工厂化育苗在丹东蔬菜产业上的应用研究

随着人口增加对蔬菜的需求和人们对食品安全的关注,蔬菜品种与质量越来越受重视。蔬菜工厂化育苗以其占地面积小、易实现集中育苗、利于专业化精细管理等特点,具有广阔的发展前景。概述蔬菜育苗方式,介绍蔬菜工厂化育苗技术的内容、特点及丹东市"菜篮子"工程和蔬菜工厂化育苗中心建设情况,为蔬菜工厂化育苗产业发展提供借鉴。     

蔬菜工厂化育苗在辽宁推广应用技术要点

根据辽宁省的气候特点及多年开展蔬菜工厂化育苗的经验,从设施、基质、穴盘选择、种子处理、水肥温光管理、株型调控、病虫害防治等环节,详细介绍蔬菜工厂化育苗的技术要点,为提升辽宁蔬菜育苗科技水平提供参考。     

蔬菜工厂化育苗温室设施与设备技术研究

我国农业正处在种植结构调整的阶段。由于市场的需求，蔬菜种植面积将进一步扩大，并快速向规模化、机械化等方向发展，这样必然要求蔬菜育苗实现工厂化。蔬菜工厂化育苗产业的发展同时还将带动温室和农机等产业的发展，具有较高的社会效益。由于传统育苗有着占地时间长、出苗率低、用工大等缺点。所以随着社会生产力的发展和人们经营观念的转变。蔬菜苗的商品化和集中培育、异地销售将逐渐占据主导。因此，我国蔬菜工厂化育苗具有非常广阔的前景。     

蔬菜工厂化育苗生产现状与发展对策

通过工厂化育苗技术手段实现蔬菜规模化、标准化、产业化生产,可以促进蔬菜产业的发展和蔬菜质量的提高。阐述蔬菜工厂化育苗生产的特点及存在的主要问题,提出加强技术创新、加速成果转化、提高管理水平、扶持育苗企业壮大等措施,以期为工厂化育苗的发展提供参考。     

蔬菜工厂化育苗产业发展研究

在蔬菜产业的发展中,育苗是蔬菜栽培的重要环节。阐述蔬菜工厂化育苗在现代农业发展中的现实意义和发挥的重要作用,介绍现代农业对蔬菜工厂化种苗的需求及其实现方法,为推动工厂化育苗产业快速发展提供借鉴。     

新型系列温室的研发与实践

针对我国设施农业快速发展和传统大型连栋温室总体水平不高、效益差的现状,在多年设计和推广温室设施的基础上,根据国情进行了经济实用的新型系列温室的研发,成功开发了工厂化蔬菜育苗温室、工厂化林业育苗温室、蔬菜生产温室、花卉生产温室、果品栽培温室、水产养殖温室等6大类型温室,并已实现产业化。运用该系列温室,采用配套的栽培技术或养殖技术,可以实现生产对象周年高产、高效、优质生产,具有良好的经济效益和社会效益。     

蔬菜工厂化育苗的应用情况及技术要点

蔬菜工厂化育苗是利用现代农业装备进行集约化育苗的生产方式,对提高蔬菜产量和质量,均衡市场供应,节约成本,提高效益的作用越来越明显。广州增城市对蔬菜工厂化育苗的研究和探索已有10多年,在生产实践中积累了较丰富的经验,特别是叶菜类的工厂化育苗研究应用水平较高,在生产上应用较广。目前,广州市大部分上规模的菜场和部分蔬菜生产专业村都实施不同装备的育苗手段,并取得较好的经济效益,成为广州市科技兴菜的一大亮点。     

基于EMD和ELM的工厂化育苗水温组合预测模型

针对南美白对虾工厂化育苗水温时序数据存在非线性、非平稳等特点,采用传统单项预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题,提出基于经验模态分解(EMD)、相空间重构和极限学习机(ELM)的非线性组合预测模型。在建模过程中,采用EMD方法将工厂化育苗水温原始时序数据多尺度分解为一系列固有模态分量(IMF),并对各分量进行相空间重构,在相空间中对ELM训练建模,分别对各IMF序列进行预测,将各分量预测结果进行叠加重构得到原始水温序列的预测值。将该模型应用于广东省湛江市南美白对虾工厂化育苗水温预测中,结果表明,该模型取得了较好预测效果。与BP神经网络、标准LSSVR和标准ELM等单项预测模型对比分析,模型评价指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.015 8、0.032 9和0.096 2,均表明提出的组合模型具有较高预测精度和泛化性能,为南美白对虾工厂化育苗水温调控管理提供了一种有效的技术支持。     

