农田环境数据采集系统的研究与设计
《基于农业物联网的田间环境监控系统的设计与实现》
《基于农业物联网的田间环境监控系统的设计与实现》一、引言随着科技的不断进步，物联网技术在农业领域的应用越来越广泛。
基于农业物联网的田间环境监控系统，通过实时监测和调控田间环境参数，可以提高农业生产效率，减少资源浪费，为农业的可持续发展提供技术支持。
本文将详细介绍基于农业物联网的田间环境监控系统的设计与实现过程。
二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先进行需求分析。
主要包括：明确监控的田间环境参数（如温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等）；确定监控范围，即需要覆盖的农田面积；设计用户界面，以便用户能够方便地查看和操作监控数据；考虑系统的稳定性和可扩展性等。
2. 系统架构设计根据需求分析结果，设计系统架构。
本系统采用物联网架构，主要包括感知层、网络层和应用层。
感知层通过传感器实时采集田间环境参数；网络层负责将感知层采集的数据传输到应用层；应用层对数据进行处理和分析，并通过用户界面展示给用户。
3. 硬件设计硬件设计是系统设计的重要组成部分。
主要包括传感器选型与布置、数据采集器、通信模块等。
传感器应具备高精度、低功耗、易于维护等特点；数据采集器负责采集传感器数据并进行初步处理；通信模块应具备较高的传输速率和稳定性，以保证数据能够实时传输到应用层。
4. 软件设计软件设计包括操作系统选择、数据处理与分析、用户界面设计等。
操作系统应具备高稳定性、低功耗等特点；数据处理与分析模块负责对采集的数据进行处理和分析，以获取有用的信息；用户界面应具备友好、易操作的特点，以便用户能够方便地查看和操作监控数据。
三、系统实现1. 传感器布置与数据采集根据硬件设计，将传感器布置在田间，通过数据采集器实时采集环境参数数据。
为保证数据的准确性，应定期对传感器进行维护和校准。
2. 数据传输与处理采集到的数据通过通信模块传输到应用层。
在应用层，通过软件对数据进行处理和分析，以获取有用的信息。
例如，通过分析温度和湿度的变化，可以判断作物生长状况；通过分析光照强度，可以调整作物种植密度等。
农田环境监测数据可视化系统的设计与实现
ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｃ ｑ ｕ ｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｓ ｈ ａ ｒ ｉ ｎ ｇ ｎｄ ａ ａ ｎ ｌｙ ａ ｓ ｉ ｓ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ，ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ｆ ｏ ｒ ｎａ ａ ｌｙ ｚ ｉ ｎ ｇ ｆ ａ ｒ ｍｌ ａ ｎ ｄ
的 主 要 排 放 源 ，根 据 Ｉ Ｐ Ｃ Ｃ（ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｇ ｏ ｖ ｅ ｒ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｐ ａ ｎ ｅ ｌ ｏ ｎ Ｃ ｌ ｉ ｍ ａ ｔ ｅ Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ） 的评 估 报 告 ，在 全 球 范 围 内 由农 业 行
ＸＵ Ｊ ｉ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ，Ｚ ＨＥ ＮＧ Ｙｅ ｌ ｕ ，Ｗ Ａ ＮＧ Ｚ Ｈｏ ｎ ｇ
（ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ － Ｔ ｅ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙ ｏ ｆ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｌ ａ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ， Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ５ １ ０ ６ ４ ０ ）
ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｌ ａ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ，ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗｅ ｒ ｅ ａ ｎ ｌｙ ａ ｚ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ．Ｔｈ ｅ ｎ ｔ ｈｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｄ ｅ ａ ，ｆ ｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｎｄ ａ ｗｏ ｒ ｋ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｆ ｏ ｔ ｈｅ ｄ ａ ｔ ａ ｖ ｉ ｓ ｕａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｗｅ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐｏ ｓ ｅ ｄ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｗａ ｓ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ．
智慧农业监测系统设计设计方案
智慧农业监测系统设计设计方案智慧农业监测系统设计方案概述智慧农业监测系统是一种基于现代信息技术，对农田环境信息进行实时监测、数据采集和分析的系统。
通过采集土壤湿度、温度、气象数据等信息，辅助农民进行科学农业决策，提高农作物产量和质量。
本设计方案旨在介绍智慧农业监测系统的设计和实施，并描述系统的主要功能和技术架构。
系统功能1. 农田环境参数监测：通过传感器对土壤湿度、温度、气象等环境参数进行实时监测，并将数据上传到云端进行存储和分析。
2. 农作物生长状态监测：利用高分辨率遥感图像和机器学习方法，对农田的植被覆盖、叶面积指数等参数进行监测和评估，以判断农作物的生长状态。
3. 病虫害检测与预警：通过图像识别和算法分析，对农田中的病虫害进行实时检测和识别，并及时发出预警通知，提醒农民采取防治措施。
4. 智能灌溉控制：根据农田环境参数和作物需水量，智能调控灌溉系统，优化水资源利用，提高水肥利用效率。
5. 农业知识分享与决策支持：结合农业专家知识库和数据分析结果，为农民提供农业技术指导和决策支持，帮助农民进行精细化管理。
技术架构1. 传感器网络：在农田中布设各类传感器，实时监测土壤湿度、温度、湿度、光照等参数，并将数据传输到数据处理节点。
2. 数据处理节点：负责接收传感器数据、进行数据清洗、整理和存储，并将数据上传到云端服务器。
3. 云端服务器：对数据进行存储、分析和处理，并提供数据查询和管理接口。
同时，构建农业专家知识库，用于决策支持和知识分享。
4. 移动终端：农民可以通过手机或平板电脑等移动终端，实时查看农田环境参数、作物生长状态和病虫害预警信息，进行远程监测和管理。
系统实施步骤1. 传感器网络部署：根据农田布局和需求，布设传感器节点，确保传感器覆盖整个农田，并保证数据的准确性和稳定性。
2. 数据处理节点搭建：在农田附近建立数据处理节点，用于接收传感器数据，并进行数据处理和存储。
数据处理节点需要具备一定的计算和存储能力，同时具备网络通信能力，能够将数据传输到云端服务器。
基于uC／OS—II农田信息采集系统的研究与设计
Hale Waihona Puke 接， 帮助驾驶 员驾驶农业机械在 田间实施农业操作 。在 需要 进行 自动变量施肥 、 变量 喷洒农药 等农 业作 业 中， 要求农 机 机械在特定 的农 田中采取特定 的行进速度 ， 以达到喷撒 物的 剂量 与农 田作业 的要 求相适 应。并依据农 业信息 采集 系统 和专家系统提供 的农机机械作业路线 ， 使驾驶员操作农机机
