农作物病虫害智能化监测站建设方案

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农作物病虫害智能监测点建设实施方案

农作物病虫害智能监测点建设实施方案

农作物病虫害智能监测点建设实施方案一、背景随着我国农业的发展,农作物病虫害问题逐渐成为困扰农民的重要问题。

在传统的农作物种植和病虫害防治方式下,病虫害防治成本高、效率低、使用农药频繁的情况下,影响了农产品质量和产量。

为此,建设农作物病虫害智能监测点成为了重要需求,可以加强作物情况的监控,快速准确地预测和控制病虫害的发生,保障农产品的生产安全和质量。

本文将从建设目标、建设内容、技术手段、推广等方面,提出一份完整的方案。

二、建设目标1.加强农作物病虫害监控和预测,为农民提供智能化的作物管理和病虫害防治服务。

2.实现病虫害信息的自动采集、传输和分析,提高工作效率、减少人力投入。

3.精准化病虫害防治,减少使用农药的次数和剂量,提高农产品的卫生质量和安全性。

三、建设内容1.采购设备:购买农作物病虫害监测设备,如温湿度计、光照计、土壤传感器、显微镜、CCD相机等设备。

这些设备可以通过传感器采集作物所处的环境数据,对作物的生长状况进行监测。

2.建设网络平台:建设一套作物病虫害智能监测信息管理平台,该平台可以收集、存储、分析、组织、展示和发布农作物病虫害相关信息,在后期的病虫害预警、防治和管理中发挥重要作用。

3.整合和分析作物数据:建设作物数据处理中心,通过数据分析,提供对农作物病虫害的智能识别和分析,实现对病虫害的快速预警和智能防治。

4.构建作物病虫害监控平台:建设定点病虫害监测点,可以快速处理、分析和反映作物病虫害情况,并提供快速应对方案和技术支持、为相关农户提供更好的技术支持。

四、技术手段1.物联网技术:采用物联网技术,通过传感器对作物环境信息进行实时采集和传输,并对作物进行实时监测。

2.云计算技术:使用云计算技术,将收集到的数据上传到数据中心,进行数据的分析、管理和展示,实现智能化的决策。

3.数据挖掘和人工智能技术:通过数据挖掘和人工智能技术,对收集到的数据进行分析处理,实现对农作物病虫害的快速识别和预测。

农业现代化农业病虫害防治系统开发方案

农业现代化农业病虫害防治系统开发方案

农业现代化农业病虫害防治系统开发方案第一章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 研究意义 (4)第二章系统需求分析 (4)2.1 功能需求 (4)2.2 功能需求 (4)2.3 可行性分析 (5)第三章系统设计 (5)3.1 总体设计 (5)3.2 模块划分 (5)3.3 系统架构设计 (6)第四章病虫害识别技术 (6)4.1 图像处理技术 (7)4.2 深度学习算法 (7)4.3 识别算法优化 (7)第五章病虫害监测与预警 (8)5.1 数据采集 (8)5.1.1 采集内容 (8)5.1.2 采集方式 (8)5.2 数据处理与分析 (8)5.2.1 数据预处理 (8)5.2.2 数据分析 (8)5.3 预警模型建立 (8)5.3.1 模型选择 (8)5.3.2 模型训练与验证 (9)5.3.3 预警模型优化 (9)5.3.4 预警阈值设定 (9)5.3.5 预警系统部署与应用 (9)第六章病虫害防治策略 (9)6.1 防治方法研究 (9)6.1.1 物理防治方法 (9)6.1.2 化学防治方法 (9)6.1.3 生物防治方法 (9)6.2 防治方案制定 (10)6.2.1 防治策略 (10)6.2.2 防治方案 (10)6.3 防治效果评估 (10)6.3.1 评估指标 (10)6.3.2 评估方法 (10)第七章系统开发与实现 (11)7.1.1 开发环境 (11)7.1.2 开发工具 (11)7.2 系统模块实现 (11)7.2.1 用户管理模块 (11)7.2.2 病虫害识别模块 (11)7.2.4 数据统计分析模块 (12)7.2.5 消息通知模块 (12)7.3 系统测试与优化 (12)7.3.1 功能测试 (12)7.3.2 功能测试 (12)7.3.3 安全测试 (12)7.3.4 系统优化 (12)第八章系统部署与推广 (13)8.1 系统部署 (13)8.1.1 部署环境准备 (13)8.1.2 系统部署流程 (13)8.2 培训与支持 (13)8.2.1 培训对象 (13)8.2.2 培训内容 (14)8.2.3 培训方式 (14)8.3 推广策略 (14)8.3.1 政策扶持 (14)8.3.2 宣传推广 (14)8.3.3 示范应用 (14)8.3.4 合作与交流 (14)第九章项目管理与风险控制 (14)9.1 项目管理流程 (15)9.1.1 项目启动:明确项目目标、范围、预算、时间表等,组建项目团队,进行项目策划。

