农业物联网应用服务监测系统的设计
基于物联网技术的智能农业监测系统的设计与实现
基于物联网技术的智能农业监测系统的设计与实现(正文)一、现状分析随着物联网技术的不断发展,智能农业监测系统在现代农业中的应用日益广泛。
该系统通过感知装置和数据传输设备等多种技术手段,实现了对农作物生长环境和生长状态的实时监测和控制。
智能农业监测系统还具备数据采集、分析和预测能力,为农业生产提供了科学决策的依据。
目前,智能农业监测系统在全球范围内得到了广泛应用。
例如,在荷兰、以色列等发达国家,智能农业监测系统已经成为现代农业的重要组成部分。
这些系统通过感知装置实时监测土壤湿度、温度、光照等关键参数,将数据传输到云平台,通过数据分析和批量决策,实现了农业生产的精细化管理。
在中国,智能农业监测系统的应用也逐渐得到推广,但在规模和智能化程度上仍存在差距。
二、存在问题尽管智能农业监测系统在现代农业中具有广阔的应用前景,但在实际应用中仍然存在一些问题。
智能农业监测系统的搭建和维护成本较高。
该系统需要配备大量的感知装置、数据传输设备和云平台等硬件设施,投入较高的资金。
系统的运行和维护也需要专业技术人员进行,对人力资源的需求较大。
目前智能农业监测系统的智能化程度相对较低。
尽管系统能够实现对农作物生长环境和生长状态的实时监测,但对于数据的分析和预测能力较弱。
系统多数是将实时数据传输到云平台,由人工进行处理,缺乏数据自动分析和智能决策的能力。
智能农业监测系统在实际运行中面临着一些技术问题。
例如,感知装置的精准度和可靠性有待提高,数据传输过程中存在数据丢失和延迟等问题,系统的可扩展性和兼容性也有待进一步改进。
三、对策建议为了解决智能农业监测系统存在的问题,需要采取以下对策来提高系统的性能和应用效果。
需要加大对智能农业监测系统研发和应用的支持力度。
应加大资金投入,支持相关科研机构和企业进行技术研发和创新。
还应出台相关,鼓励农民和农业企业使用智能农业监测系统,给予相应的补贴和奖励。
需要加强人才培养和技术推广。
、高校和企业应共同合作,加强对智能农业监测系统相关技术人才的培养和培训。
基于物联网的智能农业监测与管理系统设计与实现
基于物联网的智能农业监测与管理系统设计与实现随着物联网技术的快速发展,智能农业的概念逐渐被提出和广泛应用。
基于物联网的智能农业监测与管理系统可以实现对农作物生长环境的实时监测和远程管理,提高农业生产的效率和质量。
本文将介绍智能农业监测与管理系统的设计和实现过程。
一、系统需求分析设计智能农业监测与管理系统前,首先需要明确系统的需求。
智能农业监测与管理系统的主要目标是提供对农作物生长环境的监测和管理,并能够及时预警和远程调控。
根据这一需求,系统应具备以下功能:1. 农作物生长环境监测:包括温度、湿度、光照、土壤湿度等参数的实时监测。
2. 预警和报警功能:当农作物生长环境出现异常时,系统能够及时发出警报并提供相应的处理建议。
3. 远程控制和调控:系统可以通过远程控制设备对农作物生长环境进行调控,如自动灌溉、自动施肥等。
4. 数据分析和决策支持:系统能够对监测数据进行分析,提供决策支持和优化建议。
二、系统架构设计基于物联网的智能农业监测与管理系统由传感器、数据传输、数据存储、数据处理、用户界面等组成。
以下是系统架构的设计:1. 传感器:用于监测农作物生长环境的传感器,包括温湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器等。
2. 数据传输:将传感器采集到的数据通过无线通信方式传输给数据处理中心。
可以使用无线传感网络技术,如LoRa、NB-IoT等。
3. 数据存储:将传感器采集到的数据存储到云平台或本地数据库中,以便后续的数据处理和分析。
4. 数据处理:对采集到的数据进行处理和分析,提取有价值的信息,并生成报警信息和决策支持。
5. 用户界面:提供用户操作界面,用户可以通过界面查看农作物生长环境的监测数据、接收报警信息和进行远程控制。
三、系统实现系统的实现可以分为硬件部分和软件部分。
1. 硬件部分:硬件部分包括传感器、数据传输模块、控制设备等。
a. 选择合适的传感器:根据农作物的需求和监测目标选择合适的传感器,确保监测参数的准确性和可靠性。
基于物联网技术的农业环境监测系统设计
基于物联网技术的农业环境监测系统设计随着物联网技术的不断发展,农业行业也开始利用物联网技术来提高生产效率和农产品质量。
基于物联网技术的农业环境监测系统设计成为农业领域的重要组成部分。
本文将讨论该系统的设计原理、功能以及对农业生产的影响。
一、设计原理基于物联网技术的农业环境监测系统主要基于传感器网络和云计算技术。
传感器网络可以实时感知环境参数,例如温度、湿度、光照强度等,并将采集到的数据通过无线通信方式传输到云平台上,再通过云计算技术对数据进行分析和处理。
设计原理包括传感器节点、数据传输模块、云平台和用户界面等方面。
传感器节点是系统中最基本的组成部分,通过测量环境参数并将数据传输到云平台上。
每个传感器节点都有一个唯一的标识符,以便在云平台上进行管理和识别。
数据传输模块通过无线通信方式将传感器节点采集到的数据传输到云平台。
云平台接收和存储传感器节点传输的数据,并通过云计算技术对数据进行处理和分析。
用户界面可以通过移动设备或计算机访问云平台上的数据,并提供用户交互功能。
二、功能基于物联网技术的农业环境监测系统具有以下功能:1. 实时监测该系统可以实时监测农田或农作物种植区的环境参数,例如温度、湿度、光照强度等。
传感器节点会定期采集环境参数,并将数据传输到云平台上进行实时监测和记录。
农民或农场经理可通过用户界面获取实时的环境数据,及时调整农业生产策略。
2. 报警功能当环境参数超过预设阈值时,系统可以发送警报通知给农民或农场经理。
这可以帮助他们及时采取措施,防止植物病虫害的发生和农产品质量的下降。
3. 数据分析通过云计算技术,系统可以对大量的环境数据进行分析和处理。
例如,系统可以根据历史数据和实时数据预测农业生产的最佳时机,提供种植决策的指导。
此外,系统还可以通过分析数据来识别农田中的异常情况,帮助农民及时发现并解决问题。
4. 远程管理农民或农场经理可以通过用户界面远程管理系统。
他们可以通过移动设备或计算机监控和控制系统的运行状态,例如配置传感器节点、设置报警阈值和查看历史数据等。
智慧农业物联网应用系统建设方案
资源需求评估和调配方案
人力资源需求评估
根据项目实施的工作量、难度等 因素,评估所需的人力资源数量 和技能要求。
物资和设备需求评估
根据项目实施的实际情况,评估 所需的物资和设备种类、数量和 规格等。
