设施农业物联网数据采集指南2020版
农业物联网平台基础数据采集规范
农业物联网平台基础数据采集规范1 范围本标准规定了XX省农业物联网平台基础数据的采集要求，包括数据采集方式、采集过程、采集内容等要求。
本标准适用于XX省农业物联网平台XX作物基础数据的采集。
2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB 3100—1993 国际单位制及其应用3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
农业物联网平台包含前端数据采集设备（如温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光照度传感器等）和控制设备，具有挖掘分析、监测预警、技术指导、智能管理、咨询服务等各种应用系统，实现指挥调度、会商决策、应急处理等功能的软硬件系统的统称，以达到增产、改善农产品品质、调节生长周期、提高经济效益等目的。
监测点采集农作物及相关数据的区域或场所，也称为采集点。
直播电商平台为直播电商提供服务的各类平台，包括互联网直播服务平台、互联网音视频服务平台、电子商务平台等。
XX种植将农作物种植在自然的田（地）块中，进行常规管理并获取农产品的生产过程。
物联网网关实现采集网络、控制网络等不同类型感知网络的协议转换，同时实现感知网络和服务器之间的转换设备。
控制设备基于物联网技术，对采集点的相关执行设备运行状况进行自动获取，并作出相应操作指令的控制器。
采集中间件运行在服务器端的中间层软件，负责对来自采集设备的数据进行过滤、清洗和转发。
控制中间件运行在服务器端的中间层软件，负责对来自控制设备的数据进行过滤、清洗和转发。
4 采集方式分类农业物联网平台基础数据采集方式分为自动采集和人工采集两种。
自动采集通过安装在农业物联网监测点的采集设备和控制设备进行的数据采集方式。
人工采集信息采集人员在监测点获取信息，手工填写数据报表的数据采集方式。
5 采集过程自动采集过程自动采集过程应注意监测点网络传输信号的稳定性，稳定性较高的监测点可采用实时采集传输，稳定性较低的监测点可利用自组网技术，采用物联网网关作为汇聚节点，实时接收采集设备或控制设备的采集信息并传输至汇聚节点，由汇聚节点自动上传至服务器端，保证网络信号不稳定时的采集数据完整性。
农业行业农业物联网技术手册
农业行业农业物联网技术手册一、引言随着科技的发展和智能化时代的到来，农业行业也在不断引入新的技术手段来提升生产效率和农产品质量。
其中，农业物联网技术成为了农业行业中的重要一环。
本手册将详细介绍农业物联网技术及其应用，以帮助读者全面了解该技术的优势、原理和操作方法。
二、农业物联网技术概述农业物联网技术是将传感器、无线通信、云计算等技术与农业生产相结合，在农田、温室、养殖场等农业环境中实现设备互联、数据共享和智能化管理。
通过收集和分析农业领域相关数据，农业物联网可以优化农业生产流程，提高农产品产量和质量，并降低生产成本。
三、农业物联网技术应用场景1. 农作物监测与管理农业物联网可以通过传感器实时监测土壤湿度、温度、光照等关键环境参数，以及作物生长状态和病虫害情况。
通过远程控制系统，农民可以实时掌握农作物生长状况，及时采取措施来保障作物的健康生长。
2. 养殖管理在养殖行业，农业物联网技术可以监测水质、温度、饲料消耗等关键指标，并在相关参数出现异常时发出警报。
农民可以通过手机等设备实时监控养殖环境，方便管理和保障动物健康。
3. 智能灌溉系统农作物的灌溉是农业生产中不可或缺的环节。
农业物联网技术可以通过传感器实时监测土壤湿度，根据需求自动调节灌溉系统的水量，实现精准灌溉。
这不仅节约了水资源，还提高了作物的水分利用率。
四、农业物联网技术的优势1. 实时监测和预警借助农业物联网技术，农民可以随时随地通过手机等设备实时监测农田或养殖场的情况，并在出现异常时及时采取措施进行预警，避免产生损失。
2. 智能化管理农业物联网技术可以通过自动化控制系统实现对农业生产过程的智能化管理，提高生产效率和质量，减少人力劳动。
3. 数据分析与决策支持农业物联网技术收集的大量数据可以经过分析和处理，为农民提供准确的决策支持。
通过对大数据的深度挖掘，农民可以了解作物的生长规律，并采取相应的措施优化生产。
五、农业物联网技术的挑战与前景尽管农业物联网技术在农业生产中具有广阔的应用前景，但也面临一些挑战。
物联网技术在设施农业中应用的调查研究
物联网技术在设施农业中应用的调查研究一、内容描述物联网技术在设施农业中的应用已经逐渐成为了一种趋势，通过使用各种传感器和设备，这些技术可以实时监测环境条件，如温度、湿度、土壤水分和营养状况等，从而帮助农民更好地管理作物。
此外物联网技术还可以提高农业生产效率，减少浪费并为农民提供更多的信息和数据支持。
例如一些智能灌溉系统可以根据作物的需求自动调整水流量和灌溉时间，从而避免了过度或不足的浇水。
另外一些智能肥料喷洒系统可以根据土壤的营养状况自动调整肥料浓度和喷洒时间，从而确保作物获得足够的养分。
物联网技术在设施农业中的应用前景广阔，有望为农民提供更加高效、精准、环保的农业生产方式。
A. 研究背景和意义随着科技的发展，物联网技术越来越成熟，已经广泛应用于各个领域。
在农业领域，设施农业作为一种新型的农业生产方式，通过先进的技术手段提高农业生产效率，降低生产成本，保障农产品的质量和安全。
因此研究物联网技术在设施农业中的应用具有重要的现实意义。
首先物联网技术可以提高设施农业的生产效率，通过实时监测环境参数，如温度、湿度、光照等，为农作物提供最佳的生长环境，从而提高产量。
此外物联网技术还可以实现对灌溉、施肥、病虫害防治等环节的智能化管理，减少人工干预，降低生产成本。
其次物联网技术可以提高设施农业的可持续发展能力，通过对土壤、水分、养分等资源的精确管理，有助于实现节水减肥、减少污染排放，提高资源利用率。