智能虫情监测点实施方案

智能虫情监测点实施方案

智能虫情监测点实施方案一、背景。

随着农业生产的现代化和科技的进步,农作物病虫害防治工作也面临着新的挑战。

传统的人工巡查方式效率低下,监测不及时,难以满足农业生产的需要。

因此,智能虫情监测点的建设成为当前农业生产中的重要举措。

二、监测点布设。

1. 选择合适的位置。

智能虫情监测点的布设需要选择农田中虫害易发区域,如田间道路、农作物生长密集区等地点。

同时,考虑到监测设备的供电和网络连接,选择位置时需要考虑到供电和网络信号的覆盖范围。

2. 布设监测设备。

在选择好位置后,需要安装虫情监测设备,包括虫情监测器、摄像头、温湿度传感器等设备。

这些设备需要保证能够正常工作,同时要考虑到设备的防水、防盗等功能。

三、监测设备功能。

1. 虫情监测器。

虫情监测器是智能虫情监测点的核心设备,能够实时监测农田中的虫情变化。

通过虫情监测器,农民可以及时了解到虫害的发生情况,有针对性地进行防治措施。

2. 摄像头。

摄像头可以实时拍摄农田中的虫害情况,为农民提供直观的图像信息。

通过摄像头拍摄的图像,可以帮助农民判断虫害类型和程度,为农业生产提供重要参考。

3. 温湿度传感器。

温湿度传感器可以监测农田中的温湿度变化,及时提醒农民虫害易发的环境条件。

通过温湿度传感器的监测,农民可以根据环境条件合理安排农作物的生长和防治工作。

四、数据传输与分析。

监测设备采集到的数据需要通过网络传输到监测中心进行分析。

监测中心可以利用人工智能技术对数据进行分析,提供虫害预警和防治建议。

同时,农民也可以通过手机等设备随时随地查看监测数据,及时了解农田中的虫害情况。

五、实施方案的优势。

1. 提高监测效率。

智能虫情监测点可以实现全天候、无死角的监测,提高了监测效率,及时发现虫害,有助于及时采取防治措施,减少经济损失。

2. 降低劳动成本。

传统的人工巡查方式需要耗费大量的人力物力,而智能虫情监测点可以实现自动监测,降低了劳动成本,提高了工作效率。

3. 提供科学依据。

监测点采集的数据是客观的科学依据,有助于科学决策,为农业生产提供了重要的技术支持。

面向物联网的智能农业病虫害监测与预警系统设计

面向物联网的智能农业病虫害监测与预警系统设计

面向物联网的智能农业病虫害监测与预警系统设计随着物联网技术的快速发展和普及,智能农业正逐渐成为现代农业发展的热点领域。

在传统农业中,农民往往依靠经验和人工观察判断农作物的健康状况和病虫害情况,这既费时费力,也容易出现误判的情况。

因此,开发一套面向物联网的智能农业病虫害监测与预警系统,可以大大提高农作物的管理效率和农业生产的稳定性。

一、系统概述智能农业病虫害监测与预警系统是一套基于物联网技术的系统,主要用于实时监测农作物的健康状况和病虫害情况,并及时发出预警,帮助农民采取有效的防治措施。

该系统由传感器网络、数据传输和处理系统、预警系统等三部分构成。

1. 传感器网络:通过在农田中布置传感器节点,实时监测农作物的温度、湿度、土壤湿度、光照强度等关键参数。

传感器节点将采集到的数据通过物联网网络传输给数据传输和处理系统。

2. 数据传输和处理系统:接收传感器节点上传的数据,并进行实时处理和分析。

该系统通过建立与云平台的通信,可以将农田数据和分析结果实时上传到云平台。

同时,系统中的算法可以根据农田数据对农作物健康状况和病虫害情况进行预测和分析。

3. 预警系统:根据数据传输和处理系统分析的结果,系统可以通过短信、邮件、电话等方式向农民发出预警信息。

农民收到预警信息后,可以迅速采取相应的防治措施,以减少农作物病虫害带来的损失。

二、系统功能1. 实时监测农作物状况:通过传感器网络,系统可以实时监测农作物的温度、湿度、土壤湿度、光照强度等关键参数,并将监测数据上传至云平台,供农民随时查看。

