科技成果——土壤墒情监测系统

墒情一、系统简介FDR型墒情计为可远距离传输的土壤水分传感器，可长期埋设于土壤和堤坝内使用，对表层和深层土壤进行墒情的定点监测和在线测量，也叫农田墒情检测仪。

采用4-20mA 工业通用接口，可直接接入各种显示仪表，实现土壤水分监测。

与数据采集器配合使用，可作为水分定点监测或移动测量的仪器。

土壤的各种理化性状、地形的差异作用、气候变化和人为的土壤管理措施对土壤水分状况有不同的影响，地表特征与土壤水分状况也存在着依次的相关性。

FDR型墒情计是一种高精度、高可靠性、受土壤质地影响不明显的快速土壤水分测量传感器。

传感器采用世界先进的最新FDR 原理制作，其性能和精度可与TDR 型和FD 型土壤水分传感器相媲美，并在可靠性与测量速度上具有更大的优势。

本产品可应用在(1) 农场自动化灌溉系统 (2) 温室大棚种植土壤水分控制系统(3) 食用菌水分控制系统（4）沙漠地区农业自动化滴灌系统。

其它需要监测土壤水分的各种场合等。

FDR型墒情计为新一代土壤水分测量传感器，采用工业级精密核心元件，使其具有优越的准确性与长期稳定性。

小巧化的体积设计，方便携带和安装。

结构设计合理密封，不锈钢探针保证适用性和广泛性。

以环氧树脂密封胶灌封，可以直接埋入土壤中使用且不受腐蚀，保证较长的使用寿命。

很高的测量灵敏度和精度，采用高抗干扰设计，性能可靠稳定。

4-20mA工业通用接口，使现场测量更加灵活多变，可适应多种场合。

二、技术参数三、安装要求监测位置应相对稳定，保证监测资料的一致性和连续性。

山丘区代表性地块应设在坡面比降较小而面积较大的地块中，不应设置在沟底和坡度大的地块中。

代表性地块面积一般应大于1亩。

平原区代表性地块应设在平整且不易积水的地块。

代表性地块面积一般应大于10亩。

采集点布置在距代表性地块边缘、路边10m以上且平整的地块中，应避开低洼易积水的地方，且同沟槽和供水渠道保持20m以上的距离，避免沟渠水侧渗对土壤含水量产生影响。

２０１３年第７期福建电脑支持基金：吉林省世行贷款农产品质量安全项目“基于物联网的设施蔬菜安全生产技术研究与应用”，编号：2011-Z 20１、引言我国是农业大国，在农业逐步迈入现代化生产的时期，利用计算机相关技术，对农业的生产进行预测与指导是十分必要的。

