基于“互联网+”的农业大棚系统设计研究

利用“互联网+”技术和传感器技术,设计了一种农业大棚监测控制系统。工作时,通过数据传输网络对传感器数据进行传输,经分析处理后,利用“互联网+”将参数信息传输至远程服务器,主控制系统根据环境参数阈值生成相关控制指令,实时对农业大棚内环境参数进行调整。试验结果表明:大棚智能监测控制系统能够准确地对大棚内环境参数指标进行采集,并进行智能化动态调整,为智慧农业生产过程信息监测提供参考依据。

光伏农业大棚种植技术的应用

光伏农业大棚是在农业大棚的棚顶安装光伏装置,在大棚内种植农作物的一种综合设施,可将太阳能转换为电能,保证大棚内作物的光照、温度、湿度等环境条件适宜作物生长,满足了农业生产和新能源利用的双重需求。然而,尽管光伏农业大棚种植技术具有广阔的发展前景,但在实际推广和应用过程中仍面临着技术、成本方面的问题,限制了光伏农业大棚种植技术的广泛应用和快速发展。因此,探索有效的技术优化方案对于推动光伏农业大棚种植技术的发展具有重要意义。基于此,本文主要分析了光伏农业大棚的应用现状,识别了其在应用过程中存在的主要问题,并探讨了相应的解决策略。通过实施这些策略,可以为光伏农业大棚种植技术的持续优化和广泛应用提供有效帮助。

基于DE-Segformer的无人机影像农业大棚信息提取方法

由于无人机影像具有空间分辨率高、机动性强、成本低等优点,在智慧农业中可以用来监测各种特征信息的变化。为了进一步提高农业大棚识别精度,提出基于Segformer解码器改进的DE-Segformer模型。其中,通过特征整合模块融合高层语义信息,实现对多尺度特征图隐式特征的深度挖掘;通过反卷积上采样模块实现对影像空间细节的准确还原表达。以潍坊-黄岛沿线为研究区开展实验,DE-Segformer的总体精度和交并比分别为0.979和0.957,与Segformer相比分别提高0.013和0.028,且锯齿问题得到明显缓解。消融实验证明设计的两个模块均起到积极作用,联合使用可达到最大精度。为实现无人机影像农业大棚的精细分割,以及基于Transformer的语义分割模型在遥感信息提取中的工程化应用提供参考。

基于改进U-Net模型的农业大棚遥感提取方法

农业大棚是一种农业设施,依据表面透光度分为阳棚和阴棚。大范围统计农业大棚对农业设施普查、农业政策制定、县域经济发展规划具有重要意义。针对人工统计费时费力问题,基于卷积神经网络和高分辨率遥感影像实现农业大棚遥感信息提取。针对U-Net模型对遥感影像中语义信息提取不足和边缘信息利用不充分问题,提出以下改进方案:1)优化语义分割任务,使用ConvNeXt和注意力机制提取遥感影像中农业大棚的深层语义信息;2)引入边缘检测任务,采用门控卷积层和拼接操作融合编码器的语义特征和解码器输出的图像梯度,进而结合边缘信息优化分割结果。经测试,改进后的模型能同时提取阴阳2种大棚信息且识别效果良好,相对传统方法有较大提高。

基于STM32的智能一体化智慧农业大棚设计与实现

当前农业生产领域技术仍面临许多短板,过去的粗放型经营方式抑制了农业技术的广泛应用。以智慧农业大棚建设为例,就国内范围而言仍处在摸索期。本文提出了一套基于单片机的智慧农业大棚的制作方案,该大棚可以对所种植的农作物设置适宜的湿度,通过液晶屏幕进行显示,并具有冷凝集水、远程操控和语音提醒等功能,同时客户通过操控APP,可以随时随地了解大棚周围环境情况以及土壤内部各项指标参数。

基于BP神经网络的农业大棚巡逻机器人定位研究

为了能够及时准确地定位病虫害发生的位置,最大程度减少农户经济损失,农业大棚巡逻机器人的定位研究非常必要。但机器人使用的传统里程计常因为机械结构、误差积累、功耗发热等问题导致定位失效。为此,在已知农业大棚地图的基础上,将BP神经网络应用于巡逻机器人定位,提出采集机器人实际的位置信息和雷达信息,利用仿真软件进行模型训练,选择能够满足实际需要的激活函数,从而确定BP神经网络。通过实验并对比其他方法,证明使用本方法不但能实现精准定位,而且也能够提高机器人续航能力,有效提升农业大棚的生产效率。

