实时监测功能
通过传感设备实时采集温室(大棚)内的空气温度、空气湿度、二氧化碳、光照、土壤水分、土壤温度、棚外温度与风速等数据;将数据通过移动通讯网络传输给服务管理平台,服务服管理平台对数据进行分析处理。
远程控制功能
针对条件较好的大棚,安装有电动卷帘,排风机,电动灌溉系统等机电设备,可实现远程控制功能。农户可通过手机或电脑登录系统,控制温室内的水阀、排风机、卷帘机的开关;也可设定好控制逻辑,系统会根据内外情况自动开启或关闭卷帘机、水阀、风机等大棚机电设备。
查询功能
农户使用手机或电脑登录系统后,可以实时查询温室(大棚)内的各项环境参数、历史温湿度曲线、历史机电设备 *** 作记录、历史照片等信息; 登录系统后,还可以查询当地的农业政策、市场行情、供求信息、专家通告等,实现有针对性的综合信息服务。
警告功能
警告功能需预先设定适合条件的上限值和下限值,设定值可根据农作物种类、生长周期和季节的变化进行修改。 当某个数据超出限值时,系统立即将警告信息发送给相应的农户,提示农户及时采取措施。
农业物联网区域试验工程工作方案
为贯彻落实党的十八大精神,切实促进工业化、信息化、城镇化和农业现代化同步发展,充分利用现代信息技术改造传统农业,不断提高农业资源利用率和劳动生产率,推动农业发展向集约型、规模化转变,提升农业现代化水平。农业部决定启动农业物联网区域试验工程(下称区试工程),选择有一定工作基础的天津、上海、安徽三省市率先开展试点试验工作。为确保区试工程顺利进行,制定如下方案。一、实施农业物联网区域试验工程具有重要意义 当前,我国农业现代化进程明显加快,但也面临着资源、环境与市场的多重约束,保障粮食安全、食品安全、生态安全的压力依然存在,确保农民稳定增收的任务越来越重。实施区试工程,对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式及推进路径,提高农业物联网理论及应用水平,促进农业生产方式转变、农民增收有重要意义。(一)实施区试工程,有利于把握物联网等信息技术的特点及在农业领域的应用规律,探索形成农业物联网发展模式。信息技术是新生事物,是多种学科技术的集成,兼具系统性和整体性。农业是个古老产业,兼具地域性、季节性和多样性,这就决定了信息技术改造传统农业的复杂性和艰巨性。实施区试工程,研究物联网技术在不同产品、不同领域的集成、组装模式和技术实现路径,逐步构建农业物联网应用模式,促进农业物联网基础理论研究、适用技术和产品研发,探索构建国家农业物联网标准框架体系及相关公共服务平台,将为推动农业物联网产业大发展奠定坚实基础。(二)实施区试工程,有利于积累农业物联网应用经验,促进农业物联网科学发展。目前,我国农业物联网应用尚处于尝试性起步阶段,整体应用水平和建设规模明显落后于电力、医疗、环保等其它行业。各地农业物联网应用示范基本呈各自为战、散兵游勇式发展,点多面广,严重缺乏顶层设计,为示范而示范的现象较普遍,重复投入问题较突出,可持续发展商业模式较少。实施区试工程,有利于逐步理清发展思路、明确发展方向和重点,为全面、整体、系统推进农业物联网积累经验。(三)实施区试工程,有利于调动地方农业部门积极性,整合各方力量共同推进农业物联网应用。虽然一些地方农业部门发展农业物联网的积极性较高,但由于缺乏稳定投入,系统推动的后劲明显不足,一定程度上影响了农业物联网效果发挥和长远发展。实施区试工程,不仅有利于调动地方农业部门积极性,更重要的是通过政府工程项目的示范、引导和带动,能够促进社会各方资源整合、形成合力,共同推进农业物联网发展。二、目标和重点任务 (一)工程目标。开展农业物联网应用理论研究,探索农业物联网应用主攻方向、重点领域、发展模式及推进路径;开展农业物联网技术研发与系统集成,构建农业物联网应用技术、标准、政策体系;构建农业物联网公共服务平台;建立中央与地方、政府与市场、产学研和多部门协同推进的创新机制和可持续发展的商业模式;适时开展成功经验模式的推广应用。(二)总体思路。按照“统一规划、系统设计、领域侧重、统分结合、整体推进、跨越发展”的总体思路组织实施。遵从“先集中规划后分区试验,先集中建平台后组装集成,先试点试验、积累经验后推广应用”的指导思想分步推进实施。