
基于物联网的玉米病害环境监测系统研究与实现
Agricultural Environmental Monitoring System for Maize Diseases: Research and Implementation Based on the Internet of Things
为研究和实现基于物联网的玉米病害环境监测系统,笔者设计了包括感知层、传输层、云服务层和应用层的4层架构。在感知层,利用传感器技术实时采集玉米病害环境的温湿度、降雨量、风向风速、光照强度和土壤温湿度等数据;在传输层中使用4G移动通信网络实现数据的远距离传输;云服务层中,基于四川农畜育种攻关云服务平台,应用数据库技术、云服务技术实现数据的存储和管理;最后,在应用层采用B/S模式实现数据展示服务。结果表明,该系统能够准确采集、稳定传输和安全存储数据,降低了人工成本。因此,它能够为玉米病害研究课题组提供有效的信息化服务,具有一定实用价值。
In order to research and implement an environmental monitoring system for maize diseases based on the internet of things, the authors designed a four-layer framework, including the perception layer, the transport layer, the cloud platform and the application layer. In the perception layer, we collected the environmental data of maize diseases, such as temperature, humidity, precipitation, wind direction, wind speed, light intensity, soil temperature and moisture by using wireless sensors; in the transport layer, we used 4G mobile communication network for remote real-time transmission of data; in the cloud platform, we used database technology and cloud server technology to achieve the storage and management of data based on the breeding cooperation cloud platform of Sichuan; finally, in the application layer, we used B/S architecture technology to implement a data presentation service. The results show that this system can accurately collect, transmit and store data, reducing labor costs. Therefore, it can provide effective information service for the research on maize diseases and has a certain practical value.
物联网 / 私有云 / 农业信息化 / 环境监测系统 {{custom_keyword}} /
internet of things / private clouds / agricultural informatization / environmental monitoring system {{custom_keyword}} /
[1] |
段鹏飞. 河南夏玉米主要病害发生特征及其与气候生态因素关系[D]. 郑州:河南农业大学, 2010: 40.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[2] |
王粟, 史风梅, 裴占江, 等. 气候变化对黑龙江省玉米病虫害发生的影响[J]. 黑龙江农业科学, 2019(6):20-26.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[3] |
任巧燕. 榆林市榆阳区玉米品种抗病性及主要病虫害发生规律研究[D]. 杨凌:西北农林科技大学, 2017: 3-4, 10-11.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[4] |
李伟强, 李晓, 陈定鑫, 等. 基于物联网的环境监测系统的研究及实现[J]. 安徽农业科学, 2017,45(12):199-202.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[5] |
汪姚强, 吴名功, 霍星, 等. 基于物联网的大田农业监测系统设计[J]. 安徽农业科学, 2018,46(21):197-199,236.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[6] |
李淑华. 农田土壤墒情监测与智能灌溉云服务平台构建关键技术研究[D]. 北京:中国农业科学院, 2016: 11-21, 47-59.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[7] |
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[8] |
郑纪业, 阮怀军, 封文杰, 等. 农业物联网体系结构与应用领域研究进展[J]. 中国农业科学, 2017,50(4):657-668.
农业物联网是计算机、互联网、移动通信等信息技术在农业领域的高度集成和具体应用,是农业信息化、智能化的必要条件。随着农业物联网产业发展,各种农业物联网系统层出不穷,由于缺乏对整个农业物联网系统层次结构的分析,导致当前各农业物联网应用呈现出碎片化、垂直化、异构化等问题。如何从农业物联网各种应用需求中统一抽取出系统的组成部件以及它们之间的组织关系,建立农业物联网体系结构,实现农业物联网设计与实现方法的统一是当前急需解决的问题。文中从农业物联网的概念发展、基本特征、体系结构研究现状等方面进行深入分析后认为,当前各个国家与机构制订的物联网发展和管理计划对科研人员从事物联网研究与应用开发起到了很好的引导作用,但是都没有指出设计与实现物联网系统的具体方法,并且农业生产环境的多样性和生产流程的复杂性决定了必须统筹考虑农业各行业的具体应用特点来建立农业物联网体系结构。为此在文章中首先讨论了农业物联网体系结构构建原则包括可扩展性、可复用性、安全性和可靠性等,在此基础上结合农业产业的具体需求及工程实践经验,进一步划分农业物联网的基本结构,提出五层农业物联网结构模型,该模型由下至上划分为感知层、接入层、网络层、数据层及应用层五层,各层对应不同的通信协议,农业物联网层次结构模型与协议体系的配套构成了农业物联网体系结构。该体系结构与传统的三层、四层物联网体系结构相比,增加的农业物联网接入层针对泛在环境中多数物体的资源和计算能力受限问题,着重强调了底层异构感知网络与网络层的无缝连接,可以有效屏蔽底层异构感知网络的复杂性,并提供统一的抽象管理接口,为农业物联网硬件感知系统的快速搭建提供便利。增加的农业物联网数据共享层,主要针对当前农业物联网系统存在垂直化、封闭化导致不同系统之间农业数据资源无法共享,农业生产、经营、管理、服务历史数据无法得到充分利用,形成信息孤岛问题,通过面向服务的数据资源共享架构,为各农业物联网应用系统间数据交换与共享提供有效解决方案。五层农业物联网体系结构中各层功能更加清晰独立,有利于各层服务器之间的网络负载均衡,降低企业网络的通信负担。随后提取农业各行业应用的共性问题,按照监测对象的不同,分析了农业生产环境监控物联网、动植物生命信息监控物联网、农产品质量安全追溯物联网、农机作业监控物联网等不同应用的研究现状和涉及的主要技术。从农业物联网体系结构角度出发,可以发现当前农业物联网各领域研究与应用存在两方面的问题,一方面是异构网络接入层硬件网关研究较多,嵌入式网关中间件研究应用相对较少的问题;另一方面是农业物联网数据共享层研究应用严重缺失,各应用系统通常将感知层获取的数据直接发送至农业物联网应用层,缺乏对感知数据的深度挖掘和分析,难以达到进一步指导农业生产的效果。最后讨论了未来农业物联网技术研究和应用发展的重点方向。
