农业物联网标准体系框架研究

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农业物联网体系结构与应用领域研究进展

农业物联网体系结构与应用领域研究进展

农业物联网体系结构与应用领域研究进展一、农业物联网的体系结构农业物联网是指通过物联网技术将农业生产环节中的各种信息进行互联互通,实现农业生产全过程的数据采集、信息传递和决策支持的一种技术体系。

农业物联网的体系结构主要包括感知层、通信层、数据处理层、应用层等四个方面。

1.感知层感知层是农业物联网的基础,通过各种传感器和数据采集设备,对农田的土壤、气候、水质等环境信息进行实时、准确地采集,为后续的数据处理和应用提供了基础数据支持。

传感器可以包括土壤湿度传感器、气象站、水质传感器等,通过这些设备可以实时监测农田的各种环境信息。

2.通信层通信层主要是指农业物联网中各种传感器与数据采集设备之间、设备与云平台之间的数据传输通道。

目前,主要采用的通信技术包括有线通信、无线通信等方式,如Wi-Fi、蓝牙、NB-IoT等。

3.数据处理层数据处理层主要是对感知层采集到的数据进行处理和分析,将原始数据转化为可读、可用的信息,并对数据进行存储和管理。

数据处理层的关键技术包括数据挖掘、数据分析、数据存储等,通过这些技术可以对海量的农业数据进行处理和管理。

4.应用层应用层是农业物联网的最终目的地,通过数据处理层得到的信息,可以应用到各种农业生产管理和决策支持的场景中,包括精准农业、智能灌溉、精准施肥、病虫害监测等。

二、农业物联网在农业生产中的应用领域农业物联网技术在农业生产中的应用领域非常广泛,主要包括智能农业、精准灌溉、智能化农机等。

1.智能农业智能农业是指通过农业物联网技术,对农田环境进行实时监测和管理,实现农作物的精准种植、养护和管理。

通过感知层的数据采集和通信层的数据传输,可以对农田的土壤湿度、温度、光照等环境信息进行实时监测和管理,通过数据处理层的数据分析和应用层的决策支持,可以实现农田环境的智能化管理,提高农作物的产量和质量。

2.精准灌溉精准灌溉是指根据农田的土壤湿度、气候等信息,对农田进行精准的灌溉管理。

通过农业物联网技术,可以实现对农田土壤湿度的实时监测和管理,根据土壤的湿度情况,自动调控灌溉系统的灌溉量和频率,实现对农田的精准灌溉管理,节约水资源,提高灌溉效率。

农业物联网体系结构与应用领域研究进展

农业物联网体系结构与应用领域研究进展

农业物联 网体 系结构 与应用领域研 究进展
郑 纪业 1 , 2 阮怀 军 2 封 文 杰 2 7许世 卫
( 中 国农业 科 学院农 业信 息研 究 所 ,北京 1 0 0 0 8 1 ; 山东 省农业 科 学院科 技信 息研 究所 ,济 南 2 5 0 1 0 0 )
摘要:农业 物联 网是计 算机 、互联 网 、移 动通信 等信 息技术在农 业领 域 的高度 集成和具体 应用 ,是农 业信 息化 、智 能化 的必要条件 。随着农 业物联 网产业发展 ,各种农 业物联 网系统层 出不 穷, 由于缺乏对 整个农业 物 联 网系统层 次结构 的分 析 ,导 致 当前各农 业物联 网应用 呈现 出碎 片化 、垂直化 、异构 化等 问题 。如何从农 业物 联 网各种应用 需求 中统一抽取 出系统 的组 成部件 以及 它们之 间的组织 关系,建立农 业物联 网体 系结构 ,实现农 业物联 网设 计与实现方 法的统 一是 当前 急需解决 的问题 。文 中从 农业物联 网的概念发展 、基本特征 、体系结构
收稿 日期 2 o l 6 - 0 7 - 2 7 接受 日期 2 o 1 6 — 1 2 . 0 2 基金 项 目: 国家 科技支 撑 计划 ( 2 0 1 4 B AD 0 8 B 0 5 ) 联系 方式 :郑 纪业 ,E - ma i l :j i y e z h e n g @1 6 3 . c o n。通 信作 者许 世 卫 ,E r - ma i l :x u s h i w e i @c a a s . c n
研究现状等方面进行深入分析后认为,当前各个国家与机构制订的物联网发展和管理计划对科研人员从事物联
网研 究与应用 开发起 到 了很好 的 1 导作用 ,但是都 没有指 出设 计与实现 物联 网系 统的具体 方法 ,并且农业 生产 环境 的多样性 和 生产 流程 的复杂性 决定 了必 须统 筹考 虑农 业各 行 业的具体 应用 特 点来建 立农业物 联 网体 系 结 构 。为此在 文章 中首先讨 论 了农 业物联 网体 系结构构建 原则包括 可扩展性 、可复用性 、安全性和 可靠性等 ,在 此基 础上结合 农业产 业的具体 需求及工程 实践经验 ,进 一步 划分 农业物联 网的基本 结构,提 出五层农业物联 网