资源调配方案制定
根据资源需求评估结果,制定具 体的资源调配方案,包括人力资 源、物资和设备的采购、租赁、 调配等。
精准施肥灌溉策略制定及执行机制
土壤养分检测
定期检测土壤养分含量 ,为精准施肥提供数据 支持。
施肥灌溉策略制定
根据农作物生长需求和 土壤养分状况,制定科 学的施肥灌溉策略,包 括肥料种类、用量、灌 溉时间等。
自动执行与调整
将施肥灌溉策略输入到 自动化控制系统中,系 统根据策略自动执行施 肥灌溉操作,并根据实 际情况进行实时调整。
01
采用高性能服务器、存储设备搭建云计算基础设施,确保平台
稳定运行。
Hale Waihona Puke 平台服务层02提供数据存储、计算分析、应用开发等云服务,支撑农业物联
网应用系统的快速开发和部署。
应用服务层
03
针对农业生产管理、农产品质量安全追溯等应用场景,开发相
应的云服务应用。
大数据处理和挖掘方法探讨
01
数据预处理
对采集的海量农业物联网数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作
总体架构设计
02
物联网架构概述
01
02
03
04
物联网三层架构
包括感知层、网络层和应用层 ,各层之间协同工作,实现数
据的采集、传输和处理。
感知层
负责采集农业环境中的各种信 息,如温度、湿度、光照、土
壤养分等。
网络层
基于物联网技术的智能农业系统设计
基于物联网技术的智能农业系统设计智能农业系统设计——实现高效农业生产的利器随着科技的不断进步和物联网技术的快速发展,智能农业系统已成为现代农业的重要组成部分。
基于物联网技术的智能农业系统能够通过连接和监测农业设备、作物和环境等要素,实现对农业生产的精细化管理和智能化决策。
本文将探讨物联网技术在智能农业系统中的应用和设计方法,旨在提高农业生产的效率和质量。
一、物联网技术在智能农业系统中的应用1. 传感器技术的应用物联网技术通过传感器收集土壤、气候、水分、光照等环境信息,并实时传输给农业管理系统。
传感器的应用可以帮助农民实时监测土壤中的营养物质含量、气候变化以及植物的生长状态等参数,从而及时调整农业生产策略,提高农作物的产量和质量。
2. 自动化控制系统的应用物联网技术可以使得农业设备实现智能化自动控制。
通过传感器和执行器的联动控制,农业设备能够自动对农作物的灌溉、施肥、喷药等进行精确控制,减少资源的浪费和人工操作的繁琐,提高农业生产的效率。
此外,智能农业系统还可以通过无人机或机器人进行大规模农田的巡查和作业,提供有关农作物生长情况和病虫害的全面信息。
3. 数据分析与决策支持物联网技术可以帮助农业管理系统分析和挖掘海量的农业生产数据,提供科学和准确的决策支持。
通过对大数据的分析,农业管理系统能够预测农作物的产量、病虫害风险等信息,帮助农民科学安排农业生产计划。
此外,通过与市场、气象等外部数据源的连接,智能农业系统还能够提供市场行情和气象预报等信息,帮助农民进行更好的市场预测和调整农作物种植策略。
二、基于物联网技术的智能农业系统设计方法1. 硬件设备选择与布局在设计智能农业系统时,需要根据具体的农业生产需求选择合适的传感器、执行器、控制器等硬件设备,并合理布局于农田和温室等农业场地。
例如,对于土壤监测和灌溉控制,可以选择土壤湿度传感器和自动灌溉系统,并将传感器分布于不同位置以实现全面监测和控制。
2. 数据采集与传输智能农业系统需要通过传感器实时采集农业生产中的各种数据,并通过物联网技术进行有效的传输和管理。
智慧农业监测系统案例设计方案
智慧农业监测系统案例设计方案
一、智慧农业监测系统整体架构
智慧农业监测系统通常采用物联网技术,将传感器、主机和上位机联合在一起,可实时监控农业气象、土壤环境和作物生长状况,发现问题后及时做出相应的处理措施,降低病害的发生率,有效提高农作物的产量和品质。
智慧农业监测系统一般由传感器、主机和上位机组成,用于采集农业气象、土壤环境和作物生长状况的相关数据,进行分析和处理,向用户提供相关信息。
1、传感器
传感器用于采集农业气象、土壤环境和作物生长状况的相关数据,如温度传感器、湿度传感器,光照传感器,土壤水分传感器等。
2、主机
主机对传感器采集的数据进行处理,将采集的数据和分析结果及时传输给上位机。
3、上位机
上位机将主机采集和处理的数据进行分析,并将分析结果显示在相应的界面上,以方便用户观察和分析,确定作物面上的环境,指导农业技术操作。
二、智慧农业监测系统硬件设备
1、网关
网关是智慧农业监测系统的核心硬件设备,它完成传感器数据采集、存储和数据传输的功能,并对传感器的状态进行实时监控,以确保采集的数据准确无误。
2、传感器
传感器用于采集和监测农业环境。
智能农业监控系统的设计与实现(基于物联网技术)
智能农业监控系统的设计与实现(基于物联网技术)一、引言随着科技的不断发展,智能农业作为一种新型的农业生产方式逐渐受到人们的关注。
智能农业监控系统作为智能农业的重要组成部分,通过物联网技术实现对农田环境、作物生长情况等数据的实时监测和管理,为农民提供科学决策支持,提高农业生产效率和质量。
本文将介绍智能农业监控系统的设计与实现,重点探讨基于物联网技术的应用。
二、智能农业监控系统的架构设计1. 系统整体架构智能农业监控系统主要包括传感器节点、数据传输网络、数据处理中心和用户终端四个部分。
传感器节点负责采集农田环境数据和作物生长数据,通过数据传输网络将数据传输至数据处理中心进行处理分析,最终将结果反馈给用户终端,实现对农田的远程监控和管理。
2. 传感器节点设计传感器节点是智能农业监控系统中最基础的组成部分,其设计需要考虑到传感器类型选择、布设密度、通信协议等因素。
常用的传感器包括温湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器等,通过这些传感器可以实时监测农田环境参数和作物生长情况。
3. 数据传输网络建设数据传输网络是保证数据传输稳定可靠的关键环节,可以选择有线网络或者无线网络进行数据传输。
有线网络成本低廉但受距离限制,无线网络覆盖范围广但存在信号干扰等问题。
在设计智能农业监控系统时需要根据具体情况选择合适的数据传输网络方案。
4. 数据处理中心构建数据处理中心是智能农业监控系统的核心部分,负责接收、存储、处理和分析传感器节点采集到的数据。
通过数据处理中心可以实现对农田环境和作物生长情况的大数据分析,为用户提供科学决策支持。
5. 用户终端界面设计用户终端界面是用户与智能农业监控系统交互的窗口,设计直观友好的用户界面可以提升用户体验。
