基于物联网的低成本智能灌溉系统
研究人员开发了一个低成本的智能灌溉系统。它利用物联网使系统中使用的设备能够自主交互和连接，其具有用户交互的管理模式、灌溉计划估算的一次性设置、智能支持和远程数据监控。研究者选择了一个作物试验台样本，展示了该系统的结果，包括灌溉计划、神经网络决策和远程数据查看。神经网络为设备提供所需的智能，接收当前的传感器输入，并制定灌溉计划，以实现高效灌溉。该系统使用MQTT和HTTP让用户了解当前的作物情况，即使用户距离较远。该系统具有智能化、低成本和便携性等优点，适用于大棚、农场等场所。
用于水稻自动滴灌系统的智能传感器
农业需要85%的可用淡水，其需求在未来可能持续增加。因此，需要一个系统来有效地利用农业用水。与传统方法相比，现代滴灌系统减少了大量的用水。该文提出了一种利用智能手机初步采集土壤图像，计算土壤湿度水平，并通过GSM模块间歇传输到单片机的滴灌自动化方案。微控制器决定灌溉，并将农田状态发送到农民的手机。该系统在水田进行了为期三个多月的试验。从试验装置上观察到，与常规的漫灌和滴灌相比，它分别节约了近41.5%和13%的水。
近年来，农业信息物理系统(ACPS)的设计和优化一直是研究的重点。因此，针对精准农业不同服务的管理，开发了多种acps。在该背景下，该文章研究者提出了一种用于远程灌溉管理的太阳能光伏水系统(SPVWS)网络化的新方法。它采用典型的ACPS架构设计，并对其进行扩展，以支持太阳能灌溉设施。在该体系结构中，具有不同角色的用户可以远程监视和管理SPVWS的活动。一个成功的温室实验研究表明，该方法成本低，任务管理性能好，是可行的。
低成本的传感器结构可以通过上下游反应构建各要素投入量的沟通桥梁，建立确保作物高效生长的监测机制，这对许多农场至关重要，特别是对于地球上某些缺水地区。由于硬件的处理和通信能力有限，研究者使用PANGEA架构来克服这一限制。具体而言，研究者将使用温度、太阳辐射、湿度、pH值、湿度和风的传感器，设计一个能够从环境中收集异构信息的系统。该解决方案能够合并来自传感器的异构数据，并且给出具有环境适应性的响应措施。为了验证该系统的有效性，研究者进行了一项案例研究，成功使用这种低成本的设备在电视屏幕上监控了作物的状况。
考虑辣椒控制参数的实时灌溉控制系统。该研究以辣椒植株为研究对象，开发了一套灌溉控制系统，该精确灌溉控制系统是通过包括排水速率，基质电导率(EC)以及累积的辐射在内的三项参数来控制灌溉量的。实验表明，与仅考虑累计辐射量的常规灌溉方式相比，灌溉时控制排水速率可以节约更多的水，控制基质EC使灌溉控制更加精确，同时可以增加果实产量。此外，与模型估计相比，该系统能更准确地得到蒸腾量。因此，通过使用该系统，可以建立系统化的灌溉策略，提高辣椒的水分利用效率和果实生产力。
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——《Development of a real-time irrigation control system considering transpiration, substrate electrical conductivity, and drainage rate of nutrient solutions in soilless culture of paprika (Capsicum annuum L.)》J.H. Shin etc.（DOI：10.17660/eJHS.2015/80.6.2）
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