基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统设计

针对当前国内温室群环境智能测控研究现状以及黑龙江省寒地日光温室建设实际,研发了一种基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统。该系统由数个独立温室监控系统组成,各独立温室监控服务器将数据汇总至总服务器,由总服务器提供远程监控接入管理服务。各独立温室监控系统传感网部分基于ZigBee网络设计,通信模块采用TI公司新一代片上系统CC2530,ZigBee网络通过RS232-RJ45协议转换器接入局域网。软件算法设计参考了大系统理论,对温室环境因子进行综合调控。通过日光温室实地试验,测试了ZigBee网络通讯稳定性,通讯丢包率控制在4.9%以内,远程监控系统稳定,满足了工程设计需要。     

小麦苗情远程监测与诊断系统

小麦苗生长状况与后期的长势及产量关系密切,且小麦生长过程经历的环境复杂多变,所以对小麦苗期生长状况进行监测与诊断具有重要意义,该文基于远程监控、遥感和WebGIS技术,初步设计构建了小麦苗情远程监测与智能诊断管理系统.该系统通过远程监控技术获取田间现场环境信息,遥感影像数据获取小麦生长信息,并结合专家知识数据库,可对小麦长势、干旱、冻害进行监测与综合分析,并给出诊断方案,进而为小麦的调控管理提供决策和支持.     

日光温室低温寡照灾害监测预警系统设计

根据多年日光温室气象生态观测资料,总结了温室黄瓜和番茄低温寡照灾害指标,结合远程环境监控技术,建立了日光温室低温寡照灾害的监测预警系统,并在河北日光温室蔬菜生产中进行了测试和初步应用。结果表明,该系统可对低温寡照所发生的范围及强度等进行动态监测预警,并可通过自动生成word文档形式提供信息服务,在灾害诊断预警中具有较好的应用前景。     

基于ZigBee网络的温室环境远程监控系统设计与应用

针对温室环境数据信息监控特点,本文进行了基于ZigBee协议的传感器节点技术的开发,并在此基础上组成现场监控无线传感器网络,通过网络汇聚节点与无线移动网络（GPRS/CDMA）和INTERNET的无缝连接,实现数据远程传输至指定数据库服务器。无线传感器网络组建采用星型拓扑结构,通过软件设置在需求时唤醒ZigBee网络节点,使监控设备具有组网灵活、拆移便捷等优点。通过在实际生产过程中应用表明,该系统工作性能稳定,在数据采集和传输等方面均达到了设计要求,尤其是有效简化了现场设备安装与拆移等过程,使之更适合各类农业现场数据监控的需要。     

LabVIEW软件平台在果园生态环境远程监测系统中的应用

在果园的生产管理中，环境对果树的生长发育、栽培技术的实施、病虫害的预防等产生极其重要的影响。应用LabVIEW虚拟仪器开发平台，结合数据采集模块和各种传感器，实现了果园生态环境数据的实时采集，并利用LabVIEW自带的远程面板技术让客户远程监控服务器端。试验结果表明：系统能较好地实现果园生态环境远程实时监测，为果树生产管理提供决策依据。     

基于GPRS和WEB的温室环境信息采集系统的实现

针对农业对象具有的多样性、多变性、以及偏僻分散等特点,提出了一种基于GPRS和WEB技术的远程数据采集和信息发布系统方案。首先,通过RS—485总线与数字传感器连接,并与PC监控计算机构成温室现场监控系统;其次,通过GPRS无线通讯技术建立现场监控系统与互联网的连接,将实时采集信息发送到WEB数据服务器。系统软件核心技术系MS VB.NET和ASP.NET 开发而成,构建了基于B/S(Browser/Server)的“瘦客户”模式,只要通过浏览器不仅可实时浏览监测数据,而且能进行历史数据的查询。该系统的实现为农业网络信息通讯中“最后一公里”瓶颈问题提供了一种便捷的解决方案。     

疫病远程诊断系统应用的概述

简述疫病远程诊断技术,比较了疫病远程诊断专家系统和基于面对面的疫病远程诊断系统的优缺点,重点概括了基于面对面的疫病远程诊断系统对多媒体技术和通信技术的基本需求,拟将该技术应用于安徽省兽医诊断领域。     

