 |
 |
Den tradisjonelle miljøovervåkingen i drivhusene er for det meste avhengig av manuell inspeksjon for å samle inn og registrere data, responshastigheten er ikke rettidig nok, og det er vanskelig å forstå vitenskapelige og dynamiske sanntids intelligente data. Den raske utviklingen av Tingenes Internett-teknologi og -applikasjoner i landbruket gir sterk teknisk støtte for intelligent, dynamisk og sanntidsinnsamling av miljøovervåkingsdata i drivhus. Gjennom Tingenes Internett-teknologi er det mulig å realisere sanntidsovervåking og overføring av interne miljødata i drivhuset, og gi rettidig og nøyaktig datastøtte for landbruksproduksjon. Derfor har intelligent innsamling av drivhusmiljødata blitt et nøkkelmiddel for å realisere landbruksmodernisering og forbedre jordbruksproduksjonseffektiviteten. Drivhusmiljøovervåking oppnås generelt ved å distribuere forskjellige Internet of Things-sensorer for å realisere sanntidsovervåking av miljøfaktorer som lufttemperatur og fuktighet, karbondioksidkonsentrasjon, jordtemperatur, jordfuktighet og lysintensitet inne i drivhuset. Dataene lastes opp og analyseres, sammenlignes og vises gjennom en programvareplattform. Brukere kan eksternt se miljødataene til drivhuset i sanntid via en datamaskin eller mobiltelefon. Samtidig, ved å sette øvre og nedre terskeler for hver miljødata på plattformen, kombinert med den komparative analysen av innsamlede data i sanntid, blir tidlig varslingsinformasjon skjøvet i tid når grensen overskrides, slik at man dynamisk kan ta tak i miljøendringene i drivhuset og sørge for mer nøyaktighet i miljøstyringen og gi støtte for ytterligere tidsstyring. omfattende innsamling av miljøparametere av sensorer i drivhus, er det ofte nødvendig å vurdere bruken av høypresisjonssensorer og fordele dem rasjonelt i forskjellige høyder og posisjoner i drivhuset. Ved å oppsummere og analysere dataene som er samlet inn fra hver posisjon og høyde, kan forskjellene i data på hvert punkt bedømmes, og nøyaktige data kan oppnås omfattende.
Som svar på den nåværende utviklingstrenden med intelligent overvåking av drivhusmiljø, for å oppnå allsidig intelligent overvåking av miljøfaktorer i drivhus, har BGT-Hydromet, ved å bruke moderne vitenskap og teknologi og kombinere med brukernes faktiske behov, utviklet ulike typer drivhusværstasjoner og datasamlere. Den kan samtidig samle inn miljøparametere som temperatur, fuktighet, belysningsstyrke, karbondioksidkonsentrasjon og jordfuktighet. Samtidig kan den fritt kombinere overvåkingsparametere i henhold til brukerbehov. Med funksjoner som rask tilgang, reduserer den i stor grad problemene med kabling, nettverk og gjentatt installasjon, og sikrer at de overvåkede miljøfaktordataene er fullstendige. Å gi beslutningsgrunnlag for intelligent anvendelse av følgende miljøovervåkingsdata for drivhus:
| Parameter | Virkning på avlinger | kontrolltiltak |
|---|---|---|
| Lufttemperatur | Påvirker fotosyntese/metabolisme | Aktiver varmeovner/vifter |
| Luftfuktighet | Høy luftfuktighet fremmer sykdom; lav årsaker visne | Kontroller dugging/ventilasjon |
| Lysintensitet | Driver vekststadier; utilstrekkelig lys svekker planter | Juster skjermer/lamper |
| CO₂-konsentrasjon | Kritisk for fotosyntese (optimalt: 800–1200 ppm) | Administrer ventilasjon |
| Jordfuktighet | Over-/undervanning skader rothelsen | Automatiser vanning |
| Jord næringsstoffer | NPK-nivåer påvirker avlingskvaliteten direkte | Presisjonsgjødsling |
Overføringslag: 4G/5G, LoRa, NB-IoT og andre trådløse kommunikasjonsteknologier brukes for å sikre stabil dataoverføring tilbake til datasenteret.
Plattformlag: Basert på cloud computing og big data-analyse, se trender på PC/mobil (grafer, varsler, historiske sammenligninger).
Overvåkingskontroll og intelligent styring av det vegetabilske drivhusmiljøet, for å sikre at avlingene har et godt, passende vekstmiljø, for å øke produksjonen, forbedre kvaliteten, justere vekstsyklusen, forbedre økonomisk effektivitet, og deretter nå målet om intensiv landbruksproduksjon, høy avkastning, høy kvalitet, effektiv, økologisk og sikkerhet.
