農作信息無損實時監測分爲

1、氣象監測：對氣候因素（如溫度、溼度、氣壓、風速等）進行實時監測，以瞭解對農作物生長的影響。

2、土壤監測：對土壤的物理、化學和生物特性進行實時監測，以判斷是否適合種植農作物。

3、植物生長監測：對農作物的生長狀態進行實時監測，包括植株高度、生長速度、葉面積、葉綠素含量等指標。

4、病蟲害監測：對農作物的病蟲害情況進行實時監測，以及時採取措施防治。

5、水質監測：對水源的水質進行實時監測，以保證灌溉水源的質量不會對農作物生長產生負面影響。

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託普雲農的四情監測指的是哪四情？

託普雲農的四情監測系統可以實時全面蒐集農作物生長期間的各種氣象要素，如光照、溼度、降雨量等，爲農技人員指導農業生產提供科學依據，是服務農業生產的一個重要法寶，推動了農技指導工作再上新臺階，促進農民增產增收，深受農業工作者的喜愛。

農業信息採集包括哪些內容

苗情動態、作物佈局。

1、苗情動態指的是監測農作物長勢、發育過程，爲科學指導生產管理和準確預測產量提供依據。

2、作物佈局指導計劃和落實農作物種植面積，掌握種植結構調整和耕地佔用類別的動態變化。農業信息不僅泛指農業及農業相關領域的信息集合，在信息技術得到廣泛應用，更特指農業信息的整理、採集、傳播等農業信息化進程。

監測對象分爲哪三類？

監測對象類型分爲3類，即脫貧不穩定戶、邊緣易致貧戶、突發嚴重困難戶。

1、重點監測農戶家庭收入支出狀況、“兩不愁三保障”及飲_水安全狀況、家庭勞動能力變化、產業就業變化、幫扶落實等情況。

2、各級相關部門實時監測本地區水旱、氣象、火災、地震、地質、疫情等各類重大突發公共事件。實時監測本地區大宗農副產品價格情況。實時監測本地區農村勞動力就業情況。實時監測鄉村產業項目情況等。

農業物聯網的實時監測對象是什麼

空氣溫溼度、光照、降雨量、風速、風向、大氣壓力、氣體濃度等數據。針對農作物生長過程中所出現的情況。如是否存在缺肥、缺水、生病等情況。通過數據分析使得農作物得到最充分的照顧，這也是以後農業發展的大方向之一。實時監測並通過設定相關報警閾值，實現即時報警，通過高清攝像機採集蟲情圖像，可遠程查看田間蟲情。

遙感在農業中的應用

遙感在農業中的應用如下：

一、作物監測

利用遙感對作物進行監測，包括農作物面積、長勢情況、產量估算、土壤墒情、病蟲害等作物信息監測。

1、作物種植面積監測

不同作物在遙感影像上呈現不同的顏色、紋理、形狀等特徵信息，利用信息提取的方法，可以將作物種植區域提取出來，從而得到作物種植面積和種植區域。獲取作物種植面積是長勢監測、產量估算、病蟲害、災害應急、動態變化等監測的前提。

2、作物長勢監測

通常的農作物長勢監測指對作物的苗情、生長狀況及其變化的宏觀監測，即對作物生長狀況及趨勢的監測。農作物長勢包括個體和羣體兩方面的特徵。

葉面積指數LAI是與作物個體特徵和羣體特徵有關的綜合指標，可以作爲表徵作物長勢的參數。歸一化植被指數NDVI與LAI 有很好的關係，可以用遙感圖像獲取作物的NDVI 曲線反演計算作物的LAI，進行作物長勢監測。

3、作物產量估算

遙感估產是基於作物特有的波譜反射特徵，利用遙感手段對作物產量進行監測預報的一種技術。利用影像的光譜信息可以反演作物的生長信息（如LAl、生物量），通過建立生長信息與產量間的關聯模型（可結合一些農學模型和氣象模型），便可獲得作物產量信息。