农业大棚温湿度智能控制与应用

以农业大棚作物温湿度需求为研究对象,对土壤含水率、光照强度及农业大棚室内温度进行实时监测,通过灌溉方式、遮阳策略和通风策略保证作物温湿度需求。采用可编程控制器(PLC)建立温湿度控制系统,分区进行土壤的湿度、光照强度及室内温度信息采集,采用上位计算机对数据进行分析处理,按照控制程序生成指令;也可以通过上位机查看农业大棚温湿度情况,同时通过自动或手动调节农业大棚温湿度。经试验验证,该系统有较高的可靠性,可以在农业大棚中广泛应用。

基于STM32的智慧农业大棚监测系统设计

STM32主控芯片的智慧农业大棚监测系统,整合了多种智能传感器、外围控制装置、智能监测应用程序、数据处理、图像显示以及预警系统,构建了一个综合的智慧监测体系。该系统能实时、精准地监测大棚室内各项环境参数,以低成本、多维度进行环境监测和管理。智慧农业大棚系统不仅能为农作物提供最优的生长环境,为现代农业提供针对性、适用性强的综合农业服务,还能借助大数据、物联网等新兴技术,实现对农业大棚的精准控制,使农业生产更具“智慧”。

基于SFNet-F地物识别技术的农业大棚信息提取

农业大棚是现代设施农业的重要组成部分,准确识别和动态监测其分布为政府开展农业补贴核算和农业生产决策提供可靠科学依据。针对传统方法图像识别准确度不高的问题,本文提出了SFNet-F图像处理技术。通过收集不同类型、时相和区域的大棚数据集,把FixMatch半监督学习模块与SFNet结合,以提高样本库建立的效率和质量,并缩减成本,从而实现高精度半监督自适应分割。为了评估该方法的可行性,以河北省平泉市为研究区域,选取多个精度评价指标进行精度验证,并与U-Net、HBRNet和DeepLabV3+进行对比。结果表明,基于SFNet-F嵌入SuperMap平台深入学习模型可以大范围、快速、精准识别农业大棚,识别效果相较于传统方法,各项精度指标均为最优。

现代农业大棚蔬菜栽培技术研究——评《图说大棚蔬菜栽培关键技术》

当代农业在科技进步和现代化建设的推动下,已经开启了一个以科技为引领、创新为驱动的新时代。在这个背景下,现代农业大棚蔬菜栽培技术的研究与应用显得尤为重要。为了提升农业生产效率、改善农产品品质、满足多样化的市场需求,以及应对气候变化带来的挑战,需要将农业大棚蔬菜栽培技术向规模化、集约化、智能化方向发展。通过对土壤、肥料、灌溉、病虫害防治等关键环节的科学研究,结合先进的设施农业技术,可以实现大棚蔬菜的高效、优质、安全生产。

基于物联网的智慧农业大棚监控系统

针对农业大棚处于单个大棚、人工控制的阶段下自动化程度低的情况,利用现代通信技术、传感技术和计算机控制技术,设计了一套基于物联网的智慧农业大棚控制系统。实时采集大棚内的温度、湿度、光照强度、CO_(2)浓度等参数,根据实时监测的数据、预设的生产目标、对作物生长状态的分析和判断,制定适合的控制策略,自动调节大棚内的环境因素。同时将这些数据通过无线通信技术传输到云端,实现了远程监测和控制。实验测试结果表明:该系统能够自动调节环境参数,优化农作物生长环境,达到了高效、省时、节能的效果,可以提高农业管理的效率。

基于AT89C51的北方设施农业大棚温控系统设计

基于大数据和物联网的智慧设施农业发展迅速,结合北方气候和经济的实际情况,本文从便捷高效的角度提出了一种设施农业控制系统设计方案。基于AT89C51单片机的农业大棚监控系统可实现对大棚内温度、湿度、光照等参数的实时采集,并且可以通过物联网传输到云端,一旦发现高温等异常情况,自动报警并采取相应的通风等控制措施,实现对大棚内环境的监控和管理,同时还可以实现手机等终端的远程控制,方便农业生产者的管理和维护。

面向农业大棚温度均匀度的智能感知系统设计

针对当前非规模化农业大棚种植温度感知、调整不及时不科学而导致棚内农作物长势不统一,产量上不去的问题,构建了一种基于层次分析法的温度均匀度评估模型,设计了农业大棚温度均匀度智能感知系统,并在闽南地区辣椒大棚进行了实验.实验结果表明:辣椒整体长势、产量逐步均匀,取得了预期成果,验证了系统的有效性.