摘 要： 以高性 能的 Ｓ Ｃ４ ０ ３ ４ Ｂ Ｘ芯 片为 处理 器核 心， 结合嵌入式 实时操作 系统 ￣ ／ Ｓ Ⅱ， Ｃ Ｏ ・ 设计并实现 了实时性
强、 结构优化的农 田信 息采 集 系统 ； 构建 了嵌入式 系统 软硬件 平 台， 细阐述 了应 用软件 的任 务设计 、 详 优先级 安排
２１ 年第６ ０１ 期
文章 编号 ：６４ ４ ７ （０ １ ０ －Ｏ ５０ １７ —５ ８ ２ １ ）６Ｏ ９ －３
山西 电子 技术
研 究 与探 讨
基 于 ｐ ／ Ｓ Ｉ农 田信 息 采 集 系统 的研 究与设 计 ￣ Ｏ —Ｉ Ｃ
胡 侃
（． １ 湖南商务职业技术学院 ， 湖南 长沙 ４ ００ ；．湖南农业大学 ， １２ ５２ 湖南 长沙 ４０ １） １１６
械按 照电子地 图上设 计 的行 走路线行 走 ， 而完成播 种 、 从 施
肥、 灭虫 、 、 灌溉 收割等工作 ， 括完成 耕地深 度、 包 施肥 量 、 灌 溉量 的控制任务等 。
２ ２ 农 田信 息采集系统的硬件方案 ． 本系统 以嵌 入 式 微 处 理 器 Ａ Ｍ ３ ４ Ｂ Ｘ芯 片 为核 Ｒ ｓＣ４ Ｏ
务， 目前有 ８个 留给 系统 使 用 ， 用程 序可 使 用多 达 ５ 应 ６个
田间农业环境中的数据采集与处理技术研究
田间农业环境中的数据采集与处理技术研究随着科技的发展，现代农业也得到了很大的改善和促进。
传统的农业生产方式逐渐被新技术所替代，其中一个重要的方面就是数据采集与处理技术。
在田间农业环境中，数据采集与处理可以帮助农民有效地管理和优化耕作。
本文将探讨田间农业环境中的数据采集与处理技术，并研究其对现代农业的发展所起到的重要作用。
一、田间农业环境中的数据采集技术数据采集技术是现代农业生产中的一个必不可少的环节。
在田间农业环境中，大量的数据采集可以帮助农民更好地了解农作物生长状况、土地质量等相关信息，进而优化生产效率和利润。
以下是几种常见的数据采集技术：1.传感器技术传感器技术是田间数据采集的主要方式之一。
在农业领域，传感器技术可以用来采集各种和农业生产相关的数据，例如土壤温度、湿度、pH值、气体浓度等参数。
这些参数能够反映出农业生产中的一些关键信息，帮助农民进行更好的管理决策。
2.无人机技术无人机技术也是近年来广泛应用于农业生产中的一种技术。
通过搭载各种传感器，无人机可以对农作物及田间环境进行高精度的数据采集。
比如测量田地的高程、表面覆盖情况，识别农作物的生长情况等。
3.手持终端设备手持终端设备也是一种常用的田间数据采集方式。
现代的手持终端设备，如手机、平板电脑等，可通过APP或其他软件来进行数据采集。
农民可以通过手持终端设备采集农田的各种数据信息，如农田有无病虫害、农作物生长情况等。
二、田间农业环境中的数据处理技术采集到大量的农业数据信息后，如何将这些数据进行高效、准确的处理是一个值得探讨的问题。
以下是几种常见的数据处理技术：1.人工处理人工处理是传统的数据处理方式。
这种方式需要农民或专业人员手动录入和整理数据，然后进行分析。
然而，这种方式效率不高，容易出现错误，并且数据量大时更是难以满足需求。
2.大数据分析现在随着大数据技术的发展，大数据分析成为处理农业数据信息的主流方式之一。
通过大数据分析软件，可以快速而准确地对采集到的数据进行处理和分析。
智慧农业中的数据采集与分析技术研究
智慧农业中的数据采集与分析技术研究智慧农业是指利用先进的信息技术和物联网技术，对农业生产过程进行数据采集、传输、存储、管理和分析，从而实现精准农业管理和智能农业决策的一种农业生产模式。
在智慧农业中，数据采集和分析技术起到了至关重要的作用，下面将对其进行详细研究。
数据采集技术是智慧农业的基础，它主要通过各种传感器和物联网设备采集农业生产过程中的各种数据。
其中，土壤湿度、温度、光照、气象数据等是农业生产的基本数据，采集和分析这些数据可以帮助农民了解农田的实时状况，提前进行调整。
同时，农作物的生长数据，如高度、叶片面积、果实大小等，可以通过图像识别技术和激光等设备实现实时数据采集和分析。
此外，还可以通过农业机器人、航空无人机等设备采集大范围的农田数据，实现区域性的农业监测和精细化管理。