用户可以通过手机App、Web页面等方式查看农田实时数据、历史数据、报警信息等,并进行远程控制操作。
三、基于物联网技术的关键技术应用1. 物联网通信技术物联网通信技术是智能农业监控系统实现远程监控的基础,包括有线通信和无线通信两种方式。
基于物联网的智能农业环境监测系统设计
基于物联网的智能农业环境监测系统设计随着科技的发展和人们对食品安全及农业高效的关注不断增加,智能农业逐渐成为热门话题。
物联网技术的应用为农业提供了新的机遇和解决方案。
基于物联网的智能农业环境监测系统设计,可以帮助农民实时监测和控制农业生产过程中的环境参数,提升农业生产效率和质量。
一、系统概述基于物联网的智能农业环境监测系统包括传感器节点、数据传输网络、云平台和用户终端四个主要组成部分。
传感器节点负责采集农田中的环境参数数据,比如土壤湿度、温度、光照强度等。
数据传输网络将传感器数据传输到云平台,并提供给用户终端进行监测和控制。
云平台负责数据存储、处理和分析,为用户提供实时的环境监测报告和决策支持。
用户终端可以通过手机应用或者网页等方式,远程监测和控制农田的环境参数。
二、传感器节点设计传感器节点是系统中最基础的组成部分,负责采集和传输环境参数数据。
传感器节点应具备以下特点:1. 多功能性:传感器节点应当能够同时监测多种环境参数,比如土壤湿度、温度、光照等。
2. 低功耗:由于传感器节点需要长期工作在田间,因此功耗需要尽可能低,以确保节点的持久运行。
3. 高可靠性:传感器节点应当具备一定的抗干扰能力和抗外界条件的能力,以确保数据采集的准确性和稳定性。
4. 低成本:为了降低农户的使用成本,传感器节点的设计应尽可能简单并且价格相对低廉。
三、数据传输网络设计数据传输网络是将传感器节点采集的数据传输到云平台的关键环节。
针对农田散落分散和离线状态的特点,采用无线传输技术是合适的选择。
常见的无线传输技术包括ZigBee、LoRa等。
在选择合适的无线传输技术时,需要考虑以下因素:1. 传输距离:由于农田分散较广,传输距离较远,因此需要选择传输距离较远的无线传输技术。
2. 传输速率:基于物联网的智能农业环境监测系统需要实时传输数据,因此需要选择传输速率较快的无线传输技术。
3. 抗干扰性:农田环境存在干扰因素,传输网络需要具备一定的抗干扰能力。
基于物联网的智能农业监测与管理系统设计
基于物联网的智能农业监测与管理系统设计随着科技的不断发展,物联网技术在农业领域的应用也越来越广泛。
基于物联网的智能农业监测与管理系统,旨在提高农业生产效率、降低生产成本、保护环境资源,并为农民提供更加智能化的农业管理手段。
本文将对基于物联网的智能农业监测与管理系统的设计和应用进行简要介绍。
一、系统架构设计基于物联网的智能农业监测与管理系统通常由以下组成部分构成:传感器网络、物联网平台、数据处理与分析模块以及用户端应用。
1. 传感器网络:通过布置在农田、温室、养殖场等地的传感器,实时监测土壤湿度、温度、光照强度、气象变化等信息,并将数据传输到物联网平台。
2. 物联网平台:接收传感器网络上传的数据,并对数据进行存储、处理和管理。
物联网平台还可以提供远程监控和控制功能,农民可以通过手机或电脑登录平台,实时了解农田、温室等农业生产环境的情况,进行远程控制,并进行数据分析。
3. 数据处理与分析模块:对传感器上传的数据进行处理和分析,提取有价值的信息,并帮助农民进行决策。
例如,根据土壤湿度和天气预报数据分析,农民可以合理安排灌溉时间和量,达到节水和高效灌溉的目的。
4. 用户端应用:通过手机应用或网页界面,农民可以实时监测和控制农业生产环境,了解各项指标的变化趋势,并根据系统提供的建议进行管理决策。
二、功能特点和应用场景基于物联网的智能农业监测与管理系统具有以下功能特点和应用场景:1. 精确的实时监测和远程管理:通过传感器网络和物联网平台,农民可以实时了解土壤湿度、温度、光照强度等指标的变化情况,并进行远程控制和管理。
这为农民提供了便利的手段,可以及时采取措施,以保障农作物的良好生长。
2. 数据分析和决策支持:通过对传感器数据的处理和分析,系统可以为农民提供决策支持。
根据土壤湿度、温度等数据和天气预报,系统可以智能化地帮助农民制定种植计划、灌溉计划等,提高农业生产的效益。
3. 节能节水和环保:智能农业监测与管理系统利用传感器和物联网技术,准确监测土壤湿度和气象变化等因素,帮助农民精确调节灌溉量和灌溉时间,实现节水节能的目的。
基于物联网的智能农业监控系统设计
基于物联网的智能农业监控系统设计智能农业是物联网技术在农业领域的应用,利用物联网技术将传感器、网络通信与智能控制等技术相结合,实现对农田环境、农作物生长和农业设施的监测与管理。
基于物联网的智能农业监控系统设计,旨在提升农业生产效率、优化资源利用以及保护环境等方面具有广泛的应用前景。
一、智能农业监控系统的概述智能农业监控系统是指通过物联网技术实现对农业环境参数的实时监测与控制,帮助农民及时获取农田信息、实现远程监控和精确控制,从而提高作物生长质量、减少人工成本、提升农产品质量。
该系统通常由传感器节点、控制节点、数据传输网络和数据处理平台等组成。
二、物联网传感器在智能农业监控中的应用1.土壤湿度传感器:通过感知土壤湿度、盐分、酸碱度等参数,实现农田的自动灌溉和远程监测,保证作物的适宜生长环境。
2.气象监测传感器:监测气温、湿度、光照等气象数据,为农户提供合理的气象信息,帮助其做出科学的种植决策。
3.作物生长环境传感器:监测光照、二氧化碳浓度和空气湿度等作物生长环境参数,为农民提供精确的养殖和种植建议。
三、基于物联网的智能农业监控系统设计方案1.传感器选择与布局:根据农田环境参数需求,选择合适的传感器,并合理布局在农田中,以实现全面监控和高效采集数据。
2.物联网通信技术选择:选择合适的物联网通信技术,如NB-IoT或LoRaWAN 等,以保障监控系统的数据传输稳定性和覆盖范围。
3.数据传输与处理:将传感器采集到的数据传输到云平台进行处理与分析,并实现数据的可视化展示,提供决策支持和预警功能。
4.远程控制与管理:通过云平台实现对农田环境参数的远程监控与调控,包括灌溉、施肥、温度控制等,提高农田管理的便捷性和精确性。
四、基于物联网的智能农业监控系统的优势与应用1.提高农业生产效率:通过实时监测和准确控制农田环境参数,提供科学合理的农田管理方案,提高农作物的生长效率。
2.优化资源利用:根据农田环境参数的变化,精确投放灌溉水量、施肥量等资源,避免资源浪费,保护环境。
基于物联网的智慧农业监测系统设计
基于物联网的智慧农业监测系统设计智慧农业是指借助物联网技术,通过植物生长环境信息的实时监测和数据分析,实现农业生产的智能化管理。
