分布式农田土壤墒情集中监测管理系统

农田土壤墒情对作物的生长起到至关重要的作用,为了使作物生长在适宜含水量的土壤中,采用无线通信技术设计了分布式农田土壤墒情集中监测管理系统,监测中心与农田土壤墒情监测站采用C/S架构设计。根据规划,土壤墒情监测站部署在各地的农田内,利用土壤水分传感器FDS100采集土壤水分信息,再通过GPRS网络建立与监测中心的TCP/IP网络连接将采集到的数据上传;监测中心将接收到的数据进行解析、处理、分析,获取被监测区域农田的土壤墒情,并参照作物生长发育规律,为农田管理者提供精准的灌溉指导。系统准确实时地获取了各监测站的土壤墒情信息,实现了分布式农田土壤墒情的集中监测,能够为作物的精准灌溉管理提供强有力的数据支持。     

基于LoRa的农田土壤墒情监测系统设计

为了解决土壤墒情监测系统中存在通信距离受限、功耗大、无法组网的问题,研制了一种基于LoRa的农田土壤墒情监测系统,进行土壤墒情监测信息的远程传输、控制、显示。将土壤水分传感器采集到的墒情数据通过LoRa通信模块上传至网关,网关汇集数据后再传输到远程监测平台,形成了一套监测范围广、低功耗、灵活组网而且远距离通信的农田土壤墒情监测系统。该系统提高了土壤墒情监测的工作效率,适用于户外大面积农田的数据监测与采集站点多的场景,为土壤墒情自动化远程监测提供一种新的技术方案。     

农田土壤墒情远程监测及预警系统的设计与实现

介绍了土壤墒情的概念和监测的必要性,提出通过物联网手段建设农田土壤墒情远程监测及预警系统并对其进行了设计。系统主要包括数据层、系统应用层及客户界面层。通过该系统可实现农田土壤墒情远程采集、评价、监控预警及灌溉决策等功能。     

丰满流域墒情自动监测系统的设计与应用

土壤墒情对作物生长、节水灌溉、科学用水等有着非常重要的作用。为了准确、迅速地掌握丰满流域土壤墒情信息,选取安仁村、隆兴村、万宝沟3个典型站点,建立固定墒情自动监测站。以固定墒情自动监测站的设计及应用为例,阐述了该墒情监测系统的背景、设计及应用情况,并对系统监测的准确性进行测试与分析。该系统实现了丰满流域土壤墒情监测、信息传输的自动化,可以实时掌握土壤墒情状况,进一步为洪水预报工作提供依据。     

河套灌区土壤墒情监测系统设计

针对河套地区土壤墒情利用嵌入式系统实现灌区土壤墒情的监测。以S5PV210为硬件平台完成数据采集、数据显示和数据通信,嵌入式Linux作为操作系统设计并实现了服务器与客户端网页之间的交互,可以通过网页查询的方式对前端采集的数据进行监测。     

徐州市农田土壤墒情精细化评估业务系统

农田土壤墒情是影响农业生产的关键因子之一.为解决传统农田土壤墒情监测点少、监测时效差、区域分布评估困难等问题,基于CLDAS土壤湿度分析产品,通过Python编程语言,建立徐州市农田土壤墒情精细化评估业务系统.结果表明,该系统操作简便,能够实现农田土壤墒情全面、准确、快速、滚动监测,满足了农田土壤墒情大范围区域化评估和...     

浅谈循化县农田土壤墒情监测几点工作经验

通过分析循化县近三年来农田土壤墒情监测工作开展情况,总结归纳了"合理设置监测点、仪器监测与烘干法测试相结合、修正基础数据、多种途径调查搜集墒情信息、保存数据、维护仪器"等方面的几点工作经验,对当地的农田土壤墒情监测工作具有可靠的指导价值。     

浅谈循化县农田土壤墒情监测几点工作经验

通过分析循化县近三年来农田土壤墒情监测工作开展情况,总结归纳了"合理设置监测点、仪器监测与烘干法测试相结合、修正基础数据、多种途径调查搜集墒情信息、保存数据、维护仪器"等方面的几点工作经验,对当地的农田土壤墒情监测工作具有可靠的指导价值。     

太仓市土壤墒情可视化智能动态监测预警平台

以太仓市主要农区为载体,以传感器技术和无线传输技术相结合的方式实现对土壤墒情状况和周边环境温度信息进行快速采集,建立了从土壤墒情采集到墒情数据无线传输的土壤墒情无线传输预警系统.分别从传感器数据采集处理模块设计、GPS定位功能、无线传输模块及数据存储模块的设计等方面对土壤墒情无线监控系统进行了实现.     