在系统规划设计的同时,支持天津、上海和安徽根据各自经济、社会及农业发展水平和产业特点,分别以设施农业与水产养殖、农产品质量安全全程监控和农业电子商务推进、大田粮食作物生产监测为重点领域开展试验示范,力图探索形成农业物联网可看、可用、可持续的推广应用模式,逐步构建农业物联网理论体系、技术体系、应用体系、标准体系、组织体系、制度体系和政策体系,并在全国范围内分区分阶段推广应用。(三)重点任务一是研究和部署农业物联网公共服务平台。面向农业物联网重大行业应用,重点突破多源信息融合、海量信息分布式管理、智能信息服务等关键技术,构建农业物联网公共服务平台,开展面向农业资源规划与管理、生产过程精准管理、农产品质量安全溯源等领域的共性的服务。二是研究和制定一批农业物联网应用行业标准。联合产学研用单位,研究和编制农业领域条形码(一维码、二维码)、电子标签(RFID)等的使用规范,制修订一批农业物联网传感器及传感节点、数据采集、应用软件接口、服务对象注册以及面向大田、设施农业、农产品质量安全监管应用等方面标准。三是中试和熟化一批农业物联网关键技术和装备。围绕区域主导产业,重点中试和熟化动植物环境(土壤、水、大气)、生命信息(生长、发育、营养、病变、胁迫等)传感器,研制成熟度、营养组分、形态、有害物残留、产品包装标识等传感器,开展农业物联网技术和装备的系统引进和自主研发,加强动植物生长过程数字化监测手段、模型研究,突破农业物联网的核心技术和关键技术。四是形成一批可推广的技术应用模式。针对设施农业与水产养殖、农产品质量安全、农业电子商务、大田粮食作物生产等的监测监控,分别研发系列专用传感、传输、控制等设备,开发相应的软件和管理信息系统,从而构建全程技术体系及可持续发展机制。五是培育农业物联网产业。按照引进消化吸收再创新的思路,围绕农业物联网的感知识别、数据传输、数据处理、智能控制和信息服务等环节,积极引导和推进农业物联网设备制造、软件开发及相关服务,培育一批农业物联网产业化研究基地、中试基地和生产基地,促进农业物联网新兴产业发展。六是强化政策措施研究。总结区试工程经验,研究提出促进农业物联网应用推广的政策建议,积极推动相关政策措施出台,营造农业物联网发展的良好环境。三、试验布局 围绕天津、上海和安徽农业特色产业和重点领域,统筹考虑行业及产业链布局,逐步实现物联网技术在农业全产业链的渗透和试点省市的整体推进。(一)天津设施农业与水产养殖物联网试验区天津毗邻北京,经济和交通条件好,区位优势明显。设施农业发达,目前拥有高标准设施农业面积60万亩,水产养殖面积62万亩,规模化水产养殖小区55个,蔬菜和水产品自给率高。试验重点是在现代农业示范基地、龙头企业、农民专业合作社和水产养殖小区等开展设施农业与水产养殖物联网技术应用示范,探索不同种类农产品、不同类型农业生产经营主体农业物联网应用模式;开展农产品批发市场物流信息化管理,探索利用信息技术构建新型农产品流通格局,有效减少交易环节,提高交易效率。一是设施农业与水产养殖环境信息采集技术产品集成应用。选择现代农业示范基地、龙头企业、农民专业合作社和水产养殖小区,探索不同种类农产品、不同类型农业生产经营主体农业物联网技术应用模式及可持续商业模式。二是设施农业生命信息感知技术引进与创新。积极引进消化吸收国外先进的作物生命信息感知技术和设备,实现农作物径流、叶面温度、蒸腾量等作物关键生理生态信息在线获取,实现即时灌溉决策与在线营养诊断。三是设施蔬菜病虫害和水产病害特征信息提取与预警防控。融合设施环境、视频、动植物生命感知信息,引进创新设施农业病虫害和水产主要病害特征信息提取技术,实现设施农业主要作物的重点病虫害和水产主要病害信息实时提取与预警、事前防治与控制。四是探索设施农业物联网应用平台与服务模式。集成现有农业信息服务系统,构建设施农业物联网集成应用服务平台,面向农业主管部门、生产基地、农民专业合作社、基层农技人员、农户等提供多渠道、内容丰富的设施农业与水产养殖物联网应用服务;总结形成可持续、可推广的设施农业与水产养殖物联网应用服务模式。五是农产品交易流通平台。