高標準農(nóng)田農(nóng)業(yè)四情物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測方案
發(fā)布時間:2025-01-21

土壤墑情物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測
云端服務器接收到數(shù)據(jù)后,利用專門的數(shù)據(jù)分析軟件進行處理。例如,通過設定土壤濕度的閾值,當濕度低于或高于一定范圍時,系統(tǒng)能夠自動發(fā)出警報。
可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當前數(shù)據(jù)進行灌溉決策支持。比如,結合氣象數(shù)據(jù)和土壤墑情數(shù)據(jù),預測未來幾天內(nèi)土壤水分的變化情況,從而合理安排灌溉時間和灌溉量。
在田間安裝土壤濕度傳感器,這些傳感器能夠實時感知土壤中的水分含量。例如,頻域反射儀(FDR)傳感器通過測量土壤介電常數(shù)來確定土壤含水量,它可以將土壤濕度數(shù)據(jù)轉化為電信號。
傳感器將數(shù)據(jù)傳輸給物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關,網(wǎng)關就像一個數(shù)據(jù)中轉站,收集來自各個傳感器的數(shù)據(jù),并將其發(fā)送到云端服務器。

作物苗情物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測
傳感器和無人機獲取的數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心。在數(shù)據(jù)中心,根據(jù)這些數(shù)據(jù)構建農(nóng)作物生長模型。
生長模型可以模擬幼苗在不同環(huán)境條件下的生長過程,預測其未來的生長趨勢。例如,根據(jù)當前的苗情數(shù)據(jù)和氣象預報,預測幼苗在未來一周內(nèi)是否會受到低溫凍害影響,從而提前采取防護措施。
在田間安裝多光譜或高光譜傳感器,這些傳感器能夠獲取農(nóng)作物幼苗的光譜信息。不同的植物生長狀況(如健康苗、弱苗、病苗等)在光譜反射特性上存在差異。
同時,利用無人機搭載攝像頭進行定期的農(nóng)田圖像拍攝。通過圖像識別技術,可以分析幼苗的株高、葉面積、葉片顏色等參數(shù)。例如,通過計算圖像中植物像素的高度來估算株高,通過顏色分析來判斷植物是否缺乏營養(yǎng)(如葉片發(fā)黃可能是缺氮)。

蟲情物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測
蟲情監(jiān)測數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)實時傳輸?shù)睫r(nóng)業(yè)管理部門和農(nóng)戶的終端設備上。這些數(shù)據(jù)可以在區(qū)域內(nèi)進行共享,方便農(nóng)業(yè)部門進行蟲情預警和防控指導。
當害蟲數(shù)量達到一定的預警閾值時,系統(tǒng)會自動向農(nóng)戶發(fā)送警報信息,提醒農(nóng)戶及時采取防治措施,如噴灑農(nóng)藥或者釋放天敵昆蟲進行生物防治。
災情物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測
在災害發(fā)生后,通過物聯(lián)網(wǎng)設備收集的災情數(shù)據(jù),如受災面積、農(nóng)作物受損程度等,進行災后評估。利用衛(wèi)星遙感和無人機影像分析受災范圍和損失情況。
根據(jù)評估結果,為農(nóng)戶提供恢復生產(chǎn)的指導意見,包括補種適宜的農(nóng)作物品種、調(diào)整種植結構等,幫助農(nóng)戶盡快恢復農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。
物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將氣象和災害傳感器數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)綉敝笓]中心。當數(shù)據(jù)顯示可能發(fā)生災害時,如降雨量超過一定閾值可能引發(fā)洪澇,系統(tǒng)會立即發(fā)出預警信息。
應急響應系統(tǒng)可以根據(jù)災情的嚴重程度,協(xié)調(diào)農(nóng)業(yè)保險機構、救援隊伍等相關部門,開展救災工作,如組織排水設備應對洪澇,或者發(fā)放救災物資幫助農(nóng)戶恢復生產(chǎn)。