最新现代农业监测系统中气象监测系统的设计与开发
智能农业中的远程监测与控制系统设计
智能农业中的远程监测与控制系统设计随着科技的不断发展和农业现代化的推进,智能农业成为了现代农业发展的一大趋势。
智能农业通过应用先进的技术手段,提高农业生产效率、降低成本、保护环境。
在智能农业中,远程监测与控制系统是至关重要的一环,它能够通过无线通信、传感器等技术手段,实现对农田环境及农作物状况的实时监测与远程控制,为农业生产提供科学依据与技术支持。
本文将从设计角度,探讨智能农业中远程监测与控制系统的设计原则、关键技术和应用案例。
一、设计原则1. 实用性远程监测与控制系统在设计时需考虑其实用性。
农田环境及农作物生长情况的实时监测应准确可靠,远程控制功能应操作简单易用,避免造成农民使用的困难。
系统设计还应兼顾农民现有的农田基础设施,减少系统对现有环境的改造和成本压力。
2. 可靠性远程监测与控制系统在农业生产中扮演着关键角色,因此可靠性是设计中不可忽视的要素。
系统在恶劣的气候条件下,如高温、低温、强风等,应能正常工作。
同时,系统的故障率应尽量低,确保农民在关键时刻能够正常使用系统,并对系统进行及时维护与修复。
3. 可扩展性设计中应考虑到农业生产的持续发展,系统应具备良好的可扩展性。
随着农业生产的规模增大或技术进步,系统应能够方便地进行功能扩展和升级,以适应不断变化的农业需求。
二、关键技术1. 传感技术远程监测与控制系统的关键技术之一是传感技术。
传感器能够将农田环境及农作物生长信息转化为电信号,并传输到监测与控制中心。
常用的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器等。
设计时需根据不同的农业生产需求选择合适的传感器,并确保传感器的精准度和稳定性,以提高系统的准确性和可靠性。
2. 通信技术远程监测与控制系统需要通过无线通信技术实现数据传输和远程控制。
目前常用的通信技术包括无线传感网、卫星通信、蜂窝网络等。
在设计中需根据农业生产场景和区域情况选择合适的通信技术,确保数据的准确传输和远程控制的及时响应。
3. 数据处理与分析技术远程监测与控制系统需要对大量的农田环境和作物生长数据进行处理和分析,以提供农业决策的科学依据。
农业行业智能农业气象预警方案
农业行业智能农业气象预警方案第一章智能农业气象预警概述 (3)1.1 智能农业气象预警的定义 (3)1.2 智能农业气象预警的意义 (3)1.3 智能农业气象预警的发展历程 (3)第二章智能农业气象预警系统架构 (4)2.1 系统总体架构 (4)2.2 数据采集与处理模块 (4)2.2.1 数据采集 (4)2.2.2 数据处理 (4)2.3 预警模型构建与优化 (4)2.3.1 预警模型构建 (5)2.3.2 预警模型优化 (5)2.4 预警信息发布与反馈 (5)2.4.1 预警信息发布 (5)2.4.2 预警信息反馈 (5)第三章气象数据采集与处理 (5)3.1 气象数据来源 (5)3.1.1 现场气象观测站 (5)3.1.2 遥感数据 (6)3.1.3 公共气象数据 (6)3.2 数据预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据整合 (6)3.2.3 数据标准化 (6)3.3 数据质量评估 (6)3.3.1 数据完整性评估 (6)3.3.2 数据一致性评估 (6)3.3.3 数据准确性评估 (6)3.4 数据挖掘与分析 (7)3.4.1 数据挖掘方法 (7)3.4.2 数据分析应用 (7)3.4.3 数据可视化 (7)第四章智能农业气象预警模型 (7)4.1 预警模型类型 (7)4.2 模型选择与训练 (7)4.3 模型评估与优化 (8)4.4 模型应用案例分析 (8)第五章智能农业气象预警系统开发 (8)5.1 系统开发流程 (8)5.2 系统功能模块设计 (9)5.3 系统功能优化 (9)5.4 系统测试与部署 (9)第六章智能农业气象预警应用场景 (10)6.1 病虫害预警 (10)6.1.1 监测指标 (10)6.1.2 预警方法 (10)6.1.3 预警效果 (10)6.2 旱灾预警 (10)6.2.1 监测指标 (10)6.2.2 预警方法 (10)6.2.3 预警效果 (11)6.3 洪涝预警 (11)6.3.1 监测指标 (11)6.3.2 预警方法 (11)6.3.3 预警效果 (11)6.4 风雹预警 (11)6.4.1 监测指标 (11)6.4.2 预警方法 (11)6.4.3 预警效果 (11)第七章智能农业气象预警技术支撑 (12)7.1 大数据技术 (12)7.2 人工智能技术 (12)7.3 物联网技术 (12)7.4 云计算技术 (12)第八章智能农业气象预警政策法规 (13)8.1 国家相关政策法规 (13)8.1.1 法律法规概述 (13)8.1.2 相关政策法规内容 (13)8.2 地方政策法规 (13)8.2.1 地方政策法规概述 (13)8.2.2 相关地方政策法规内容 (13)8.3 政策法规对智能农业气象预警的影响 (14)第九章智能农业气象预警产业现状与趋势 (14)9.1 产业现状 (14)9.2 产业竞争格局 (15)9.3 发展趋势 (15)9.4 市场前景分析 (15)第十章智能农业气象预警案例与实践 (16)10.1 典型案例介绍 (16)10.1.1 案例背景 (16)10.1.2 案例实施 (16)10.2 实践成果展示 (16)10.2.1 提高农业生产效益 (16)10.2.2 减少农业灾害损失 (16)10.2.3 提升农业科技水平 (16)10.3 面临的挑战与解决方案 (16)10.3.1 挑战 (16)10.3.2 解决方案 (17)10.4 未来发展展望 (17)第一章智能农业气象预警概述1.1 智能农业气象预警的定义智能农业气象预警是指利用现代信息技术、大数据分析、人工智能等手段,对农业生产过程中可能出现的气象灾害进行实时监测、预警和预测,以实现对农业生产活动的科学指导,提高农业灾害防御能力的一种技术手段。
