基于物联网技术的水产养殖智能化监控技术与系统.doc

基于物联网技术的水产养殖智能化监控技术与系统一、项目可行性报告（一）立项的背景和意义我国水产养殖业的快速发展，对繁荣农村经济，优化产业结构，提高农民生活水平、建设和谐的社会主义新农村具有重要意义。国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）已明确将“农业精准作业与信息化”和“畜禽水产健康养殖与疫病防控”纳入优先主题，因此，建设现代化的水产养殖业、发展农村经济和提高水产养殖业在国际市场竞争力，成为我国当前和今后相当一段时间内水产业发展的重要任务。结合浙江省的区位优势和浙江海洋经济发展示范区规划，发展现代水产养殖业，对浙江省建设海洋大省和海洋强省具有重要意义。本项目应用现代物联网技术，结合水产养殖特色，构建一套水产养殖水质环境信息感知无线传感网路和可视化监控智能化终端控制和预警预报系统，实现高效、生态、安全的现代水产养殖，对构建具有鲜明浙江特色的现代水产养殖新格局，促进我省社会主义新农村建设具有重要推动作用。统计显示，到2010年，我省水产养殖面积稳定在480万亩，产量达到190万吨，净增20万吨；产值（一产）达到350亿元，新增130亿；出口额达到10亿美元，新增6.5亿美元。但随着我省土地资源紧缺，水产养殖池塘逐步老化、病害多发、效益下降等突出问题，如何提高养殖产品的品质、直接增加了渔农民的经济收入，实现高效、生态、安全的现代水产养殖产业成为我省亟待解决的重大问题。传统的粗放水产养殖方式，采用人工观察，单纯靠经验进行水产养殖的方法，很容易在养殖过程中造成调控不及时，反馈较慢，出现“浮头”和大面积死亡等惨象，造成重大的经济损失，上述方法已经不能满足现代水产养殖精准化和智能化的发展要求。基于上述问题，本项目重点研究水产养殖水质和环境关键因子立体分布规律和快速检测技术、水产养殖智能化和可视化无线传感网络监控系统、开发水产养殖环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）的实时控制技术和智能化管理系统，对提高水产养殖精准化生产和智能化监控具有重要意义，符合我省“生态、健康、循环、集约”水产养殖业发展要求，对促进我省渔业结构调整，促进社会主义新农村建设，提高渔农民生活水平具有重要意义。（二）国内外研究现状和发展趋势1. 国内外研究现状国内外在水产养殖方面，应用无线传感器网络技术已经进行了部分探索和应用研究。Qi等（2011）利用无线传感器网络系统建立了水产养殖和销售可追溯系统。Yoneyama等（2009）建立了罗非鱼胆固醇含量监测的无线传感器网络系统，实现了罗非鱼胆固醇含量的在线快速监测。Zhu等（2010）建立了集约化养鱼水质远程无线传感器网络系统，该系统可根据水质含氧量的历史数据进行预警预报，避免经济损失。López等（2009）建立了工厂化养鱼环境pH，NH4+和温度的无线传感网络监测系统。Han等（2009）研发了一套水分监测及自动灌溉控制系统。陈娜娜等（2011）综合应用传感器技术、ZigBee无线传感器网络技术和GPRS通信技术,设计并实现了一个无线监控系统。提出了一种改进的无线传感器网络路由协议,可降低路由消耗,提高可靠性。闫敏杰等（2010）设计了基于无线传感器网络的鱼塘实时在线监测系统，该系统利用无线传感器节点测得监测区域中的温度和溶氧量，并通过Zigbee无线网络将数据传输到终端控制系统，控制系统作出判断同时发出报警信号并控制增氧机的工作状态。史兵等（2011）设计了一种基于无线传感网络的规模化水产养殖智能监控系统，提高了参数控制精度。李道亮和傅泽田设计了一种智能化水产养殖信息系统。马从国等（2007）研发了一套基于现场总线技术的水产养殖过程智能监控系统。李季冬和沈守平（1999）进行了水产育苗温室监控系统与计算机连接分析。祁昕等（2001）研发了水产养殖业用溶解氧检测仪。马祖长和孙怡宁（2003）研发了温湿度检测的无线传感器网络。裘正军等（2007）开展了基于模糊控制与虚拟仪器的灌溉决策系统研究。方旭杰等（2009）研制了基于ZigBee技术的无线智能灌溉系统。