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[1]陈光绒,李小琴.基于物联网技术的农作物病虫害自动测报系统[J].江苏农业科学,2015,43(04):406-410.
　Chen Guangrong,et al.Automatic measuring and reporting system for crop diseases and insect pests based on internet of things[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(04):406-410.
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基于物联网技术的农作物病虫害自动测报系统(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第43卷
期数:
2015年04期
页码:
406-410
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2015-04-25

文章信息/Info

Title:
Automatic measuring and reporting system for crop diseases and insect pests based on internet of things
作者:
陈光绒;  李小琴
宁波职业技术学校电子信息工程系，浙江宁波 315800
Author(s):
Chen Guangrong; et al
关键词:
农作物病虫害; ZigBee网络; 红外检测; 自动测报
Keywords:
-
分类号:
TP273
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
介绍了一种基于ZigBee网络的农作物病虫害自动测报系统。该系统由1个网关、若干终端分机及计算机信息发布系统组成，网关安装有ZigBee模块(协调器)和GPRS模块，利用GPRS接收远端服务器的数据采集或清零指令，并通过ZigBee网络向终端分机采集数据或实现数据清零功能；终端分机安装有ZigBee模块(路由器)和4个诱捕器，每个诱捕器有2路红外传感器，检测进入诱捕器的害虫，并利用ZigBee网络与网关进行数据和信息传递；同时给出了野外的网关和终端机的供电系统。经实际测试，自动测报系统使用简单，可靠性好，自动化程度高，对害虫预报、预警取得了良好的效果，提高了农业管理的科技含量，为推进农业数字化、信息化的发展做了有价值的探索。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］宗长全. 农作物病虫害防治技术探讨［J］. 河南科技，2014(16)：166-167.
［2］赵明华. 农作物病虫害综合防治技术［ＥB/ＯＬ］. ［2014-10-20］. http：//mc.mofcom.gov.cn/news/P1P65313119991254.hlml.
［3］王权平，王莉. ZigBee技术简析［J］. 通信世界，2003(4)：41-43.
［4］徐亚峰，刘焕强，顾晓峰，等. 基于ZigBee和GPRS的远程水质监测系统的设计与实现［J］. 江苏农业科学，2013，41(3)：328-331.
［5］于海洋，刘艳梅，董燕生，等. 基于空间信息的农作物苗情监测系统［J］. 农业现代化研究，2013，34(2)：253-255.
［6］李雪刚，黄梦醒，朱东海. 基于物联网技术的远程农田监控系统设计［J］. 计算机工程，2012，38(17)：20-23.
［7］张舟云，徐国卿，沈祥林. 无源滤波器在开关电源中的应用分析［J］. 电力电子技术，2004，38(5)：45-47，68.
［8］张焕新. 电源的抗干扰设计［C］//中国空间科学学会. 中国空间科学学会空间探测专业委员会第十八次学术会议论文集：上册.北京：中国空间科学学会，2005：315-320.
［9］张婕. 无线传感器网络［J］. 中国数据通信，2005(6)：45-48.
［10］Werner-Allen G，Lorinez K，Ruiz M，et al. Deploying a wireless sensor network on an active volcano［J］. IEEE Internet Computing，2006，10(2)：18-25.
［11］Chintalapudi K，Fu T，Paek J，et al. Monitoring civil structures with a wireless sensor network［J］. IEEE Internet Computing，2006，10(2)：26-34.
［12］Choi P，Park H C，Kim S，et al. An experimental coin-sized radio for extremely low-power WPAN (IEEE 802.15.4) application at 2.4 GHz［J］. IEEE Journal of Solid-State Circuits，2003，38(12)：2258-2268.
［13］吕昭智，沈佐锐，程登发，等. 现代信息技术在害虫种群密度监测中的应用［J］. 农业工程学报，2005，21(12)：112-115.
［14］于凤荣，杜国明，薛剑，等. 黑龙江省垦区大豆和玉米重迎茬遥感监测研究［J］. 农业现代化研究，2013，34(2)：248-250.
［15］贾科利，张俊华.信息农业现状与发展趋势［J］. 西北农林科技大学学报：社会科学版，2003，3(6)：13-17.

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[1]郑颖,金松林,张自阳,等.基于领域本体的农作物病虫害问题分类研究[J].江苏农业科学,2016,44(09):145.
　Zheng Ying,et al.Study on crop diseases and insect pests question classification based on domain ontology[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(04):145.
[2]康飞龙,李佳,刘涛,等.多类农作物病虫害的图像识别应用技术研究综述[J].江苏农业科学,2020,48(22):22.
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[3]黎振,陆玲,熊方康.基于k-means分割和迁移学习的番茄病理识别[J].江苏农业科学,2021,49(12):156.
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[4]徐重新,张江兆,胡晓丹,等.农药联合复配在农作物病虫害防治上的研究进展[J].江苏农业科学,2023,51(4):8.
　Xu Chongxin,et al.Research progress of pesticide combination in crop diseases and insect pests control[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2023,51(04):8.
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　Li Zihan,et al.Study on agricultural pest identification based on convolutional neural network： a review[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2023,51(04):15.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2014-12-10
作者简介：陈光绒(1966—)，男，浙江岱山人，硕士，副教授，研究方向为嵌入式系统、无线传感网。Tel：(0574)86891332。
更新日期/Last Update: 2015-04-25