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。
智能农业中的环境监测与智能控制系统实现
智能农业中的环境监测与智能控制系统实现随着科技的不断进步和农业生产的发展,智能农业作为一种新型的农业生产模式,正在逐渐被越来越多的农民和农场主采用。
智能农业依托现代化的信息技术,通过对农场环境的监测和智能控制系统的应用,实现农业的高效、精准和可持续发展。
本文将重点介绍智能农业中的环境监测与智能控制系统的实现。
一、环境监测系统在智能农业中的作用环境监测系统是智能农业中不可或缺的一部分。
它的作用主要体现在以下几个方面:1.1 气象监测:通过监测温度、湿度、光照、风速等气象参数,可以提供给农户必要的气象信息,帮助他们了解和控制农作物生长的环境条件。
比如,农户可以根据监测数据调整灌溉量和浇水时间,以保证作物得到适当的水分和营养,提高产量和质量。
1.2 土壤监测:通过监测土壤的温度、湿度、盐分、PH值等指标,可以帮助农户评估土壤的肥力和适宜种植的作物类型,从而科学地施肥和选择适合的农作物。
同时,土壤监测还可以及时发现土壤病虫害和有害化学物质的污染,提供更准确的防治措施,保证农作物的健康生长。
1.3 水质监测:农业生产中需要用到大量的水资源,而水质的好坏直接影响着农作物的生长和人畜的健康。
通过水质监测系统,可以及时检测水体中的溶解氧、浊度、PH值、有害物质等指标,防止水质污染对农业产生不利影响,提供清洁、健康的水源供给。
二、智能控制系统在智能农业中的应用智能控制系统是智能农业实现高效、精准种植的关键。
它通过自动化和智能化技术,实现对农业生产的自动监测和智能控制,为农户提供高效、便捷的农事管理手段。
2.1 自动灌溉系统:自动灌溉系统是智能农业中常用的一种控制系统。
通过监测土壤湿度数据,自动灌溉系统可以根据作物生长的需要自动调整灌溉量和浇水时间,从而避免了过度浇水和缺水对作物生长的不利影响。
同时,自动灌溉系统还可以通过手机端远程控制,提高农户的农务管理效率。
2.2 智能温室控制系统:温室种植是一种重要的农业生产方式,可以提供稳定的生长环境,保护作物免受气候变化和外界环境的影响。
现代信息技术在农业气象服务中的应用
现代信息技术在农业气象服务中的应用摘要:随着现代信息技术的快速发展,农业领域也得以受益。
本文探讨了现代信息技术在农业气象服务中的应用,包括数据收集、分析与预测、决策支持等方面。
通过利用现代信息技术,农业气象服务不仅能够提供准确的气象信息,还能为农民和农业决策者提供科学的农业经营建议,促进农业的可持续发展。
关键字:现代信息技术、农业气象服务、数据收集、传感器网络引言:农业气象服务作为农业生产的重要支撑,对提高农产品产量和质量,保障粮食安全,实现农业可持续发展具有重要意义。
现代信息技术的快速发展为农业气象服务提供了新的机遇和挑战,使其更加精准、高效和智能化。
一、现代信息技术在农业气象数据收集中的应用1.传感器网络的应用传感器网络是现代信息技术在农业气象数据收集领域的重要应用之一。
通过在农田内布设各类传感器,如温度传感器、湿度传感器、风速风向传感器等,可以实时监测农田的气象要素变化。
这些传感器将收集到的数据通过无线通信技术传输至中心数据库,农业决策者可以随时获取实时的气象信息。
例如,温度传感器可以帮助农民监测农田的温度变化,帮助判断是否需要采取防霜措施,从而保障作物的安全生长。
1.遥感技术在农业气象数据获取中的应用遥感技术在农业气象数据收集中也发挥着重要作用。
卫星遥感可以获取大范围的气象数据,如降水分布、云量等。
这些数据对于农业气象监测和分析具有重要意义。
通过卫星图像,农业决策者可以了解到不同地区的气象状况,从而更好地制定种植计划和灾害防范策略。
此外,遥感技术还可以用于监测土地利用变化,帮助农业决策者了解土地利用的变化对气象条件的影响,从而优化农业经营。
3.移动应用程序的推广随着智能手机的普及,移动应用程序在农业气象数据收集中的应用也越来越广泛。
许多农业气象服务提供商开发了移动应用程序,供农民随时随地获取气象信息。
这些应用程序不仅可以显示实时气象数据,还可以提供天气预报、灾害预警等功能。
农民可以通过这些应用程序及时了解天气情况,做出相应决策,如合理安排农事活动、选择适宜的播种时间等。
气象监测系统设计方案
气象监测系统设计方案一、引言气象监测系统在现代社会中扮演着重要的角色,对于人们的生活和各行业的运营都具有至关重要的影响。
本文将提出一个气象监测系统的设计方案,旨在实现高效准确的气象数据收集、分析和预测,并为各行业提供可靠的气象服务。
二、系统总体架构1. 系统概述气象监测系统将包括气象数据采集模块、数据传输模块、数据处理与分析模块、预测模块和用户界面模块,每个模块的功能和相互关系将如下所述。
2. 气象数据采集模块该模块将负责从气象观测站点收集气象数据。
采集的数据类型包括气温、湿度、风速、降水量等。
为了提高采集的精度和覆盖范围,将使用多个传感器和观测设备分布在不同地理位置。
3. 数据传输模块采集的气象数据将通过传输模块传送到数据处理与分析模块。
传输方式可以采用有线或无线通信技术,确保数据的实时性和准确性。
4. 数据处理与分析模块该模块将对收集到的气象数据进行处理和分析。
通过应用统计学和数据挖掘技术,可以提取出气象数据中的关键信息和趋势,并为后续的预测模块提供依据。
5. 预测模块基于处理与分析模块得到的气象数据,预测模块将利用数学模型和算法对未来气象变化进行预测。
预测结果将提供给用户界面模块和相关行业,以支持决策和规划。
6. 用户界面模块用户界面模块将为系统的使用者提供直观友好的界面,以便查询实时气象数据、查看预测结果和使用相关功能。
该模块将支持多终端访问,包括电脑、手机等。
三、功能实现和技术支持1. 数据质量控制为保证数据的准确性和一致性,需要在数据采集过程中进行质量控制。
通过实时监测和自动校准,可以降低数据误差。
2. 数据存储与管理为了处理海量的气象数据,系统需要建立稳定高效的数据存储和管理机制。
可以采用关系型数据库或分布式存储技术,以满足系统对存储容量和查询速度的要求。
