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JD-Q3 智慧农业大棚监测
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生产厂家山东竞道光电科技有限公司是一家致力于气象环境监测系统的研发、生产、销售、服务于一体的高科技企业,公司总部位于山东省潍坊市。目前,公司已具备批量生产系列化的自动气象与环境监测站、各类探测传感器、及维护保障设备等的能力,产品已被广泛应用于气象、林业、农业、科研、大中院校等众多领域,并保持着良好的客户口誉。
山东竞道光电科技有限公司在气象站研发生产领域具有多年的经验,经过多年运营发展,形成了强大的产品研发团队、流水线式生产团队、售后服务团队。竞道光电始终坚持以市场为导向,以质量为根本的原则,开发出具有自主知识产权的气象与环境仪器。用户涵盖全国的气象、矿业、农业、林业、水利水电、畜牧、植物保护等领域。
经营项目:
气象设备:自动气象站、田间小气候自动气象观测站、森林火险气象监测站、景区生态环境监测站、太阳辐射标准监测站、光伏环境监测站、校园自动气象站、便携式气象站、一体化气象站、超声波一体化气象站、风速报警仪、风速风向仪、百叶箱等。
农业环境:土壤墒情监测系统、农林小气候信息采集系统、农业小型气象站、管式土壤墒情监测站、土壤墒情速测仪、土壤温度、湿度、盐分、PH四参数速测仪、手持多参数环境速测仪。
空气质量:扬尘噪声自动监测系统、PM2.5环境空气质量监测站、生态环境负氧离子监测系统、景区生态环境监测系统、校园生态环境监测系统。
水文水利:自动雨量站、水雨晴监测站、水质监测站、地下水位监测站、全自动蒸发站、雷达水位计。
电力交通:车载式气象站、输电线路监测站、变电站气象观测站、高速公路自动气象监测系统、高速公路环境气象监测站、能见度观测站。
物联网传感器:风速传感器、风向传感器、风速风向传感器、温湿度光照二氧化碳传感器、土壤墒情传感器、土壤温度传感器、土壤PH传感器、土壤盐分电导率传感器、雨量传感器、太阳总辐射传感器、光合有效辐射传感器、紫外辐射传感器、日照时数传感器、水质EC传感器、水PH值传感器等。
智慧农业大棚监测:地质灾害密切联系气象条件,两者之间的关系紧密度能够更好的促进双方之间的影响。地质灾害在气象预报方面的强化有利于防灾减灾工作的实施。对气象预报方法的运用展开研究,促进科学预报体系的构建,为人民的生命财产提供全面的保障。
一、智慧农业大棚监测系统背景
随着智慧农业的发展,互联网、大数据、人工智能等技术逐渐运用到了农业生产的各个环节,大大提高了劳动力、资本等各项生产要素资源的配置与利用效率。
借助物联网,智慧农业构建了集环境监控、精准调节为一体的农业生产系统,可对不同的农业生产环境及对象进行监测监管,通过传感设备检测环境的物理参数,对土壤、虫情、气象、苗青、孢子等生产环境状况进行实时动态监控,使之符合农业生产环境标准,这些新技术的应用将大大改善农产品品质,使其符合市场需求,可以实现供给与需求的有效对接,促进农业生产精细化、高效化、现代化发展。 同时系统配备了风吸式杀虫灯,可高效杀虫,绿色无污染。
二、高标准农田建设项目实施方案系统组成
该系统由管式土壤墒情监测仪、虫情测报灯、气象站、视频监控、围栏、风吸式杀虫灯、孢子捕捉仪、云平台组成。
该系统可对农业大田的土壤温度、土壤水分,病虫状况(病虫种类、病虫数量等),气候状况(空气温度、湿度、雨量、光照度、二氧化碳、风速风向等环境参数),作物长势,孢子数目进行系统监测和管理,通过GPRS/4G或网口将数据上传至测报平台,管理人员可远程实时查看各环境参数数据及趋势,节省人力,并根据数据反馈作出相应调整,以保证农作物良好的生长态势,助力农业生产。
三、平台介绍
1.农业四情测报平台是集虫情、气象、墒情、苗情、孢子监测为一体在线监控平台。虫情监测具有Al害虫自动识别、远程实时查看虫情、虫情在线分析、害虫种类自动识别、区域虫情统计、虫情变化趋势分析、设备监测等功能。气象监测具有远程实时查看气象、在线分析气象历史数据的功能。墒情监测具有远程获取土壤墒情(如土壤温湿度、水分、PH)数据、在线分析土壤墒情历史数据的功能。苗情监测可实时查看作物长势画面。孢子自动捕捉仪采用光、电、数控技术,自动显微成像全天候对所捕获的病菌孢子自动拍摄。智能孢子捕捉设备包过高倍光学显微成像系统,精度限位技术、自动智能化聚焦融合技术、物联网传输控制技术等技术手段,并实时将空气中孢子图片上传到农业云平台。
2.监控主页显示设备列表、大屏可视化、地图展示等菜单信息。显示土壤墒情、虫情、气象监测图标及设备的运行状态。
3.虫情监测包括实时虫情、虫情分析、害虫种类、实时状态、操作记录五部分。
4.虫情分析:可查询到所选时间范围内的图片。
5.虫情统计包括区域统计和趋势分析。
区域分析:选择区域,选择时间后点击查询即可查询出所选时间段区域内虫情设备的害虫数量。
趋势分析:选择区域,选择时间后点击查询,即可查询出区域内各害虫种类数量的曲线变化。
6.气象监测包括实时数据和历史数据两部分。
7.墒情监测包括实时数据和历史数据两部分。
8.系统管理包括设备管理、用户管理、区域管理、系统日志四部分。