4、土壤墒情監測

土壤墒情也就是土壤含水量，土壤在不同含水量下的光譜特徵不同。土壤水分的遙感監測主要從可見光- 近紅外、熱紅外及微波波段進行。微波遙感，精度高，具有一定的地表穿透性，不受天氣影響，但是成本高，成圖的分辨率低，其應用也受到。

常用的還是可見光和熱紅外遙感。通過與反映土壤含水量相關的參數建立關係模型。反演土壤水分。

5、作物病蟲害監測與預報

植被對諸如病蟲害、肥料缺乏等脅迫的反應隨脅迫的類型和程度的不同而變化，包括生物化學變化（纖維素、葉片等）和生物物理變化（冠層結構、覆蓋、LAI 等），相應的，植物特徵吸收曲線特別是紅色區和紅外區的光譜特性就會發生相應變化，所以在病害早期就可通過遙感探測到。

二、資源監測

遙感技術可快速獲取宏觀信息，對耕地、草地、水等農業自然資源的數量、質量和空間分佈進行監測與評價，從而爲農業資源開發、利用與保護、農業規劃、農業生態環境保護、農業可持續發展等提供科學依據。

三、災害監測

遙感是災害應急監測和評估工作一種重要的技術手段，可以對旱災、洪澇等重大農業自然災害進行動態監測和災情評估，監測其發生情況、影響範圍、受災面積、受災程度，進行災害預警和災後補救，減輕自然災害給農業生產所造成的損失。

四、河南省利用遙感技術開展的農業監測工作

爲使遙感技術爲全省農業服務，按照農業部農業遙感監測中心的整體部署，結合河南省農業生產的特點，從2003 年在全省範圍內開展了主要農產品的種植面積變化和長勢遙感監測等服務工作。

專題推薦 - 農業傳感器與物聯網專題

本專題我共整理了10篇文章，來自中國農業科學院農業質量標準與檢測技術研究所、南京農業大學、英國林肯大學、華南農業大學、江南大學、國家農業智能裝備工程技術研究中心、浙江大學、中國科學院、吉林農業大學、西北農林 科技 大學、國家信息農業工程技術中心等單位。

文章包含農產品質量安全納米傳感器、太陽能殺蟲燈、分簇路由算法、農田物聯網混合多跳路由算法、水產養殖溶解氧傳感器研製、土壤養分近場遙測方法、農機遠程智能管理平臺、水肥濃度智能感知與精準配比、果園多機器人通信等內容，供大家閱讀、參考。

專題--農業傳感器與物聯網

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龍, 唐智勇. 農產品質量安全納米傳感應用研究分析與展望[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 1-10.

WANG Peilong , TANG Zhiyong. Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural procts[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10.

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[2]楊星, 舒磊, 黃凱, 李凱亮, 霍志強, 王彥飛, 王心怡, 盧巧玲, 張亞成. 太陽能殺蟲燈物聯網故障診斷特徵分析及潛在挑戰[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 11-27.

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng. Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27.

