农业物联网监控系统有什么优势？

农业物联网监控系统有什么优势？它的优势体现在：通过摄像头与传感器，1实时监测空气温湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等数据，并通过设定相关报警阈值，实现即时报警，2精准控制种植环境指标。实时监测土壤水张力、土壤温湿度、水位、溶氧量、pH值等通过设定报警阈值，当土壤数据异常时，如湿度过高，系统自动发出预警消息提醒工作人员在手机上即可远程手动控制多个大棚的设施设备，包括风机、外遮阳、内遮阳、喷滴灌、侧窗、水帘、阀门、加温灯等。6系统可制定科学灌溉方案，

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

环境空气质量监测设备是空气质量监测的重要组成部分，根据不同地区的环境质量监测要求，将环境空气质量监测纳入长期发展计划中，对地区的污染源进行监督，减少污染物的排放等。那么应该如何选择环境空气质量监测设备呢？

一般来说根据检测的环境不同，相对应的使用监测设备监测项目的需求也会不同，环境监测主要以废气检测、工业污水监测、噪声监测为主，以及监测设备周围的空气质量、气象参数等，目前市场上常见的空气质量监测设备配置监测项目有PM25、PM10、甲醛、二氧化碳、二氧化氮、二氧化硫、硫化氢等，由于监测项目不同，设备中的传感器种类也不同，即使是同一个监测项目，要求的精度不同其价格也会存在一定的差异。
我们在选购环境空气质量监测设备的时首先要考虑的就是监测的项目以及监测精度的需求。此外还应考虑到材料的费用、人工成本、运输费用、设备厂家资质及售后服务等方面，综合考虑进行选购。
要注意产品的质量：采用进口高灵敏度的传感器，响应速度快，分辨率高，线性好，检测下限可达PPb级，高温条件下稳定运行。
2 要注意厂家的资质：行业内贴牌现象比较多，质量也参差不齐，所以找到生产商会更加稳妥可靠。
3 注意产品的性价比：设备成本低、运行环境要求低、备件价格低、安装成本低、维护成本低
4 要注意云平台系统：用户无需在线监测数据，数据采集、计算由云平台在服务器端处理完成，只在需要数据的时候开启监测系统，登陆平台，同步云端数据平台即可以查看实时、历史数据信息。

空气监测的物联网卡上不了网，原因可能是：更换过设备，物联网卡有机卡绑定功能，更换设备会导致停机；设备是否支持该卡，可能设备需要的是2G信号，但是卡是4G信号，这些都是可能的。还有一种原因，就是流量用完了，如果要继续使用，需要办理加油包业务，这个需要联系购卡商家。

我国环境空气质量评价城市点的常规监测项目为SO₂、NOx、CO、PM10、PM25，其他监测项目为TSP、Pb、苯并芘、氟化物及其他有毒有害污染物。目前多数城市评价点实现连续自动监测，只有少部分为手动监测。

常规监测网和成分观测网可以对城区、郊区、农村、山区等不同区域进行监测以及PM25来源成因进行分析；垂直监测网借助静止卫星、极轨卫星、激光雷达等开展区域监测，了解区域污染物的变化及短时污染物的迁移。

同时，利用PM25的传感器技术开展1300多个站点高密度的布设，支撑街道乡镇的空气质量考核评价以及热点网格的分析来进行精准的监督和执法。

基于物联网技术，借助传感器技术形成北京新一代高密度监测网络，支撑高精度的空气质量变化和特征的分析。

扩展资料

空气质量监测体系

1、评估框架

“质量状况”环节主要是指依据国家标准，判别当前污染物的年均值、日均值、小时值等是否达标；同时考虑受体影响程度，将暴露人作为重要评价指标之一，体现“保护人体健康”的政策目标。

2、最小尺度分析原则

时间小尺度分析可以识别污染相对严重时段，分析浓度变化趋势；空间小尺度分析可以识别重点污染区域，揭示污染程度的空间差异。最小尺度分析可为城市空气质量管理提供重要决策支持。

参考资料来源：百度百科-空气质量监测

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