基于物联网的智慧农业监测系统设计旨在提高农业生产的效率和质量,降低农业生产的成本和风险。
本文将详细介绍基于物联网的智慧农业监测系统的设计原理与功能。
一、系统设计原理基于物联网的智慧农业监测系统设计的核心原理是通过传感器网络实时监测农田环境的多个参数,包括温度、湿度、光照、土壤湿度和肥料浓度等,并将这些参数传输到云平台进行数据分析和决策支持。
同时,系统还能实现对农田的自动控制,包括自动灌溉、自动施肥、自动通风等。
1. 传感器网络:通过在农田布设温度传感器、湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器和肥料浓度传感器等传感设备,实现对农田环境参数的实时监测。
这些传感器将采集到的数据通过无线网络传输至云平台,实现大规模的农田监测和数据采集。
2. 云平台:通过云计算技术构建的智能农业数据平台,能够接收并存储来自农田传感器的实时数据。
云平台具备数据处理和分析的能力,可以对传感器采集到的数据进行实时分析和处理,并生成各种农田环境指标和农作物生长状态的报告。
农民可以通过智能手机或电脑客户端查看和分析农田数据,实现远程监控和管理。
3. 自动控制系统:基于云平台分析的结果,智慧农业监测系统可以自动控制灌溉系统、施肥系统、通风系统等农田设备,实现农田环境的自动调节。
例如,在检测到土壤湿度过低时,系统可以自主启动灌溉系统进行浇水,保持土壤湿度在适宜的范围内。
二、系统功能基于物联网的智慧农业监测系统设计具备如下功能:1. 农田环境监测:系统能够实时监测农田的温度、湿度、光照、土壤湿度、肥料浓度等参数。
农民可以通过云平台查看农田环境传感器的数据,了解农田的实时状况。
2. 报警和预警功能:系统能够根据设定的阈值,实时监测农田环境参数的变化,并在异常情况下及时发出报警信息。
例如,当温度超过设定阈值或土壤湿度过低时,系统会自动发送短信或推送消息给农民,提醒其采取相应的措施。
农业物联网环境下的农作物生长监测系统设计
农业物联网环境下的农作物生长监测系统设计随着科技的不断进步,农业领域也逐渐引入了物联网技术,为农业生产带来了巨大的变革。
农业物联网环境下的农作物生长监测系统设计于此而生,通过传感器技术和数据分析,对农作物的生长环境进行全面、实时、准确的监测,提供有力的支持和决策依据。
首先,在农业物联网环境下的农作物生长监测系统中,传感器是关键技术之一。
传感器可以安装在田地、温室或其他种植区域中,用于测量和监测农作物生长所需的关键参数,如土壤温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等。
这些传感器要能够稳定工作并实时地将数据传输到中心服务器或云平台进行处理和分析。
其次,农作物生长监测系统还需要一个强大的数据处理和分析平台。
通过收集来自各个传感器的数据,系统可以实时地分析农作物的生长状态,检测植物的健康状况,预测病虫害的发生概率等。
这样的数据分析可以提供给农民们关于施肥、浇水、农药使用等方面的决策建议,帮助他们更好地管理农作物的生长过程。
还有,在农作物生长监测系统中,用户界面设计也是非常重要的。
通过一个用户友好的界面,农户和农业专业人士可以方便地查看农作物生长的实时数据和分析结果。
他们可以根据这些数据和结果进行操作和调整,以最大程度地提高农作物的产量和质量。
此外,系统还可以通过手机应用程序或网页版提供远程监控和操作功能,方便用户随时随地对农作物进行管理。
农作物生长监测系统还可以与其他农业管理系统集成,共同促进农业生产的可持续发展。
例如,系统可以与灌溉系统集成,根据传感器数据自动调整灌溉量,实现资源的高效利用。
此外,系统还可以与农机智能化管理系统集成,实现农作物生长和农机作业的无缝协同,提高农作物生产的效率和质量。
在农作物生长监测系统的设计过程中,还需要充分考虑系统的稳定性和可靠性。
农作物生长过程是一个长期的过程,系统需要能够持续稳定地工作,并且对外界环境的变化具有一定的适应能力。
另外,安全性也是重要的考虑因素,系统需要确保农作物的生长数据不被泄露或篡改。
基于物联网的智慧农业监控系统设计
基于物联网的智慧农业监控系统设计智慧农业是利用物联网技术来提高农业生产效率和管理效能的一种新型农业模式。
基于物联网的智慧农业监控系统设计旨在通过传感器、数据采集、远程监控等技术手段,实现农业生产过程的智能化监控与管理,提高农业生产的质量和效益。
一、系统架构智慧农业监控系统的架构主要包括物联网传感器、数据采集、数据传输、数据分析和决策支持等五个模块。
1. 物联网传感器模块:该模块是整个智慧农业监控系统的核心,通过布设各类传感器,实时监测农田环境的温度、湿度、光照强度等参数,并实现对土壤的湿度、肥料含量等的监测。
2. 数据采集模块:该模块负责将传感器采集到的数据进行采集和传输。
传感器通过物联网技术实现与数据采集模块的连接,将实时的农田环境参数数据发送给数据采集模块。
3. 数据传输模块:该模块负责将采集到的数据传输至云端服务器。
可采用无线通信技术,如4G、5G等实现数据的实时传输,确保数据的及时性。
4. 数据分析模块:该模块对采集到的数据进行处理和分析,提取有价值的信息。
通过数据统计、预测和模型建立等手段,实现农田环境的数据分析,并生成相应的报表和图表,为决策提供参考。
5. 决策支持模块:该模块根据数据分析结果提供决策支持。
如针对农田的温度过高或湿度过低等异常情况,系统会自动发出警报提醒农民。
同时,提供农田的管理建议,如合适的灌溉时间和肥料用量等。
二、功能设计1. 远程监控功能:农民通过手机APP或电脑网页浏览器等终端设备,随时随地可以查看农田环境的实时数据。
可以实时了解农田的温度、湿度、光照强度等参数,及时采取措施应对环境变化。
2. 数据分析功能:系统根据农田环境参数的历史数据,进行趋势分析和预测,提供合理的农田管理建议。
并且系统可以生成相关的报表和图表,以直观的方式展现数据分析结果。
3. 警报功能:系统可以根据预设的阈值,实时监测农田环境参数,一旦检测到温度过高、湿度过低等异常情况,即刻发出警报通知农民。
基于物联网的农业环境监测系统设计
基于物联网的农业环境监测系统设计一、引言随着农业技术的不断发展和推广,农业生产的规模和效率得到了显著提升。
但是,农业生产过程中的环境监测问题也变得越来越重要。
传统的农业生产方式往往无法满足环境监测的需求,因此基于物联网的农业环境监测系统应运而生。
本文将针对这一问题展开探讨,介绍基于物联网的农业环境监测系统的设计。