农业行业农业物联网解决方案

农业行业农业物联网解决方案

农业行业农业物联网解决方案第1章农业物联网概述 (4)1.1 农业物联网发展背景 (4)1.2 农业物联网技术架构 (4)1.3 农业物联网发展现状与趋势 (5)第2章农业物联网感知技术 (5)2.1 土壤传感器技术 (5)2.1.1 土壤水分传感器 (5)2.1.2 土壤温度传感器 (6)2.1.3 土壤电导率传感器 (6)2.2 气象传感器技术 (6)2.2.1 温湿度传感器 (6)2.2.2 风速风向传感器 (6)2.2.3 降水量传感器 (6)2.3 植物生长监测技术 (6)2.3.1 光谱分析技术 (6)2.3.2 激光雷达技术 (6)2.3.3 摄像头监测技术 (6)2.4 农业遥感技术 (6)2.4.1 多光谱遥感技术 (7)2.4.2 高光谱遥感技术 (7)2.4.3 热红外遥感技术 (7)第3章农业物联网传输技术 (7)3.1 无线传感器网络技术 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 技术特点 (7)3.1.3 应用案例 (7)3.2 低功耗广域网技术 (8)3.2.1 概述 (8)3.2.2 技术特点 (8)3.2.3 应用案例 (8)3.3 移动通信技术 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 技术特点 (8)3.3.3 应用案例 (8)3.4 卫星通信技术 (8)3.4.1 概述 (9)3.4.2 技术特点 (9)3.4.3 应用案例 (9)第4章农业物联网数据处理与分析 (9)4.1 数据预处理技术 (9)4.1.1 数据清洗 (9)4.1.3 数据转换 (9)4.2 数据存储与管理技术 (9)4.2.1 关系数据库 (10)4.2.2 NoSQL数据库 (10)4.2.3 分布式存储 (10)4.3 数据挖掘与分析技术 (10)4.3.1 关联规则挖掘 (10)4.3.2 聚类分析 (10)4.3.3 时间序列分析 (10)4.3.4 机器学习 (10)4.4 农业大数据应用 (10)4.4.1 农业生产 (11)4.4.2 农业市场 (11)4.4.3 农业政策 (11)第5章农业物联网智能决策支持系统 (11)5.1 农业知识图谱构建 (11)5.1.1 实体识别 (11)5.1.2 关系抽取 (11)5.1.3 属性填充 (11)5.1.4 农业知识图谱应用价值 (11)5.2 决策模型与方法 (11)5.2.1 数据驱动的决策模型 (11)5.2.2 机器学习决策方法 (11)5.2.3 深度学习决策方法 (11)5.2.4 混合决策模型 (11)5.3 智能推荐算法 (11)5.3.1 基于内容的推荐算法 (12)5.3.2 协同过滤推荐算法 (12)5.3.3 深度学习推荐算法 (12)5.3.4 多模型融合推荐算法 (12)5.4 农业专家系统 (12)5.4.1 农业专家系统概述 (12)5.4.2 农业专家系统构建方法 (12)5.4.3 农业专家系统应用案例 (12)5.4.4 农业专家系统与农业物联网的融合 (12)第6章农业物联网在农业生产中的应用 (12)6.1 精准农业 (12)6.1.1 概述 (12)6.1.2 应用实例 (12)6.2 智能灌溉 (12)6.2.1 概述 (13)6.2.2 应用实例 (13)6.3 农业机械化与自动化 (13)6.3.2 应用实例 (13)6.4 农产品质量安全追溯 (13)6.4.1 概述 (13)6.4.2 应用实例 (13)第7章农业物联网在农业生态环境监测中的应用 (14)7.1 土壤质量监测 (14)7.1.1 土壤理化性质监测 (14)7.1.2 土壤养分监测 (14)7.1.3 土壤水分监测 (14)7.1.4 土壤污染监测 (14)7.2 水资源监测 (14)7.2.1 灌溉用水监测 (14)7.2.2 降水监测 (14)7.2.3 地表水监测 (14)7.2.4 地下水监测 (14)7.3 农田气象灾害监测 (14)7.3.1 温度监测 (14)7.3.2 湿度监测 (14)7.3.3 风速和风向监测 (14)7.3.4 降水和冰雹监测 (14)7.4 生态系统评估与优化 (14)7.4.1 农田生态环境监测 (15)7.4.2 农田生态系统评估 (15)7.4.3 农业生产优化建议 (15)7.4.4 农业绿色发展支持 (15)第8章农业物联网在农业产业链中的应用 (15)8.1 农业物联网与农产品流通 (15)8.1.1 物联网技术在农产品流通中的应用 (15)8.1.2 提高农产品流通效率的途径 (15)8.1.3 案例分析 (15)8.2 农业物联网与农业金融 (15)8.2.1 农业物联网在农业金融领域的应用 (15)8.2.2 农业物联网对农业金融的促进作用 (15)8.2.3 案例分析 (15)8.3 农业物联网与农业保险 (15)8.3.1 农业物联网在农业保险领域的应用 (16)8.3.2 农业物联网对农业保险的优化作用 (16)8.3.3 案例分析 (16)8.4 农业物联网与农产品营销 (16)8.4.1 农业物联网在农产品营销中的应用 (16)8.4.2 农业物联网对农产品营销的推动作用 (16)8.4.3 案例分析 (16)第9章农业物联网在农业社会化服务中的应用 (16)9.1 农业物联网与信息服务 (16)9.2 农业物联网与农技推广 (16)9.3 农业物联网与农业培训 (16)9.4 农业物联网与农业政策支持 (17)第10章农业物联网发展策略与展望 (17)10.1 农业物联网政策与法规建设 (17)10.1.1 国家政策对农业物联网的支持 (17)10.1.2 农业物联网法规体系构建 (17)10.1.3 农业物联网政策与法规的实施与监督 (17)10.2 农业物联网标准化与规范化 (17)10.2.1 农业物联网标准体系框架 (17)10.2.2 农业物联网关键标准制定 (17)10.2.3 农业物联网标准化推进策略 (17)10.3 农业物联网关键技术突破 (17)10.3.1 信息感知与数据采集技术 (17)10.3.2 信息传输与处理技术 (17)10.3.3 智能决策与控制技术 (17)10.3.4 农业物联网安全与隐私保护技术 (17)10.4 农业物联网未来发展展望 (17)10.4.1 农业物联网与大数据的深度融合 (17)10.4.2 农业物联网与人工智能的应用拓展 (17)10.4.3 农业物联网在农业产业链中的全面渗透 (17)10.4.4 农业物联网助力农业现代化与乡村振兴战略实施 (17)第1章农业物联网概述1.1 农业物联网发展背景全球人口增长和气候变化对农业生产带来的压力,传统农业模式已无法满足日益增长的粮食需求。

