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従来の温室環境モニタリングは、データの収集と記録のための手動検査にほとんど依存しており、応答速度が十分なタイムリーではなく、科学的で動的なリアルタイムのインテリジェントデータを把握することが困難です。モノのインターネット技術と農業への応用の急速な発展は、温室環境モニタリングデータのインテリジェントでダイナミックかつリアルタイムの収集に対する強力な技術サポートを提供します。モノのインターネット技術を通じて、温室内部環境データのリアルタイム監視と送信を実現し、農業生産にタイムリーで正確なデータサポートを提供することができます。したがって、温室環境データのインテリジェントな収集は、農業の近代化を実現し、農業生産効率を向上させるための重要な手段となっています。温室環境モニタリングは、一般に、さまざまなIoTセンサーを展開して、温室内の気温と湿度、二酸化炭素濃度、土壌温度、土壌水分、光強度などの環境要因のリアルタイム監視を実現することによって実現されます。データはソフトウェア プラットフォームを通じてアップロードされ、分析、比較、表示されます。ユーザーはコンピュータや携帯電話を介して温室のリアルタイムの環境データを遠隔から閲覧できます。同時に、プラットフォーム上で各環境データの上限と下限のしきい値を設定し、リアルタイムで収集されたデータの比較分析と組み合わせることで、制限を超えたときに早期警告情報がプッシュされ、温室内の環境変化を適時に動的に把握し、さらなる管理措置のためのデータサポートを提供します。温室内のセンサーによる環境パラメータ収集の正確性と包括性を確保するには、多くの場合、必要になります。高精度センサーの使用を検討し、それらを温室内のさまざまな高さと位置に合理的に配置する必要があります。各位置、高さから収集したデータを集計・分析することで、各点のデータの違いを判断し、網羅的に正確なデータを取得することができます。
温室環境のインテリジェント監視の現在の開発傾向に対応して、温室の環境要因の包括的なインテリジェント監視を実現するために、BGT-Hydromet は最新の科学技術を適用し、ユーザーの実際のニーズと組み合わせることで、さまざまなタイプの温室気象観測ステーションとデータコレクターを開発しました。温度、湿度、照度、二酸化炭素濃度、土壌水分などの環境パラメータを同時に収集できます。同時に、ユーザーのニーズに応じて監視パラメータを自由に組み合わせることができます。迅速なアクセスなどの機能により、配線、ネットワーク、繰り返しの設置の問題が大幅に軽減され、監視される環境要因データの包括性が保証されます。以下の温室環境モニタリングデータをインテリジェントに適用するための意思決定の基礎を提供すること:作物
| パラメータの | 影響 | 管理対策に対する |
|---|---|---|
| 気温 | 光合成・代謝に影響を与える | ヒーター/ファンを作動させる |
| 空気湿度 | 湿度が高いと病気が促進されます。低いと枯れる原因になる | ミスト/換気の制御 |
| 光の強さ | 成長段階を促進します。光が足りないと植物が弱ります | シェード/ランプを調整する |
| CO₂濃度 | 光合成に不可欠 (最適: 800 ～ 1200 ppm) | 換気を管理する |
| 土壌水分 | 水のやりすぎ/不足は根の健康を害します | 灌漑を自動化する |
| 土壌栄養素 | NPKレベルは作物の品質に直接影響します | 精密施肥 |
伝送層: 4G/5G、LoRa、NB-IoT、その他の無線通信技術を使用して、データセンターへの安定したデータ伝送を保証します。
プラットフォーム層: クラウド コンピューティングとビッグ データ分析に基づいて、PC/モバイルの傾向を表示します (グラフ、アラート、履歴比較)。
野菜温室環境の監視制御とインテリジェントな管理により、作物の良好で適切な生育環境が確保され、生産量の増加、品質の向上、成長サイクルの調整、経済効率の向上が図られ、集約的な農業生産、高収量、高品質、効率的、環境に優しい、安全性という目標が達成されます。