史兵等（2011）研发了一种基于无线传感网和可溯源技术相结合的智能系统在工厂化水产养殖中的应用方案。系统利用无线射频识别技术(RFID)实现了可溯源功能,利用无线传感网技术实现了数据的采集与传输,利用计算机技术实现了对数据的处理分析,并得到控制信号。通过试验,溶解氧、温度、酸碱度(pH)等水环境因子参数控制范围达到了设计要求,可溯源信息写入与读取正确,能够满足工厂化水产养殖智能化的需要。可敬等（2007）研制了一套将单片机、无线RF和GSM技术相结合的水产养殖环境因子无线监控系统，此系统能够在线检测溶解氧浓度、温度等主要环境参数，并能根据环境情况实施对增氧机的控制，业主可远程监控或者通过手机得到水质状况报告。顾群和陆春华（2004）进行了计算机远程监控系统在水产养殖中的应用研究。刘星桥等（2003）开展了水产养殖多环境因子控制系统的研究。刘星桥等（2006）研发了水产工厂化养殖智能监控系统。杨世凤等（2010）研制了一套通过无线以太网(WIFI)连接， LabVIEW程序控制，并通过GSM网络使用户远程监控池塘溶解氧的溶解氧无线监测与控制系统。该系统能够在线检测溶解氧、温度等主要环境参数，并根据环境情况实施对增氧机的控制，业主可远程电脑监控或者通过手机远程监测鱼塘水质状况，并发送增氧命令，进行远程手动启停增氧机。在溶解氧超标时，系统可以自动启停增氧机，并向用户发送报告。上述应用大都是集中于水产养殖单个指标控制、无线传感器网络信息采集等研究和应用，缺乏系统性和整体性，而且研发的监测系统和控制系统的精准化和智能化程度较低，缺乏系统协同作业能力，推广应用性较差。2. 发展趋势现代水产养殖业的发展向着规模化、高度集约化、高效生态安全的方向发展，传统的养殖模式已无法满足现代水产养殖业的发展要求，因此结合现代物联网技术，研究水产养殖水质和环境关键因子立体分布规律和快速检测技术、水产养殖智能化和可视化无线传感网络监控系统、开发水产养殖环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）的实时控制技术和智能化管理系统，实现水产养殖业的智能化监控，对发展高效、生态、安全的现代水产养殖业，构建具有鲜明浙江特色的现代水产养殖新格局，促进我省社会主义新农村建设具有重要推动作用。参考文献Han, Y.J., Khalilian, A., Owino, T.O., Farahani, H.J. & Moore, S. Development of Clemson variable-rate lateral irrigation system. Computers and Electronics in Agriculture, 2009, 68(1), 108-113.López M., Martínez S., Gómez J.M.,et al. Wireless monitoring of the pH, NH4+ and temperature in a fish farm. Procedia Chemistry, 2009, 1(1): 445-448.Qi L., Zhang j., Xu M., et al. Developing WSN-based traceability system for recirculation aquaculture. Mathematical and Computer Modelling, 2011, 53(11-12): 2162-2172. Yoneyama Y., Yonemori Y., Murata M., et al. Wireless biosensor system for real-time cholesterol monitoring in fish “Nile tilapia”. Talanta, 2009, 80(2): 909-915.Zhu X., Li D., H D., et al. A remote wireless system for water quality online monitoring in intensive fish culture. Computers and Electronics in Agriculture, 2010, 71: S3-S9. 