同时物联网技术还可以帮助农民及时发现并解决生产过程中的问题，提高抗风险能力。
物联网技术可以提高农产品的质量和安全性，通过实时监测农产品的生产过程，确保农产品符合相关标准和规定，提高消费者的信心。
此外物联网技术还可以帮助农民更好地了解市场需求，调整种植结构，提高农产品的市场竞争力。
物联网技术在设施农业中的应用具有重要的现实意义，通过研究和探讨物联网技术在设施农业中的运用，有助于推动设施农业的发展，提高农业生产效率，保障农产品的质量和安全，为我国农业的可持续发展做出贡献。
《物联网新型基础设施标准体系建设指南(2023版)》(征
物联网新型基础设施标准体系建设指南（2023版）（征求意见稿）2023年8月一、技术与产业发展现状 (1)二、总体要求 (1)（一）指导思想 (1)（二）基本原则 (2)（三）建设目标 (2)三、建设思路 (3)（一）物联网新型基础设施标准体系结构 (3)（二）物联网新型基础设施标准体系框架 (4)四、建设内容 (5)（一）基础标准 (5)（二）技术标准 (6)（三）建设运维标准 (8)（四）应用标准 (9)五、组织实施 (12)一、技术与产业发展现状物联网新型基础设施是以感知技术和网络通信技术为主要手段，实现人、机、物的泛在连接，提供信息感知、信息传输、信息处理等服务的基础设施，在推动数字经济发展、赋能传统产业转型升级等方面发挥着重要作用。
物联网新型基础设施的技术体系主要包括感知技术、网络与通信技术、数据处理技术等。
其中，感知技术包括传感器、条码识别、二维码识别、射频识别、音视频采集、高精度定位等技术，负责实现数据感知、采集和获取；网络与通信技术包括协议、接入、组网、融合等技术及设备，负责实现数据传输；数据处理技术包括信息模型、数据分析、数据存储与管理、数据融合、数据接口等技术，负责实现数据交换共享、信息协同。
同时，在实时业务、应用智能、数字化管理等需求带动下，催生出边缘计算、物联网操作系统、数字李生等关键技术，并与大数据、云计算、区块链、人工智能等融合发展，实现全面感知、泛在连接、安全可信、智能应用。
经过多年来快速发展，我国物联网产业已形成庞大市场规模，在技术创新突破、行业融合应用、产业生态培育等方面取得积极成效。
伴随新兴技术持续演进、行业应用融合发展，亟需完善物联网新型基础设施标准体系。
二、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大精神，深入落实《国家标准化发展纲要》，认真落实《新产业标准化领航工程实施方案（2023—2035年）》,加强物联网新型基础设施标准工作顶层设计，强化全产业链标准工作协同，统筹推进标准的研制、实施和国际化，支撑和引领物联网产业高质量发展。
农业行业物联网应用技术手册
农业行业物联网应用技术手册随着科技的飞速发展和应用，物联网技术越来越广泛地应用到各个行业当中。
其中，农业领域是一个非常重要的应用领域。
农业行业物联网技术不仅可以实现智能化管理，提高生产效率，更可以保障粮食安全，促进农业的可持续发展。
本文将为大家介绍农业行业物联网应用技术手册，帮助大家更好地了解和应用物联网技术于农业领域。
一、农业行业物联网技术概述物联网技术，简单地说就是让传感器、设备及云端等相互连接、相互通信，并最终协同达成业务目标的一种技术。
在农业领域，物联网技术可以帮助农民、农业企业进行实时监测和智能管理，从而优化作物生长和生产流程，提高作物品质和产量。
在农业行业的应用中，物联网技术主要涉及到三方面：1. 农业物联网感知层：通过安装传感器等智能设备对土壤、气象等环境因素进行实时监测、数据采集和传输，并将收集到的数据传递给物联网平台进行分析和处理，从而实现对农作物生长环境的监测和控制。
2. 农业物联网网络层：将农业感知设备与物联网平台连接在一起，搭建一个物联网基础架构，实现设备互联和数据共享，有效地提高数据传输的速度和可靠性。
3. 农业物联网应用层：实现农业的智能化管理，包括作物信息采集、数据存储、分析和处理等环节，通过数据挖掘等方法，优化作物的生产流程、防止病虫害等，从而实现提高效益的目的。
二、农业行业物联网应用技术手册1. 作物生长环境监测作物的生长环境对其生长发育和产量都有非常重要的影响，因此需要通过物联网技术对其进行实时监测和控制。
常见的监测指标包括土壤温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、氧气浓度等。
通过安装相应的传感器设备，可以实现实时采集这些指标，并将数据传输到物联网平台进行处理和分析。
2. 无人机农业农业生产中需要进行大面积的农田勘测、灾情调查等工作，传统的人力勘察工作效率低，成本高，普及不足等问题也不容忽视。
物联网技术应用于农业生产中的无人机，不仅创新了农业生产的技术手段与手段选择，更为高效、智能、方便和经济。
农业智能化管理技术指导书
农业智能化管理技术指导书第一章智能化管理概述 (2)1.1 农业智能化管理的发展趋势 (2)1.2 智能化管理技术的应用领域 (3)第二章智能感知技术 (4)2.1 智能传感器概述 (4)2.2 传感器类型与选择 (4)2.2.1 传感器类型 (4)2.2.2 传感器选择 (4)2.3 数据采集与处理 (5)2.3.1 数据采集 (5)2.3.2 数据处理 (5)第三章物联网技术在农业中的应用 (5)3.1 物联网技术概述 (5)3.2 农业物联网架构设计 (5)3.2.1 感知层 (5)3.2.2 传输层 (6)3.2.3 平台层 (6)3.2.4 应用层 (6)3.3 物联网技术在农业生产中的应用 (6)3.3.1 精准农业 (6)3.3.2 病虫害监测与防治 (6)3.3.3 农产品质量追溯 (6)3.3.4 农业生产管理 (6)3.3.5 农业服务与营销 (7)第四章农业大数据分析 (7)4.1 大数据分析概述 (7)4.2 农业大数据处理方法 (7)4.3 农业大数据应用案例分析 (7)第五章智能决策与优化技术 (8)5.1 智能决策概述 (8)5.2 决策模型与算法 (8)5.3 农业生产优化策略 (9)第六章智能控制系统 (9)6.1 智能控制系统概述 (9)6.2 控制策略与算法 (10)6.3 农业智能控制系统应用实例 (10)第七章农业无人机技术 (11)7.1 无人机概述 (11)7.2 无人机在农业中的应用 (11)7.2.1 农田监测 (11)7.2.2 植保作业 (11)7.2.3 农业遥感 (12)7.2.4 农业科研 (12)7.3 无人机技术发展前景 (12)7.3.1 无人机功能提升 (12)7.3.2 无人机智能化水平提高 (12)7.3.3 无人机产业链完善 (12)7.3.4 政策支持 (12)第八章农业技术 (12)8.1 农业概述 (12)8.2 农业类型与功能 (13)8.2.1 种植 (13)8.2.2 施肥 (13)8.2.3 灌溉 (13)8.2.4 收割 (13)8.2.5 农业监测 (13)8.3 农业应用案例 (13)8.3.1 蔬菜种植 (13)8.3.2 水稻收割 (13)8.3.3 果园喷洒 (13)8.3.4 农业监测 (13)第九章智能农业管理与服务平台 (14)9.1 智能农业管理平台概述 (14)9.2 平台架构与设计 (14)9.3 平台功能与应用 (14)9.3.1 数据监测与分析 (14)9.3.2 智能灌溉 (14)9.3.3 病虫害防治 (15)9.3.4 农业生产管理 (15)9.3.5 农业信息化服务 (15)9.3.6 远程监控与指挥 (15)9.3.7 农业大数据应用 (15)第十章农业智能化管理技术发展趋势 (15)10.1 技术创新趋势 (15)10.2 政策与市场环境 (15)10.3 智能化管理技术的未来展望 (16)第一章智能化管理概述1.1 农业智能化管理的发展趋势我国农业现代化的不断推进，农业智能化管理作为农业科技创新的重要方向，正逐渐成为农业发展新的增长点。
物联网技术在设施农业中的应用
14摘要：智慧农业发展中的设施农业是集云计算、传感器网络、物联网、工程与信息技术于一体的劳动密集型农业生产方式，其依托于传感节点（环境温湿度、土壤水分、CO 2、图像等）、无线通信网络，实现设施农业生产智能化管理。
该文分析了物联网技术在设施农业中的优势与技术应用，以提高设施农业单位产出率，进一步提高农业生产标准化、设施化、集约化、智慧化水平。
关键词：智慧；物联；技术；设施农业；应用1.3 规模化生产管理只有产业具有规模，才能实现收益增效。
设施农业结合当地环境与土地资源，因地制宜，合理布局，集成物联网信息化与机械化技术，转变传统农业栽培与管理模式，使田间管理化繁为简，耕整地环节以及打药（变量、对靶、静电喷雾）、施肥等环节均基本实现机械化或半机械化，环境监控系统自动化、智能化，解决劳动力的季节性不足。
2 智慧农业下物联网技术在设施农业中的应用2.1 安全追溯功能在物联网技术的加持下，RFID 系统由电子标签、阅读器、天线构成（图1），为非接触式的自动识别技术，把电子标签附在被识别物体的表面或内部，通过无线电讯号感知监测目标，然后通过阅读器识别和读取数据，准确记录和收集肥水、土壤、环境等数据，实现自动收集物体信息数据的功能，实现全供应链质量的可追溯性[1]。
同时农产品追溯系统是实现“从农田到餐桌”的全程可追溯的信息化管理，也是区域农产品质量安全信息的发布和查询平台，其遵循农产品“一物一码”，用户通过手机扫描二维码、条形码等查询方式，能准确了解农产品从生产、加工、物流、仓储、销售全程信息。
传统农业主要依靠人工个体的劳动力、畜力、机械等方式协同作业，耗时费力，无法形成规模化生产。
设施农业是中国智慧农业发展的基础，物联网在设施农业中应用，可以快速、精确、实时地获取农业生产数据，并通过后台处理中心分析后，利用信息感知、硬件装备等，自动调节室内光温条件，优化作物生长环境。
1 物联网技术应用优势1.1 节省人力设施农业生产中使用物联网与GPRS 技术，通过空气温湿度、光照度、降雨量、土壤温湿度、土壤pH 等传感器对设施农业中应用的卷帘机、喷滴灌管、换气扇、电动灌溉系统、暖风炉等设备进行识别、数据采集、传输以及管理，登录手机、PC 客户端即可实现远程操控。
现代农业物联网中的数据采集技术
现代农业物联网中的数据采集技术随着科技的发展，农业生产方式也在逐渐进步，从传统的手工耕作到现在机械化、智能化生产，现代化的农业生产方式越来越关注高效率、高品质以及绿色农业的发展方向。
其中，农业物联网的应用，使得数据采集技术得到了广泛应用，不仅提升了农业生产的效率，也能够帮助生产商实时了解农作物的状况，更好地制定生产计划和策略。
一、农业物联网数据采集技术的优势1.实时监测精度农业物联网数据采集技术可通过传感器等设备，及时对农田中的气温、湿度、光照、土壤实时参数等情况进行数据采集。
这些参数的实时监测，可以让农作物在不同情况下得到最佳的生长环境，进而提高农作物生长速度和产量，而且能够实时监测到植物在整个生长过程中的情况，从而准确地判断植物的各种生理特征，让生产商高效地制定生产计划和策略。
2.远程控制的可能性农业物联网数据采集技术的另一个好处是它可以远程控制农业生产，从而提高生产过程的效率。
例如，对于大型农场主，通过无人机等设备观察田地上的情况，不仅可以检测农作物的生长状态，还可以帮助他们监测温度和湿度，控制农作物的生长条件，并实时调整气象条件，以保证农作物的最佳生长环境。
3.精度的提升数据采集设备通过网络与云端相连，在整个生产过程中可以迅速准确地设置生长参数，例如水质、光道、肥料等，从而使农业生产的各种参数能够达到最佳的条件。
通过数据采集技术的优势，农作物的生长周期、生长质量和生产效率等方面得到了充分的提高。
