随着计算机技术、信息技术、网络技术的迅速发展(主要是云计算和现代网络技术的发展)，世界各地、各行业、各单位每天都产生包括数字、文字、视频、音频等在内的海量信息，这些海量信息统称为大数据。在大数据的海洋中，利用“沙里淘金”的技术把有用数据提炼分拣出来，是大数据应用的重要内容之一。大数据应用技术大致可分为以下步骤:数据库的搜集和挖掘，数据质量的甄别和校正，信息的处理(数学模型的建立和校正)，大数据的分析与成果的形成。自2013年大数据概念兴起至今，运用物联网端设施对数据库的搜集技术已经成熟，并且大数据是最先在气象中使用的，通过大型计算机的运算以及过去60年的气象数据，建立识别天气的模型，然后将这些模型与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析进行天气预报。
在万物互联的时代，气象大数据在大规模的收集与应用，气象数据是最用以与平衡领域产生交集和应用的大数据，例如旅游、农业、大健康等等。
以气象大数据和农业的应用为例，气象物联网大数据在农业领域的应用推动农业向“精准”和“智慧”方向发展。
1农场气象实时监测，极端气象及时预报
实时监测空气温湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等数据，并通过设定相关报警阈值，实现即时报警，精准控制种植环境指标。
根据卫星数据，系统可预报未来72小时气象，24小时极端天气、降水概率、大风等异常气象预警，提醒用户及时做好防灾防险准备。
2土壤墒情精准监测，异常情况快速预警
实时监测土壤水张力、土壤温湿度、水位、溶氧量、pH值等。
通过设定报警阈值，当土壤数据异常时，如湿度过高，系统自动发出预警消息提醒工作人员。
3远程掌握田间虫情，无公害诱捕杀虫
系统可实现害虫类别自动分类及计数，并自动进行无公害诱捕杀虫，减少农药的使用
通过高清摄像机采集虫情图像，可远程查看田间虫情，并制定防治措施。
4作物长势监测，突发情况可自动转向紧急录像
高清摄像头可720度旋转、拉近、拉远，查看园区实时生产情况；
发生预警时，摄像头可自动转向到预警点紧急录像，不放过任何异常；
可对视频进行截图，无需另外安装相机进行拍摄。
近年来，各类突发环境事件的测试全国环境监测系统的应急监测能力，建立环保队伍打硬仗的良好形象。 “十三五”规划后，中国很长的路要走在环境保护方面。环境质量的全面改善涉及多个部门和多个领域。真正做到“十三五”的目标，以改善环境的总体质量，需要加强统筹协调，治理的多方联动，执法体系的形成。从国家层面金鹏信息网格队加强了系统的顶层设计，建立持久稳定的环境补偿机制，水资源，湿地，农业，度假村，工厂等纳入监管范围的焦点促进了国家的力量来保护环境。
在新技术，通过互联网新技术，新趋势，运用环保，开展国家电网处理环境。劣质煤主要抓住控制，小锅炉，**车出等重点任务，建立监管网络，加强监管，全程跟进，大气污染防治工作的全面把握。结合实际，制定防治方案，建立一个监管体系，强化目标考核，为全面实施水污染防治的主要责任。严格划定生态红线，加强对风景名胜区，水源，农村环境的保护和监管，从源头上控制畜禽养殖污染，电网全面推进环境保护工作。要严格监管，不含糊，不手软，开展全面检查，不断提升监管效能，做好清理违法建设项目，环境执法监督和服务的全面加强。
环境污染对传统污染监测的挑战日益复杂，现在的环境保护网格监管和执法情报平台系统已成为一种趋势，由于精确，科学性和有效性，加强污染控制的效率和能力。目前一些地方政府也正在试行电网企业提供环境监测服务，提供数据和环境监管的技术支持。
