Application of intelligence information fusion technology in agriculture monitoring and early-warning research

Abstract

This paper introduces a dynamic feedback crop simulation system used to simulate and forecast the growth of crops. It was known that a precise and effective crop simulation was beneficial for the investigating of crops' growth and production forecast. The real-time monitoring data applied for this simulation system was derived from Agriculture monitoring and early-warning research space (AMERS) which was established by Agriculture Information Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences. A more accurate and valid simulation system is proposed in this paper, by improving the system of agriculture model with the collected data. The corrected model is able to predict the crop's growth and yields more accurately. During the lifecycle of the whole crops the model is corrected and predicted continuously until the simulated data is highly consistent with the real data. The collected data can be used as the input of the simulation, and the corrected model for real-time feedback. A growth index which was calculated by the monitoring data used to measure the growth of crops was proposed. This growth index will responded to the crops simulation model for system amendment. The result of late growth and yield forecasting will be updated by the revised model. Two applications of this system were briefly introduced. Keywords-crops simulation; dynamic feedback; agriculture monitoring and early-warning spaceI.

Modelagem e persistência de dados sensoriais para a pecuária de precisão

“…Apesar de nenhum estudo atender plenamente as questões de pesquisa, todos apresentam dados coletados pelos sensores ou modelos de dados, mesmo que implicitamente. Jiayu et al (2015).…”

Sistema de monitoreo usando tecnología XBee y GSM para la supervisión del clima en la producción de plátano

“…Según el estudio realizado por Jiayu et al, (2015), existen tecnologías que trabajan orientadas a crear estaciones meteorológicas comerciales, estas cumplen la función específica de monitoreo de variables climatológicas solamente, mientras que nuestro sistema tiene la capacidad de fijar puntos críticos para la generación de alertas y el monitoreo del desarrollo del plátano, puede generar una señal de atención al operador en las variables de temperatura, radiación ultravioleta, presión barométrica, pluviosidad y velocidad del viento cuyos valores óptimos para la producción de plátano son: temperatura de 27°C a 30°C (Salau et al, 2016), radiación ultravioleta < 3 índex UV (Turner et al, 2007), presión barométrica con una altura de 0 a 300 mts sobre el nivel del mar (Vizcaíno et al, 2014), pluviosidad de 1,500 a 2,500 mm anuales (Salau et al, 2016) y velocidad del viento de 10 a 15 m/s (Galán y Robinson, 2013). Debido a lo expuesto anteriormente, se considera que el proyecto desarrollado en este trabajo resulta su implementación muy económica y rentable para los propietarios de los cultivos de plátanos que quieren monitorear el desarrollo de sus plantaciones y además recibir alertas cuando el crecimiento óptimo del plátano se encuentre sometido a peligros, donde los agricultores podrán tomar medidas correctivas instantáneas a ser ejecutadas en corto tiempo y así evitar pérdidas económicas y de producción.…”

“…Con el desarrollo de la tecnología de la información en los últimos años, el sistema agrícola ha recibido cada vez más atenciones. El sistema inteligente de simulación de agricultura es una rama importante de la agricultura moderna, que ayudará a los investigadores a completar el experimento agrícola, el crecimiento de los cultivos en tiempo real y la predicción del rendimiento (Jiayu et al, 2015). La agricultura es un área prometedora donde los dispositivos IoT (internet de las cosas) pueden aliviar muchos problemas y proporcionar soluciones prometedoras.…”

Technological Changes in Agriculture and Information Technology: Centrality and Citation Analyses of South Korean Agricultural Patent Data

“…For example, representative monitoring systems, automatic temperature control systems and real-time distribution systems have already been evaluated as valuable technologies in view of enhancing agricultural productivity. In this regard, Jiayu, Shiwei, Zhemin, Wei, and Dongjie (2015) argued that the monitoring systems help production components such as material inputs, environment, climate and policy to have real-time feedback with each other, and thereby maximise the agricultural productivity.…”