以天津韩家墅海吉星农产品批发市场为主体,综合利用物联网等现代信息技术,开展农产品质量追溯,实现物流、配送、仓储高效管理,并依托深圳农产品股份有限公司分布在全国的26个农产品批发市场,探索构建“产地装车、销地卸车、网上交易撮合、单品种全国互联互通”的新型农产品流通格局。(二)上海农产品质量安全监管试验区上海是国际化大都市,农产品主要依靠外阜输入,保证农产品质量安全是一项重大民生工程,探索应用物联网技术开展农产品质量安全监管试验,对确保大中城市食品安全具有普遍意义。试验重点是农产品(水稻、绿叶菜、动物及动物产品)生产加工、冷链物流和市场销售等环节的物联网技术应用,借助无线射频识别技术和条码技术,搭建农产品监管公共服务平台,实现对农产品生产、流通等环节全过程智能化监控,有效追溯农产品生产、运输、储存、消费全过程信息。一是建设农产品安全生产管理物联网系统。集成无线传感器网络,研究生产环境信息实时在线采集技术,研究生产履历信息现场快速采集技术,开发农产品安全生产管理物联网系统,实现产前提示、产中预警和产后反馈。二是建设农业投入品监管物联网系统。在农业生产环节,建立水稻、绿叶菜等农产品田间 *** 作电子化档案,对农业投入品进行规范管理,做到来源清楚,领用清晰,用量明确。三是农产品冷链物流物联网技术引进与创新。引进、消化国外农业物联网先进技术,在消化吸收相关技术基础上,研制集多种传感器、车辆定位、无线传输于一体的冷链物流过程监测设备,力争在稳定性、可靠性、低成本和低能耗方面有进展。开发农产品冷链物流过程监测与预警系统,实现基于物流过程的实时化监测与智能化决策。四是农产品全程质量安全监管物联网应用平台构建与服务模式创新。构建农产品质量安全监管综合数据库,开发农产品质量安全监管物联网应用平台,提供从农田到餐桌为主线的物联网综合应用服务,实现以追溯为核心的多方式溯源服务。培育农业物联网应用示范基地、示范企业与工程技术研究中心。积极探索商业化服务模式。五是农产品电子商务平台应用示范。以农产品电子商务平台建设为突破口,重点支持农产品电子商务与农产品追溯系统的深度融合,加快建设和推广从农产品生产至终端销售全程追溯的应用系统,搭建农产品产销服务信息平台。(三)安徽大田生产物联网试验区安徽是典型的农业大省,对保障国家粮食安全具有重要意义。试验以大田作物“四情”(苗情、墒情、病虫情、灾情)监测服务为重点,通过远程视频监控与先进感知相结合的农情数据信息实时采集、高效低成本信息传输和计算机智能决策技术的集成应用,实现大田作物全生育期动态监测预警和生产调度。一是建设大田作物农情监测系统。基于传感网数据采集,集成开发大田作物农情监测系统,实现对农田生态环境和作物苗情、墒情、病虫情以及灾情的动态高精度监测。二是建立基于感知数据的大田生产智能决策系统。基于信息采集点感知数据,集成农业生产管理知识模型,开发大田生产智能决策系统,实现科学施肥、节水灌溉、病虫害预警防治等生产措施的智能化管理。三是建立基于物联网的农机作业质量监控与调度指挥系统。在粮食主产区,基于无线传感、定位导航与地理信息技术,开发农机作业质量监控终端与调度指挥系统,实现农机资源管理、田间作业质量监控和跨区调度指挥。四是构建集成于12316平台的大田生产信息综合服务平台。以12316平台为基础,集成现有信息资源和各类专业服务系统,构建大田生产信息综合服务平台,为农情监测、生产决策、农产品质量安全管理、农机调度、市场监测预警等农业生产经营活动提供全方位的信息服务。五是大田生产物联网技术应用示范区建设。在小麦、水稻等主产县(市、区)建设大田生产物联网技术应用示范区,开展“四情”监测预警、农业生产管理、农机作业调度等物联网技术应用示范,探索物联网在大田作物生产上的技术应用模式和机制。六是探索农业物联网应用模式。在设施蔬菜、畜牧、渔业、茶叶、水果等产业,依托国家级、省级现代农业示范区、龙头企业,省级农民专业合作社示范社和规模种养殖场开展农业物联网应用试点,探索适合不同种类农产品、不同类型农业生产经营主体的农业物联网应用模式。四、条件保障(一)加强组织领导。为有序、高效推进区试工程任务,必须建立强有力的组织保障。区试工作由农业部农业信息化领导小组统一领导,组建区试工程技术专家组,由国家有关科研、教育系统的专家参与,负责研究制定区试工程总体技术解决方案,指导区试工程建设,研究和突破关键技术,制定农业物联网相关标准等。