农业物联网系统的设计与实现

农业物联网系统的设计与实现

农业物联网系统的设计与实现随着科技的进步和社会的发展,物联网技术在各个领域得到了广泛的应用。

农业作为国民经济的重要支柱产业之一,也迎来了物联网技术的应用机会。

农业物联网系统的设计与实现,将为农业生产提供更高效、智能化的解决方案。

本文将从系统的设计架构、传感器节点的选择与布局、数据的采集与传输、数据分析与应用几个方面,对农业物联网系统的设计与实现进行探讨。

一、系统的设计架构农业物联网系统的设计需要清晰的架构,以实现各个模块之间的协同工作。

通常情况下,农业物联网系统的架构包括传感器节点、边缘网关、云平台和应用平台四个主要组成部分。

传感器节点负责数据采集;边缘网关负责数据的存储和传输;云平台负责数据的存储和处理;应用平台负责数据的可视化展示和决策支持。

各个组成部分之间通过网络连接起来,形成一个完整的物联网系统。

二、传感器节点的选择与布局传感器节点是农业物联网系统的核心组成部分,它们负责对农业环境参数进行实时监测和采集。

在选择传感器节点时,需要考虑到农业生产的具体需求和环境特点。

例如,温度、湿度、光照等传感器可用于监测环境参数,土壤湿度、土壤酸碱度等传感器可用于监测土壤情况,氮气、磷酸盐等传感器可用于监测农作物的健康状况。

传感器节点的布局需要根据农田的大小和形状进行合理的安排,以确保能够全面覆盖农田的各个区域。

三、数据的采集与传输农业物联网系统需要将传感器节点采集到的数据传输到云平台进行存储和处理。

数据的采集和传输主要依靠无线传感器网络和卫星通信技术。

无线传感器网络可以实现传感器节点之间的数据传输,卫星通信技术可以实现数据的远程传输。

在数据传输过程中,要保证数据的安全性和稳定性,可以采用数据加密和冗余传输等技术手段。

四、数据分析与应用农业物联网系统采集到的数据需要经过分析和处理,为农业生产提供决策支持。

数据分析主要包括数据的清洗、统计分析、模型建立和预测等过程。

通过数据分析,可以发现农业生产过程中存在的问题和改进的空间,为农业生产提供优化方案。

农产品物联网系统总体框架

农产品物联网系统总体框架

农产品物联网系统总体框架一、总体技术架构结合农产品物流的特点,以物联网的三层架构来建立完整的农产品物流物联网应用系统,每层架构应用最先进的物联网技术,并始终体现云计算和云服务“软件即服务”的思想,并在实现效果和设计理念上体现可视化、泛在化、智能化、个性化、一体化的特点。

农产品物流物联网整体技术架构如下图所示。

物流物联网架构示意图二、技术特点物联网是通过智能感应装置采集物体的信息,经过传输网络,到达信息处理中心,最终实现物与物、人与物之间的自动化信息交互与处理的智能网络。

它包括了感知层、网络传输层和应用层三个层次。

方案充分考虑可视化、泛在化、智能化、个性化、一体化的需求,通过技术集成和研发相结合,保证方案技术先进性和产品的实用性。

1.农产品物流物联网感知层感知层主要包括传感器技术、RFID技术、二维码技术、多媒体(视频、图像采集、音频、文字)技术等。

主要是识别物体,采集信息,与人体结构中皮肤和五官的作用相似。

具体到农产品流通中,就是识别和采集在整个流通环节中农产品的相关信息。

在农产品物流中产品识别、追溯方面,常采用RFID技术、条码自动识别技术;分类、拣选方面,常采用RFID技术、激光技术、红外技术、条码技术等;运输定位、追踪方面,常采用GPS定位技术、RFID技术、车载视频识别技术;质量控制和状态感知方面,常采用传感器技术(温度、湿度等)、RFID技术和GPS 技术。

2.农产品物流物联网传输层在一定区域范围内的农产品物流管理与运作的信息系统,常采用企业内部局域网技术,并与互联网、无线网络接口;在不方便布线的地方,采用无线局域网络;在大范围农产品物流运输的管理与调度信息系统,常采用互联网技术、GPS 技术相结合,实现物流运输、车辆配货与调度管理的智能化、可视化与自动化;在以仓储为核心的物流中心信息系统,常采用现场总线技术、无线局域网技术和局域网技术等网络技术;在网络通信方面,常采用无线移动通信技术、3G和4G 技术以及M2M技术等。