2. 病虫害预测和分析:数据传输和处理系统利用农田数据进行算法分析,基于历史数据和模型,预测和识别农作物病虫害的发生和扩散情况,帮助农民提前做好预防和控制措施。

3. 异常预警和报警:一旦发现农作物出现异常,如温度过高、湿度过低、土壤湿度异常等,系统将立即发出预警信息给农民,提醒其及时采取措施。

4. 数据分析和决策支持:系统通过对农田数据的分析,生成相关报表和图表,帮助农民了解农作物的健康状况和病虫害情况,以及采取相应的防治措施。

农作物病虫害智能监测系统设计与实现

农作物病虫害智能监测系统设计与实现

农作物病虫害智能监测系统设计与实现第一章:引言随着农业生产的发展和技术的进步,农作物病虫害成为制约农作物生产和农民收益的一大难题。

传统的人工巡查和监测方法效率低下、成本高昂,难以满足现代农业的需求。

为了解决这一问题,农作物病虫害智能监测系统应运而生。

本文将介绍该系统的设计与实现。

第二章:系统需求分析在设计农作物病虫害智能监测系统之前,首先需要进行系统需求分析。

主要包括以下几个方面:2.1 数据采集农作物病虫害智能监测系统需要收集各项与农作物病虫害相关的数据,如气象数据、土壤湿度数据、病虫害监测数据等。

通过数据采集可以实时了解农作物生长环境,以及病虫害的发生情况。

2.2 数据处理与分析采集到的数据需要进行处理与分析,以便得出有用的信息。

数据处理与分析可以应用机器学习和数据挖掘等技术,通过建立模型对农作物病虫害进行预测、分类和识别等。

2.3 系统可视化与用户交互农作物病虫害智能监测系统需要提供可视化的界面,以便用户能够直观地了解农作物病虫害的情况。

同时,用户需要能够通过系统进行操作和交互,如设置报警阈值、查看历史数据等。

第三章:系统设计基于系统需求分析,本章将介绍农作物病虫害智能监测系统的设计。

3.1 系统架构农作物病虫害智能监测系统可以采用分布式架构,包括传感器节点、数据中心和用户端。

传感器节点用于采集农作物病虫害相关的数据,数据中心负责数据处理与分析,用户端提供界面与用户交互。

3.2 传感器选择与部署为了收集农作物病虫害的数据,需要选择合适的传感器并将其部署在农田中。

传感器可以包括气象传感器、土壤湿度传感器、光照传感器等。

传感器的选择应根据具体的农作物和病虫害的特点进行。

3.3 数据处理与分析采集到的数据需要进行处理与分析。

数据处理可以使用一些常见的算法和技术,如数据清洗、特征提取、统计分析等。

数据分析可以应用机器学习和数据挖掘等方法,通过建立模型进行预测和分类等。

3.4 系统可视化与用户交互农作物病虫害智能监测系统需要提供可视化的界面,以便用户能够直观地了解农作物病虫害的情况。

智慧农业监测系统设计设计方案

智慧农业监测系统设计设计方案

智慧农业监测系统设计设计方案智慧农业监测系统设计方案概述智慧农业监测系统是一种基于现代信息技术,对农田环境信息进行实时监测、数据采集和分析的系统。

通过采集土壤湿度、温度、气象数据等信息,辅助农民进行科学农业决策,提高农作物产量和质量。

本设计方案旨在介绍智慧农业监测系统的设计和实施,并描述系统的主要功能和技术架构。

系统功能1. 农田环境参数监测:通过传感器对土壤湿度、温度、气象等环境参数进行实时监测,并将数据上传到云端进行存储和分析。

2. 农作物生长状态监测:利用高分辨率遥感图像和机器学习方法,对农田的植被覆盖、叶面积指数等参数进行监测和评估,以判断农作物的生长状态。

3. 病虫害检测与预警:通过图像识别和算法分析,对农田中的病虫害进行实时检测和识别,并及时发出预警通知,提醒农民采取防治措施。

4. 智能灌溉控制:根据农田环境参数和作物需水量,智能调控灌溉系统,优化水资源利用,提高水肥利用效率。

5. 农业知识分享与决策支持:结合农业专家知识库和数据分析结果,为农民提供农业技术指导和决策支持,帮助农民进行精细化管理。

技术架构1. 传感器网络:在农田中布设各类传感器,实时监测土壤湿度、温度、湿度、光照等参数,并将数据传输到数据处理节点。

2. 数据处理节点:负责接收传感器数据、进行数据清洗、整理和存储,并将数据上传到云端服务器。

3. 云端服务器:对数据进行存储、分析和处理,并提供数据查询和管理接口。

同时,构建农业专家知识库,用于决策支持和知识分享。

4. 移动终端:农民可以通过手机或平板电脑等移动终端,实时查看农田环境参数、作物生长状态和病虫害预警信息,进行远程监测和管理。

系统实施步骤1. 传感器网络部署:根据农田布局和需求,布设传感器节点,确保传感器覆盖整个农田,并保证数据的准确性和稳定性。

2. 数据处理节点搭建:在农田附近建立数据处理节点,用于接收传感器数据,并进行数据处理和存储。

数据处理节点需要具备一定的计算和存储能力,同时具备网络通信能力,能够将数据传输到云端服务器。

病虫害监测与预警系统的建立

病虫害监测与预警系统的建立

病虫害监测与预警系统的建立病虫害对农作物的产量和品质造成了严重影响,因此建立一套高效的病虫害监测与预警系统非常重要。

本文将介绍该系统的建立和运行方式,以提供有效的病虫害防控方案。

一、系统概述病虫害监测与预警系统是一套集信息采集、数据分析和预警发布为一体的综合管理工具。

通过传感器设备、数据分析算法和预警平台,实现对农田病虫害的实时监测、诊断和预测,为农民提供精准的防控建议,最大限度地减少病虫害对农作物的破坏。

二、系统建立1. 传感器设备的选择与布置传感器设备是病虫害监测系统的核心,可以通过无线网络将采集到的数据传输到后台服务器进行处理。

该系统需要选择适合不同病虫害监测的传感器设备,并根据农田环境特点合理布置。

例如,可以选择温度传感器、湿度传感器和光照传感器等对环境参数进行实时监测。

2. 数据采集与分析采集到的数据将被传输到后台服务器,进行数据统计和分析。

通过对病虫害相关参数的长期监测和分析,可以建立病虫害的监测模型,准确预测病虫害的发生规律和趋势。

同时,针对不同农作物和不同区域的病虫害差异,建立针对性的分析模型,提高预测的准确性。

3. 预警发布预警信息需要及时准确地传达给农民,帮助他们采取相应的防控措施。

预警信息可以通过手机APP、短信、邮件等多种方式传达给农民。

预警内容应包括病虫害的种类、发生程度、防控建议等,以便农民及时采取应对措施,减少经济损失。

三、系统优势1. 实时监测传感器设备可以实时采集环境数据,反映农田病虫害的变化情况,农民可以及时掌握农田状况并采取相应防治措施。

2. 精确预测基于长期数据的分析和模型建立,系统可以精确预测病虫害的发生规律和趋势,提前做好防控准备,降低农作物损失。

3. 智能化管理病虫害监测与预警系统采用先进的数据分析算法,能够自动识别病虫害类型,并给出相应的防控建议,实现农作物的智能化管理。

四、系统应用该系统不仅可以应用于农田的病虫害监测与预警,还可以应用于园艺、林业等领域的病虫害防治。

农作物病虫害测报标准观测场建设规范

农作物病虫害测报标准观测场建设规范

农作物病虫测报标准观测场建设规范随着农业的发展和科学技术进步,为适应当今农作物病虫测报工作的需要,提高预测预报能力,推动病虫测报工作的自动化、标准化、网络化、可视化进程,更好地农业生产服务,特提出以下建设技术规范。

一、观测场地选择和环境要求1、应选择在地域开阔,远离城区,交通便利的基本农田保护区。

2、以水稻为主要农作物,种植面积连片200亩以上,病虫害发生具有代表性。

3、周边无强照明光源,无高大建筑物,无化工、建材、冶炼、矿产等污染源,水、电、通讯等方便,场内具备试验田浇灌和生活排污系统。

二、观测场建设规模与要求观测场总面积不少于10亩,必须能够连续使用10年以上。

1、基础设施。

观测场四周建设通透围栏,场内有道路、排灌沟渠、供水及供电设施等。

2、工作用房:建设工作室、休息室、工具房及附属设施,面积不低于150㎡,砖混结构。

3、病虫培养观测室:包括日光温室、养虫网室,面积不低于100㎡,主体钢架或砖混结构。

4、气候采集区:在观测场内安装田间小气候采集仪。

5、病虫观测圃:面积不少于2亩,要求不防治病虫害。

6、虫情测报灯:安装地点距观测圃200米外,要用水泥混凝土固定,并安装通透围栏。

三、观测场基本仪器设施测场基本仪器设施表序号仪器设备名称数量(台、套)备注1 智能型虫情测报灯(YFCB-Ⅲ)2台2 病菌孢子捕捉仪(YFBZ-Ⅲ)2台3 田间小气候采集仪(YF-Z3)1台4 病虫调查统计器(YF-TJ1-1)3套5 生物显微镜(TS2009)2台其中1台可与电脑相连6 体视解剖镜(XTZ)2台其中1台可与电脑相连7 移动数据采集设备及GPS (GS-439A)1套8 数码相机3台其中1台要求像素较高,可清晰拍摄生物图象9 数码摄像机1台10 电子天平(FA1004)1台11 普通天平(JA1003)2台12 喷雾器(WFB-18AC)20台13 人工气候箱1个14 交通工具(摩托车)2台15 捕虫网、刀片、剪刀、镊子、载玻片、盖片、培养皿、试管、试管架、三角瓶、烧瓶、标本瓶、烧杯等若干。

智慧农业中的农作物病虫害检测与防治系统设计

智慧农业中的农作物病虫害检测与防治系统设计

智慧农业中的农作物病虫害检测与防治系统设计随着科技的不断进步和人们对农业生产效率的追求,智慧农业已经成为现代农业的重要发展方向。

其中,农作物病虫害的检测与防治是智慧农业中一个至关重要的环节。

本文将探讨智慧农业中农作物病虫害检测与防治系统的设计。

农作物病虫害是导致农作物减产和经济损失的主要原因之一。

传统的病虫害检测与防治方法主要依赖人工观察和经验判断,存在着工作量大、检测结果不准确、防治措施滞后等问题。

然而,随着物联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用,智慧农业为农作物病虫害的检测与防治提供了新的解决方案。

