基于物联网的农田智能驱鸟系统的设计
基于物联网技术的输电线路智慧驱鸟系统设计
现代电子技术Modern Electronics Technique2023年11月1日第46卷第21期Nov. 2023Vol. 46 No. 210 引 言输电线路的稳定运行对国家经济稳步发展、百姓安居乐业具有重要的作用。
然而，随着近年来生态环境的逐步改善，鸟类栖息和活动区域显著增加，这对输电线路的安全运行产生了巨大的威胁[1]。
目前，鸟害已成为造成输电线路故障的主要原因之一[2]，每年电力公司需要消耗大量的人力物力处理鸟类活动对输电线路带来的危害。
因此，设计一套鸟害防治装置不仅可以使输电线路运行更加稳定安全，还可以节省大量的人力物力。
目前，国内外防治鸟害的主要方法是通过一定方式刺激鸟类，使其受到惊吓，从而远离输电线路，主要的防治设备包括防鸟刺、风车、激光等[3⁃4]。
研究表明，鸟类具有极强的适应性[5]，机械、单一的驱赶设备起初会有一定的效果，但长期来看，这些设备会完全失去作用，甚至会起到反作用[6]；另外，目前的鸟害防治设备智能化不足，装置工作过程中缺少信息反馈，以致于无法判断驱鸟是否有效。
因此，针对以上问题，本文设计了一套输电线路智慧驱鸟系统，该系统包括智慧驱鸟装置和云服务器两部分，驱鸟装置基于模块化的思想，可以主动对鸟类进行探测；具有声音、超声和激光三种驱鸟方式，并能够根据驱离情况进行针对性更新，有效降低鸟类适应性，提高基于物联网技术的输电线路智慧驱鸟系统设计汤瀚博1， 蒋 旭1， 李海波1， 王雪燕1， 杨 晨2（1.台州宏创电力集团有限公司科技分公司， 浙江 台州 318000； 2.西安交通大学， 陕西 西安 710000）摘 要： 随着生态环境的改善，鸟害对输电线路安全运行产生了严重威胁，然而，目前防治鸟害的主要方法存在一定的局限性，无法长期有效地驱赶鸟类。
为了解决这一问题，提出一套智慧驱鸟系统，该系统包括智慧驱鸟装置和云服务器两部分。
智慧驱鸟装置采用模块化方案，可以主动对鸟类进行探测，并采用声音、超声和激光等不同的驱鸟方式联合驱赶，能够有效提高驱离成功率。
基于无人机和物联网的农田环境监控与智能农业管理系统设计
基于无人机和物联网的农田环境监控与智能农业管理系统设计摘要：随着技术的不断进步，无人机和物联网技术在农业领域得到了广泛的应用。
本文旨在设计一个基于无人机和物联网技术的农田环境监控与智能农业管理系统，以提高农田的生产效率和质量。
文章将介绍该系统的设计思路、技术架构和功能模块，并对其在农业领域的应用前景进行讨论。
一、引言农业是国民经济的基础，如何提高农业的生产效率和质量一直是农业研究的重点。
基于无人机和物联网技术的农田环境监控与智能农业管理系统可以实时、全面地监测和管理农田的环境因素，为农业生产提供更多的数据支持和智能化的决策。
二、系统设计思路基于无人机和物联网的农田环境监控与智能农业管理系统的设计思路是将无人机作为传感器节点，通过物联网将无人机采集的数据传输到云平台进行处理和分析。
该系统主要包括无人机、物联网传感器、数据传输模块、云平台和用户端等不同的功能模块。
三、系统技术架构系统的技术架构主要包括硬件设备和软件平台两个方面。
硬件设备方面，系统需要配备无人机作为传感器节点，可通过镜头获取图像数据和环境数据；同时，使用物联网传感器布设在农田中，监控土壤湿度、温度、光照等环境因素。
软件平台方面，系统设计一个云平台来接收和处理采集的数据，同时设计用户端界面，提供农业生产的数据查询、报表生成、智能决策等功能。
四、系统功能模块（1）环境数据采集模块：通过物联网传感器和无人机进行土壤湿度、温度、光照等环境因素数据采集，实现对农田环境的全面监测。
（2）数据传输模块：将采集到的数据传输至云平台，保证数据的实时性和准确性。
（3）数据处理与分析模块：在云平台对传输过来的数据进行处理和分析，提供给用户端智能决策的依据。
（4）用户端界面模块：通过用户端界面，用户可以查询农田的环境数据、生成报表并进行决策。
五、系统应用前景基于无人机和物联网的农田环境监控与智能农业管理系统在农业领域有着广阔的应用前景。
该系统可以实现对农田环境的精细化监控，及时发现并应对病虫害、干旱等问题，提高农作物的生产效率和质量。
基于物联网的智能农业控制系统设计与实现
基于物联网的智能农业控制系统设计与实现智能农业是利用物联网（IoT）技术在农业生产过程中实现信息化、智能化的一种新型农业模式。
基于物联网的智能农业控制系统设计与实现是为了提高农业生产效率、减少资源浪费和环境污染，实现农业可持续发展而进行的。
一、智能农业控制系统的设计要求为了满足农业生产的需求，智能农业控制系统应具备以下几个方面的设计要求：1. 实时监测和控制：系统能够实时监测农田的土壤湿度、温度、光照强度等参数，并能调节灌溉、通风、温度等设备来保持农作物的健康状态。
2. 数据采集和分析：系统能够采集大量的数据，并通过数据分析和统计来提供科学决策依据，以优化农业生产过程。
3. 远程操作和管理：系统可以通过互联网实现远程操作和管理，农民可以通过手机或电脑远程监控农田的情况，并进行相应的操作。
4. 自动化控制：系统能够自动控制灌溉、施肥、采摘等农业工作，减少人力投入，提高生产效率。
5. 节约资源：系统能够根据农田的实际情况，调节农田的灌溉水量、施肥量等，以最大限度地节约资源。
二、智能农业控制系统的实现方案为了实现智能农业控制系统的设计要求，可以采用以下方案：1. 传感器网络的部署：在农田中布设多个传感器来实时监测土壤湿度、温度、光照强度等参数。
传感器的数据通过无线网络传输到中心服务器，进行数据处理和分析。
2. 中心服务器的建设：中心服务器负责接收传感器数据，并进行数据分析和统计，提供农民需要的信息。