陈娜娜,周益明,徐海圣, 等. 基于ZigBee与GPRS的水产养殖环境无线监控系统的设计. 传感器与为系统, 2011, 30(3): 108-110.方旭杰, 周益明, 程文亮, 等.基于ZigBee技术的无线智能灌溉系统的研制.农机化研究, 2009(1)：114118.顾群, 陆春华计算机远程监控系统在水产养殖中的应用仪表技术与传感器, 2004（10）：3840.可敬, 杨世凤, 侯海岭. 水产养殖环境的无线监控系统. 天津科技大学学报, 2007, 22(4): 56-59.李道亮, 傅泽田。智能化水产养殖信息系统的设计与初步实现.农业工程学报, 2000, 16(4)：135138.李季冬, 沈守平.水产育苗温室监控系统与计算机连接的分析.上海水产大学学报, 1999(9)：221225.刘星桥, 孙玉坤, 赵德安水产工厂化养殖智能监控系统仪器仪表学报, 2006, 27（5）：527530.刘星桥, 赵德安, 全力, 等水产养殖多环境因子控制系统的研究农业工程学报, 2003, 19（3）：205208.马从国, 赵德安, 秦云, 等.基于现场总线技术的水产养殖过程智能监控系统.农业机械学报, 2007, 38(8)：113115.马祖长, 孙怡宁. 研发了温湿度检测的无线传感器网络.传感器技术, 2003, 22(12)：5759.祁昕, 陈海东, 刘烨.水产养殖业用溶解氧检测仪.传感器技术, 2001(11)：5556.裘正军, 童晓星, 沈杰辉, 等.基于模糊控制与虚拟仪器的灌溉决策系统研究.农业工程学报, 2007, 23(8)：165169.史兵, 赵德, 刘星桥, 等. 基于无线传感网络的规模化水产养殖智能监控系统. 农业工程学报, 2011, 27(9): 136-140.史兵, 赵德安, 刘星桥, 等. 可溯源与无线传感网技术在工厂化水产养殖中的应用研究. 渔业现代化, 2011, 38(1): 24-28.闫敏杰, 夏宁, 侯春生, 等. 基于无线传感器网络的鱼塘监控系统 中国农学通报, 2010, 26(16): 388-392.杨世凤, 齐嘉琳, 李洋, 等. 鱼塘溶解氧无线监测与控制系统研究. 渔业现代化, 2010, 37(6): 11-14.（三）项目主要研究开发内容、技术关键及主要创新点1. 研究开发内容（1）研究水产养殖水质和环境关键因子立体分布规律和快速检测技术。通过立体网格化方法测试水体在典型状态下单点、面、层多方位监测的水质情况，用统计分析方法研究养殖水体综合水质指数变化梯度和分布规律，建立综合水质指数三维立体分布图，并优化选取具有代表性的养殖水体总体状况的监测点。研究水产养殖环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）快速检测技术，构建关键因子数字化检测模型，开发环境关键因子的动态实时监测设备。（2）研究水产养殖智能化和可视化无线传感网络监控系统。系统分析ZigBee、CAN总线技术的分布式网络化技术，研究无线传感器网络的节点定位、应用模式、组织方式、优化布局方案、自组网和深度路由协议、低功耗节能方式等技术，开发水产养殖水质信息和环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）信息的自供电、自组织无线传感网络系统。开发基于视频技术的水产养殖水质和环境关键因子的可视化监控技术和设备，实现水产养殖远程可视化监控。研究水产养殖环境关键因子的预警预报技术，开发智能化监测的预警预报系统。（3）研究开发水产养殖环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）的实时控制技术和智能化管理系统。研究水产养殖的增氧机、抽水泵、取样电磁阀等控制终端的精准控制技术和系统，实现水产养殖的智能化和精准化控制和作业。2. 