病虫害监测预警系统
设施园艺病虫害预警系统
设施园艺病虫害预警系统
设施园艺病虫害联防联控指挥决策系统通过实时采集各基地系统中有关病虫害的预测预报数据，并通过系统分析和统计处理发布预处理结果，实现设施园艺病虫害发生期发生量等的预警分析、田间虫情实时监测数据空间分布展示与分析、病虫害蔓延范围时空叠加分析；对周边地区病虫害疫情进行防控预案处理、捕杀方案辅助决策、防控指令与虫情信息上传下达等功能，为设施病虫害联防联控提供分析决策和指挥调度平台。
此系统包括四个部分：病虫害实时数据采集模块、病虫害预测预报监控与发布模块、各区县重大疫情监测点数据采集与防控联动模块、病虫害联防联控指挥决策模块。
1.病虫害实时数据采集模块。
通过通信服务器将各基地的病虫害预测预报信息，以及基础数据实时采集，存储在控制中心数据库中，为疫情监控提供基础数据。
2.病虫害预测预报监控与发布模块。
统计分析收集的各基地病虫害预测预警数据及基础数据，将统计分析结果实时显示在监控大屏上，专家和管理人员也可通过终端浏览和查询病虫害状况信息。
3.各区县重大疫情监测点数据采集与防控联动模块。
此模块负责实现上级控制中心与各区县现有重大疫情监测点系统的联网，实现数据的实时采集，实现上级防控指挥命令和文件的下达，实现各区县联防联控的进展交互和上级汇报。
4.病虫害联防联控指挥决策模块。
通过实时监控的病虫害疫情状况及其变化，实施疫情区域和相关区域联防联控的指挥决策，包括病虫害联防联控预案制定、远程防控会商决策、防控方案制定与下发、远程防控指挥命令实时下达、疫情防控情况汇报与汇总；实现监控区域内的联防联控，以及非监控区域内的信息收集、疫情发布和联防联控指挥与决策。
虫情采集分析器。
基于大数据的农作物病虫害监测与预警系统设计
基于大数据的农作物病虫害监测与预警系统设计农作物病虫害严重影响着我们的粮食生产和农业发展。
为了减少农作物损失和提高农业生产效率，基于大数据的农作物病虫害监测与预警系统应运而生。
本文将探讨该系统的设计原理和功能。
一、系统设计原理基于大数据的农作物病虫害监测与预警系统主要基于以下原理进行设计：1. 大数据采集与存储：系统通过设置传感器、遥感设备、监测站点等，采集大量的农场环境信息、作物生长状况、天气数据等，并将这些数据进行存储和管理。
2. 数据挖掘与分析：系统利用大数据技术对采集到的数据进行挖掘和分析，提取出有效的特征和规律，包括作物生长指标、病虫害发生规律、天气因素等。
3. 模型建立与优化：基于挖掘和分析得到的数据特征和规律，系统构建相应的数学模型和算法，可以预测农作物病虫害的发生概率、传播速度等。
4. 预警与应对：根据模型的结果，系统生成相应的预警信息并及时传递给农民和农业管理者，以便采取相应的防治措施，防止农作物病虫害的严重扩散。
二、系统功能基于大数据的农作物病虫害监测与预警系统具备以下功能：1. 实时监测：该系统可以实时监测农作物生长状况、环境因素和病虫害发生情况，通过大数据分析快速识别出发生病虫害的作物区域。
2. 病虫害预测：系统可以根据数据分析和模型预测，准确预测农作物病虫害的发生概率和传播速度，提前为农民做好病虫害防治准备。
3. 防治指导：根据监测和预测结果，系统能够生成相应的防治指导信息，提供科学、可行的防治方法和措施，帮助农民有效控制病虫害的发生和传播。
4. 预警信息推送：一旦系统检测到病虫害的发生，将通过短信、微信、手机App等方式迅速向农民和农业管理者发送预警信息，并提供相关的应对建议。
5. 数据可视化：系统能够将采集到的大量数据以图表、地图等形式直观展示，帮助农民和农业管理者更好地理解农作物病虫害的发生和分布情况。
6. 决策支持：系统可以根据大数据分析结果，为政府提供相关的决策支持，帮助制定科学合理的农业政策和农作物防治措施。
面向物联网的智能农业病虫害监测与预警系统设计
面向物联网的智能农业病虫害监测与预警系统设计随着物联网技术的快速发展和普及，智能农业正逐渐成为现代农业发展的热点领域。
