Умные решения для посадки сельскохозяйственных культур время:2025-01-23 19:58:58 Популярность:95

1. Обзор решения 

Решение Smart Agriculture Planting Solution объединяет Интернет вещей (IoT), анализ больших данных, искусственный интеллект и интеллектуальные сенсорные технологии для создания цифровой системы управления, которая охватывает все элементы сельскохозяйственных угодий. Это решение может отслеживать ключевые показатели, такие как почва, погода и рост урожая в режиме реального времени, обеспечивая точное орошение, интеллектуальное удобрение, регулирование окружающей среды и раннее предупреждение о вредителях и болезнях. В конечном итоге оно направлено на повышение урожайности, повышение эффективности, сохранение ресурсов и достижение экологической устойчивости. Система подходит для различных сценариев, включая открытые поля и тепличные среды, с потенциальным ростом урожайности на 20%-40%, сокращением отходов воды и удобрений на 30%-50% и способствует преобразованию традиционного сельского хозяйства в управляемое данными, модернизированное фермерство. 

2. Основные функции и ценность интеллектуальных решений для сельского хозяйства/посадки 

- Точный мониторинг и контроль окружающей среды

  - Функция: сбор данных в режиме реального времени о температуре воздуха, влажности, интенсивности освещения, концентрации CO₂, скорости и направлении ветра с динамической настройкой систем орошения, вентиляции и затенения.

  - Ценность: снижает потери от экстремальных погодных условий на 30%, сокращает циклы роста сельскохозяйственных культур на 10–15%. 

- Управление здоровьем почвы

  - Функция: контролирует температуру почвы, влажность, проводимость, соленость, pH и содержание азота, фосфора, калия (NPK) для составления точных планов внесения удобрений и орошения.

  - Ценность: сокращает отходы удобрений на 30–50%, предотвращает деградацию почвы и повышает эффективность удобрений на 30–50%. 

- Оптимизация роста урожая

  - Функция: оптимизирует использование световой энергии и борьбу с вредителями путем анализа влажности поверхности листьев и данных фотосинтетически активного излучения.

  - Ценность: повышает эффективность фотосинтеза на 20%, снижает использование пестицидов на 25%. 

Датчик скорости ветра	Датчик атмосферной температуры, влажности, давления	датчик освещенности	Датчик дождя с опрокидывающимся ковшом	Датчик влажности листьев
Датчик направления ветра	Датчик APR.	Датчик температуры и влажности почвы 3 в 1	Датчик влажности и температуры почвы	Датчик pH почвы

3. Конструкция сенсорной системы 

- Слой мониторинга погоды

  - Датчик температуры, влажности и давления атмосферы

    - Назначение: контролирует температуру, влажность и атмосферное давление.

    - Функция: обеспечивает метеорологическую поддержку сельскохозяйственного производства, помогает прогнозировать изменения погоды и позволяет рационально планировать производство.  

  -  Датчик скорости и направления ветра

    - Назначение: Измерение скорости и направления ветра на сельскохозяйственных угодьях.

    - Функция: предоставляет данные для орошения, внесения удобрений и управления борьбой с вредителями, а также выдает ранние предупреждения о сильных ветрах для снижения ущерба, наносимого ветром посевам.  

  -   Датчик фотосинтетически активной радиации

    - Назначение: измерение интенсивности света в диапазоне длин волн 400–700 нм.

    - Функция: обеспечивает легкую поддержку данных для сельского хозяйства, оптимизирует условия выращивания сельскохозяйственных культур и повышает урожайность.  

  - Датчик осадков

    - Назначение: мониторинг осадков в режиме реального времени.

    - Функция: предоставляет данные для точного орошения и предупреждения стихийных бедствий, помогая разрабатывать научные планы посадок и стратегии управления. 

- Слой мониторинга почвы

Датчик температуры и влажности почвы

- Назначение: мониторинг температуры и влажности почвы в режиме реального времени.

- Функция: предоставление научных данных для точного орошения, улучшения использования водных ресурсов.

Датчик электропроводности почвы ( датчик электропроводности почвы )

- Назначение: Измерение электропроводности почвы, отражающей содержание соли.

- Функция: Руководство по научно обоснованному внесению удобрений для предотвращения повреждения сельскохозяйственных культур солью. 

- Датчик солености почвы

- Назначение: Точное измерение содержания соли в почве.

- Функция: предоставляет данные для классификации почв и выращивания сельскохозяйственных культур, уменьшая проблемы засоления почв. 

  -  Датчик pH почвы

    - Назначение: мониторинг pH почвы в режиме реального времени.

    - Функция: предоставляет научные данные для точного орошения и внесения удобрений, регулируя pH почвы для оптимизации условий роста сельскохозяйственных культур. 

  -  Датчик NPK в почве

    - Назначение: мониторинг уровня азота, фосфора и калия в почве.

    - Функция: повышает эффективность удобрений и снижает загрязнение окружающей среды. 