首先,智慧农业中的农作物病虫害检测系统需要利用物联网技术。

通过在农田、农作物上布设传感器,实时监测温度、湿度、光照等关键环境指标,以及农作物的生长情况。

传感器所采集到的数据可以通过无线网络传输到云平台进行分析和处理。

借助物联网技术,农作物病虫害的检测可以实现自动化、无人化,能够及时获取准确的数据,为农作物病虫害的防治提供可靠的依据。

其次,智慧农业中的农作物病虫害检测系统需要利用大数据技术。

通过收集农作物病虫害的历史数据、气象数据等相关数据,结合物联网传感器所采集到的实时数据,利用数据分析和挖掘算法,可以建立起农作物病虫害的预测模型。

这样,在农作物病虫害发生前,系统就能够预警并提供相应的防治建议。

同时,利用大数据技术可以对农作物病虫害的防治效果进行评估和优化,提高防治的精确度和效率。

再次,智慧农业中的农作物病虫害防治系统需要利用人工智能技术。

通过深度学习算法和图像识别技术,可以对农作物病虫害进行自动识别和分类。

农田中的摄像头可以实时拍摄农作物的生长情况,并通过人工智能系统进行分析,快速准确地检测出病虫害的存在和严重程度。

在确定了病虫害的类型和程度后,系统可以根据事先设定的防治策略,自动下达相应的指令,例如喷洒农药、降低温度等。

借助人工智能技术,农作物病虫害的防治可以实现智能化、自动化,提高防治的效果和效率。

植保监测点建设实施方案

植保监测点建设实施方案

植保监测点建设实施方案一、前言。

植保监测点的建设是保障农业生产安全、提高农业生产效益的重要举措。

为了规范植保监测点的建设工作,制定本实施方案,以期为相关单位提供指导。

二、植保监测点建设目标。

1. 建立健全的植保监测点网络,覆盖农田、果园、蔬菜基地等各类农作物种植区域。

2. 提高植保监测点的技术水平和监测能力,及时准确地掌握病虫害、草害、鼠害等农作物危害因素的发生情况。

3. 为农业生产提供科学、精准的植保服务,降低农药使用量,保障农产品质量和安全。

三、植保监测点建设内容。

1. 选址规划。

根据农作物种植分布情况,合理选址规划植保监测点,确保覆盖面广,布局合理。

2. 基础设施建设。

建设植保监测点所需的办公室、实验室、仓库等基础设施,配备必要的监测仪器设备和工具。

3. 人员培训。

对植保监测点工作人员进行农业病虫害监测、识别、防治等方面的培训,提高他们的专业水平和技术能力。

4. 监测标准制定。

制定植保监测点的监测标准和操作规程,确保监测工作的科学性和规范性。

5. 信息化建设。

建立植保监测点信息化管理系统,实现监测数据的实时采集、传输和分析,提高监测效率和准确性。

四、植保监测点建设实施步骤。

1. 确定建设计划。

制定植保监测点建设的详细计划,明确各项工作任务和时间节点。

2. 土地审查。

对选址规划的植保监测点进行土地审查,确保选址合理、土地使用符合规定。

3. 基础设施建设。

按照选址规划和建设计划,进行基础设施的建设和设备的采购。

4. 人员培训。

组织植保监测点工作人员进行相关培训,提高他们的专业水平和技术能力。

5. 监测标准制定。

制定植保监测点的监测标准和操作规程,确保监测工作的科学性和规范性。

6. 信息化建设。

建立植保监测点信息化管理系统,实现监测数据的实时采集、传输和分析。

五、植保监测点建设实施效果评估。

建设完成后,对植保监测点的建设实施效果进行评估,包括监测能力、服务效果、经济效益等方面的评估。

六、总结。

本实施方案的制定和实施,将有力推动植保监测点建设工作的规范化和科学化,提高农业生产的质量和效益,为农业可持续发展提供有力支撑。

农作物重大病虫害监测预警体系建设需求

农作物重大病虫害监测预警体系建设需求

农作物重大病虫害监测预警体系建设需求一、智能虫情测报灯系统技术要求1. 应符合《植物保护机械虫情测报灯》(GB/T 24689.1-2009)要求。

2. 电源电压:适用交流电压为220V±60V。

绝缘电阻:≥2.5MΩ。

3. 诱集光源:波长为360nm-650nm,功率≥20W。

4. 运行环境:整体304不锈钢,应能在温度为0℃-70℃、湿度不大于95%RH的环境中正常工作。

在-20℃-70℃环境温度下存放不影响正常使用,恶劣气候条件下能正常运行。

5. 散虫结构:采用有效散虫结构,保证虫体均匀平铺,并实现大小虫体分离;能根据虫体的数量自动调节拍照间隔时间;目标害虫盛发期的图片采集率在80%以上;采集的图片具备比例尺,用以判断虫体大小。

6. 排水装置:能有效将雨、虫分离,箱体内不得有明显积水。

7. 虫体清理装置:拍照后虫体应能得到自动清理。

8. 避雷功能:应有防雷击功能或加装避雷装置。

9. 防盗系统:应有防盗系统或GPS位移告警系统,在PC端软件地图上可查询设备点位置。

10. 防雨装置:顶部配有尺寸为≥1000mm*1000mm的雨棚,四周有防雨百叶,下雨天可以正常工作,正常捕虫。

11. 主机显示控制:7寸及以上液晶屏,触摸屏上直接操控和演示。

12. 联网方式:运营商:支持电信、联通、移动;网络制式:3G、4G、以太网等,可随时随地联网管理。

13. 自动拍照:虫体拍照摄像头应为2000W像素以上高清成像系统,可自动和手动拍照,拍照可调频率区间≥〔10min,3h〕/张,并可通过PC机、手机端进行远程控制。

14. 自动识别和计数:具有自动识别和计数功能,能识别包括但不限于褐飞虱、白背飞虱、稻纵卷叶螟、二化螟和大螟等水稻主要害虫,且每一种害虫盛发期的图片识别计数准确率80%~100%。

