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精准农业资源调配技术
TOC\o1-3\h\z\u
第一部分精准农业基础概念与关键技术 2
第二部分资源调配技术中数据采集与整合 4
第三部分作物生长模型与资源需求分析 7
第四部分基于决策支持系统资源调配策略 9
第五部分土壤养分与水分资源调配技术 12
第六部分病虫害一体化资源调配技术 15
第七部分精准农业资源调配技术经济效益 17
第八部分精准农业资源调配技术发展趋势 20
第一部分精准农业基础概念与关键技术
关键词
关键要点
【精准农业数据采集与处理技术】:
1.传感器网络:包括各类物联网设备,如土壤传感器、作物传感器、天气传感器等,实时采集作物生长环境和农田管理数据。
2.数据处理与分析:利用大数据、云计算等技术,对采集的数据进行分析处理,提取有价值的信息,如作物产量、土壤墒情、病虫害发生情况等。
3.数据可视化:通过GIS、数据可视化工具等技术,将分析处理后的数据可视化呈现,直观展示农田空间分布和作物生长状况。
【精准农业变量速技术】:
精准农业基础概念
精准农业是一种利用现代信息技术和农业管理技术,对农业生产过程中的各种影响因素进行实时监测、动态分析和智能决策,从而实现农业投入的高效、精准、可持续利用的现代农业生产方式。
精准农业关键技术
一、遥感技术
遥感技术是指利用卫星、飞机等载体平台搭载的传感器系统,从远距离获取地物或目标信息的技术。
1.多光谱遥感:利用不同波段的电磁辐射获取目标的光谱信息,以识别和区分不同地物类型和作物生长状况。
2.高光谱遥感:利用数百乃至上千个连续的窄波段,获取目标的精细光谱特征,用于作物营养状况、病虫害识别等精细信息提取。
3.激光雷达(LiDAR):利用激光脉冲主动探测目标,获取目标三维空间信息,用于地形建模、植株高度测量等。
二、地理信息系统(GIS)
GIS是一种用来收集、存储、管理和分析空间数据信息的系统。
1.空间数据管理:管理和组织来自不同来源的地理信息,建立关联关系,形成空间数据库。
2.空间分析:利用空间关系和地理分析模型,进行空间模式分析、叠加分析、缓冲区分析等,提取空间信息。
3.空间可视化:通过地图、图表、三维模型等方式,直观展示空间数据信息,辅助决策制定。
三、变量速率技术(VRT)
VRT是指根据空间变异程度,实现农机作业参数(如播种量、施肥量、喷药量等)在田间空间范围内按需变化的技术。
1.土壤传感器:收集土壤养分、水分含量、电导率等信息,为VRT提供基础数据。
2.控制系统:根据土壤变异程度,调整农机作业参数,实现精准施入。
3.作业设备:配备可变速率喷洒器、施肥机等作业设备,执行VRT操作。
四、产量监测技术
产量监测技术是指利用传感器和数据处理技术,实时监测作物产量和质量的技术。
1.收割机传感器:安装在收割机上,收集粮食产量、水分含量、蛋白质含量等信息。
2.作物监测仪:通过传感器阵列,监测作物长势、产量、水分状况等指标。
3.产量预测模型:基于历史产量数据和作物生长模型,预测作物产量,指导生产管理。
五、数据分析技术
数据分析技术是指对采集到的海量数据进行处理、分析和建模的技术。
1.数据处理:对采集到的传感器数据进行清洗、去噪、标准化处理。
2.数据分析:利用统计学、机器学习等方法,分析数据模式、识别趋势、预测未来。
3.建模预测:建立数据驱动的生长模型、产量预测模型,指导作物管理和产量预测。
六、决策支持系统(DSS)
DSS是指将数据分析技术、GIS技术和其他工具集成的系统,为用户提供决策支持。
1.专家系统:将农业专家的知识和经验以规则的形式编码,为决策提供建议。
2.模糊推理系统:处理不确定性和模糊信息,辅助决策制定。
3.优化算法:利用数学优化模型,在特定约束条件下,优化决策方案。
第二部分资源调配技术中数据采集与整合
关键词
关键要点
【数据采集与整合】
1.实时监测和数据采集:利用传感器网络和物联网(IoT)技术,实时采集田间气象、土壤水分、作物长势等数据,为资源调配提供基础数据。
2.异构数据融合:融合不同来源的数据,包括卫星遥感数据、无人机图像、田间传感器数据等,实现跨平台、跨设备的数据集成,提升数据丰富性和准确性。
3.数据质量控制和预处理:对采集到的数据进行清洗、筛选和校准,去除噪声和异常值,确保数据的可靠性,为后续分析和建模提供高质量的数据基础。
【数据标准化与共享】
数据采集与整合
精准农业资源调配技术高度依赖于数据采集与整合,这是一项复杂的过程,涉及从多个来源收集数据,包括:
传感器数据
*田间传感器:监
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