技术关键（1）水产养殖水质信息和环境关键因子信息快速获取技术，构建水质信息三维立体图，实现水产养殖环境关键因子的动态实时监测； （2）基于无线传感网络的水产养殖智能化、可视化监控技术和预警预报技术，实现水质信息和环境关键因子信息的远程无线传输、可视化监控和预警预报；（3）开发水产养殖环境关键因子的精准控制技术和智能化管理系统，基于无线传感器网络系统，对增氧机、抽水泵、取样电磁阀等终端进行智能化精准控制和作业。3. 创新点（1）水产养殖水质信息和环境关键因子信息的动态监测技术和设备。通过对水质信息单点、面、层多方位监测，建立水质信息三维立体图。研发环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）动态监测技术和小型、低功耗、可无线传输的仪器，实现水产养殖信息的动态实时监测。 （2）水产养殖远程可视化监控和预警预报无线传感器网络系统。确定适于不同规模水产养殖的网络应用模式、组织方式、布局方案、自组网和深度路由协议，建立水产养殖可视化监控技术、设备和预警预报系统，实现远程可视化监控和预警预报。（3）开发水产养殖环境关键因子的精准控制技术和智能化管理系统，基于无线传感器网络系统，实现对水产养殖环境关键因子的24小时实时动态监控，对增氧机、抽水泵、取样电磁阀等终端的全天候智能化控制作业。（四）项目预期目标（主要技术经济指标、社会效益、技术应用和产业化前景以及获取自主知识产权的情况）1. 技术经济指标通过项目实施，可减少水产养殖过程中人力、物力投入，通过信息监控系统和增氧机、抽水泵、取样电磁阀等终端控制系统，结合预警预报系统，可极大避免了因人为管理不当造成的经济损失，从而实现了水产养殖的智能化控制和管理，综合减少成本20%以上，具有良好的经济效益。2. 社会效益本项目的实施，实现了水产养殖水质信息和环境关键因子信息的智能化监控、信息的远程无线传输、可视化监控、预警预报和增氧机等终端的智能控制，是水产养殖规模化、集约化、产业化经营发展道路，对扩大养殖规模，实现智能化过程监控和行业技术跨越具有促进作用，对发展浙江海洋经济，改造传统农业，改变农业增长方式，增加农民收入，发展高产、优质、高效、生态、安全的现代农业和农业的可持续发展具有重要意义。同时，项目的实施，提高了农民的现代科技意识和技术应用水平，具有良好的社会效益。3. 技术应用和产业化前景水产养殖作为浙江省海洋经济和海洋产业发展的重要组成部分，项目研发的关键技术和设备可广泛应用于水产品的规模化生产，减低人力、物力投入，极力避免人为管理不当造成的经济损失，具有显著的经济效益，在浙江省海洋经济和海洋产业的飞速发展中具有广阔的应用前景。4. 获取资助知识产权情况（1）突破水产养殖水质信息综合感知关键技术1项；（2）开发水产养殖信息无线传感器网络和终端智能控制系统1套；（3）申请国家发明专利2-3项，实用新型专利2-3项；（4）发表高水平SCI/EI论文3-5篇。（五）项目实施方案、技术路线、组织方式与课题分解1. 实施方案项目以水产养殖水质和环境信息感知信息无线传输智能化控制系统和设备为主线，重点突破水产养殖水质三维立体分布规律和环境关键因子的动态监测技术和设备，信息远程无线传感网络系统、可视化监控系统和预警预报系统，智能化增氧机、抽水机等终端控制系统，实现水产养殖的智能化和可视化监控，节约劳动生产成本，促进农民增收，对促进浙江省海洋经济和海洋产业的飞速发展具有重要意义。根据项目研发核心和重点，具体实施方案如下。（1）水产养殖水质信息和环境关键因子信息的动态监测技术和设备。用网格化方法测试水体在典型状态下各个断面和各个层面的水质情况，对单因子水质指标进行合成，用统计分析方法研究养殖水体综合水质指数变化梯度和分布规律，建立综合水质指数三维分布图，并优化分析从中选取可以代表养殖水体总体状况的监测点。研究水产养殖环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）快速检测技术，构建关键因子数字化检测模型，开发环境关键因子的动态实时监测设备。（2）研究基于无线传感网络的水产养殖智能化、可视化监控技术和预警预报系统。研究无线传感器网络的节点定技术，从而优化信息采集节点的布局，在全面采集信息的同时，降低成本。根据实际应用，选择合适的应用模式，包括自组织无线传感器网络系统（WSN）模式、GSM信息传输模式、WSN和Internet结合模式、WSN和作业控制终端模式等。