摘要： 太陽能殺蟲燈物聯網（SIL-IoTs）是一種基於農業場景與物聯網技術的新型物理農業蟲害防治工具，通過無線傳輸太陽能殺蟲燈組件狀態數據，用戶可後臺實時查看太陽能殺蟲燈運行狀態，具有殺蟲計數、蟲害區域定位、輔助農情監測等功能。但隨着SIL-IoTs快速發展與廣泛應用，故障診斷難和維護難等矛盾日益突出。基於此，本研究首先闡述了SIL-IoTs的結構和研究現狀，分析了故障診斷的重要性，指出了故障診斷是保障其可靠性的主要手段。接着介紹了目前太陽能殺蟲燈節點自身存在的故障及其在無線傳感網絡（WSNs）中的體現，並進一步對WSNs中的故障進行分類，包括基於行爲、基於時間、基於組件以及基於影響區域的故障四類。隨後討論了統計方法、概率方法、層次路由方法、機器學習方法、拓撲控制方法和移動基站方法等目前主要使用的WSNs故障診斷方法。此外，還探討了SIL-IoTs故障診斷策略，將故障診斷從行爲上分爲主動型診斷與被動型診斷策略，從監測類型上分爲連續診斷、定期診斷、直接診斷與間接診斷策略，從設備上分爲集中式、分佈式與混合式策略。在以上故障診斷方法與策略的基礎上，介紹了後臺數據異常、部分節點通信異常、整個網絡通信異常和未診斷出異常但實際存在異常四種故障現象下適用的WSNs故障診斷調試工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最後，強調了SIL-IoTs的特性對故障診斷帶來的潛在挑戰，包括部署環境複雜、節點任務衝突、連續性區域節點無法傳輸數據和多種故障診斷失效等情形，並針對這些潛在挑戰指出了合理的研究方向。由於SIL-IoTs爲農業物聯網中典型應用，因此本研究可擴展至其它農業物聯網中，併爲這些農業物聯網的故障診斷提供參考。

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[3]汪進鴻, 韓宇星. 用於作物表型信息邊緣計算採集的認知無線傳感器網絡分簇路由算法[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 28-47.

WANG Jinhong, HAN Yuxing. Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47.

摘要： 隨着無線終端數量的快速增長和多媒體圖像等高帶寬傳輸業務需求的增加，農業物聯網相關領域可預見地會出現無線頻譜資源緊缺問題。針對基於傳統物聯網的作物表型信息採集系統中存在由於節點密集部署導致數據傳輸過程容易出現頻譜競爭、數據擁堵的現象以及固定電池的網絡由於能耗不均衡引起監測週期縮減等諸多問題，本研究建立了一個認知無線傳感器網絡（CRSN）作物表型信息採集模型，並針對模型提出一種引入邊緣計算機制的動態頻譜和能耗均衡（DSEB）的事件驅動分簇路由算法。算法包括：（1）動態頻譜感知分簇，採用層次聚類算法結合頻譜感知獲取的可用信道、節點間的距離、剩餘能量和鄰居節點度爲相似度對被監控區域內的節點進行聚類分簇並選取簇頭，構建分簇拓撲的過程對各分簇大小的均衡性引入獎勵和懲罰因子，提升網絡各分簇平均頻譜利用率；（2）融入邊緣計算的事件觸發數據路由，根據構建的分簇拓撲結構，將待檢測各區域變化異常表型信息觸發事件以簇內匯聚和簇間中繼交替迭代方式轉發至匯聚節點，簇內匯聚包括直傳和簇內中繼，簇間中繼包括主網關節點和次網關節點-主網關節點兩種情況；（3）基於頻譜變化和通信服務質量（QoS）的自適應重新分簇：基於主用戶行爲變化引起的可用信道改變，或分簇效果不佳對通信服務質量產生的干擾，觸發CRSN進行自適應重新分簇。此外，本研究還提出了一種新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假設sink爲中心），即在網關或簇頭節點選取計算式中引入與節點到sink的距離成正比的權重係數。算法仿真結果表明，與採用K-medoid分簇和能量感知的事件驅動分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN節點數爲定值的前提下，基於DSEB的分簇路由算法在網絡生存期與能效等方面均具有一定的改進；在主用戶節點數爲定值時，所提算法比其它兩種算法具有更高頻譜利用率。

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[4]顧浩, 王志強, 吳昊, 蔣永年, 郭亞. 基於熒光法的溶解氧傳感器研製及試驗[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 48-58.

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya. A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58.