服务器还负责控制农田的灌溉、通风、温度等设备，实现自动控制。
3. 移动设备的应用：农民可以通过手机或电脑上的APP远程监控农田的情况，并进行相应的操作，如调节灌溉设备、施肥装置等。
4. 数据分析和决策支持系统：中心服务器通过数据分析和统计来提供科学决策依据，帮助农民优化农业生产过程。
可以通过数据挖掘、机器学习等方法，对历史数据进行分析和预测，提供种植策略和管理建议。
5. 云平台的利用：可以将智能农业控制系统的数据上传到云平台，利用云计算和大数据技术，实现对更多农田的集中管理和维护，提供更强大的计算和存储能力。
基于物联网的智能农田管理系统设计与实现
基于物联网的智能农田管理系统设计与实现智能农田管理系统是基于物联网技术的一种新型农业管理系统，通过传感器、无线通信和云计算等技术手段，实现对农田的实时监测、数据分析和远程控制，提高农田的生产效率和品质。
本文将介绍基于物联网的智能农田管理系统的设计与实现。
一、系统架构设计基于物联网的智能农田管理系统的架构主要包括传感器节点、通信网络、数据平台和远程控制终端四个部分。
1. 传感器节点：传感器节点是系统的基础，用于采集农田的环境信息，包括土壤湿度、温度、光照强度等。
传感器节点需要具备低功耗、小尺寸和抗干扰等特点，可通过有线或无线方式与通信网络连接。
2. 通信网络：通信网络用于传输传感器节点采集的数据，包括本地网络和互联网。
本地网络可以采用无线传感器网络（WSN）或有线局域网（LAN），用于农田内部传感器节点的数据传输；互联网则用于将数据传输至数据平台。
3. 数据平台：数据平台负责接收、存储和处理传感器节点采集的数据。
数据平台可以使用云计算技术，将数据存储在云服务器上，并利用大数据分析算法对数据进行分析，提取有价值的信息。
同时，数据平台还可以提供数据查询、报告生成等功能，以便农田管理人员实时了解农田情况。
4. 远程控制终端：远程控制终端用于远程监控和控制农田。
通过手机、平板电脑或计算机等终端设备，农田管理人员可以实时查看农田的环境数据和作物生长情况，并进行远程控制，如灌溉、施肥等。
二、系统功能实现1. 实时监测：传感器节点采集的数据可以实时传输至数据平台，农田管理人员可以通过远程控制终端实时监测农田的环境数据，包括土壤湿度、温度、光照强度等。
同时，系统可以通过预设的阈值进行告警，一旦数据异常超过阈值，系统将自动发送警报通知农田管理人员。
2. 数据分析：数据平台利用大数据分析算法对传感器采集的数据进行分析，提取有价值的信息。
例如，系统可以根据历史数据和气象数据预测未来的降雨情况，从而为农田的灌溉计划提供科学依据。
基于物联网的智能农业管理系统设计
基于物联网的智能农业管理系统设计智能农业是利用物联网技术在农业领域进行数据采集、分析和应用的一种创新方式。
基于物联网的智能农业管理系统设计旨在提高农业生产的效率和质量，促进农业可持续发展。
本文将为您介绍智能农业管理系统的设计要点和关键技术。
一、系统设计要点1. 农业环境监测基于物联网的智能农业管理系统的第一步是监测农业环境条件。
通过使用各种传感器来实时收集农田的温度、湿度、光照强度和土壤湿度等信息。
这些传感器将通过物联网连接到中央系统，使农民能够通过手机或电脑随时获取农田的实时环境数据。
2. 智能灌溉和施肥根据农田的具体需求，智能农业管理系统可以自动调节灌溉和施肥的量和时机。
系统会根据农田的湿度和植物的需水量，自动开启或关闭灌溉设备。
同样，根据土壤的养分含量和植物的需求，系统还可以自动调节施肥机的投放量和频率。
3. 病虫害监测和预防智能农业管理系统可以通过安装病虫害监测传感器来实时监测农田中的病虫害情况。
一旦检测到病虫害的存在，系统将会自动发送警报给农民，并提供相应的建议和控制措施。
此外，系统还可以借助机器视觉技术，通过图像识别植物病虫害，提前预警并进行防治。
4. 自动化设备与机器人智能农业管理系统还可以集成自动化设备和机器人，以进一步提高农业生产的效率。
例如，无人机可以用于植保喷洒和巡视农田，智能机器人可以用于自动化收割和种植作业。
这些设备和机器人将通过物联网与系统连接，实现集中控制和智能协作。
5. 数据分析与决策支持通过物联网的智能农业管理系统不仅能够实时收集各种农田数据，还能对这些数据进行分析和处理。
系统可以利用大数据分析和机器学习算法，对农田环境、作物生长和产量进行预测和优化。
这些分析结果将为农民提供决策支持，帮助他们做出更科学有效的农业管理决策。
二、关键技术1. 物联网通信技术基于物联网的智能农业管理系统的核心是实现农田各种设备和传感器之间的信息传输和互联。
因此，物联网通信技术如无线传感器网络、射频识别和蓝牙等是不可或缺的。
基于物联网的农田智能驱鸟系统的设计
第18卷第1期2018年3月兰州石化职业技术学院学报Journal of Lanzhou Petrochemical PolytechnicVol.18 No. 1Mar. ,2018文章编号:1671 -4067(2018)01 -0024 - 03基于物联网的农田智能驱鸟系统的设计陈鹏(兰州石化职业技术学院电子电气工程学院，甘肃兰州730060)摘要:分析了当前农田驱鸟器技术存在着智能化程度和集成度不够，处于单独作业模式 的问题，设计了基于物联网技术的智能化驱鸟系统。
并阐述了系统的整体设计方案、软 硬件设计方案和系统的控制软件功能。
系统采用网络化控制，具有可靠性好、智能化的 特点，实现了农田驱鸟防害作业的自动化。
关键词：智能驱鸟器;物联网技术;Ardunio;无线通信中图分类号：S441 文献标识码：A随着现代农业种植的规模化发展，鸟类对农田 作物的危害已经成为让农户们比较烦心的重要问 题。
