智慧农场建设方案-种植场
智能化农业种植基地建设方案

智能化农业种植基地建设方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章项目规划与设计 (3)2.1 总体布局 (3)2.2 功能分区 (4)2.2.1 生产区 (4)2.2.2 研发区 (4)2.2.3 仓储物流区 (4)2.2.4 生活服务区 (5)2.3 技术路线 (5)第三章设施建设 (5)3.1 种植设施 (5)3.2 养殖设施 (5)3.3 环境监测设施 (6)第四章智能化系统建设 (6)4.1 数据采集与分析 (6)4.1.1 数据采集 (6)4.1.2 数据分析 (7)4.2 自动控制系统 (7)4.2.1 自动控制系统构成 (7)4.2.2 自动控制系统应用 (7)4.3 信息化管理平台 (7)4.3.1 信息化管理平台功能 (8)4.3.2 信息化管理平台应用 (8)第五章农业生产技术 (8)5.1 种植技术 (8)5.2 养殖技术 (9)5.3 土壤管理技术 (9)第六章资源循环利用 (9)6.1 废物处理与资源化利用 (9)6.1.1 废物分类与处理 (9)6.1.2 资源化利用途径 (10)6.2 节能减排技术 (10)6.2.1 节能措施 (10)6.2.2 减排措施 (10)6.3 生态平衡维护 (11)6.3.1 生物多样性保护 (11)6.3.2 生态环境保护 (11)第七章质量安全与监管 (11)7.1 产品质量检测 (11)7.1.1 检测内容与方法 (11)7.1.2 检测流程 (11)7.1.3 检测频次 (11)7.2 安全监管体系 (12)7.2.1 监管机构 (12)7.2.2 监管制度 (12)7.2.3 监管手段 (12)7.3 风险评估与预警 (12)7.3.1 风险评估 (12)7.3.2 预警系统 (12)7.3.3 应急处理 (12)第八章人员培训与管理 (12)8.1 培训计划与实施 (12)8.1.1 培训目标 (12)8.1.2 培训内容 (13)8.1.3 培训方式 (13)8.1.4 培训实施 (13)8.2 人才引进与培养 (13)8.2.1 人才引进 (13)8.2.2 人才培养 (13)8.3 管理制度与考核 (13)8.3.1 管理制度 (13)8.3.2 考核机制 (13)第九章项目实施与进度安排 (14)9.1 项目实施步骤 (14)9.2 进度安排 (14)9.3 质量控制 (14)第十章资金筹措与管理 (15)10.1 资金来源与筹措 (15)10.1.1 资金来源 (15)10.1.2 资金筹措 (15)10.2 资金使用与管理 (16)10.2.1 资金使用 (16)10.2.2 资金管理 (16)10.3 财务分析与风险控制 (16)10.3.1 财务分析 (16)10.3.2 风险控制 (16)第一章概述1.1 项目背景我国经济的快速发展,农业现代化进程不断推进,智能化农业种植基地的建设成为农业产业转型升级的重要方向。
智慧种菜基地建设方案

智慧种菜基地建设方案智慧种菜基地建设方案为了提高农业生产效率和经济效益,推动农业现代化建设,建设智慧种菜基地是一个重要举措。
以下是智慧种菜基地建设方案。
一、基地规划与选址1.1规划范围:基地规划面积为100亩,包括大棚区、办公区、设备维修区和周边生活区。
1.2选址要求:选址在交通便利、土地肥沃、水源充足的地区。
同时,要考虑到电力和网络的供应条件。
1.3基础设施规划:基地需要建设供水系统、供电系统、通讯网络等基础设施,确保基地正常运转。
二、大棚建设2.1大棚设计:大棚采用现代化设计,选用抗风、保温材料,确保大棚内温度、湿度和光照的合理调控。
2.2设备配置:大棚内安装智能感应设备、温度湿度自动调控设备、光照调节设备等,实现智慧化种植管理。
2.3水肥供应:大棚内安装滴灌系统和肥料供应系统,确保水肥的精准供应和利用。
三、智能管理系统3.1数据采集与监测:安装传感器采集大棚内的温度、湿度、光照等数据,通过监测和分析数据,及时调整种植环境。
3.2智能控制:基于采集的数据,智能控制系统可以自动调控温度、湿度和光照等参数,提高作物生长的稳定性和产量。
