生态农业智能化

第第页生态农业智能化(合集7篇)

时间：2023-07-1816:28:20

生态农业智能化第1篇

系统在节水喷灌方面，基于三菱FX2NPLC采用智能化多模式喷灌技术，通过人机界面设置作物不同生长时期需水量曲线，土壤湿度传感器测定的土壤湿度输入到数据采集模块，PLC读取AD值，与设置的不同作物在不同生长时期的需水量对比，采用具有专家思想的分段控制算法和优化PID算法，达到适时、按需精确灌溉的目的。在参数设置方面，系统可同时采用触摸屏和上位机组态界面进行人机监控，根据作物生长周期，设置不同的参数，并显示参数曲线。针对各种农作物的温、湿度要求的不同，采用空气温湿度传感器对空气温湿度进行采集，控制通风风扇，对空气的温湿度进行控制。

1.1优化PID控制

在对土壤湿度进行控制方面，使用优化后的PID算法，将当前值与设定值进行比对，计算出偏差值，系统设计的优化PID控制算法软件实现流程图。由于土壤湿度值范围比较复杂，所以系统采用优化的PID算法来控制湿度值，采用PID算法和模糊算法相结合的思想，模糊算法的特点是调节速度快，鲁棒性好，实现的是粗略控制，当采集湿度值与设定湿度值偏差较小的时候，利用PID算法对偏差值进行精确的微调控制，当偏差值较大，产生超调的时候，系统采用模糊算法使偏差值迅速达到偏差可调范围内，这样对PID算法进行优化就能使系统快速精确的达到偏差最小，给农作物及时增减喷洒量，精确控制农作物土壤湿度环境。

1.2专家分段控制

用户也可以选择分段控制的方法来控制喷洒量，分段控制是利用湿度差值的不同情况的不同对待，系统把湿度差值分成一个个段，在不同的段里给定不同的给水频率，系统设定当采集的湿度值与设定湿度值之差小于20%的时候，系统设定关闭水泵，当它们之差大于70%时，系统设定最大喷洒量。其余湿度段设定不同的频率，系统对不同分段的给定喷洒频率的不同，有效地确保了植物在缺水严重的情况下的快速及时的补水，在水流量过大时，及时停止，变量喷洒，按需喷洒，在保证作物最佳生长环境的同时减少了水资源和电能的浪费，分段控制流程

2系统监控管理

由于系统需要设定不同农作物的不同的模式，依据在不同模式下对采集来的湿度值进行监控，与适宜作物生长的设定湿度值进行对比，并把结果返回给主控制器，系统采用触摸屏对喷灌系统进行现场监控，同时设计上位机监控界面进行集中监控管理。这样，采用监控管理模块就可以减少人力物力的浪费，并实时的了解农作物生长的环境情况。监控管理模块主要分为以下几个界面：登录主界面，农作物的模式选择界面，分为耐涝模式、湿度适中模式、喜旱模式，在不同模式下又细化了常见农作物的参考模式；在进入某一模式后，画面中有实时历史趋势曲线、报表、报警等选项，方便用户进行查询；在界面中有此模式下可以进行PID控制和分段控制两种模式，选择不同控制模式后，用户可以选择农作物处于何种生长时期，不同生长时期对于湿度的要求也不同，系统给定了在此模式下的参考设定湿度值，用户也可以自己设定湿度值；设定好这些参数后，监控系统就开始智能化执行监控，按照规定的生长周期天数进行自动依次生长时期设定，在特定生长时期内根据农作物所需湿度进行监控，如果湿度不适宜，就相应反馈给主控制器，对设备进行调整。这样，用户进行远程监控就可以很好的管理农业生产。

3结语

生态农业智能化第2篇

为此，本文选定了“测控技术与农业生产智能化”的课题进行分析与研究。充分利用智能化农业信息技术，加快研发和应用农业生产智能化产品，对农业发展现代化存在着重要的现实意义。