二、农业物联网数据采集技术的应用农业物联网经过多年的努力，已经得到了广泛的应用。
其应用场景包括粮食种植、果蔬种植、养殖业等，其中有以下几个比较常见的应用场景：1.粮食种植粮食作物对生长环境的要求很高，气候、温度、湿度、日照等条件必须达到一定的标准，从而能够有效提高粮作物的生长速度和品质。
通过现代农业物联网技术，农业生产商可以通过传感器等设备细致地监测田地里的各种参数，从而做到精准的生长管理，提高生产效率。
农业物联网中的数据采集技术
农业物联网中的数据采集技术现代农业中物联网技术的应用已经越来越广泛，其中数据采集技术也成为关键的一环。
通过数据采集，农民和农业企业可以更深入地了解农作物的生长情况，优化农业生产流程，提高生产效率，降低成本。
本文将深入探讨农业物联网中的数据采集技术。
一、传感器技术在农业物联网中，传感器是收集数据的主要工具之一。
传感器是一种能够将某种物理量转换成电信号的装置。
在农业生产中，传感器能够监测土壤湿度、温度、光强等环境参数，还可以监测农作物的生长情况，如叶面积、叶绿素含量等指标。
传感器可以通过有线或无线方式将数据上传到云端，从而实现远程监控和数据分析。
传感器技术的一大优势是能够实时采集数据，及时反馈农作物的生长情况，帮助农民做出科学决策。
例如，在干旱地区，如果土壤湿度过低，传感器可以及时提醒农民增加灌溉量，防止作物遭受干旱的风险。
二、图像识别技术物联网技术也可以通过图像识别技术来采集数据。
图像识别是一种通过计算机视觉算法来自动识别和分析图像的技术。
在农业生产中，图像识别可以通过安装摄像头来检测农作物的生长状态，例如叶面积、叶片颜色等。
图像识别技术还可以帮助农民检测病虫害，提前预警病虫害的发生，从而采取措施控制病虫害的传播。
图像识别技术的优势是能够高效地识别和分析农作物的生长状态，减轻农民的劳动量，提高工作效率。
三、无人机技术近年来，无人机技术在农业领域的应用也越来越广泛。
无人机可以搭载多功能传感器，如高光谱传感器、红外传感器等，通过飞行收集农作物的生长数据。
无人机不受地形和天气的限制，可以在复杂环境下进行数据采集，帮助农民分析高精度的农业数据。
无人机技术的优势是可以采集广泛的数据，包括多光谱、高光谱和热成像，帮助农民更全面地了解农田的状况。
四、总结随着农业物联网技术的发展，数据采集技术对于农业生产的重要性也日益凸显。
传感器、图像识别和无人机技术等工具为农民提供了更多便捷的数据采集方式，帮助农民及时了解农作物的生长情况，提高生产效率，降低成本。
《基于物联网的设施农业温室大棚智能控制系统研究》范文
《基于物联网的设施农业温室大棚智能控制系统研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，物联网（IoT）技术已广泛应用于农业领域，特别是在设施农业中，其对于提高农业生产力、减少资源浪费以及提升农业管理效率起到了显著作用。
本篇论文旨在探讨基于物联网的设施农业温室大棚智能控制系统的研究与应用。
该系统通过对温室环境的实时监控和自动调控，为作物生长提供最佳的生态环境，从而提高作物的产量和质量。
二、物联网在设施农业中的应用物联网技术为设施农业提供了全新的发展思路。
通过物联网技术，我们可以实时监测温室内的环境参数，如温度、湿度、光照、CO2浓度等，并根据作物的生长需求进行自动调控。
此外，物联网技术还可以实现远程监控和智能控制，使农业生产者可以随时随地对温室环境进行管理和调整。
三、智能控制系统架构基于物联网的设施农业温室大棚智能控制系统主要包括硬件和软件两部分。
硬件部分包括传感器、执行器、控制器等，软件部分则包括数据采集、数据处理、决策控制等模块。
传感器负责实时采集温室内的环境参数，如温度、湿度、光照等。
执行器则根据控制器的指令对温室环境进行调控，如开启或关闭通风口、调节遮阳网等。
控制器是整个系统的核心，它通过接收传感器采集的数据，根据预设的算法对数据进行处理，然后根据处理结果发出控制指令给执行器。
四、系统功能与实现基于物联网的设施农业温室大棚智能控制系统具有以下功能：1. 环境监测：实时监测温室内的环境参数，如温度、湿度、光照等。
2. 自动调控：根据作物的生长需求和预设的算法，自动调节温室环境，为作物提供最佳的生态环境。
3. 远程监控：农业生产者可以通过手机、电脑等设备随时随地对温室环境进行远程监控。
4. 智能控制：系统可以根据实时的环境参数和作物的生长状态，自动做出决策并发出控制指令。
系统实现过程中，首先需要搭建物联网平台，包括传感器、执行器、控制器等硬件设备的选型与配置。
然后，需要开发相应的软件系统，包括数据采集、数据处理、决策控制等模块的实现。
农业物联网智能灌溉系统操作指南
农业物联网智能灌溉系统操作指南第一章概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 系统组成 (3)2.1 传感器模块 (3)2.2 数据采集与传输模块 (3)2.3 数据处理与分析模块 (3)2.4 控制模块 (4)2.5 用户界面 (4)2.6 灌溉设备 (4)2.7 通信网络 (4)2.8 电源系统 (4)第二章系统安装与调试 (4)2.1 硬件安装 (4)2.1.1 准备工作 (4)2.1.2 安装步骤 (4)2.2 软件配置 (5)2.2.1 系统软件安装 (5)2.2.2 参数设置 (5)2.2.3 系统调试 (5)2.3 系统调试 (5)2.3.1 传感器调试 (5)2.3.2 执行器调试 (5)2.3.3 通信设备调试 (5)2.3.4 监控中心调试 (6)2.3.5 系统整体调试 (6)第三章用户注册与登录 (6)3.1 用户注册 (6)3.1.1 注册流程 (6)3.1.2 注意事项 (6)3.2 用户登录 (6)3.2.1 登录流程 (6)3.2.2 注意事项 (6)3.3 用户权限管理 (6)3.3.1 权限等级 (7)3.3.2 