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[9] |
张江南, 王海. 基于数据中心的农业物联网系统的设计[J/OL].计算机技术与发展,2019(9):1-4[2019-07-24]. Http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20190424.1055.074.html.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[10] |
周湘超, 陈义明, 朱幸辉. 1种农业物联网大数据平台架构[J]. 安徽农业科学, 2019,47(2):241-245.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[11] |
闫茂玲. 农田小气候时序数据特征分析与预测[D]. 泰安:山东农业大学, 2018: 8-10.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[12] |
丁振磊. 农业小气候数据采集站的设计与实现[D]. 贵阳:贵州大学, 2016: 1-4.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[13] |
李翠娜, 张雪芬, 李肖霞, 等. 农田小气候自动观测系统温度梯度观测设计[J]. 气象科技, 2015,43(1):8-14.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[14] |
张小飞, 李晓, 崔丽娜, 等. 西南地区玉米大斑病菌生理小种鉴定[J]. 玉米科学, 2012,20(4):143-148.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[15] |
崔丽娜, 张小飞, 邹成佳, 等. 西南地区玉米纹枯病病菌融合群鉴定和UP-PCR分析[J]. 植物保护学报, 2015,42(6):914-920.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[16] |
赵泽双. 玉米大斑病,茎腐病,丝黑穗病抗性标记开发及抗性种质筛选[D]. 哈尔滨:东北农业大学, 2013: 1-4.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[17] |
张小飞, 李晓, 崔丽娜, 等. 西南地区玉米灰斑病病原种类分子鉴定[J]. 西南农业学报, 2014,27(3):1079-1081.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[18] |
周仕祥, 余宽良. 四川玉米主要病害及其防治[J]. 四川农业科技, 2016(8):27-29.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[19] |
程宏杰, 朱震宇, 陈泽. 农业物联云的设计与实现[J]. 江苏农业科学, 2017,45(3):179-183.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[20] |
刘锋. 物联网应用组网技术研究[J]. 信息通信技术与政策, 2019(1):65-68.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[21] |
李赫宇. 基于物联网无线组网技术的大棚监控系统研究[D]. 长春:吉林农业大学, 2017: 7-13.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[22] |
王志超, 刘波, 花於锋. 基于移动4G与ZigBee无线传感网的网关设计[J]. 计算机测量与控制, 2014,22(3):863-865,878.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[23] |
江强. 4G通信技术在物联网中的运用[J]. 信息与电脑:理论版, 2017(17):177-181.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[24] |
李延香, 赵蔷, 袁辉. 基于Wi-Fi物联网技术的智慧实验室架构研究[J]. 信息技术, 2018,42(8):34-38.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[25] |
李双喜, 徐识溥, 刘勇, 等. 基于4G无线传感网络的大田土壤环境远程监测系统设计与实现[J]. 上海农业学报, 2018,34(5):105-110.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[26] |
杨扬, 贾君君, 夏星. 基于OpenStack构建企业信息化私有云平台研究[J]. 中国管理信息化, 2019,22(3):67-69.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[27] |
罗军舟, 金嘉晖, 宋爱波, 等. 云计算:体系架构与关键技术[J]. 通信学报, 2011,32(7):3-21.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[28] |
张学利, 马娜, 朱瑜馨, 等. 基于云平台的农业综合信息应用系统的设计与开发[J]. 地理空间信息, 2019,17(2):27-30.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[29] |
王雷雨. 基于物联网的温室监控系统云平台的设计与实现[D]. 呼和浩特:内蒙古大学, 2016:4-8,17-19,31-36.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[30] |
常勇. 基于4G网络的果园环境监测系统研究与开发[D]. 西安:西安理工大学, 2018: 53-61.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
{{custom_ref.label}} |
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
/
〈 |
|
〉 |