排序方式: 共有50条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
提出了一种针对温室环境监测的基于WEB的数据采集和信息发布系统设计方案,并从软、硬件的角度详细介绍了系统的实现方法。该系统应用MSVB.NET开发工具,采用ASP.NET技术规范,构建了B/S(Browser/Server)模式下的远程监控系统。硬件系统通过RS-485总线与数字传感器连接,并与具有联网功能的PC监控计算机构成温室现场监控系统。该系统不仅能够通过Internet远程浏览访问温室现场数据,而且能对系统运行参数进行远程修改和设置。该系统不仅可以实现对温室环境的异地和远距离数据监控管理,而且也可应用于农业的其它领域。 相似文献
2.
黄淮冬麦区晚霜冻易发时段冠层内最低气温分布及估算 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2016年和2017年3月中旬?4月下旬两次典型低温过程中,冬小麦田间不同高度逐小时气象观测数据,分析晚霜冻易发时段冬小麦冠层内最低气温出现高度及其变化规律,构建基于150cm高度处气象因子和地表0cm温度的冠层内最低气温估算模型。结果表明:(1)与150cm高度相比,两次典型低温过程中0℃以下气温在冠层高度附近出现时间更早,持续时间更长且温度更低;(2)最低气温总是出现在4/5冠层高度附近,并在2:00?6:00时段,尤以5:00左右发生频率最高;(3)冠层内最低气温与150cm高度处相对湿度、风速的相关性通过了0.01水平的显著性检验,与不同高度气温、不同土壤深度地温的相关性也通过了0.001水平的显著性检验,与地温的相关性随着土壤深度的增加而逐渐降低;(4)冠层内最低气温与150cm高度处气温、风速、相对湿度,以及0cm地温的偏相关系数大小排序表现为,气温>风速>地温>相对湿度;利用以上因子构建基于多元线性回归函数的冠层内最低气温估测模型,其估测值与实测值拟合结果的决定系数达到0.967,均方根误差为0.915。说明基于气象台站常规观测数据构建冠层内最低气温估测模型具备一定可行性,可为冬小麦晚霜冻害的监测预报提供数据支持。 相似文献
3.
4.
基于作物模型的温室环境管理系统设计与实现 总被引:2,自引:1,他引:2
为改进温室环境管理系统的性能,获取实时动态生成的决策信息,建立了基于作物模型的温室环境管理系统。在借鉴前人先进研究成果的基础上,通过实验建立了简化的温室番茄和黄瓜作物生长模型;其次,通过收集资料和专家经验建立了温室环境管理知识库;最后,应用农业环境实时监测数据,综合利用模型预测和知识推理建立了温室环境管理决策支持系统。通过实际运行表明,系统可实时动态输出室内温度、光照等参数的优化值及其它相关辅助决策信息,通过进一步完善可望取得更好的应用前景。 相似文献
5.
东北玉米低温冷害远程诊断系统设计与初步应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前东北地区较易发生玉米低温冷害、不易诊断、数据获取时效性差、诊断参数代表性差等不足,研究构建一个准确、便捷的玉米低温冷害监控与远程诊断系统。通过总结东北地区玉米低温冷害领域专家的经验,结合多年的历史气象资料,对初终霜日期进行宏观预测,根据田间观测的适时环境参数对低温冷害作出及时准确判断和预测。在玉米灌浆期对该系统进行了验证和应用,得到很好的预期效果。初步构建了一个基于Web技术的玉米低温冷害远程诊断与管理系统,为玉米低温灾害的监控和诊断提供了准确、及时、便捷的途径。 相似文献
6.
为确定田块尺度下探地雷达对不同深度及相邻反射层间土壤含水量的反演精度、有效反演深度、最佳反演深度及最优反演模型,本研究采用1000 MHz中心频率探地雷达设备,分别在无降雨偏干旱土壤和降雨后湿润土壤两种条件下,在选定农田区域基于共中心点法采集雷达波数据,提取有效地表波与反射波数据,通过双曲线拟合法分别获取不同深度反射层... 相似文献
7.
8.
为提高北方果树防霜冻害管理水平,基于物联网架构,设计实现了北方果树霜冻害监测与报警系统。该系统结合实时获取果树生长环境数据,及果树霜冻害发生规律和专家知识库,为用户提供远程果树环境信息分析和霜冻害智能诊断服务。同时为满足不同生产条件需求,结合用户需求和环境状况,提供自动报警。根据用户随时随地获取信息的需求,基于多种网络技术等(如Internet、android等移动互联网),开发了可用于PC终端、移动终端(如智能手机、平板电脑等)多平台管理模式。通过提供现场综合远程实时监控、数据采集、网络传输、数据管理分析及报警预警等功能,系统实现了对果树生长的全方位多功能的远程监控与综合管理,有效提高了果树防霜冻害监控管理水平。 相似文献
9.
小麦是中国主要粮食作物,栽培品种多、种植面积大、分布区域广、生长周期长,容易遭受病虫害威胁,快速监测和准确识别病虫害成为一项重要的课题。基于前期构建的小麦物联网监控系统平台,研发了集成图像获取、图像识别诊断于一体的应用系统。初步研究了小麦比较常见的三种病虫害的识别与诊断方法,并利用图像分割、特征提取及数字图像分类识别技术,将物联网系统获取的感白粉病、锈病、蚜虫的不健康叶片与健康小麦叶片的图片分别进行对比实验研究。实验结果显示,识别率都较为理想,其中白粉病的识别率为82.5%,锈病、蚜虫和健康叶片的识别率都在95%以上。将病虫害图像识别技术与物联网技术结合,方便病虫害图像的远程传输、多点获取等优点,大幅度提升对病虫害远程识别和诊断能力,具有广阔的发展前景。 相似文献
10.