在传统农业中，农民往往依靠经验和人工观察判断农作物的健康状况和病虫害情况，这既费时费力，也容易出现误判的情况。
因此，开发一套面向物联网的智能农业病虫害监测与预警系统，可以大大提高农作物的管理效率和农业生产的稳定性。
一、系统概述智能农业病虫害监测与预警系统是一套基于物联网技术的系统，主要用于实时监测农作物的健康状况和病虫害情况，并及时发出预警，帮助农民采取有效的防治措施。
该系统由传感器网络、数据传输和处理系统、预警系统等三部分构成。
1. 传感器网络：通过在农田中布置传感器节点，实时监测农作物的温度、湿度、土壤湿度、光照强度等关键参数。
传感器节点将采集到的数据通过物联网网络传输给数据传输和处理系统。
2. 数据传输和处理系统：接收传感器节点上传的数据，并进行实时处理和分析。
该系统通过建立与云平台的通信，可以将农田数据和分析结果实时上传到云平台。
同时，系统中的算法可以根据农田数据对农作物健康状况和病虫害情况进行预测和分析。
3. 预警系统：根据数据传输和处理系统分析的结果，系统可以通过短信、邮件、电话等方式向农民发出预警信息。
农民收到预警信息后，可以迅速采取相应的防治措施，以减少农作物病虫害带来的损失。
二、系统功能1. 实时监测农作物状况：通过传感器网络，系统可以实时监测农作物的温度、湿度、土壤湿度、光照强度等关键参数，并将监测数据上传至云平台，供农民随时查看。
2. 病虫害预测和分析：数据传输和处理系统利用农田数据进行算法分析，基于历史数据和模型，预测和识别农作物病虫害的发生和扩散情况，帮助农民提前做好预防和控制措施。
3. 异常预警和报警：一旦发现农作物出现异常，如温度过高、湿度过低、土壤湿度异常等，系统将立即发出预警信息给农民，提醒其及时采取措施。
4. 数据分析和决策支持：系统通过对农田数据的分析，生成相关报表和图表，帮助农民了解农作物的健康状况和病虫害情况，以及采取相应的防治措施。
病虫害监测与预警系统的建立
病虫害监测与预警系统的建立病虫害对农作物的产量和品质造成了严重影响，因此建立一套高效的病虫害监测与预警系统非常重要。
本文将介绍该系统的建立和运行方式，以提供有效的病虫害防控方案。
一、系统概述病虫害监测与预警系统是一套集信息采集、数据分析和预警发布为一体的综合管理工具。
通过传感器设备、数据分析算法和预警平台，实现对农田病虫害的实时监测、诊断和预测，为农民提供精准的防控建议，最大限度地减少病虫害对农作物的破坏。
二、系统建立1. 传感器设备的选择与布置传感器设备是病虫害监测系统的核心，可以通过无线网络将采集到的数据传输到后台服务器进行处理。
该系统需要选择适合不同病虫害监测的传感器设备，并根据农田环境特点合理布置。
例如，可以选择温度传感器、湿度传感器和光照传感器等对环境参数进行实时监测。
2. 数据采集与分析采集到的数据将被传输到后台服务器，进行数据统计和分析。
通过对病虫害相关参数的长期监测和分析，可以建立病虫害的监测模型，准确预测病虫害的发生规律和趋势。
同时，针对不同农作物和不同区域的病虫害差异，建立针对性的分析模型，提高预测的准确性。
3. 预警发布预警信息需要及时准确地传达给农民，帮助他们采取相应的防控措施。
预警信息可以通过手机APP、短信、邮件等多种方式传达给农民。
预警内容应包括病虫害的种类、发生程度、防控建议等，以便农民及时采取应对措施，减少经济损失。
三、系统优势1. 实时监测传感器设备可以实时采集环境数据，反映农田病虫害的变化情况，农民可以及时掌握农田状况并采取相应防治措施。
2. 精确预测基于长期数据的分析和模型建立，系统可以精确预测病虫害的发生规律和趋势，提前做好防控准备，降低农作物损失。
3. 智能化管理病虫害监测与预警系统采用先进的数据分析算法，能够自动识别病虫害类型，并给出相应的防控建议，实现农作物的智能化管理。
四、系统应用该系统不仅可以应用于农田的病虫害监测与预警，还可以应用于园艺、林业等领域的病虫害防治。
生物灾害防控：病虫害、鼠疫等灾害的预警与治理