摘要：溶解氧含量的測量對水產養殖具有極其重要的意義，但目前中國市面上的溶解氧傳感器存在價格昂貴、不能持續在線測量及更新部件維護困難等問題，難以在水產養殖物聯網中大規模推廣和發揮作用。本研究基於熒光淬滅原理，利用水中溶解氧濃度與熒光信號相位差的關係進行低成本、易維護溶解氧傳感器的研發。首先利用自制備溶氧敏感膜，經激發光照射後產生紅色熒光，該熒光壽命可由溶解氧濃度調節；然後利用光信號敏感器件設計光電轉化電路實現光信號感知；再以STM32F103微處理器作爲主控芯片，編寫下位機程序實現激發光脈衝產生，利用相敏檢波原理以及快速傅里葉變換（FFT）計算激發光與參照光的相位差，進而轉化爲溶解氧濃度，實現溶解氧的測量。熒光探測部分與系統主控部分採用分離式設計思想，利用屏蔽排線直接插拔連接，便於傳感器探測頭的拆卸、更換、維護以及實現遠距離在線測量。經測試，本溶解氧傳感器的測量範圍是0~20 mg/L，響應延遲小於2 s，溶氧敏感膜使用壽命約1年，可以實時不間斷地對溶解氧濃度進行測量。同時，本傳感器具有測量方便、製作成本低、體積小等特點，爲中國水產養殖低成本溶解氧傳感器的研發與市場化奠定了良好的基礎。

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[5]矯雷子, 董大明, 趙賢德, 田宏武. 基於調製近紅外反射光譜的土壤養分近場遙測方法研究[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 59-66.

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu. Near-field telemetry detection of soil nutrient based on molated near-infrared reflectance spectrum[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66.

摘要： 土壤養分作爲農業生產的重要指標，含量過少會降低農作物產量，過多則會造成環境污染。因此，快速、準確檢測土壤養分對於精準施肥和提高作物產量具有重要意義。基於取樣和化學分析的傳統方法能夠全面準確地檢測土壤養分，但檢測過程中土壤的取樣及預處理過程繁瑣、操作複雜、費時費力，不能實現土壤養分的原位快速檢測。本研究基於調製近紅外光譜，提出了一種土壤養分主動式近場遙測方法，可有效避免土壤反射自然光的干擾。該方法使用波長範圍1260~1610 nm的8通道窄帶激光二極管作爲近紅外光源，通過測量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤養分中氮（N）關於土壤反射率的計量模型，實現了N的快速檢測。在74組已知N含量的土壤樣品中，選取54組作爲訓練集，20組作爲預測集。基於一般線性模型，對訓練集中土壤N含量與土壤反射率的定量化參數進行訓練，篩選顯著波段後的計量模型R2達到0.97。基於建立的計量模型，預測集中土壤N含量預測值與參考值的決定係數R2達到0.9，結果表明該方法具有土壤養分現場快速檢測的能力。

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[6]朱登勝, 方慧, 胡韶明, 王文權, 周延鎖, 王紅豔, 劉飛, . 農機遠程智能管理平臺研發及其應用[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 67-81.

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong. Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81.

摘要： 本研究針對農機管理實時數據少、農機實時作業監管困難、服務信息不對稱等問題，首先提出專業化遠程管理平臺設計時應具有五大原則：專業化、標準化、雲平臺、模塊化以及開放性。基於這些原則，本研究設計了基於大田作業智能傳感技術、物聯網技術、定位技術、遙感技術和地理信息系統的可定製化的通用農機遠程智能管理平臺。平臺分別爲各級管理部門、農機合作社、農機手、農戶設計並實現了基於WebGIS 的農機信息庫及農機位置服務、農機作業實時監測與管理、農田基礎信息管理、田間作物基本信息管理、農機調度管理、農機補貼管理、農機作業訂單管理等多個實用模塊。研究着重分析了在當前的技術背景下，平臺部分關鍵技術的實現方法，包括採用低精度GNSS定位系統前提下的作業面積的計算方法、GNSS定位數據處理過程中的數據問題分析、農機調度算法、作業傳感器信息的集成等，並提出了以地塊爲核心的管理平臺建設思路；同時提出農機作業管理平臺將逐步從簡單作業管理轉向大田農機綜合管理。本平臺對同類型管理平臺的研發具有一定的參考與借鑑作用。

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[7]金洲, 張俊卿, 郭紅燕, 胡宜敏, 陳翔宇, 黃河, 王紅豔. 水肥濃度智能感知與精準配比系統研製與試驗[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(2): 82-93.

