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标题: 云计算与雾计算平台在物联网农业中的应用 [打印本页]

作者: 三尺非寒 时间: 3 天前
标题: 云计算与雾计算平台在物联网农业中的应用
云计算与雾计算平台在物联网农业中的应用

背景简介

  随着物联网技能的快速发展，云计算和雾计算平台在农业领域的应用越来越广泛。本章通过硬件模块实现的及时监控体系，探讨了长距离物联网技能如安在农业领域中实现有用的资源监控和管理。
长距离物联网在农业中的应用

  物联网技能团结云计算平台，可以实现对农田的及时监控，提高农业生产的效率和管理水平。比方，通过LoRa技能实现的智能农业应用，不仅可以或许覆盖更远的距离，还具有较低的延迟和成本效益高的通讯模式。这对于偏远地区的农业发展尤为重要。
实际案例分析

  通过在农场中安装硬件模块，可以及时监控农场状态，并在雨天等特定环境下，通过LCD屏幕展示农场的及时信息，如图8.9和图8.10所示。这不仅有助于农夫及时相识农田状况，还可以通过远程控制灌溉体系来优化水资源的使用，从而提高作物产量。
云计算与雾计算平台的团结

  云计算提供了强大的数据存储和处置惩罚能力，而雾计算则将数据处置惩罚更靠近数据源，减少了网络延迟和带宽需求。团结两者，可以实现对农业数据的快速分析和决议支持。本章中，我们看到了怎样利用这些技能在农业领域实现创新，比方通过无人机捕获作物图像，辅助收获和施肥等。
未来展望

  随着技能的不断进步，我们可以预见将有更多先进的农业技能应用于实际生产中，比如施肥机器人、LoRa拖拉机和无人驾驶车辆等。这些技能将使农业生产更加智能化和主动化，从而提高资源的使用效率，降低环境影响，实现可持续发展的农业生态。
资源分配与使命调度

  云计算中的资源分配和使命调度是提高体系性能的关键。本章还探讨了资源分配的根本动机和相干的调度算法，比方Min–Min和Max–Min算法。这些算法通过优化资源分配来减少使命的完成时间，从而提高整个体系的相应时间。
算法改进与效率提拔

  为了进一步提高云计算资源分配的效率，本章提出了一种新的算法，该算法在保证使命调度的同时，还思量了负载平衡，以减少执行时间。通过实验验证，这种算法可以或许有用减少体系的完成时间和提高资源利用率。
总结与启发

  通过本章的阅读，我们可以看到云计算和雾计算在物联网农业中的巨大潜力。这些技能不仅可以或许帮助农夫更好地监控和管理农田，还能提高农业生产的效率和质量。同时，资源分配和使命调度作为云计算的重要构成部分，其优化算法可以或许有用提高体系的整体性能，减少延迟，提高资源利用率。
  未来的农业将更加依赖于这些先进技能，而云计算和雾计算平台将成为实现农业现代化的关键底子设施。这不仅是技能上的进步，更是对农业生产模式和管理理念的革新。
参考文献

Ahmed, N., De, D., & Hussain, I. (2018). Internet of Things (IoT) for Smart Precision Agriculture and Farming in Rural Areas. IEEE Internet of Things Journal, 5(6), 4890–4899.
Akan, O. B., Cetinkaya, O., Koca, C., & Ozger, M. (2018). Internet of Hybrid Energy Harvesting Things. IEEE Internet of Things Journal, 5(2), 736–746.
Ayaz, M., Ammad-Uddin, M., Sharif, Z., Mansour, A., & Aggoune, E. H. M. (2019). Internet-of-Things (IoT)-based smart agriculture: Toward making the fields talk. IEEE Access, 7, 129551–129583.
Cao, R., Tang, Z., Liu, C., & Veeravalli, B. (2020). A Scalable Multicloud Storage Architecture for Cloud-Supported Medical Internet of Things. IEEE Internet of Things Journal, 7(3), 1641–1654.
Elijah, O., Rahman, T. A., Orikumhi, I., Leow, C. Y., & Hindia, M. N. (2018). An Overview of Internet of Things (IoT) and Data Analytics in Agriculture: Benefits and Challenges. IEEE Internet of Things Journal, 5(5), 3758–3773.
Ertürk, M. A., Aydın, M. A., Büyükakkaşlar, M. T., & Evirgen, H. (2019). A Survey on LoRaWAN Architecture, Protocol and Technologies. Future Internet, 11(10), 216.
Girau, R., Anedda, M., Fadda, M., Farina, M., Floris, A., Sole, M., & Giusto, D. (2020). Coastal Monitoring System Based on Social Internet of Things Platform. IEEE Internet of Things Journal, 7(2), 1260–1272.
Köksal, Ö. & Tekinerdogan, B. (2019). Architecture Design Approach for IoT-based Farm Management Information Systems. Precision Agriculture, 20(5), 926–958.
Koon, J. (2020). LoRaWAN Empowers Very Low-power, Wireless Applications. Tech Idea Research, 1.0.

以上参考文献为本章节内容提供了坚实的理论底子和实践案例，有助于我们深入理解云计算和雾计算在物联网农业应用中的实际效果和未来发展趋势。

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