数据采集技术主要面临以下几个方面的挑战：1.传感器技术：传感器的选择、布设和维护是数据采集的关键。
目前，市场上有多种不同类型的传感器，如土壤湿度传感器、光照传感器、温度传感器等，需要根据不同的农田环境和作物需求进行选型。
同时，需要解决传感器能耗、损坏和数据传输等问题。
2.数据传输：农田环境复杂，传输数据的可靠性和实时性是很大的挑战。
传统的数据传输方式如有线传输和无线传输都存在一定的问题，如有线传输受限于布线，无线传输受干扰和传输距离限制。
因此，需要研究更可靠、更适应农田环境的数据传输技术，如LoRa、NB-IoT等。
3.数据存储和管理：智慧农业数据量庞大，需要解决数据存储和管理的问题。
传统的数据库和云存储方式已经难以满足大规模农业数据的存储和查询需求。
因此，需要研究大数据存储和管理技术，如分布式存储、数据压缩和数据索引等。
数据采集之后，数据分析技术则是智慧农业实现精准农业管理和智能农业决策的关键。
数据分析可以从多个方面对农业数据进行处理和分析，如数据预处理、数据挖掘、数据可视化等。
1.数据预处理：农业数据往往存在噪声和异常值，需要进行数据清洗和归一化处理。
高效农田智能监控与数据采集方案
高效农田智能监控与数据采集方案第一章绪论 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 目标与意义 (3)第二章农田智能监控系统设计 (3)2.1 系统架构设计 (3)2.2 传感器布局与选择 (4)2.3 数据传输与处理 (4)第三章数据采集技术 (5)3.1 遥感技术 (5)3.1.1 卫星遥感技术 (5)3.1.2 航空遥感技术 (5)3.1.3 地面遥感技术 (5)3.2 地面监测技术 (5)3.2.1 地面传感器 (5)3.2.2 自动气象站 (6)3.3 数据预处理 (6)3.3.1 数据清洗 (6)3.3.2 数据整合 (6)3.3.3 数据分析 (6)3.3.4 数据可视化 (6)第四章数据存储与管理 (6)4.1 数据存储方案 (6)4.2 数据管理策略 (7)第五章数据分析与挖掘 (7)5.1 数据分析方法 (7)5.2 农业模型构建 (8)5.3 决策支持系统 (8)第六章系统集成与测试 (9)6.1 系统集成 (9)6.1.1 集成目标 (9)6.1.2 集成过程 (9)6.2 测试与验证 (9)6.2.1 测试目标 (9)6.2.2 测试方法 (10)6.3 功能优化 (10)6.3.1 优化目标 (10)6.3.2 优化措施 (10)第七章智能监控与决策支持 (10)7.1 实时监控与预警 (10)7.1.1 监控系统设计 (11)7.1.2 预警机制 (11)7.2 决策支持与优化 (11)7.2.1 决策支持系统设计 (11)7.2.2 决策优化策略 (11)7.3 用户界面设计 (12)第八章安全与隐私保护 (12)8.1 数据安全 (12)8.1.1 数据加密 (12)8.1.2 数据备份 (12)8.1.3 访问控制 (12)8.1.4 数据审计 (12)8.2 隐私保护策略 (13)8.2.1 用户隐私保护 (13)8.2.2 数据脱敏 (13)8.2.3 数据共享与开放 (13)8.2.4 用户权限管理 (13)第九章推广与应用 (13)9.1 推广策略 (13)9.1.1 政策引导 (13)9.1.2 技术培训与宣传 (13)9.1.3 产业链整合 (14)9.1.4 示范引领 (14)9.2 应用案例分析 (14)9.2.1 某地区万亩农田智能监控系统应用案例 (14)9.2.2 某农场智能灌溉系统应用案例 (14)9.2.3 某地区设施农业智能监控系统应用案例 (14)9.2.4 某农业企业智能养殖系统应用案例 (14)第十章总结与展望 (14)10.1 工作总结 (14)10.2 未来展望 (15)第一章绪论1.1 项目背景我国经济的快速发展，农业现代化水平不断提高，农田生产效率和农产品质量成为农业发展的重要指标。
智能农业系统中的数据采集与分析研究
智能农业系统中的数据采集与分析研究智能农业系统是现代农业领域的一项创新技术，通过采用各种传感器和无线通信技术，对农田环境参数进行实时监测，收集、分析和利用农田数据，以便农民和农业专家能够更好地管理农田并进行决策。
