農業四情監測設備龍頭廠家

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農業四情監測設備是集蟲情、苗情、墑情、災情監測于一體的智能化農業管理系統。

核心功能模塊

蟲情監測
自動誘捕：利用頻振式殺蟲燈或性誘劑來誘捕害蟲，通過高壓電網或粘蟲板收集蟲體。
圖像識別：內置高清攝像頭拍攝蟲體，運用 AI 算法，如 YOLOv8 模型，識別蟲種，準確率通常≥90%。
數據分析：統計蟲口密度、發生趨勢，生成蟲情報告，并推送至農戶手機 APP。

苗情監測
多光譜成像：通過近紅外、紅邊等波段分析作物葉綠素含量、氮素水平，評估長勢，如判斷是否旺長、缺素、早衰等。
株高 / 葉面積測量：利用激光雷達或雙目視覺技術，計算作物株高、葉面積指數，為精準施肥提供指導。
病害識別：結合深度學習模型，如 ResNet-50，識別作物葉片病斑，如稻瘟病、小麥銹病等，準確率≥85%。

墑情監測
多深度監測：通過土壤水分傳感器，如 FDR 頻域反射儀，測量 0-20cm、20-40cm、40-60cm 土層含水量，精度可達 ±2%。
鹽分 / 溫度監測：同步監測土壤電導率和溫度，評估土壤肥力及作物根系活性。
灌溉決策支持：結合氣象數據，如降雨量、蒸發量等，生成灌溉建議，包括灌溉量和灌溉方式等。

災情監測
氣象災害預警：集成風速、風向、雨量、光照等傳感器，監測暴雨、大風、冰雹等天氣，提前 2 小時推送預警信息。
火災 / 霜凍監測：通過紅外熱成像儀檢測田間高溫點，如秸稈焚燒等，或利用溫度傳感器預警霜凍，當氣溫＜0℃時觸發報警。
視頻聯動：災情發生時自動調用附近攝像頭查看現場，指導應急處置，如啟動排水泵、覆蓋防霜膜等。

技術原理

物聯網技術：傳感器網絡通過 Zigbee、LoRa、4G 等通信協議，實現設備間數據互聯，構建 “端 - 邊 - 云” 架構。邊緣計算在田間網關部署輕量級 AI 模型，如 MobileNet，實現蟲情識別、災情預警的本地化處理，減少云端依賴。
大數據分析與 AI 模型：蟲情預測模型結合歷史蟲情數據、氣象條件，利用 LSTM 神經網絡預測未來 7 天蟲害發生概率。苗情分級系統基于多光譜指數劃分作物長勢等級，指導差異化管理。
低功耗與長續航設計：太陽能供電配置太陽能板和鋰電池，滿足設備在陰雨天氣的運行需求。休眠模式下，非工作時段設備自動進入低功耗狀態，延長設備壽命。