基于物联网的智慧农业系统架构研究

基于物联网的智慧农业系统架构研究

基于物联网的智慧农业系统架构研究随着科技的不断进步和发展,物联网技术的应用越来越广泛,在农业领域中也得到了广泛的应用。

物联网技术为农业行业带来了全新的解决方案,智慧农业就是其中的一个典型案例。

本文将重点讨论基于物联网的智慧农业系统架构研究。

一、物联网技术在智慧农业中的应用智慧农业是一种非常先进的农业生产方式,它主要利用物联网技术、云计算技术、大数据技术和人工智能技术等来实现对农业生产过程的监控、调控以及节能减排和病虫害防治等一系列的技术手段。

因此,物联网技术在智慧农业中的应用是非常重要的。

植物的生长过程需要定期观测并记录,这些数据可以通过物联网技术实时获取,在农业生产过程中对土地、水源、化肥等进行精细化管理,从而提高生产效率。

同时,通过物联网技术实时监测温度、湿度、光线等环境参数,可以及时控制气候,提高作物的生长速度和产量。

此外,通过物联网技术对农作物进行智能化管理,能有效预防和减少病虫害的发生,保障农作物的生产质量和产量。

二、基于物联网的智慧农业系统架构基于物联网的智慧农业系统架构可以分为三个层次:感知层、传输层和应用层。

其中,感知层主要用于数据的采集和处理;传输层主要用于数据的传输和通信;应用层主要用于数据的管理和分析。

1. 感知层感知层是一些传感器、监测器等仪器的集合体,用于检测农作物以及环境参数信息,包括温度、湿度、光照强度等。

同时,还可以部署一些监控设备用于检测气象、水质等一些农业生产过程中需要的信息。

感知层将数据采集到的信息进行处理,并将处理后的信息发送到下一层。

2. 传输层传输层是将感知层采集到的数据通过无线网络传输到应用层。

数据传输可以采用蓝牙、无线模块等方式。

在数据传输过程中,需要对数据进行分类、压缩和加密处理,并采用一些传输协议确保数据的安全性和可靠性。

3. 应用层应用层是整个系统的最上层,也是最重要的一层。

在这个层次,对采集到的数据进行分析和处理,包括数据的存储、分析、处理和展示等。

基于物联网的智慧农业架构与技术应用研究

基于物联网的智慧农业架构与技术应用研究

基于物联网的智慧农业架构与技术应用研究近年来,随着科学技术的不断发展以及人们对食品安全和可持续农业的需求越来越强烈,智慧农业成为了农业生产的新趋势。

随着互联网、传感器和数据分析等技术的应用,基于物联网的智慧农业正在快速发展。

本文将深入探讨基于物联网的智慧农业架构与技术应用研究。

一、基于物联网的智慧农业架构基于物联网的智慧农业架构通常由三个层次组成:感知层、传输层和应用层。

感知层:感知层是物联网的核心,它主要由传感器、执行器和智能控制设备组成。

传感器可以感知气象、土壤、水质、作物生长状态等信息,并将这些信息传输到传输层。

传输层:传输层主要由物联网通信协议、无线传感网络和云计算平台组成。

它负责接受来自感知层的信息,并将这些信息传输到应用层中进行分析处理。

应用层:应用层主要包括决策支持、管理服务和商业化服务三个子层。

其中,决策支持子层通过数据分析和人工智能技术为农民提供决策支持;管理服务子层可以应用物联网技术为农民提供种植、管理和销售等全方位的服务;商业化服务子层则主要通过电子商务和移动支付等技术,为农民提供商品销售和交易等服务。