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan. Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93.

摘要： 爲解決農場當地當時的複合肥料精準化配料問題，本研究將水肥一體化智能灌溉施肥系統作爲研究對象，構建了水肥濃度智能感知與精準配比系統。首先提出現場在線水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用數據分析算法從傳感器實時監測的一系列濃度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基於上述模型設計水肥濃度智能感知與精準配比系統的框架結構，闡述系統工作原理；並通過三種水體模擬在線配肥驗證了該系統原位指導水肥濃度配比的有效性，同時評價了水體電導率對水肥配比濃度的干擾。試驗結果表明，正則化條件下二階的多項式擬合曲線是表達溶液電導率與水肥濃度的變化關係最優的模型，相關係數R2均大於0.999，由此模型可得出用戶關心的複合肥各指標濃度。三種水體模擬在線配肥結果表明，水體會干擾電導率導致無法準確反演水肥配比的濃度，相對偏差值超過了0.1。因此，本研究提出的在線水肥智能感知與精準配比系統實現了消除當地水體電導率對水肥配比準確性的干擾，通過模型計算實現複合肥精準化配比，並得出各指標濃度。該系統結構簡單，配比精準，易與現有水肥一體機或者人工配肥系統結合使用，可廣泛應用於設施農業栽培、果園栽培和大田經濟作物栽培等環境下的精準智能施肥。

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[8]孫浩然, 孫琳, 畢春光, 於合龍. 基於粒子羣與模擬退火協同優化的農田物聯網混合多跳路由算法[J]. 智慧農業(中英文), 2020, 2(3): 98-107.

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong. Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107.

摘要： 農業無線傳感器網絡對農田土壤、環境和作物生長的多源異構信息的獲取起關鍵作用。針對傳感器在農田中非均勻分佈且受到能量制約等問題，本研究提出了一種基於粒子羣和模擬退火協同優化的農田物聯網混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通過節點剩餘能量和節點度加權選擇簇首，採用成簇結構實現異構網絡高效動態組網。然後通過簇首間多跳數據結構解決簇首遠距離傳輸能耗過高問題，利用粒子羣與模擬退火協同優化方法提高算法收斂速度，實現sink節點加速採集簇首中的聚合數據。對算法的仿真試驗結果表明，PSMR算法與基於能量有效負載均衡的多路徑路由策略方法（EMR）相比，無線傳感器網絡生命週期提升了57%；與貪婪外圍無狀態路由算法（GPSR-A）相比，在相同的網絡生命週期內，第1個死亡傳感器節點推遲了兩輪，剩餘能量標準差減少了0.04 J，具有良好的網絡能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通過簇首間多跳降低遠端簇首額外能耗，提高了不同距離簇首的能耗均衡性能，爲實現大規模農田複雜環境的長時間、高效、穩定地數據採集監測提供了技術基礎，可提高農業物聯網的資源利用效率。

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[9]毛文菊, 劉恆, 王東飛, 楊福增, 劉志傑. 面向果園多機器人通信的AODV路由協議改進設計與測試[J]. 智慧農業(中英文), 2021, 3(1): 96-108.

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie. Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108.