3.3远程管理:通过云平台建立远程监控和管理系统,实现对基地各项环境和设备的远程监控和控制,方便管理人员实时掌握基地情况。
四、生产流程优化4.1种植与管理:根据作物的种植特点和需求,合理安排种植计划,并采用科学的管理方法,如植物营养调控、病虫害预防等。
4.2用工管理:合理安排用工,通过培训和管理规范提高工作效率,降低生产成本。
4.3数据分析与决策:根据采集的数据进行数据分析,提供基于数据的决策支持,优化生产流程和管理方式。
五、生态环保5.1废弃物处理:建立废弃物处理设施,进行废弃物的分类、处理和回收利用,减少环境污染。
5.2节能减排:选择节能设备和绿色能源,合理利用自然资源,减少能源消耗和二氧化碳排放。
5.3生态保护:采用有机种植方法,减少化肥农药的使用,保护土壤和水资源的生态环境。
智慧农业智能化种植种植基地建设方案

智慧农业智能化种植种植基地建设方案第1章项目概述 (4)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)1.3 项目意义 (5)第2章建设区域概况 (5)2.1 地理位置与气候条件 (5)2.2 土壤条件 (5)2.3 农业资源现状 (6)第3章智能化种植技术 (6)3.1 育种技术 (6)3.1.1 基因组选择技术 (6)3.1.2 分子标记辅助育种 (6)3.1.3 组织培养技术 (6)3.2 播种技术 (6)3.2.1 精准播种技术 (6)3.2.2 智能播种设备 (6)3.2.3 种子处理技术 (6)3.3 施肥技术 (6)3.3.1 土壤养分检测技术 (7)3.3.2 精准施肥技术 (7)3.3.3 智能施肥设备 (7)3.4 灌溉技术 (7)3.4.1 智能灌溉技术 (7)3.4.2 微灌技术 (7)3.4.3 水肥一体化技术 (7)第4章信息化管理系统 (7)4.1 数据采集与处理 (7)4.1.1 数据采集 (7)4.1.2 数据处理 (7)4.2 农业物联网技术 (8)4.2.1 设备联网 (8)4.2.2 网络架构 (8)4.2.3 数据传输与控制 (8)4.3 农业大数据分析 (8)4.3.1 数据挖掘 (8)4.3.2 人工智能算法 (8)4.3.3 农业应用场景 (8)第5章智能装备与应用 (9)5.1 智能农机具 (9)5.1.1 智能拖拉机 (9)5.1.2 智能植保机械 (9)5.2 自动化控制系统 (9)5.2.1 水肥一体化系统 (9)5.2.2 环境监控系统 (9)5.2.3 仓储管理系统 (9)5.3 无人机应用 (10)5.3.1 农田监测 (10)5.3.2 精准施肥 (10)5.3.3 灾害应急 (10)5.3.4 农田保护 (10)第6章环境监测与调控 (10)6.1 空气质量监测 (10)6.1.1 监测内容 (10)6.1.2 监测设备 (10)6.1.3 监测频率 (10)6.2 土壤质量监测 (10)6.2.1 监测内容 (10)6.2.2 监测设备 (11)6.2.3 监测频率 (11)6.3 水质监测 (11)6.3.1 监测内容 (11)6.3.2 监测设备 (11)6.3.3 监测频率 (11)6.4 环境调控技术 (11)6.4.1 气候调控 (11)6.4.2 土壤调控 (11)6.4.3 水质调控 (11)6.4.4 灌溉调控 (11)6.4.5 肥料调控 (11)第7章智能化种植基地规划与设计 (11)7.1 总体规划 (12)7.1.1 基地选址 (12)7.1.2 基地规模 (12)7.1.3 种植结构 (12)7.1.4 环境保护 (12)7.2 种植区规划 (12)7.2.1 种植区划分 (12)7.2.2 种植模式 (12)7.2.3 土壤改良 (12)7.2.4 灌溉排水系统 (12)7.3 辅助设施规划 (12)7.3.1 生产设施 (12)7.3.2 加工设施 (13)7.3.3 仓储设施 (13)7.4 智能化控制系统设计 (13)7.4.1 数据采集与处理 (13)7.4.2 自动控制系统 (13)7.4.3 信息化管理平台 (13)7.4.4 智能决策支持 (13)第8章生态环境保护与可持续发展 (13)8.1 生态环境保护措施 (13)8.1.1 合理规划基地布局,保证农业生产与生态环境和谐共生; (13)8.1.2 优化灌溉系统,采用滴灌、喷灌等节水灌溉技术,降低农业用水对生态环境的影响; (13)8.1.3 推广生物防治技术,减少化学农药使用,降低对土壤和水源的污染; (13)8.1.4 选用抗逆性强的优质品种,提高作物抗病虫害能力,降低农业生产对生态环境的压力; (13)8.1.5 加强农业生态环境监测,及时掌握生态环境变化,为农业生产提供科学依据。