15. 仪器自动计数和灯下人工计数的动态趋势拟合度≥0.90(提供县级及以上农林技术推广部门试验报告证明)。

农作物病虫害智能监测预警系统设计与优化

农作物病虫害智能监测预警系统设计与优化

农作物病虫害智能监测预警系统设计与优化1. 引言农作物病虫害是影响农业产量和质量的重要因素之一。

随着农业现代化的发展,传统的病虫害防治方式已无法满足生产的需求。

因此,设计和优化一种农作物病虫害智能监测预警系统,成为提高农作物产量和质量的重要手段。

2. 系统设计2.1 传感器网络农作物病虫害智能监测预警系统的核心是传感器网络。

通过布设传感器节点,可以实时监测农田的环境因素和病虫害情况。

传感器节点应包括温湿度传感器、光照传感器、土壤水分传感器、电导率传感器等。

这些传感器将数据实时传输给中心控制器,进行数据处理和分析。

2.2 数据处理与分析中心控制器接收到传感器节点的数据后,需要进行数据处理和分析。

数据处理包括数据清洗、校正和预处理等环节。

数据分析主要通过建立农作物病虫害的模型和算法,对数据进行分析和预测。

例如,可以通过建立病虫害发生的模型,预测病虫害的可能发生时间和范围。

2.3 预警系统农作物病虫害智能监测预警系统的核心目标是提供及时的预警。

通过研究病虫害的发生规律和检测数据,可以建立相应的预警模型。

预警模型可根据不同的病虫害类型和农作物品种进行调整和优化。

当预警模型触发时,系统将发送预警信息给农民或农业工作者,提醒其采取相应的防治措施。

3. 优化方案3.1 数据优化在传感器网络中,数据的准确性和稳定性对系统的正常运行至关重要。

为了提高数据质量,可以在数据传输的过程中添加数据纠错和校正算法。

此外,还可以利用计算机视觉和机器学习等技术,对传感器节点进行检测和校准,确保数据的准确性。

3.2 预警算法优化预警算法是系统中最关键的部分。

根据传感器数据的变化和模型的准确性,可以优化预警算法。

例如,可以通过引入机器学习算法,让系统具有自动学习和自适应能力,提高预警模型的准确性和灵敏度。

此外,还可以结合灾害风险评估和决策支持系统,提供更为精确的预警结果。

3.3 预警信息优化预警信息的及时性和有效性对农民和农业工作者采取相应措施至关重要。

农作物病虫害监测防控项目实施方案

农作物病虫害监测防控项目实施方案

农作物病虫害监测防控项目实施方案说起农田里的那些害虫,大家肯定都不陌生。

要么是蚜虫,爬得快,吃得多,要么是病菌,悄无声息地就把健康的作物搞得死气沉沉,像生了病一样。

这些小东西的威胁可是大得很,甚至能让一片田地的收成全无。

搞得不好,农民朋友们辛辛苦苦种下去的作物,最后啥也没剩。

这可怎么行?所以啊,防控农作物病虫害,早发现、早治理,才是治本之策。

首先呢,我们得有一个专门的监测系统,这玩意儿就像一个“电子眼”,时刻盯着田里的动静。

要知道,农作物的病虫害不像人类生病那样能立马显现出来,它们通常是悄悄来、悄悄去,等你反应过来,可能已经损失了一大块地。

所以,我们的监测系统得时刻在线,才能第一时间发现问题。

就拿气象站来说,它可以精准测量温湿度,做到“晴天一眼看个透”,啥时候该下雨、气温升高、湿度增大,都能给农民朋友们提供一手资料。

再结合智能传感器,咱们可以实时监测土壤的湿度、酸碱度和养分情况,一旦发现异常,立马报警。

但是,光靠设备还不够,人得也跟上。

没有专门的技术人员,光靠这些“高科技”玩意儿也是空中楼阁。

我们得组建一支专业的农田监测队伍,来为农民朋友提供精准的建议和指导。

要说这群人可真是“土专家”,他们每天都在地里跑来跑去,戴着帽子,拿着仪器,盯着农作物的一举一动,哪怕是一片叶子掉了,都会心细如发地去分析。

像这种一心一意为作物着想的人,可不多见,真的得好好珍惜。

再来说说如何防控这些病虫害。

咱们得搞清楚病虫害的种类和特点。

不是所有的病虫害都能用同一个方法对付的,你得知道它们的脾气。

比如蚜虫这种家伙,繁殖速度飞快,成群结队,一不留神就能把一整片菜地给“啃”个透。

所以,对于这些小家伙,咱们就得用点“狠招”——像是用一些生物农药,或者让天敌来“出马”,这种方法既环保又能保持土壤健康。

而有些像小麦叶面病这样的菌类害物,就得用一些合适的化学药品,迅速消灭它们的根源,防止蔓延。

可能有朋友会问,农药这么一喷,是不是对环境不好?嗯,说实话,有些农药的确对环境有一定影响。

智慧农业物联网智能监控种植建设方案

智慧农业物联网智能监控种植建设方案

智慧农业物联网智能监控种植建设方案
一、智慧农业物联网智能监控种植
近年来,智慧农业物联网智能监控种植技术得到了长足发展,在当下
正在在农业种植管理中占据重要地位。

智慧农业物联网智能监控种植,是
一种采用物联网技术和智能种植管理方式,对农业种植过程中的各个环节
进行实时检测和控制,以提高农作物的种植效率和品质的高科技解决方案。

智慧农业物联网智能监控种植,主要通过监测农田环境条件、土壤肥
料含量、水质水量,以及农作物病虫害等,通过传感器和物联网技术实时
监测农田气象情况,并针对性实施农田浇灌、施肥、管理等活动,从而提
高农作物品质和生产效率的技术。

1、农田环境条件、土壤肥料含量等物联网智能监控:采用传感器、
物联网技术和智能设备,实时监测农田的气象情况、土壤肥料含量、水质
水量等环境信息,并及时反馈管理者,为种植决策提供数据支持。

2、农作物病虫害智能预警:采用摄像技术、物联网技术和智能设备,实时监测农作物病虫害情况。

农作物病虫害智能监测点建设实施方案

农作物病虫害智能监测点建设实施方案

农作物病虫害智能监测点建设实施方案一、项目背景农作物病虫害是影响农业生产的主要因素之一,对农作物的生长发育和产量造成严重的损失。

传统的病虫害监测方法主要依赖于农民的观察和经验判断,存在效率低、缺乏准确性等问题。

随着信息技术的发展,智能监测技术在农业领域得到了广泛应用。

农作物病虫害智能监测点的建设将提高病虫害监测的准确性和效率,为农民提供实时的病虫害监测结果,帮助其及时采取防治措施,提高农作物产量和质量。

二、项目目标1.建设一批农作物病虫害智能监测点,覆盖重要粮食作物的主要种植区域;2.建立智能监测点与农作物病虫害数据库的数据对接系统,实现实时监测和数据共享;3.提供便捷的监测点管理平台,供农民自主管理农作物病虫害监测数据;4.通过智能监测点的建设和应用,减少农作物病虫害对农业产量的影响,提高农民收入。

三、实施步骤1.确定监测点建设地点和数量:根据农作物的种植情况和病虫害的发生规律,选择重要的粮食作物的主要种植区域作为监测点建设的重点,确定大致的监测点数量和分布。

2.选购智能监测设备:根据农作物的特点和病虫害的发生情况,选购适合的智能监测设备,包括温湿度传感器、光照传感器、昆虫陷阱等。

设备的选购应考虑设备的准确性、稳定性和适用性等因素,保证监测结果的可靠性。

3.建设监测点和安装设备:按照预先确定的监测点分布,利用现有的农田或农业园区场地,建设监测点,安装智能监测设备。

监测点的建设应注意与周围环境的协调,确保监测设备的稳定工作。

4.建立数据对接系统:根据智能监测设备的数据输出格式和数据传输方式,建立与农作物病虫害数据库的数据对接系统。

确保监测数据能够实时传输到数据库中,并保证数据的安全性和完整性。

5.开发监测点管理平台:根据农民的实际需求,开发一个功能强大、操作简单的监测点管理平台。

农民可以通过该平台查看监测数据、接收实时报警信息、管理设备等。

6.进行试点和示范:选取一些重要的农田或农业园区作为试点,进行监测点建设和设备安装,并进行相关培训和指导。

全国农作物病虫疫情监测分中心(省级)田间监测点建设项目实施方案

全国农作物病虫疫情监测分中心(省级)田间监测点建设项目实施方案

全国农作物病虫疫情监测分中心(省级)田间监测点建设项目实施方案为贯彻落实中央农村工作会议和全国农业工作会议精神,按照“两个千方百计、两个努力确保、两个持续提高”的目标任务,紧紧围绕“稳粮增收调结构、提质增效转方式”的工作主线,特提出了一套全国农作物病虫疫情监测分中心(省级)田间监测点建设项目实施方案。

其中德安县为切实抓好农业生产救灾(水稻病虫疫情)补助项目的组织实施,有效地开展水稻病虫疫情防灾减灾工作,实现“虫口夺粮”,保障农业丰收,根据赣农办字[2017]74号文件精神,结合实际情况,特制定了德安县2017年农业生产救灾(水稻病虫疫情)补助项目实施方案,内容如下:一、严格资金使用方向,确保专款专用水稻病虫疫情补助资金属于农业生产救灾资金,各地要严格按照《中央财政农业生产防灾救灾资金管理办法》的规定使用资金。