专家金鹏信息网格团队开发智能电网环境监管执法平台，企业和机构只需要操作人员点击鼠标，显示在大屏幕上，空气质量监测国控污染物评估数据的网站，其监测数据围绕每个微站，以及历史数据趋势的评估。
电网监控系统的建设和运行，环境污染防治提供了有力的科技支撑，拇指，感觉，体验方式粗放的规则放弃空气污染的传统的过去，被网格化，实时时间，科学的变化精确度，可以减少工作的盲目性，有效提高工作效率和环境管理的能力。做到精益求精，确保准确，可靠，科学的监测数据采集，传输和分析。
采用环保的智能电网监管执法平台后，无论什么使用的生产工艺，原材料，中间产品生产，产品，哪些是有毒的其他辅助材料的企业是很清楚的，会有参与电网系统日常管理的密切关注。只要企业的规范运作，污染物种类和他们这一代是通过提供的查询和计算并不需要环境监测人员现场做检查。
实施和电网的管理，使群众需要解决的第一次，在冲突中首次得到解决。弱势首次得到救助，邻里关系，改善干群关系，满意的质量可以得到改善。为了人民的便利，惠民为服务企业，服务基层的原则，提供了科学依据，服务群众为目标，产业结构调整，为政府的发展，优化能源结构和其他长期排放减排政策和措施，创造一流的环境管理体系，实现真正的环境监管盲点。
金鹏信息智慧环保解决方案
2017土壤污染防治工作计划
为切实加强土壤污染防治工作，逐步改善土壤环境质量，根据《国务院关于印发土壤污染防治行动计划的通知》(国发〔2017〕31号)要求，结合我省实际，制定本工作方案。
一、总体要求
全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会及省第十四次党代会精神，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，立足我省发展现状，以改善土壤环境质量为核心，以防控土壤环境风险为目标，以保障农产品质量和人居环境安全为出发点，坚持预防为主、保护优先、风险管控，突出重点区域、行业和污染物，实施分类别、分用途、分阶段治理，加快形成政府主导、企业担责、公众参与、社会监督的土壤污染防治体系，促进土壤资源永续利用，为加快推进国家生态文明试验区(江西)建设而奋斗。
二、主要目标
(一)总体目标。
在全省现有土壤污染状况调查的基础上，进一步查明我省土壤环境状况，到2020年，土壤污染防治体系基本健全，土壤环境质量总体保持稳定，农用地和建设用地土壤环境安全得到基本保障，土壤环境风险得到基本管控。
到2030年，全省土壤环境质量稳中向好，农用地和建设用地土壤环境安全得到有效保障，土壤环境风险得到全面管控。到本世纪中叶，土壤环境质量全面改善，生态系统实现良性循环。
(二)具体指标。
到2020年，受污染耕地安全利用率达到国家下达的指标要求，污染地块安全利用率不低于90%。到2030年，受污染耕地安全利用率达到95%以上，污染地块安全利用率达到95%以上。
三、主要任务
(一)摸清现状，建立健全土壤环境监测、信息化体系。
1开展土壤环境质量详查。在全省现有土壤污染状况调查的基础上，以农用地和重点行业企业用地为重点，开展土壤污染状况详查。按照国家要求，2017年编制江西省土壤污染状况详查实施方案，开展技术指导、监督检查和成果审核;2018年底前查明农用地土壤污染的面积、分布及其对农产品质量的影响;2020年底前掌握有色金属矿采选、有色金属冶炼、石油加工、化工、焦化、电镀、制革、铅蓄电池等重点行业企业(以下简称重点行业企业)用地中的污染地块分布及其环境风险情况。按照国家要求，建立土壤环境质量状况定期调查制度，每10年开展1次。 (省环保厅牵头，省财政厅、省国土资源厅、省农业厅、省卫生计生委、省林业厅等参与，全省各级政府负责落实。以下均需全省各级政府落实，不再列出)