二、系统设计方案(一)系统架构基于物联网的农业环境监测系统采用分布式架构,具体结构如下图所示。
在整个系统中,传感器和数据采集节点负责采集农业生产过程中的环境数据,将采集到的数据上传到云服务器,云服务器对这些数据进行处理和存储,并根据用户需求展示给用户。
(二)传感器和数据采集节点的设计1. 传感器设计:由于农业生产过程中温度、湿度、光照等环境指标变化较快,传统的传感器往往采样间隔比较长,无法满足实时监测的需求。
因此,在传感器的设计上,我们采用了快速响应的元器件,例如带有高精度AD转换器的温度湿度传感器,具有高采样率和高灵敏度。
2. 数据采集节点设计:在数据采集节点的选择上,应考虑节点系统的可靠性、计算能力、存储容量等因素。
我们选用了基于ARM Cortex-M3内核的嵌入式微控制器作为数据采集节点,具有良好的计算能力和低功耗特性。
数据采集节点应包括传感器和微控制器、无线模块、电源等组件。
(三)云服务器的设计云服务器作为整个系统的核心,负责数据的存储、处理和展示。
在云服务器的设计上,应考虑到以下因素:1. 数据存储和处理能力:在数据量大、访问量高的情况下,云服务器应具有足够的容量和处理能力来应对高并发的请求。
我们采用了比较成熟的NoSQL数据库,如MongoDB、Redis等作为数据存储介质。
2. 数据通信和传输协议:在数据传输的过程中,应选择能提供高效稳定的数据传输协议。
我们选择了HTTP和MQTT作为数据传输协议,其中HTTP协议主要用于用户交互,MQTT协议用于采集节点与云服务器之间的通信。
基于物联网技术的智能农业监控系统设计
基于物联网技术的智能农业监控系统设计随着社会的进步和科技的发展,物联网技术在农业领域的应用日益广泛。
基于物联网技术的智能农业监控系统可以帮助农民实时监测农田环境、作物生长情况,提高农业生产效益。
本文将介绍一个基于物联网技术的智能农业监控系统设计。
一、系统需求分析基于物联网技术的智能农业监控系统主要用于监测农田环境和作物的生长情况,为农民提供实时的数据和决策支持。
系统应具备以下功能:1. 农田环境监测:通过传感器实时监测农田的温度、湿度、光照等环境指标,并将数据上传到云端服务器。
2. 作物生长监测:通过图像识别技术,对作物的生长情况进行监测和评估,并提供相应的决策支持。
3. 灌溉控制:根据农田环境和作物生长情况,自动调节灌溉系统,实现智能化的农田管理。
4. 警报和预警功能:当农田环境异常或作物出现病害时,及时产生警报,并发送给农民,以便采取相应的措施。
5. 数据分析和决策支持:对农田环境和作物生长数据进行分析,生成农业生产的相关指标和决策支持报告。
二、系统设计与实现1. 硬件设计:系统的硬件部分包括传感器、执行器、嵌入式设备和通信模块。
传感器用于获取农田环境和作物生长的数据,执行器用于控制灌溉系统,嵌入式设备负责数据采集和处理,通信模块负责与云端服务器的通信。
2. 软件设计:系统的软件部分包括嵌入式软件、图像识别算法和云端服务器软件。
嵌入式软件用于数据采集、传输和控制,图像识别算法用于作物生长监测,云端服务器软件用于数据存储、分析和决策支持。
3. 系统架构:系统采用分布式架构,包括边缘计算节点和云端服务器。
边缘计算节点负责实时数据采集和信号处理,云端服务器负责数据存储和分析。
通过云端服务器,农民可以远程监控和控制农田环境和作物生长。
4. 数据通信与安全:系统采用无线通信技术,通过物联网协议将数据上传到云端服务器。
为确保数据的安全性,系统需采取数据加密和访问控制等措施,保护用户隐私和数据的完整性。
5. 用户界面设计:系统的用户界面应简洁明了,提供直观的数据展示和操作界面。
农业数据监测物联网系统的设计与实现
农业数据监测物联网系统的设计与实现1. 系统设计与实现概述随着科技的快速发展,农业生产正经历着前所未有的变革。
为了提高农业生产效率、优化资源利用和保障粮食安全,农业数据监测物联网系统应运而生。
本章节将详细介绍该系统的设计与实现过程。
系统设计的目标是构建一个全面、实时、可靠的农业数据监测网络,实现对农田环境、作物生长情况、气象条件等多方面的实时监控与数据分析。
为实现这一目标,我们采用了模块化设计思想,系统主要由数据采集层、通信层、数据处理层和应用层组成。
数据采集层是系统的基石,包括各种传感器和控制器,用于实时监测农田环境参数(如温度、湿度、光照、土壤水分等)和作物生长状况(如生长速度、叶片颜色、果实成熟度等)。
这些数据通过无线网络传输到通信层。
通信层负责将采集到的数据从田间地头传送到数据中心,我们选用了稳定可靠的无线通信技术,如LoRa、NBIoT或4G5G等,确保数据传输的连续性和准确性。
数据处理层对接收到的原始数据进行清洗、整合和分析,提取出有价值的信息,供用户进行决策支持。
该层还具备数据存储和历史查询功能,方便用户长期跟踪和分析农业生产情况。
应用层为用户提供了一个直观易用的操作界面,包括数据可视化展示、报警预警、远程控制等功能。
用户可以通过手机APP或电脑端软件随时随地查看和分析农业生产数据,及时调整生产策略,提高农业生产效益。
在系统实现过程中,我们注重代码的可读性、可维护性和可扩展性。
采用模块化编程思想和面向对象的设计方法,使得系统结构清晰、易于理解和修改。
我们遵循了相关行业标准和国家规范,确保系统的安全性和稳定性。
本系统通过高效的数据采集、稳定的通信传输、智能的数据处理和应用展示等功能,为农业生产提供了有力的数据支撑和技术保障。
我们将继续优化系统性能,拓展应用领域,助力我国农业现代化发展。
1.1 研究背景与意义随着全球经济的快速发展和人口的不断增长,农业生产面临着诸多挑战,如资源紧张、环境污染、病虫害频发等。
农业物联网系统的设计与应用
农业物联网系统的设计与应用随着科技的发展和农业的现代化进程,农业物联网系统在农业生产中的应用越来越广泛。
农业物联网系统是指通过各种传感器、设备和互联网技术,对农田、农作物和农机具等进行监测和控制,实现农业生产的智能化和精准化管理。
一、农业物联网系统的设计1.网络架构设计:农业物联网系统需要具备较强的网络连接能力,可以通过互联网、局域网和无线网络等多种方式进行数据传输和通信。
因此,在设计时需要考虑网络拓扑结构、网络传输协议和网络安全等问题。
2.传感器和设备选择:农业物联网系统需要使用各种传感器和设备进行数据获取和控制。
例如,气象传感器可以监测气温、湿度和降水量等环境参数;土壤传感器可以监测土壤湿度和营养元素含量;机械传感器可以监测农机的运行状态等。
在设计时,需要根据实际需求选择适合的传感器和设备。
3.数据采集和处理:农业物联网系统需要对传感器获取的数据进行采集和处理,以获得有用的信息。