权限分配 (7)3.3.3 权限变更 (7)3.3.4 注意事项 (7)第四章基础信息设置 (7)4.1 土地信息录入 (7)4.2 设备信息录入 (7)4.3 农作物信息录入 (8)第五章系统参数配置 (8)5.1 灌溉策略设置 (8)5.2 水源管理 (9)5.3 自动报警设置 (9)第六章数据监测与管理 (9)6.1 数据采集 (10)6.2 数据展示 (10)6.3 数据分析 (10)第七章灌溉操作与管理 (11)7.1 灌溉任务创建 (11)7.1.1 登录系统 (11)7.1.2 选择作物与地块 (11)7.1.3 设置灌溉参数 (11)7.1.4 提交灌溉任务 (11)7.2 灌溉任务执行 (11)7.2.1 系统自动执行 (11)7.2.2 手动调整 (12)7.3 灌溉任务监控 (12)7.3.1 实时监控 (12)7.3.2 异常处理 (12)7.3.3 灌溉效果评估 (12)第八章系统维护与升级 (12)8.1 硬件维护 (12)8.1.1 维护周期 (12)8.1.2 维护内容 (13)8.1.3 维护方法 (13)8.2 软件升级 (13)8.2.1 升级周期 (13)8.2.2 升级内容 (13)8.2.3 升级方法 (13)8.3 故障处理 (13)8.3.1 故障分类 (13)8.3.2 故障处理方法 (14)第九章安全与隐私 (14)9.1 数据安全 (14)9.1.1 数据加密 (14)9.1.2 数据备份 (14)9.1.3 数据访问权限控制 (14)9.2 用户隐私保护 (15)9.2.1 用户信息加密存储 (15)9.2.2 用户数据隔离 (15)9.2.3 用户隐私政策 (15)9.3 安全防护措施 (15)9.3.1 系统安全防护 (15)9.3.2 网络安全防护 (15)9.3.3 设备安全防护 (15)第十章常见问题与解答 (16)10.1 硬件问题 (16)10.1.1 传感器故障 (16)10.1.2 控制器无法启动 (16)10.1.3 灌溉设备损坏 (16)10.2 软件问题 (16)10.2.1 系统登录异常 (16)10.2.2 数据显示异常 (16)10.2.3 系统升级失败 (16)10.3 使用技巧 (17)10.3.1 合理设置灌溉策略 (17)10.3.2 定期检查设备运行状态 (17)10.3.3 数据分析与优化 (17)第一章概述1.1 系统简介农业物联网智能灌溉系统是集物联网、传感技术、自动控制技术及云计算等现代信息技术于一体的智能化农业管理系统。
农业物联网中的数据采集与处理技术
农业物联网中的数据采集与处理技术第一章：引言随着智能化、信息化时代的到来，物联网技术得到了广泛的应用和发展，物联网技术在农业领域的应用也日渐受到人们的关注。
农业物联网以传感器网络为基础，通过数据采集、传输、处理和决策，实现了对农业生产全过程的监测和管理，为农业的智慧化、现代化、精细化提供了技术支撑。
本文将从数据采集与处理技术方面进行探讨，分析农业物联网数据采集与处理技术的现状及存在的问题，并探讨未来发展方向和应用前景。
第二章：农业物联网数据采集技术农业物联网中的数据采集是指通过各种传感器、监测设备等手段获取农业生产中的各种数据，如气象、土壤、作物、畜牧等数据，对于提升农业生产管理的精准化、可视化和智能化具有重要意义。
常见的农业物联网数据采集设备包括以下几类：1.气象监测传感器气象监测传感器能够实时地获取温度、湿度、气压、风速等数据，并将其传输到数据处理中心。
这些数据可以帮助农民了解农田内外的气象情况，及时地制定农业生产计划和管理措施。
2.土壤监测传感器土壤监测传感器可以测量土壤的pH值、温度、湿度、电导率等数据，通过这些数据可以了解土壤的养分状况、酸碱度等情况，为农业生产提供基础数据和参考依据。
3.植物监测传感器植物监测传感器可以获取植物的生长情况，包括叶片温度、叶面积、光照强度等数据，这些数据可以帮助农民做出更加科学和精准的农业生产决策。
4.动物监测设备动物监测设备包括了动物身体各种数据的监测，例如身体温度、心率、体重等数据。
这些数据可以帮助农民了解动物的身体状况，及时地诊断和治疗疾病。
第三章：农业物联网数据处理技术数据采集是数据处理的基础，只有通过准确、可靠的数据采集，才能得到准确、可靠的数据处理结果。
数据采集的过程中，采集到的数据必须进行预处理，才能进行后续的数据分析和挖掘。
农业物联网数据处理技术包括以下几类：1.数据清洗数据清洗是指对数据进行筛选、清除、修正，使其符合数据处理的要求，例如去掉采集过程中出现的噪声或异常值，使数据更加准确可靠。
农村农业大数据设施建设的数据采集与分析方法
农村农业大数据设施建设的数据采集与分析方法随着信息技术的不断发展和普及，农业大数据在农村农业生产中的应用越来越普遍。
农业大数据设施建设是农村农业信息化的重要组成部分，它能够帮助农民提高生产效率、降低成本、优化资源配置，实现农业可持续发展。
而数据采集和分析是农业大数据设施建设的重要环节，下面将分十二个小节展开探讨。
一、现有数据采集方法目前，农村农业大数据设施建设中常用的数据采集方法包括传统的人工采集和现代化的传感器采集。
传统的人工采集方式效率较低，成本较高，容易受制于天气和人力资源等因素。
而现代化的传感器采集可以实现自动化、精准化的数据采集，提高采集效率和准确性。
二、传感器采集方法的优势传感器采集方法具有数据采集频率高、采集精确度高、无需人力干预等优势。
例如，农业气象站可以实时监测气象数据，土壤传感器可以实时监测土壤湿度、温度等数据，无人机可以实现空中航拍、影像识别等功能。
三、传感器采集方法的挑战尽管传感器采集方法具有诸多优势，但也存在一些挑战。
例如，传感器数据量大，对数据存储和处理能力有较高要求；传感器设备成本较高，需要在设施建设中投入较大的资金。
四、数据采集方法的选择在农村农业大数据设施建设中，应根据具体需求选择适合的数据采集方法。