生物灾害防控：病虫害、鼠疫等灾害的预警与治理随着全球气候变化和生态环境的复杂化，生物灾害如病虫害、鼠疫等对农业生产和公共卫生安全构成了严重威胁。
本文将详细介绍生物灾害的监测预警系统，提供科学防控与治理措施，并分析生物灾害对生态环境的长期影响及应对策略。
一、生物灾害的监测预警系统1. 病虫害监测预警- 利用遥感技术、物联网等现代信息技术，实时监测病虫害的发生和传播趋势。
- 建立病虫害数据库，记录病虫害的种类、分布、发生规律等信息。
- 通过数据分析和模型预测，及时发布病虫害预警信息。
2. 鼠疫监测预警- 加强对野生动物和家畜的监测，及时发现鼠疫杆菌的携带者。
- 建立鼠疫监测网络，定期对重点区域进行采样检测。
- 通过流行病学调查，掌握鼠疫的传播途径和流行趋势。
二、生物灾害的防控与治理措施1. 病虫害防控- 采用生物防治、物理防治和化学防治相结合的方法，减少化学农药的使用。
- 推广抗病虫害的作物品种，提高农作物的自我保护能力。
- 加强农业生态建设，维护生物多样性，提高生态系统的稳定性。
2. 鼠疫治理- 实施严格的野生动物管理和家畜防疫措施，减少鼠疫的传播源。
- 对疑似和确诊病例进行及时隔离和治疗，防止疫情的扩散。
- 加强对公共卫生系统的建设，提高公众的防病意识和能力。
三、生物灾害后的生态修复与重建1. 生态修复- 对受病虫害影响的农田进行生态修复，恢复土壤肥力和生态环境。
- 采取措施保护受鼠疫影响的野生动物种群，维持生态平衡。
2. 长期防灾规划- 制定和完善生物灾害防治法规，加强执法力度。
- 加强对生物灾害的科学研究，提高预警和防控技术水平。
- 建立长期监测和预警系统，提高公众的防灾意识和应对能力。
四、结语生物灾害的防控是一个系统工程，需要政府、企业和公众的共同努力。
通过建立完善的监测预警系统，采取科学的防控措施，我们可以有效降低生物灾害的风险，保障农业生产和公共卫生安全。
同时，加强生态修复和长期防灾规划，有助于构建可持续的生态环境，为未来的可持续发展奠定坚实基础。
病虫害监测预警系统-北创科技智慧农业
病虫害防治系统-银川北创科技有限公司一、建设背景近年来，农业部启动了一系列全国主要农作物有害生物种类与发生危害情况调查研究项目。
包括对农作物有害生物系统的普查与对农作物病虫害的预警和防治。
主要农作物的病、虫、草、鼠害为重点，采取系统调查与普查相结合、定点观测与定位调查相结合、一般调查与重点调查相结合的方法，对主要农作物上的有害生物种类进行全面调查和鉴定，查明危害农作物有害生物的所有种类，获取我国主要农作物上有害生物种类的全部数据，建立《中国主要农作物有害生物数据库》，出版《中国主要农作物有害生物名录》系列丛书；对国内新发生和境外入侵有害生物种类鉴定到种或属，对历史记载进行核实、澄清和更新；对主要有害生物的发生分布区域进行系统调查，结合寄主作物的分布，对农作物有害生物的发生进行区划，绘制主要有害生物种类的发生分布区划图；采用系统监测、抽样调查和统计学方法对重要有害生物的发生程度进行调查研究，明确重要有害生物造成的产量损失；系统分析全球气候变暖、耕作制度变化、农产品贸易全球化、农作物品种抗性变化和有害生物抗药性上升等多种因素对重大农作物有害生物发生发展的影响，阐明重大有害生物长期发生趋势，编写《中国重大农作物有害生物发生趋势分析和控制策略报告》，为制定重大病虫害防控策略，提高防控能力提供依据；通过对小型种、微小种，以及疑难种和近缘种等开展采样调查、分类与鉴定，研究提出上述小型种类有害生物快速鉴定技术；探索分子生物学技术和“3S”技术（遥感、地理信息系统和全球定位系统）在有害生物调查、鉴定和分析中的应用，形成一系列有害生物调查方法与技术规范。
我国农业生态条件复杂，耕作制度多样，也是世界上农业有害生物灾害多发、频发和重发的国家之一，据不完全统计，我国农作物有害生物1600多种，其中，害虫830多种、病害720多种、杂草60多种、鼠害20多种。
开展主要农作物有害生物种类与发生危害特点研究，对于摸清我国主要农作物有害生物发生危害家底，提高植保防灾减灾水平意义十分重大。