二、物联网技术在智慧农业中的应用1. 气象监测气象监测是智慧农业中非常重要的一环。

物联网技术可以通过安装气象传感器,实时监测气温、湿度、风向、风速等气象参数,并将数据传输到云端进行分析处理,提供气象预测和决策支持服务。

2. 土壤监测土壤监测可以为农民提供土壤质量、酸碱度、含水量等数据,有助于农民科学施肥、选址和水分管理等。

物联网技术可以通过安装土壤传感器来实现土壤监测,将实时数据传输至云端进行分析处理,提供决策支持服务。

3. 水质监测水质监测对于农业生产来说也非常重要。

物联网技术可以通过安装水质传感器,实时监测水体中的氧气、ph值、温度和溶氧等等,将数据上传至云端,为农民提供水源管理的参考依据。

4. 温室自动化温室是现代化智慧农业的标志之一。

物联网技术可以将温室中的环境信息进行实时监测,并通过智能化控制系统来控制灌溉、加热等设备的运行,从而实现温室的自动化。

关于物联网体系架构和标准体系的进展研究

关于物联网体系架构和标准体系的进展研究

关于物联网体系架构和标准体系的进展研究摘要:阐述了物联网计算模式的形成以及物联网技术的发展历程,并讨论了物联网的应用体系架构。

在此基础上进一步研讨了智能建筑物联网的应用, 其中包括智能建筑技术现状、智能建筑物联网应用发展现状及其体系架构、智能家居的物联网系统结构等内容。

最后, 讨论了智能建筑物联网应用进程中的若干问题,以对大家有所启迪。

关键词:物联网;体系结构;标准体系;发展1引言物联网是以感知为目的的物物互联系统,涉及网络、通信、信息处理、传感器、RFID、安全、服务技术、标识、定位、同步、数据挖掘、多网融合等众多技术领域。

