系统和相关的仪器、仪表、装备相结合，通过计算机控制实现水体质量监控、增氧、投饵、捕捞等养殖作业和运输、加工、仓储、物流等自动化管理，减少了人力物力的投入，也减少了人为经验误差造成的损失。同时，通过水产养殖户走向联合，各种行业协会、水产组织孕育而生，形成集群效应和规模效应，这就转变了水产养殖的发展模式。
当前，我国水产养殖业发展正处于一个新的历史阶段，特别是深化水产养殖业结构调整，稳定增加农民收入，提高水产品市场竞争力，对推进水产养殖业信息化的要求比以往任何时候都显得更为紧迫。大力推进水产养殖信息化，以信息化带动我国水产养殖业现代化，对于促进农业和水产养殖业的发展，提高渔民生活质量具有重要意义。
水产行业“农业40”面临的问题
目前，以物联网为代表的“农业40”技术涵盖了水产养殖行业的多个方面，并在政策扶持、技术研发、示范应用等方面积累了一定的经验，对水产行业形成了良好的促进作用。但农业物联网技术应用总体仍处于初级阶段，还有许多问题亟待解决，主要体现在以下几个方面：
首先，关键设备与核心技术储备不足。相对于其他领域，由于动植物的生命特征、系统环境的开放性和复杂性，加之应用对象经济条件的限制，农业对物联网技术产品提出了更高的要求。从总体上看，水产养殖的装备化程度低，自动化的基础条件有待进一步夯实。同时，我国农业物联网关键技术、产品、设备技术储备不足，集成体系成熟度较低，大面积推广应用的难度较大。比如在水产养殖业方面，由于我国水体富营养化程度高，稳定、可靠、耐用溶解氧、pH 值、叶绿素、氨氮、亚硝酸盐的传感器技术仍不过关，需要小型化、精确化、灵敏化、运行稳定的传感器，这方面，我国与国外相比仍有较大差距。
其次，水产物联网应用标准体系尚不完善。农业应用对象复杂、获取信息广泛，传感器的标准是否统一、采集的信息是否可以标准化应用，都成为影响水产物联网应用成败的重要因素。目前国内还没建立完整的农业物联网技术标准体系，现有标准还很零散、缺失和不统一，标准制定与市场应用结合不够，导致物联网市场分割，制造和服务成本偏高，这已成为制约物联网技术在现代农业发展中推广应用的重要因素，具体到水产物联网更是如此。
再者，水产物联网应用商业模式亟待建立。包括水产物联网在内，我国整个水产物联网行业还处于发展初期，缺乏成熟的商业模式。目前水产物联网的市场需求仍然是以设备采购、网络接入为主，导致农业物联网的产出与预期的估计差别太大。从产业化发展角度来看，目前我国农业物联网技术应用总体处于试验示范阶段，规模小而分散，农业传感控制设备等物联网关键技术产品难于实现批量生产，导致产品价格高，用户难于接受。农业物联网技术产品投放市场前缺乏严格质量检测，当设备暴露在恶劣自然环境下，导致设备稳定性差，故障率高，维护成本高，后续技术服务落后，农业物联网应用系统不能持续正常运行，影响了用户的使用积极性，导致农业物联网产业发展缓慢。
最后，水产物联网技术专业人才缺乏。目前广大基层农户、农技人员对于水产物联网的概念还很模糊，对于水产物联网的技术、设备等知识的认识还不全面，还不具备应用推广物联网技术的能力。同时，在水产物联网的传感器开发、运算评价模型的研究等方面缺少跨专业的复合型人才。水产物联网是整合了水产、通信、机械、计算机软件等多行业的一个综合产业。因此，就需要从事水产物联网的相关技术人员对农学、通信、软件编程等方面都要有较强的专业知识，这样才能研发出符合农产品生产者实际需要，真正智能化、自动化的农业物联网。
水产行业如何融入“农业40”
“互联网+”缩短了信息化与农民之间的距离，但是还没有很好的消除与养殖户之间的技术障碍。只有让互联网自然融入到传统水产行业，让养殖户像打电话和看电视一样简易操作就可以进行智能水产养殖，才是真正的“互联网+水产”，也才真正迈出了水产行业“农业40”的第一步。
互联网尤其是移动互联网环境对于加速信息化在农业领域的应用、推进“农业40”发展优势明显：一是软硬件支出费用相对较低；二是可以随身携带、随时应用；三是交互方式相对优化，便于操作；四是易于附加个性化服务和实现精准推送，可加载更多智能化的应用。这些恰恰是长期以来困扰信息化在农业领域深度、广度应用的关键难题。如今劣势变优势，意味着未来农业领域，特别是水产领域的移动互联网应用前景十分光明：
“互联网+水产”有利于实现生产智能化。移动互联网与水产物联网装备结合后，能够发挥全面感知、可靠传输、先进处理和智能控制等技术优势，实现水产养殖的全程控制，降低污染，减少疫病，提高养殖品质，达到科学养殖和智能养殖的目的。
“互联网+水产”有利于实现经营网络化。移动互联网有利于加快水产电子商务的应用，实现水产品流通扁平化、交易公平化、信息透明化，建立最快速度、最短距离、最少环节、最低费用的水产品流通网络，解决买难卖难问题，大大提高水产经营的网络化水平。