试点省市要成立以分管省市领导为组长、农业部门主要负责同志为副组长、涉农部门为成员的领导小组及技术专家组,负责推进本省区试工程。(二)明确工作分工。农业部负责组织制定区试工程总体实施方案,统筹推进区试工程,组织专家开展农业物联网应用理论、标准规范、共性技术和设备研究与熟化工作,构建农业物联网公共服务平台,开展应用模式及经验推广;试点省市领导小组及农业主管部门负责制定本地区实施方案、落实配套经费、推进区试工程及技术成果的示范与推广、加强资金监管及提高补助资金使用效益等工作。(三)确保稳定投入。要按区试总体方案安排,建立稳定的投入机制,以确保区试工程整体、稳步推进。农业部负责监督中央补助资金使用。试点省市要按不少于1:1的比例落实配套资金,并制定相应资金管理办法;注重积极引导有关IT企业和有实力的农业生产经营主体投资参与区试工程,逐步形成多元化投资格局。注重商业模式的培育,探索可持续发展机制。
物联网在农业上的应用如下:
1、农业资源监测和利用领域。在农业资源监测和利用领域,利用各种资源卫星收集国土资源情况,利用先进的传感器、信息传输和互联网等综合化信息监测、传输、分析平台实现区域农业的统筹规划和资源监测。
如美国加州大学洛杉矶分校建立的林业资源环境监测网络,通过对加州地区的森林资源进行实时监测,为相应部门提供实时的资源利用信息,为统筹管理林业提供支撑。欧洲主要利用资源卫星对土地利用信息进行实时监测,其中,法国利用通信卫星技术对灾害性天气进行预报,对病虫害进行测报。
2、农业生态环境监测领域。在农业生态环境监测领域,农业物联网主要利用高科技手段构建先进农业生态环境监测网络,利用无线传感器技术、信息融合传输技术和智能分析技术感知生态环境变化。
如美国加州大学伯克利分校的研究人员通过无线传感器网络对大鸭岛上海燕的栖息情况进行了9个月周期性的环境监测,采用区域化静态MICA传感器节点部署,实现了无人侵、无破坏的对敏感野生动物及其栖息地的监测。
美国、法国和日本等一些国家主要综合运用建立覆盖全国的农业信息化平台,实现对农业生态环境的自动监测,保证农业生态环境的可持续发展。
蜂窝物联自主研发的智慧农业物联网云平台可实现在线环境监测+大数据分析+可视化监控+自动化控制,实时掌控农作物的“心跳”、“脉搏”、“体温”、“温饱状态”、“病虫害”等特征,实现农业设施智能化远程控。相比传统农业管理,可节水50%-80%,节约肥料30%-60%,节省农药50%,提高效率5倍以上,目前福建蜂窝物联网科技有限公司智慧农业物联网解决方案已在全国各地的温室大棚、生态农林园场、水产养殖和畜牧养殖基地广泛应用。(1)一套投入,全面升级
一套设备的成本投入,便能完成对温室大棚的全面智能化、生产标准化的升级改造。节约成本,有效节约成本。
(2)产品升级,全为致富
保障产品的优质、高产,形成极富特色、极具卖点的品牌农产品。产品加分,消费者放心,新农人致富。
(3)产业升级,激活资源
以大数据调动农场全部可用资源,激活农场休闲、旅游等功能。助力农业产业的全面升级,新农人多方面创收。现在的技术完全可以通过网络进行远程查看,重点在于监测设备和系统。
在英唐众创的智慧农业物联网监控系统方案力,可以实时远程获取温室大棚内部的空气温湿度、土壤水分温度、二氧化碳浓度、光照强度及视频图像、通过模型分析,自动控制温室湿帘风机、喷淋灌溉、内外遮阳、顶窗侧窗、加温补光等设备。
同时,系统还可以通过手机、计算机等信息终端向管理者发送实时监测信息、报警信息,以实现温室大棚智能化远成管理。
农业,一直被认为是一个辛苦的行业,面朝黄土背朝天,主要依靠体力劳动,效率低下还非常劳累,而随着整个 社会 经济和科学技术的发展,以及我国乡村振兴战略的提出和实施,越来越多的资源投入到农业领域,我国农业也逐渐向高效、便捷、现代化发展。
现代农业的迅速发展, 温室大棚 为农作物创造了良好的生长环境。大棚栽培虽然在一定程度上减少了外界气象条件的制约,但是仍无法完全避免天气的影响。低温冻害、阴雨寡照、大风、高温高湿等天气均在不同程度上影响作物的生长发育、产量高低、品质优劣,面临:
现代化工业物联网传感器的发展,使农业技术推广势在必行。 高 科技 现代化的智慧农业势必 崛起!