根据节点数量，选择星型或网状等组网方式，确定自组网和深度路由协议、低功耗节能方式等技术。研究视频数据解析、图像解码、在线显示和识别方法，开发基于无线视频技术的水产养殖信息可视化监控技术和设备，实现水产养殖远程可视化监控。研究水产养殖环境关键因子的预警预报方法，建立智能化的环境关键因子预警预报技术体系和预警预报系统。（3）开发水产养殖环境关键因子的精准控制技术和智能化管理系统。基于无线传感器网络系统获取的水质信息和环境关键因子信息，通过专家系统进行综合评价和分析，结合预警预报系统，实现对水产养殖环境因子的24小时动态监控和预警，通过控制系统，根据精准养殖需要，自动启闭增氧机、抽水泵、取样电磁阀等终端设备，实现终端的全天候智能化控制，大大节约人力成本，提高监控的精准化和智能化水平，满足现代水产养殖高效、安全、生态的发展要求。2. 技术路线3. 组织方式与课题分解通过对项目团队成员专业方向的交叉和资源优化整合，建立项目实施的分工与合作机制，保证项目技术研究和设备系统开发协同前进，确保项目的顺利实施。在项目的实施过程中，通过目标分解，保证项目阶段性目标的完成，同时对后续任务进行合理布局，实现项目总体的衔接。充分发挥每个项目成员的优势和积极性，发挥团队的集体优势，保证项目的顺利完成。以课题负责人为组织者和协调人，经过充分协商和论证之后，针对项目研究内容和目标，明确任务分工，将课题分解为三个任务小组，分别为水产养殖水质和环境信息感知技术和设备小组，无线传感器网络和可视化监控系统小组、水产养殖终端控制和预警预报系统小组。各小组在确保核心研究内容完成的基础上，与其他小组进行合理衔接，使目标任务组成有机整体，完成水产养殖智能化监控技术与装备的研发。对扩大养殖规模，实现智能化过程监控和行业技术跨越具有促进作用，对发展浙江海洋经济，改造传统农业，改变农业增长方式，提高了农民的现代科技意识和技术应用水平，具有良好的社会效益,在浙江省海洋经济和海洋产业的飞速发展中具有广阔的应用前景。（六）计划进度安排2012.01-2012.06进一步收集资料、查阅文献，调研，优化项目实施方案。研究用网格化方法测试水体在典型状态下各个断面和各个层面的水质情况；研究水产养殖环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）快速检测技术。初步进行水产养殖无线传感器网络的布局设计、节点组织方式等。论文撰写和专利申请。2012.07-2012.12开发水产养殖环境关键因子（温度、pH值、溶解氧、氨氮、盐度和氧化还原电位等）快速检测仪器和设备；研究水产养殖水质信息和环境信息预警预报技术；建立水产养殖无线传感器网络的总体布局；开发终端控制软件系统。论文撰写和专利申请。2013.01-2013.06开发水产养殖水质和环境因子信息可视化监控技术；开发基于无线传感器网络的远程可视化监控软件系统；开发水产养殖预警预报系统。研发水产养殖增氧机、抽水机等终端的智能控制系统。论文撰写和专利申请。2013.07-2013.12综合优化水产养殖水质信息和环境关键因子信息监控技术和装备、无线传感器网络系统、可视化监控设备和预警预报系统，实现水产养殖的智能化和可视化监控。进行项目的应用示范、周边辐射和综合效益评价。论文撰写和专利申请；项目总结、鉴定。（七）现有工作基础和条件1. 工作基础项目申请团队依托所在单位重点建设的“985工程”农业生物与环境科技创新平台、数字农业与农村信息化研究中心和农业机械化工程国家重点学科。项目申请团队依托的研究中心主持了多项数字农业和农业物联网技术相关的国家十一五、十二五科技支撑计划项目和863计划项目，还主持了多余项农业物联网技术、无线传感器网络技术研究相关的国家自然基金项目、省基金重点项目、省重大攻关项目等省部级重点科研项目，研发了多个拥有自主知识产权的农业物联网感知与智能监控系统，发表论文380余篇，SCI收录130余篇、EI核心库收录200余篇。出版著作和教材10多本，主编国家十五、十一五规划教材各1本。 获专利24项、软件著作权12项，获国家星火奖三等奖1项, 浙江省科技进步一等奖1项、二等奖8项、三等奖4项、国家教学成果一等奖1项、省教学成果奖一等奖1项、二等奖2项。