3. 数据处理和分析算法数据处理与分析模块需要使用一些常见的统计和数据挖掘算法,如平均值计算、趋势分析、聚类分析等,以发现气象数据中的有用信息和规律。
农田气象监测与方案
农田气象监测与方案随着科技的发展,农业已从传统的人工管理方式转向了现代化、智能化的管理模式。
气象监测作为现代农业管理的重要组成部分,能够提供精确的气象数据和预测信息,帮助农民做出科学的决策,提高农作物的产量和质量。
本文将探讨农田气象监测的重要性,并提出一种可行的农田气象监测方案。
一、农田气象监测的重要性气象条件对农作物的生长发育和产量质量具有重要影响。
通过精确监测和分析农田的气候参数,可以掌握农作物生长所需的温度、光照、湿度等信息,从而帮助农民做出针对性的农事决策,提高农作物的适应性和产量。
1.1 提前预警灾害风险气象灾害是导致农作物减产甚至作物死亡的主要因素之一。
通过建立农田气象监测系统,能够及时获取气象数据,如强风、暴雨、低温等极端天气的预警信息,为农民提供预防措施和应对策略,减少损失。
1.2 优化农业生产管理农田气象监测可以提供农作物的生长和发育所需的环境信息,帮助农民合理调整种植时间、施肥量、灌溉量等农事措施,以适应不同气候条件下的农业生产需求,最大程度地发挥农作物的生产潜力,提高经济效益。
1.3 推动农业科技创新农田气象监测为农业科技创新提供了重要数据支持。
通过长期的气象数据记录和分析,可以对农作物的生长规律进行研究,为新品种的选育和种植技术的改进提供科学依据,推动农业生产方式的转型升级。
二、农田气象监测方案针对上述问题和需求,我们提出以下农田气象监测方案:2.1 建立气象监测站点在农田区域分布气象监测站点,通过安装气象传感器和图像监测设备,实时监测温度、湿度、光照等关键气象参数,以及作物生长状态和土壤水分状况等相关信息。
2.2 数据传输与处理通过无线传输技术将监测站点采集的数据上传至云端服务器,利用数据挖掘和大数据分析技术,对数据进行处理和分析,提取可用信息,并生成相应的农田气象报告和决策建议。
2.3 提供实时预警服务基于气象监测数据,结合气象模型和算法,可提供紧急天气预警服务,及时提醒农民防范灾害,避免损失。
农业现代化中的气象服务研究
农业现代化中的气象服务研究摘要:气象服务在我国农业现代化生产中有着较为重要的作用,能够有效地保障农业生产的效率和质量。
但是由于我国现代化农业生产中,对技术的要求不断提升,农业生产布局需要进行有效的调整,导致气象服务的要求也在不断增加,气象服务的问题弊端也不断明显。
针对农业现代化生产中,加强气象服务的全面落实,将气象服务自身绝壁的优势和作用全面彰显,加强对现代农业生产质量的提升,更好地实现农业产业结构的优化与完善,为我国经济效益的提升奠定良好的基础和保障。
本文主要针对农业现代化中,气象服务的相关内容进行研究,提出有效改善气象服务水平的措施,希望能对今后农业现代化的发展有一定的参考。
关键词:农业现代化;气象服务;有效措施我国的人口数量较多、地域分布较为广阔,作为农业生产的主要国家,农业发展在我国社会经济结构中占据核心地位。
为了能够更好地保障农业的生产效率和生产质量,在科学技术和信息技术的发展带动下,农业现代化生产水平也有着明显的提升。
在农业生产中,经常会因为气候环境的影响,导致各种灾害问题的发生,气象灾害的种类较多、影响强度较大、发生频率较高,都会对实际农业生产和行业发展造成严重阻碍和影响。
现阶段,我国农业气象服务水平不足,导致农业生产经常会受到气候环境的影响,农作物受到灾害的面积也不断增强,这也就需要相关部门加强对气象服务的研究,结合实际的气象环境,对农业生产结构进行调整和安排,从而有效地对各种气象灾害进行预防。
1.农业生产中的气象信息服务从现阶段实际的发展情况来看,气象信息服务为农村居民所提供的服务,主要可以分成两种,包括公益服务和商业服务。
公益服务主要是对社会职能单位提供一定的服务信息,其中包括但不限于广播电视、互联网的方式。
而另外一种商业化的气象服务,主要是提供更加具有专业化和精准化的气象服务信息,结合农村居民不同的需求,提供更加良好的专项服务。
本文主要针对现阶段的气象服务信息类型进行阐述,希望能够对今后技术的应用提供良好的基础和保障。
农田智慧监测系统建设方案
基于数据分析结果,为农户提供科学的决策支持,如合理施肥、灌 溉、病虫害防治等建议。
05
农田智慧监测系统集成与实施方案
系统集成策略与方法
采用模块化设计,实现各 功能模块的独立开发与集 成,提高系统的可维护性 和扩展性。
利用物联网技术,实现农 田环境参数、作物生长情 况等数据的实时采集与传 输。
传输层设计
01
构建稳定可靠的通信网络,确保感知层采集的数据能够实时、 准确地传输到应用层。
02
采用有线和无线相结合的通信方式,根据实际需求选择合适的
通信协议和标准。
考虑数据传输的安全性,采取加密传输、身份认证等安全措施
03
,防止数据泄露和篡改。
应用层设计
01
开发农田智慧监测管理平台,实现数据接收、存储、处理和 分析等功能。
农田智慧监测系统建设方
案
汇报Hale Waihona Puke :XX2024-01-22
• 项目背景与目标 • 农田智慧监测系统架构设计 • 农田环境监测技术方案 • 农田作物生长监测技术方案 • 农田智慧监测系统集成与实施方案 • 项目效益评估与可持续发展策略
01
项目背景与目标
农业生产现状及挑战
传统农业生产方式效率低下
01
物联网技术在农业领域的应用
物联网技术的快速发展为智慧农业提供了有力支持,通过传感器、无线通信等技术手段, 实现对农田环境的实时监测和数据采集。
大数据与人工智能技术在农业中的应用
大数据和人工智能技术可对海量农业数据进行分析处理,为农业生产提供精准决策支持。
农业装备智能化
随着农业机械化水平的提高,越来越多的智能农业装备被应用到生产中,提高生产效率和 作业质量。
基于物联网技术的智能农业监测系统设计与实现
基于物联网技术的智能农业监测系统设计与实现一、引言随着科技的不断发展,物联网技术在各个领域得到了广泛应用,其中智能农业监测系统作为物联网技术在农业领域的重要应用之一,为农业生产提供了更加智能化、精准化的解决方案。