水稻生长监测系统的开发与应用

为了收集水稻种植过程中农学、气象、土壤、作物苗情图像、病虫害图像等数据,实现绿色稻米生产提供决策所需要的基础数据采集,该研究以当涂县为例,运用物联网技术,设计并开发了水稻生长监测系统。该系统包括1个监测中心和分布在5个现代新型经营主体的监测基站。系统每隔20min采集1次土壤和气象环境数据,每日上午10时采集苗情图像和虫情图像数据。数据通过以太网形式传输汇总到监测中心的服务器数据库中。系统最终形成数据报表、决策意见,为农技部门指导生产和农技推广提供新方法。     

温室苗床均衡精准智能喷灌系统设计及试验

为实现对温室苗床的均匀和精准灌溉,设计了均衡精准智能喷灌系统,系统主要由苗床土壤湿度采集单元、智能移动喷灌车和决策服务器构成,并通过无线蜂窝自组网协议(ZigBee)无线网络实现数据交互。湿度采集单元测量苗床不同位置的土壤湿度,并通过无线网络上传到决策服务器,决策服务器根据幼苗的生长阶段和建立的土壤墒情变化模型计算需水量并生成控制策略,再将位置和指令发送给智能移动喷灌车,使其完成定点和精准喷灌作业。番茄幼苗的试验结果表明,设计的系统能够有效控制整个苗床的土壤墒情保持均衡,平均偏差仅为1.58%,与传统的人工灌溉方式相比控制更精准,喷洒更均匀,还节省了大量的人工,为智能化和精细化农业的发展奠定了基础。     

土壤墒情自动监测系统的开发与应用

为了对作物生长发育期间的灌溉、施肥或排水措施决策提供技术支持,以计算机网络为通讯平台,以数据库为核心,开发集数据采集与数据管理为一体的土壤墒情自动监测信息系统,使墒情采集、动态监测、数据管理及共享服务融为一体。建立7个监测示范站与管理中心,实现一站式获取土壤墒情数据、连续监测和实时查看数据,实现监测点数据自动采集、储存等功能,并提供从网站、C/S客户端与手机等方式数据查询。     

农田玉米土壤墒情远程监测云平台的设计与应用

[目的]研发农田玉米土壤墒情远程监测云平台,获取实时动态农田玉米土壤墒情信息,为玉米科学灌溉提供数据支持,以保证夏玉米高产稳产.[方法]采用GPRS网关接入互联网,433 Mhz无线电组成本地局域网的方式,在河南省永城市等市(县)的玉米田地安置土壤墒情监测点,对土壤墒情信息进行自动采集和分析.[结果]土壤墒情远程监测云平台能够实现玉米大田土壤墒情的实时动态监测、在线地图定位、历史数据查询和统计分析及短信预警等功能.自2015年以来,在河南省永城市、汝州市、西华县和原阳县等市(县)进行应用,测试结果表明,该云平台可准确地对农田玉米土壤墒情的变化规律进行长期实时定位监测;通过土壤墒情监测数据分析可知,其监测数据可以真实反映农田玉米土壤墒情实际状况.[结论]设计的土壤墒情远程监测云平台能够满足农田玉米土壤墒情科学监测需求,为玉米实现精准灌溉提供了在线数据采集与分析平台.     