农业大数据驱动下的智慧农场建设方案

农业大数据驱动下的智慧农场建设方案第一章智慧农场概述 (2)1.1 智慧农场定义 (2)1.2 智慧农场建设意义 (3)1.3 智慧农场发展趋势 (3)第二章农业大数据概述 (3)2.1 农业大数据概念 (4)2.2 农业大数据类型与来源 (4)2.2.1 类型 (4)2.2.2 来源 (4)2.3 农业大数据应用价值 (5)第三章农业大数据采集与处理 (5)3.1 数据采集技术 (5)3.1.1 物联网技术 (5)3.1.2 遥感技术 (5)3.1.3 移动应用技术 (5)3.1.4 自动化技术 (5)3.2 数据预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据整合 (6)3.2.3 数据转换 (6)3.3 数据存储与管理 (6)3.3.1 数据存储 (6)3.3.2 数据管理 (6)3.3.3 数据挖掘与分析 (6)3.3.4 数据可视化 (6)第四章农业大数据分析与应用 (6)4.1 数据分析方法 (7)4.1.1 数据预处理 (7)4.1.2 数据挖掘技术 (7)4.1.3 机器学习算法 (7)4.2 农业生产智能决策 (7)4.2.1 病虫害防治 (7)4.2.2 肥水管理 (7)4.2.3 农业生产计划 (7)4.3 农业市场分析与预测 (8)4.3.1 农产品价格预测 (8)4.3.2 市场需求预测 (8)第五章智慧农场基础设施建设 (8)5.1 物联网技术 (8)5.2 自动化控制系统 (8)5.3 农业信息化平台 (9)第六章智慧农场种植管理 (9)6.1 土壤管理与改良 (9)6.1.1 土壤质量监测 (9)6.1.2 土壤改良措施 (10)6.1.3 土壤养分管理 (10)6.2 种植结构调整 (10)6.2.1 作物品种选择 (10)6.2.2 轮作制度 (10)6.2.3 种植模式优化 (10)6.3 农药与化肥使用优化 (10)6.3.1 农药使用优化 (10)6.3.2 化肥使用优化 (10)6.3.3 生物防治技术应用 (11)第七章智慧农场养殖管理 (11)7.1 养殖环境监测 (11)7.2 疾病预防与控制 (11)7.3 饲料管理与优化 (12)第八章智慧农场农产品质量与安全 (12)8.1 农产品质量检测 (12)8.1.1 检测技术的发展 (12)8.1.2 检测流程的优化 (12)8.1.3 检测体系的完善 (13)8.2 农产品质量追溯 (13)8.2.1 追溯系统的构建 (13)8.2.2 追溯技术的应用 (13)8.2.3 追溯效果的评价 (13)8.3 农产品质量安全监管 (13)8.3.1 监管体系的构建 (13)8.3.2 监管措施的实施 (14)8.3.3 监管效果的评估 (14)第九章智慧农场市场营销与推广 (14)9.1 市场营销策略 (14)9.2 农产品品牌建设 (14)9.3 电子商务与农产品销售 (15)第十章智慧农场政策与法规 (15)10.1 国家政策支持 (15)10.2 农业大数据政策法规 (16)10.3 智慧农场建设标准与规范 (16)第一章智慧农场概述1.1 智慧农场定义智慧农场是指在现代信息技术、物联网、大数据、云计算等技术的支持下,通过智能化设备和系统,对农业生产过程进行实时监测、精准管理、高效决策的一种新型农业生产模式。
智慧农场建设下的智能种植技术应用方案