例如,可以使用数据采集设备将传感器获取的数据进行采集和存储,并通过数据处理算法对数据进行分析和挖掘。
同时,还可以使用数据可视化技术将分析结果以图表或地图的形式展示出来,方便农民和农业技术人员进行决策。
4.控制策略设计:农业物联网系统可以通过控制设备实现对农田、农作物和农机具的远程控制。
例如,可以通过自动系统控制灌溉设备的开启和关闭,实现对农作物的精准灌溉;也可以通过远程控制农机的运行,提高农机作业的效率。
在设计时,需要根据具体的农业生产需求,设计相应的控制策略和算法。
二、农业物联网系统的应用1.环境监测和控制:农业物联网系统可以实时监测农田的气温、湿度和光照等环境参数,为农民提供决策依据。
例如,在高温天气中,可以根据监测到的温度数据,自动控制灌溉设备的开启和关闭,实现农作物的精准灌溉。
同时,还可以通过监测土壤湿度和营养元素含量,优化施肥和农药使用量,提高农田的产量和质量。
2.农机远程监控和控制:农业物联网系统可以实时监控农机的运行状态和位置,为农民提供实时的农机作业信息。
基于物联网的智能农业监控系统设计与实施
基于物联网的智能农业监控系统设计与实施随着物联网技术的不断发展,智能农业监控系统在现代农业生产中的应用越来越广泛。
本文将针对基于物联网的智能农业监控系统的设计与实施进行阐述,包括系统的需求分析、系统架构设计、传感器选择与部署、数据采集与处理、系统的实施与应用等方面。
首先,我们需要进行对智能农业监控系统的需求分析。
农业生产过程中,对环境因素和作物生长状态的监测是必不可少的。
因此,我们需要构建一个能够实时监测温度、湿度、光照强度、土壤湿度、二氧化碳浓度等环境参数的系统,并且能够通过云端平台进行数据存储和分析。
此外,系统还需要提供远程控制的能力,以便及时调整农田环境,保证农作物的生长和产量。
在系统架构设计方面,我们可以采用分布式架构。
将传感器网络分布在农田中,通过无线通信与中控服务器连接,实现数据的采集和传输。
中控服务器不仅可以接收传感器数据,还可以控制执行设备,如灌溉系统、温室自动化设备等。
通过云端平台,受益者可以随时远程监控和控制农场。
在选择和部署传感器时,我们需要根据需要选择适用的传感器。
温度、湿度传感器可用于监测气候条件,光照传感器可用于判断光照强度,土壤湿度传感器可用于监测土壤湿度,二氧化碳传感器可用于测量二氧化碳浓度等。
这些传感器可以通过无线通信与中控服务器连接,形成一个完整的传感器网络。
数据采集与处理是智能农业监控系统的核心。
传感器读取环境参数后,将数据传输到中控服务器,中控服务器将数据存储到数据库中,并进行实时处理和分析。
通过数据分析,我们可以获取农作物的生长状态和环境变化趋势,根据数据结果进行农田管理的决策。
在系统的实施与应用方面,我们需要编写软件程序、配置传感器和设备,部署传感器网络,并测试系统的可靠性和稳定性。
在实施过程中,我们需要保证传感器和设备的正确安装位置,确保数据的准确性。
此外,系统部署后还可以结合机器学习和人工智能技术,提高农田管理的智能化水平,如通过预测模型为农民提供种植时间和灌溉量的建议。
基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现共3篇
基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现共3篇基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现1基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现随着科技的不断进步,物联网技术也得以广泛应用于农业领域。
传统的农业生产方式需要耗费大量的人力和物力,而现在随着物联网技术的应用,农业生产已经可以实现智能化、自动化,这对提高农业生产效率、改善农业生产环境、提升农业生产质量等方面都有着积极的作用。
而本文将介绍一种基于物联网的智能农业监测系统的设计与实现。
1.系统的设计基于物联网的智能农业监测系统主要由传感器、数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块以及移动终端等组成。
1.1 传感器传感器是系统的核心部件之一,其用于采集农业生产中关键的环境指标参数,如温度、湿度、土壤水分、土壤肥力等,并将采集到的数据传输到数据采集模块。
传感器需要有良好的防水、防尘、耐腐蚀等性能,以确保其在恶劣的环境下也能正常运行。
1.2 数据采集模块数据采集模块是系统中的第二个核心模块,主要用于整合传感器采集的数据,并将其传输到数据处理模块。
该模块需要有较好的稳定性和可靠性,保证数据的准确性以及数据流的稳定性。
同时,该模块可以帮助种植者进行数据管理,包括数据存储、数据转储等,为后续的数据处理工作提供了基础。
1.3 数据传输模块数据传输模块主要负责将数据采集模块采集到的数据与数据处理模块相连接,对数据进行传输和转换。
在实现过程中,可以采用不同的通讯方案,如WIFI、蓝牙等传输方式。
对于农场较为分散或者农田较为遥远机动力不足等因素,可以使用移动网络或者卫星网络进行数据传输。
1.4 数据处理模块数据处理模块主要是对采集到的数据进行计算、分析和处理,并且可以根据不同的数据情况,提出不同的反馈建议。
例如,如果某个农田干旱严重,该模块可以提供相应的浇水计划。
1.5 移动终端移动终端主要是指传统的PC机、手机、平板等具有数据显示功能和数据交互功能的电子设备,它们可以接受到数据处理模块传递的处理结果,帮助种植者更好地了解农业生产状况,以便对下一步的农业生产进行合理的规划。