本文将探讨基于物联网技术的智能农业监测系统的设计与实现。
二、智能农业监测系统的意义智能农业监测系统利用物联网技术,通过传感器、控制器、通信模块等设备,实现对农田环境、作物生长情况、病虫害防治等信息的实时监测和管理。
这对于提高农业生产效率、降低生产成本、保障粮食安全具有重要意义。
三、智能农业监测系统的设计与实现1. 系统架构设计智能农业监测系统主要包括传感器节点、数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块和用户界面等组成部分。
传感器节点负责采集环境参数数据,数据采集模块将采集到的数据进行整合和处理,数据传输模块通过无线网络将数据传输至云端服务器,数据处理模块对数据进行分析和处理,用户界面则向用户展示监测结果和提供操作界面。
2. 传感器选择与布局在智能农业监测系统中,传感器的选择和布局至关重要。
根据不同的监测需求,可以选择温湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器、气象站等不同类型的传感器,并合理布局在田间地头,确保对农田环境参数进行全面监测。
3. 数据采集与传输传感器节点采集到的数据通过数据采集模块进行整合和处理,然后通过无线网络传输至云端服务器。
在数据传输过程中,需要考虑数据的安全性和稳定性,确保数据能够及时准确地传输至云端服务器。
4. 数据处理与分析云端服务器接收到传感器节点上传的数据后,数据处理模块对数据进行分析和处理,提取出有用信息并生成报表或图表展示给用户。
通过数据处理与分析,用户可以及时了解到农田环境参数、作物生长情况等信息,为农业生产提供科学依据。
5. 用户界面设计用户界面是智能农业监测系统中用户与系统交互的重要窗口。
通过用户界面,用户可以查看实时监测数据、设置报警阈值、进行远程控制等操作。
智慧农业农机装备的设计与开发
智慧农业农机装备的设计与开发随着科技的迅猛发展和农业现代化进程的推进,智慧农业农机装备正逐渐成为农业生产的新趋势。
从提高农机设备的自动化水平,到开发智能化的农机装备,农业科技的创新不断为农民朋友们带来更高效、更可靠的农机装备。
一、智慧农业农机的设计原则1. 自动化:智慧农机装备应具备自主控制和智能化操作的能力,减轻农民的劳动负担,提高生产效率。
例如,自动驾驶的农用车辆、无人机航测设备等。
2. 数据化:智慧农机装备应能收集和处理农业生产过程中的数据,包括气象数据、土壤数据、作物生长状况等,为智能决策提供数据支持。
3. 节能环保:智慧农机装备在设计和开发过程中应注重提高能源利用效率,减少对环境的污染。
例如,使用新能源技术的农机装备、减少农药和化肥的使用等。
4. 信息化:智慧农业农机装备应与农场管理信息系统相互联动,实现信息的互通共享,提高农机装备的运营效率和管理水平。
二、智慧农业农机装备的发展方向1. 智能植保装备:传统的农药喷雾器材料浪费严重且无法精确控制,而智能喷雾装备可以利用无人机等技术实现精准喷雾,避免过量使用农药,减少环境污染,提高农作物的质量和产量。
2. 智能精准播种装备:传统的播种方法存在播种深度不均匀、种子密度不一致等问题,而智能精准播种装备通过使用传感器和自动化控制技术,能够根据土壤状况和作物需求,实现种子精准定位和精细投放,提高农作物的播种质量和生长效果。
3. 农机联动与协同作业:通过将不同类型的农机装备进行联网,实现信息共享和协调运作,可以提高农机装备的运转效率和农田作业的整体效益。
例如,农机间的数据互通和自动化协调,可以实现精确施肥、灌溉和收割,减少能耗和生产成本。
4. 智能养殖设备:智慧农业不仅应该关注种植业,也要注重畜牧业。
智能养殖设备可以监测环境温湿度、喂食量、运动情况等信息,通过数据分析提供合理的养殖建议,提高生猪、牛羊等畜禽的养殖效率和健康管理水平。
三、智慧农业农机装备的市场前景智慧农业农机装备将会带来巨大的市场潜力和经济效益。
农业气象监测预警系统建设规划书
农业气象监测预警系统建设规划书第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目意义 (2)1.3 项目目标 (3)第二章农业气象监测预警系统概述 (3)2.1 系统定义 (3)2.2 系统架构 (3)2.3 系统功能 (4)第三章系统需求分析 (4)3.1 用户需求 (4)3.2 技术需求 (5)3.3 数据需求 (5)第四章系统设计 (5)4.1 系统架构设计 (5)4.2 功能模块设计 (6)4.3 数据库设计 (6)第五章系统开发技术选型 (7)5.1 硬件设备选型 (7)5.2 软件技术选型 (7)5.3 数据传输技术选型 (8)第六章农业气象监测预警系统实施 (8)6.1 系统部署 (8)6.1.1 硬件设施部署 (8)6.1.2 软件平台部署 (8)6.1.3 数据传输部署 (8)6.2 系统调试 (9)6.2.1 硬件设备调试 (9)6.2.2 软件平台调试 (9)6.2.3 数据传输调试 (9)6.3 系统运行维护 (9)6.3.1 系统监控 (9)6.3.2 数据维护 (9)6.3.3 系统升级与优化 (9)第七章系统安全保障 (10)7.1 数据安全 (10)7.1.1 数据备份 (10)7.1.2 数据加密 (10)7.1.3 数据权限管理 (10)7.2 系统安全 (10)7.2.1 系统安全防护 (10)7.2.2 系统冗余设计 (10)7.2.3 系统监控与告警 (11)7.3 信息安全 (11)7.3.1 信息安全政策 (11)7.3.2 信息安全培训 (11)7.3.3 信息安全防护措施 (11)第八章系统运行与维护 (11)8.1 系统运行监控 (11)8.2 系统维护策略 (12)8.3 系统升级与优化 (12)第九章项目效益分析 (13)9.1 经济效益 (13)9.2 社会效益 (13)9.3 生态效益 (13)第十章项目实施与推进 (14)10.1 项目组织管理 (14)10.2 项目进度安排 (14)10.3 项目验收与评估 (15)第一章引言1.1 项目背景我国农业现代化的深入推进,农业气象条件对农业生产的影响日益凸显。