管理办法第五条第(二)、(六)款规定,农业生物灾害防灾救灾资金用于生物灾害防控措施所需的物资材料补助,包括购买药剂药械、燃油及生物防治、综合防治、生态控制技术应用费、技术指导费、作业费;农业灾害实地监测、评估、核实方面的补助等。

根据上述规定,农业生产救灾(水稻病虫疫情)资金用于四个方面:一是补助专业防治组织、水稻种植业合作社(大户、农场、农户)等购买水稻病虫疫情防控所需的药剂、药械、燃油等物资材料;二是补助专业防治组织、水稻种植业合作社(大户、农场、农户)等生物防治、综合防治、生态控制等绿色防控技术应用费和统防统治作业费;三是补助开展水稻病虫专业化统防统治与绿色防控融合示范以及公益性防治所需的药剂、药械、燃油等物资材料和作业费;四是补助开展水稻病虫疫情实地监测、评估、核实等方面。

补助方式为物化补助或资金补助(补助申请、发放操作程序执行赣农计字〔2014〕52号文件)。

二、规范项目实施内容,发挥资金使用效益通过项目实施,着力提升病虫监测预警和科学防控能力,深入推进农药减量行动,集成推广绿色防控技术,推动绿色防控与统防统治融合,实现农药减量控害和病虫防治绿色发展。

智能化农业病虫害防治解决方案

智能化农业病虫害防治解决方案

智能化农业病虫害防治解决方案第1章智能化农业病虫害防治概述 (4)1.1 研究背景与意义 (4)1.2 智能化农业病虫害防治技术发展现状 (4)1.3 本书内容安排 (4)第二章:农业病虫害防治基本理论,介绍病虫害防治的基本概念、原理和方法。

(4)第三章:智能化农业病虫害监测技术,分析遥感、物联网等技术在病虫害监测中的应用。

4第四章:智能化农业病虫害预测预报技术,探讨大数据和人工智能在病虫害预测方面的应用。

(5)第五章:精准施药技术,论述农药减量使用和精准施药技术的研发与应用。

(5)第六章:智能装备技术,介绍植保无人机、自动化喷洒设备等智能装备在病虫害防治中的应用。

(5)第七章:案例分析,通过国内外智能化农业病虫害防治的成功案例,分析现有技术的优缺点及改进方向。

(5)第八章:发展前景与政策建议,展望智能化农业病虫害防治技术的发展前景,并提出相关政策建议。

(5)第2章农业病虫害基础知识 (5)2.1 病虫害分类与识别 (5)2.1.1 病害分类 (5)2.1.2 虫害分类 (5)2.1.3 病虫害识别 (5)2.2 病虫害发生规律与影响因素 (5)2.2.1 病虫害发生规律 (5)2.2.2 影响因素 (6)2.3 病虫害监测与预警 (6)2.3.1 监测方法 (6)2.3.2 预警体系 (6)2.3.3 预警应用 (6)第3章智能化病虫害监测技术 (6)3.1 光谱成像技术 (6)3.1.1 光谱成像原理及设备 (6)3.1.2 光谱数据处理与分析 (6)3.1.3 光谱成像在病虫害监测中的应用实例 (7)3.2 遥感技术 (7)3.2.1 遥感监测原理及平台 (7)3.2.2 遥感数据处理与分析 (7)3.2.3 遥感技术在病虫害监测中的应用实例 (7)3.3 基于机器学习的病虫害监测方法 (7)3.3.1 机器学习基本原理及算法 (7)3.3.2 机器学习在病虫害监测中的应用 (7)3.3.3 机器学习在病虫害监测中的优势与挑战 (7)第4章数据采集与处理 (8)4.1.1 遥感技术 (8)4.1.2 智能传感器技术 (8)4.1.3 田间调查与观测 (8)4.2 数据预处理方法 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据归一化 (8)4.2.3 数据降维 (8)4.3 数据分析与挖掘 (8)4.3.1 时间序列分析 (9)4.3.2 空间分析 (9)4.3.3 机器学习与深度学习 (9)4.3.4 数据融合 (9)第5章云计算与大数据技术在病虫害防治中的应用 (9)5.1 云计算平台构建 (9)5.1.1 云计算概述 (9)5.1.2 云计算平台架构设计 (9)5.1.3 云计算平台在病虫害防治中的作用 (9)5.2 大数据技术在病虫害防治中的应用 (9)5.2.1 大数据概述 (10)5.2.2 数据采集与预处理 (10)5.2.3 数据分析与挖掘 (10)5.2.4 大数据技术在病虫害防治中的应用案例 (10)5.3 知识图谱与病虫害防治 (10)5.3.1 知识图谱概述 (10)5.3.2 知识图谱构建 (10)5.3.3 基于知识图谱的病虫害防治应用 (10)第6章智能化病虫害预测与预警 (10)6.1 病虫害预测方法 (10)6.1.1 数据收集与处理 (10)6.1.2 病虫害发生趋势分析 (11)6.1.3 专家系统与知识库构建 (11)6.2 预警模型构建 (11)6.2.1 病虫害预警指标体系 (11)6.2.2 预警模型选择与优化 (11)6.2.3 模型验证与评估 (11)6.3 预警系统设计与实现 (11)6.3.1 系统架构设计 (11)6.3.2 系统功能模块设计 (11)6.3.3 系统实现与部署 (11)第7章智能化病虫害防治策略制定 (12)7.1 防治策略概述 (12)7.2 基于专家系统的防治策略 (12)7.2.1 专家系统简介 (12)7.2.3 防治策略实例 (12)7.3 防治效果评估 (12)7.3.1 评估指标 (12)7.3.2 评估方法 (13)第8章智能化施药技术 (13)8.1 精准施药技术 (13)8.1.1 作物病虫害监测技术 (13)8.1.2 农药药效数据库建设 (13)8.1.3 施药参数优化算法 (13)8.1.4 精准施药决策支持系统 (13)8.2 无人机施药技术 (13)8.2.1 无人机施药系统设计 (13)8.2.2 无人机导航与定位技术 (13)8.2.3 无人机施药作业规划 (13)8.2.4 无人机施药效果评估 (13)8.3 智能化施药设备与控制系统 (13)8.3.1 智能化施药设备设计原理 (14)8.3.2 施药设备的关键部件与功能 (14)8.3.3 施药控制策略与算法 (14)8.3.4 设备集成与数据通信 (14)第9章智能化农业病虫害防治应用案例 (14)9.1 水稻病虫害智能化防治 (14)9.1.1 案例背景 (14)9.1.2 智能化防治技术 (14)9.1.3 应用案例 (14)9.2 小麦病虫害智能化防治 (14)9.2.1 案例背景 (14)9.2.2 智能化防治技术 (14)9.2.3 应用案例 (14)9.3 棉花病虫害智能化防治 (15)9.3.1 案例背景 (15)9.3.2 智能化防治技术 (15)9.3.3 应用案例 (15)9.3.4 案例成效 (15)第10章智能化农业病虫害防治发展展望 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.1.1 精准农业技术将进一步发展,基于大数据和云计算的病虫害监测与预警系统将实现更高效、更准确的数据处理和分析。