对于需要高频率数据、对数据准确性要求较高的场景，可以选择传感器采集方法；对于数据需求较低、适合人工采集的场景，可以选择传统的人工采集方法。
五、数据采集设备的配置在数据采集设备的配置方面，应根据农业生产的特点和需求进行合理配置。
例如，在农村种植业中，可以配置农业气象站、土壤传感器、农田监测系统等设备；在畜牧业中，可以配置动物追踪传感器、饲料喂养系统等设备。
六、数据采集质量的保障为了保障数据采集的质量，应定期对数据采集设备进行维护和保养，确保设备的正常运行。
同时，应建立健全的数据采集管理制度，做好数据采集记录和数据备份工作，以免数据丢失。
七、数据采集过程的监控在数据采集过程中，应建立数据监控系统，对数据采集设备进行实时监测和管理。
物联网技术在智慧农业中的数据采集与监测技巧
物联网技术在智慧农业中的数据采集与监测技巧随着科技的不断发展和应用，物联网技术在智慧农业领域的应用越来越广泛。
物联网技术为农业生产提供了更加精细化、智能化的数据采集与监测手段，有效地提高了农业生产效率和农产品的质量。
本文将介绍物联网技术在智慧农业中的数据采集与监测技巧，并探讨其对智慧农业发展的影响。
一、无线传感器网络的应用无线传感器网络是物联网技术在智慧农业中数据采集与监测的重要手段之一。
通过将传感器节点布设在田间地头，实时感知空气温湿度、土壤湿度、气象条件等农业环境指标，将数据传输到网关设备，进而通过云平台进行分析和决策。
这样的实时数据采集和监测能够为农民提供有关温湿度、土壤湿度、气象情况的准确信息，帮助他们科学决策，合理利用资源，提高农业生产效益。
二、数据采集与监测的技巧1. 合理选取传感器节点：针对不同的农业环境和目标，选取合适的传感器节点进行部署。
例如，在果园中，可以选择温湿度传感器、光照传感器和土壤湿度传感器等，以便密切监测并及时调整果园的温湿度、光照和土壤湿度等因素。
2. 确保数据准确性：在数据采集过程中，要确保传感器节点的准确性和稳定性。
定期校验传感器的准确性，并定期更换电池以保证节点的正常工作。
另外，避免将传感器节点部署在易受干扰或受损的位置，以免影响数据的准确性。
3. 数据的实时传输与存储：对于采集到的数据，要及时传输到云平台进行分析和存储。
可以利用无线网络技术，将数据通过互联网传输到云平台，同时进行实时的数据存储和备份。
这样可以确保数据的及时性和安全性，并为农民提供及时的数据分析和决策支持。
4. 数据分析与挖掘：利用物联网技术采集的大量数据，可以通过数据分析和挖掘技术，提取有价值的信息和规律。
通过运用机器学习和人工智能等技术，可以对农业环境进行智能化的分析和预测，为农民提供精确的决策依据，提高农业生产效率。
三、物联网技术在智慧农业中的影响物联网技术的应用对智慧农业的发展产生了积极的影响。
《物联网大数据采集与处理》 教案 第1章 物联网与大数据简介
第一章物联网与大数据简介教案教学目标1. 了解物联网的基本概念、架构和行业应用。
2.掌握大数据的定义、特点及行业应用。
3.熟悉常用的开源工具及其在物联网与大数据领域的应用。
教学内容任务1.1认识物联网1.1.1物联网的定义•物联网的起源与发展•物联网在生活中的实例1.1.2物联网架构•感知层、网络层和应用层的功能与组成1.1. 3物联网的行业应用•工业、农业、家居等领域的物联网应用案例任务L2认识大数据1.2.1大数据的定义•大数据的来源与特征1.2.2大数据的特点• 4V （体量、速度、多样性和价值）的详解1.2. 3大数据技术的行业应用•金融、医疗、交通等领域的案例分享任务1. 3认识开源工具1.3. 1 NodeMCU•简介与使用场景1. 3. 2 Arduino IDE•安装与基本操作介绍1.3. 3 EMQ X Broker• MQTT协议与EMQ X的使用介绍1.3. 4 Hadoop•大数据处理的核心思想与架构1. 3. 5 Kafka∙流数据处理与Kafka的结合应用1.3.6 Flink•实时数据处理的优势与案例1.3. 7 Flask• Web开发框架的基本使用方法1.3.8 MySQL•关系型数据库管理系统的基础知识1.3. 9 ECharts•数据可视化库的功能与使用方法1.3. 10 Grafana•监控与告警平台的优势与配置方法1.3.11 VS Code•代码编辑器的基本功能与优化设置1.3.12 IntelliJ IDEA• JaVa集成开发环境的特点与操作指南1.3. 13 Maven•项目管理与依赖管理的最佳实践教学重点与难点：重点：物联网、大数据的基本概念及行业应用。
难点：大数据处理技术在实际问题中的应用，以及常用开源工具的掌握。
教具和多媒体资源：投影仪、教学PPT、物联网与大数据相关案例视频。
教学方法：激活学生的前知：回顾相关基础知识，如计算机网络、数据库等。
物联网感知与数据采集技术在智能农业中的应用研究
物联网感知与数据采集技术在智能农业中的应用研究智能农业是指利用现代科技手段，通过物联网感知与数据采集技术以及大数据、人工智能等技术，对农业生产进行智能化管理、优化决策和提高生产效率的一种农业生产模式。
物联网感知与数据采集技术在智能农业中发挥着重要作用，它能够实现对农田环境、作物生长状态等信息的实时监测与采集，并通过大数据和人工智能分析处理，为农业生产提供精确的决策支持。
本文将重点探讨物联网感知与数据采集技术在智能农业中的应用研究。
一、农田环境监测物联网感知技术可以实时监测和采集农田环境的温度、湿度、土壤湿度、光照强度等多个指标。
通过部署在农田中的感知设备，可以定期采集并传输这些数据到云平台进行分析处理。
农户可以通过手机或电脑，远程查看农田各个指标的实时值，以了解农田环境的状态。
这些数据可以为农户提供决策支持，比如合理安排灌溉、增加保温设施等措施，从而提高农作物的生产效率。
二、作物生长监测物联网感知技术还可以实现对作物生长状态的实时监测和采集。