基于ARM-Linux和GPRS的农业环境无线远程监控系统

本文设计和实现了基于嵌入式ARM-Linux和GPRS/CDMA技术的农业环境无线远程监控系统,为偏僻分散条件下的农业对象监控提供了一种有效的解决方案。首先,嵌入式监测设备采集农业现场环境信息,然后通过无线GPRS网络实时传送给远程服务器。经长时间运行和验证表明,系统已达到了实用的要求,在农业研究和生产领域将有广阔的应用前景。     

基于GSM的数字农业远程监控系统研究与应用

应用无线网络技术可实现农机作业过程和农田水利设施等的远程监控,为作物生长过程与产量、农业气象等信息的实时采集提供保障。探讨了基于GSM无线技术的数字农业远程测控系统组成结构,阐述了系统监控端软件的实现。在此基础上,采用自行研制的GSM远程通信控制器,开发了智能测产远程数据传输系统,并介绍了该系统的硬件组成和相应软件开发。在测产试验中对现场数据传输的实时性进行了测试,结果表明,GSM无线通信技术能满足农业远程监控的要求。     

农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统,除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测,而且还可通过图像视频技术对不同场景（如现场景观、作物生长、形态变化等）进行动态监测,真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

基于遥感数据的冬小麦农情监测研究进展

对国内基于遥感数据冬小麦农情监测技术的研究与应用进行了全面的回顾,对冬小麦长势、产量、品质和灾害预测预报方面的研究进展作了较系统的调查及研究,分析了遥感技术在小麦农情监测方面取得的成效。提出了冬小麦冠层光谱指数和遥感信息与冠层生化参量之间的关系是实现小麦农情监测的关键,对利用遥感技术进行小麦生长发育监测进行了展望。     

高光谱技术在农业遥感中的应用研究进展

高光谱技术的研究与应用是农业遥感领域重要前沿课题之一.该文回顾了高光谱技术在国内外农业遥感中的应用研究进展,概括和总结了作物叶片光谱特征、作物分类与识别、作物生态物理参数反演与提取、作物养分诊断与监测、作物长势监测与产量预测、农业遥感信息模型以及农业灾害监测7个主要研究方面.在此基础上,笔者指出了高光谱技术在农业遥感中尚需解决的关键问题,并提出了可能的解决途径.最后对高光谱技术在农业遥感中的应用前景作出了总结和展望.     

无人机技术在生产建设项目水土保持监测中的应用

[目的]对无人机低空遥感技术在水土保持监测中的应用进行探索,为该技术应用于小流域综合治理、水土保持监督管理、施工监理和水土保持验收等方面奠定基础。[方法]以浙江省长龙山抽水蓄能电站工程为例,结合《生产建设项目水土保持监测规程(试行)》,从背景资料分析、遥感数据获取、监测信息提取及应用3个方面,开展无人机低空遥感技术在水土保持监测中的案例分析。[结果]利用无人机低空遥感技术并结合传统定位观测手段,能够精细化、定量化地完成土地利用类型、扰动范围及流失量、弃渣场挖填方量、水土流失隐患及危害和水土保持措施等监测工作。[结论]无人机低空遥感技术在水土保持监测中的应用可靠性高,实用性强,计算结果的精度满足《监测规程》要求,有利于提高生产建设项目水土保持监测工作的技术水平,可为防治水土流失提供技术支撑。     

远程视频监控在农产品质量安全追溯系统中的应用研究

将远程视频监控技术集成到农产品质量安全追溯体系的建设中,能够对数据采集过程进行有效监督,保证追溯数据的准确性和真实性,提高追溯系统的信息质量。分析了远程视频监控系统对农产品质量安全追溯能力的提升作用,从集成方式、关键技术等方面进行详细阐述,介绍了其在东莞市生猪质量安全追溯系统中的应用。     