“互联网+水产”有利于实现管理精细化。移动互联网的普及，能够加快大数据、云计算等先进技术的落地应用，通过对终端、用户及其水产生产经营行为的跟踪服务，进行生产调度、应急指挥、质量监管，对上辅助宏观决策，对下优化生产经营行为，解决当前管理对象不明确、效率不高等问题。
“互联网+水产”有利于实现服务便捷化。移动互联网的便携随身和实时交互特点，很好地解决了农业信息服务“最后一公里”问题，便捷服务的同时，为市场化、多元化信息服务提供了机遇，通过创新型应用等多种手段，未来的水产信息服务将更加丰富便捷。
真正的信息化应该是“润物细无声”的，无需冗长的教程和繁难的培训，一看就会，一用就见效，自然能够受到农民追捧、赢得市场，这应该是互联网融入水产行业的最佳情境设想。因此，“互联网+水产”的发展，不能把重点放在教育一线养殖户，而是从一线养殖户的实际和思维出发，因势利导、潜移默化地进行适应性改变，这就是所谓的“引导”。那么，这个适应性改变应该如何进行？
一是要加快易用、实用APP的开发，建议模拟不同的养殖场景，按照养殖全过程设置重要节点和参数，按照农民的养殖习惯优化应用流程。
二是要打通生产和经营的通道，通过移动互联网实现“扁平化”，借助在线传输方式，让消费者与养殖现场建立关联，无论是水产品质量追溯，还是养殖现场视频调阅，甚至是水产养殖众筹，都可以大胆尝试。
三是要充分利用政策资源，实施移动互联网示范工程，通过创建“互联网+”示范养殖场、养殖能手等行动，大力推广信息化养殖理念和技术，加强用户体验，大规模提升水产养殖信息化水平。
四是要积极实践互联网思维，启动水产信息化服务市场，借用打车软件等先进的运营思维，合理配置盈利点，前端推广多采用免费、补贴等手段，让农民享受到实惠，再从水产养殖的其他环节找回企业收益。
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据我所知很早就有做农业物联网的企业了，北京、浙江这些地方比较早。现在比较流行的是结合“云计算、物联网、移动互联网”技术的提供云服务的平台。这种云服务平台与之前流行的单纯的农业物联网技术最大的不同是，云服务平台可以脱离控制中心，借助云计算技术，在手机、电脑随时随地就可以进行远程控制、远程作业。而不再需要坐在园区的监控中心中，科研机构或者农业企业不再需要投入IT设施的建设，也不需要投入相关人力进行维护，可以说这已经成为趋势。集合云计算、物联网技术的，目前在国内做的比较成熟的的应该是浙江托普云农等一些企业。
什么是物联网？
有些人认为，顾名思义，”物联网是物物相连的互联网”，显然这是一个错误，这个顾着中文名思出来的义具有非常大的误导性。物联网的英文是”the internet of things”，仅对things进行翻译的话，指实体或者对象，技术人员比较容易理解实体或者对象的含义，它是将外在世界进行的数字化映射。当然，大家已经习惯叫做物联网。
物联网专业究竟学什么？
然而，我们知道物联网技术不是对现有技术的颠覆性革命，而是通过对现有技术的综合运用。那么物联网专业究竟学什么？据了解，物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。
物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
由于物联网涵盖的领域很多，而本科阶段学生可以学到的东西又较为有限，总的来说，各个学校的物联网工程专业是结合了学校自身长处与物联网某个领域的”定向专攻”。很多物联网工程专业的学生总是在说：”我们专业好像和计算机专业学的差不多”、”感觉就是把网络工程换了个名字”。其实在专业课程设置上，物联网工程专业和传统的IT专业还是有较为明显的差异的。
据了解，物联网工程专业的学生除了要学习编程语言、网络等IT基础知识之外(应用层和传输层)，还需重点学习传感器、RFID、模式识别基础这些物联网感知层方面的知识。物联网本身是一个很大的圈子，而信息技术是物联网的基础和支柱，所以在大一大二的基础课程期间，物联网专业和计算机专业区别较小。而在后期专业方向上，物联网专业的学生接触的项目、课题会比计算机专业的更加宽泛、充实。
物联网专业就业
物联网工程专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但我们可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。