智慧农场建设下的智能种植技术应用方案第一章智慧农场概述 (3)1.1 智慧农场的定义与意义 (3)1.2 智慧农场发展现状与趋势 (3)1.2.1 发展现状 (3)1.2.2 发展趋势 (4)第二章智能种植技术基础 (4)2.1 智能种植技术概述 (4)2.2 智能种植技术的分类 (4)2.2.1 物联网技术 (4)2.2.2 人工智能技术 (5)2.2.3 精准农业技术 (5)2.2.4 农业大数据技术 (5)2.3 智能种植技术的关键环节 (5)2.3.1 信息采集与处理 (5)2.3.2 智能决策与优化 (5)2.3.3 农业生产自动化 (5)2.3.4 农业大数据应用 (5)第三章土壤监测与管理 (5)3.1 土壤监测技术 (5)3.1.1 物理监测技术 (6)3.1.2 化学监测技术 (6)3.1.3 生物监测技术 (6)3.2 土壤改良与管理策略 (6)3.2.1 土壤改良措施 (6)3.2.2 土壤管理策略 (6)3.3 土壤数据采集与分析 (6)3.3.1 土壤数据采集 (7)3.3.2 土壤数据分析 (7)第四章水分管理与灌溉系统 (7)4.1 水分监测技术 (7)4.1.1 概述 (7)4.1.2 土壤水分监测 (7)4.1.3 植物水分监测 (7)4.2 精准灌溉系统设计 (8)4.2.1 概述 (8)4.2.2 灌溉设备 (8)4.2.3 控制系统 (8)4.2.4 执行系统 (8)4.3 灌溉策略与优化 (8)4.3.1 灌溉策略 (9)4.3.2 灌溉优化 (9)第五章光照监测与调控 (9)5.1 光照监测技术 (9)5.2 光照调控策略 (9)5.3 光照优化方案 (9)第六章温湿度监测与调控 (10)6.1 温湿度监测技术 (10)6.1.1 基本原理 (10)6.1.2 设备选型 (10)6.1.3 数据采集方法 (10)6.2 温湿度调控策略 (11)6.2.1 环境分区调控 (11)6.2.2 自动化调控 (11)6.2.3 节能调控 (11)6.3 环境优化方案 (11)6.3.1 通风换气 (11)6.3.2 湿度控制 (11)6.3.3 光照调控 (11)6.3.4 空气质量监测与调控 (11)第七章植物生长监测与调控 (11)7.1 植物生长监测技术 (11)7.1.1 引言 (11)7.1.2 监测技术原理 (12)7.1.3 监测方法 (12)7.1.4 应用案例 (12)7.2 生长调控策略 (12)7.2.1 引言 (12)7.2.2 调控策略原理 (12)7.2.3 调控方法 (12)7.2.4 应用案例 (13)7.3 生长发育优化方案 (13)7.3.1 引言 (13)7.3.2 优化方案制定 (13)7.3.3 优化方案实施 (13)7.3.4 应用案例 (13)第八章病虫害监测与防治 (13)8.1 病虫害监测技术 (13)8.1.1 概述 (13)8.1.2 物理监测技术 (13)8.1.3 化学监测技术 (14)8.1.4 生物监测技术 (14)8.2 防治策略与应用 (14)8.2.1 概述 (14)8.2.2 生物防治策略与应用 (14)8.2.3 化学防治策略与应用 (14)8.2.4 物理防治策略与应用 (14)8.3 病虫害防治优化方案 (15)8.3.1 集成防治技术 (15)8.3.2 精准防治技术 (15)8.3.3 绿色防治技术 (15)8.3.4 智能化防治技术 (15)第九章智能化管理与决策支持 (15)9.1 数据采集与处理 (15)9.1.1 数据采集 (15)9.1.2 数据处理 (15)9.2 智能决策支持系统 (16)9.2.1 系统架构 (16)9.2.2 决策模型 (16)9.2.3 决策支持 (16)9.3 农业生产智能化管理 (16)9.3.1 自动化控制系统 (16)9.3.2 信息化管理系统 (17)第十章智慧农场建设实施与展望 (17)10.1 智慧农场建设实施步骤 (17)10.2 面临的挑战与对策 (18)10.3 智慧农场未来发展展望 (18)第一章智慧农场概述1.1 智慧农场的定义与意义智慧农场是指运用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术,对农业生产过程进行智能化管理的一种新型农业生产模式。
智慧农场建设方案-种植场

智慧农场建设方案-种植场建设方案 2020年09月智慧农场(种植场)目录1.项目背景智慧农场是一种新型农业生产方式,它利用现代科技手段,将传统农业生产与信息技术相结合,实现智能化、精细化、高效化的农业生产。