农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法研究进展

在利用遥感数据进行长时间、大范围农业干旱遥感监测过程中,如何针对不同区域、不同作物生长阶段选取最合适的监测指标,对于及时、准确地评估干旱对作物生长的影响,实现合理水资源调度和有效抗旱减灾决策都具有重要意义。该文以遥感监测农业干旱的适应性为论述主线,对常用的农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法,从4个方面进行了系统归纳总结:1)国内外农业干旱监测适用的遥感卫星数据源;2)监测农业干旱适用的光谱敏感波段;3)农业干旱遥感监测指标自身的适用性与局限性;4)农业干旱遥感监测指标适应性的评价方法。在此基础上,指出今后在农业干旱遥感监测指标及其区域适应性研究中,需综合考虑作物与其生长环境之间的关系;增加光谱信息,降低遥感数据获取过程中的信噪比;选择农业干旱遥感监测指标适宜的时空尺度;重点解决部分植被覆盖时,如何选择合适的监测指标;加强高光谱技术在精细农业干旱遥感监测指标反演中的研究;进一步在机理上发掘监测指标自身的敏感性和适应性等6个方面的问题及发展趋势。     

无人机遥感在农田信息监测中的应用进展

快速实时地掌握农田信息是实施精准农作的基础。以无人机为平台的低空遥感探测技术,具有空间分辨率高、时效性强和成本低等特点,可填补地面监测和高空遥感间的测量尺度空缺,因此在农田信息精准监测领域具有广泛的应用前景。近年来,随着无人机飞行平台稳定性增强、操作难度降低,机载遥感设备的轻量化和多样化,以及遥感数据处理技术的进步,无人机遥感在农田信息监测领域得到了快速发展。本文对国内外相关研究成果进行了总结,对常用遥感技术类型和数据处理方法以及具体应用方向和实施效果进行了综述,并提出了当前存在的突出问题和未来的发展方向,以期为推动无人机遥感在农田信息监测和精准农业中更广泛的应用提供依据。     

遥感技术在土壤侵蚀研究中的应用述评

[目的]对遥感技术在土壤侵蚀研究中的应用进行述评,探索土壤侵蚀遥感研究的发展方向,并为研究者快速选择适宜的遥感数据源和研究方法提供参考。[方法]通过文献查阅,从不同研究方面开展综述和分析。[结果]针对不同研究区域和主题,总结了土壤侵蚀研究中常用遥感平台和数据源,综述了遥感技术在区域土壤侵蚀特征识别、监测与尺度效应研究中的应用。以及遥感技术在通用土壤流失方程关键因子获取中的应用。同时分析了目前研究中存在的问题并提出相应建议。[结论]遥感技术作为开展大范围、长时间序列土壤侵蚀研究的重要技术手段,在我国土壤侵蚀研究中发挥了巨大作用。但实际应用中也存在基层遥感数据时效性不强、数据源单一和识别因子针对性不强等问题。其高效应用和推广需要技术层面和人员、经济支持层面共同发展与创新。     

土地利用水平的遥感动态监测

应用遥感技术,对位于福建闽江下游、土地利用变化率极高的福州地区,进行长达一十年的土地利用水平动态监测实验。研究结果表明,采用航空和资源卫星遥感获取的图象与资料,与地面建立动态监测网调查资料配合,所获得的土地利用水平动态信息可靠,且费用低,监测方法切实可行。     

基于HJ-CCD数据的水稻洪涝灾情诊断分析及长势监测（英文）

It has great significance to study quick monitoring of rice flood disaster and applying timely remedial measures in the disaster area.LAI is a very important physiological parameter in crop growth characterization index,which can reflect the crop growing information objectively.The existing methods of flood monitoring using remote sensing technology rarely consider the damage and the post disaster growth of rice.The HJ-CCD data take advantage of high temporal resolution and high spatial resolution remote sensing image,which can be used for gathering rice growing information during the critical period.The growth situation after rice flood disaster in Anhui Province was monitored using 3 screens HJ-CCD data as the data source on 16thJuly,19thAugust,26th August,2009,respectively.The semi-empirical function model based on Beer-Lambert laws was constructed for this inversion LAI.And LAI were acquired in each stage after flood disaster,the trend of growth diagnosis dynamic change was analyzed and assessed by rice flood disaster evaluation indicator.At the same time,the 40 field investigate data were used to verify the model and the R2=0.4251,RMSE=2.053.The results show that LAI can be well evaluated the degree of rice flood disaster growth based on HJ-CCD data,and it is effective for monitoring and diagnosing rice flood disaster.The results provide a theoretical basis for rice flood disaster research,post disaster rehabilitation and recovery,and provide a theoretical basis for the implementation of targeted remedial measures at the same time.