1系统分析

农业生产环境是一个复合式开放型的生态系统，包括土壤、肥料、水分、温度等因素，对农田生产中的环境数据进行迅速、准确地收集、传输、控制，对相关因素进行系统性地分析，有利于对农作物生产进行科学化管理。基于农业生产的智能测控系统，是信息的采集、近程通讯的使用、信息远程传输、信息智能分析与测控技术，结合农业生产技术信息，研究完成了智能农业生产测控系统，开发了一系列农业生产环境监测、叶绿素分析、无线传输等低成本、实用型的产品。该系统的应用与推广将有效提升农业生产的技术管理水平，促进农业产业化及现代化的发展。

2系统设计

分析物联网功能特点及现代农作物特征，设计基于测控网络的农业生产作业流程。系统开发紧紧围绕测控网络“感知全面化、传送可靠化、处理智能化”三项功能的实现，为智能浇灌、仪器导航、自动控制、及时溯源的实现打下研究基础。

基于测控网络的农业生产智能系统，智能监控系统的框架结构一般可分为数据采集、数据处理和智能信息处理这3个子系统。每个子系统的功能如下：（1）数据采集系统――可采用DCS与数据库结合的方案，主要任务是数据采集和存储；（2）数据处理系统――主要通过数据分析，从大量初始数据中提炼出有价值的状态信息；（3）智能信息系统――利用智能特征提取、知识处理和决策支持。

3农业生产信息采集终端

“智能测控”的核心是感知，感知包括传感器信号的采集、集中智能化、组网智能化和服务信息化。生产信息采集终端主要完成农业信息采集与预处理，并通过网络将信息传输给智能测控系统。采集终端还带有精确计时的时钟及GPS可准确标定采集信息的时间、地点等信息。

4智能信息处理过程

4.1知识发现

在智能信息处理系统中，典型的信息加工实质就是知识发现（KDD）的过程。其中，趋势分析、特征提取和数据开采（DM）是关键技术。据此可以说智能信息处理的核心是KDD，而实现KDD的关键是DM。

4.2动态数据的趋势分析方法

4.2.1方法选择

在现代过程监控中，由于过程变量的动态趋势能够很好地反映出技术过程的历史与现在的工作状态，并且能对动态过程未来可能的变化进行有效地评估和预测，因此，以动态趋势形式存储的历史数据要比实时数据更为重要和富有价值。这样，动态数据的趋势分析方法已成为现代信息处理的重要内容，也为智能信息处理提供了重要的数据基础。

4.2.2趋势分析

在传统趋势分析方法中，进行动态过程的趋势分析一般需要分为：系统建模、参数辨识和外推预测。然而，对于一个不确定的非线性动态过程，若采用传统方法，从模型结构的选择到参数辨识，要大量的数据分析和计算，难以实现实时趋势分析由于人工神经网络（ANN）具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，将ANN引入系统建模与辨识，并应用于动态过程的趋势分析是一种新的选择和努力方向。当前，在系统建模、辨别与预报中使用最多的是采用静态多层前馈神经网络，通过对大量历史数据的离线学习，从样本中获取描述系统的未知非线性函数，然后进行在线实时趋势分析。