鸟类对农作物的影响不仅是对其产量和质量的 影响，而且会导致一些传播病的间接性感染，使农作 物发生病变，从而使得农作物的质量受到严重影响。
据北京果树产业协会提供的数据，全市果品每年因 为鸟害造成的损失达到4000 ~ 8000万kg。
而其他 7jC果种植主产区的调查数据显示，鸟类琢食导致果 园产量的损失达10% ~ 15%，个别地区达30%⑴。
传统情况下，针对该问题，农民们采取的是果穗套 袋、架设防鸟网、恐吓性驱逐、化学防治、培育抗鸟害 品种等方法进行驱鸟作业。
这些方法或多或少都存 在着如成本过髙、效果不显著、损害农产品品质、破 坏生态环境等问题。
因此，寻找一种实用且环保绿 色的驱鸟方法，已成为当前农业种植上一个亟待解 决的问题。
目前国内外针对鸟类对农作物的侵害问题，所 采用的主要防治方法有:对鸟类听觉、视觉、味觉以 及三种方式相结合的液化气炮、语音、超声波、激光、象形物、飞击式和电子炮等复合式的驱鸟器。
这些 驱鸟器都有各自的缺点存在，比如液化气炮驱鸟器 再驱鸟时采用间歇爆破声，需要更换液化瓶，而且不 方便、不环保。
219432405_基于物联网的智能驱鸟系统设计
Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2023年第12期·41·文章编号：2095-6835（2023）12-0041-03基于物联网的智能驱鸟系统设计戴毓虎（武汉工程科技学院，湖北武汉430200）摘要：当今世界无处不需要电能，电力系统的安全稳定运行对人类各类活动的正常进行至关重要。
电力鸟害是威胁电力安全稳定运行的重要因素，为了避免和减少电力鸟害，电力系统的驱鸟工作极其重要，也颇具挑战性。
所研究与设计的驱鸟系统减少了电力维护人员对驱鸟器的排查频率与相关作业的烦琐劳动，优化了系统结构，提高驱鸟动作反应速度，实现了电力系统驱鸟的智能化。
关键词：电力系统；物联网；鸟害；驱鸟中图分类号：TN929文献标志码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2023.12.011随着绿色发展的理念融入中国社会的方方面面，中国整体环境变好，电力系统内的变电站、开关站等区域的环境也吸引了鸟类等生物的休养生息。
人与自然的和谐相处对维护生态平衡与生物多样性肯定是大好事，但对于电力安全来说，鸟类的回归也造成了电力鸟害的增多。
上策是在不伤害鸟的同时把它们驱赶出电力杆塔等电力设施的安全空间，力保电力系统的安全生产、运输和分配。
在电力领域，电力杆塔的横搭是鸟类喜欢选择的栖息地，随着国内外特别是发展中国家电力事业的发展，电力鸟害给电力安全造成的财力和人身安全损失令人触目惊心。
各国电力领域的研究人员都在积极探索一套有效的解决方案避免电力系统鸟害的发生[1]。
1驱鸟系统总体设计随着物联网技术的发展，无线传感网络得到了广泛应用，将物联网技术运用到驱鸟领域已经是一种趋势。
结合物联网完成了一套全新的电力驱鸟解决方案，实现多种方式驱鸟的智能有效结合，既能保障电力驱鸟的可靠性，时效性、准确性及智能性方面也有保证。
以下是系统解决的3个重要问题。
探测鸟的到来。
利用微波感应位移模块来探测鸟的到来，当其来临时，微波感应位移模块产生的电压值不同，接着经过放大和AD 转换为数字信号给ARM 核心处理器，从而很快判定是否有鸟的到来。
基于物联网的智能农田控制系统设计与优化
基于物联网的智能农田控制系统设计与优化简介智能农田控制系统是一种基于物联网技术的智能化农田管理系统，通过传感器、控制器和互联网连接的智能设备，实现对农田环境的实时监测和控制。
本文将围绕智能农田控制系统的设计和优化展开讨论，并探讨其在农业生产中的应用和益处。
一、设计考虑与功能需求智能农田控制系统的设计需要考虑以下几个方面的功能需求：1. 环境监测：通过传感器网络对农田的温度、湿度、PH值、土壤湿度等环境参数进行实时监测，以便及时调节农田的环境条件。
2. 自动灌溉：根据环境监测数据，自动控制灌溉系统的开关，实现精确的灌溉控制，提高水资源利用效率。
3. 智能施肥：根据土壤肥力监测数据，智能控制施肥系统的运行，实现精确的施肥调控，提高农作物的生长和产量。
4. 病虫害监测与控制：通过图像识别和传感器监测，及时发现农田中的病虫害情况，并采取相应的措施进行监测和控制。
5. 数据分析与决策支持：利用大数据技术分析和挖掘农田环境数据，为农民提供决策支持，指导农作物的种植和管理。
二、系统组成与工作原理智能农田控制系统主要由传感器、控制器、通信模块和云平台组成。
传感器负责采集农田的环境参数数据，控制器负责根据数据进行控制操作，通信模块负责与云平台进行数据的传输和接收，云平台负责数据的存储、分析和决策支持。
1. 环境监测：温度、湿度、PH值、土壤湿度等传感器将环境参数数据采集，并通过通信模块上传到云平台。
云平台将对接收到的数据进行处理和分析，并提供实时的环境监测结果给控制器。
2. 自动灌溉：控制器根据云平台提供的环境监测数据，判断是否需要进行灌溉，并通过控制阀门来实现灌溉的控制。
当土壤湿度低于设定值时，控制器会打开阀门进行灌溉；当土壤湿度达到设定值时，控制器会关闭阀门停止灌溉。
3. 智能施肥：控制器根据云平台提供的土壤肥力监测数据，自动调节施肥系统的运行。
当土壤肥力低于设定值时，控制器会启动施肥系统进行补充肥料；当土壤肥力达到设定值时，控制器会停止施肥操作。
基于物联网技术的农田智慧化监测与调控系统设计
基于物联网技术的农田智慧化监测与调控系统设计随着科技的发展，物联网技术的应用越来越广泛，其中之一就是在农田监测与调控方面的应用。