利用2JC-500型嫁接机进行西瓜嫁接育苗生产的试验

蔬菜嫁接育苗可以有效地防治土壤传播的病害,并且嫁接后的秧苗抗逆性和产量都得到提高,对蔬菜品质基本没有不良影响。而机械化嫁接育苗在原来的基础上大大提高了作业的生产率,同时作业成功率和成活率也有所提高,实现了蔬菜的稳产高产。为此,研究了在蔬菜工厂化嫁接育苗系统中,利用2JC-500型嫁接机进行西瓜嫁接试验,得出适合机械嫁接的种苗苗龄及培育标准苗的培育方式。试验结果表明：种苗质量对机械嫁接成功率具有很大的影响。     

蔬菜工厂化嫁接育苗系统的发展现状

蔬菜育苗是蔬菜生产中的重要技术环节,在蔬菜栽培的技术贡献率中占50%以上,种苗质量对蔬菜的生产效果起着决定性作用。蔬菜嫁接是解决连作障碍的一项无公害绿色、增产、节能技术。为此,介绍了国内外蔬菜工厂化嫁接育苗系统的发展状况以及关键设备的研究开发情况。     

基于机器人的生猪健康养殖智能监控系统设计

为提高生猪养殖环境质量和行为识别率,克服规模化养殖过程中采用人工巡检生猪异常行为特征和监测养殖环境参数存在识别效率低、准确性差和劳动强度大等问题,设计一种以轨道式机器人为采集终端的生猪健康养殖智能监控系统。系统以FPGA控制器为硬件核心,结合猪只体表特征与环境感知传感器、智能控制、图像处理和无线通信技术,构建生猪异常行为与异常环境全景和局部两级联动监测平台,实现对生猪异常行为和环境参数的全方位观察、识别和数据采集功能,提高生猪养殖过程的智能化管理水平。试验结果表明,该系统能够按照预设指令自动、快速地依次对选取猪舍猪只个体的生长情况、行为特征和养殖环境信息进行自动采集,异常行为识别率可达93.5%,停车定位精度误差为±12 mm。该研究有利于技术人员快速、准确获取生猪生长环境和健康状况信息,为生猪异常环境及时调控、异常行为快速诊断、疫病防治和疫情预警提供科学依据。     

基于Android系统的温室环境监控APP研究与开发

针对大多数温室监控软件需要在固定的计算机终端前完成工作,使用范围固定,灵活性、实时性低等问题,研究开发了基于Android系统的移动温室监控APP,使得温室作业人员在移动设备上能够查看数据,根据监控数据采取相应措施,避免了人工管理温室无法实时掌握温室环境情况的问题。通过对温湿度和其他环境因子调控设施的远程调控,实现了节省人力、网络化和集约化的远程管理,构建适宜作物生长、繁育的良好生态环境。      

ZigBee技术在温室监控系统中的应用

分析了目前温室环境监控系统存在的问题和ZigBee的技术特征,介绍了基于ZigBee技术的温室监控系统的结构,阐述了网络节点的硬件设计,并讨论了应用中存在的问题.温室监控系统实现了对温室环境参数的监控,提高了可靠性、抗干扰性与灵活性.     

基于SpringBoot框架的群养母猪饲喂站管理系统设计与试验

母猪的群体养殖是一种能保证动物福利，提高母猪生产性能的重要养殖管理模式。为实现母猪群养过程的数字化及智能化，基于自主研发的群养母猪饲喂站硬件平台，采用B/S模式设计一个群养母猪饲喂站管理系统。系统后端使用基于Java语言的SpringBoot框架作为系统组件管理和运行的主要框架；设计后端数据库中的数据结构，优化后台系统中持久层数据的操作访问；使用Netty实现饲喂站及客户端与后台间的实时通信；基于Spring事务管理，封装可复用的业务逻辑，设计母猪信息管理、饲喂计划专家系统、饲喂站实时监控等系统功能模块。系统前端采用渐进式Vue框架实现用户与各个功能模块的人机交互。试验表明：本系统能实现对群养母猪饲喂站的控制和状态监测，并根据母猪特性和专家知识库动态生成每天的饲喂计划；在基础实验条件下，系统的饲喂站并发量可超过120台，理论最大母猪容纳量超过5 400 头，能够满足大规模母猪饲喂的需求。     