- Уровень мониторинга урожая

  - Датчик влажности поверхности листьев

    - Назначение: Контроль влажности на поверхности листьев растений.

    - Функция: помогает понять состояние поглощения воды растением, оптимизировать стратегии орошения и экономить воду. 

4. Архитектура системы и рабочий процесс для интеллектуальных решений в области сельского хозяйства/посадки 

- Уровень восприятия

  - Компоненты: сельскохозяйственные датчики + интеллектуальные камеры + метеостанции, поддерживающие сотовую сеть/передачу данных LoRa с низким энергопотреблением.

  - Плотность размещения: один комплексный узел датчиков на 3 акра с плотным размещением в ключевых зонах (например, в ирригационных узлах). 

- Уровень передачи

  - Протокол связи: магистральная сеть 5G/4G + самоорганизующаяся сеть Lorawan, задержка передачи данных < 150 мс.

  - Периферийные вычисления: шлюзы со встроенными алгоритмами очистки данных для фильтрации недопустимых колебаний (например, внезапных скачков скорости ветра). 

- Уровень платформы

  - Цифровой двойник: создает трехмерную модель сельскохозяйственных угодий, которая динамически отображает рост сельскохозяйственных культур и параметры окружающей среды.

  - AI Engine: использует нейронные сети LSTM для прогнозирования тенденций окружающей среды на следующие 72 часа с точностью принятия решений >93%. 

- Уровень приложений

  - Мобильные терминалы: совместимы с приложениями Android/iOS. 

5. Примеры применения интеллектуальных решений для сельского хозяйства/посадки 

- Мониторинг роста сельскохозяйственных культур и раннее оповещение

  - Мониторинг в реальном времени: размещение различных датчиков на сельскохозяйственных угодьях для мониторинга почвы, климата и условий роста сельскохозяйственных культур в режиме реального времени с передачей данных в облако для получения полной и точной информации о росте.

  - Дистанционное зондирование с помощью дронов: использование дронов с камерами высокой четкости и мультиспектральными датчиками для крупномасштабного высокоточного воздушного мониторинга с целью выявления болезней сельскохозяйственных культур, вредителей и аномалий роста.

  - Распознавание изображений с помощью ИИ: использование алгоритмов глубокого обучения для интеллектуального анализа изображений ферм, автоматическое определение видов культур, стадий роста и типов вредителей, повышение точности и эффективности мониторинга.

  - Анализ и прогнозирование больших данных: использование исторических данных о погоде, данных о росте сельскохозяйственных культур и закономерностях распространения вредителей для построения моделей роста сельскохозяйственных культур, прогнозирования тенденций и потенциальных рисков. 

- Точное управление сельским хозяйством

  - Умное орошение: точное управление объемом и частотой полива на основе  показаний датчиков влажности почвы и данных о погоде для повышения эффективности использования воды.

  - Точное внесение удобрений: разработка индивидуальных планов внесения удобрений на основе датчиков содержания питательных веществ в почве и потребностей роста сельскохозяйственных культур для повышения эффективности использования удобрений и снижения загрязнения окружающей среды.

  - Контроль окружающей среды: использование систем управления теплицами для автоматической регулировки температуры, влажности и уровня освещенности, создавая оптимальные условия для роста сельскохозяйственных культур.

  - Мониторинг IoT: мониторинг условий роста сельскохозяйственных культур, времени сбора урожая и этапов обработки в режиме реального времени, предоставляющий данные для отслеживания качества. 

- Поддержка принятия решений в сельском хозяйстве

  - Платформа анализа данных: создание платформы анализа сельскохозяйственных данных для интеграции различных ресурсов данных и предоставления научной поддержки принятия решений для сельскохозяйственного производства.

  - Система интеллектуальных решений: объединение экспертных систем и алгоритмов машинного обучения для предоставления персонализированных рекомендаций по управлению урожаем (например, орошение, внесение удобрений, борьба с вредителями) на основе данных мониторинга в реальном времени и прогнозов.

Заключение: 

Решение Smart Agriculture Planting Solution объединяет передовые технологии для обеспечения комплексного мониторинга и усовершенствованного управления сельскохозяйственными угодьями. Оно не только повышает эффективность сельскохозяйственного производства и сокращает отходы ресурсов, но и способствует устойчивому развитию сельского хозяйства. В будущем, с постоянными достижениями в области IoT, больших данных и ИИ, интеллектуальное сельское хозяйство будет развиваться дальше, принося больше инноваций и возможностей для роста. Эти технологии помогают фермерам лучше адаптироваться к изменению климата, повышают урожайность и качество сельскохозяйственных культур и направляют современное сельское хозяйство к более экологичным и эффективным методам. Это решение не только повышает интеллектуальность сельскохозяйственного производства, но и предоставляет фермерам больше научных инструментов управления, помогая модернизировать сельскохозяйственную отрасль.