本项目旨在建设一座智慧农场(种植场),以满足当地居民对绿色、有机、健康食品的需求,同时推动当地农业的发展。
2.建设规模本项目建设规模为100亩,主要种植蔬菜、水果、中草药等农产品。
3.建设内容本项目主要包括以下内容:1)基础设施建设:包括温室大棚、灌溉系统、太阳能发电系统、智能化控制系统等。
2)种植技术:引进先进的种植技术和管理经验,实现蔬菜、水果、中草药等农产品的高产、优质、高效生产。
3)品牌建设:注重品牌建设和营销推广,打造“绿色、有机、健康”的品牌形象,提高产品附加值。
4.投资估算本项目总投资为1000万元,其中建设投资为800万元,运营资金为200万元。
5.经济效益本项目预计年均销售收入为1500万元,年均利润为300万元,投资回收期为3年。
6.社会效益本项目建成后,将为当地提供就业岗位50个,促进当地农业的发展,满足当地居民对绿色、有机、健康食品的需求,推动农村经济的发展。
7.建设进度本项目计划于2021年开始建设,预计2022年底建成并投入生产。
8.风险分析本项目的主要风险包括市场风险、技术风险和管理风险。
为降低风险,本项目将采取多种措施,如注重品牌建设和营销推广、引进先进的种植技术和管理经验、加强内部管理等。
9.总结本项目是一项具有良好市场前景和社会效益的投资项目,将为当地居民提供健康、绿色、有机的农产品,同时推动当地农业的发展,促进农村经济的繁荣。
项目概述本文介绍了一个农业物联网项目的设计与建设方案。
该项目旨在减少农业投入品的消耗和农业污染,并提高病虫害防治水平、农作物种植水平和农产品物流水平。
同时,该项目还将建立农产品质量安全监测系统,实现农产品安全溯源。
设计依据与原则该项目的设计思路是基于农业物联网技术,通过数据采集、传输网络和管理平台等部分构建一个完整的系统。
智慧农场项目建设方案

智慧农场项目建设方案随着科技的不断发展,农业生产方式也在发生着革命性的变化。
智慧农场项目是一种将现代科技与传统农业相结合的新型农业生产方式,它通过物联网技术、大数据分析、人工智能等先进技术的运用,实现了农业生产的智能化、精准化和高效化。
本文将就智慧农场项目的建设方案进行详细介绍。
一、项目概况智慧农场项目是一个综合性的农业生产项目,主要包括农田种植、养殖业和农产品加工等多个方面。
通过引入先进的科技手段,实现对农业生产全过程的监控和管理,从而提高农业生产的效率和质量。
二、项目建设内容1. 农田种植区建设:建设标准化大棚和温室,引入自动化灌溉系统和智能化施肥系统,实现对作物生长环境的精准控制。
2. 养殖区建设:引入智能化养殖设备,实现对动物饲养环境的精准监控,提高养殖效率和产品质量。
3. 农产品加工区建设:建设现代化的农产品加工厂,引入先进的加工设备和技术,实现农产品的深加工和附加值提升。
4. 农业物联网平台建设:建设农业物联网平台,实现对农业生产全过程的监控和数据采集,为农业生产决策提供科学依据。
5. 大数据分析与人工智能应用:引入大数据分析和人工智能技术,对农业生产数据进行深度分析,为农业生产提供精准化的管理和决策支持。
三、项目优势1. 提高农业生产效率:通过智能化技术的应用,实现农业生产全过程的精准管理,提高生产效率和降低生产成本。
2. 优化农产品质量:通过对农产品生长环境和生长过程的精准监控,提高农产品的质量和安全性。
3. 降低环境污染:通过精准施肥和精准用药,减少化肥和农药的使用量,降低对环境的污染。
4. 提升农产品附加值:通过农产品的深加工和品牌建设,提升农产品的附加值和市场竞争力。
四、项目投资与效益分析项目总投资约为XXX万元,预计年产值为XXX万元,静态投资回收期为X年,动态投资回收期为X年,项目内部收益率为X%,净现值为XXX万元。
五、项目实施步骤1. 前期准备阶段:进行项目可行性研究,确定项目建设规模和内容,制定项目建设方案和投资计划。
智慧农场建设方案-种植场