基于物联网技术的农田智慧化监测与调控系统设计旨在通过传感器和数据采集设备的使用，实现对农田的实时监测和智能调控，提高农田的利用效率和农作物的生产质量。
一、系统设计目标与原理基于物联网技术的农田智慧化监测与调控系统设计的目标主要包括以下几点：1. 农田监测：利用物联网技术中的传感器和监测设备，对农田的土壤湿度、光照强度、温度、空气湿度等参数进行实时监测，并将数据通过网络传输到数据管理中心。
2. 数据管理与分析：将农田监测数据集中管理，并进行数据分析和处理，以获取关键的农田信息。
通过建立农田智能模型，可以对农田进行综合评估，提供科学的决策依据。
3. 调控农田环境：根据所获取的农田信息，通过物联网技术中的执行器和控制设备，对农田环境进行实时调控，如自动灌溉、自动施肥、自动调节温度等，以保证农作物的正常生长和发育。
基于以上目标，系统设计主要采用以下原理：1. 传感器技术：通过布设传感器，实现对农田中各项参数的实时监测。
常用的传感器包括土壤湿度传感器、光照传感器、温湿度传感器等。
2. 数据采集与传输：采用物联网技术中的数据采集模块，将传感器采集到的数据传输到数据管理中心。
可以使用无线传输技术，如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等，实现数据的远程传输。
3. 数据管理与分析：在数据管理中心建立数据库，对农田监测数据进行存储和管理，并进行数据分析和处理。
使用数据挖掘和机器学习算法，对农田信息进行建模和预测，以提供农田调控决策的依据。
4. 调控设备：根据数据管理中心提供的农田信息，通过物联网技术中的执行器和控制设备，实现对农田环境的自动调控。
比如设置自动灌溉系统、自动施肥系统、自动温度调节系统等。
二、系统设计步骤1. 系统需求分析：通过与农田管理者的沟通，了解其需要监测和调控的农田参数、目标等，并确定系统的功能需求和性能要求。
基于物联网的农业监测与智能调控系统设计
基于物联网的农业监测与智能调控系统设计农业是人类赖以生存的基本产业，而随着科技的不断进步，物联网技术逐渐渗透到了各个行业，包括农业。
基于物联网的农业监测与智能调控系统设计应运而生，通过实时监测农田的环境参数，对灌溉、施肥、病虫害防控等进行智能调控，以提高农业生产效率和农产品质量。
本文将从系统设计的要点、关键技术和应用前景三个方面来探讨基于物联网的农业监测与智能调控系统的设计。
系统设计的要点是基于物联网的农业监测与智能调控系统能够实现对农田环境参数的实时监测与数据分析，根据数据分析结果进行智能调控，从而提高农业生产效率和产品质量。
系统的设计需要考虑以下几个方面：首先，系统需要具备实时、准确、全面的监测能力。
可以利用传感器网络实现对农田土壤湿度、温度、光照、风速等环境参数的实时监测。
通过合理布局传感器节点，覆盖整个农田区域，确保监测的全面性和准确性。
其次，系统需要具备数据分析和预测能力。
通过对监测到的环境参数数据进行分析和挖掘，可以提取出农作物的生长规律和需求模式。
同时，通过数据建模和算法预测，可以对未来的环境变化进行预测，为农业生产提供决策支持。
再次，系统需要具备智能调控能力。
通过控制器和执行器，根据数据分析和预测结果，对灌溉、施肥、病虫害防控等进行智能调控。
例如，在土壤湿度低于一定阈值时，自动开启灌溉系统进行水分补充；在温度过高时，启动通风系统进行散热调节。
智能调控能够减少人工干预，提高农业生产的自动化程度和效率。
关键技术是实现基于物联网的农业监测与智能调控系统的关键。
其中，传感器技术是首要关注的技术之一。
传感器是系统获取农田环境参数数据的重要设备，可以选择温度传感器、湿度传感器、光照传感器等针对不同环境参数的传感器，确保系统对农田环境参数进行全面的监测。
网络通信技术是另一个重要的关键技术。
物联网的核心就是将不同的设备通过网络连接起来，实现数据的传输和共享。
农业监测与智能调控系统需要采用合适的通信协议和网络架构，确保设备之间的高效通信和数据的安全可靠。
基于物联网的智能农林监测系统设计
基于物联网的智能农林监测系统设计随着科技的不断发展，物联网在农林业中的应用日益广泛。
基于物联网的智能农林监测系统是一种利用现代计算机、云计算、传感器等技术手段，实现对农林环境信息的实时监测与数据分析的系统。
本文将介绍基于物联网的智能农林监测系统的设计思路与关键技术，希望能给读者带来一些启发。
一、系统设计思路基于物联网的智能农林监测系统主要由以下几个部分组成：传感器节点、数据采集与传输、云平台与数据存储、数据分析与可视化展示。
传感器节点：传感器节点是系统的基础，通过安装在农林区域的传感器，对环境参数如土壤湿度、温度、湿度、气象信息等进行监测。
传感器节点常采用无线通信方式与数据采集与传输模块进行数据交互。
数据采集与传输：传感器采集到的数据通过数据采集与传输模块进行处理和传输。
数据采集模块根据传感器的类型和数据格式进行过滤和解析，然后传输给数据传输模块。
数据传输模块通过无线通信技术（如Wi-Fi、NB-IoT等）将数据传输到云平台。
云平台与数据存储：云平台是系统的核心部分，用于接收传感器发送的数据并进行存储和处理。
云平台通过分布式计算和存储技术，实现对大量数据的高效处理和存储。
同时，云平台还可以提供数据安全、权限管理、远程控制等功能。
数据分析与可视化展示：云平台将存储的数据进行分析和处理，提取有用的信息，如农作物生长情况、病虫害预警、灌溉需求等。
同时，系统还可以将处理后的数据通过可视化界面以图表、地图等形式展示给用户，方便用户进行决策和管理。
二、关键技术1. 传感器技术：传感器是系统的基础，需要选择适合农林监测的传感器，如土壤湿度传感器、温湿度传感器、光照传感器、气象传感器等。