2建立土壤环境监测网络。加强土壤环境监测能力建设，逐步建立省、市、县三级土壤环境质量监测网。按照国家要求配备土壤环境质量监测所需仪器设备和人员，建立土壤环境质量定期调查制度和监测人员定期培训制度。每年至少开展一次全省土壤环境监测技术人员培训。
在全省现有土壤污染状况调查的基础上，由环保部门会同各相关部门统一规划、整合优化土壤环境质量监测点位，2017年底前，完成土壤环境质量国控监测点位设置，建成全省土壤环境质量监测网络。2020年底前，实现土壤环境质量监测点位所有县(市、区)全覆盖。 (省环保厅牵头，省发改委、省工信委、省国土资源厅、省农业厅、省林业厅等参与)
3建立土壤环境信息化系统。整合环保、国土、农业、林业等部门相关数据，2018年底前建立土壤环境基础数据库，构建全省土壤环境信息化管理平台，并与国家土壤环境信息化管理平台对接。借助移动互联网、物联网等技术，拓宽数据获取渠道，实现数据动态更新，发挥土壤环境大数据在污染防治、城乡规划、土地利用、农业生产、林业生产中的作用。
加强数据共享，逐步建立省—市—县三级土壤环境数据采集与共享机制，编制资源共享目录，明确共享权限和方式，各部门负责提供本部门的共享数据。 (省环保厅牵头，省发改委、省教育厅、省科技厅、省工信委、省国土资源厅、省住房城乡建设厅、省农业厅、省卫生计生委、省林业厅等参与)
(二)分类管理，加强农用地保护及安全利用。
1划定农用地土壤环境质量类别。根据国家农用地土壤环境质量类别划分技术指南，按污染程度将农用地划为三个类别，未污染和轻微污染的划为优先保护类，轻度和中度污染的划为安全利用类，重度污染的划为严格管控类，以耕地为重点，分别采取相应的管理措施，保障农产品质量安全。以土壤污染状况详查结果为依据，2020年底前完成农用地土壤环境质量类别划定，建立分类清单，结果报省政府审定，划定结果上传全国土壤环境信息化管理平台。根据土地利用变更和土壤环境质量变化情况，各地定期对各类别耕地面积、分布等信息进行更新。有条件的地区要逐步开展林地、园地等其他农用地土壤环境质量类别划定等工作。 (省环保厅、省农业厅牵头，省国土资源厅、省林业厅等参与)
2切实加大耕地的优先保护。各地要将符合条件的优先保护类耕地划为永久基本农田，实行严格保护，确保其面积不减少、土壤环境质量不下降，除法律规定的重点建设项目选址确实无法避让外，其他任何建设不得占用。产粮(油)大县要制定土壤环境保护方案。高标准农田建设项目向优先保护类耕地集中的地区倾斜。推行秸秆还田、增施有机肥、少耕免耕、农膜减量与回收利用等措施。农村土地流转的受让方要履行土壤保护的责任，避免因过度施肥、滥用农药等掠夺式农业生产方式造成土壤环境质量下降。省政府对本行政区域内优先保护类耕地面积减少或土壤环境质量下降的县(市、区)，进行预警提醒并依法采取环评限批等限制性措施。 (省国土资源厅、省农业厅牵头，省发改委、省环保厅、省水利厅等参与)
防控企业污染。严格控制在优先保护类耕地集中区域新建有色金属冶炼、石油加工、化工、焦化、电镀、制革等行业企业，现有相关行业企业要采用新技术、新工艺，加快提标升级改造步伐。 (省环保厅、省发改委牵头，省工信委参与)
3着力推进耕地安全利用。安全利用类耕地集中的县(市、区)要结合当地主要作物品种和种植习惯，制定实施受污染耕地安全利用方案，采取农艺调控、替代种植等措施，降低农产品超标风险。强化农产品质量检测。到2020年，完成国家下达的受污染耕地安全利用任务。 (省农业厅牵头，省国土资源厅等参与)
