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  • 简介:摘要 : 目前,针对蜂群发生崩溃式消失的现象还缺乏有效的观测和分析手段。本研究在分析蜂群行为与检测特征的基础上,设计了一种基于物联网技术的蜂群多特征长期监测系统。该系统采用太阳能供电,融合了多种传感器,能够检测蜂群的多个特征(蜂箱内部的温度、湿度、蜂群重量、声音和蜜蜂的进出量),并利用无线数据同步传输技术将这些数据上传到远程云服务器中。基于该系统,本研究还进行了针对意大利蜜蜂从 2018年秋季到 2020年春季为期 235天的长期连续监测试验,记录了蜂群在秋衰期、越冬期和春繁期蜂箱内部温度、湿度、蜂群重量、声音和进出量的逐小时的细致变化。试验结果表明,在此期间,蜂箱内的平均温度呈现从 25℃下降到 -5℃再回升至 15℃的抛物线变化,相应的进出巢次数也由大约 8万次 /天减少至 0次 /天再增加至 5万次 /天。在越冬期中,蜂群的重量呈现出大约 25 g/天的线性下降趋势,同时蜂箱内也更为安静,声音的频率集中于 0~64 Hz。由此表明,在不干扰蜂群的情况下,该监测系统获得的特征数据能够有效地揭示蜂群的日常活动和趋势变化,可用来研究蜂群的行为生物学、探索崩溃式的蜂群消失成因以及发展精确化蜜蜂养殖业。

  • 标签: 蜂群监测 智能蜂箱 多特征 智慧农业 物联网技术
  • 简介:摘要 : 随着信息技术的发展,利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统,是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状,利用 STM32F103VBT6 32位微控制器,同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器,开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统,实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等,通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明,研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度,有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量,且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求,采集参数准确可靠,可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。

  • 标签: 蜂群箱体 STM32单片机 在线监测 传感器 农业物联网
  • 简介:摘要 : 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数,精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前,利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数,针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的 RGB图像和多光谱图像,通过提取植被指数和纹理特征,分析水稻的动态生长变化,并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明:( 1)从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长,并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势;( 2)与 RGB图像相比,多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力,其中归一化光谱指数 NDSI771,611实现了更好的预测精度( R2=0.68, RMSEP=0.039, rRMSE =5.24%);( 3)融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果( R2=0.86, RMSEP=0.026, rRMSE=3.51%),预测误差 RMSEP分别减小了 16.13%和 18.75%。上述结果表明,基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的,可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。

  • 标签: 无人机低空遥感 水稻含水量 RGB图像 多光谱图像 植被指数 纹理特征 特征融合
  • 简介:摘要 : 光是植物进行光合作用的主要能量来源,光照好坏直接影响作物的产量和品质。本研究针对现有植物补光系统多以功能叶光合能力为基准进行冠层补光,导致冠层新生叶光抑制、株间功能叶位补光不足以及补光位置不能适应作物生长进行动态调整的问题,以黄瓜为研究对象,设计了一种基于植株需光差异特性的设施黄瓜立体光环境智能调控系统。该系统由智能控制子系统、冠层 -株间 LED补光子系统、冠层 -株间环境监测子系统和补光灯升降子系统组成,通过 ZigBee技术实现各子系统间无线通信。其中冠层 -株间环境监测子系统分别获取冠层和株间环境信息并发送至智能控制子系统,智能控制子系统根据环境实时信息调用冠层调控模型和株间适宜叶位调控模型获得相应调控目标值,并将其下发至冠层 -株间补光灯,实现冠层与株间补光灯的动态实时调控。在陕西省泾阳县蔬菜产业综合服务区蔬菜基地分别部署立体补光设备和传统冠层补光设备,并进行系统调控效果验证试验。结果表明,立体补光区黄瓜植株的株高和茎粗显著增长,其中相比传统冠层补光区平均株高、茎粗分别增长了 8.03%和 7.24%,相比自然处理区平均株高、茎粗分别增长了 26.51%和 36.03%;在一个月的采摘期内,立体补光区相比传统冠层补光区和自然处理区产量分别提升了 0.28和 1.39 kg/m2,经济效益分别增加了 2.82和 4.88 CNY/m2,说明立体光环境调控系统能够提高经济效益,具有应用推广价值。

  • 标签: 设施光环境 ZigBee 黄瓜叶位 立体补光 智能调控 PWM