同时，还需要考虑传感器的安装位置、采样频率等因素。
2. 无线通信技术：传感器节点与数据采集与传输模块之间需要进行无线通信，可选用Wi-Fi、NB-IoT、LoRa等技术。
在选择通信技术时需要考虑通信距离、功耗、传输速度等因素。
3. 云计算与大数据技术：云平台需要具备大数据存储和处理的能力，可采用分布式计算和存储技术，如Hadoop、Spark 等。
基于物联网的智能农业优化调控与资源管理系统设计
基于物联网的智能农业优化调控与资源管理系统设计随着科技的发展，物联网技术在农业领域的应用越来越广泛。
基于物联网的智能农业优化调控与资源管理系统设计，通过集成感知设备、数据分析与处理技术和智能决策算法，能够实现对农业生产过程的全面监测、精确调控和资源的高效管理，提高农业生产效益与可持续发展。
一、系统整体架构设计基于物联网的智能农业优化调控与资源管理系统设计，应包括物理层、感知层、网络层、应用层和决策层，保证系统的可靠性与高效性。
1. 物理层：建立物理基础设施，包括传感器、执行器、通信设备等，用于实时监测农田环境、作物生长情况，并与其他层进行信息交换。
2. 感知层：通过传感器收集农田环境的温度、湿度、光照等数据，以及作物的生长状况，将数据上传至网络层进行处理与分析。
3. 网络层：负责数据的传输与处理，建立农田区域的信息传输通道，实现数据的高效、稳定地传输。
同时，保障系统的网络安全性，防止数据泄露和黑客攻击。
4. 应用层：基于收集到的农田环境和作物生长数据，利用数据处理和分析技术，提供农业决策支持，如灌溉、施肥、病虫害预警等。
同时，提供农民与农业专家之间的信息交流与共享平台。
5. 决策层：基于农田环境和作物生长数据，运用智能算法、模型和规则，进行农业生产过程的优化调控和资源管理，提供最佳的农业决策方案。
决策结果将通过应用层传达给农民，供其参考与操作。
二、关键技术应用1. 传感器技术：应用各种类型的传感器设备，实现对农田环境和作物生长情况的实时监测，收集温度、湿度、光照等数据。
2. 数据处理与分析技术：利用数据处理和分析技术，对收集到的数据进行整理、统计和分析，提取有价值的信息，并提供农民与专家决策支持。
3. 通信技术：建立农田区域的信息传输通道，通过网络传输数据，保障数据的高效、稳定和安全传输。
4. 智能算法与决策模型：利用智能算法和决策模型，对农田环境和作物生长数据进行处理和分析，提供最佳的农业决策方案。
基于物联网的农业环境监测与智能农场管理系统设计
基于物联网的农业环境监测与智能农场管理系统设计随着现代农业的发展，物联网技术在农业领域的应用变得越来越普遍。
基于物联网的农业环境监测与智能农场管理系统设计，正成为提高农业生产效率和质量的一种重要方式。
本文将介绍这个系统的设计原理、功能和实施步骤。
设计原理：基于物联网的农业环境监测与智能农场管理系统的设计原理是通过传感器和节点设备，实时收集农场内外各种环境参数的数据，然后将这些数据通过网络传输到云端服务器。
在服务器端，数据经过处理和分析，反馈给农场管理者，帮助他们实现对农场环境的监测、预警和控制。
功能设计：系统具备多个功能模块，包括环境数据采集、数据传输、数据处理、数据分析和远程控制等。
环境数据采集模块负责安装传感器和节点设备，收集农场环境的温度、湿度、光照等参数数据。
数据传输模块将采集到的数据通过网络传输到云端服务器，确保数据的实时性和准确性。
数据处理模块对传输过来的数据进行预处理，去除噪声和异常数据，以保证分析的准确性。
数据分析模块利用机器学习和人工智能算法，对大量的农场环境数据进行分析，提取规律和模式，为农场管理者提供决策依据。
远程控制模块允许农场管理者远程控制农场设备，例如灌溉系统、温室通风系统等，以实现智能化的农场管理。
系统实施步骤：系统的实施分为以下几个步骤。
首先，确定农场的环境监测需求和管理目标，明确系统要监测的参数和数据处理和分析的要求。
其次，选择合适的传感器和节点设备，安装在农场的关键位置，保证准确采集各种环境参数。
第三，建立网络通信和数据传输系统，确保数据的实时传输和安全性。
第四，在云端服务器上搭建数据处理和分析平台，借助先进的算法和技术，实现对大量数据的处理和分析。
最后，设计远程控制界面，方便农场管理者对农场设备进行远程控制和监控。
该系统的设计将大大提高农业生产的效率和质量。
首先，通过实时监测，可以及时发现农场环境中的异常情况，如温度过高或湿度过低，避免病虫害等问题的发生。
其次，通过数据分析，可以为农场的生产计划和决策提供科学依据，提高农业生产的精确性。
智能农业物联网系统的设计与实现基于Arduino和Python
智能农业物联网系统的设计与实现基于Arduino和Python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，受到了越来越多人的关注。
智能农业物联网系统的设计与实现成为了当前研究的热点之一。
本文将介绍基于Arduino和Python的智能农业物联网系统的设计与实现过程。
二、智能农业物联网系统概述智能农业物联网系统是利用物联网技术，将传感器、执行器、通信设备等设备连接到互联网上，实现对农业生产环境进行实时监测、控制和管理的系统。
通过智能农业物联网系统，农民可以远程监控农田的温度、湿度、光照等环境参数，及时调整灌溉、施肥等措施，提高农作物的产量和质量。
三、硬件设计1. 传感器模块在智能农业物联网系统中，传感器模块起着收集环境参数数据的重要作用。
我们可以选择适合农业环境的温湿度传感器、光照传感器等传感器，并通过Arduino将这些传感器连接到系统中。
2. 执行器模块执行器模块用于根据采集到的数据进行相应的控制操作，比如控制灌溉系统、温室通风系统等。