据北京科技大学物联网与电子信息系主任王志良教授介绍，该校第一批物联网专业的学生还没毕业，但已经得到了物联网行业企业的认可。有些知名企业向他们伸出了橄榄枝，邀请学生们进行实习。众所周知，去大企业实习，是很多应届毕业生进入名企的敲门砖。中科院院士、华东师大软件学院院长何积丰表示，未来的物联网技术要得到发展，需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破，而做到这些的关键是如何培养人才。
因为物联网是个交叉学科，涉及通信技术、传感技术、网络技术以及RFID技术、嵌入式系统技术等多项知识，但想在本科阶段深入学习这些知识的难度很大，而且部分物联网研究院从事核心技术工作的职位都要求硕士学历，因此本科毕业生可从与物联网有关的知识着手，找准专业方向、夯实基础，同时增强实践与应用能力。
英语很重要！！！你必须能看懂外国人写的有关物联网的著作！英语不好会有影响！但是可以进大学恶补！
请参考2018年数字农业建设试点项目申报指南
数字农业 是指将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来。以实现对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况以及相应的环境进行定期信息获取，生成动态空间信息系统，对农业生产中的现象，达到合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高农作物产品和质量的目的。
大田种植数字农业建设试点。 重点集成推广大田物联网测控、遥感监测、智能化精准作业、基于北斗系统的农机物联网等技术。
畜禽养殖数字农业建设试点。 重点集成推广养殖环境监控、畜禽体征监测、精准饲喂、智能挤奶捡蛋、废弃物自动处理、网络联合选育等技术。。
水产养殖数字农业建设试点。 重点集成推广应用水体环境实时监控、饵料自动精准投喂、水产类病害监测预警、循环水装备控制、网箱升降控制等技术。
园艺作物数字农业建设试点。 重点集成推广果菜茶花种植环境监测和智能控制、智能催芽育苗、水肥一体化智能灌溉、果蔬产品智能分级分选等技术。
申报条件 数字农业建设试点项目以县为单位组织实施，由县（市、区）级农业（渔业）局或其下属法人单位作为建设单位牵头申报。试点项目实施主体为区域内具有数字农业建设需求的农民合作社、家庭农场、农业产业化龙头企业等新型经营主体。
资金投入及比例。 中央财政对符合条件的数字农业建设试点县市予以投资补助。每个数字农业建设试点项目总投资应在2000万元以上，其中，中央预算内投资不超过2000万元，且不超过项目总投资的50%；项目实施主体自筹不低于项目总投资40%，并提供出资承诺书。
可研报告及证明材料。 可行性研究报告的编制，上报可行性研究报告时附带相应材料复印件或说明材料，包括：实施主体法人证书或营业执照复印件；地市及以上农业产业化龙头企业、农民合作社等新型农业经营主体证明；实施主体与有数字农业建设试点项目技术支撑能力的单位签订的具有实质性内容的合作协议；实施主体近三年审计报告；土地落实的相关证明文件；规划预选址意见书；自筹资金承诺函及银行存款证明。
个人觉得物联网技术要好于传感器技术。因为物联网是基于RAID无线射频技术的，主要分为：感知层、传输层、应用层这三个层次。像我们做的农业物联网就包括
（1）感知系统：环境监测传感设备，包括环境感知类、土壤感知类、植物营养感知类等。
（2）传输系统：数据传输处理网络；
（3）应用系统：终端智能控制平台：
像托普物联网主要能做这些系统：无线传感系统解决方案、温室智能控制解决方案、智能节水灌溉解决方案、水产养殖管理解决方案、食品溯源系统解决方案、专家咨询系统解决方案、视频监控系统解决方案、气象环境监测解决方案、花卉果蔬植保解决方案、水池水质监测解决方案、农产品安全监测解决方案、农业示范园区解决方案、终端控制解决方案、土壤墒情检测解决方案、大田环境监测解决方案、畜禽舍环境监控解决方案。所以物联网涉及的东西更多。
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、操作复杂、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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以上就是关于智慧农业怎么操作，国内有没有比较可行的智慧农业解决方案全部的内容，包括:智慧农业怎么操作，国内有没有比较可行的智慧农业解决方案、农业物联网是什么、大数据时代水产业如何与互联网做加法等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
