Was ist intelligente Landwirtschaft?

1. Einführung in die intelligente Landwirtschaft

Unter intelligenter Landwirtschaft versteht man den Einsatz einer industrialisierten Produktion unter relativ kontrollierbaren Umweltbedingungen, um moderne, fortschrittliche landwirtschaftliche Produktionsmethoden mit intensiver und nachhaltiger Entwicklung zu erreichen, d. Produktionsmethode im großen Maßstab.

Es integriert wissenschaftliche Forschung, Produktion, Verarbeitung und Vertrieb, um den Produktionsumfang des Jubiläums, des Allwetters und der Anti-Saison zu erreichen;

Es integriert moderne Biotechnologie, Agrartechnik, neue landwirtschaftliche Materialien und andere Disziplinen und stützt sich dabei auf moderne landwirtschaftliche Einrichtungen, einen hohen wissenschaftlichen und technologischen Inhalt, einen hohen Produktmehrwert, eine hohe Landproduktionsrate und eine hohe Arbeitsproduktivität. Projekt.

Zweitens das Funktionsprinzip intelligenter landwirtschaftlicher Systeme

Intelligente Landwirtschaft erfasst Umweltparameter wie Temperatur, Bodentemperatur, CO2-Konzentration, Feuchtigkeitssignal und Licht, Blattfeuchtigkeit, Taupunkttemperatur und andere Umweltparameter durch Echtzeiterfassung und schaltet die vorgesehenen Geräte automatisch ein oder aus.

NIUBOL kann jederzeit entsprechend den Benutzeranforderungen verarbeitet werden, um eine wissenschaftliche Grundlage für die automatische Überwachung umfassender ökologischer Informationen von Anlagen, die automatische Steuerung und das intelligente Management der Umwelt bereitzustellen.

Signale wie Temperatursensoren über Module, Übertragung von Daten über drahtlose Signale und Empfangsmodule zur Fernsteuerung der Temperatur und Luftfeuchtigkeit des Gewächshauses.

Zur intelligenten Landwirtschaft gehört auch das intelligente Getreidedepotsystem. Das System überwacht in Echtzeit die Wahrnehmung der Temperatur und Luftfeuchtigkeit in der Getreidebibliothek mit der Verbindung zwischen dem Computer oder dem Mobiltelefon, um die Situation vor Ort aufzuzeichnen und das Temperatur- und Feuchtigkeitsgleichgewicht im Getreidedepot sicherzustellen.

3. Umsetzungsprozess für intelligente Landwirtschaft

1. Informationsbeschaffung

Einschließlich geografischer Elemente des Ackerlandes, Umweltinformationen und Erfassung von Ernteinformationen.

2. Analyseentscheidung

Es umfasst hauptsächlich eine Reihe von Betriebsprozessen wie GIS-Management, variable Düngemittelbewässerung und Ausgabedatenverarbeitung.

3. Variable Implementierung

Es ist hauptsächlich in mehrere Schritte unterteilt, wie z. B. variable Düngung, variables Sprühen und intelligente Produktion.