智能农业中的植物病虫害检测及预警系统设计
智能农业中的植物病虫害检测及预警系统设计植物病虫害是影响农作物生长和产量的关键因素之一。
随着科技的发展，智能农业技术的应用逐渐成熟，植物病虫害检测和预警系统也变得更加智能和高效。
本文将讨论智能农业中植物病虫害检测及预警系统的设计。
一、系统设计概述植物病虫害检测及预警系统的设计应包括以下基本要点：传感器网络部署、数据采集与处理、病虫害识别算法、预警模型构建和信息推送等。
传感器网络部署通过布置在农田中的传感器实时监测环境数据。
数据采集与处理模块负责收集传感器节点采集的大量数据，并对其进行滤波、去噪、分析和存储。
病虫害识别算法利用机器学习和图像处理技术，对植物病虫害进行自动检测和识别。
预警模型构建模块依据历史数据和环境参数，建立病虫害发生的概率模型，以实现提前预警和合理治理。
信息推送模块将预警信息以各种途径及时传递给农民。
二、传感器网络部署传感器网络是植物病虫害检测及预警系统的核心部分，其用于实时采集农田中的环境参数，包括土壤湿度、温度、光照强度等。
传感器节点的布置应根据具体农田的大小和形状进行合理规划，以保证覆盖面积和数据的准确性。
传感器节点应具备低功耗、稳定性高的特点，以保证系统的持续运行和数据的准确性。
三、数据采集与处理传感器节点实时采集的大量环境数据需要进行滤波、去噪、分析和存储。
滤波和去噪过程可以通过采用经典的滤波算法和数字信号处理技术，对数据进行平滑处理，去除噪声干扰。
分析过程可以利用统计学方法和数据挖掘技术，对数据进行趋势分析、聚类分析和相关性分析。
存储过程则需要设计合理的数据库和数据结构，便于后续的病虫害识别和预警模型构建。
四、病虫害识别算法植物病虫害识别算法是智能农业中的关键技术之一。
常见的病虫害识别算法包括基于图像处理的算法和基于机器学习的算法。
基于图像处理的算法通过提取图像的特征，并基于特征进行分类和识别。
基于机器学习的算法则通过建立训练集和测试集，使用分类算法对植物病虫害进行自动检测和识别。
病虫害自动测控系统(ATCSP)
病虫害自动测控系统（ATCSP）病虫害自动测控系统（A TCSP）包括监测预警系统、实验室预警遥控系统、频振生物诱控系统设备三部分构成。
监测预警系统主要包括自动虫情测报灯、定量孢子捕捉仪、农林小气候信息采集系统、农林生态远程实时监控系统等设备。
不仅能够准确地预警、预报病虫害的发生情况，有效控制园区虫害的发生，而且还能全方位监测整个园区内空气温度、空气湿度、地温、地湿、风向、风速、光照度、降雨量、蒸发量等情况。
实验室预警遥控系统主要是在实验室内对监测预警设备及频阵生物诱控系统设备的开关、运行时间等进行人工控制。
频振生物诱控系统设备主要包括频阵式杀虫灯、诱虫黄板、紫外线杀菌灯、诱捕器等设备。
一、监测预警系统首先是自动虫情测报灯，该仪器上方中部位置有一根灯管，灯亮时会吸引多种昆虫飞来，撞到灯管旁边的玻璃板上，然后顺着玻璃掉入下方的集虫箱中，经过红外处理后，最后分别落到相应的红色接虫袋子里，每八天作为一个周期，可自动更换，给虫情测报员带来了很大的方便。
最后，根据单位时间内接虫袋中的昆虫数量、种类对比分析，来预测虫情发生趋势。
第二部分是定量孢子捕捉仪，其工作原理是通过仪器上方的小孔吸入气流，从而检测气流中的孢子数量和密度，同时，将捕捉到的孢子经过处理、培养后，分析、判定病害种类，结合农林小气候采集信息数据，提前制定防治预案，采取应对措施。
第三部分是农林小气候信息采集系统，它包含了农业气象预测预报中所有的气象因子。
其上部是一座1米高的白色“小木房子”，下部是控制系统，用来监测园区的温度、湿度、光照、风向、风速等；前方地上还配有两个金属圆筒，分别监测降雨量和蒸发量。
小气候信息采集系统可直接和电脑相连，工作人员可直接在中央控制室内实时观察监测数据的变化。
第四部分是农林生态远程实时监控系统，其可与架设在园区内的其他设备连接，采集各类数据。
它上面的高清摄像头可拍摄到1平方厘米的叶面上病虫害发生的画面，最后将采集的各类数据和拍摄画面传送到中央控制室的电脑上。
