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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微信交流服务群

为方便农业科学领域读者、作者和审稿专家学术交流，促进智慧农业发展，为更好地服务广大读者、作者和审稿人，编辑部建立了微信交流服务群，有关专业领域内的问题讨论、投稿相关的问题均可在群里咨询。

入群方法： 加我微信 331760296 ， 备注： 姓名、单位、研究方向 ，我拉您进群，机构营销广告人员勿扰。

信息发布

科研团队介绍及招聘信息、学术会议及相关活动 的宣传推广

古语有云，民以食为天。

在国家大力推广“农业+互联网”及 大数据、物联网、人工智能等新兴科技不断发展的时代背景下，智慧农业应运而生。

什么是智慧农业？

“智慧农业”是集互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体的农业生产方式，它与科学的管理制度相结合，让多种信息技术在农业中实现综合、全面的应用，使传统农业更具有“智慧”。从广泛意义上讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。

乡村互联网创业，未来已来

前瞻产业研究院数据显示：到2025年我国农业规模占全球比重将超过1/5，AI赋能农业，加快推进农业信息化进程，促进信息化和现代化融合已成为必然趋势。

《中国智慧农业行业市场深度调研及2017~2021年投资商机研究报告》中数据显示，早在2013年，我国智慧农业的产业规模已达到4000亿元，仅以应用(硬件和网络平台以及服务)为基础的智慧农业市场就有望在2022年达到1845亿美元的规模，年均复合增长率138%。

在这一大好趋势及盈利蓝海下，国内巨头正在尝试用科技改变传统农业：阿里在今年云栖大会上推出的阿里云ET农业大脑，主打农业资料数据化、农产品生命周期管理、智慧农事系统和全链路溯源管理；京东以无人机农林植保服务为切入点，成立智慧农业共同体，上线京东农服APP。近日又学阿里用AI技术养猪；百度用无人驾驶技术赋能农机，提升机械化水平等等。

创业者该以怎样的方式切入智慧农业？

1农业+AI技术

人工智能是农业发展的一个新引擎，在AI技术的加持下，可以实现智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等概念农业。

2农业数据信息服务

智慧农业的前提是农业生产信息化，农业生产管理领域的信息化仍都大有可为。其中以农业大数据公司更优，其次为综合型农业SaaS平台。

3低成本智慧农业设备

技术的发展给可以为农业提供诸多先进的设备以供农民选择。但对农民来说，购买一套农业设备的成本是比较高昂的，有的甚至要几十万或者上百万，对收入微薄的普通农民来说是难以承受的，因此，低成本的智慧农业设备相对来说会有很大的市场。

4智慧农业营销

互联网营销是解决农产品“卖难”“价低”的有效途径。通过物联网硬件、遥感技术等收集的数据，可以帮助农民销售农产品。近年来各地兴起农业休闲旅游、农家乐热潮，旨在通过网站、线上宣传等渠道推广、销售休闲旅游产品，并为旅客提供个性化旅游服务，成为农民增收新途径和农村经济新业态。利用农业数据以销定采，科学种植、销售，也是创业公司的机会。

智慧农业是农业未来的发展趋势，目前国内智慧农业才刚起步，发展潜力巨大，但想要入局的创业者最好在农业或技术层面有一定积累。

以上信息由挚梦科技建站整理提供，有遇到类似问题的站长朋友可以以

此作为参考，虽然不够全面，但是也可以作为一个思路进行补救。

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挺不错的。

福建蜂窝物联网科技有限公司是国内领先的数字农业整体解决方案提供商。

据统计2019年蜂窝物联承建了泉州90%以上的智慧农场建设，涵盖食用菌、花卉大棚、蔬菜基地、生态果园、茶园等行业。

代表做安溪东泽智慧茶园（国家级现代农业产业园示范基地）、永春冠菌农业（福建省现代农业产业园示范基地）、惠安雄恩农业（福建省蔬菜种植示范基地）、惠安惠民农业（福建省蔬菜种植示范基地）、惠安匠贤宝农业（福建省蔬菜种植示范基地）、惠安家兴农场（福建省蔬菜种植示范基地）等。

指智慧农业技术中的一种技术应用。根据相关公开资料查询显示，智慧果园三防一体主要包括三个方面的防护措施，即防风、防雨、防尘，并且这三个方面的防护措施是一体化的，即能够同时实现三个方面的防护效果。

智慧农业主要的特点是以土壤、作物、气象、遥感、物联网等农业数据为基础，以田块为单元，聚焦数字农场和数字果园的现实场景，建设数字农业基础设施。通过数字化产品和技术，全面赋能农业生产性服务组织，打造数字农业服务平台，为种植者实现提质、增产、节本、增效。