智慧农场(种植场)建设方案2020年09月目录1项目概述 (4)1.1项目背景 (4)1.2需求分析 (4)1.3项目建设的目的和意义 (5)1.3.1减少农业投入品消耗,减少农业污染 (5)1.3.2提高病虫害防治水平 (6)1.3.3提高农作物种植水平 (7)1.3.4提高农产品物流水平 (7)1.3.5建立农产品质量安全监测系统,实现农产品安全溯源 (8)2设计依据与原则 (8)2.1设计思路 (8)2.2设计原则 (8)3方案设计 (10)3.1系统介绍 (10)3.2系统构架 (11)3.3数据采集部分 (12)3.4传输网络 (14)3.5管理平台部分 (15)3.5.1中心机房建设 (18)3.5.2平台软件介绍 (18)3.5.3平台架构 (19)3.5.4平台功能特点 (20)4工程注意事项 (33)4.1防雷设计 (33)4.1.1防雷措施 (34)4.1.2项目防雷 (36)4.2防水设计 (36)5工程造价预算 (36)5.1智慧农场监测体系造价 (37)5.2智慧农场监测平台软件造价 (37)5.3智慧农场监测平台硬件造价 (38)5.4智慧种植场造价 (39)1项目概述1.1 项目背景随着智能农业、精准农业的发展,智能感知芯片、移动嵌入式系统等物联网技术在现代农业中的应用逐步拓宽。
在监视农作物灌溉情况、土壤空气变更、以及大面积的地表检测,收集温度、湿度、风力、大气、降雨量,有关土地的湿度、土壤氮噒钾含量和土壤pH值等方面,物联网技术正在精准农业发挥出越来越大的作用,从而实现科学监测,科学种植,帮助农民抗灾、减灾,提高农业综合效益,促进了现代农业的转型升级。
1.2 需求分析我国是一个农业大国,又是一个自然灾害多发的国家,农作物种植在全国范围内都非常广泛,农作物病虫害防治工作的好坏、及时与否对于农作物的产量、质量影响至关重要。
农作物出现病虫害时能够及时诊断对于农业生产具有重要的指导意义,而农业专家又相对匮乏,不能够做到在灾害发生时及时出现在现场,因此农作物无线远程监控产品在农业领域就有了用武之地。
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智慧农场(种植场)建设方案2020年09月目录1项目概述 (4)1.1项目背景 (4)1.2需求分析 (4)1.3项目建设的目的和意义 (5)1.3.1减少农业投入品消耗,减少农业污染 (5)1.3.2提高病虫害防治水平 (6)1.3.3提高农作物种植水平 (7)1.3.4提高农产品物流水平 (7)1.3.5建立农产品质量安全监测系统,实现农产品安全溯源 (8)2设计依据与原则 (8)2.1设计思路 (8)2.2设计原则 (8)3方案设计 (10)3.1系统介绍 (10)3.2系统构架 (11)3.3数据采集部分 (12)3.4传输网络 (14)3.5管理平台部分 (15)3.5.1中心机房建设 (18)3.5.2平台软件介绍 (18)3.5.3平台架构 (19)3.5.4平台功能特点 (20)4工程注意事项 (33)4.1防雷设计 (33)4.1.1防雷措施 (34)4.1.2项目防雷 (36)4.2防水设计 (36)5工程造价预算 (36)5.1智慧农场监测体系造价 (37)5.2智慧农场监测平台软件造价 (37)5.3智慧农场监测平台硬件造价 (38)5.4智慧种植场造价 (39)1项目概述1.1 项目背景随着智能农业、精准农业的发展,智能感知芯片、移动嵌入式系统等物联网技术在现代农业中的应用逐步拓宽。
在监视农作物灌溉情况、土壤空气变更、以及大面积的地表检测,收集温度、湿度、风力、大气、降雨量,有关土地的湿度、土壤氮噒钾含量和土壤pH值等方面,物联网技术正在精准农业发挥出越来越大的作用,从而实现科学监测,科学种植,帮助农民抗灾、减灾,提高农业综合效益,促进了现代农业的转型升级。
1.2 需求分析我国是一个农业大国,又是一个自然灾害多发的国家,农作物种植在全国范围内都非常广泛,农作物病虫害防治工作的好坏、及时与否对于农作物的产量、质量影响至关重要。
农作物出现病虫害时能够及时诊断对于农业生产具有重要的指导意义,而农业专家又相对匮乏,不能够做到在灾害发生时及时出现在现场,因此农作物无线远程监控产品在农业领域就有了用武之地。
在传统农业中,人们获取农田信息的方式很有限,主要是通过人工测量,获取过程需要消耗大量的人力,例如食用菌工厂化,刚开始人们开始注意到CO2浓度,温湿度对作物生长的作用,但是不舍得在传感器和自动控制领域中出太多钱,每天浪费人力,去每个房间用CO2检测仪检测CO2浓度,自己去开启风机。