经过数年的快速发展,各国不同的单位和机构均初步建立了各自的技术方案,但核心技术研发方面缺乏单位间的协同攻关,各类方案间缺乏统一的规划和接口,处于离散状态。

另外,由于物物互联应用领域众多,各类应用特点和需求不同,当前技术解决方案无法满足共性需求,尤其在物理世界信息交互和统一表征方面。

这对物联网产业发展极为不利,亟须建立统一的体系架构和标准技术体系。

2 物联网体系架构物联网作为一种形式多样的聚合性复杂系统,涉及了信息技术自上而下的每一个层面,其体系架构一般可分为感知层、网络层、应用层三个层面。

其中公共技术不属于物联网技术的某个特定层面,而是与物联网技术架构的三层都有关系,它包括标识与解析、安全技术、网络管理和服务质量(QoS)管理等内容。

感知层:感知层由数据采集子层、短距离通信技术和协同信息处理子层组成。

数据采集子层通过各种类型的传感器获取物理世界中发生的物理事件和数据信息,例如各种物理量、标识、音视频多媒体数据。

物联网的数据采集涉及传感器、RFID、多媒体信息采集、二维码和实时定位等技术。

短距离通信技术和协同信息处理子层将采集到的数据在局部范围内进行协同处理,以提高信息的精度,降低信息冗余度,并通过具有自组织能力的短距离传感网接入广域承载网络。

感知层中间件技术旨在解决感知层数据与多种应用平台间的兼容性问题,包括代码管理、服务管理、状态管理、设备管理、时间同步、定位等。

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图1 农业物联网标准体系相关要素图
图2 农业物联网标准体系框架
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·标准应用研究·
标准科学
2014年第2期
感知层技术标准等。 ②传输层标准体系:主要规范感知信息传输网络
相关产品的技术要求以及技术规程。 ③处理层标准体系:主要规范感知数据结构、采
集频率、采集精度、量纲等。 ④应用层标准体系:包括应用层架构,信息智能
参考文献
Research on Standards System Framework of Agricultural IOT
YANG Lin
(Standardization Research Institute of Fujian) Abstract: Based on the national standards system of the Internet of things (IOT), and the network architecture of agricultural IOT, the paper applies the system engineering and modularization concepts and puts forward the three components of agricultural IOT modularized standards system framework, including basic general standards, technical standards, and agricultural IOT standards, aiming to provide references for the construction of agricultural IOT standards system which accords with China’s situation and international standards. Keywords: internet of things, agricultural IOT, standardization, standard system
(1)基础通用标准 ①总体共性标准:包括农业物联网导则、农业物 联网总体架构、农业物联网业务需求等。 ②共性关键技术标准体系:包括标识和解析、安 全、网络管理等标准。 (2)技术标准 ①感知层标准体系:主要涉及各类信息获取设备 的数据接口、感知数据模型、描述语言和数据结构的 通用技术标准、RFID标签,特定行业和应用相关的