基于规模化养殖的禽舍通风系统控制平台设计

设计了基于规模化养殖的禽舍通风系统控制平台。以手机App移动终端作为远程控制终端，以STM32F103单片机为核心，结合外围功能模块，设计现场硬件控制终端。用户可通过手机App移动终端远程实现现场硬件控制终端的分时预约控制、实时监控等功能，也可通过功能按键，手动设置现场硬件控制终端的工作方式，实现单路交流电输入、多路交流电输出控制，进而实现后续多路通风排气扇工作状态有效控制。该平台灵活、简单，满足规模化禽舍通风的要求。      

基于物联网的远程温室视觉监控系统设计与实现

在当前智慧农业的大环境下,农作物生长过程的识别与监控问题一直是一项具有挑战性的任务,基于此提出一种基于物联网的远程温室视觉监控系统,系统通过LoRa无线通信技术监测温室内的温湿度、光照强度等环境参数,能够及时监测到农作物的生长状况,并实现自动通风、自动补光等功能。在PC端的Qt上位机实时监测温室内的环境信息并控制环境参数,通过OV9726摄像头对农作物进行监测,所获得的生长状态信息传输到S3C6410集中控制模块进行处理,结合克隆选择算法和朴素贝叶斯分类器对叶片进行识别处理。本系统采用LoRa模块进行自组网来实现环境监测,将Linux操作系统移植到集中控制模块,为视觉系统软硬件平台的搭建做准备工作,所使用的组合算法能够使得农作物叶片识别率达到95.3%,识别时间达到8.4 ms,对于叶片识别精度等方面有着明显的提升,经过实验充分验证本系统所使用的设备与算法的有效性。     

基于无线传感器网络的稻田信息实时监测系统

针对农田环境信息采集过程中监测周期长、环境干扰大等特点,设计了一种基于混合天线无线传感器网络稻田环境信息实时监测系统,采用分簇路由协议进行组网,为不同类型的节点配置不同类型的天线,并使用转台控制汇聚节点定向天线的方向,以扩大网络的覆盖范围和提高系统的稳定性。基于该系统进行长时间稻田组网试验,对网络丢包率和稻田环境参数采集准确性进行测试,试验结果表明,系统运行稳定、测量准确,网络数据平均丢包率为0.44%,稻田空气温度、空气相对湿度和土壤含水率的平均相对误差分别为0.26%、0.64%和0.33%。     

基于分布式对象的蛋鸡舍设施养殖数字化智能监测系统

为了在非人为干扰条件下,可实时监测预警蛋鸡生产环境和生产过程,保障动物福利,本文基于可被远程调用的分布式对象的3Tiers物联网软件体系结构,将传感器技术和云技术结合在一起,设计了蛋鸡舍设施养殖数字化智能监测系统。3Tiers物联网软件架构考虑了大量的异构数据集成和对传感器设备的监测、远程交互性能的需求,满足了本研究中对规模化蛋鸡生产过程的研究要求。系统实现了规模化蛋鸡舍的实时生产环境参数采集和视频监控、生产资料管理、生产过程管理、基础信息管理、统计管理、预警设置管理、系统管理和推送管理功能。考虑到温热环境对蛋鸡健康福利和生产性能有着重要的影响,利用系统中的大量环境数据,对中国农业大学上庄实验站大鸡舍内的小气候环境舒适度进行评价,并结合产蛋率、死淘率和耗料,在黄山养殖场对环境舒适度评价进行了验证。通过对上庄鸡舍24 h周期内和2016年11月—2017年4月的环境情况进行分析,结果表明实验蛋鸡舍内的小气候环境温湿指数始终小于70,蛋鸡群始终处于舒适区;而通过对养殖场鸡舍2016年7—10月份的环境数据和生产数据进行分析,验证了当蛋鸡处于舒适区时,产蛋率提升,死淘率下降,耗料更接近标准。     

基于物联网的农田环境监测系统设计

为实现对农田环境参数的监测,设计了基于物联网的农田环境监测系统。系统基于EPC架构,构建网络框架,感知层采用ZigBee传感节点。传感节点实时采集与农田生产有关的多个重要环境参数,对作物形态进行可控图像采集,通过网络构建层将各种数据发送到远程监测服务层。对监测系统进行了试验,结果表明,系统可对播种进度、苗期、花期、施肥、打药、灌水、适时收获、病虫害和质量监控等过程中的信息进行采集。      

基于组态王的杏鲍菇菇棚物候监控系统设计

基于传感器技术、组态技术、PLC技术,采用阿尔泰系列PCI8613数据采集卡,设计出一种具有较高实用性和技术水平的杏鲍菇菇棚物候环境控制系统,实现了对菇棚温湿度数据的采集、处理和监控,为杏鲍菇在适宜条件下生长提供了技术保障。