如何检测土壤

土壤的检测项目一览-ICAS-专业检测机构。
土壤养分：土壤铵态氮、土壤有效磷、土壤速效钾、土壤硝态氮、土壤水解氮、土壤全氮、土壤全磷、土壤全钾、土壤有机质（丘林法）、土壤有机质（浸提法）、PH值、含盐量、水分。
土壤中微量元素：土壤钙、土壤镁、土壤硫、土壤硅、土壤硼、土壤铁、土壤铜、土壤锰、土壤锌、土壤氯。
鲜作物营养：作物硝态氮、作物铵态氮、作物磷、作物钾；作物中微量元素：作物钙、作物镁、作物硫、作物硅、作物硼、作物铁、作物铜、作物锰、作物锌、作物氯；作物中硝酸盐、亚硝酸盐。

作为一个物联网行业的小编，每天我们都在关注着物联网产业链的前沿动态。经过业内人士多年的努力，可以说物联网行业这两年终于重新热闹起来了。智能家电、共享单车、新零售、无人货架等，物联网行业的新品层出不穷，在资本力量的推动下不断席卷多个领域，也给人们生产生活带来极大的便利。
物联网到底是什么想要把这个问题完全解释清楚，现阶段看来还是比较有难度的。首先，物联网技术是个很大的范畴，整合了多项技术，包括自动感知、嵌入式、位置服务、信息安全、移动通信、智能控制、移动通信等;再者，目前还有很多新兴技术在不断加入进来成为物联网技术的一部分，所以现在讲起来还比较抽象。
什么是物联网这个简单答案，任何人都能看懂
就拿我们日常生活中最常见到的场景来说吧。将智能家电联接到互联网，通过信息的整合和交互，让人们的生活更加便利，但其实，对其它一切设备都是如此。例如人们行车时，可以通过海量的数据来了解所在城市的交通情况，及时变更行车路线来解决堵车问题；通过RFID电子标签可以实现对于物品的追踪，了解生产过程、交易和位置等信息。
物联网的概念之所以让大家困惑，不是因为概念太够狭隘或严格，而是因为太过宽泛。当物联网有如此多的应用实例和可能性时，很难在你的脑海中形成清晰的架构。
物联网时代智能设备的三种功能
1、收集和发送信息
这主要是指传感器，传感器可以分为温度传感器，运动传感器，湿度传感器，空气质量传感器，光传感器等等;这些连入互联网的传感器，可以使我们能够自动收集环境中的各种信息，从而使我们做出更明智的决定。
在农场，自动获取有关土壤水分的信息可以在农作物需要浇水的时候及时准确的通知农民，从而避免浇水太多(这会导致过度使用灌溉系统造成损失)或浇水太少(这会导致收成长欠佳造成损失)，这样一来，农民可以确保作物获得正确的水量，农民可以赚到更到的钱，世界的粮食储备也会更多。
正如我们使用视觉，听觉，嗅觉，触觉和味觉感知世界一样，传感器可以让设备感受这个世界。
2、收集信息然后执行
我们都非常熟悉设备通过获取信息然后执行功能，比如您的打印机接收文档然后打印，你的车从车钥匙上收到一个信号，然后车门打开，有许许多多这样的例子。
无论是发送“打开”这样的简单命令，还是发送一个3D模型给3D打印机，我们应该知道，我们可以让机器做许多我们难以想象的事情。还等什么呢
但是，物联网的真正力量在于将上述两种功能结合起来，也就是说那些既能收集信息并发送，而且能够收集信息并执行指令。
3、两者兼而有之
我们继续回到农业生产的那个例子，那些传感器可以收集有关土壤水分的信息，然后告诉农民应该对作物进行多少灌溉，但实际上整个过程其实并不需要农民，因为灌溉系统可以根据土壤中水分多少自动开启或者关闭灌溉。
你还可以进一步改进，如果灌溉系统从互联网提前接收到有关天气的信息，知道何时下雨，然后决定今天不浇灌，因为雨水可以用来浇灌作物。
还有更加智能做法，如所有关于土壤水分、灌溉系统浇灌水量、作物的实际生长程度等信息将会被收集，然后发送给具有惊人计算能力的超级计算机，通过计算可以让这些信息变得非常有意义。
以上仅仅是提到一种传感器，如果加入光，空气质量和温度等其他传感器，这些算法可以获取更多的信息。如果成千上万的农场都收集了这些信息，这些算法可以分析如何才能让作物生长得最好，从而提升粮食产量、养活世界上更多的生命。
来源：猎人精英部队网

信号系统和硬件系统存在问题
(1) 楼宇空调系统
空调物联网智能控制系统基于物联网技术, 通过智能优化算法根据环境等因素做出分析, 空调系统在算法分析结果下做出相应的调整, 优化其运行。比如当楼宇内的温度和湿度达到适宜数据指标时, 空调可根据数据指示暂时处于休止状态, 使空调系统达到最大限度降低能耗, 提高利用效率。
(2) 楼宇消防、安防系统
通过铺设各项消防烟雾传感器并对其进行网络连接, 使配有物联网系统的楼宇, 接收到报警信息时能迅速联动指挥控制中心, 物管也可据此巡查、询问、出警, 以避免重大灾害发生。对于非法入侵, 物联网安防系统通过红外感应器、门磁、玻璃破碎等各种设施进行非法入侵检测, 当检测到不法入侵信号或者设施被损坏时, 立即触发报警, 为尽快解除安全隐患提供最快的信息并极大地争取了更多的时间。

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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