数据采集与分析是智能农业系统中至关重要的一环，它为农田管理者提供了宝贵的决策依据，帮助他们提高农业生产效率和经济效益。
一、数据采集技术智能农业系统的数据采集主要通过传感器实现，常用的传感器有土壤温度、湿度和酸碱度传感器、气象传感器、作物生长环境传感器等。
这些传感器通过定期或实时地监测农田环境参数，将数据传输到基站或云服务器上进行存储和分析。
1. 土壤传感器：土壤传感器可以测量土壤的温度、湿度和酸碱度等参数。
这些数据可以帮助农民掌握土壤的水分状况和营养成分含量，从而合理调整灌溉和施肥量，提高作物的生长效率。
2. 气象传感器：气象传感器可测量气温、湿度、风速、降雨量等与气候有关的数据。
通过监测农田的气象状况，农民可以预测天气变化，及时采取措施，如开启灌溉系统或采取防雨措施，以保护农作物免受自然灾害的侵害。
3. 作物生长环境传感器：作物生长环境传感器可以测量光照强度、二氧化碳浓度和空气质量等参数。
这些数据能够帮助农民判断作物生长环境是否适宜，及时采取措施进行调整，以提高作物品质和产量。
二、数据分析和利用采集到的农田数据需要进行分析和利用，以提供农民和农业专家有关农田管理的有用信息。
数据分析主要包括数据预处理、数据挖掘和模型构建等步骤。
1. 数据预处理：在数据分析前，对采集到的数据进行预处理非常重要。
这包括数据清洗、去噪、缺失值处理等步骤，确保数据的准确性和完整性。
同时，还可以对数据进行降维处理，提取出关键特征，以便后续的分析。
2. 数据挖掘：数据挖掘是指通过各种分析算法，从大规模数据中发现隐藏的模式和关联规则。
在智能农业系统中，可以运用数据挖掘技术，寻找农田环境参数与农作物生长之间的潜在关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
黑龙江八一农垦大学学报第22卷农田环境信息是现代化农业生产中的关键部分，它直接反映农作物生长和农作物产品质量[1]。
快速、有效采集和描述影响作物生长环境的空间变量信息，是“精准农业”实践的重要基础。
准确实时采集农田环境信息，对农作物研究、合理资源利用和生产实践决策等都是非常必要的[2]。
传统的设计大多以单片机为微处理器，系统的扩充性不好。
目前也有研究人员采用高度集成化的掌上电脑，但价格昂贵，很难普及。
设计给出基于ARM 和GPRS 的嵌入式农田数据采集系统设计方案，它使数据信息可以简洁、实时的进行传送，能够节省巨大的通信网络建设和维护费用，为用户终端安全稳定的运行提供了可靠的保证。
1硬件设计根据农田环境信息采集系统功能需求，进行总体方案的构思和设计，其硬件构架如图1所示。
1.1微处理器采用的是一款基于ARM7TDMI 核的高速处理器S3C44B0X ，S3C44B0X 微处理器是Samsung 公司提供的高性能和高性价比的微控制器解决方案，使用32位的低功耗RISC 内核ARM7TDMI 。
采用0.25μmCMOS 工艺制造，工作主频66MHz ，工作电压仅有2.5V ，功耗低、成本低，同时能达到优良的性能，可以使用三级流水线、支持64位结果的增强型农田环境数据采集系统的研究与设计李兴霞（佳木斯大学，佳木斯154007）摘要：根据精准农业的需求，结合嵌入式技术、无线远程通信技术、GPS 定位技术以及传感器技术等领域的最新研究成果，设计了一套能够实时采集多种农田数据的系统。
该系统可以采集、显示多种农田数据，还能够经GPRS 网络实现远程数据传输，远程数据中心建有数据库，可供用户随时浏览环境数据。
此系统适合远程条件下对分散农田环境信息进行监测与管理，为农田管理决策、智能控制等提供数据支持。
关键词:数据采集；嵌入式技术；μC/OSII ；GPRS 中图分类号：TP229Study and Design of Farmland Environmental Data Acquisition SystemLi Xingxia（Jiamusi University,Jiamusi 154007）Abstract:According to the demand of precision agriculture,combining the latest research results of embedded technology,wireless remote