为本项目顺利开展和示范应用提供了良好的硬件和软件支撑。依托所在单位强大的工科和农科优势，在农业物联网的传感仪器、无线传感器网络及农业物联网的应用方面均取得了较多的成果，并已经将农业物联网技术在农村推广和应用。项目申请团队长期从事农业信息实时采集检测技术和仪器、无线传感器网络系统和智能化终端控制技术和装备等方面的研究，曾连续多次获得国家级有关信息采集、无线传输与智能控制领域的项目资助，在农业物联网技术与装备研发，信息感知技术、远程无线网络控制技术和预警预报技术等方面具有丰富的知识和经验，承担了多项农业信息快速感知与智能控制物联网装备与系统研发的重大课题和关键技术研究，奠定了本项目的实施的技术基础。获得了“农业生命信息感知技术与装备”（863计划，编号：2011AA100705），“数字农业信息快速获取技术和产品的开发与应用”（农业科技成果转化基金项目，编号：2009GB23600517）等多项研究项目，在相关研究领域取得了丰硕的研究成果，可保证项目的顺利实施。项目申请团队将充分利用多学科交叉的优势，汇集了水产养殖、生物系统工程、计算机技术、自动化控制等方面的优秀人才，具备本项目所需的研究知识和技术支撑条件，在已具备与本课题密切相关的大量研究积累的基础上，确保项目的顺利完成。近几年发表与本项目相关的部分专利、论文如下：1 一种无线传感器网络多点准确定位与跟踪方法.发明专利，专利号: ZL200910095320.92 用光谱技术测定富营养化水体特征参量的方法. 发明专利, 专利号: 200810059485.63 果园生态环境无线传感器网络监测系统. 发明专利, 专利号: 200810121610.14 基于多光谱图像处理的水稻稻叶瘟病检测分级方法. 发明专利, ZL200910097341.45 一种水稻冠层叶瘟病快速诊断系统与方法. 发明专利, ZL200910154289.16 一种植物营养含量检测光谱仪的校正方法. 发明专利, ZL201010115010.17 用光谱技术测定污水化学需氧量的系统. 实用新型专利, 专利号: ZL200520134361.18 果园环境和土壤信息无线传感器网络监测系统. 实用新型专利,专利号: ZL200820162577.29 用于果园环境和土壤信息智能传感与无线传输控制器. 实用新型专利, 专利号: ZL200820162576.810 一种液体样本特征光谱采集装置. 实用新型专利， 专利号： ZL200920200567.811 一种光程可调式润滑油透射光谱快速采集装置. 实用新型专利, 专利号: ZL200920198315.612 Rapid discrimination of fish feeds brands based on visible and short-wave near-infrared spectroscopy. Food and Bioprocess Technology, 2011, 4(4), 597-602. (SCI)13 Application of visible and near infrared spectroscopy for rapid and non-invasive quantification of common adulterants in Spirulina powder. Journal of Food Engineering, 2011, 102: 278-286. (SCI)14 Applying near near-infrared spectroscopy and chemometrics to determine total amino acids in herbicide-stressed oilseed rape leaves. Food and Bioprocess Technology, 2010, 4(7): 1314-1321. (SCI)15 Determination of acetolactate synthase activity and protein content of oilseed rape (Brassica napus L.) leaves using visible/near-infrared spectroscopy. Analytica Chimica Acta 2008, 629, (1-2), 56-65. (SCI)16 Study on mid-infrared transmittance spectroscopy for fast measurement of crude fat content in fish feeds based on BPNN and LS-SVM. Key Engineering Materials, 2011, 460-461, 816-820. (EI)17 Fast Detection of Crude Protein Content in Fish Feeds Based on Infrared Transmission Spectroscopy and Chemometrics. Proceeding of 17th World Congress of the International Commission of Agricultural and Biosystems Engineering (CIGR), Quebec, Canada, 2010.18 Evaluation of Fish Freshness by Visible and Short-Wave Near Infrared Hyperspectral Imaging Technique. Proceeding of 4th Asian Conference on Precision Agriculture (ACPA), Hokkaido, Japan, 2011.19 Determination of effective wavelengths for discrimination of fruit vinegars using near infrared spectroscopy and multivariate analysis. Analytica Chimica Acta, 2008, 615(1): 10-17. (SCI)20 A Pocket PC based field information fast collection system. Computers and Electronics in Agriculture 2008, 61, (2), 254-260. (SCI)2. 现有条件项目申请团队所在学科是国家重点学科，拥有农业部和浙江省重点实验室，在教学科研基础条件、学术研究水平、新技术研究应用等方面为本项目创造了较好的条件。所在单位重点建设的多学科交叉创新平台和多个相关重点建设实验室，具备了良好的实验条件和国内领先的实验设备。项目申请团队将充分利用多学科交叉的优势，汇集了水产养殖、生物系统工程、计算机技术、自动化控制等方面的优秀人才，具备本项目所需的研究知识和技术支撑条件。在技术方法上，申请人在光谱技术、成像技术、图像处理技术等数据处理方面有丰富的经验，研究开发及引入了一些先进的算法，如偏最小二乘法、多元线性回归、聚类分析及判别分析、神经网络、支持向量机、决策树等建模方法，遗传算法、小波分析、主成分分析、独立组分分析、正交信号处理、连续投影算法、回归系数、退火算法、无信息变量去除等特征向量的提取方法，为本项目的技术研究打下了基础。在无线传感器网络的组网方式，节点定位技术，节能模式，视频处理，专家系统等方面具有良好的经验积累，具备本项目顺利实施所需要的各项实验条件。