植物病虫害智能监测与预警系统设计研究
植物病虫害智能监测与预警系统设计研究植物病虫害是影响农作物生长和产量的重要因素之一。
随着科技的进步和智能化技术的发展，植物病虫害的监测和预警系统逐渐成为一种有效的解决方案。
本文将对植物病虫害智能监测与预警系统的设计研究进行探讨。
一、系统架构设计植物病虫害智能监测与预警系统的设计需要考虑以下几个方面的因素。
首先，系统需要采集植物病虫害的相关数据，包括温度、湿度、光照等环境因素以及昆虫病原体的生长情况等。
其次，系统需要对采集到的数据进行处理和分析，以便实时监测和预测植物病虫害的发生。
最后，系统需要提供预警功能，及时向农民或相关人员发送警报信息。
针对以上要求，我们建议设计一个分布式的系统架构。
系统中包含多个传感器节点，用于采集植物病虫害相关数据。
这些传感器节点应覆盖不同种植区域，以保证数据的全面性和准确性。
传感器节点将采集到的数据通过通信网络传输到中央控制节点。
中央控制节点负责对接收到的数据进行处理和分析，并根据预先设定的规则进行判断和警报。
警报信息可以通过手机短信、邮件等方式发送给农民或相应的管理人员。
二、数据处理与分析在植物病虫害智能监测与预警系统中，数据的处理和分析是至关重要的。
通过对采集到的环境数据和病虫害生长数据进行分析，可以及时发现植物病虫害的蔓延趋势，为防控提供科学依据。
首先，系统应采用合适的算法对数据进行处理。
例如，可以使用滑动平均算法对温度和湿度等环境因素的数据进行平滑处理，减少噪声和异常值的干扰。
同时，还可以运用数据挖掘算法对大量数据进行分析，识别出植物病虫害发生的规律和特征，为预测和预警提供支持。
其次，针对病虫害生长数据的分析，可以采用监督学习算法进行建模和预测。
通过对病虫害生长和传播的历史数据进行学习，系统可以预测未来植物病虫害的发生概率和危害程度。
这样，农民或管理人员可以根据预测结果及时采取相应的防治措施，减少病虫害对农作物的损失。
三、预警与报警植物病虫害智能监测与预警系统设计的重要功能之一是提供预警与报警机制。
农作物病虫害智能监测预警系统设计与优化
农作物病虫害智能监测预警系统设计与优化1. 引言农作物病虫害是影响农业产量和质量的重要因素之一。
随着农业现代化的发展，传统的病虫害防治方式已无法满足生产的需求。
因此，设计和优化一种农作物病虫害智能监测预警系统，成为提高农作物产量和质量的重要手段。
2. 系统设计2.1 传感器网络农作物病虫害智能监测预警系统的核心是传感器网络。
通过布设传感器节点，可以实时监测农田的环境因素和病虫害情况。
传感器节点应包括温湿度传感器、光照传感器、土壤水分传感器、电导率传感器等。
这些传感器将数据实时传输给中心控制器，进行数据处理和分析。
2.2 数据处理与分析中心控制器接收到传感器节点的数据后，需要进行数据处理和分析。
数据处理包括数据清洗、校正和预处理等环节。
数据分析主要通过建立农作物病虫害的模型和算法，对数据进行分析和预测。
例如，可以通过建立病虫害发生的模型，预测病虫害的可能发生时间和范围。
2.3 预警系统农作物病虫害智能监测预警系统的核心目标是提供及时的预警。
通过研究病虫害的发生规律和检测数据，可以建立相应的预警模型。
预警模型可根据不同的病虫害类型和农作物品种进行调整和优化。
当预警模型触发时，系统将发送预警信息给农民或农业工作者，提醒其采取相应的防治措施。
3. 优化方案3.1 数据优化在传感器网络中，数据的准确性和稳定性对系统的正常运行至关重要。
为了提高数据质量，可以在数据传输的过程中添加数据纠错和校正算法。
此外，还可以利用计算机视觉和机器学习等技术，对传感器节点进行检测和校准，确保数据的准确性。
3.2 预警算法优化预警算法是系统中最关键的部分。
根据传感器数据的变化和模型的准确性，可以优化预警算法。
例如，可以通过引入机器学习算法，让系统具有自动学习和自适应能力，提高预警模型的准确性和灵敏度。
此外，还可以结合灾害风险评估和决策支持系统，提供更为精确的预警结果。