近些年来旱情的发展严重地制约了我国的经济发展，这对农业灌溉产生了巨大的影响，我们需要长期考虑的课题就是如何提高灌溉水的利用效率。

传统灌溉方式会大量的浪费水资源，并且不能针对不同地块和农作物实行不同的灌溉方案，不能使农作物达到最适宜的生长环境。

这些问题可以通过发展土壤墒情监测技术，建立墒情监测数据数据库和土壤墒情监测系统，实现土壤的适时适量灌溉，达到节约水资源，提高作物产量和提高效益的目的。

本文应用计算机技术，信息技术，人工智能，网络技术与地理信息系统等技术，建立土壤墒情监测系统，从而解决水资源配置与高效利用等常见问题。

２、土壤墒情土壤墒情是农田耕作层土壤含水率的俗称，是影响农作物生长的重要因素。

土壤墒情是不断变化的，所以需要对其进行实时监控，这样采集的信息才有利用价值。

土壤水分的变化不仅与土壤特性有关，还受降水、灌溉、蒸发、根系层下边界水分能量等因素影响，而且其动态变化也是一个复杂的系统问题[1]。

３、ＧＩＳ在土壤墒情中的应用在全国第三次农业气候区划会议上，土壤水分委员会提出了GIS 技术应用于监测土壤水分的原因。

地理信息系统在农业气候区划，主要经济作物适宜种植区划，天气和其他业务领域，提供了土壤水分研究的新工具[2]。

在布置数据采集点的同时布置GPS 装置，利用全球卫星定位采集监测点的经度和纬度，再结合GIS 软件就可以实现大面积的土壤墒情实时监测。

４、系统总体设计本系统共有四个模块组成，分别是数据采集模块，数据传输模块，人机交互模块和数据库模块。

数据采集模块利用传感器采集土壤温度、湿度等土壤墒情数据，GPS 装置采集监测点经度、纬度等数据，通过zigbee 网络实现单个监测区域内数据的相互传递。

智慧土壤监测系统设计方案智慧土壤监测系统是一种利用物联网技术和传感器等设备对土壤环境进行实时监测和数据采集的系统。

它能够自动监测土壤的温度、湿度、养分含量等关键参数，并通过云平台进行数据分析和预警。

本文将介绍智慧土壤监测系统的设计方案。

1. 系统组成智慧土壤监测系统主要由传感器节点、中心控制器、云平台和用户终端组成。

传感器节点：传感器节点负责采集土壤环境的各项数据，包括土壤温度、湿度、养分含量等。

传感器节点需要具备低功耗、高稳定性和可靠性等特点，以适应户外恶劣环境的要求。

中心控制器：中心控制器负责传感器节点的数据接收和处理，以及与云平台的通信。

中心控制器需要具备数据处理能力和网络通信功能，能够实现与云平台的数据交换和用户终端的远程控制。

云平台：云平台是智慧土壤监测系统的数据存储、分析和预警中心。

它负责接收来自中心控制器的数据，并进行存储和分析，通过算法对土壤环境进行评估和预警，并将结果反馈给用户终端。

用户终端：用户终端可以是手机、电脑等设备，用于实时监测土壤环境和接收预警信息。

用户可以通过用户终端对系统进行设置和控制，还可以查看历史数据和生成报表分析等。

2. 系统工作原理智慧土壤监测系统的工作原理如下：（1）传感器节点采集土壤环境数据，并通过无线通信技术将数据传输给中心控制器。

（2）中心控制器接收传感器节点的数据，并进行数据处理和分析。

（3）中心控制器将处理后的数据传输到云平台，进行数据存储和分析。

（4）云平台对土壤环境进行评估和预警，通过用户终端将结果反馈给用户。

（5）用户可以通过用户终端对系统进行设置和控制，还可以查看土壤环境的实时数据和历史数据等。

3. 系统优势智慧土壤监测系统具有以下优势：（1）实时监测：系统可以实时监测土壤环境的各项参数，及时发现土壤环境变化和问题。

（2）数据分析：系统通过云平台对土壤环境进行数据分析和评估，可以生成报表分析和预警信息，帮助用户进行决策和管理。

（3）远程控制：用户可以通过用户终端对系统进行远程设置和控制，方便灵活。

基于机器学习的物联网智能农业土壤水分监测智能农业技术近年来在全球范围内得到了广泛的应用和推广。

其中，基于机器学习的物联网智能农业土壤水分监测技术在提高农业生产效率和减少资源消耗方面发挥了重要的作用。

本文将从机器学习的角度介绍该技术的原理、应用和前景。

土壤水分对于植物生长十分重要，但传统的土壤水分监测方法常常需要人工采样与测试，耗时耗力且不具有实时性。

而基于机器学习的物联网智能农业土壤水分监测技术则能够实时、精准地获取土壤水分信息，为农民提供科学决策依据。

该技术的实现主要依赖于物联网传感器和机器学习算法。

物联网传感器是通过无线通信技术将各种传感器设备连接在一起，将数据实时传输到云服务器中。

传感器可以通过测量土壤中水分含量、温度、湿度等参数，将数据传输到云端。

一旦数据传输到云服务器，机器学习算法就能够对数据进行实时分析和处理。

机器学习算法能够根据历史数据和模型进行学习，从而判断土壤的水分状况并预测未来的变化趋势。

通过对大量的土壤水分数据进行训练和学习，算法能够不断优化准确度，提高决策的可靠性。

基于机器学习的物联网智能农业土壤水分监测技术在农业生产中有着广泛的应用前景。

首先，该技术能够帮助农民实时监测土壤水分状况，减少过量浇灌和干旱造成的损失。

根据土壤水分监测结果，农民可以精确控制灌溉量，节约水资源和减少灌溉成本。

其次，该技术能够提高农作物的生产力和质量。

通过合理调控土壤水分，能够提供适宜的环境条件，促进农作物的生长和发育，增加产量和品质。

此外，基于机器学习的物联网智能农业土壤水分监测技术还具有以下优势：一是准确度高，通过大数据和机器学习算法的应用，能够预测土壤水分变化，并提供最优的农业管理方案；二是实时性好，农民可以随时随地通过手机或电脑远程监测土壤水分状况，及时采取必要的措施；三是经济效益明显，通过合理的灌溉管理和资源节约，能够提供农业生产的经济效益。