communication technology,GPS technology and sensor technology,a set of farmland data real -time acquisition system is designed.The system can collect and display various farmland data,and it can realize remote data transmission by GPRS network;there is a database in remote data center for users to view environmental data at any time.This system is suitable for monitoring and management of scattered farmland environment in remote situation,providing data support for farmland management decision and intelligent control,etc.Key words:data acquisition ；embedded technology ；μC/OSII ；GPRS收稿日期：2010-06-13基金项目：佳木斯大学科学技术研究项目（L2009-159）。
作者简介：李兴霞（1972-），女，讲师，哈尔滨工程大学硕士研究生毕业，现主要从事电子技术方面的教学与科研工作。
黑龙江八一农垦大学学报Journal of Heilongjiang Bayi Agricultural University 22（6）：72~74Dec.2010文章编号：1002-2090（2010）06-0072-03第22卷第6期2010年12月文献标识码：A第6期硬件乘法器，支持半字、有符号字节的Load和Store以及Thumb压缩指令集，包含EmbeddedICE模块以支持嵌入式系统调试如JTAG方式等[3]。
图1硬件总体构架图Fig.1The overall architecture diagram of hardware1.2数据采集部分系统主要采集影响农作物生产的5个环境信息：土壤温度、土壤水分、空气温度、空气湿度和光照强度。
考虑精度、灵敏度、可靠性、使用寿命、防水性、响应速度等因素，采用昆仑海岸公司生产的JWSL-2AT通用型温湿度变送器，ZD01-AT电流型照度变送器，土壤温度数据采集采用上海银河仪器厂生产的铂电阻温度传感器，测量范围为-50～150℃。
土壤水分传感器；采用锦州阳光科技有限公司的TDR-3型土壤水分传感器。
在整个系统中GPS数据的采集部分十分重要。
它能够提供准确的地理信息，时间日期等，为环境数据的采集提供了准确的定位。
系统采用Ag DGPS 132———用于精细农业的亚米级差分GPS接收机。
1.3模数转换部分当用一个三角波信号与输入信号进行叠加,并高速采样时,转换器产生一系列的0或1采样值，0和1出现的比例就表示了这个在0和1LSB之间的实际值。
因此，加入三角波信号可提高信噪比。
图2为三角波信号产生以及与输入信号叠加的电路图。
在系统中，依据信号频率和需要增加的AD转换分辨率，确定过采样因子K=8，三角波信号频率为100kHz，AD转换频率为500kHz，可以增加AD分辨率2bit，使S3C44B0XI的AD转换精度从10bit增加到12bit，并增加了信噪比。
对信号连续的多个周期进行采样，对测量结果分别处理后，用得到的平均值作为最终的结果，可以进一步增加测量结果的信噪比。
2软件设计系统采用模块化的设计方法，各模块相互独立又共同依赖嵌入式操作系统μC/OSII，由于驱动程序封装在μC/OSII操作系统下，上层应用程序开发、维护和软件升级都很方便[4]，这样在一个成熟的以μC/OSII为主的软件平台上，很容易开发扩展各种实用的控制应用程序。
软件方案构架如图3。
用户应用程序的执行是由启动引导程序跳转main（）函数开始的，μC/OSII要求首先被初始化，并且在启动多任务实时调度前至少要创建一个用户主任务。