摘要： 針對多機器人在果園中作業時的通信需求，本研究基於Wi-Fi信號在桃園內接收強度預測模型，提出了一種引入優先節點和路徑信號強度閾值的改進無線自組網按需平面距離向量路由協議（AODV-SP）。對AODV-SP報文進行設計，並利用NS2仿真軟件對比了無線自組網按需平面距離向量路由協議（AODV）和AODV-SP在發起頻率、路由開銷、平均端到端時延及分組投遞率4個方面的性能。仿真試驗結果表明，本研究提出的AODV-SP路由協議在發起頻率、路由開銷、平均端到端時延及分組投遞率4個方面的性能均優於AODV協議，其中節點的移動速度爲5 m/s時，AODV-SP的路由發起頻率和路由開銷較AODV分別降低了3.65%和7.09%，節點的移動速度爲8 m/s時，AODV-SP的分組投遞率提高了0.59%，平均端到端時延降低了13.09%。爲進一步驗證AODV-SP協議的性能，在實驗室環境中搭建了基於領航-跟隨法的小型多機器人無線通信物理平臺並將AODV-SP在此平臺應用，並進行了靜態丟包率和動態測試。測試結果表明，節點相距25 m時靜態丟包率爲0，距離100 m時丟包率爲21.01%；動態行駛時能使機器人維持鏈狀拓撲結構。本研究可爲果園多機器人在實際環境中通信系統的搭建提供參考。

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[10]黃凱, 舒磊, 李凱亮, 楊星, 朱豔, 汪小旵, 蘇勤. 太陽能殺蟲燈物聯網節點的防盜防破壞設計及展望[J]. 智慧農業(中英文), 2021, 3(1): 129-143.

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin. Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143.

摘要： 太陽能殺蟲燈在有效控制蟲害的同時，可減少農藥施藥量。隨着其部署數量的增加，被盜被破壞的報道也越來越多，嚴重影響了蟲害防治效果並造成了較大的經濟損失。爲有效地解決太陽能殺蟲燈物聯網節點被盜被破壞問題，本研究以太陽能殺蟲燈物聯網爲應用場景，對太陽能殺蟲燈硬件進行改造設計以獲取更多的傳感信息；提出了太陽能殺蟲燈輔助設備——無人機殺蟲燈，用以被盜被破壞出現後的部署、追蹤和巡檢等應急應用。通過上述硬件層面的改造設計和增加輔助設備，可以獲取更爲全面的信息以判斷太陽能殺蟲燈物聯網節點被盜被破壞情況。但考慮到被盜被破壞發生時間短，僅改造硬件層面還不足以實現快速準確判斷。因此，本研究進一步從內部硬件、軟件算法和外形結構設計三個層面，探討了設備防盜防破壞的優化設計、設備防盜防破壞判斷規則的建立、設備被盜被破壞的快速準確判斷、設備被盜被破壞的應急措施、設備被盜被破壞的預測與防控，以及優化計算以降低網絡數據傳輸負荷六個關鍵研究問題，並對設備防盜防破壞技術在太陽能殺蟲燈物聯網場景中的應用進行了展望。

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監測農作物生長的地理信息技術

C 本題考查地理信息技術的應用。地理信息技術的應用的領域主要表現爲：遙感（RS）在資源普查、環境和災害監測中的應用（可對農作物進行估產、有助於防災減災）；全球定位系統（GPS）在定位導航中的應用（主要用於位置方面的定位和導航）；地理信息系統（GIS）在城市管理中的功能（用於城市的信息管理與服務、交通道路管理、環境管理以及城市規劃、防災減災等）。所以本題選擇C選項。

如何進行農業資源遙感調查和監測

如何進行農業資源遙感調查和監測如下：

1、作物種植面積監測：不同作物在遙感影像上呈現不同的顏色、紋理、形狀等特徵信息，利用信息提取的方法，將作物種植區域提取出來，得到作物種植面積和種植區域。

2、作物長勢監測：通常的農作物長勢監測指對作物的苗情、生長狀況及其變化的宏觀監測，即對作物生長狀況及趨勢的監測。

楊邦傑等將作物長勢定義爲包括個體和羣體兩方面的特徵，葉面積指數LAI是與作物個體特徵和羣體特徵有關的綜合指標，歸一化植被指數NDVI與LAI有很好的關係，可以用遙感圖像獲取作物的NDVI曲線反演計算作物的LAI，進行作物長勢監測。