而通过使用无线传感器网络可以有效降低人力消耗和对农田环境的影响,获取精确的作物环境和作物信息。
在现代农业中,大量的传感器节点构成了一张张功能各异的监控网络,通过各种传感器采集信息,可以帮助农民及时发现问题,并且准确地捕捉发生问题的位置。
这样一来,农业逐渐地从以人力为中心、依赖于孤立机械的生产模式转向以信息和软件为中心的生产模式,从而大量使用各种自动化、智能化、远程控制的生产设备,促进了农业发展方式的很大转变。
但是仅仅依靠智能传感器实时监控农作物生长环境的各项参数。
不足以完成对农作物生长的实时跟踪,及时反馈各种病虫害并由专家分析解决。
众多智能感知芯片监控的环境信息最终目的便是服务于农作物的健康茁壮成长,以获取更高的经济收益。
1.3 项目建设的目的和意义1.3.1减少农业投入品消耗,减少农业污染传统的农业作业靠大量使用化肥、农药,过量消耗水源来提高农业产量,已经造成水土流失、生态环境恶化、生物多样性损失等不良影响。
虽然我国用世界9%的耕地养活了世界21%的人口,但却使用了世界上35%的化肥。
我国化肥的生产量和施用量居世界首位,单位面积使用量是美国的2.6倍,但化肥利用率低,氮仅为30%-35%、磷仅为10%-20%,钾仅为35%-50%;农药利用率也很低下,仅在30%左右。
化肥、农药的过量和不合理使用,造成化肥、农药残留,造成土质酸化、硬化、环境破坏等,也使农产品的农药残留、抗生素残留、激素残留、重金属残留超标,严重影响了农产品质量安全,对农业生产的可持续性和环境保护造成严重威胁。
另外,传统农业生产采用漫灌供水方式,不仅对水资源造成大量浪费,还使农川残留的农药、化肥流入江河,给水体生态带来严重的危害,是造成河网水质恶化的重要因素,严重威胁居民饮水安全。
在农作物生产管理中,针对不同的作物对象(如:葡萄、草苟、蔬菜等),综合应用现代物联网技术,建立数字化、信息化技术和控制作业装备高度集成系统,从而形成从生物及环境信息实时获取、无线传输、数字化分析处理到科学管理决策、实施完整的智能管理系统,实现农业广域空间分布的资源、环境和生产管理信息的高效实时采集、监测、科学分析处理,优化资源配置和生产科学管理,提高农业生产的科学性、主动性,减少低效投入,改变传统农业用大量施肥、用药和漫灌水提高产量的方式,消除传统农业造成的资源浪费和环境污染等不良影响,从而达到减少投入、节约资源、改善环境的目的,从而提高农户亩产的经济效益。
1.3.2提高病虫害防治水平进行农业生态环境监测能够提高病虫害防治水平。
通过部署相应的传感器对环境进行实时监测,获取相应的数据进行分析,以提前预防病虫害,并可迅速采取相应措施抑制病虫害的发病条件,控制农药使用,达到提高产品质量及降低生产成本的目的。
1.3.3提高农作物种植水平农业物联网在现代农作物智能种植领域中的应用主要包括:收集温度、湿度、风力、大气、降雨量等数据信息,监视农作物灌溉情况,监测土壤和空气状况的变更,根据用户需求,随时进行处理,为现代农业综合信息监测、环境控制以及智能管理提供科学依据,提高农作物种植水平。
在温室环境里单个温室即可成为无线传感器网络一个测量控制区,采用不同的传感器节点构成无线网络来测量土壤湿度、土壤成分、pH值、降水量、温度、空气湿度和气压、光照强度、CO2浓度等来获得作物生长的最佳条件,同时将生物信息获取方法应用于无线传感器节点,为温室精准调控提供科学依据,从而达到增加作物产量、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的1.3.4提高农产品物流水平通过在农产品运输车辆安装GPS定位、温度、湿度等传感器,利用GPRS , WCDMA等2G或3G技术,向调度中心实时传递车辆位置、载荷、温度及湿度等信息,实现高效调度,从而有效降低农产品运输损失率物联网在农产品流通中的另外一项主要应用是农产品运输车辆及货物的快速识别,通过RFID电子标签在农产品运输的“绿色通行证”的应用,可以起到有效防止伪造和涂改通行证的作用,并可实现远程扫描获取运输车辆及货物信息,实现快速放行。
1.3.5建立农产品质量安全监测系统,实现农产品安全溯源食品安全己经成为当今社会的热点和焦点问题,如何利用信息技术为食品安全生产服务是现在而临的一个主要问题。
