我们这合作社准备引进这个智能灌溉控制系统，不知道这个需要多少预算了？

智能灌溉系统的组成应该是：功能强大的计算机灌溉管理软件、先进的传感器（如：气象站、土壤湿度传感器等）、灌溉控制设备、先进的灌水器。当然还有一些管道之类的。当时托普物联网给我们设计的方案就包括这些，但是预算之类的需要方案出来后才知道的。

空气能热泵有采暖，有热水，有烘干，不同的配件肯定不一样。

拿比较复杂的空气能采暖来说，有空气能热泵主机价格，末端有风机盘管或者地暖管道，这些末端价格，还有集分水器，水力平衡器等等，还有一些人工费用，更详细的配件材料，一般都是施工人员比较清楚了。

随着计算机技术、信息技术、网络技术的迅速发展(主要是云计算和现代网络技术的发展)，世界各地、各行业、各单位每天都产生包括数字、文字、视频、音频等在内的海量信息，这些海量信息统称为大数据。在大数据的海洋中，利用“沙里淘金”的技术把有用数据提炼分拣出来，是大数据应用的重要内容之一。大数据应用技术大致可分为以下步骤:数据库的搜集和挖掘，数据质量的甄别和校正，信息的处理(数学模型的建立和校正)，大数据的分析与成果的形成。自2013年大数据概念兴起至今，运用物联网端设施对数据库的搜集技术已经成熟，并且大数据是最先在气象中使用的，通过大型计算机的运算以及过去60年的气象数据，建立识别天气的模型，然后将这些模型与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析进行天气预报。

在万物互联的时代，气象大数据在大规模的收集与应用，气象数据是最用以与平衡领域产生交集和应用的大数据，例如旅游、农业、大健康等等。

以气象大数据和农业的应用为例，气象物联网大数据在农业领域的应用推动农业向“精准”和“智慧”方向发展。

1农场气象实时监测，极端气象及时预报

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，精准控制种植环境指标。

根据卫星数据，系统可预报未来72小时气象，24小时极端天气、降水概率、大风等异常气象预警，提醒用户及时做好防灾防险准备。

2土壤墒情精准监测，异常情况快速预警

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。

3远程掌握田间虫情，无公害诱捕杀虫

系统可实现害虫类别自动分类及计数，并自动进行无公害诱捕杀虫，减少农药的使用

通过高清摄像机采集虫情图像，可远程查看田间虫情，并制定防治措施。

4作物长势监测，突发情况可自动转向紧急录像

高清摄像头可720度旋转、拉近、拉远，查看园区实时生产情况；

发生预警时，摄像头可自动转向到预警点紧急录像，不放过任何异常；

可对视频进行截图，无需另外安装相机进行拍摄。

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