通过在农田中部署传感器，可以采集作物生长过程中的关键指标，如作物的生长速度、叶片面积、叶绿素含量等。
这些数据可以与农田环境数据结合起来进行分析，帮助农户及时了解作物的生长状况和健康状态。
同时，可以与历史数据对比，预测作物的生长趋势，并提供作物的合理管理建议。
三、病虫害预警物联网感知技术在智能农业中还可以实现病虫害的预警和监测。
通过农田中部署的感知设备，可以实时监测农田中的病虫害情况，并将数据传输到云平台进行分析。
通过对病虫害指标的变化趋势分析，可以及早发现病虫害的发生，提前采取相应的防治措施，减少作物损失。
同时，通过大数据和人工智能算法的支持，可以建立病虫害的模型预测系统，提前预测病虫害发生的可能性和危害程度，提供合理的病虫害防治方案。
四、农产品溯源物联网感知与数据采集技术可以实现对农产品的全程监控，实现农产品的可追溯性。
通过在农田中部署感知设备，对农产品生产过程进行实时监测和采集数据。
物联网技术在智慧农场中的环境监测指南
物联网技术在智慧农场中的环境监测指南智慧农场是利用物联网技术实现农业生产智能化和信息化的一种先进农业生产模式。
在智慧农场中，环境监测是至关重要的一环，它可以帮助农民实时了解农田的环境状况，及时采取相应的措施来保护农作物的生长和发展。
本文将为您介绍物联网技术在智慧农场中的环境监测指南，旨在帮助农民充分利用物联网技术开展环境监测工作，提高农业生产的效益。
首先，物联网技术在智慧农场中的环境监测可以实现实时监测农田的土壤湿度、温度、pH值等参数。
通过安装传感器设备在农田中采集这些参数的数据，并通过物联网技术传输到数据中心，农民可以随时随地通过手机或电脑获取实时的环境数据。
这将帮助农民更好地了解土壤的湿度和温度，及时调整灌溉和施肥的量，提高作物的生长质量和产量。
其次，物联网技术还可以帮助农民实现精确的农药施放。
在智慧农场中，安装在农田中的传感器设备可以通过监测农田的昆虫、病虫害的数量和分布情况，通过物联网技术将这些信息传输到数据中心。
数据中心通过分析这些信息，可以为农民提供精确的农药施放建议。
农民可以根据建议将农药施放在受到病虫害威胁的区域，减少农药的使用量，提高农作物的品质，并使农业生产更加环保可持续。
另外，物联网技术在智慧农场中的环境监测还可以监测农田的气象信息。
安装在农田中的气象传感器可以实时监测和记录气温、湿度、降雨量等气象参数。
通过利用物联网技术将这些数据传输到数据中心，农民可以及时获取农田的气象信息。
这将帮助农民合理安排农事活动，并提前做好收获等准备工作，提高农业生产的效益。
此外，物联网技术还可以帮助农民监测农田的水质和空气质量。
在智慧农场中，通过安装水质和空气质量传感器，可以实时监测农田周围的水质和空气质量。
通过物联网技术将这些数据传输到数据中心，农民可以及时了解农田的水质和空气质量状况。
这将帮助农民及时调整灌溉水源和选择农作物种植品种，提高农作物的质量和产量。
最后，物联网技术在智慧农场中的环境监测还可以帮助农民实现农业生产过程的追溯和溯源。
设施农业物联网数据采集指南2020版
DB1301/T 331—2020设施农业物联网数据采集指南1范围本标准提出了石家庄市设施农业物联网数据采集中涉及的必要环节，给出了数据采集的建议。
本标准适用于农作物种植设施农业物联网数据采集工作，畜牧养殖物联网数据采集工作可参考本指南。
2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 51057 种植塑料大棚工程技术规范JB/T 10286 日光温室技术条件JB/T 10292—2001 温室工程术语3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.13.1日光温室 sunlight greenhouse以日光为主要能量来源的温室，一般由透光前坡、外保温帘（被）、后坡、后墙、山墙和操作间组成。
基本朝向坐北朝南，东西向延伸。
围护结构具有保温和蓄热的双重功能。
适合于冬季寒冷，但光照充足地区反季节种植蔬菜、花卉和瓜果。
[JB/T 10292—2001，定义 2.3]3.23.2塑料大棚 plastic greenhouse完全用塑料薄膜作为覆盖材料的大型保护地栽培设施。
一般塑料大棚的跨度大于或等于4.5 m，高度大于或等于2.5 m，都采用单栋拱形结构。
塑料大棚在晴天日间能大幅度提高棚内温度，但夜间保温性较差。
塑料大棚适合于春提早、秋延后栽培及冬季多层覆盖育苗。
[JB/T 10292—2001，定义 2.4]3.33.3设施农业物联网 internet of things for facility agriculture通过各种传感器、控制设备实时感知、控制生产现场参变量的物联网，为农作物生产精准调控提供依据。
DB1301/T 331—20203.43.4资料性数据 manually reported data设施农业物联网数据采集时，人工在信息平台填报的数据。
4总则为规范设施农业物联网数据采集工作制定本指南。
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设施农业物联网数据采集指南
1范围
本标准提出了石家庄市设施农业物联网数据采集中涉及的必要环节，给出了数据采集的建议。
本标准适用于农作物种植设施农业物联网数据采集工作，畜牧养殖物联网数据采集工作可参考本指南。
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 51057 种植塑料大棚工程技术规范
JB/T 10286 日光温室技术条件
JB/T 10292—2001 温室工程术语
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.13.1
日光温室 sunlight greenhouse
