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전통적인 온실 환경 모니터링은 대부분 수동 검사에 의존하여 데이터를 수집하고 기록하며 응답 속도는 충분하지 않으며 과학적이고 역동적 인 실시간의 지능형 데이터를 파악하기가 어렵습니다. 사물 인터넷 기술 및 농업 응용의 빠른 개발은 온실 환경 모니터링 데이터의 지능적이고 역동적이며 실시간 실시간 수집에 대한 강력한 기술 지원을 제공합니다. 따라서, 온실 환경 데이터의 지능형 수집은 농업 현대화를 실현하고 농업 생산 효율성을 향상시키는 핵심 수단이되었다. 그린 하우스 환경 모니터링은 일반적으로 다양한 사물 인터넷 센서를 배포하여 공기 온도 및 습도, 이소 용량 농도, 토양 온도 및 조명 강도와 같은 환경 요인의 실시간 모니터링을 실현함으로써 달성됩니다. 데이터는 소프트웨어 플랫폼을 통해 업로드 및 분석, 비교 및 표시됩니다. 사용자는 컴퓨터 나 휴대 전화를 통해 온실의 실시간 환경 데이터를 원격으로 볼 수 있습니다. 동시에, 플랫폼에서 각 환경 데이터의 상위 및 낮은 임계 값을 실시간 수집 데이터의 비교 분석과 결합하여 초기 경고 정보는 한계를 초과 할 때 시간을 추진하여 추가 관리를위한 환경 변화를 제공 할 때 한계를 초과 할 때 시간이 추진됩니다. 온실에서 센서 별 환경 매개 변수 수집은 고정밀 센서의 사용을 고려하고 온실 내의 다른 높이와 위치에 합리적으로 배포해야합니다. 각 위치 및 높이에서 수집 된 데이터를 요약하고 분석함으로써 각 지점의 데이터 차이를 판단 할 수 있으며 정확한 데이터를 포괄적으로 얻을 수 있습니다.
온실 환경의 지능형 모니터링의 현재 개발 추세에 대한 응답으로, 현대 과학 및 기술을 적용하고 사용자의 실제 요구와 결합하여 온실에서 환경 요인에 대한 모든 지능형 모니터링을 달성하기 위해 다양한 유형의 온실 기상 및 데이터 수집기를 개발했습니다. 온도, 습도, 조명, 이산화탄소 농도 및 토양 수분과 같은 환경 매개 변수를 동시에 수집 할 수 있습니다. 동시에 사용자 요구에 따라 모니터링 매개 변수를 자유롭게 결합 할 수 있습니다. 빠른 액세스와 같은 기능을 통해 배선, 네트워킹 및 반복 설치의 문제를 크게 줄여 모니터링 된 환경 요인 데이터의 포괄적 인 성능을 보장합니다. 다음 온실 환경 모니터링 데이터를 지능적으로 적용하기위한 의사 결정 기반을 제공하려면 : 작물
| 매개 변수 | 영향 | 제어 측정 에 대한 |
|---|---|---|
| 기온 | 광합성/신진 대사에 영향을 미칩니다 | 히터/팬을 활성화합니다 |
| 공기 습도 | 높은 습도는 질병을 촉진합니다. 낮은 원인 Wilt | 조절 장부/환기 |
| 빛의 강도 | 성장 단계를 주도합니다. 불충분 한 빛은 식물을 약화시킵니다 | 음영/램프를 조정하십시오 |
| co₂ 농도 | 광합성에 중요합니다 (최적 : 800–1200 ppm) | 환기 관리 |
| 토양 수분 | 과도한/수중은 뿌리 건강에 해를 끼칩니다 | 관개를 자동화하십시오 |
| 토양 영양소 | NPK 수준은 작물 품질에 직접적인 영향을 미칩니다 | 정밀 수정 |
전송 계층 : 4G/5G, LORA, NB-IOT 및 기타 무선 통신 기술은 데이터 센터로 안정적인 데이터 전송을 보장하는 데 사용됩니다.
플랫폼 계층 : 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 분석을 기반으로 PC/모바일 (그래프, 알림, 과거 비교)에서 트렌드를 봅니다.
야채 온실 환경의 제어 및 지능 관리를 모니터링하여 농작물이 우수하고 적합한 성장 환경을 갖도록하고, 생산을 늘리고, 품질을 향상시키고, 성장주기를 조정하고, 경제 효율성을 향상시키고, 집중적 인 농업 생산, 고수익, 고품질, 효율적, 생태 및 안전의 목표를 달성합니다.