在农业物联网中使用RFID技术,以数据网格与RFID相结合的方式构建基于数据网格的RFID农产品质量跟踪与追溯系统,使用RFID电子标签、二维条码等技术建立生产和流通档案,并在仓储、销售等环节通过读取设备获取农产品产地和生产过程等相关信息,实现农产品溯源,能够有效提高加工环节质量安全可追溯系统数据采集与传输的准确性,进而提高质量安全可追溯系统求解的精度。
借助物联网技术来实现农产品可溯源,以增加农产品的安全性。
2设计依据与原则2.1 设计思路智慧种植场监测采用无线组网方式,将监控中心、远程监控工作站、数据服务器、无线移动通讯网、终端有机地结合在一起,以服务器为核心实现分布式多级监控,具有“经济、实用、性能价格比高、可伸缩性强”的优点。
2.2 设计原则先进性:本方案设计采用的产品和系统是当代先进计算机技术、安防技术的应用成果,具有一定的前瞻性,特别是采用OFDM通信技术,使系统安全性、无线信道抗干扰能力、抗衰落能力大大增强,并提高了无线信道的传输速率。
智能化:系统中采用的产品和平台具有智能特征,比如自主编程、记忆功能、主动检测等;前端设备与系统具备良好而可靠的通讯能力和故障自动检测、设备智能操控、报警功能等。
实用性:本次方案设计所采用的产品和技术经过了市场的考验,在满足建设项目监控系统的需要的前提下,充分地考虑了设备功能、软件功能在贴合实际应用方面的要求。
合理配置:系统设计时,已对需要实现的功能进行合理的配置,在工程完成后,功能、配置的改变也是可以实现并且方便实现的。
良好操作:系统的前端产品和系统软件均具有良好的学习性和操作性。
特别是操作性,即使一般水平的管理人员,在粗通电脑操作的情况下通过培训亦能掌握系统的操作要领,达到能完成监控任务的操作水平。
可靠性:本次设计遵守的最为重要原则是保证系统的可靠稳定运行。
为保障系统可靠性,本方案从系统运行可靠和保存、恢复设置方便两个方面进行了考虑并从产品选型和平台架构方面充分考虑了可靠性因素。
扩展性:即使是最先进的系统,也有随时间的推移而落后的可能。
在系统设计选用产品和系统时,已充分考虑系统的升级、扩展、维护问题,留有充分余量,以适应未来发展需要。
经济性:为了确保投资合理性,本次系统设计在满足其它基本原则的基础上选择性能价格比优越的wifi传输与无线传输相结合的方式,是系统投入与运营效果更合理。
3方案设计3.1 系统介绍智慧种植场将互联网从桌面延伸到田野,让温室实时在线,从而实现蔬菜大棚与数据世界的融合。
实时采集的传感器数据与传统的种植经验相结合,可以使得农业专家在远程就可以随时查看农田内的各种数据(温度、湿度、光照、水量、作物生长视频记录),判断是否是适合作物生长的最佳条件,可以由专家根据自身经验和知识设定关键值。
更可以通过远程视屏系统查看作物病虫害问题,视频结合相应的同期数据进行分析,远程诊断病虫害原因,及时对病虫害进行处理解决。
另外,还可实现对蔬菜病虫害的早期预警和对蔬菜产量的早期预测。
同时通过智能大棚控制以及智能浇灌系统相结合,实现智能远程操作,可以根据作物生长情况自动执行操控,智慧农业是充分发挥农业生产效率、减少农业资源浪费和农田污染的现代农业生产方式。
3.2 系统构架在本项目中,采用将前端数据采集控制与前端农作物生长视频监控结合的方式进行统一的监控与诊断。
依托部署在农业生产现场的各种传感节点(环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、视频等)和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导诊断,为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。
系统组网如下:智能农业视频监控系统示意图从系统示意图可以看出,本系统分为数据采集部分(参数采集、视频采集)、无线传输部分、后端管理平台三大部分。
3.3 数据采集部分参数采集包括各类温室传感器(光照传感器、温度传感器、气体湿度传感器、土壤湿度传感器、土壤酸碱度传感器、水质分析传感器等),各类前端控制器(光照控制器、通风控制器、灌溉控制器,湿度控制器,温度控制器等)以及对前端传感器控制器进行统一控制的采集控制器。