连栋温室番茄生长环境监测系统设计与试验

开发了连栋温室番茄生长环境物联网监测系统,可无线远程监测连栋温室番茄生长微环境数据。根据实际需求,在特菜大观园西区连栋温室内,布置了9个无线监测点,每个监测点可定时采集番茄3个高度(冠层、中部、根部)的空气温湿度、2个高度(冠层、中部)的光照强度、冠层光合有效辐射、CO_2浓度等信息。该物联网监测系统连续采集了连栋温室番茄生长环境因子数据2万余条,数据分析表明夏天连栋温室内中午番茄冠层温度比番茄根部温度高2~5℃,温室内各个位置CO_2浓度差异较小,各位置的光照度变化趋势相似。     

温室番茄长季节生产专家系统的研制

为了实现对温室番茄生产的精确化管理,对生产进行辅助决策.根据温室番茄长季节栽培技术规程研制了基于windows平台,采用Visual Basic 6.0为设计语言及编程方法,开发了温室番茄长季节工厂化生产精确监护专家系统.依靠对有效积温的计算,结合设施环境条件、番茄生长发育期来拟合番茄生长阶段、成熟期及 病虫害发生规律与环境温湿度、有效积温之间的关系,为温室番茄生产向精确化、智能化管理创造了条件,通过将专家研究成果与计算机的结合为温室番茄长季节高产高效栽培技术的推广提供了广阔的应用前景.     

减反射高散射玻璃对番茄品质的影响研究

<正>为了验证减反射高散射玻璃作为温室覆盖材料对作物品质的影响,本次试验采用番茄作为研究对象,在低碳物联网温室的两个生产车间内(生产车间一采用普通浮法玻璃覆盖作为对照,生产车间二采用减反射高散射玻璃覆盖,其他环境条件相同)进行番茄种植对比试验。试验结果表明:减反射高散射玻璃作为覆盖材料对番茄作物生长具有明显的促进作用,采用减反射高散射玻璃作为覆     

物联网技术在温室环境控制系统中的应用

温室环境控制系统联合移动网络与物联网技术,利用传器感将植物生长物理量转化为数字信号,并通过互联网传送给控制中心,农业技术人员以此控制温室大棚内的相应设施和设备,调整农作物生长状态,从而实现温室大棚的智能化远程管理,保证温室正常环境的同时,实现节能、节水和绿色生产。本文就物联网技术在温室环境控制系统中的应用进行探讨。     

温室番茄营养液深液流无限生长型栽培的环境调控技术

提出温室番茄营养液深液流无限生长型栽培方式。介绍了作物生长过程及株形控制模式，研究了该栽培方式的温室环境、营养液根系微环境调控技术和过程，总结出该栽培方式的环境调控模式。试验结果证明，温室环境调控模式、营养液根系微环境调控模式能够满足该栽培方式中作物生长的环境条件要求，能够保证番茄集中座果、集中采收的数量和时间。     

温室番茄病虫害及防治

种植温室番茄为农民带来了很大的经济利润。一般来说,温室的外界温度都比较低,大棚内的温度和湿度条件适合番茄的生长。然而,适宜的环境在促进番茄生长的同时也滋生了大量的病菌和害虫,它们的生长给番茄的正常成长带来了很多的不良影响。再加上很多是以连茬的方式进行种植,导致番茄病虫害的危害程度不断严重。因此,需要采取有效的措施,改善管理方式防治病虫害的危害,使温室内部的条件适合番茄的生长而不利病虫害的繁衍,确保番茄的高产和优质。本文分析了温室番茄病虫害及防治。     

温室番茄病虫害及防治

种植温室番茄为农民带来了很大的经济利润。一般来说,温室的外界温度都比较低,大棚内的温度和湿度条件适合番茄的生长。然而,适宜的环境在促进番茄生长的同时也滋生了大量的病菌和害虫,它们的生长给番茄的正常成长带来了很多的不良影响。再加上很多是以连茬的方式进行种植,导致番茄病虫害的危害程度不断严重。因此,需要采取有效的措施,改善管理方式防治病虫害的危害,使温室内部的条件适合番茄的生长而不利病虫害的繁衍,确保番茄的高产和优质。本文分析了温室番茄病虫害及防治。     

物联网在设施农业中的应用

从物联网在温室环境监测、温室作物生长环境调控、作物病虫害诊断和设施农业数字化管理等上的应用,总结了物联网技术在设施农业中的应用,并对物联网技术在设施农业的利用研究方面提出了展望.     