主要相关仪器设备如下：芬兰Specimen公司的ImSpector V10E高光谱摄像机；芬兰Specimen公司的ImSpector N17E高光谱摄像机；美国Duncan 公司的MS3100的多光谱摄像机；美国Analytical Spectral Devices公司的Fieldspec handheld 光谱分析仪；Nexus系列智能傅立叶红外光谱仪Nexus870；日本JASCO公司光谱仪FTIR Spectrometer；美国海洋光学公司（Ocean Optics）USB4000 Miniature Fiber Optic光谱仪；美国Analytical Spectral Devices公司的FieldSpec FR 2500 光谱仪； FT-IR 102F 便携式傅利叶变换热红外光谱仪； WATERS公司WATERS-2695高效液相色谱仪；日本SHIMADZU公司LC-20AT高效液相色谱仪；德国ELEMENTER燃烧法快速定氮仪Rapid N Cube； Minolta Camera公司的叶绿素计 SPAD 502；美国Cropscan多光谱辐射计；UV2800紫外可见分光光度计；Foss NIRSystems 5000光谱仪；无线传感器网络监测设备，可视化视频监控技术与设备等。上述技术基础、仪器和设备可确保项目的顺利实施。二、经费概算（一）经费概算列表省级科技计划项目经费概算表项目名称：基于物联网技术的水产养殖智能化监控技术与系统 金额单位： 万元 概算科目名称合计省财政拨款经费自筹经费（1）（2）（3）（4）一、经费支出（合计）18.0018.00（一）直接费用15.5015.501、设备费2.002.00（1）购置设备费00（2）试制设备费2.002.00（3）设备租赁费002、材料费4.524.523、测试化验加工费1.301.304、燃料动力费0.540.545、差旅费2.002.006、会议费 0.540.547、合作协作研究与交流费0.700.708、出版/文献/信息传播/知识产权事务费1.501.509、劳务费1.801.8010、专家咨询费0.600.6（二）间接费用2.502.5011、管理费1.441.4412、激励费1.061.06（三）其他0013、其他费用明细说明二、经费来源（合计）18.0018.001、申请省财政经费18.0018.002、自筹经费（1）单位自有货币资金（2）地方、部门配套拨款（3）其他资金（二）经费概算说明1. 对承担单位和相关部门承诺提供的支撑条件进行说明项目申请单位承诺提供项目实施所需的仪器设备和技术支撑，通过“985工程”农业生物与环境科技创新平台、数字农业与农村信息化研究中心和农业机械化工程国家重点学科，对项目实施过程进行技术和设备支撑，通过申请单位多次主持数字农业和农业物联网相关的国家863计划、国家科技支撑计划、国家自然科学基金、省自然科学基金、省重大科技攻关等项目的经验积累，为项目申请团队进行技术指导、协助和监督，确保项目的顺利开展和实施。2. 经费概算说明项目申请经费18万元，其中省财政经费18万元。（1）设备费2.00万元：其中试制设备费2.00万。用于试制水产养殖智能化可视化监控系统和增氧机等终端控制系统。（2）材料费4.52万。用于购买水产养殖智能化和可视化监控设备、DSP微处理器、控制箱、电缆、安装件、电源转换、环境关键因子传感器、无线射频模块、太阳能板与支架、无线网络中心接收器及交换机、电磁阀、主控、无线摄像头支架、无线视频监控摄像头、多路视频信号接收器、预警预报信号设备等材料。（3）测试化验加工费1.30万。用于水产养殖水质和环境关键因子的测试化验费用、水质信息感知节点的加工费、水产养殖智能化和可视化监控系统的测试费等。（4）燃料动力费0.54万。用于电力消耗和交通燃料费用。（5）差旅费2.00万。用于研究过程中开展科学实验（试验）、实地考察、业务调研、学术交流等所发生的差旅费、交通费用等。（6）会议费0.54万元。用于项目研究过程中为组织开展学术研讨、咨询等活动发生的会议费用。（7）合作协作研究与交流费0.70万元。用于项目研究人员出国进行学术交流、参加国际会议或邀请外国专家来华指导工作等费用。（8）出版/文献/信息传播/知识产权事务费 1.50万。用于发表论文版面费，通讯费，资料费，专利和软件著作权登记申请费。（9）人员劳务费1.80万。总金额的10%,用于参加本项目研究研究生的科研补助。 （10）专家咨询费0.60万元。用于研究过程中支付给临时聘请的咨询专家的费用。（11）管理费1.44万。按项目管理相关规定提取申请经费总金额的8%。（12）激励费1.06万元。按项目管理相关规定，用于项目关键技术研究和仪器设备研发相关人员的激励费用。