尽管基于机器学习的物联网智能农业土壤水分监测技术在实际应用中取得了一定的成就，但也面临一些挑战。

土壤墒情监测与土壤墒情监测与农业生产随着农业生产的不断发展和现代化的进步，土壤墒情监测在农业领域中具有重要的作用。

土壤墒情监测是指通过使用现代化的仪器设备，对土壤的湿度和水分含量进行实时监测和分析，以便合理调控土壤水分，提高农业生产的效益。

本文将从土壤墒情监测的意义、监测方法和应用案例三个方面进行介绍。

一、土壤墒情监测的意义土壤墒情监测在农业生产中的意义重大。

首先，通过监测土壤墒情，能够及时了解土壤的水分状况，避免过度灌溉或缺水的问题，从而提高水资源的利用效率。

其次，通过实时监测土壤墒情，农民可以合理安排灌溉和施肥的时间和量，提高农作物的抗旱能力和产量。

最后，土壤墒情监测可以帮助农民掌握土壤中养分的含量，为科学施肥提供依据，并减少化肥的使用，实现绿色农业的发展。

二、土壤墒情监测的方法目前，土壤墒情监测主要采用以下几种方法。

首先，常用的方法是使用土壤墒情传感器，通过将传感器埋入地下，测量土壤中的水分含量和温度，从而判断土壤的湿度。

其次，利用遥感技术和卫星影像可以对大范围的土壤湿度进行监测和分析，为农业生产提供数据支持。

再次，可以借助气象站的数据，结合土壤墒情传感器的监测结果，对土壤墒情进行预测和分析。

此外，还可以结合地理信息系统（GIS）等技术手段，实现对土壤墒情的动态管理和可视化展示。

三、土壤墒情监测的应用案例土壤墒情监测在农业生产中已经得到了广泛应用。

例如，某地区的农民使用土壤墒情传感器进行实时监测，并结合气象数据，实现了智能化的灌溉系统。

这种系统可以根据土壤墒情的实时变化和作物的需水量，自动调节灌溉水量和灌溉时间，从而实现了准确的灌溉和节水节能。

另外，某农场使用遥感技术监测土壤湿度，并通过地理信息系统进行动态管理，可以及时发现土壤干旱或过湿等问题，采取相应的措施进行调控，保证农作物的正常生长。

这些应用案例表明，土壤墒情监测在提高农业生产效益和节约水资源方面具有巨大的潜力和价值。

综上所述，土壤墒情监测在农业生产中具有重要的意义和应用价值。

智能农业中的土壤监测与养分管理系统设计与优化随着科技的不断发展和智能化的进步，智能农业正逐渐成为农业领域的新趋势。

其中，土壤监测与养分管理系统在智能农业中起着至关重要的作用。

本文将探讨土壤监测与养分管理系统的设计与优化，以提高农业生产的效率和质量。

1. 土壤监测土壤监测是农业生产中不可或缺的环节之一。

传统的土壤监测方法繁琐且耗时，无法满足现代农业对高效、精确监测的需求。

因此，设计一个智能的土壤监测系统是必不可少的。

首先，智能土壤监测系统应能实时感知土壤的水分含量、温度、养分含量等关键参数。

这可以通过传感器和其他监测设备实现。

传感器可以精确地测量土壤的水分含量，并将数据传输到数据处理单元进行处理和分析。

其次，智能土壤监测系统还应具备数据分析与决策支持的能力。

通过分析土壤监测数据，系统可以为农业生产提供精确的决策支持，例如合理施肥和调整灌溉计划等。

此外，系统还应能够结合气象数据和植物生长特征进行综合分析，从而为农民提供更准确的决策建议。

最后，智能土壤监测系统还应具备相应的远程监控和云平台技术。

农民可以通过手机、平板电脑等设备随时随地监测土壤状态，并获得实时的监测数据。

