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文章來(lái)源:土壤墑情監(jiān)測(cè)儀 發(fā)布時(shí)間:2020-08-28 01:01:37 瀏覽次數(shù):980次
隨著物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),對(duì)于實(shí)施農(nóng)田精準(zhǔn)作業(yè)過程,農(nóng)田環(huán)境信息的采集則要求更加精確、及時(shí)。當(dāng)前,農(nóng)田信息獲取的主要方式有:手持設(shè)備的人工獲取方式、基于GPRS監(jiān)測(cè)方式和基于WLAN監(jiān)測(cè)方式等。
利用手持設(shè)備人工打點(diǎn),來(lái)獲取農(nóng)田土壤信息是最原始的方式,該方式不但需要耗費(fèi)大量的人力、不具有實(shí)時(shí)性,而且數(shù)據(jù)的獲取量有限,顯然已不能滿足當(dāng)前農(nóng)田土壤墑情監(jiān)測(cè)的需求。
農(nóng)業(yè)灌溉是我國(guó)的用水大戶,其用水量約占總用水量的70%。據(jù)統(tǒng)計(jì),因干旱造成我國(guó)糧食每年平均受災(zāi)面積達(dá)兩千萬(wàn)公頃,損失糧食占全國(guó)因?yàn)?zāi)減產(chǎn)糧食的50%。對(duì)土壤墑情信息,從宏觀到微觀的監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)分析,傳統(tǒng)獲取手段已很難實(shí)現(xiàn)。如果根據(jù)監(jiān)測(cè)土壤墑情信息,實(shí)時(shí)控制灌溉時(shí)機(jī)和水量,可以有效提高用水效率??焖儆行У孛枋鲇绊懽魑锷L(zhǎng)的田間信息,成為目前開展精細(xì)農(nóng)業(yè)實(shí)踐迫切需要解決的基礎(chǔ)問題之一。
對(duì)農(nóng)業(yè)種植戶而言,傳感器網(wǎng)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以擺脫傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴天氣,憑經(jīng)驗(yàn)生產(chǎn)的方式,將使現(xiàn)代農(nóng)業(yè)走上工廠化生產(chǎn),精細(xì)化生產(chǎn)的道路,使農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)工人足不出戶即可接受農(nóng)業(yè)專家的指導(dǎo),農(nóng)業(yè)產(chǎn)量與質(zhì)量得到提高。對(duì)于運(yùn)營(yíng)商而言,物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用,有利于拓展無(wú)線城市的應(yīng)用方向,有效地利用無(wú)線網(wǎng)絡(luò),一旦網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)中得到普及,運(yùn)營(yíng)商可以獲得源源不斷的收益。對(duì)于政府而言,農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量與品質(zhì)的提高,有利于塑造地方農(nóng)業(yè)品牌,服務(wù)三農(nóng),惠及廣大農(nóng)民。同時(shí)為物聯(lián)網(wǎng)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用搶得先機(jī),盡快提升產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

土壤墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)更進(jìn)一步對(duì)荒地土壤濕度與土層深度的關(guān)系進(jìn)行擬合表明,不同降水年土壤濕度與土層深度的關(guān)系具有較強(qiáng)的相關(guān)性,其關(guān)系方程均為三次拋物線型,與本區(qū)刺槐多數(shù)年份
土壤墑情監(jiān)測(cè)站是一款集土壤溫濕度采集、存儲(chǔ)、傳輸和管理于一體的土壤墑情自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要是針對(duì)土壤水分含量和土壤溫度進(jìn)行監(jiān)測(cè),通過墑情傳感器和溫度傳感器測(cè)量
土壤墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊,數(shù)據(jù)傳輸模塊和數(shù)據(jù)庫(kù)。通過該土壤墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)土壤墑情(土壤水分、土壤溫度)長(zhǎng)期持續(xù)監(jiān)測(cè)。
墑情自動(dòng)監(jiān)測(cè)站是一款以介電常數(shù)原理為基礎(chǔ)的傳感器。能夠針對(duì)不同土層的土壤水分含量進(jìn)行動(dòng)態(tài)觀測(cè),而且是進(jìn)行快速、準(zhǔn)確、全面地觀測(cè),讓人們實(shí)現(xiàn)對(duì)土壤的高度感知。