1.通過物聯網實現自主混合肥料

　　有機肥料一直被用于改善土壤肥力和促進作物生長，但制作和準備用于農業活動的有機肥料是一個勞動密集且耗時的過程。因此，有研究者為了降低人工成本，提高有機肥配制效率，研制了自動化有機肥混合機。在該文中，研究者開發了一種基于物聯網(IoT)技術改進的有機肥料攪拌機，能夠遠程監控肥料生產狀態，并向工人提供更新和警報，提高了有機肥料混合過程的效率。物聯網監控系統采集存儲桶中農業廢棄物混合物的重量信息并上傳至物聯網平臺。這些信息可以用來提醒工人何時向混合物中添加更多的農業廢料或去除加工過的有機肥料。研究者還與目前的自動化系統進行了比較，結果表明，自動化有機肥料原型系統節省了5倍以上的運營成本。

　　2.基于DSSAT和遺傳算法，對滴灌玉米氮肥施用計劃進行優化

　　該研究以吉林省中部地區為研究對象，進行了為期三年(2014-2016年)的田間試驗。其中2014年的數據用來對DSSAT模型進行校準，2015年的數據用來進行驗證。研究者利用DSSAT模型和遺傳算法(GA)對長春市20年(1973—1992年)的氣象資料進行了氮肥優化，并利用2016年的試驗數據對優化的氮肥方案進行了驗證。結果表明，DSSAT模型能有效模擬長春市玉米在滴灌和雨養條件下的生長發育，且滴灌優于雨灌，優化后的氮肥施用計劃使經濟效益更顯著。此外，該方法還具有更容易與遙感和天氣預報相結合的特點，有潛力形成一種現場管理優化調度決策的實時方法。

　　3.無人機顆粒施肥機變速控制系統

　　可變施肥技術(VRT)是實現肥料定點施用的必要技術。VRT不僅可以減少化肥使用量和肥料污染，還可以提高工作效率，降低生產成本。研究者提出了一種基于處方圖的無人機顆粒施肥機(GFS)可變速率施肥控制系統(VRFCS)。VRFCS主要由飛行控制器和擴散控制器組成，研究者設計了控制軟件，根據GFS的實時坐標，通過調節槽輥計量裝置實現變量施肥。研究者通過室內試驗和田間試驗，對該控制系統的精度進行了評價。結果表明，該控制系統能夠快速(在0.1秒內)準確地響應目標排放率的變化，基于處方圖譜的田間試驗誤差小于6.07%。該研究利用研制的無人機控制系統，驗證了無人機控制系統進行變量施肥的可行性和適應性。

　　4.基于物聯網的可持續精準農業施肥管理

　　現有的灌溉施肥管理研究多側重于短期管理，重視資源調度的及時性，但忽略了它的生產活動的經濟和環境目標，在資源有限的情況下并不適用。為了填補這一空白，該研究開發了一個基于物聯網的灌溉施肥系統框架，該框架同時考慮了長期和短期規劃。在此基礎上，研究者建立了以經濟效益和環境效益最大化為目標的有限資源在多作物間分配的整數線性規劃模型，并設計了一種混合遺傳算法來求解優化模型。研究者結合實例進行了數值實驗，驗證了模型和求解方法的有效性。結果表明，該研究提出的優化模型具有更高的經濟效益和環境效益，能夠促進精準農業的可持續灌溉施肥管理。

　　5.物聯網太陽能智能農田灌溉系統

　　隨著物聯網(IoT)技術的發展，分布式太陽能資源可以遠程操作、監控和控制。基于物聯網的太陽能智能灌溉系統的設計對于世界各地面臨缺水和電力短缺的地區至關重要。在此情形下，該文設計了這樣一個系統。該系統采用單板片上系統控制器(以下簡稱控制器)，內置WiFi連接，并連接到太陽能電池，以提供所需的運行電源。控制器讀取田間土壤濕度、濕度和溫度傳感器，并輸出適當的驅動命令信號來操作灌溉泵。該控制器還能監測地下水位，以防泵馬達燃燒。該系統具有三種運行模式，即局部控制模式、移動監控模式和基于模糊邏輯的控制模式。該系統已經通過原型驗證，將來可以針對實際的農業環境進行升級，自動支持其運營而無需人工干預。