土壤墒情(旱情)监测与预测预报系统的设计与开发

以组件式GIS软件为开发平台,建立了北京地区土壤墒情监测与预测预报系统。该系统包括土壤墒情信息采集、土壤墒情站信息管理、土壤墒情空间分布显示、土壤墒情监测、土壤墒情预报及土壤墒情信息输出等功能模块,可对土壤墒情进行实时监测,做出土壤墒情分布图、等值面图等,直观反映北京地区土壤墒情趋势。同时,系统还可利用增退墒模型、人工神经网络模型和时间序列模型进行土壤墒情预测和预报。现该系统已有38个墒情固定站和120个墒情巡测站,并已投入使用。实际应用结果表明,该系统解决了目前墒情固定站投资过高且数量不足的问题,能够满足北京市土壤墒情预测预报要求,可为北京地区防旱、抗旱提供可靠的科学依据。     

利用TDR对自动墒情站监测数据的校正

针对自动墒情监测站上报数据不准确的问题,在安徽省滁州市城西径流实验站,对比12个月人工烘干数据与机测数据,并使用国产时域反射(TDR)设备对不同时期土壤介电常数进行测量,使用土壤介电常数的平方根与机测体积含水量数据进行线性拟合,得出校正公式,并带入机测数据使用Topp公式进行校正计算。结果表明,国产TDR仪能够准确测量土壤介电常数,使用土壤介电常数对自动墒情监测站上报的土壤体积含水量数据进行校正的方法符合要求,省时省力,切实可行。     

基于NB-IoT的农田远程监测系统的设计

为了实时了解农作物生长环境信息,综合运用传感器技术、嵌入式技术和基于蜂窝的窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)等先进的信息技术,设计了基于NB-IoT的农田远程监测系统。此系统可对农田空气温湿度、土壤温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤pH值进行监测,并利用NB-IoT网络将实时采集的农田环境数据上传到后台管理服务器。后台服务器部署的农田环境数据监测平台采用LNMP(Linux+Nginx+My SQL+PHP)网站服务器架构实现,用户可使用浏览器访问农田环境数据监测平台来获取农田环境数据。该系统具有功能实用、操作简单、可大规模部署等特点。     

吉林省中西部土壤墒情分析及抗旱对策浅谈

吉林省是旱涝灾害频发的省份,尤其是西部现已发展成为十年十春旱的旱情。本文通过对吉林省中西部土壤墒情监测站监测到的2009年和2010年数据,对2010年土壤墒情进行实测分析,并对2010与2009年进行了对比,得出了我省2010年土壤墒情分析结果,及与2009年土壤墒情的变化情况,为相关决策部门提供技术支撑,同时为抗旱减灾提出了一些措施方法。     

宁夏农田土壤墒情监测现状及发展对策

农田土壤墒情是农业生产管理最重要的农情信息,对农业生产具有重要意义。介绍了农田土壤墒情监测技术要求,对2011年宁夏不同监测区域及全区的农田土壤墒情进行了分析,并总结了影响农田土壤墒情变化的主要因素,提出了墒情监测和旱情预报工作在未来农业生产管理中的发展对策。     

赤峰地区春播期土壤墒情与气象条件的关系分析

利用内蒙古赤峰地区10个监测站2005-2014年的气象资料和春播期土壤墒情监测数据,分析了春播期土壤墒情与气象条件的关系。结果表明,赤峰地区10个监测站春播前降水量、日照时数、气温、风速与秋季对应气象要素值变化趋势一致,具有明显的差异性,而蒸发量之间无明显变化。从区域分布来看,南部地区土壤墒情好于北部地区。春播前和秋季降水量与土壤相对湿度相关系数分别为0.411和0.358,均达到极显著正相关(P<0.01),蒸发量与土壤相对湿度相关系数分别为-0.216*和-0.269*,均达到显著负相关(P<0.05),说明降水量对土壤墒情的提高具有明显的促进效应,蒸发量对土壤墒情的增加具有明显的抑制作用。     

太仓市农田环境要素在线监测系统的构建与应用

农田环境要素在线监测系统能准确掌握地面气象要素和土壤墒情等数据,从而能确定合理的灌水时间和灌水量,达到农业生产节本增收的目的。2017年江苏省太仓市通过构建农田环境要素在线监测系统,对当地地面气象要素和土壤墒情等数据进行了收集,并在此基础上分析了当地农田环境要素的变化规律。结果表明,太仓市全年总降雨量约843 mm,单日最高降雨量达105.2 mm,日平均气温≥10℃的天数有245 d,≥10℃的积温约5 122.38℃;全年各土层的土壤温度均在5℃以上,且土层越深土壤温度越高、土壤温度变化越小;在水稻种植期间,土壤含水率达40%～50%,且随土层深度的增加土壤含水量明显增大。