农业大棚环境控制系统设计

农业大棚实现了对农作物在种植过程中其生长环境参数的精确测量及控制,从而达到对农作物生长环境改善的目的,这样不仅能避免因自然灾害给农作物带来的损失,还可以提高农作物的产量。因此设计了一种简单的农业大棚环境控制系统,利用温湿度传感器DHT11检测大棚内部的温湿度,利用光照传感器BH1750检测光照强度,将传感器检测的数据传输给单片机STC89C52RC,若测得的数值不在设定的范围内,则系统就会启动相对应的执行模块进行自动调节,同时在液晶屏LCD1602上面显示出当前的温湿度值和光照强度,从而保证农作物能够在相对稳定的环境中生长。经测试,该系统基本可以实现农业大棚环境的自动控制,而且具有较高的测量精度、稳定的性能,同时又有一定的可移植性。

农业大棚物联网体系结构设计

为了适应现代农业经济的发展需求,需要依托先进的信息技术打造全新的智慧农业。本文中,以农业大棚的智慧化建设为目标,探讨了在农业大棚中构建物联网的思路和基本方案。针对农业大棚的物联网建设,提出了体系结构设计的具体策略,并依托 NB-LoT 网络架构方案完成物联网的组网。在这一物联网中,温度传感器、湿度传感器、CO2 气体传感器、光照传感器等多种传感器被使用,增强了农业生长过程的自动化监测能力。相应的硬件和软件设计方案,为农业大棚的物联网设计提供了技术上的支撑。

基于以太网的农业大棚智能化远程监控系统设计

为了解决异地农业大棚环境参数控制精度不高、远程传输时效不强等问题,采用以太网通信、PLC控制、变频调速、组态监控等技术,开发了农业大棚智能化远程监控系统,设计了基于以太网的农业大棚监控系统的总体方案、硬件电路及软件程序。试验表明,该系统不仅实现了温度、湿度、光照等环境参数的实时检测,以及对供水、通风、补光等设备工作状态的远程检测和精准控制,促进了农业大棚种植作物的优质、增产、高效,而且实现了异地大棚间的数据实时交换和远程监控功能,为农业大棚的智能化生产提供了有力的信息化支持和技术保障。

基于卡尔曼滤波的智慧农业大棚监控系统的设计

针对传统农业大棚中环境参数采集困难、布线复杂和成本高的问题,设计了一种基于卡尔曼滤波的智慧农业大棚监控系统。该系统通过土壤湿度、温湿度和光照传感器采集信息后再由ZigBee无线传输模块将数据传输到STM32单片机主控制器进行处理分析,同时将检测结果发送到上位机,实现了对农业大棚远程实时监控。采用卡尔曼滤波算法对监测数据进行滤波去噪处理,提高了测量精度,减少了误差。实验结果表明:与传统农业大棚相比,本设计能够有效提高大棚的自动化程度和智能化水平;当外界环境发生变化时,该系统能及时准确地做出响应并发出相应的预警信号,减少了由于恶劣天气所造成的损失,可广泛应用于现代农业生产及管理领域。

基于ZigBee和NB-IoT融合网络的智慧农业大棚监控系统设计与实现

农业大棚已成为现代农业发展的重要方向,但对于大棚内农作物生长环境的监控大多还是采用人工的方式,传统的管理模式浪费大量的人力物力,智能化、信息化、数字化程度不高。基于ZigBee和NB-IoT技术构建了一套融合无线传感网络,以STC15F2K6032为核心处理单元,在大棚内部署各类传感器,实时采集各项环境参数,通过构建的网络传输至云平台。通过手机App和PC端实现大棚环境的可视化管理,通过手动和自动的方式实现对大棚环境的控制,为农作物的生长提供最佳环境。有效减少资源的浪费,提高农业生产效率,拓展了无线传感网和物联网技术在现代农业领域中的发展和应用。

基于物联网的精准化智慧农业大棚系统设计研究

中国是一个农业大国,大棚种植是一种常见的种植形式。采用大棚种植形式,能够为农作物提供最适合生长的环境,提升农作物种植质量与产量。随着信息化技术的快速发展,物联网技术被应用到更多行业中,尤其是在农业中的应用,对于提高农业生产效率具有重要意义。建设精准化智慧农业大棚,能够实现对大棚的精准化管理,提高农作物种植质量及生产效率。本文将对基于物联网的精准化智慧农业大棚系统设计进行研究,为相关工作提供参考。

拱形农业大棚竹质模型的设计与制作——以2023年山东省大学生结构设计竞赛为例

文章以2023年山东省大学生结构设计竞赛为背景,以拱形农业大棚竹质模型为具体实例,介绍赛题要求及模型制作过程,并利用有限元分析软件MIDAS进行了计算机建模和力学分析.本次竞赛制作的拱形农业大棚竹质模型,在要求模型的荷质比足够大的同时,对大棚结构的偏心受力、侧向位移也提出了更高要求,接近工程实际.