植物病虫害智能监控系统的构建

植物病虫害智能监控系统的构建

植物病虫害智能监控系统的构建一、简介在现代化农业生产中,农作物面临许多不同种类的病虫害侵袭,给农业生产带来极大的损失和威胁。

传统的人工巡视和检测极为耗费人力物力,且难以全面细致地进行监测,因此,目前研发的植物病虫害智能监控系统成为一个热门话题。

本文将介绍植物病虫害智能监控系统的构建。

二、系统构建1.硬件设备植物病虫害智能监控系统通过安装传感器在田间地头进行数据采集。

传感器应具备记录系统的环境信息,如温度、湿度、风向风速、光照度以及土地酸碱度等参数。

同时需要安装摄像头进行图像采集,便于对病虫害进行图像识别分析。

在后期对传感器采集到的数据进行划分和分组的时候,还可以根据不同的作物种类选择不同的传感器进行数据采集。

2.数据采集和存储传感器进行数据采集后,需要通过数据处理模块将数据处理储存下来,以便后期统计和使用。

基本的数据采集包括环境参数以及作物生长状态参数,同时系统还需要将采集到的图像信息进行保存。

采集到的数据需进行验证和过滤,比如通过设定阈值来判断数据是否准确、是否正常等。

3.数据处理和分析针对实时采集到的数据,系统需要进行数据处理和分析。

本系统可以通过机器学习和深度学习方法对采集到的图像信息进行识别和分类,以便快速准确地判断是否存在病虫害。

针对环境参数和作物生长状态信息,我们还可以通过将采集到的数据与历史数据进行对比,以便归纳出植物生长的规律和特征,从而预测种植的作物的生长状况和可能存在的病虫害危险。

4.预警和管理通过数据处理和分析之后,本系统将进行一系列的预警和管理措施。

我们可以将病虫害信息与预警模块相结合,建立现场预警系统,已检测到植物病虫害信息后通过人工干预进行处理,从而及时遏制病虫害的扩散和蔓延,保证及时采取措施修复农作物的生长状况。

同时,还需要植物病虫害数据库进行管理,收集整理实时数据和其他信息,统计和评估病虫害发生原因、变化趋势等方面的信息,以便在农业生产中持续优化当前资料及相关物料的整合。

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农作物病虫害智能化监测站建设方案目录1.建设背景 (2)2.建设原则 (2)3.建设目标 (2)4.建设内容 (2)5.系统组成 (3)5.1 无线虫情测报系统 (3)5.2 孢子捕捉仪 (3)5.3 病虫发生实时监控系统 (4)5.4 害虫自动性诱监测仪 (4)5.5 野外自动气象监测仪 (5)5.6 病虫监测智能网关 (6)5.7 手持病虫调查统计器 (7)5.8太阳能供电系统 (8)6.项目案例 (9)1.建设背景农作物病虫害一直农业生产管理的一大难题,造成大量损失,也加重了农药的使用,农业物联网的应用,将面对一系列在广域空间分布的信息获取、高效可靠的信息传输与互联、面向不同应用需求和不同应用环境的智能决策系统集成的科学技术问题。

它既需要电子、信息、通信科技与产业界对关键共性技术的突破和提供低成本、使用可靠和易用性好的硬、软件产品与服务的支持,又需要农业信息工程科学家们的协力研究、面向农业应用需求的技术整合和运营服务模式创新的保障。

信息科技将融入各种农业应用领域,成为生物、农艺、工程交叉汇聚学科的纽带。

物联网农业应用技术的创新,将打破学科与部门的界限,促进不同学科间的交叉融合和衍生新的交叉学科,将大力推进以需求和应用为导向的协力研究模式,为新兴产业的发展和转变农业发展方式创造新的机会。

根据目前国内农业物联网技术研发及应用情况,农作物病虫害防治与预警系统信息采集以自动化采集为主,辅助以人工采集两方面组成。

目前依靠自动化信息采集的主要是外部生产环境参数,待农作物本体感知技术研发突破后,及时增加相应的自动化采集参数,逐步减少人工采集。

2.建设原则根据具体项目情况,综合选择适用于本项目要求的设计方案。

考虑到系统相关需求,同时参考相关信息系统建设成功经验,确定采用以下设计原则进行系统设计:先进性:系统将采用国际上最先进、成熟、实用的技术标准,既保证系统实现的功能,又满足未来若干年应用发展的需要。

安全性:提供全面符合国家和工信部有关信息安全政策法规、核心技术自主的整体安全解决方案。

能够适应业务专网和工信部信息安全系统建设规范等多层次的安全要求。

可靠性:本系统的设计将在尽可能减少投资的情况下,从系统结构、网络结构、技术措施、设备选型等方面综合考虑,以确保系统稳定可用,实现7×24小时的不间断服务。

开放性:系统设计采用的各项软、硬件设备均应符合国际通用标准,符合开放性原则,要与技术发展的潮流吻合,保证系统的开放性和技术延伸性。

高效性:采用新技术和稳定的产品,将整个系统的信息流量维持在一个均衡高效的指标内。

可维护性:系统的管理、维护和维修应具有简易性和可操作性。

可延展性:方案的设计要有技术的延续性、灵活的扩展性和广泛的适应性及良好的用户界面,注意分步实施的可操作性,保证前期投资的有效和后期投入的衔接,最大限度的保证其兼容性和经济性。

3.建设目标农作物病虫害智能化监测站主要监测设备安装于病虫观测圃内。

若无病虫观测圃,应选择其他交通方便、常年有人值守地点,且周围有较大面积作物田。

监测设备的安装采用集中建设和分散设置相结合的方式,注重实用和有效。

自动虫情测报灯、田间小气候监测仪、自动孢子捕捉仪、病虫监测智能网关以及太阳能供电系统等互相不干扰的设备可采用围栏式集中安装;害虫性诱监测工具等易受干扰设备应采用分散设置方式进行安装。

所有设备安装应按统一的标准进行设置,确保安装整齐一致。

同时将采集数据实时传输至山东省病虫监测网络中心平台,实现对农作物虫情、墒情、视频等相关参数的实时采集、为农作物生产提供技术服务和救灾指导,为各级领导进行生产决策提供数据支持。

农作物病虫害智能化监测系统达到以下目标:1)农林病虫害生物防控、物理防控代替农药防控,减少农药使用。

2)农林病虫害测控实现自动化,网络化、可视化,集预测、预警、防控一体化,降低植保费用。

3)提高农产品质量,保证粮食生产安全,带动农民增收。

4.建设内容每个基地安装害虫智能化监测系统可通过野外气象站、虫情测报灯、害虫性诱监测仪、视频采集设备、病虫调查统计器等相关设备实现对每个监测点的病虫状况、灾害情况、空气温度、空气湿度、露点温度、土壤温度、光照强度等各种作物生长过程中重要的参数进行实时监测。