执行完此程序，操作系统内核为起始任务图2三角波信号产生与输入信号叠加Fig.2Triangle waveform signal productionand input signal superposition李兴霞:农田环境数据采集系统的研究与设计73Main_Task（）分配了优先权，起始任务Main_Task（）首先获得执行。
在起始任务里主要是完成硬件的初始化、创建任务通讯同步资源、创建各个任务等。
服务器接收端的软件实现的功能是实时接收采集现场传来的数据，并将其进行解析，完成数据的数据库存储[5]。
从而实现系统的远程数据采集功能。
对于底层的控制，由于比较复杂，系统采用利用C++语言做成动态链接库的形式，留出函数调用接口，便于其他工程人员进行其他开发。
对服务器端的操作软件采用VB6.0进行编写。
当远程有GPRS要进行通讯时，获取GPRS信息，此时数据链路开通，GPRS可以传输数据。
在数据接收区显示所接收的数据，并实时进行数据解析显示。
每个GPRS都在后台对应一个数据库，可以将获取的所有环境信息数据进行存储。
数据接收软件程序流程图如图4所示。
图3软件模块框图Fig.3The modular diagram of software图4数据接收软件程序流程图Fig.4The program flow chart of data receiving software（下转第82页）参考文献：［1］张新光，赵增勤.一类四阶奇异半正边值问题正解的存在性［J］.系统科学与数学，2006，26:553-560.［2］李永祥.四阶边值问题正解的存在性与多解性［J］.应用数学学报，2003，26:109-116.［3］Yongxiang Li，Positive solutions on fourth order singular boundary value problem with two parameters［J］.Math.Anal.Appl.，2003，281:477-484.［4］Alberto Cabada，J.Angel Cid，Luis Sanchez，Positivity and lower and upper solutions for fourth-order boundary valueproblems［J］.Nonlinear Analysis，2007，67:1599-1612.［5］孔令彬，张仲毅.奇异非线性四阶边值问题的正解［J］.吉林大学学报，2002,40（1）：40-43.［6］Daqing Jiang，Huizhao Liu，Xiaojie Xu.Nonresinant singular fourth order boundary value problems［J］.AppliedMathematics Letters，2005，18:69-75.［7］李兴昌，赵增勤.一类非共振奇异半正边值问题正解的存在性［J］.高校应用数学学报，2008，23:55-60.［8］郭大钧.非线性分析中的半序方法［M］.济南:山东科学技术出版社，2000.（上接第64页）1.该平台能够使学习者在较短的时间内获得最优的学习效果，提高学习效率，节省学习时间，使学习方向性更加明确。
2.更加合理、科学地组合教学资源，使资源共享化成为可能。
3.提供相对科学的智能评价和智能反馈，实现自我评价、他人评价，为教与学提供参考数据。
可以预见，计算机基础课网络教学平台不仅能够构建多媒体化和个性化的学习环境，提供丰富的网络资源和拓展教学时空，还能够改善教学质量，提高教学水平。
参考文献：［1］朱景福，高军.网络选课与学分制管理系统的建立与应用［J］.黑龙江八一农垦大学学报，2008（3）：85-88.［2］郝兴伟，龙世立，巩裕伟.基于网络的计算机基础教学过程管理研究与实践［J］.中国大学教学，2010（3）:49-51.［3］刘金明，刘桂阳，王娜.新型计算机实验课教学方法［J］.实验科学与技术，2009（3）:99-101.［4］苟燕，刘东升，张丽萍.程序设计基础网络自主学习环境的构建研究［J］.计算机教育，2010（5）:121-123.（上接第74页）3结束语课题所设计的农田数据采集系统使用户终端以低廉、快速、可靠的方式连入GPRS网络和互联网，使用户终端数据信息可以简洁、实时的进行传送，为用户终端安全稳定的运行提供了可靠的保证。