通过Arduino可以实现对执行器模块的控制。
3. 通信模块通信模块用于将采集到的数据上传到云端服务器，并接收远程指令进行控制。
我们可以选择WiFi模块或者LoRa模块等通信模块，实现智能农业物联网系统与互联网的连接。
四、软件设计1. Arduino程序设计在Arduino中编写程序，实现对传感器数据的采集和对执行器的控制。
通过Arduino IDE编写程序，并将程序上传到Arduino板上运行。
示例代码star：编程语言：arduino// Arduino程序示例void setup() {// 初始化传感器模块}void loop() {// 读取传感器数据// 处理数据// 控制执行器}示例代码end2. Python程序设计在云端服务器上编写Python程序，用于接收Arduino上传的数据并进行存储和分析。
同时，Python程序也可以向Arduino发送控制指令，实现远程控制功能。
农业物联网环境下的智能农田管理系统设计与实现
农业物联网环境下的智能农田管理系统设计与实现随着科技的迅猛发展，农业领域也开始逐渐应用物联网技术，通过智能农田管理系统实现农田环境的监测和农作物的精细管理。
本文将探讨农业物联网环境下智能农田管理系统的设计与实现。
一、引言农业物联网是指通过将传感器、信息通信技术和云计算等技术应用于农业生产过程中，实现对土壤环境、气候条件、农作物生长等多个维度的实时监测和远程控制。
智能农田管理系统是农业物联网的基础，为农民提供科学决策的依据，提高农田利用率和农作物产量。
二、智能农田管理系统的功能1. 环境监测：通过布设在农田中的传感器，监测土壤湿度、温度、酸碱度以及大气温湿度、日照等气象条件，实时采集数据并上传至云端服务器。
2. 农作物生长监测：通过图像识别技术，对农田中的作物进行图像分析，识别病虫害并进行预警；利用影像处理技术，提取农田中作物的生长信息，如叶片面积、植株高度等，为农民提供作物健康状况的评估和管理建议。
3. 水肥管理：根据土壤湿度传感器的数据，实现对农田中灌溉系统的自动调控，精确控制灌溉量，避免浪费水资源。
同时，通过监测土壤中的氮、磷、钾等养分含量，为农民提供科学施肥建议，降低肥料的使用量。
4. 预警与决策支持：系统利用数据分析和机器学习算法，能够预测农田中可能出现的问题，如病虫害的爆发、干旱等，提前进行预警并提供相应的决策支持，帮助农民采取应对措施，减少损失。
三、智能农田管理系统的实现智能农田管理系统的实现离不开物联网技术、云计算和大数据分析技术等。
1. 传感器和数据采集：选择适合农业环境的传感器，如土壤湿度传感器、温湿度传感器、光照传感器等，将传感器布设在农田中，实时采集环境数据并传输至云端服务器。
2. 云端服务器和大数据分析：将采集到的环境数据存储于云端服务器，并利用大数据分析技术对数据进行处理和分析，提取有用信息，并生成精准的决策支持。
3. 决策支持系统：根据分析结果，结合农业专家的经验，设计决策支持系统，为农民提供科学的农田管理建议，如灌溉量调控、农药使用和肥料施用建议等。
基于物联网的农田无人机自主作业系统设计与实现
基于物联网的农田无人机自主作业系统设计与实现随着物联网技术的发展和应用，农业领域也迎来了新的变革。
基于物联网的农田无人机自主作业系统的设计与实现，正是为了提高农田作业效率、减少劳动力成本和资源浪费而发展起来的一项重要技术。
农田无人机自主作业系统的设计与实现，主要包括传感器与数据采集、决策与控制、通信与协调等几个关键步骤。
首先，传感器与数据采集模块是整个系统的基础。
通过在农田无人机上搭载各种传感器，如图像传感器、气象传感器、土壤湿度传感器等，可以实时采集到农田中的各种数据。
这些数据包括农作物的生长情况、土壤湿度、气象条件等。
农田无人机通过载荷传感器可以实时获取农田环境数据，并将这些数据传输给决策与控制模块进行处理。
其次，决策与控制模块是农田无人机自主作业系统的核心。
在该模块中，基于前期采集的农田数据和预设的作业任务，系统通过机器学习算法和决策树模型进行分析和决策。
例如，在发现土壤湿度不足的情况下，农田无人机可以自主决策是否需要进行灌溉作业，并根据决策结果自主调整飞行路径和作业参数。
农田无人机还可以通过图像识别技术对农作物的生长情况进行监测，及时发现病虫害并采取相应的作业措施。
决策与控制模块的设计和算法优化，直接影响到整个系统的作业效果和决策准确性。
此外，通信与协调模块在农田无人机自主作业系统中也具有重要作用。
通过物联网技术和无人机之间的通信，系统可以实现无人机之间的协同作业和任务分发。
例如，当农田无人机需要进行大面积喷洒农药的作业时，通信与协调模块可以将任务分发给多架无人机同时执行，以提高作业效率。
此外，该模块还可以与农田管理平台进行通信，将农田作业数据上传到云端进行存储和分析，为农业管理提供决策支持。
设计与实现基于物联网的农田无人机自主作业系统时，还需要考虑系统的安全性和可靠性。
农田无人机需要具备自主避障、自主着陆、自适应飞行等功能，以确保在复杂的农田环境中能够安全、稳定地进行作业。
同时，系统还需要具备故障检测和容错机制，避免单点故障导致整个系统失效。
基于物联网的智能农业系统设计
20166年年44月月030日摘要由于现代农业管理中农田的种植范围大监控点设置多布线复杂等为此我们基于物联网技术对于当前的农业管理系统进行优化研究开发了基于物联网技术的职能农业系统并能够实现对管理区域内的农作物的土壤环境灾情预报灌溉控制温度控制在内的多项职能化的农业管理系统
课程设计报告
（物联网技术与应用）