4全面落实耕地严格管控。加强对严格管控类耕地的用途管理，依法划定特定农产品禁止生产区域，严禁种植食用农产品，禁止在有毒有害物质超过规定标准的区域生产、捕捞、采集食用特定农产品和建立特定农产品生产基地;对威胁地下水、饮用水水源安全的，有关县(市、区)要制定环境风险管控方案，并落实有关措施。研究将严格管控类耕地纳入国家新一轮退耕还林还草实施范围，制定实施重度污染耕地种植结构调整或退耕还林还草计划。探索实行耕地轮作休耕制度试点。到2020年，完成国家下达的重度污染耕地种植结构调整或退耕还林还草任务。 (省农业厅牵头，省发改委、省财政厅、省国土资源厅、省环保厅、省水利厅、省林业厅参与)
5加强林地园地土壤环境管理。严格控制林地、园地的农药使用量，禁止使用高毒、高残留农药。完善生物农药、引诱剂管理制度，加大使用推广力度。加强对重度污染林地、园地产出食用农(林)产品质量检测，发现超标的，要采取种植结构调整等措施。 (省农业厅、省林业厅负责)
(三)风险管控，控制建设用地环境风险。
1建立调查评估制度。按照国家建设用地土壤环境调查评估技术规定，自2017年起，对拟收回土地使用权的有色金属冶炼、石油加工、化工、焦化、电镀、制革等行业企业用地，以及用途拟变更为居住和商业、学校、医疗、养老机构等公共设施的上述企业用地，由土地使用权人负责开展土壤环境状况调查评估;已经收回的，由所在地市、县级政府负责开展调查评估。自2018年起，重度污染农用地转为城镇建设用地的，由所在地市、县级政府负责组织开展调查评估。调查评估结果向所在地环境保护、城乡规划、国土资源部门备案。 (省环保厅牵头，省国土资源厅、省住房城乡建设厅参与)
2明确风险管控措施。自2017年起，各地要结合土壤污染状况详查情况，根据建设用地土壤环境调查评估结果，逐步建立污染地块名录及其开发利用的负面清单，合理确定土地用途。符合相应规划用地土壤环境质量要求的地块，可进入用地程序。暂不开发利用或现阶段不具备治理修复条件的污染地块，由所在地县级政府组织划定管控区域，设立标识，发布公告，开展土壤、地表水、地下水、空气环境监测;发现污染扩散的，有关责任主体要及时采取污染物隔离、阻断等环境风险管控措施。 (省国土资源厅牵头，省环保厅、省住房城乡建设厅、省水利厅等参与)
3严格用地。各地要将建设用地土壤环境管理要求纳入城市规划和供地管理，土地开发利用必须符合土壤环境质量要求。各级国土资源、城乡规划等部门在编制土地利用总体规划、城市总体规划、控制性详细规划等相关规划时，应充分考虑污染地块的环境风险，合理确定土地用途。 (省国土资源厅、省住房城乡建设厅牵头，省环保厅参与)
4落实监管责任。各级城乡规划部门要结合土壤环境质量状况，加强城乡规划论证和审批管理。地方各级国土资源部门要依据土地利用总体规划、城乡规划和地块土壤环境质量状况，加强土地征收、收回、收购以及转让、改变用途等环节的监管。地方各级环境保护部门要加强对建设用地土壤环境状况调查、风险评估和污染地块治理与修复活动的监管。建立城乡规划、国土资源、环境保护等部门间的信息沟通机制，实行联动监管。 (省国土资源厅、省环保厅、省住房城乡建设厅负责)
(四)强化保护，严控新增土壤污染。
1强化空间布局管控。严守生态红线，在红线区域实施严格的土地用途管制和产业退出制度。全面落实主体功能区规划，合理布局重点行业企业，实行规划环评与建设项目环评联动机制。加强规划区域和建设项目布局论证，根据土壤环境承载能力，合理确定区域功能定位、空间布局。鼓励工业企业集聚发展，提高土地节约集约利用水平，减少土壤污染。严格执行相关行业企业布局选址要求，禁止在居民区、学校、医疗和养老机构等周边新建有色金属冶炼、焦化等行业企业;结合推进新型城镇化、产业结构调整和化解过剩产能等，有序搬迁或依法关闭对土壤造成严重污染的现有企业。结合区域功能定位和土壤污染防治需要，科学布局生活垃圾处理、危险废物处置、废旧资源再生利用等设施和场所，合理确定畜禽养殖布局和规模。 (省发改委牵头，省工信委、省国土资源厅、省环保厅、省住房城乡建设厅、省水利厅、省农业厅、省林业厅等参与)