生态农业智能化第3篇

作为新时期社会经济文化发展中最为活跃的产业之一，物流发展对各行业经济发展趋势、特征高度敏感。随着计算机及其应用技术的快速发展和不断更新，短短数年间，以互联网为依托、以线下物流为支撑的网络购物、网络营销掀起新时期经济产业发展的新“狂潮”。与此同时，物流产业也在广泛的实践探索和应用中不断发展壮大、不断完善优化，逐渐演变为集线下体验、线上购买、现代高效化物流支持的商品零售新格局。新零售模式的出现很好地解决了电商产业用户扩张红利逐渐萎缩的“瓶颈问题”及本身的短板问题，也为解决农产品商务营销创新、解决卖菜难、市民买菜难等多种问题提供了新的启示。在新零售模式下，作为支柱型产业的农业经济发展、农产品营销都高度依赖现代化、智能化的物流体系，因而进一步探索农业、农产品智慧物流生态圈建设具有重大实际价值。《农产品物流》摒弃“基础+重点理论”式的图书编撰方式，紧密结合新时期高校实践教育、素质教育落实、高校转型升级相关号召，转而采用实践项目的形式将农产品物流相关理论概述一一阐述明晰，既提升了理论阐述的科学性、合理性、实用性，还进一步加深读者印象，方便读者深层理解并运用于实际。全书六大单元共由十五个具体实践项目组成，涉及农产品物流概述、农产品物流系统、农超对接的理论与实践、农产品物流行业发展趋势等多个层面理论;采用具体案例导入农产品物流相关项目，通过分析、探讨案例从而引出具体教学内容，增强课堂教学的生动性、趣味性、实用性。该书理论与当前农产品物流发展、农产品生产加工及商业营销高度并轨，兼之用语通俗易懂，可读性较强，各地新型职业农民示范培训、高等院校农业及物流相关专业教学、农产品物流相企业从业人员及物流发展研究爱好者均可参考借鉴。早期网络零售膨胀式发展，各地农业生产、农产品营销也趁此“东风”，获得一定的发展机遇和空间。但是2023年以来，网上零售额的增长率逐渐减缓，网上零售体验不如线下购物体验的缺陷也逐渐显露，传统电商发展的“天花板”似乎已然明朗。

与此同时，融合线上购买、线下体验的新零售模式悄然而生，再加上人们对智慧产业、农业智慧物流生态圈建设的认识逐步提升，各地纷纷投入到新零售模式营销、创新、融合，以及构建现代化、数字化、智能化的智慧物流格局的探索热潮中来。那么，从农业经济产业发展、农产品零售营销、农业文化传承发展的角度出发，农业智慧物流生态圈建设应当注意哪些问题呢?其一，科学统筹规划设计，为农业智慧物流生态圈建设提供科学指导。各地政府及相关部门、高校、研究机构等主体需要高度明确，积极构建符合适合社会经济文化发展潮流和多样化需求的农业智慧物流生态圈，不仅可以为地方农业发展、产业链优化升级、教育等多个领域发展提供更强助力，还可以成为地方“筑巢引凤”、“产业孵化”，吸引出资的重要砝码。政府及相关部门要及时做好农业智慧物流生态圈建设的统筹规划、科学指导工作，加强对农业相关产业、地方特色产业的引导和政策扶助，助力农产品特色品牌、核心品牌的建设，并切实推动农产品规范化、现代化、数字化生产加工及管理，切实保障消费者购买、使用体验;充分利用自身资源优势，科学规划布局农业智慧物流生态圈建设，提升农业智慧物流相关产业建设的科学性、合理性、时代性和发展性;为智慧物流产业相关企业建设、探索创新提供必要的理论和技术支持，有效避免资源浪费。其二，积极联合高校、技术研究机构及企业，加强智慧物流技术开发创新。

在新零售模式下，农产品生产加工、商业营销、运输存储、线下体验、售后管理等各个环节，以及信息平台、供应链平台等都对互联网、冷链、包装技术的依赖程度非常高，因而农业智慧物流生态圈建设需要在加强智慧物流基础技术保障的同时，积极开辟校企、企业与机构、政府相关部门等多种联合技术创新模式，充分利用高校、技术科研机构的技术和人才优势，以及政府资源优势，加强农业智慧物流技术创新开发，为农业智慧物流服务质量提升、功能创新提供有力保障。其三，紧跟时展，切实满足市场多样化需求。无论是早期电商模式还是新零售模式，市场需求始终是决定农业智慧物流产业发展的核心要素，只有切实满足市场不断变化、发展的需求，才能站得更稳、走得更远。农业智慧物流产业的服务对象是消费者、农产品生产者，因而及时为目标群体提供高效、便捷的服务才是智慧物流产业发展的根本之路。随着农业