日光温室主要环境参数对番茄本体长势的影响

针对日光温室环境调控缺乏理论支撑,环境信息监测利用难,作物长势难量化的问题,以北京市春夏季日光温室番茄为试验材料,采用农业物联网设备实时监测温室主要环境参数(空气温度、空气相对湿度、CO_2浓度、光照强度、土壤温度和土壤水分)和番茄本体长势参数(番茄茎直径微变化、果实直径微变化和叶面温度),借助Matlab 2014a平台建立模型,对温室中主要环境参数对番茄本体长势的影响进行研究。结果表明:1)建立的幼苗期各环境参数对番茄茎直径微变化的影响回归模型和结果期各环境参数对茎直径微变化、果实直径微变化、叶面温度的影响回归模型可以反映出不同环境参数对番茄茎直径微变化、果实直径微变化和叶面温度的影响程度;2)建立的番茄果实直径预测模型,训练集相关系数达到0.92,测试集相关系数达到0.88,满足预测需求;3)试验分析得到的幼苗期和结果期各主要环境参数的合理控制范围符合番茄实际生长环境要求。该研究可为春夏季日光温室番茄的生产环境调控提供参考,也为环境数据监测与环境调控机构的智能化关联提供了一种解决方案。     

日光温室番茄主要病虫害的发生及防治

日光温室番茄栽培是一种较为普通的保护地种植模式,具有良好的经济效益,但温室的环境条件有利于病菌的繁殖生长,使番茄病害加重,且温室相对封闭,桃蚜之类的害虫普遍发生,为此对温室番茄的主要病虫害进行了初步归纳,并针对各种病虫害提出相应的防治对策。     

日光温室番茄生产管理智能专家决策系统的研制

日光温室番茄栽培是实现番茄全季节高产栽培的主要形式。为了实现对日光温室番茄生产的智能化管理,并对生产和销售提供决策支持指导。基于Windows平台采用VC 6.0为设计语言及编程方法,选择Microsoft access构建日光温室温湿度周年通用环境数据库,开发了日光温室番茄生产管理专家决策系统。根据对番茄生理发育时间的计算确定,结合不同月份温室的环境参数条件拟合了番茄主要生长发育期及果实成熟期,实现了根据番茄采收期观测确定播期和根据播期预测产期,还可借助日光温室周年环境温湿度数据预测预防病害发生,为温室番茄生产的精确化、智能化管理打下基础,通过将专家研究资料与计算机的结合为温室番茄全季节高产高效栽培技术的推广打下了基础。     

寡日照天气对设施番茄生长影响模拟研究

为了定量化表征寡日照天气对设施番茄生长的影响,本研究基于EPIC模型(erosion-productivity impact calculator)的作物生长模块,构建了寡日照条件下设施番茄生长模型。考虑低温的影响,对株高的模拟方法进行了改进。利用4个不同播期秋冬茬番茄栽培试验数据对构建模型进行参数率定和检验。结果表明,该模型可以模拟寡日照天气条件下设施番茄株高、地上部生物量和叶面积指数的变化,模拟值与实测值的相对误差分别控制在16%、10%和16%以内。根据2012-2015年11月份的温室气象数据设定不同的情形,模拟设施番茄的生长状况。结果表明,寡日照天气对设施番茄地上部生物量增加的影响要大于对叶面积指数和株高的影响。该模型可用于定量描述寡日照天气对设施番茄生长过程的影响,可为制定设施番茄合理的环境调控策略提供指导。     

