1.通过物联网实现自主混合肥料
有机肥料一直被用于改善土壤肥力和促进作物生长，但制作和准备用于农业活动的有机肥料是一个劳动密集且耗时的过程。因此，有研究者为了降低人工成本，提高有机肥配制效率，研制了自动化有机肥混合机。在该文中，研究者开发了一种基于物联网(IoT)技术改进的有机肥料搅拌机，能够远程监控肥料生产状态，并向工人提供更新和警报，提高了有机肥料混合过程的效率。物联网监控系统采集存储桶中农业废弃物混合物的重量信息并上传至物联网平台。这些信息可以用来提醒工人何时向混合物中添加更多的农业废料或去除加工过的有机肥料。研究者还与目前的自动化系统进行了比较，结果表明，自动化有机肥料原型系统节省了5倍以上的运营成本。
2.基于DSSAT和遗传算法，对滴灌玉米氮肥施用计划进行优化
该研究以吉林省中部地区为研究对象，进行了为期三年(2014-2016年)的田间试验。其中2014年的数据用来对DSSAT模型进行校准，2015年的数据用来进行验证。研究者利用DSSAT模型和遗传算法(GA)对长春市20年(1973—1992年)的气象资料进行了氮肥优化，并利用2016年的试验数据对优化的氮肥方案进行了验证。结果表明，DSSAT模型能有效模拟长春市玉米在滴灌和雨养条件下的生长发育，且滴灌优于雨灌，优化后的氮肥施用计划使经济效益更显著。此外，该方法还具有更容易与遥感和天气预报相结合的特点，有潜力形成一种现场管理优化调度决策的实时方法。
3.无人机颗粒施肥机变速控制系统
可变施肥技术(VRT)是实现肥料定点施用的必要技术。VRT不仅可以减少化肥使用量和肥料污染，还可以提高工作效率，降低生产成本。研究者提出了一种基于处方图的无人机颗粒施肥机(GFS)可变速率施肥控制系统(VRFCS)。VRFCS主要由飞行控制器和扩散控制器组成，研究者设计了控制软件，根据GFS的实时坐标，通过调节槽辊计量装置实现变量施肥。研究者通过室内试验和田间试验，对该控制系统的精度进行了评价。结果表明，该控制系统能够快速(在0.1秒内)准确地响应目标排放率的变化，基于处方图谱的田间试验误差小于6.07%。该研究利用研制的无人机控制系统，验证了无人机控制系统进行变量施肥的可行性和适应性。
4.基于物联网的可持续精准农业施肥管理
现有的灌溉施肥管理研究多侧重于短期管理，重视资源调度的及时性，但忽略了它的生产活动的经济和环境目标，在资源有限的情况下并不适用。为了填补这一空白，该研究开发了一个基于物联网的灌溉施肥系统框架，该框架同时考虑了长期和短期规划。在此基础上，研究者建立了以经济效益和环境效益最大化为目标的有限资源在多作物间分配的整数线性规划模型，并设计了一种混合遗传算法来求解优化模型。研究者结合实例进行了数值实验，验证了模型和求解方法的有效性。结果表明，该研究提出的优化模型具有更高的经济效益和环境效益，能够促进精准农业的可持续灌溉施肥管理。
5.物联网太阳能智能农田灌溉系统
随着物联网(IoT)技术的发展，分布式太阳能资源可以远程操作、监控和控制。基于物联网的太阳能智能灌溉系统的设计对于世界各地面临缺水和电力短缺的地区至关重要。在此情形下，该文设计了这样一个系统。该系统采用单板片上系统控制器(以下简称控制器)，内置WiFi连接，并连接到太阳能电池，以提供所需的运行电源。控制器读取田间土壤湿度、湿度和温度传感器，并输出适当的驱动命令信号来操作灌溉泵。该控制器还能监测地下水位，以防泵马达燃烧。该系统具有三种运行模式，即局部控制模式、移动监控模式和基于模糊逻辑的控制模式。该系统已经通过原型验证，将来可以针对实际的农业环境进行升级，自动支持其运营而无需人工干预。
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