1.主要技术内容：

农作物生长环境监测是农业信息化建设的基础信息技术支撑，由于农业生产全过程环境信息参数众多，且需考虑信息获取的实时性、时效性、环境参数分布特性、噪声值及异常值分辨剔除、可连续作业时间、能量消耗、系统维护等多方面因素，均给农业信息化建设带来巨大挑战。该项目重点研究了数据采集及数据库建设、数据挖掘关联分析、智能管控、增强网络健壮性、延长网络寿命等相关技术，构建了基于物联网的农作物生长环境在线监测平台，实现了对广泛分布于农田的无线传感节点进行统一智能监控、综合分析、可视化显示、联动报警、业务管理等功能，改善了早期农业信息采集系统成本高昂、安装周期长、部署操作繁琐、可靠性不高、维护困难等问题，取得了如下创新成果：

（1）构建了自组织多跳无线传感网络，网络节点间动态随机地组建单跳网络或多跳网络，节点信息以单跳或多跳网络形式传输至网络综合节点，经由无线通信站发送至控制中心。

（2）改进了经典LEACH算法，采用非均匀分簇思想优化簇的划分，簇首选择机制中充分考虑网络节点剩余能量及当选簇首次数设计阈值计算方法，通过概率转发方式决策数据转发方向，降低网络传输能耗。解决了由于节点部署不均匀性、移动性、簇首选举随机性引起的信息重复传输、网络过早消亡等问题。

（3）基于人工神经网络D-S证据理论建立农作物生成环境预测模型，确定了神经网络的结构，将BP神经网络、Elman神经网络预测输出结果转化为基本概率赋值函数BPA，再将转化后的数据作为D-S证据理论的证据输入，运用相应的Dempster合成公式得到精准预测结果,更好地反映农作物生产环境的适宜程度。

（4）设计了多传感数据融合算法，对农作物生长环境关键参数进行二次数据融合，减小了因各类误差引起的数据不确定性及误差，优化了对各类环境参数的决策调控依据。

（5）梳理了影响农作物生长相关因素的属性和信息，分层分级研究并建立了各类影响因素的量化指标和诊断模型，以确定的知识表示形式高效地组织和存储起来，并提供便捷的访问、检索、推理手段，建立了指标体系和诊断模型库。根据农作物生长的量化指标体系和诊断模型，以及智慧农业各类规程规范体系标准，建立了专家知识库，评估概括了农作物生长状况并诊断出存在的问题，根据问题进行检索、匹配、推理，提出了建议措施，实现了分词检索、模糊匹配、推理推断。

2.授权专利及评价情况：

围绕该项目研究，发表中文核心期刊论文5篇、CN论文1篇、EI收录期刊论文2篇，授权国家实用新型专利5项，软件著作权5项。2018年河南省索普瑞科技服务有限公司组织有关专家对该项目进行科技成果评价，专家组一致认为项目系统设计合理、技术先进、实用性强，经济社会效益显著，在农作物生长环境在线监测系统设计方面达到国内先进水平建议进一步加快推广应用。

3.技术经济指标：

该项目所研制系统可实现环境测量精度高，连续监测时间大于3年，同时检测系统成本低、安装维护简便。

4.应用推广及效益情况：

该系统于2016年起分别在郑州威科普电子科技有限公司、郑州艾毅电子科技有限公司进行了应用，效果明显，经济、社会效益显著，2016-2018年应用单位合计新增销售额约2620.64万元。经过应用，一致认为该系统具有低功率、零布线、即插即用、自组织、高智能化、鲁棒性好等优势，数据信息采集以及数据信息的处理安全、准确、可靠，系统运行稳定。为农业领域的环境信息数据的获取以及信息数据的传输，提供了有力专业的技术支撑。

成果说明

郑州科技学院研发的基于物联网的农作物生长环境在线监测系统采用ARM嵌入式处理器及信息采集硬件，基于ZigBee协议实现了底层WSN感知和传输网络系统的设计，通过GPRS/TD-SCDMA移动通信网络传送到远程控制端，实现了农业生长环境的智能监测。 该系统于2016年起分别在郑州威科普电子科技有限公司、郑州艾毅电子科技有限公司进行了应用。经过应用，一致认为该系统充分发挥物联网技术的低功率、零布线、即插即用、自组织、高智能化、鲁棒性好等优势，为农业领域的环境信息数据获取及信息数据传输，提供了有效的技术支撑。

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