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农业物联网应用服务监测系统的设计作者:高泗俊等来源:《上海师范大学学报·自然科学版》2015年第01期摘要:提出了一种针对农业物联网应用服务的一体化监测方案,分别从农业物联网的感知层、网络层、应用层来监测应用服务的运行状态和保障应用服务的正常运行.在感知层,管理传感设备信息,建立传感设备与应用服务的关系,以便在上层应用服务出现问题时,可以方便地追溯到相关的传感设备.在网络层,实现网络配置的自动化备份和还原,确保感知层与应用层数据能够正常传输.在应用层,对应用服务支撑平台进行负载测试,对云平台数据库进行实时监控,并监测应用服务器的状态和性能信息,确保应用服务的运行状态在可控范围之内.通过全面的监测,保障农业物联网环境下的应用服务能够正常对外提供,提高用户体验,从而有利于农业物联网的推广.关键词:农业物联网;应用服务;性能监测;告警流程;负载测试中图分类号: TN 929.5 文献标志码: A 文章编号: 1000-5137(2015)01-0051-091 农业物联网架构及其应用服务介绍了解农业物联网的整体架构和应用服务的结构,是设计应用服务监测系统的基础.本文作者设计的应用服务监测系统基于该架构之上.这里将介绍农业物联网的整体架构、该架构每一层的特点及依赖关系,另外还将介绍农业物联网环境下的应用服务的结构和具体的描述.1.1 农业物联网整体架构物联网是一种通过RFID(射频识别)设备,智能传感器等,通过一定的协议,将物理世界的物品与互联网连接起来,实现物与物之间的信息交换,以实现智能化的定位、跟踪、监控、识别和管理的一种综合网络.农业物联网,顾名思义,即是物联网在农业中的应用.整个架构分为3层:感知层、网络层和应用层.整体的架构图如图1所示.感知层:感知层的主要功能是采集数据,如环境的温湿度、风向风速、图像信息、视频信息、地理信息等等.它要区分不同的设备和不同的设备的状态,并通过不同的途径来获得有用的信息,然后将采集到的信息通过接入设备,如WSN的网关,将信息传送到网络层中.网络层:该层的主要功能是通过Internet,移动通信网络,无线网络和各种私有网络将混合的各种感知层的信息传送给上层的平台.农业物联网本身是一个庞大而复杂的网络系统,它混合了各种异构网络,如宽带无线网络、光纤网络、蜂窝网络和各种专用网络[14].因此在网络层需要有众多的网络设备作为支撑.这些网络设备包括交换机,路由器和用于物联网的网关设备.这些网络设备用于网络的互联,数据的转发,路由和寻址,或者用于将物体互连形成的MANET网络(Mobile Ad-hoc NETworks,移动自组网络)与互联网连接起来.应用层:它被分为两个子层.其中一个是服务子层,集成和存储了来自网络层的各种信息资源.它是各种农业物联网应用的可靠和可信的基础,提供了很多服务,如信息管理、数据分析、辅助决策等.另外一个子层是应用子层,应用子层为低层提供各种必需的服务,并为所有的农业应用提供特定的服务,典型的应用包括精细农业、智能物流、食品溯源等面向于生产者、消费者、流通业者和监管者的应用.无论是服务子层还是应用子层的正常运转,都必须要依赖于感知层和网络层.1.2 农业物联网应用服务农业物联网中的农产品信息应用服务体系面向生产者、供应链业者、消费者和政府监管机构服务.农业物联网的应用服务体系可以分为两层:上层应用服务和低层应用服务.其所提供的上层应用服务包括信息推送服务、统计分析服务、决策支撑服务、电子履历服务、GIS服务、数据挖掘服务、多媒体数据处理服务、传感数据服务等.更加具体的应用如下所示:·大棚或农田空气温湿度,土壤温湿度和光照强度等环境参数的采集分析和展示;·实时拍摄和适时传输视频图像;·专家远程诊断服务或者建立专家知识库;·农情的数字化监管和查询服务;·远程控制设备,通过手机和电脑登录系统,控制各种农业设备;·基于RFID技术的农产品溯源服务.支持这些上层应用服务的最底层应用服务是IOTIS信息服务、ONS对象名称解析服务、DS发现服务.这些底层应用服务也是上层应用服务能够正常运行的重要保证.以上的应用服务以传感技术、物品解析技术、物联网信息发现技术、数据库技术、GIS地理信息技术、RFID技术、图像处理技术、通信技术、云计算技术等作为支撑.本文作者主要关注应用服务背后的传感设备、数据库、网络、服务器等因素对应用服务产生的影响,及如何去监控这种影响,并对不利的影响做出预警.2 农业物联网监测系统设计因为现有的方案存在着对农业物联网应用服务监测和设备管理上的不足,所以本文作者研究了农业物联网以及其应用服务体系的架构,提出一种一体化的农业物联网应用服务监测解决方案,分别从感知层、网络层和应用层来监测,完成对应用服务器、云平台数据库、农业物联网传感设备、物联网网络设备及应用服务平台的监控、测试及相应的管理,能够较为全面地监测物联网应用服务的状态,有效保障应用服务的正常运行.总体架构图如图2所示:2.1 农业物联网设备信息维护农业物联网的感知层拥有众多的传感设备,如部署在大棚的带有温湿度传感器的节点,或者部署在农田的摄像设备.使用CMDB(Configuration management database,配置管理数据库)负责存储设备信息,如部署地点、部署日期、设备名称、规格参数、实现功能、使用场景等,并建立起设备之间的联系,同时将构建设备与具体的应用服务的联系.CMDB中的传感信息可以手动录入,如果智能传感器提供读取数据的接口,也可以通过编写脚本主动去获取这些信息并录入到CMDB中.CMDB提供一个基于REST架构的API接口,用Python语言或者其他编程语言编写REST client可以通过调用这个API,可以实现以HTTP的方式查改增删设备的信息.关于该模块的结构框图如图3所示.部署好CMDB后,需要提供一个测试的根地址,例如 http://127.0.0.1:8086/cmdbapi/iotservice/cmdb,根据RESTful API的说明,只要使用相关的REST Client就能查询或者更新数据.在本设计中,采用python语言编写了一个REST Client,可以从CMDB中抓取数据,其他开发者也可以利用提供的api开发功能更加强大、复杂的client程序.用Python编写的REST client的实现过程如图4所示.另外为了方便操作,还可以设计Web界面,通过Web界面执行和调用client程序.这样可以很方便地实现对传感设备信息的集中化管理和远程管理,通过一个页面就可以展示和查询到所有设备信息,一旦应用服务的数据异常,也可以方便地追溯到具体的传感设备.2.2 农业物联网网络配置管理网络层连接了无线传感网络和互联网[20].感知层获取信息后,需要依靠网络层进行传输.所以网络层的网络设备是否能正常运行对应用服务会产生重大的影响.如果网络设备的配置出错,如DNS的解析,或者端口的设置出错等,可能会导致相应的应用服务无法正常的获取来自感知层的数据,从而不能正常工作.鉴于传统方式存在重复操作,效率低下,误操作率高,搜索和查看配置不方便等不足,故提出一套网络配置的自动化备份,还原和展示的方案.要实现的功能如下:·自动化导出网络设备配置文件,并拷贝到指定目录,·可以一键恢复配置到某个时间点,·检测配置文件的更改,将更改存为增量文件,·建立配置文档和配置变更数据库,·以Web方式展示配置文件的备份,还原和变更情况,·设置手动批量备份和定时备份多种自动化备份方式.