3.3 预警信息优化预警信息的及时性和有效性对农民和农业工作者采取相应措施至关重要。
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病虫害监测预警系统
一、模式应用情况
（1）农业物联网简介：农业物联网是利用现代工程技术和工业化生产方式，为动、植物提供适宜的生长环境，充分发挥土壤、气候和生物潜能，在有限的土地上使用较少的劳动力，以获得较高的产量、品质和经济效益的一种现代高效农业生产方式。
其中水肥浇灌控制依托现代工程技术和生物技术，将植物置于人为调控之下，最大程度地满足和协调植物生长对光、热、水、气和营养物质的需要，提高农业生产力，实现绿色生产，保障农业的可持续发展。
（2）基本建设情况：公司各项农产品业务发展种植面积攻击15000亩，可生产生鲜农产品超过45000吨，其中洋葱20000吨，甜椒10000吨，其他产品15000吨。
物联网应用软硬件基础设施主要包括：性诱虫情自动测报系统，灯下虫情自动测报系统，苗情和墒情监测系统。
项目合作单位是浙江托普云农科技股份有限公司。
（2）物联网技术及产品使用情况：
合作单位：浙江托普云农科技股份有限公司：公司自成立以来研发生产了种子检验仪器系列、土壤检验仪器系列、粮油食品检化验仪器系列、植物病虫害检验仪器系列、植物生理仪器系列、食品安全系列以及设施农业物联网系统等专用仪器，产品销往全国各地，并远销东南亚，非洲等地，在农业、林业、气象、水利、环境、农产品检测等领域得到了广泛的应用和普遍的好评.。
资金投入：三项系统及相关软硬件设施共计投入超过600万元。
1.性诱虫情自动测报系统
主要涉及3方面的内容：捕虫、红外杀虫、接虫和储虫等装置的自动控制系统软硬件的应用；高清图像采集与3G无线传输硬件和软件的应用；落虫口自动计数子系统的硬件、软件和算法的应用。
2.灯下虫情自动测报系统
主要涉及3方面的内容：应用不同波长诱集灯的诱虫种类；运用网络远程控制系统的电子和机械装置，完成远程控制转仓、清仓、拍照和开关灯等动作。
3.苗情和墒情监测系统
苗情和墒情监测系统应用主要涉及3方面的内容。
一是在室外环境中如何稳定的拍摄高达500万像素以上的高清图像。
二是在恶劣农业环境下的传感器，包括空气温湿度、土壤温度和水份、土壤酸度及 PH 值、风速风向、雨量、蒸发、二氧化碳、气压、露点、总辐射、紫外辐射、光照等传感器。
三是相应传感器在恶劣农业环境下的近距离无线自组网技术的应用。
（3）物联网应用技术解决方案：该项目实施期限约五年，应用及主要开发特点如下：
1.多种类异构数据库系统
需要接入的数据种类繁多，包括 Excel、文本、数字和图像等多种异构数据，为适应存储、关联、调用、分析、查询、输出、展示等各环节中的稳定性、时变性、面向主题和集成性的应用要求，不同种类的数据，采用最符合要求的数据库。
2.Web Service 展示应用
为方便用户使用，在 Web 页面上采用多种展示手段，包括表格、趋势曲线、GIS 地图、Flash、视频、3D仿真图形等。
3.病虫监测预警知识库的建立
此项工作是一个长期的系统性工作，需要研究的内容较多。
包括数据库的设计，有效数据的筛选利用和无效数据的剔除，数据的变换处理，缺失数据的补全，冗余数据的消除，各种数据的相关性分析和同种类数据在不同年度的数据回归分析。
在基础数据库的基础上，进一步按农作物种类、地域和病虫种类建立专家知识库。
（4）经济效益：三项技术的应用可以有效减少田间的用工量并提高农产品的品质。
据不完全统计，每亩可以节约人工投入200元，减少农药使用和节约用水约150元，同时可以提高产量10%左右，通过品质的提高可以提高农产品价格10%左右。
以上累计可以帮助每亩增收650万元，15000亩地可以总计增收1000万元。
（5）技术亮点：在水资源和人力资源极度匮乏的大西北发展该项物联网技术，可以有效降低农业发展对人工的依赖并加大水资源节约和保护的成效。
具有显著的社会效益和生态效益。