MJOPTC 1/1.8" sensör MJ8809 düşük bozulma Akıllı Tarım Lensi IMX334 IMX464

Akıllı tarım, esas olarak izleme işlev sistemi, izleme işlev sistemi, gerçek zamanlı görüntü ve video izleme işlevini içeren modern tarım alanında Nesnelerin İnterneti teknolojisinin uygulanmasıdır.

(1) İzleme fonksiyon sistemi: Toprak nemi, toprak sıcaklığı, hava sıcaklığı, hava nemi, ışık yoğunluğu ve bitki besin içeriği gibi izleme parametreleri gibi kablosuz ağ tarafından elde edilen bitki büyüme ortamı bilgilerine göre.Topraktaki pH değeri, iletkenlik vb. gibi diğer parametreler de seçilebilir.Tüm temel test noktası bilgilerinin edinimi, yönetimi, dinamik gösterimi ve analiz işlemlerini gerçekleştirmek ve sezgisel grafikler şeklinde kullanıcılara göstermek için kablosuz sensör yakınsama düğümlerinden veri almaktan, depolamadan, görüntülemeden ve veri yönetiminden sorumlu bilgi toplama ve eğriler, Ve yukarıdaki bilgilerin geri bildirimlerine göre, tarım parkı otomatik sulama, otomatik soğutma, otomatik rulo kalıp, otomatik sıvı gübre gübreleme, otomatik ilaçlama vb.

(2) İzleme fonksiyon sistemi: kablosuz sensör düğümleri, güneş enerjisi besleme sistemi, bilgi toplama ve bilgi yönlendirme ekipmanı, kablosuz sensör iletim sistemi ile donatılmış ve her bir temel nokta ile donatılmış olarak, tarım parkında otomatik bilgi algılama ve kontrolünü gerçekleştirin. kablosuz sensör düğümleri ile her bir kablosuz sensör düğümü, toprak nemi, toprak sıcaklığı, hava sıcaklığı, hava nemi, ışık yoğunluğu ve bitki besin içeriği gibi parametreleri izleyebilir.Ekin ekinlerinin ihtiyaçlarına göre çeşitli sesli ve ışıklı alarm bilgileri ve SMS alarm bilgileri sağlar.

(3) Gerçek zamanlı görüntü ve video izleme işlevleri: Tarımsal Nesnelerin İnterneti'nin temel konsepti, tarımda mahsuller ve çevre, toprak ve verimlilik arasındaki ilişki ağını gerçekleştirmek ve çok boyutlu ürünler aracılığıyla mahsullerin en iyi şekilde büyümesini gerçekleştirmektir. bilgi ve çok düzeyli işleme.Çevre şartlandırma ve gübreleme yönetimi.Bununla birlikte, tarımsal üretimi yöneten bir kişi olarak, yalnızca şeylerin sayısal bağlantısı, mahsuller için en iyi büyüme koşullarını tam olarak oluşturamaz.Video ve görüntü izleme, nesneler arasındaki ilişkiyi ifade etmenin daha sezgisel bir yolunu sağlar.Örneğin bir kara parçasında su sıkıntısı çekildiğinde, Nesnelerin İnterneti'nin tek katmanlı verilerinde sadece nem verisinin düşük olduğu görülebilir.Ne kadar sulanmalı inatla sadece bu verilere dayanarak karar verilemez.Tarımsal üretim ortamının homojen olmaması, tarımsal bilgi edinmenin doğuştan gelen sakıncalarını belirlediğinden, saf teknik araçlardan atılım yapmak zordur.Video gözetim referansı, mahsul üretiminin gerçek zamanlı durumunu sezgisel olarak yansıtabilir.Video görüntülerinin ve görüntü işlemenin kullanıma sunulması, yalnızca bazı mahsullerin büyümesini doğrudan yansıtmakla kalmaz, aynı zamanda mahsul büyümesinin genel durumunu ve beslenme seviyesini de yansıtır.Çiftçilere ekim kararlarını bir bütün olarak almaları için daha bilimsel bir teorik temel sağlayabilir.