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智能农业中的作物生长监测系统设计

随着社会和经济的不断发展，人们对于食品的需求也在不断增长。如何提高农

作物的产量和品质，成为了当前必须要解决的问题。智能农业概念的出现，让农业

领域变得更智能化、高效化，人们不在需要依赖天时地利人和，而是凭借技术手段

实现自动化的管理，其中作物生长监测系统是智能农业的核心。

一、作物生长监测系统的定义与功能

作物生长监测系统，在智能农业领域中的定义是，对于搭载在农田中的各种传

感器进行数据采集和分析处理，进而为种植者提供针对作物现状的判定依据。系统

化地分析和处理大量的数据信息，为具体的农作物种植提供科学的指导，增强作物

生长和发展的稳定性，从而提高作物产量，降低生产成本，提高经济效益。

二、作物生长监测系统的设计指南

1、选用合适的传感器

农业上十分注重严密的大气环境检测，因此在农场内部需要选用高精度且性价

比相对较优的传感器装备。合适的传感器种类有：土壤温度计、土壤湿度计、光合

作用功率计、降雨量计等等。

2、构建合适的传感器网络体系

作物生长监测系统需要借助较为稳定的网络来支撑数据信息平稳传输。因此，

应该选择SCADA监控系统来进行监测和管理。

3、建立大数据平台

数据的收集和保存是作物生长监测系统的核心问题。农业领域的调度、应用需

求都需要基于大数据抓取和分析。同时，我国在农业领域的大数据技术方面已经甚

为成熟，尤其是在教育机构和农业公司方面，数据采集、处理、应用等环节都十分

丰富。

三、作物生长监测系统的数据处理流程

1、数据采集

作物生长监测系统中的数据采集，主要有以下几种方式：

（1）传感器采集法

大量使用传感器，对作物生长环境进行实时监测，并获取数据。

（2）记录式采集法

采用记录方式，将作物生长环境在相应区域进行固定，定期记录不同时间段的

数据信息。

2、数据存储

大量生产数据的存储，需要先对数据进行打包处理，选取合适的软件存储方案，

并配置相应的存储设备。此外，在数据存储之前，还需写好数据采集程序，方便后

续的数据整合。

3、数据处理

在数据的处理过程中，首要需要保障如下几点：

（1）数据分组，将数据分类整理

（2）对数据进行细致化分析处理，整合有用数据

（3）对数据浏览进行优化、设计可视化数据统计图表

（4）构建智能决策引擎，提供针对性的建议决策

4、作物生长监测系统的应用

针对作物生长监测系统，需要在种植的不同阶段进行应用，可操作性和适用性

方面需要进行明确。

（1）选种期：选择优质种子，尽可能减少病虫害

（2）萌芽期：对于温度湿度根据不同种类进行平衡调节，首要任务是保证萌

芽高度和萌芽萎死率的合理之间的平衡

（3）生长期：对于温度和湿度再进行选项推理，针对状态不稳定的植株进行

选定处理，确保生长健康

（4）开花结果期：综合考虑各种生产环境和种植条件，进行合适的决策，确

保产品符合交易要求，在经济收益保障的前提下，确保产品质量符合业内标准。

四、作物生长监测系统的发展前景

作为智能农业领域中不可或缺的技术方案，作物生长监测系统，非常符合当前

社会和经济发展的需要，未来发展前景广阔。

（1）能够与更多的绿色种植技术相结合，为作物的高产和高品质提供最大保

障。

（2）将更多的高端农业智能技术引入作物生长监测系统中，提高生产效率和

经济效益。

（3）随着农业科技生产的技术不断提高和创新应用，智能农业领域的应用和

普及必将更加广泛。

结语：

作物生长监测系统作为智能农业领域中的重要组成部分，对于农业领域的发展

和提高作物生产效率具有重要作用。深入研究和实际应用这一技术，推进农业科技

的发展，将大有可为。