云平台技术可以用于数据存储和管理，保证数据的安全性和可持续性。

2. 养分管理养分管理是农业生产中的关键环节，对于提高作物产量和品质具有重要作用。

智能农业中的养分管理系统应能够精确测量土壤养分含量，并根据实时的监测数据进行合理施肥。

首先，养分管理系统应能够根据土壤监测数据进行养分评估和需求分析。

通过精确的数据分析，系统可以确定土壤养分的缺失和过量，从而提供合理的施肥建议。

此外，系统还应能够根据作物的品种、生长期和生育阶段等因素进行个性化的施肥计划。

其次，养分管理系统应能够实现智能施肥和精准施肥。

智能施肥可以根据土壤监测数据和作物需求自动调节施肥量和施肥时间。

精准施肥则需要根据作物生长情况和养分需求，选择合适的肥料种类和施肥方法。

最后，养分管理系统应具备数据记录和追溯功能。

土壤墒情监测系统解决方案随着全球气候变化加剧，我国旱灾频发重发，干旱缺水问题日益突出。

为做好土壤墒情监测工作，应对旱灾威胁，促进农业发展方式转变和农业可持续发展，特制定本方案。

一、总体要求各级农业部门要进一步强化土壤墒情监测，大力推进监测站（点）建设，建立健全国家、省、县三级墒情监测网络体系，扩大覆盖土壤墒情监测规模和范围。

要充分利用现代监测和信息设备，全面提升监测效率和服务能力。

逐步完善主要农作物墒情评价指标体系，实现墒情评价规范化和科学化。

强化现代高新技术应用，提高墒情监测的时效性、针对性和科学性，为指导农业生产、防灾减灾、领导决策提供依据。

土壤墒情监测要以服务农业生产为宗旨，以土壤和作物为对象，统筹规划、合理布局，覆盖全国粮食主产区和干旱易发区。

通过采用自动化、信息化、网络化等现代高新技术手段，突出土壤墒情监测关键技术环节，实现定点、定期监测。

分析汇总土壤墒情数据，评价作物需水情况，及时提出应对措施建议。

建立墒情定期会商和报告制度，提高时效性和结果表达的可视化程度。

二、基本原则（一）代表性。

土壤墒情监测站（点）要充分考虑区域内主导作物、气候条件、灌排条件、土壤类型等因素合理布局，确保监测数据具有代表性。

（二）及时性。

土壤墒情监测要做到及时、快速、准确，出现旱涝灾情，应加大监测频率，旱涝灾情不迟报、不漏报；关键农时季节，应及时汇总相关信息，重大农事活动前有信息；日常监测工作，坚持定期采样，快速分析、及时汇总、按时上报。

（三）规范性。

建立土壤墒情监测工作制度和责任制度，做到工作人员相对固定，设施设备配置齐全，监测工作制度化和规范化，确保监测数据可靠、调查内容详实、评价结论科学。

按时上报。

（四）规范性。

建立土壤墒情监测工作制度和责任制度，做到工作人员相对固定，设施设备配置齐全，监测工作制度化和规范化，确保监测数据可靠、调查内容详实、评价结论科学。

三、重点工作（一）监测点布设选择区域范围内代表性强，当地政府重视，土肥水工作基础好，技术力量强，能够长期坚持的县承担土壤墒情监测工作。

土壤墒情监测系统安全操作及保养规程土壤墒情监测系统通常用于农业、水利和环境等领域，能够对土壤的温度、湿度、电导率等进行监测和分析，为农业、水资源和环保等应用提供有价值的数据支持。

然而，由于使用环境和测量方式特殊，土壤墒情监测系统在操作过程与使用过程中，需要严格遵守安全规程以及定期保养，确保系统运行的稳定性和准确性，避免出现测量误差或者安全隐患。