目前智慧农业是农业发展的热门，禾大科技，中化农业，大疆，极飞都在致力于数字农业的建设和发展，各种巨头，阿里，京东，碧桂园等也纷纷布局，值得关注。

物联网监控

传统农业生产高度依赖于人工操作，往往具有生产数据采

集滞后残缺、生产险情发现延误、人工成本高、工作耗时长、

生产效率低等特点。从原始的人畜耕作到机械耕种是农业发展

的一大进步；而农业物联网等新一代信息技术的出现，则是助

推现代农业实现飞跃式发展的重要动力。

传统农业生产“靠天吃饭”，华恒智谷智慧农业系统平台

让农业生产实现“知天吃饭”。通过在农业生产现场搭建全面

的“物联网”监控网络，物联网监控系统可实时监控管理生产

基地的气候环境、土壤墒情、作物长势、病虫害情况，同时可

远程自动化控制现场农业设施设备，真正做到24小时不间断实

时监测、异常情况智能预警、险情灾害及时排解、设施设备精

准控制，最终实现降低成本、提高效率、改善产量与品质的目

的

智能气象管理系统

通过现场气象站监测设备，可实时监测空气温湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等地面气象信息；同时结合卫星实时采集的气象数据，可提供未来72小时气象预报，实现未来24小时气温、降水概率、大风、极端天气等异常气象预警。

自动气象站系统主要用于大田环境参数的监测。监测参数环境温湿度、土壤温湿度、光照、日照时数、光合有效、雨量、蒸发、风速、风向、空气压力等14 环境要素。

GPRS无线网络配置周期参数，完成自动传输数

据到平台软件。GPS定位，完成平台地图的自动定位。大屏本地显示，方便直观。本地、远程自动报警。

作物长势

通过在现场部署网络摄像监控设备、高清图像采集设备，可实时查看基地作物生长发育状态，全天候监测作物长势信息，同时可监控现场日常工作情况及安全保卫情况等。

华恒智谷拍照系统主要特点是在没有有线网络的情况下，而视频监控的4G通讯费用高昂到无法使用的情况。拍照系统月使用几十兆到100兆，根据拍照间隔配置使用有所区别，费用非常低廉。智能参数配置，可以配置为拍照上传的时间段，和拍照的时间间隔，如早上6点到晚上6点，每一个小时拍一张，上发到云平台。GPS定位，完成平台地图的自动定位。

大屏本地显示，方便直观。

土壤墒情

通过现场土壤墒情监测设备，可实时精准监测土壤水张力、土壤温度、土壤湿度、水位、溶氧量、pH值等信息，同时通过对数据进行管理分析，可实现土壤墒情预警，为生产人员掌握土壤信息、迅速做出生产决策提供大量的数据。

虫情监测

通过现场智能虫情监测设备，可实现虫情监测、害虫类别自动分类及计数，并进行无公害诱捕杀虫。同时，通过高清摄像机采集现场，结合虫情数据，工作人员可随时远程了解田间虫情情况与变化，制定防治措施。

地理测绘

通过融合无人机技术可进行地理测绘，实现确定地块位置、识别地块分界、测算地块以及种植面积。专业人员操作，全程自主飞行，任何地形随时作业。

自动控制

通过电脑或手机APP，可远程手动或自动控制生产现场设施设备，包括风机、外遮阳、内遮阳、喷滴灌、侧窗、水帘、阀门、加温灯或大田内的水肥一体化设备等，实现远程化管理。

水肥一体化

  农业生产灌溉施肥经历了3个阶段。传统低效易污染的人工撒施、灌溉阶段；高度依赖于人工配肥，需要亲临现场进行人工监管的简易水肥一体化

应用阶段；随着农业物联网技术的快速发展以及灌溉设施设备的不断革新，当前已进入智能水肥一体化应用阶段。

水肥一体化智能灌溉系统可帮助用户轻松实现水肥一体化管理。通过整合全球先进水肥一体化设备及领先的灌溉技术，结合物联网监控、土壤墒情、气象预测等新一代信息技术，建立水肥一体化智能灌溉系统。系统可全程监控作物生产环境、远程自动化控制水肥灌溉，为用户提供最优化的灌溉方案，充分提高水肥利用率，实现节水、节肥，改善土壤环境，提高作物品质的目的。系统可广泛应用于大田、旱田、果园、温室等种植灌溉作业。

数据采集分析

系统可实时精准采集土壤温度、土壤湿度、土壤EC值等土壤墒情，以及空气温湿度、光照度、CO2浓度等环境数据，同时分析农作物全生长 周期的生长需求、未来72小时气象数据等，系 统可为农作物制定科学的灌溉方案，将所需营 养和水分定时、定量自动输送给作物，指导农 作物全生长周期科学生产。