测量结果可以在监测站的的大屏电视机和LED屏上实时展示,同时可以将数据传入分析系统平台上,配合专业的分析处理功能,可以对作物生长环境信息的处理分析,提供更多更好的科学指导。

5.系统组成5.1 无线虫情测报系统根据项目要求每基配置一套固定式虫情测报灯(也可以是太阳能虫情测报灯),测报灯会对设定时间段内收集的害虫分别进行分段存放和拍照与计数,并将数据发送至监测平台,平台整理分析每天的数据,形成数据库,以供农业专家远程诊断。

每个监测点各安装一套,可以安装在检测点的任何位置。

测报灯内置800W高清摄像头,通过系统设置或远程设置后自动拍照将现场拍摄的图片无线发送至监测平台,平台整理并计算每天的数据,形成数据库,以供农业专家远程诊断。

根据图片与数据,专业分析人员可对每个时间段内收集的害虫进行分类与计数。

具远程编程功能,设备的各种功能可通过网络远程设置、修改和读取,还可根据需要远程拍摄自己需要的照片并上传到服务器。

虫情测报灯5.2 孢子捕捉仪可检测随空气流动、传染的病害病原菌孢子及花粉尘粒,主要用于监测病害孢子存量及其扩散动态,为预测和预防病害流行、传染提供可靠数据。

是农业植保部门应当配备的农作物病害监测专用设备。

1).符合GB/T 24689.3-2009植物保护机械孢子捕捉仪(器)标准。

2).可固定在测报区域内,定点观察特定区域孢子种类及数量。

3).可连续、定时可调工作。

孢子捕捉仪5.3 病虫发生实时监控系统病虫发生实时监控系统由摄像、传输、控制、显示、存储五大部分组成。

根据项目要求,在指定区域安装固定式枪式摄像机和360°远红外摄像机各一套,用户通过视频系统可清晰直观的实时查看病虫害情况,并对突发性异常事件的过程进行及时监视和记忆,用以提供及时高效的指挥和调度。

每个监测点安装一套。

5.4害虫自动性诱监测仪害虫自动性诱监测仪是新一代害虫自动检测系统,系统主要运用电子机械技术、无线传输技术、物联网技术、生物信息素技术,构建出一套害虫监测及预警系统。

该系统集害虫诱捕和计数、环境信息采集、数据传输、数据分析于一体,实现了害虫的定向诱集、分类统计、实时报传、远程检测、虫害预警的自动化、智能化。

具有性能稳定、操作简便、设置灵活等特点,可广泛应用于农业害虫、林业害虫、仓储害虫等监测领域。

1)、界面友好,操作简单:7寸全彩触摸屏,Android操作系统,全中文操作菜单。

2)、时效性强:实时采集各通道的害虫数量和环境因子,并保存展示。

并可根据设置的上传周期通过GPRS上传采集信息。

3)、信息采集完整:采集的信息包诱虫时间、诱虫种类、诱虫数量、监测点、温度、湿度等相关信息。

4)、信息检索完善:数据存储功能强大,实现历年虫情数据的保存,可随时查询不同年份的虫情相关数据,信息检索功能更便捷、完善。

5)、信息处理全面:可以依据诱虫种类选择时段查询查看报表及曲线图,并可通过计算机打印报表。

6)、超限报警:可以设置报警限值,最多可以设置5个报警号码。

7)、实时数据查看:用户可通过向监测仪拨打电话,以短信的形式获得实时监测数据。

也可以通过APP或者登录网站查看检测数据。

8)、参数设置多样化:用户可通过短信设置仪器参数。

9)、带避雷针,有效防雷功能。

10)、太阳能供电系统,节能环保方便野外工作!害虫自动性诱监测仪5.5 野外自动气象监测仪自动气象监测仪是由数据采集终端和各种环境传感器组成,仪器可将采集的传感器数值通过GPRS/WIFI网络传输至远端服务器或存储至采集终端待客户下载,也可根据客户需要将采集值实时显示至现场LED屏。

1、7寸全彩触摸屏,Android系统,全中文操作菜单。

2、一键式切换,可手动或自动采集数据。

3、交、直流两用。

4、数据保存功能强大,最大可储存120000条数据,即可在主机上查看数据,也可用U盘导出数据。

5、探头具有一致性,不同气象参数的传感器接口可以互换,不影响精度。

6、可将数据通过GPRS/WIFI实时传输至远端服务器。

7、用户可通过向监测仪拨打电话,以短信的形式获得实时监测数据。

8、用户可通过短信设置仪器参数包括报警参数和采集参数。

9、现场可选配LED显示屏。

野外自动气象监测仪5.6 病虫监测智能网关病虫监测智能网关是一种采用嵌入式微计算机系统的数据采集专用装置,是病虫监测物联网的技术关键,是实现全省统一标准的病虫监测物联网系统的基础,具有设备集成、数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、设备管理等功能。

系统硬件主要包括微处理器、I/O 接口、人-机接口、通信接口 4 部分,软件部分功能执行程序和监控程序组成。

1)、网关应内置 10/100M 网络接口、RS-232 接口、RS-485接口、usb Host 接口,能够满足现场各种监测设备的有线接入。

2)、网关应内置无线传输芯片,能实现较远距离(1公里以上)监测设备的无线接入。

3)、通过与配套的无线视频传输设备,网关能实现较远距离(1 公里)的视频、高分辨率图片采集设备的无线接入。

4)、支持主动定时采集和根据上位机或数据中心命令采集两种数据采集模式,能实现对不同种类、不同品牌设备的监测数据进行采集。

5)、网关应支持不小于 32G 的存储空间,能满足对各种类型24监测数据不短于30 天的存储。

6)、应支持对接入设备所监测数据的解析,具有加、减、乘、除等算数运算功能,同时,根据远传数据包格式,在数据包中添加相关监测站(点)代码、监测设备代码、时间、设备运行状态等附加信息,使用 XML 格式进行数据打包,并通过TCP 协议进行数据远传。

7)、应内置有线和无线网络传输模块,支持有线和 2/3/4G全网通无线接入互联网,能够将监测数据传输至软件平台或数据中心。

8)、应具备通讯故障恢复后数据续传功能,如因传输网络故障等原因未能将数据定时远传,则待传输网络恢复正常后能利用存储的数据重新上传。

9)、能够实现设备接入认证、用户登录身份认证等网络安全功能。

10)、通过与平台软件相互配合,能实现对现场设备的远程配置、升级、管理、控制,实时查看设备状态运行状态。

11)、应支持本地和远程配置管理功能,支持本地/远程软件升级、查询、校时、配置数据读取频率等功能。

12)、定位功能:内置定位模块,支持 GPS 和北斗两种定位方式。

5.7手持病虫调查统计器病虫调查统计器主要应用于农业、林业、检疫等领域的病虫预测、预报、预警、研究等工作。

设有昆虫名称、采集地点、分类数量等项,可随时录入,存储病虫的调查统计数据资料,并能将统计数据上传至计算机,编辑、生成图表,从而实现统计、分析自动化、标准化。

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