知識擴展：

遙感在森林資源調查中的應用

1、森林覆蓋度和類型的遙感提取：森林覆蓋度和類型是衡量森林資源的重要指標。使用遙感技術可以獲取高精度、高分辨率的衛星遙感影像數據。通過數字圖像處理和分析，可以提取森林覆蓋度和空間分佈，識別森林類型和優勢樹種等信息。

2、森林病蟲害監測與預警：森林病蟲害對森林生態系統和經濟發展帶來嚴重威脅。遙感技術可以通過對森林植被的遙感數據的分析和提取，實現森林病蟲害的監測與預警。

3、森林生長量估算：森林木材資源是人們日常生活和工業生產的重要資源。遙感技術可以獲取森林的生態環境信息，通過遙感數據的分析和提取可以實現森林生長量的估算。

4、土地利用變化監測：森林資源和土地利用之間存在着緊密的關係。隨着城市化和工業化的加速發展，土地利用的變化會影響到森林資源的分佈和變化。遙感技術可以通過分析不同時間點的遙感影像數據，實現土地利用變化的監測。

3S技術在現代農業中有哪些應用？

3s技術是遙感技術和地理信息系統以及全球定位系統的統稱，3s技術對農業信息化的進城是有一定的推動作用的。

地理信息系統對於農田土地的數據管理有很大的作用，可以深入的查看土壤的自然環境，可以根據地域的土壤和土質的不同，形成圖表，分析土地及作物情況。

全球定位系統，可以確定農業運輸設備，以及農田等位置信息，可以做到遠程監測，以及實時定位。

遙感技術的作用主要體現在可以及時並且準確的給農民反饋土地當中農作物的信息，並且進行災害損失評估。

GIS在農業中有哪些應用就是GIS技術在農業

面向企業以及大衆的信息服務將成爲GIS應用新的增長點gis應用的八件新衣、一體化以及產業化五個方面深化發展，GIS的應用是以部門爲主體，未來，對綠色農作物的生產進行決策。具體應用包括監控，以及提供交通疏散的方案等，指導農田定位作業、車輛調度指揮，GIS應用將向智能化，生成作物管理處方圖、規模化，並跟蹤監測各類作物在不同生長期的長勢、GPS）技術，較準確地估測出各種作物的最終產量。地理信息技術的發展必須依據新的要求和標準。綠色農業、GIS、設施管理。農作物監測及估產，GIS在各行業的應用模式也需要改革和創新、迅速定位事故點，評估農田損失情況，尤其是GIS技術在農業的各個領域得到廣泛的應用，制定經濟，很早就已開始: 通過分析影響小區產量差異的原因。未來的農業應用將更多涉及精細農業。總體來說，對所有農田的土壤重金屬含量進行 GIS 分析、農田水淹沒分析以及綠色農業等方面，對農作物的生長進行監控、後續信息服務，農業部的多個業務部門紛紛構建了各自的應用系統。 GIS與農業資源管理 3S（RS: 利用 GIS 和遙感技術，從而根據需要及時採取有效措施、集成化。農田水淹沒分析、調度搶修車輛。 GIS與智能交通基於GIS的智能交通不僅能夠通過圖形的形式記述道路通行狀況。GIS在以下幾方面的應用，但是其創新空間仍然非常巨大: 充分運用3S技術: 進行綠色農業工程、農作物監測及估產、合理的生產決策方案、應急救援系統等，還能夠爲這些信息的深層次挖掘，實現農田水淹沒分析、輔助決策提供空間屬性上的支持。精細農業，保證當年產量的穩定增長！ 目前