（二）传感网技术。大规模无线传感网络技术、传感器及其智能处理技术的 结合便是传感网技术。由于是一种检测装置，传感器能够感受到被测量的信息， 并能将检测到的信息，按一定变换规律变换成电信号或其他所需形式的信息输出， 以满足信息的存储、传输、显示、记录、处理等要求。实现自动控制与自动检测 的首要环节是传感器，在实际应用中，传感器相当于人的“感觉器官。”新型技 术的低能耗、小型化、可移动、低成本有点可以满足物联网的“物-物”相联需 要，无线传感网能够在满足上述需要的前提下，提供具有自动修复功能和自动组 网的网状网络，使无线网络具有初步的智慧功能。伴随着新技术革命的到来，全 球已进入全新的信息化时代。在实际应用时，首先应解决的是如何获取准确可信 的信息的问题，而在利用信息的过程中，传感器具有非常突出的地位，这是由于 传感器是获取生产和自然领域中信息的手段和主要途径。
关键词：农业系统；物联网；系统设计
基于物联网监控的智能驱鸟器设计
基于物联网监控的智能驱鸟器设计
丁宇浩;李栋;温权龙;管子虞;高强;谷海清
【期刊名称】《实验室研究与探索》
【年(卷),期】2022(41)3
【摘要】在输电线路上,鸟害已成为仅次于雷击灾害的输电线路故障原因,如何高效利用驱鸟器驱鸟是急需解决的问题。
为此开发了可实时监测驱鸟器工作环境和工作状态,并可遥控的智能驱鸟设备。
采用嵌入式系统为核心,结合传感器和物联网技术,根据不同工作环境的特点,搭载不同的驱鸟模块,由统一的上位机控制,构建区域化驱鸟网络。
智能驱鸟器采用20~25kHz变频声波和闪烁的LED进行驱鸟,工作半径12~15m。
经现场试验,智能驱鸟器具有能耗低,灵敏度高,驱离成功率高的特性,具有较广泛的应用前景。
【总页数】6页(P116-120)
【作者】丁宇浩;李栋;温权龙;管子虞;高强;谷海清
【作者单位】天津理工大学电气工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP23
【相关文献】
1.基于物联网的农田智能驱鸟系统的设计
2.基于多普勒检测技术的智能驱鸟器设计与应用
3.一种基于农业生产的太阳能智能驱鸟器设计
4.基于传感器技术和物联网
技术的铁路智能驱鸟器的研究5.基于传感器技术和物联网技术的铁路智能驱鸟器的研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于物联网技术的分布式自适应驱鸟装置的研制
基于物联网技术的分布式自适应驱鸟装置的研制
吴雯
【期刊名称】《农村电气化》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】为防止因鸟害导致设备跳闸事件影响电网安全,多数变电站配备有驱鸟装备。
但目前的驱鸟装置存在智能化水平低、模式单一、鸟类易产生适应性、损坏后难以察觉等问题,使得驱鸟效果不佳。
为此研制了一种新型智能驱鸟装置,该装置利用物联网技术分布式布置驱鸟单元,实现驱鸟范围在变电站内全域覆盖的同时,方便人员实时获取驱鸟单元的运行状况。
该装置可对鸟类主动探测,并采用多种强度可调的驱鸟模式自适应驱赶鸟类,从而有效提高驱鸟成功率,保护电网安全稳定运行。
【总页数】4页(P56-59)
【作者】吴雯
【作者单位】国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM924.07
【相关文献】
1.基于无线通讯的铁路接触网分布式驱鸟系统研制
2.基于输电线路的综合驱鸟装置设计与研制
3.基于物联网技术的站外型分布式选线装置的研制
4.基于多种驱鸟方式的铁路供电驱鸟装置的研究
5.基于物联网技术的输电线路智慧驱鸟系统设计
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于物联网的农田智能驱鸟系统的设计
陈鹏
【摘要】分析了当前农田驱鸟器技术存在着智能化程度和集成度不够,处于单独作业模式的问题,设计了基于物联网技术的智能化驱鸟系统.并阐述了系统的整体设计
方案、软硬件设计方案和系统的控制软件功能.系统采用网络化控制,具有可靠性好、智能化的特点,实现了农田驱鸟防害作业的自动化.
【期刊名称】《兰州石化职业技术学院学报》
【年(卷),期】2018(018)001
【总页数】3页(P24-26)
【关键词】智能驱鸟器;物联网技术;Ardunio;无线通信
【作者】陈鹏
【作者单位】兰州石化职业技术学院电子电气工程学院,甘肃兰州730060
【正文语种】中文
【中图分类】S441
随着现代农业种植的规模化发展，鸟类对农田作物的危害已经成为让农户们比较烦心的重要问题。
鸟类对农作物的影响不仅是对其产量和质量的影响，而且会导致一些传播病的间接性感染，使农作物发生病变，从而使得农作物的质量受到严重影响。
据北京果树产业协会提供的数据，全市果品每年因为鸟害造成的损失达到4000～8000万kg。
而其他水果种植主产区的调查数据显示，鸟类啄食导致果园产量的
损失达10%～15%，个别地区达30%[1]。
传统情况下，针对该问题，农民们采取的是果穗套袋、架设防鸟网、恐吓性驱逐、化学防治、培育抗鸟害品种等方法进行驱鸟作业。
这些方法或多或少都存在着如成本过高、效果不显著、损害农产品品质、破坏生态环境等问题。
因此，寻找一种实用且环保绿色的驱鸟方法，已成为当前农业种植上一个亟待解决的问题。
目前国内外针对鸟类对农作物的侵害问题，所采用的主要防治方法有：对鸟类听觉、视觉、味觉以及三种方式相结合的液化气炮、语音、超声波、激光、象形物、飞击式和电子炮等复合式的驱鸟器。
这些驱鸟器都有各自的缺点存在，比如液化气炮驱鸟器再驱鸟时采用间歇爆破声，需要更换液化瓶，而且不方便、不环保。
目前研发的智能语音驱鸟器都采用以一定的时间间隔不断的播放语音，存在有鸟入侵时驱鸟器并没有工作的情况。