对于该体系框架(如图2所示),需要说明几点。 (1)《国务院关于推进物联网有序健康发展的 指导意见》在谈到标准体系中,两次提及“共性”两
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2014, No.2
STANDARD SCIENCE
·Research on Standard Application·
字。在该体系框架中,因考虑标准化专业的长期专业 用语的原因,使用“通用”提法,其意与“共性”等 同,即体系框架中“基础通用标准”意为“基础共性 标准”。
1 国内外农业物联网标准化发展现状 和存在的问题
国际上,物联网标准化工作早已开展。2009年以 来,物联网标准化已成为国际标准化组织工作热点。 由于物联网的技术体系庞杂,因此,国际上物联网标 准化工作是分散在不同的标准化组织中开展。
目前,参加物联网相关整体架构研究的国际标准 化组织有ISO/IEC、ITU等。ETSI、IEEE、ZigBee等区 域标准化组织和联盟组织等也在物联网及其相关技术 的标准化方面做了大量的工作,发布了相关的标准,
2 农业物联网网络架构根源自信息生成、传输、处理和应用的原则,农业 物联网自下而上可分为感知层、传输层、处理层和应 用层4个层面。其中,标准与规范体系、集成及运行维 护不属于农业物联网网络的某个特定层面,而是与农 业物联网网络架构的4个层面都有关系。
感知层是通过农业传感器、RFID、GPS等识别技 术感知各种农业环境和个体要素。传输层主要利用各 种近距离、远距离、有线和无线传输渠道实现农业现 场信息和处理后信息的双向传递,确保信息传输可靠 通畅。处理层是综合运用高性能计算、人工智能、数 据库等技术,搭建农业物联网管理与处理平台,对收 集的感知数据进行存储、分类、优化、管理等处理。 应用层是针对农业具体应用领域,构建预测、预警、 优化等各种农业模型,开发农业物联网应用系统。
3 农业物联网标准体系框架构建
3.1 构建原则 (1)突出重点,狠抓关键:重点解决我国农业
物联网所需的共性、基础性标准化问题,集中力量突 破总体性、互连互通、农业物联网工程建设方面的关 键技术标准研制。
(2)急用先行,循序渐进:按技术驱动和需求 牵引统一的原则,轻重缓急合理安排农业物联网标准 项目研发。
根据构建原则和思路,进一步综合分析得知,体 系构建以产前、产中、产后整个农业产业链为主线, 兼具考虑对象和领域两方面。体系涵盖的相关要素形 成示意图形式(如图1所示)。 3.4 体系框架 3.4.1 体系框架图
根据构建原则、思路及体系构建相关要素,应用 系统工程学和模块化理念,确定农业物联网标准体系 框架由基础通用标准、技术标准、农业产业物联网标 准三大部分组成(如图2所示),属于农业物联网标 准的顶层设计。 3.4.2 体系框架特别说明
(3)从该标准体系框架字面看,冠以“关键” 只有一处,就是“共性关键技术标准体系”,但“关 键技术标准”分布于整个体系中,是否“关键”,应
视具体情况和内容而定。“关键技术标准”是蕴涵在 体系扩展和细化后,这种情形的“关键技术标准”与 《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》 中所指“关键技术标准”内涵是一致的。 3.4.3 体系框架内容分析
物联网标准在产业领域中的应用还存在诸多问 题。物联网产业领域的标准制定工作已引起许多国家
作者简介: 杨林,物流工程硕士,高级工程师,长期从事物流标准化、农业标准化、物品编码等研究工作。
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·标准应用研究·
标准科学
2014年第2期
和标准化组织的重视。由于农业的行业特点,已有的 物联网标准往往不能直接应用于农业领域。因此,在 农业物联网标准化方面,全球几乎处于同一起跑线[4]。
4 农业物联网标准化工作策略
(1)农业物联网标准的制定一方面要确保与正 在制定中的物联网标准的一致性,另一方面需要切实 针对农业生产现场、农业生产环境等特性制定特有的 有关农业物联网标准。