农业数据监测物联网系统的设计与实现
农业数据监测物联网系统的设计与实现1. 系统设计与实现概述随着科技的快速发展,农业生产正经历着前所未有的变革。
为了提高农业生产效率、优化资源利用和保障粮食安全,农业数据监测物联网系统应运而生。
本章节将详细介绍该系统的设计与实现过程。
系统设计的目标是构建一个全面、实时、可靠的农业数据监测网络,实现对农田环境、作物生长情况、气象条件等多方面的实时监控与数据分析。
为实现这一目标,我们采用了模块化设计思想,系统主要由数据采集层、通信层、数据处理层和应用层组成。
数据采集层是系统的基石,包括各种传感器和控制器,用于实时监测农田环境参数(如温度、湿度、光照、土壤水分等)和作物生长状况(如生长速度、叶片颜色、果实成熟度等)。
这些数据通过无线网络传输到通信层。
通信层负责将采集到的数据从田间地头传送到数据中心,我们选用了稳定可靠的无线通信技术,如LoRa、NBIoT或4G5G等,确保数据传输的连续性和准确性。
数据处理层对接收到的原始数据进行清洗、整合和分析,提取出有价值的信息,供用户进行决策支持。
该层还具备数据存储和历史查询功能,方便用户长期跟踪和分析农业生产情况。
应用层为用户提供了一个直观易用的操作界面,包括数据可视化展示、报警预警、远程控制等功能。
用户可以通过手机APP或电脑端软件随时随地查看和分析农业生产数据,及时调整生产策略,提高农业生产效益。
在系统实现过程中,我们注重代码的可读性、可维护性和可扩展性。
采用模块化编程思想和面向对象的设计方法,使得系统结构清晰、易于理解和修改。
我们遵循了相关行业标准和国家规范,确保系统的安全性和稳定性。
本系统通过高效的数据采集、稳定的通信传输、智能的数据处理和应用展示等功能,为农业生产提供了有力的数据支撑和技术保障。
我们将继续优化系统性能,拓展应用领域,助力我国农业现代化发展。
1.1 研究背景与意义随着全球经济的快速发展和人口的不断增长,农业生产面临着诸多挑战,如资源紧张、环境污染、病虫害频发等。
智慧农业大棚系统设计方案
智慧农业大棚系统设计方案随着科技的进步和人们对食品安全的不断关注,智慧农业大棚系统作为一种新技术,正在逐渐被应用于现代农业生产中。
智慧农业大棚系统是指通过传感器、监测设备和自动化控制系统等技术手段,实现对农作物生长环境和生产过程的监测和控制,提高农作物产量和质量,减少资源消耗和人工成本。
下面将介绍一种智慧农业大棚系统的设计方案。
一、硬件设施部分:1、气象监测系统:包括温度、湿度、光照、CO2浓度等传感器。
这些传感器可以实时监测大棚内外的气候状况,通过与控制系统的连接,可以根据不同的农作物需求,自动调节大棚内的环境参数,保证农作物在最适宜的环境条件下生长。
2、灌溉系统:利用水位传感器和自动控制阀门实现大棚内的自动灌溉。
根据农作物的需水量和土壤湿度,自动控制阀门的开关,调节灌溉水量和频次,提高水资源利用效率,减少浪费。
3、光照补光系统:根据大棚内的光照强度,自动控制LED灯的开关,提供足够的光照量,保证农作物正常生长和发育。
可以根据不同的作物生长阶段,调整光照强度和频次。
4、通风系统:通过风速传感器和风机的自动控制,调节大棚内的通风量,保证空气流通,减少病虫害的发生,提高农作物的产量和质量。
5、监控系统:通过摄像头和监控软件,对大棚内的生长情况进行实时监测和录像记录。
可以随时了解农作物的生长情况,及时发现问题和进行处理。
二、软件系统部分:1、数据采集和存储:通过传感器采集到的数据,经过处理和分析后,存储到数据库中。
可以对历史数据进行查询和统计,为后续的决策和优化提供依据。
2、控制算法:根据农作物的生长需求和环境监测数据,设计相应的控制算法。
通过自动控制系统,实现对环境参数的及时调节,保证农作物在最佳的生长条件下生长。
3、远程控制和监测:通过互联网技术,搭建远程控制和监测平台。
农户可以通过手机或电脑登录平台,远程监测大棚内的生长情况,进行参数调节和灌溉操作等。
三、优势和应用前景:1、提高农作物产量和质量:通过智慧农业大棚系统的监测和控制,可以精确调节环境参数,满足农作物的生长需求,提高产量和品质。
农业现代化智慧农业气象监测系统开发方案
农业现代化智慧农业气象监测系统开发方案第一章绪论 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 目标与意义 (3)1.3 技术路线 (3)第二章系统需求分析 (4)2.1 功能需求 (4)2.1.1 数据采集 (4)2.1.2 数据处理与存储 (4)2.1.3 数据分析与展示 (4)2.1.4 预警与报警 (4)2.1.5 用户管理 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 响应速度 (4)2.2.2 系统稳定性 (4)2.2.3 数据安全性 (5)2.2.4 系统兼容性 (5)2.3 可行性分析 (5)2.3.1 技术可行性 (5)2.3.2 经济可行性 (5)2.3.3 社会可行性 (5)第三章系统设计 (5)3.1 总体设计 (5)3.2 硬件设计 (6)3.2.1 气象监测设备 (6)3.2.2 数据传输设备 (6)3.2.3 服务器 (6)3.3 软件设计 (6)3.3.1 数据采集与处理模块 (6)3.3.2 数据存储与查询模块 (6)3.3.3 数据分析与预测模块 (6)3.3.4 用户界面模块 (6)第四章气象监测传感器选型与部署 (7)4.1 传感器选型 (7)4.2 传感器部署方案 (7)第五章数据采集与传输 (8)5.1 数据采集方式 (8)5.1.1 气象数据采集 (8)5.1.2 农业数据采集 (8)5.2 数据传输方案 (9)5.2.1 数据传输网络 (9)5.2.2 数据传输协议 (9)5.2.3 数据加密与安全 (9)第六章数据处理与分析 (10)6.1 数据预处理 (10)6.1.1 数据清洗 (10)6.1.2 数据整合 (10)6.2 数据分析算法 (10)6.2.1 聚类分析 (10)6.2.2 时间序列分析 (10)6.2.3 相关性分析 (11)6.2.4 机器学习方法 (11)第七章系统集成与测试 (11)7.1 系统集成 (11)7.2 系统测试 (12)第八章智能决策支持系统 (12)8.1 决策模型建立 (12)8.1.1 模型概述 (12)8.1.2 模型构建方法 (12)8.2 决策支持系统实现 (13)8.2.1 系统架构 (13)8.2.2 系统功能 (13)第九章系统运维与管理 (14)9.1 系统运行维护 (14)9.1.1 运行维护目标 (14)9.1.2 运行维护内容 (14)9.1.3 运行维护策略 (14)9.2 系统安全管理 (14)9.2.1 安全管理目标 (15)9.2.2 安全管理内容 (15)9.2.3 安全管理策略 (15)第十章总结与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.2 未来展望 (16)第一章绪论1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快,农业信息技术已成为推动农业发展的重要力量。
智能化农田环境监测与控制系统开发方案
智能化农田环境监测与控制系统开发方案第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状 (3)1.4 本书结构安排 (4)第二章:智能化农田环境监测与控制系统概述,介绍智能化农田环境监测与控制系统的基本概念、发展历程及系统构成。
(4)第三章:传感器技术及其在农田环境监测中的应用,分析传感器技术的发展现状,以及各种传感器在农田环境监测中的应用。
(4)第四章:数据处理与分析方法,介绍农田环境监测数据的处理与分析方法,包括神经网络、模糊控制、遗传算法等。
(4)第五章:控制策略与算法,探讨农田环境控制策略及算法,如模糊控制、PID控制、自适应控制等。
(4)第六章:系统设计与实现,详细介绍智能化农田环境监测与控制系统的设计与实现过程。
4第七章:系统测试与优化,分析系统在实际应用中的功能,并提出相应的优化措施。
(4)第八章:结论与展望,总结本书研究成果,并对未来智能化农田环境监测与控制系统的发展进行展望。
(4)第二章智能化农田环境监测与控制技术概述 (4)2.1 智能化农田环境监测技术 (4)2.1.1 监测参数 (5)2.1.2 监测设备 (5)2.1.3 监测方法 (5)2.2 智能化农田环境控制技术 (5)2.2.1 控制设备 (5)2.2.2 控制策略 (5)2.2.3 控制方法 (5)2.3 系统集成与数据融合 (6)第三章系统需求分析 (6)3.1 功能需求 (6)3.1.1 监测功能 (6)3.1.2 控制功能 (6)3.1.3 数据处理与分析功能 (6)3.2 功能需求 (7)3.2.1 响应速度 (7)3.2.2 实时性 (7)3.2.3 精确度 (7)3.2.4 可扩展性 (7)3.3 可靠性与稳定性需求 (7)3.3.1 系统可靠性 (7)3.3.2 系统稳定性 (7)3.3.3 系统抗干扰能力 (7)3.4.1 数据安全 (7)3.4.2 网络安全 (7)3.4.3 用户权限管理 (7)3.4.4 设备安全 (8)第四章系统设计 (8)4.1 系统总体架构 (8)4.2 硬件设计 (8)4.3 软件设计 (8)4.4 通信协议设计 (9)第五章传感器模块设计 (9)5.1 传感器选型 (9)5.2 传感器接口设计 (9)5.3 数据采集与处理 (10)5.4 传感器网络构建 (10)第六章控制模块设计 (10)6.1 控制策略研究 (10)6.2 控制器设计 (11)6.3 执行器接口设计 (11)6.4 控制系统稳定性分析 (11)第七章数据处理与分析 (12)7.1 数据预处理 (12)7.1.1 数据清洗 (12)7.1.2 数据标准化 (12)7.2 数据挖掘与分析 (13)7.2.1 关联规则挖掘 (13)7.2.2 聚类分析 (13)7.2.3 时间序列分析 (13)7.3 模型建立与优化 (13)7.3.1 模型选择 (13)7.3.2 模型训练与优化 (13)7.4 结果可视化展示 (13)第八章系统集成与测试 (14)8.1 系统集成 (14)8.1.1 集成策略 (14)8.1.2 集成步骤 (14)8.2 功能测试 (14)8.2.1 测试目的 (14)8.2.2 测试内容 (14)8.2.3 测试方法 (15)8.3 功能测试 (15)8.3.1 测试目的 (15)8.3.2 测试内容 (15)8.3.3 测试方法 (15)8.4.1 优化策略 (15)8.4.2 调试方法 (15)第九章应用案例与实践 (15)9.1 案例一:智能化农田灌溉系统 (16)9.2 案例二:智能化农田病虫害监测与防治 (16)9.3 案例三:智能化农田气象监测与预警 (16)9.4 案例分析与实践总结 (16)第十章发展前景与展望 (17)10.1 技术发展趋势 (17)10.2 市场前景分析 (17)10.3 政策与法规支持 (17)10.4 研究方向与展望 (17)第一章绪论1.1 研究背景我国经济的快速发展,农业现代化水平不断提高,智能化技术在农业生产中的应用日益广泛。
农业工程中的农业气象监测与预警技术
农业工程中的农业气象监测与预警技术农业是人类社会的基础产业,而气象对于农业的发展起着至关重要的作用。
农业气象监测与预警技术的应用,可以帮助农民更好地了解气象条件,提前预警灾害,提高农业生产效益。
本文将从农业气象监测与预警技术的定义、应用领域、优势以及未来发展方向等方面进行探讨。
一、农业气象监测与预警技术的定义和应用领域农业气象监测与预警技术是指利用现代科技手段对农业气象进行实时监测和预测,以提供农业生产所需的气象信息和灾害预警。
这项技术的应用领域非常广泛,包括农作物种植、农田水利、农产品储存和运输等方面。
在农作物种植中,农业气象监测与预警技术可以帮助农民合理选择作物品种和种植时机,提供农作物生长所需的气象参数,如温度、湿度、日照等,以及病虫害预警,帮助农民做出科学决策,提高产量和质量。