借助物联网,智慧农业构建了集环境监控、精准调节于一体的农业生产系统,对不同的农业生产环境及对象进行 监测监管 ,通过传感设备检测环境的物理参数,对 土壤、虫情、气象 等生产环境状况进行实时 动态监控 ,使之符合农业生产标准,这些新技术的应用将大大改善农产品品质,使其符合市场需求,可以实现 供给与需求的有效对接 ,促进农业生产 精细化、高效化、现代化 发展。
九纯健为您提供 智慧农业大棚一体化 项目,设计内容包括温室大棚环境综合参数监测:温湿度、光照、二氧化碳、氧气浓度、土壤PH值,温度湿度水肥一体化控制管理系统、通风、关窗迭制、智能化温室大棚物联网基本监测管理。
温室大棚基本组成
监控系统由智能温室云监控平台、气象站、网络模块、灌溉控制箱、空气温湿度传感器、土壤传感器、CO2传感器、光照传感器、施肥机、变频灌溉机、风机控制、卷帘机控制等部分组成。
云平台收集信息自动控制
通过检测温室内温度、湿度光照度等环境系数,上传至 云平台 ,并根据用户设定的温度、湿度等传感器上下限 自动或手动控制 大棚的卷帘、外遮阳、补水、通风设备,实现大棚的温度、湿度、光强度等环境参数的自动控制,大大提高了温室控制精度。同时,云平台收集的数据可以为 农产品溯源 提供有力依据。
室外气象同步检测
与室外气象站连接可实现对 室外气象 参数的检测,并根据控制要求控制各种执行结构,保持棚内各项指标的稳定,保证农作物的良好生长环境。特别适合我国 经济、高效型 温室控制要求。
功能效果
农场只需要一部手机,就可以实时监测和控制整个大棚的情况,使用九纯健智能化大棚解决方案,可以做到节约资源、减少能耗、减少劳动力、高产高效,真正让农场主 省心、省时、省力、省钱
应用场景
九纯健 科技
致力于智慧农业
整体解决方案的开发与应用
欢迎拨打 4000-696-999
全国服务热线咨询!
农业物联网技术在蔬菜、温室大棚的应用“农业物联网”就是物联网技术在农业生产、经营、管理和服务中的具体应用。按照物联网技术架构,农业物联网仍然通过“感知—传输—应用”的途径来实现对农业的应用。“感知”就是运用各类传感器,如温湿度传感器、光照强度传感器、PH值传感器、CO2传感器等设备,实时地采集大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖和农产品运输等环境中的温度、湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数信息;“传输”就是建立数据传输和转换方法,通过局部的无线网络、互联网、移动通信网等各种通信网络交互传递,实现农业生产环境信息的有效传输;“应用”就是将获取的大量农业信息进行融合、处理,使技术人员对多个大棚的环境进行监测控制和智能管理,保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境,达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的,进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态和安全的目标。
蔬菜大棚、温室大棚主要用于不适合蔬菜生长的季节,模拟蔬菜生长的自然条件,提供蔬菜适合生长的环境,而这个环境的实现不能凭感觉,需要引入农业物联网温室环境监控技术解决蔬菜生长环境的可控性,达到提高蔬菜生产效益的目的。
一、蔬菜温室大棚控制系统构建:
一个完整的蔬菜温室大棚自动控制系统包括数据采集、数据传输、数据分析和生产 *** 作系统等部分,每个部分在蔬菜生产中具有不同的功能,这些功能组合起来完成蔬菜生产的全过程。
二、蔬菜温室大棚物联网环境自动控制系统主要包括以下几个分系统部分:
1数据采集系统:
数据采集系统由无线传感器、供电电源或者蓄电池等组成;现场的监测元件包括温湿度、CO2浓度、土壤温湿度、土壤养分等监测元件。数据采集系统主要负责温室大棚内部的光照、温度、湿度和土壤含水量以及视频等数据的采集和控制。