以日光为主要能量来源的温室，一般由透光前坡、外保温帘（被）、后坡、后墙、山墙和操作间组成。
基本朝向坐北朝南，东西向延伸。
围护结构具有保温和蓄热的双重功能。
适合于冬季寒冷，但光照充足地区反季节种植蔬菜、花卉和瓜果。
[JB/T 10292—2001，定义 2.3]
3.23.2
塑料大棚 plastic greenhouse
完全用塑料薄膜作为覆盖材料的大型保护地栽培设施。
一般塑料大棚的跨度大于或等于4.5 m，高度大于或等于2.5 m，都采用单栋拱形结构。
塑料大棚在晴天日间能大幅度提高棚内温度，但夜间保温性较差。
塑料大棚适合于春提早、秋延后栽培及冬季多层覆盖育苗。
[JB/T 10292—2001，定义 2.4]
3.33.3
设施农业物联网 internet of things for facility agriculture
通过各种传感器、控制设备实时感知、控制生产现场参变量的物联网，为农作物生产精准调控提供依据。
3.43.4
资料性数据 manually reported data
设施农业物联网数据采集时，人工在信息平台填报的数据。
4总则
为规范设施农业物联网数据采集工作制定本指南。
设施农业物联网数据采集工作宜符合设施规范、安装合理、采集指标灵活、记录内容准确可靠的基本原则。
本指南适用于新建设施农业物联网系统的数据采集工作，已有系统可参照执行。
5需考虑的因素
5.1基础条件
5.1.1设施条件
日光温室应符合JB/T 10286的规定要求，塑料大棚应符合GB/T 51057的规定要求。
5.1.2传输方式
可采用有线连接或无线连接形式，有线连接宜采用有线局域网或485线连接方式，通信协议采用TCP/IP或者RS 485协议；无线连接宜采用Wi-Fi、蓝牙、2.45 G等方式，通信协议采用TCP/IP、Zigbee 或者Rola协议。
5.2设施
5.2.1构成
5.2.1.1采集设备
采集设备包括一个或多个传感器。
根据实际需求，可以布署一个或多个传感器，实现一个或多个测量
参数的实时采集。
5.2.1.2附属设备
附属设备包括电源、设备箱等。
使用直流电源或电池供电，电源电压范围3.6 V～30 V。
电源具备IP68防水等级。
设备箱应具备IP5防水等级，箱体宽度小于500 mm的，箱体钢板厚度不低于1 mm。
箱体宽度大于等于500 mm，小于800 mm的，箱体钢板厚度不低于1.2 mm。
箱体宽度大于等于800 mm的，钢板厚度不低于1.5 mm。
5.2.1.3软件
至少应具备服务端软件和后台管理平台，服务端软件为运行于Linux/Windows系统上的服务程序，具备与采集设备、数据库通信的能力。
后台管理平台为运行于Linux/Windows系统上的网站程序，提供管理员对设备、数据的管理功能。
有条件情况下宜配套便于终端用户使用的手机APP软件，在移动互联网下提供数据查看、人工填报服务。
5.2.2数据上传方式
设施农业物联网数据通过自动上报或手动上传方式传到平台。
其中使用采集设备采集的各类环境数据、控制信息、报警信息自动上报，人工采集的基地信息、设施类型、设施信息、种植信息、农事管理数据通过软件平台或服务APP人工填报。
5.2.3采集技术指标
建议采集参数包括但不限于空气温度、空气湿度、土壤温度（20 cm/40 cm/60 cm/80 cm处分四点采集）、土壤含水量（20 cm/40 cm/60 cm/80 cm处分四点采集）、光照强度、总辐射、光合有效辐射、二氧化碳浓度、土壤电导率、土壤PH值。
采集技术指标宜满足附录A的要求。
5.3安装与维护
5.3.1附属设备安装
电源和传输装置应部署于设备箱内，设备箱安装于温室/大棚内，或温室/大棚附近便于检查和维修的室内地点。
设备箱需具备适合部署环境的防水、散热机制。
使用DTU传输方案时，天线应延伸到设备箱外部，保证通信信号良好。
根据实际需要，安装时配置电源线、网线、设施支架等辅料。
5.3.2采集设备部署位置
日光温室中，可部署单套或两套采集设备。
单套采集设备部署于温室东西长度的中间点，南北跨度自南向北作物种植区2/3位置。
两套采集设备部署于温室东西长度的1/3和2/3处，南北跨度自南向北作物种植区2/3位置。
塑料大棚中，可部署单套或两套采集设备，单套采集设备部署于大棚内的中心点。
两套采集设备部署
于大棚南北长度的1/3和2/3处，东西跨度的中间点。
不同采集设备部署高度应符合附录B的要求。
5.3.3维护
采集设备每年需要进行年检，检查内容包括采集设备部署位置、供电和网络连通、测量精度。
检查结
果记入年检记录文档。
由专人负责校准工作，对于测量精度不符合技术指标的采集设备进行校准。
5.4记录内容
5.4.1基地信息
基地信息数据记录了物联网设施所在基地的详细信息，数据构成见表1：
表1 基地信息数据
表 1 基地信息数据（续）
数据项字段类型整数长度小数长度备注行政区划代码字符串 6 6位，精确到县级基地图片字符串255 - 基地图片url链接
图1 基地代码格式
如图1所示基地代码格式为10位字符，前六位所在地行政区划代码，精确到县级。
后四位为流水号。
基地代码在本数据表中是唯一的。
示例：藁城区某基地代码：1301090001
5.4.2设施类型
农业物联网平台设施的类型，数据构成见表2：
表2 设施类型数据
数据项字段类型整数长度小数长度备注设施类型代码字符串 4 - 唯一值测量单位字符串20 - -
最小测量值浮点型8 2 -
最大测量值浮点型8 2 -
测量精度浮点型8 2 -
测量分辨率浮点型8 2 -
响应时间整数型- - -
设施图片字符串255 - 基地图片url链接
图2 设施类型代码格式
如图2所示设施类型代码为4位字符，首位为字母，表示设施种类代码。
如下所示：
——W：温室/大棚
——V：摄像设备
——Q：气象站
——C：控制设备
——S：传感器。