在农田水利方面,农业气象监测与预警技术可以提供降雨量、蒸发散量等气象数据,帮助农民合理安排灌溉和排水,提高水资源利用效率,降低灌溉成本。
在农产品储存和运输方面,农业气象监测与预警技术可以提供温湿度、风速等气象数据,帮助农民控制储存环境,预防农产品腐烂和变质。
同时,通过对气象条件的监测和预测,可以提前预警自然灾害,如暴雨、干旱、冰雹等,帮助农民采取相应的防护措施,减少损失。
二、农业气象监测与预警技术的优势农业气象监测与预警技术相比传统的气象观测方法具有许多优势。
首先,它可以实现对农业气象的实时监测和预测,提供准确的气象信息,帮助农民及时做出决策。
其次,利用现代科技手段进行气象监测和预警,可以大大提高工作效率,减少人力和物力资源的浪费。
此外,农业气象监测与预警技术还可以实现数据的自动化采集和处理,提高数据的准确性和可靠性。
三、农业气象监测与预警技术的未来发展方向随着科技的不断进步,农业气象监测与预警技术也在不断发展和创新。
未来,这项技术将更加智能化和精细化。
首先,随着物联网、人工智能等技术的发展,农业气象监测设备将更加智能化,能够自动采集和处理气象数据,并根据数据进行预警和决策。
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现代农业监测系统中气象监测系统的设计与开发摘要根据现代农业气象服务的需要,针对设施农业专业气象服务业务需求开发了一套基于GPRS无线网络的小气候观测系统。
通过在山东、天津等地的实际测试.硬件系统运行稳定,可广泛应用于设施农业小气候观测中。
关键词GPRS;观测;温室;小气候;现代农业监测系统前言:设施农业生产作为一种新兴产业,它的发展已充分显示出了不可估量的经济效益和社会效益,成为现代农业的重要组成部分。
近年来,我国日光温室面积呈现快速增长的态势,已成为三北地区尤其是华北地区越冬蔬菜种植的主要设施类型。
但温室内部环境的变化主要受到外界天气变化的影响,尤其是低温寡照、强降温、大风、暴雪等灾害性天气,所以,对设施农业进行气象条件监测和灾害性天气预报预警,对温室的安全高效生产十分重要”“J。
针对设施农业的专业化气象服务目前还在摸索当中E5-91,真正进入业务化的还很少。
进行预报预警服务的前提是对日光温室内的小气候进行长时间稳定的观测。
目前全国各地气象系统均在野外布置了若干自动气象站¨…,而适用于野外的自动气象站在温室内部这种高温高湿的环境中,工作的稳定性与可靠性很难得到保证”“。
因此,需要开发服务于设施农业小气候观测的气象观测设备。
NL-5型农林小气候信息采集系统是浙江托普仪器研制的农业气象观测设备,能够对农业大棚内的温度、湿度、二氧化碳浓度、总辐射、光合有效辐射等要素进行观测,观测结果可以以无线方式传输。
也可以存储在SD卡中。
通过读卡器调出数据。
随机配备的供电系统能够在无市电的地点提供7 d以上的工作电能.并配备太阳能电池板,保证数据的可靠性。
整个系统还可选配LED大屏幕显示系统,能够实时显示测最结果。
随着农业科技的发展,以及国家对三农的的高度重视,特别是国家2012农业国家一号文件颁发后。
国家科技园、各大农业园区、农场等农业机构企业积极寻求在良种培育、节本降耗、节水灌溉、农机装备、新型肥药、疫病防控、加工贮运、循环农业、海洋农业、农村民生等方面的高新技术,力求突破现存的农业技术瓶颈,真正实现现代化农业。
浙江托普仪器有限公司和浙江大学合作积极响应科技兴农政策突出农业科技创新重点,研发出农业物联网智能控制系统通过通过射频识别(rfid)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备等新型技术将农业和互联网连接起来提大大提高了农业生产的工作效率和精细管理,避免了“瘦肉精”、“毒辣椒粉”、“红心鸭蛋”等问题的再次发生,保证了食品的安全和产量。
目前此物联系统已在全国多家科技园、示范园区、农场、科研所、院校等区域成功运行,技术稳定成熟,功能齐全。
为在农业种植业、畜牧养殖业等领域的生产关键环节建立智能化控制、信息化管理的现代农业项目提供了强有力的技术支持。
物联网的实施将大大提高国家推进科技创新增强农产品的步伐。
农业物联网将开启农业生产腾飞的新篇章。
托普农业物联网核心产品均属于自有品牌,自主研发生产。
托普农业物联网系统主要包括三个层次:感知层:采用各种传感器(如温湿度、光照、CO2、风向、风速、雨量、土壤温湿度等)获取植物的各类信息。
传输层:信息通过无线网络传输系统和信息路由设备传到控制中心,各个节点可以自由配对、任意监控、互不干扰。
应用层:根据WSN获取植物实时生长环境。
图温湿度、光照参数等,收集各个节点的数据,进行存储和管理实现整个测试点的信息动态显示,并根据各类信息进行自动灌溉、施肥、喷药、降温补光等控制、对异常信息进行自动报警。
加装摄像头可以对每个大棚和整个园区进行实时监控。
1设施农业气象监测系统的总体功能与设计现代农业监测系统中设施农业气象监测服务系统主要包括传感器阵列、采集器、数据传输模块、中央数据处理单元与服务产品分发等部分。
整体的系统流程图如图1所示。
通过灵活配置传感器组成传感器阵列.对日光温室内部的小气候进行精细化观测。
采用了通用型数据采集器配合GPRS通信模块进行数据传输。
该采集器硬件采用模块化设计。
可以根据用户的需求进行配置,从而可以很好地满足用户的监测要素配置要求。
通过市电与太阳能供电的双路耦合.更符合农村地区供电不稳定的实际情况。
选备件中包括LED显示屏。
将采集器采集到的数据在现场显示,有效地提高气象数据的可视化效果。
数据通过GPRS无线传输后,在数据中心服务器通过编程实现现场数据的入库工作,可以实现多点实时观测,并将观测结果在数据中心或其内部网络上进行杳询与显示。
自动气象站的加密观测资料通过前期的经纬度配准有选择地同步至数据中心服务器,实现温室内部数据与外部数据的互补。
数据处理单元可读取数据库中温室内部外部的观测资料,结合气象台常规预报结论,依据温室小气候预报模式作出设施农业专业气象预报服务,并通过web服务器、webgis、led显示屏、手机短消息、110teS服务器等服务渠道对外发布。