2数据传输系统:
数据传输系统由数据采集传感器,包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、光合有效辐射传感器、土壤温湿度传感器、CO2传感器、风向传感器等组成。传输方式:外部网络以基于IP网络技术和GPRS通信网络为基础进行传输;内部网络则采用短距离、低功率的ZigBee无线通信技术。基于ZigBee的无线传输模式中,传感器采集的数据通过ZigBee发送模块传送到中心节点上,同时,用户终端和一体化控制器间传送的控制指令也传送到中心节点上,中心节点再经过边缘网关将传感器数据、控制指令发送到上位机的业务平台。技术人员可以通过有线网络/无线网络访问上位机系统业务平台,实时监测大棚现场的传感器参数,控制大棚现场的相关设备。
3数据分析系统:
数据分析及显示部分包括电脑、软件、无线接收模块、报警系统,依据不同的环境、作物、生长期,实施不同的控制方案。
4实地环境 *** 控系统:
该分系统包括的灌溉控制系统可进行滴浇灌和微喷雾系统的控制,实现远程自动灌溉;土壤环境监测系统则利用土壤水分传感器、土壤湿度传感器等来实时获取土壤水分、湿度等数据,为灌溉控制系统和温湿度控制系统提供环境信息;温湿度监控系统可利用高精度传感器来采集农作物的生长环境信息,设定环境指标参数,当环境指标超出参数范围时,可自动启动风机降温系统、水暖加温系统、空气内循环系统等,以进行环境温湿度的调节。
利用农贸行业物联网建设的蔬菜温室大棚,能为温室大棚种植提供有效的控制蔬菜的生长环境的先进技术,使蔬菜获得适宜的生长环境,增加产量,以实现跨季节的蔬菜培育。
智能农业物联网便是农牧业在生产制造、运营、生产制造、服务项目中的运用。是用各种各样认知机器设备,收集 检测农作物生产制造中的信息内容。再运用无线通信机器设备,将信息发送至数据管理平台,完成海量数据的归纳梳理和结合,完成对每个环节的监管,为农业给出的数据适用。
水肥一体化喷灌系统:智能控制系统机器设备电源开关的起停,可以根据手动式和自动化技术二种方式 *** 纵,在移动端或是pc端一键 *** 纵。工作员设置一个安全性标值,当数值或高或低时,全自动浇灌。当标值高于缓冲区值时,系统软件会发出声响,将非常的数据信息转发给工作员的手机上。可以立即做调节。与此同时可以完成数据采集归纳,将检测到的数据信息归纳梳理,提交,还能够对数据储存,随时随地对数据资料开展抽样检查。
温智温室大棚自动控制系统:传统式的温室大棚一直欠缺科学论证,对阳光照射、环境温度、环境湿度的检测不及时,因此当强降雨下雪来临时性,防护措施一直不立即,导致一些财产损失。而智能温室可以使温棚内长期维持一个恒温恒湿的情况。一年四季可以开展生产制造,提升了经济收益。
智能监控系统:手机上可查询温室大棚内的各类状况,即时把握棚里状况。可以在移动端、pc端开展查询。智能农业在许多地区已经逐渐运用,坚信在不久的未来,智能农业会更为智能化。全套系统关键一部分主要是由这一些构成。智能农业物联网系统还能够依据用户需求订制开发设计版本号,而且可以扩充版面,依据要求,提升,商品知识库系统,产品溯源,监管平台这些。全套系统覆盖了农牧业里边的各行各业版面,推动在我国的农业现代化,现代化前行的脚步。
在对智慧农业解决方案和农业物联网解决方案进行区分之前,首先需要对智慧农业和农业物联网的了解。智慧农业是一个非常广的概念,涉及种植业和养殖业等,其中包括对数据的采集、传输和监测,根据数据的监测情况采取相应的措施等等。而农业物联网是比较具体的说法,纯粹的技术概念提法。总而言之,智慧农业离不开物联网技术的应用。从某种意义上来说,智慧农业解决方案和农业物联网解决方案基本一致,主要包括深圳信立智能大棚环境监控系统、视频监控系统、农业智能控制系统(自动喷洒系统、自动换气系统)和监测预警系统等四大系统解决方案
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)