温室环境控制模型及决策的研究

以番茄为研究对象,选取影响番茄发育和产量的最关键因素———空气、温度、光照和空气相对湿度,对温室环境控制模型及决策进行研究。将番茄的生长分为发芽期、幼苗期、开花期、结果期和成熟期5个阶段,将天气条件分为晴天、阴天和夜间。通过对各个因素的计算,对作物生长模型进行决策研究。     

北方番茄日光温室温度传感器布设位置研究

为提高温室环境监测的精准性，降低环境感知成本，设计了多点环境监测系统。针对秋冬季温室温度管理难度大导致的番茄病害率增加等现象，对山东省番茄温室内的温度进行持续监测，依据实测数据选用高斯函数对温室温度的日变化曲线进行最小二乘多峰拟合，将离散的数据点转化为连续的高斯函数，通过积分比较得到番茄各生长周期的最佳监测位置。结果表明，以高斯函数为目标对温室温度进行多峰拟合分析，效果较显著，最小决定系数为0.919；番茄苗期与开花坐果期，监测点N₁₅、N₁₀与温室平均温度之间温度曲线积分面积的绝对差最小，因此该生长时期的最佳监测点为N₁₅和N₁₀；番茄结果期，N₁₀和N₃监测点所在位置最接近温室整体平均变化水平，为该周期的最佳监测位置。综上，在番茄不同生长周期中，温室中部监测点N₁₀更能代表温室整体水平，该方法为温室环境精准监测奠定了基础。     

以物联网为基础的智慧温室大棚蔬菜种植技术

智能温室大棚是新兴蔬菜大棚种植技术,可实现对蔬菜种植环境进行控制,降低工作强度,提升蔬菜质量产量。将物联网引入到智慧温室大棚蔬菜种植中,并构建物联网技术智慧温室大棚管理系统,分析该技术在蔬菜种植中的功能及在蔬菜不同生长阶段的应用,为提升蔬菜种植水平和实现高产高量生产提供参考。     

基于物联网的北方温室环境调控规程

温室的主要功能是通过改变温室环境条件以满足温室内作物的生长需求。通过不同调控机构的组合可实现温室的环境调控。制定了基于物联网的北方温室环境调控规程,提高了温室监控的智能水平。     

基于BP神经网络的番茄干重预测研究

以番茄干重作为正交试验指标,研究温室内番茄生长的环境参数(温度、相对湿度、光照强度)对番茄干重的影响,建立BP神经网络模型,运用MATLAB对试验数据进行训练和模拟,为检验预测的可靠性,采用10-折交叉验证,准确率为95.32%。结果表明,利用BP神经网络得出预测值与实测值接近,具有较好的预测性,可用于干重的预测,能够为温室环境调控提供科学依据。     

基于农业物联网的日光温室智能控制系统的研究

为实现日光温室环境的实时监测和智能控制,本文设计了基于四层物联网架构的日光温室智能控制系统。感知层组建ZigBee无线传输网络,实现温室环境数据采集和农机装备控制。接入层设计了温室智能控制终端,支持多种协议转换解析,实现了异构设备和网络的接入和共享。网络层基于MQTT协议传输,实现了本地和云端数据的双向传输。应用层开发日光温室智能控制云平台,具有数据采集分析、远程智能控制、策略模型自主学习等功能,实现对温室的精准、智能、联动控制。本系统经过一个茬口的椰糠无土栽培高品质番茄的试验显示,日光温室软硬件的集成应用创造出作物最佳生长环境,每亩每年产量提高11.4%,节省人工33%,实现了温室环境的实时智能控制。     

农业物联网在大棚油豆角种植技术中的应用探析

油豆角是东北地区温室大棚主要种植的蔬菜之一。在温室大棚中运用物联网智能控制,远程监控农作物生长环境,可达到提高产量、改善品质、节省人力、降低人工误差、提高经济效益的目的,实现温室种植的高效和精准化管理。该文主要对物联网在大棚油豆角种植技术中的应用进行分析,以进一步推进物联网在农业种植上的应用,促进农业经济的发展。