生长全程监控

借助现场物联网监控网络、高清摄像头、无人机等技术，工作人员可精确获取作物生长环境、作物生长情况、备远程控制执行情况、气候变化等，及时调整灌溉、植保等农事活动。

远程水肥控制

利用先进的压力灌溉系统，将肥液与灌溉水按需配比，一体化精准、均匀地输送到作物根部。同时借助远程控制技术，实现无人职守自动灌溉，大幅节约劳动力，提升生产效率，降低成本。

[if !supportLists]2 [endif] 棚室智能管家系统

温室大棚可在不适宜作物生长的季节，为作物打造适宜的生长环境，多用于对生长环境要求精细的作物，如低温季节喜温蔬菜、花卉、林木等植物栽培或育苗等。传统温室大棚的生产管理主要依赖人工：人感觉冷了就增温，观察土壤觉得干了就浇水，通风、补光等操作均依赖人工操作，没有精准的数据支撑。农业进入信息化时代后，物联网、大数据等技术更多地引入到农业生产中，棚室智能管家系统根据用户生产需求，为用户搭建专业农业生产大棚，并将智能化控制系统应用到大棚中，实现大棚智能化种植与精准化管理。

智能温室大棚

棚室智能管家系统可根据用户生产需求，为用户搭建专业的农业生产大棚，并利用物联网、大数据等技术，实现大棚的智能化生产管理。

设备远程控制

用户可利用电脑、手机等终端，远程控制温室大棚内的风机、外遮阳、内遮阳、喷滴灌、侧窗、水帘等，实现远程化管理。

精准数据采集

在智能大棚中，可通过部署物联网监控网络，实时自动监测环境温度、环境湿度、土壤温度、土壤湿度、光照强度、二氧化碳含量等参数，并根据数据变化实时调控或自动控制温度、光照、灌溉等从而保障植物生长的最佳环境条件。

现场显示级报警：采用全彩显示器显示现场参数，报警可采用声光提示。

设备参数可配置，数据上传周期、时间同步周期、报警上下限等可根据要求配置。

短信功能：设备支持振铃查询功能，可限制拨入电话，对于可支持的拨入电话，将设备参数已短信方式发送到拨入手机。短信报警：可以配置短息报警，如有报警消息，直接发送到负责人手机。

畜牧环境监测系统

基于物联网的畜禽智能养殖监控系统利用物联网技术，围绕设施化畜禽养殖场生产和管理环节，通过智能传感器在线采集养殖场环境信息（二氧化碳、氨气、硫化氢、空气温湿度等），同时集成改造现有的养殖场环境控制设备，实现畜禽养殖的智能生产与科学管理。养殖户可以通过手机、PDA、计算机等信息终端，实时掌握养殖厂环境信息，及时获取异常报警信息，并可以根据监测结果，远程控制相应设备，实现健康养殖、节能降耗的目的。

农场生产管理

农业生产具有地域性、季节性、专业性、复杂性等特点，不同的农产品具有不同的生产管理流程，且不同的生产管理者往往又有不尽相同的生产管理办法，为了实现农场生产管理专业化、标准化、智能化，提高农场生产管理的效率，亟需打造符合农场自身特点的生产管理系统。农场生产管理系统可对农场全生产流程的每个环节进行信息化、智能化管理，包括规划生产流程、自动化任务管理、即时沟通交流、巡园监督管理、病虫害图像识别、农资投入品

农产品溯源

“民以食为天，食以安为先”，农产品溯源解决方案即采用先进的农业物联网技术，结合现代信息化手段，对农产品的产地环境、农业投入品、农事生产过程、质量检测、加工储运等质量安全关键环节进行数字化管理，为农产品建立“身份证”制度，实现农产品的全程可追溯。同时，通过一物一码技术，帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真，并精准获取客户分布数据，助力农产品营销。

智慧农业是以物联网、人工智能、大数据、农业生产技术为基础，为农业生产者提供从生产到经营的“智慧农业”整体解决方案。其主要包括以下几个内容：

远程智能农业监控：通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。

农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。

农产品安全追溯及防伪鉴真：通过采集农产品在生产、加工、仓储、物流等环节的相关数据，为农产品建立可视化产品档案，向消费者充分展示产品安全与品质相关信息，实现从农田到餐桌的双向可追溯。同时，通过一物一码技术，帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真，并精准获取客户分布数据。

农产品品牌营销服务：依托专业的农产品营销团队，为优质农产品提供差异化品牌服务。通过提炼品牌核心理念，打造品牌故事，包装设计和媒体内容营销，同时对接特定销售渠道，彻底打通农产品供应链，提升品牌心智显著性与购买便利性，帮助客户最大化品牌价值，实现产品增值与农民增收。

智慧农业通过信息技术与传统农业的深度融合，能够帮助农业生产者提高土地亩产，稳定产品品质、降低生产成本、节约自然资源、并减少环境污染。

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