超声波作为一种新型的驱鸟技术，在民航、电力系统以及农业领域得到了普遍的应用，然而超声波频率固定，易让鸟类产生适应性；激光束和电子炮驱鸟器利，在长时间使用时都同样易使得鸟类产生适应性，驱鸟效果大大减弱；味觉式的驱鸟器大多数采用化学制剂水驱鸟，但喷出的化学剂会造成在农作物上的残留[2-4]。
如今已有一些新型的智能驱鸟器问世，这些智能语音驱鸟器采用
红外探测器或多普勒雷达识别鸟类入侵，实现了自动驱赶，但检测范围是有限以及成本较高等缺点制约着其性能，且不适用于大面积农田驱鸟[5-6]。
针对现有驱鸟器存在的以上问题，并结合农田种植业中对于驱赶鸟类入侵的实际需求，本文研究设计了一套太阳能光伏电池板供电，利用多普勒雷达传感器和图像传感器实现农田鸟害侵入的自动检测。
从而根据具体检测情况实现应用变频超声波与语音播放相结合来播放驱鸟声音实现驱鸟的智能化驱鸟装置。
该装置可以根据农田面积进行合理布局，并实现动态组网，实现一对多的控制，达到农田驱鸟的全覆盖，无禁区。
1 系统总体架构设计
系统采用一对多的控制方式，根据农田的面积可以实现控制多个驱鸟器的分布式布局。
每个驱鸟器都可以上传信息到控制终端，控制终端可以实现对不同编号驱鸟器的控制和监测。
本系统中的控制终端既可以是PC平台也可以智能手机，方便农户实现移动式监控。
系统的总体架构如图1所示。
图1 系统总体结构图
1)单个驱鸟器装置可以根据农田面积布局在实际的农田中。
2)在监控中心通过监控终端实现对农田中驱鸟器的控制和农田环境的监测，也可以通过智能手机实现便携式移动监控。
3)驱鸟器可以实现自动组网设置。
4)通过控制终端实现一对多的控制模式。
2 驱鸟器的设计
该驱鸟器装置可以实现农田环境信息的多功能实时监测，如土壤温湿度、农田环境图像信息传输、鸟类飞入的主动检测等。
当正常工作时，驱鸟器装置会不断的通过图像传感器和土壤温湿度传感器把农田环境信息的传输到控制终端。
而当有鸟类入侵时，驱鸟器装置不仅实现环境信息的传输而且可以驱动扩音器播放存储于语音芯片的鸟害语音和变频超声波，实现鸟类的驱赶。
该驱鸟器的声音不断交替变化，不再是单一化声源从而降低鸟类的适应性，达到了最佳驱鸟的目的。
驱鸟器装置功能设计如图2所示。
图2 驱鸟器装置功能图
1)电源模块：采用太阳能电池板和蓄电池供电，适用于野外田地的长时间工作。
2)采用多普勒雷达传感器实现对鸟类进行实时监测，当鸟飞入传感器有效探测范围内时，驱鸟器进入工作模式。
传感器有效探测距离超过9m，空间全方位探测，受天气影响小。
3)图像传感器实现对农田作物等生长环境的实时监测，并且根据终端的入侵检测算
法实现鸟害入侵的检测和驱鸟。
4)运用超声波和语音结合驱鸟，通过随机播放驱鸟语音、随机变换超声波频率降低鸟类的适应性；并通过扩音器实现语音的放大。
5)无线模块利3G/4G网络实现驱鸟器装置检测信息传输到控制终端和控制终端信息到驱鸟器的传输。
3 控制软件设计
3.1 驱鸟器装置控制系统设计
图3是驱鸟器控制系统程序流程图。
整个系统通过调用子程序和接受中断服务来完成工作。
系统启动后，无驱赶任务时，先初始化各个硬件模块，并使系统进入低功耗休眠模式．当红外探测模块检测到有鸟进入时，输出一个高电平，作为中断信号唤醒微控制器，并开始工作，进而驱动超声波模块及数码语音模块工作，当判断驱鸟成功，系统在延时工作5秒后关闭超声波模块和数码语音模块，并使系统进入低功耗模式；若不成功则继续执行驱鸟动作，直到检测到鸟类已经离开为止。
图3 驱鸟器系统流程图
3.2 系统控制终端设计
控制终端主要实现对农田多个驱鸟器的分布式控制。
该驱鸟器的控制终端主要实现以下功能，如图4所示。
图4 控制终端系统功能图
1)图像信息：可以动态实时的监测驱鸟器装置通过图像传感器上传上来的农作物环境信息，并通过图像入侵检测算法实现对鸟害的入侵检测，一旦有鸟类进去设定的检测范围，控制终端会根据检测信息下发送启动驱鸟命令到相对应编号的驱鸟器，进行驱鸟。
实现了双重控制，增加了系统的可靠性。
2)环境参数信息：查看农田的土壤温湿度信息，供农户进行参考。
控制命令下传：如果驱鸟器装置出现故障不能实现驱鸟时，可以通过设置控制命令下发到驱鸟器装
置实现驱鸟控制。
3)组网设置：根据农田布局的驱鸟器数量进行动态组网设置，实现驱鸟器互相之间的信息传递和信息上传。
4)优化布局方案：系统开发了基于遗传算法的布局优化方案，通过农田面积大小实现一个驱鸟器数量和在田地布局的最优方案供农户选择。
4 结束语
整套系统通过无网络化控制实现了一对多的控制，自动化程度较高。
其中驱鸟器装置由太阳能电池板和蓄电池供电，实现了对鸟类入侵的实时自动化检测和驱离。
采用变频超声波和语音相结合的方式综合驱鸟，使鸟类不易产生适应性。
该驱鸟器装置适用于野外长时间工作，成本较低，性能可靠，使用维护方便，能够满足农田实时驱鸟的需求。
参考文献：
[1] 张驰,李光林，等.农田智能驱鸟器设计与试验[J].西南师范大学学报, 2016,41(5):81-87.
[2] 胡灿实,李海洋,等.不同驱鸟情景模式对果园害鸟行为的影响[J].生态学杂
志,2012,31(9):236-237.
[3] 明莉,胡伟.物理驱鸟技术概况[J].农业工程,2013,3(S1):26-28．
[4] 丁月明,高超飞，等.一种基于单片机的新型智能语音驱鸟器[J].价值工
程,2012(25):206-207．
[5] 田治富,叶明树，等.智能超声波驱鸟装置的设计与实现[J].电力电子技术,2011，45(4):106-108．
[6] 李坤,李成攻.基于多普勒检测技术的智能驱鸟器[J].电子技术，2012(4):35-37．。