具体的方案如下:通过Python编写自动化脚本实现与网络设备的交互,将配置上传的TFTP服务器上进行备份,对配置进行比对,同时将配置和变更的信息存入数据库之中,再以WEB的方式展示出来.备份的时候可以设置定时备份,无需人工干预,在指定时间点,触发备份操作.还原操作时,可以在WEB上查看每个日期的变更情况,选择配置要回滚的日期,点击还原按钮即可触发执行用于还原操作的Python脚本,通过WEB界面还可以查看近1d,1星期,1个月设备变更情况的饼图.关于该模块的整体的架构图如图5所示.2.3 应用服务平台负载测试传统的负载测试方法中存在无法自动执行,测试效率低,报告只能在单一机器查看的缺点.鉴于传统测试方案的缺点,提出了一套针对农业物联网应用服务平台的自动化负载测试方案.应用服务平台负载测试模块的结构框图如图6所示.为了减少GUI程序本身对测试结果的影响,需要通过自动构建运行测试,通过配置JMeter测试来运行,而无需每次都打开JMeter应用程序的GUI界面.方案中使用了Ant自动化脚本引擎来定义和运行JMeter任务.具体执行的流程如图7所示.保存的测试计划可以反复利用,可以使用Ant中很多内置的参数和属性来修改JMeter测试运行的方式,而无需重新打开Jmeter中创建测试计划.为了满足及时负载测试的需要,可以搭建CruiseControl持续集成服务器,通过修改CruiseControl的配置文件,可以使用一个特定的Ant目标运行一个委托构建.这样的话,可以在指定运行的时间,如深夜或者凌晨两三点的时候执行测试,无需人工值守,也不会影响农业物联网应用服务支撑平台的日常运作.举个例子,如果要让负载测试在晚上的23:30(time=2330)这个时间点执行.可以修改CruiseControl的配置文件,并使用一个特定的Ant目标来运行一个委托构建,相关的配置修改如下所示:……为了满足在Web上查看测试结果报告的需要,需要在CruiseControl中的config.xml中修改配置来实现这个功能.经过简单的配置之后,打开http://localhost:8080/dashboard 就可以在Web上展示测试报告了.例如,要让一个名为IOTtest的project的负载测试结果在Web显示,config.xml的修改如下所示:……2.4 云数据库实时监控考虑到物联网分布式数据库的特点以及农业物联网应用服务监控的需求,设计了以下云平台数据库监控模块.云平台数据库监控模块可以实现云平台数据库状态的实时监控,以Web方式展示图表,超过阈值发送报警邮件等功能.该模块的结构框图如图8所示.具体的监控实现流程如下:云平台数据库将数据库的运行状态信息,如当前连接数、数据插入次数、数据更新次数、线程所耗内存等等主动或者被动地提供给信息分析器,信息分析器得到数据库的状态信息后会进行进一步的过滤、分析和整合,经过处理的信息会存入内建的数据库,数据库的数据提供给Web界面展示.同时如果信息分析器过滤的信息会传给报警模块,一旦超过报警模块设定的阈值,报警模块就会将生成的告警信息发送至Web界面,以弹出窗口或者高亮显示等方式提示系统管理者.基于B/S架构设计这个监测平台,B/S架构的优点是无需安装客户端,可同时打开数十个监控窗口而只占用较少的系统资源,而且方便同时在移动端进行登录和操作.关于页面的显示可以使用Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)来实现,使用Ajax可以直接与Mysql Server进行通信,页面里的每个对象都可以设计成独立运行、更新.相比传统每次刷新都要重载整个页面的做法,这样做可以减少带宽的消耗.同时Ajax页面可以提供比传统的HTML页面更好的用户体验.可以同时显示较多数据库的状态图表,而且不需要重新加载整个网页就能获取最新的数据,可以设定某个间隔,比如说15 s就自动刷新数据.通过使用嵌入内部编译的Mysql client code (API一般为C-API),可以让数据库状态监控程序可以不必在客户端安装agent就能实现监控.使用内置的嵌入式数据库,可以将从Mysql Server收集到的数据存在这个嵌入式数据库中,这样可以提高显示页面读取数据的效率以及监控程序的性能.2.5 应用服务器状态监测云平台数据库是为了了解对平台应用服务的访问情况,而应用服务器状态监测的目的在于了解相应的应用服务是否处于可用状态,运行着应用服务的服务器的性能状态是否健康.该模块的结构框图如图9所示.每个应用服务器状态监测模块可以通过TCP状态监测模块与应用平台服务器进行交互,每隔一段时间就去获取应用服务器的在线和离线状态,并标注每台在线或者离线的服务器的地理位置.TCP状态监测程序尝试以TCP的方式与应用服务器建立连接,无论连接与否都会返回TCP的状态信息,从返回的信息之中可以知道应用服务器是否处于在线或者离线状态,如果建立TCP连接失败,会返回失败的信息,模块会将这台应用服务器标记为离线状态,而如果建立连接成功,服务器会进一步获取这台应用服务器的CPU负载、磁盘IO吞吐量、内存利用率、网络流量等和性能相关的信息.性能监测器和性能监测器收集到应用服务器的性能数据后会传送给Web界面,由Web界面展示.同时TCP状态监测和性能监测器会将应用服务器的状态信息传至报警模块进行下一步的过滤,当应用服务器处于离线状态或者CPU负载等信息达到报警模块设定的阈值的时候,报警模块就会生成一定格式的告警信息,传送至Web界面展示,同时可以在界面上清楚看到服务器所在地理位置,并可以通过设置邮箱来接收报警信息.3 总结和展望本文作者提出的农业物联网应用服务监测方案,是基于B/S架构的一体化应用服务监控解决方案.从多个层面监控和保障应用服务的正常运行,同时将应用服务平台负载情况查看、平台数据库实时监控、应用服务相关的设备信息管理、应用服务器状态监控、网络配置管理等功能整合到一个界面中,提供更全面的信息和一体化的功能,方便了农业物联网系统管理者进行便捷的管理和监测,并大大简化了系统管理者的操作流程.国家已经明确了农业物联网的发展战略,随着农业物联网技术的推广和大力发展,传感设备的数量会越来越多,网络架构会越来越复杂,应用服务的访问量也会越来越大.对应用服务的监控和管理会变得越来越重要.本套监测方案针对农业物联网架构及其应用服务的特点,并基于B/S架构进行设计,试图通过信息整合来提供全面的监测.随着云计算技术的发展,和未来农业物联网CMDB构建实践的不断成熟,未来的应用服务监测系统将提供更智能,更便捷和更全面的解决方案.参考文献:[1] TANG K.Technology 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