2硬件设计现代农业监测系统从硬件角度考虑。
整个设施农业专业气象服务系统的现场观测终端主要包括采集器、传感器、数据发送模块与电源模块。
其中采集器采用通用型数据采集器,可以采集6路模拟信号和8路数字信号,或者采集12路模拟信号。
每路模拟测鼍通道都具有3种工作方式:测量1个电阻或者同时测量3个单端电压和1个电流或者1个单端电压1个差分电压及1个电流。
可以采集各种模拟信号.可以根据用户需要外接辐射、湿度、气压等多种模拟量输出的气象要素传感器。
采集器配有专用调试串口,可以通过此串口对采集器进行参数配置及读取相关数据。
操作时,可以用PC机通过一条串口线接入调试串口,在PC 机上通过串口调试助手软件向采集器发送数据,通过串口向通用型采集器传递常用命令,如:GETMINDATA!返回当前分钟数据;GETHOURDATA!返回当前小时数据等。
现代农业监测系统无线数据传输通过GPRS模块实现,该模块通过RS-232串行数据接口进行通信,设备提供2个RS-232串行数据接口,各个串口采用标准串口线序,提供2种连接,包括日常工作连接方式(通过串口线与采集器连接用于日常发送数据)与Pc机或笔记本连接方式(用于对GPRS模块进行设置)。
GPRS模块工作参数的配置:COMM00用于设置GPRS相关参数,表l是出厂时的参数值,共包括4个参数项,每个参数项位数不足时,前补空格。
现代农业监测系统传感器是整个现场终端的探测单元,其中温度传感器采用天津气象仪器厂生产的DWHC2型温湿传感器,DWHC2探头配备新型HygroClipo 传感器,具有100%可互换性、高湿环境下精度高、良好的长期稳定性。
地温传感器的测温元件是铂电阻(Ptloo),铂电阻通常制成薄膜状,外涂防潮、防腐蚀的保护层,气象用铂电阻还有镀铬的金属防辐射层。
考虑到金属电阻接入测量电路时,电流会产生热效应,测量电流和引线电阻应尽量小。
一般,元件电阻约为几十欧姆,而测量电流常取几毫安至几十毫安。
需要进行高精度测量时,一般采用四线制接法,以消除引线电阻的影响。
这个Ptl00电阻温度计随环境温度改变,电阻值随之变化。
传统的CO:传感器对于像CO:这样的不可燃气体的测量比较困难,化学传感器很难胜任这项工作,使用寿命也很短。
其他的各种间接测量方法,由于它们通常不仅仅对一种气体组成度敏感。
所以其精度很低且漂移量较大。
光学气体检测是把被测气体吸入一个测量室,测量室的一端安装有光源而另一端装有滤光镜和探测器。
滤光镜的作用是只容许某一特定波长的光线通过,探测器则测量通过测量室的光通量,探测器所接收到的光通量取决于环境中被测气体的浓度。
采用红外二氧化碳传感器;主要技术指标如下:量程0—5 000 cm3/m3,检测分辨率-4-10 cm3/m3,测量精度±5%。
总辐射传感器采用TBQ-2型总辐射传感器。
该总辐射传感器主要用来测量波长为280~3 000 rim太阳总辐射。
该传感器有双层石英玻璃罩、感应元件、遮光板、表体干燥剂筒等部件组成。
可广泛应用于太阳能利用、气象、农业、建筑材料老化及大气污染等部门做太阳辐射能量的测量。
光合有效辐射传感器采用RY—GH型光合有效辐射表,能够测量400—700 nm波长范围内自然光的光合有效辐射。
该表采用硅光探测器,并通过一个400~700 Hill的光学滤光器,当有光照时产生一个与入射辐射强度成正比的电压信号,并且其灵敏度与入射光的直射角度的余弦成正比。
设施农业专业气象服务系统的现场终端整体图如图2所示。
数据中心端的硬件主要包括数据中心服务器,数据处理终端与各个服务终端。
数据库均采用SQLserver 2000sp4,通过socks编程实现移动互联网到数据库的数据传输。
通过前期对观测站点的GPS定位,获得各温室观测站点的经纬度信息。
从现有的自动气象站中挑选与其最接近的站点组成观测组,将选定的自动气象站数据通过配置SQLSER、[·ER数据库同步的方式将数据实时导入中心数据库服务器。
3软件设计数据接收软件是基于VB开发的socks程序,主界面可以显示GPRS方式通信的子站的信息,子站上传的信息,以及对子站的操作,可以明显地显示上线台站的信息。
主界面最上方为菜单和工具栏,显示框显示通过GPRS方式与中心站连通的子站的信息:首先将管辖的自动站信息设置后,就会出现显示框内的提示,一般没有连接的时候,连接状态为红色的小球,连接成功状态就会显示为绿色的小球,点击台站可以显示出各个台站上各时次的数据。
通过简单设置中心站参数(主要包括台站号与端口号)接收软件即可正常工作,接收软件主界面如图3所示。
中心站软件能否运转,关键要把它的参数设置好,才能正常地运转工作(图4)。
中心站IP不需要设定,是系统自动获取到的。
中心端口号推荐使用5002,如果要更换,需要终端部分也要进行重新设置端口号,不然GPRS通信不会成功。
所有的设置将关系到通信的成功与否,辅助通信方式是指在主要通信方式连接失败时启用,当终端向中心站发送报警数据时,主要通讯方式和辅助通信方式同时启用。
“应用”按钮将设置的参数进行保存,但不退出该界面,如果要保存退出点击“确定”按钮就可以。
端口设置必须正确,波特率使用“9600”,校验位(“None”),数据位(“8”),停止位(“l”),选择成功后点击“确定”按钮即可,如放弃设置点击“取消”。
台站参数设置既可以查询台站信息,也可以添加或更新台站信息。
如果要添加或更新台站信息,打开锁,保存修改按钮被激活,输入信息后,点击保存修改按钮即可(图5)。
每次保存只是当前显示的台站信息。
如果要查询请在查询参数号中输入参数号,然后点击“查询”按钮。
所有的信息将会出现。
在中心站可以对终端采集器进行远程设置(图6),主要是可以更改台站号、时钟对时与传输间隔等。
终端采集器在出厂的时候均设置为“N0001”,所以为了避免在现场更改麻烦,就按照“N000l”台站号与中心站连接,等待连接成功后在此界面下更改台站号,终端台站号更改后,还要在该软件的台站信息中将原来的台站号进行相应的更改。