(2)物联网是在物品编码技术的广泛应用基础 上产生的。无论其概念的内涵和外延发生多大变化, 它的技术基础仍然是编码标识、自动识别和网络技 术。因此,农业物联网的建设要加强物品编码标识标 准化工作。
处理技术以及行业、公众应用类标准。 (3)农业产业物联网标准 ①大田种植物联网标准体系:主要包括大田种植
专用传感器技术标准、大田种植感知数据传输网络建 设标准、大田作物生产感知数据标准3部分。
②设施园艺物联网标准体系:主要包括设施园艺 专用感知设备技术标准与接口规范、设施园艺物联网 感知数据标准、设施园艺物联网环境控制系统设计标 准3部分。
我国由于对农业物联网本身的认识还不统一,因 此大多数标准只停留在战略性粗线条层面,农业物联 网标准制定进程缓慢。概括地说,目前我国农业物联 网标准化工作还很薄弱,相关标准缺失,完善的农业 物联网标准体系尚未建立。
我国政府已充分意识到农业物联网标准化工作的 重要性,并开始对相关工作进行统一规划和部署。自 2011年以来,成立了“农业物联网行业应用标准工作 组”和“农业应用研究项目组(HPG3)”。
3.2 构建思路 体系框架总体思路基于以下几方面。 (1)根据《国务院关于推进物联网有序健康发展
的指导意见》精神,农业物联网标准体系应着重急需基 础共性标准、关键技术标准和重点应用标准几方面。
(2)目前,我国提出初步的物联网标准体系框 架大体上由总体共性标准、感知层标准、网络层标 准、服务支撑标准、应用层标准等几大部分组成[3]。 农业物联网标准体系是国家物联网标准体系的重要组 成部分,其构建应基于国家物联网标准体系为背景和 基础。
(3)农业物联网标准体系与农业物联网网络架 构是一个紧密关联的整体,农业物联网标准体系构建 应以农业物联网网络架构为依托,应在农业物联网网 络架构基础上提出。
(4)按照GB/T 4754—2011《国民经济行业分 类》,第一产业农业共分为5类,即:农业、林业、 畜牧业、渔业和农、林、牧、渔服务业。按照生产要 素划分,又可划分为种植业、养殖业、渔业、农产品 加工等[7]。在此基础上,按照目前农业中行业的规模 和信息化状况,以及农产品产前、产中、产后的农业 产业链,可以划分选取大田种植、设施园艺、畜禽养 殖、水产养殖、农产品物流5个有代表性的农业应用 领域。在每一个领域下,设立模块1,2,3,…,n。 3.3 体系构建相关要素
并在国际物联网标准化领域中产生较大的影响[3]。 我国物联网标准化工作刚刚起步。自2005年以
来,我国相继成立电子标签标准工作组、传感器网络 标准工作组、中国通信标准化协会(CCSA)泛在网 技术工作委员会(TC10)和中国物联网标准联合工作 组。相关的物联网研究机构和企业通过积极参与物联 网国际标准化工作,在国际物联网标准化领域中已占 据一席之地,如无线传感网络及其应用标准研究居于 世界前列,所提交的相关传感网标准早于国际标准。
③畜禽养殖物联网标准体系:主要包括畜禽养殖 专用数据采集与传感设备技术标准、畜禽养殖感知信 息传输网络建设标准、畜禽养殖感知分析标准、畜禽 养殖环境控制标准4部分。
④水产养殖物联网标准体系:主要包括水产养殖 专用传感设备技术标准、水产养殖感知信息传输网络 建设标准、水产养殖感知数据分析标准、水产养殖环 境控制标准4部分。
2014, No.2
STANDARD SCIENCE
·Research on Standard Application·
农业物联网标准体系框架研究
杨林
(福建省标准化研究院)
摘 要:本文以《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》为指导思想,基于国家物联网标准体系为 背景和基础,以农业物联网网络架构为依托,应用系统工程学和模块化理念,提出农业物联网模块式标准体系 框架由基础通用标准、技术标准、农业产业物联网标准三大部分组成。目的旨在为建立既符合我国国情又与国 际接轨的农业物联网标准体系构建提供决策参考。 关键词:物联网 农业物联网 标准化 标准体系 DOI编码: 10.3969/j.issn.1674-5698.2014.02.003
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