2加强未利用地环境管理。按照科学有序原则开发利用未利用地，防止造成土壤污染。拟开发为农用地的，有关县(市、区)政府要组织开展土壤环境质量状况评估;不符合相应标准的，不得种植食用农(林)产品。各地要加强纳入耕地后备资源的未利用地保护，定期开展巡查。依法严查向滩涂、沼泽地等非法排污、倾倒有毒有害物质的环境违法犯罪行为。加强对矿山等矿产资源开采活动影响区域内未利用地的环境监管，发现土壤污染问题的，要及时督促有关企业采取防治措施。 (省环保厅、省国土资源厅牵头，省发改委、省公安厅、省水利厅、省农业厅、省林业厅等参与)
3防范建设用地新增污染。排放重点污染物的建设项目，在开展环境影响评价时，要增加对土壤环境影响的评价内容，并提出防范土壤污染的具体措施;需要建设的土壤污染防治设施，要与主体工程同时设计、同时施工、同时投产使用;有关环境保护部门要做好有关措施落实情况的监督管理工作。自2017年起，有关地方政府要与重点行业企业签订土壤污染防治责任书，明确相关措施和责任，责任书向社会公开。 (省环保厅负责)
(五)加强监管，做好土壤污染预防工作。
1严格环境准入。防止新建工业项目对土壤造成新的`污染。禁止在重要生态功能区、土壤环境质量超标区域、土壤污染事故频发区域、“五河一湖”及东江源头保护区新建、改建、扩建增加对土壤产生污染的项目。对现有污染物排放企业，应按照国家产业、环保政策要求予以改造。 (省环保厅牵头，省发改委、省工信委等参与)
2严控工矿企业污染。加强日常环境监管，2017年底前，确定土壤环境重点监管企业名单，实行动态更新，并向社会公布。列入名单的企业自2018年起，每年要自行对其用地进行土壤环境监测，结果向社会公开。有关环境保护部门要定期对重点监管企业和工业园区周边开展监测，数据及时上传省土壤环境信息化管理平台，结果作为环境执法和风险预警的重要依据。规范企业拆除活动。有色金属冶炼、石油加工、化工、焦化、电镀、制革等行业企业拆除生产设施设备、构筑物和污染治理设施，要事先制定残留污染物清理和安全处置方案，并报所在地县级环境保护、工业和信息化部门备案;要严格按照有关规定实施安全处理处置，防范拆除活动污染土壤。 (省环保厅、省工信委负责)
严防矿产资源开发污染土壤。自2017年起，在矿产资源开发活动集中的区域执行重点污染物特别排放限值。全面整治历史遗留尾矿库，各地要全面排查历史遗留尾矿库，督促相关治理责任单位切实采取符合国家标准、规范要求的措施对尾矿坝坝体，尾矿库排洪、排渗设施，尾矿库滩面等隐患进行治理和闭库治理，储备必要的应急物资。有重点监管尾矿库的企业要开展环境风险评估，完善污染治理设施，储备应急物资。加强对矿产资源开发利用活动的辐射安全监管，有关企业每年要对本矿区土壤进行辐射环境监测。 (省环保厅、省安全生产监督管理局牵头，省工信委、省国土资源厅参与)
加强涉重金属行业污染防控。严格执行重金属污染物排放标准，对排放重金属的新增产能和淘汰产能实行“等量置换”或者“减量置换”。加大监督检查力度，对整改后仍不达标的企业，依法责令其停业、关闭，并将企业名单向社会公开。继续淘汰涉重金属重点行业落后产能，严格执行重金属相关行业准入条件，禁止新建落后产能或产能严重过剩行业的建设项目。按计划逐步淘汰普通照明白炽灯。贯彻执行铅酸蓄电池等行业落后产能淘汰标准，逐步退出落后产能。贯彻落实国家发布的涉重金属重点工业行业清洁生产技术推行方案，鼓励企业采用先进适用生产工艺和技术，到2020年，重点行业的重点重金属排放量比2013年下降的比例满足国家下达的指标要求。 (省环保厅、省工信委牵头，省发改委参与)