因此，以下就是土壤墒情监测系统安全操作及保养规程的相关内容。

操作规程：1. 环境检测在测量和安装土壤墒情监测系统之前，务必对于测量环境进行检测。

尽量避免在有电磁干扰或者磁场的场所使用，以保证测量数据的准确性。

2. 设备安装在进行设备的安装时，应首先确定安装点的地形地貌等因素，保证其能够充分反映该地区土壤墒情状况。

安装时需要学习并遵守设备安装说明书中的操作要求，并根据实际需要进行与其他设备的连接。

3. 数据记录数据记录应在服务端上进行，通过逐个时间点的记录监测结果，反映整个监测时间段的变化趋势。

在每次备份数据时需要按要求对数据进行分类存放、备份与严格的保护，以防数据的无意损失或者泄漏。

4. 保养与维修在经过长期的使用和自然风化后，需要进行设备的保养和维修。

在进行保养和维修操作时需要学习并遵守设备保养手册中的操作说明，并根据实际需要进行维护。

5. 设备更新在新技术、新材料的不断涌现和发展的过程中，设备逐渐被更新，并提供更加精准的测量数据。

因此，在有条件的情况下，建议适时更换设备和相关配套设备，以提高服务性能的同时反映墒情状况的准确性。

维护规程：1. 设备防潮土壤墒情监测系统的传感器需要在环境很潮湿或者高温湿度的情况下进行使用，因此在使用的过程中，必须要注意设备的防潮和防水。

•防潮：设备存放的环境应干燥，洁净，并保持通风良好的环境。

•防水：土壤墒情监测系统的工作端、传感器接口、连接器和其他接口必须要保证密封良好，防止在雨天下雨时水进入系统。

2. 设备防尘使用过程中要注意保持环境的洁净，并对设备进行清洁。

科技成果——端能云一体的土壤墒情监测物联网传感器技术开发单位中国农业大学、爱迪斯新技术有限责任公司成果简介该产品采用自主研发的高频检测电路提高了水分检测的精准度，“多深度时分多路复用检测”技术，消除了多个分立检测电路相互干扰、一致性差等缺点，采用“去冗余电路消除非线性失真”技术，减小信号衰减及非线性失真而引起的测量误差，彻底解决了传感器需要定期率定问题，使之在精准度、稳定性及可靠性方面都优于其它方法。

此外传统复杂大系统设计成高度集成的一根管子的物联网传感器，可对同一点多个土壤剖面的水分、温度、空气的温度、湿度、大气压等参数同时测量。

主要性能指标1、土壤水分测量量程0-100%，土壤水分测量分辨率0.1%，土壤水分测量精度≤±2%（实验室环境下测量体积含水率）。

2、户外大田土壤水分测量精度≤±3%。

3、土壤温度量程：-30到80℃，土壤温度分辨率：0.1℃，精度：±0.3℃4、支持GSM/GPRS/NBIOT/4G无线通信。

5、锂电池标称容量6000mAh。

6、现场部署安装时间约20分钟。

7、休眠电流0.3mA，数据采集31mA，发送电流：88mA。

8、功率：18mw，太阳能光伏：2W/6V。

9、防水能力：IPX7，系统外观无任何外露电缆。

适用范围适用于农业生产、水利、气象、林业、智慧城市、智慧公路、生态环境保护等领域的土壤墒情监测。

技术特点传感器高灵敏度、高精度、高可靠性；解决了传统野外监测设备集成复杂、安装难度大、故障率高、可靠性差等问题；系统安装简单、仅用十分钟；数据可通过微信扫码、电脑登录云平台查询。

应用成本运维成本低。

典型案例案例1：北京顺义区水务局于2018年12月组织开展顺义区主要作物需水量试验及不同灌区灌溉水有效利用系统的实测分析工作，选用中国农业大学研发的“土壤墒情监测物联网传感器”监测土壤水分数据，实际安装48套。

目前，在顺义区各个指定样点灌区安装的一体化的土壤墒情自动监测物联网传感器全部设备数据正常。