- 1、本文档共24页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
《农业物联网技术与应用》第3章农作物信息感知技术
CATALOGUE目录农作物信息感知技术概述传感器类型及其原理信息获取方法与处理技术农作物生长环境监测应用实例挑战、问题以及未来发展趋势
01农作物信息感知技术概述
定义农作物信息感知技术是指利用传感器、图像识别、光谱分析等手段,对农作物生长环境中的温度、湿度、光照、土壤养分等参数进行实时监测和数据采集的技术。发展历程随着物联网、大数据等技术的快速发展,农作物信息感知技术经历了从传统的人工观测到自动化、智能化的发展过程,不断提高了数据采集的准确性和效率。定义与发展历程
地位农作物信息感知技术是农业物联网的核心技术之一,是实现农业精准化、智能化的重要基础。作用通过实时监测和数据采集,农作物信息感知技术能够为农业生产提供精准的数据支持,帮助农民及时了解作物生长情况,科学制定生产管理措施,提高农业生产效益和质量。在农业物联网中地位和作用
近年来,国内在农作物信息感知技术方面取得了显著进展,相关研究成果不断涌现。例如,研发了多种适用于不同作物和环境的传感器,提高了数据采集的准确性和稳定性;同时,在图像识别和光谱分析等方面也取得了重要突破。国外在农作物信息感知技术方面的研究起步较早,已经形成了较为完善的技术体系和应用模式。例如,美国、欧洲等发达国家和地区在智能农业领域投入了大量的人力和物力,推动了农作物信息感知技术的快速发展和应用。未来,随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断融合和创新,农作物信息感知技术将朝着更高精度、更高效率、更低成本的方向发展。同时,随着农业现代化的加速推进和乡村振兴战略的深入实施,农作物信息感知技术将在农业生产中发挥更加重要的作用。国内研究现状国外研究现状发展趋势国内外研究现状及趋势
02传感器类型及其原理
利用两种不同金属在温度变化时产生的热电势来测量温度,具有测量范围宽、精度高等特点。热电偶传感器热电阻传感器红外温度传感器利用金属或半导体材料的电阻随温度变化的特性来测量温度,具有稳定性好、精度较高等优点。通过测量物体辐射的红外能量来推算物体的温度,适用于非接触式温度测量。030201温度传感器
利用氯化锂吸湿后电阻值变化的特性来测量湿度,具有测量范围宽、精度较高等特点。氯化锂湿度传感器利用陶瓷材料的介电常数随湿度变化的特性来测量湿度,具有稳定性好、响应速度快等优点。陶瓷湿度传感器利用高分子材料的吸湿膨胀或电导率变化等特性来测量湿度,具有体积小、重量轻、价格低等特点。高分子湿度传感器湿度传感器
光照传感器光电二极管传感器利用光照条件下产生的光电流来测量光照强度,具有响应速度快、线性度好等优点。光敏电阻传感器利用光照条件下电阻值变化的特性来测量光照强度,具有灵敏度高、稳定性好等特点。光电池传感器利用光照条件下产生的光生伏特效应来测量光照强度,具有测量范围宽、精度较高等优点。
123利用CO2对特定波长红外光的吸收特性来测量CO2浓度,具有测量精度高、稳定性好等特点。非分散红外吸收法CO2传感器利用CO2在电解质溶液中的电化学反应来测量CO2浓度,具有响应速度快、体积小等优点。电化学法CO2传感器利用气体色谱分离技术结合检测器来测量CO2浓度,具有分离效果好、测量精度高等特点。气体色谱法CO2传感器CO2浓度传感器
03信息获取方法与处理技术
传感器采集利用各类传感器对农作物生长环境中的温度、湿度、光照、CO2浓度等参数进行实时监测和数据采集。遥感技术通过卫星、无人机等遥感平台获取农作物生长区域的多光谱、高光谱、雷达等遥感数据。机器视觉应用计算机视觉技术对农作物图像进行采集和处理,提取农作物生长状态、病虫害等信息。数据采集方式选择
数据压缩与编码对采集的数据进行压缩和编码,降低数据传输和存储的成本,提高数据处理的效率。无线传输技术应用无线通信技术,如ZigBee、LoRa、NB-IoT等,实现农作物信息感知数据的远程传输。模拟信号与数字信号转换将传感器采集的模拟信号转换为数字信号,以便进行后续的数据处理和分析。信号转换与传输技术
数据处理算法研究应用机器学习算法,如决策树、支持向量机、神经网络等,对农作物信息感知数据进行分类、回归等分析,实现农作物生长状态的实时监测和预测。机器学习算法应用对采集的数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作,提高数据的质量和可用性。数据预处理从预处理后的数据中提取出反映农作物生长状态、产量等特征,为后续的分类、回归等分析提供输入。特征提取与选择
04农作物生长环境监测应用实例
03自动控制功能根据设定的环境参数阈值,自动开启或关闭温室大棚内的通风、遮阳、加湿等设备,以维持适宜的生长环境。01传感器网络部署在温室大棚内部署温度、湿度、光照、CO2浓度等传感器,实时监测环境参数。02数据采集与传输传感器数据通过无线或有线方式传输至数
文档评论(0)