3加强工业固废处理处置。各有关市、县开展重点行业企业及大宗固体废物堆存场所的排查和整治，完善防扬散、防流失、防渗漏等设施，制定整治方案并有序实施。加强工业固体废物综合利用。对电子废物、废轮胎、废塑料再生利用及拆解活动进行清理整顿，引导有关企业采用先进适用加工工艺、集聚发展，集中建设和运营污染治理设施，防止污染土壤和地下水。加强危险废物环境管理工作，推进区域综合性危险废物处置中心建设，建立江西省危险废物监管平台，适时与土壤环境信息化管理平台对接。 (省环保厅、省发改委牵头，省工信委、省国土资源厅、省商务厅参与)
4控制农业污染。科学施用农药化肥、减少农药、化肥使用量。禁止施用重金属等有毒有害物质超过国家限定标准的肥料。推广秸秆还田、绿肥种植等措施。推行农作物病虫害专业化统防统治和绿色防控，推广高效低毒低残留农药和现代植保机械。到2020年,开展农药包装废弃物回收处理的产粮(油)大县、蔬菜产业重点县的比例达到国家下达的指标要求。推行农业清洁生产，开展农业废弃物资源化利用试点，形成一批可复制、可推广的农业面源污染防治技术模式。到2020年，全省主要农作物化肥、农药使用量实现零增长，利用率提高到40%以上，测土配方施肥技术推广覆盖率提高到90%以上。禁止在农业生产中施用含重金属、难降解有机物的污水以及未经检验和安全处理的污水处理厂污泥、清淤底泥和矿渣等。大力发展绿色农业和有机农业，逐步建立和完善与农业资源环境承载力相匹配的绿色生态农业体系。 (省农业厅牵头，省发改委、省环保厅、省住房城乡建设厅、省供销社等参与)
鼓励废弃农膜回收和综合利用。严厉打击违法生产和销售不合格农膜的犯罪行为。建立健全废弃农膜回收贮运和综合利用网络，在我省水稻、棉花、蔬菜等主要产地，选择部分县(市、区)有序开展废弃农膜回收利用试点建设工作。 (省农业厅牵头，省发改委、省工信委、省公安厅、省工商局、省供销社等参与)
强化畜禽污染防治。严格规范兽药、饲料添加剂的生产和使用，防止过量使用，促进源头减量。大力推进畜禽生态健康养殖，推广干式清粪法、漏缝地面等工艺技术和猪—沼—果(菜、茶、林等)、微生物异位发酵床等生态养殖模式。在部分生猪养殖大县开展种养业有机结合、循环发展试点。鼓励支持畜禽粪便处理利用设施建设，到2020年，规模化养殖场、养殖小区配套建设废弃物处理设施比例达到国家下达的指标要求。 (省农业厅牵头，省发改委、省环保厅参与)
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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有以下创新点：
监控功能系统：根据无线网络获取的植物生长环境信息，如监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。监测功能系统：在农业园区内实现自动信息检测与控制，通过配备无线传感节点，太阳能供电系统、信息采集和信息路由设备、配备无线传感传输系统，每个基点配置无线传感节点，每个无线传感节点可监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。实时图像与视频监控功能：农业物联网的基本概念是实现农业上作物与环境、土壤及肥力间的物物相联的关系网络，通
一般所说的农业物联网即是在大棚控制系统中，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。
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