苗情監(jiān)測站搭載了多種類型的傳感器，包括土壤濕度傳感器、溫度傳感器、光照傳感器、二氧化碳傳感器等。這些傳感器能夠?qū)崟r感知農(nóng)田環(huán)境中的關(guān)鍵參數(shù)，如土壤水分含量、空氣溫濕度、光照強(qiáng)度以及氣體濃度等。它們將采集到的物理信號轉(zhuǎn)換為電信號或數(shù)字信號供后續(xù)處理使用。
 

　　圖像采集：除了傳感器外，還配備有高清攝像頭，用于對作物進(jìn)行定期拍照記錄。通過分析葉片顏色變化、生長高度、密度等信息，可以直觀了解作物的實(shí)際生長狀況和健康水平。
 

　　數(shù)據(jù)傳輸與存儲：所有收集的數(shù)據(jù)都會通過無線網(wǎng)絡(luò)迅速傳輸至數(shù)據(jù)處理中心。在這里，利用專業(yè)的軟件系統(tǒng)對接收到的信息進(jìn)行整合、存儲和管理，確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性。
 

　　智能數(shù)據(jù)分析：借助先進(jìn)的算法模型，數(shù)據(jù)處理中心會對海量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，從中提取有價值的信息。例如，判斷作物是否缺水、缺肥或者遭受病蟲害侵襲，并將結(jié)果以圖表形式展現(xiàn)出來，方便用戶理解和應(yīng)用。
 

　　苗情監(jiān)測站的測定步驟：
 

　　1.安裝與部署
 

　　-選址：選擇具有代表性的地塊作為監(jiān)測點(diǎn)，確保該區(qū)域能夠反映整體農(nóng)田的作物生長情況。通常應(yīng)避開邊緣地帶、障礙物遮擋處以及特殊小氣候區(qū)域。例如，在大田中選擇地勢較為平坦、光照和水分條件適中的位置；在大棚內(nèi)則要考慮通風(fēng)良好且作物分布均勻的區(qū)域。
 

　　-基礎(chǔ)建設(shè)：根據(jù)設(shè)備要求提前預(yù)制平坦硬質(zhì)水泥高臺，按照立桿底座固定尺寸進(jìn)行打孔或搭配地籠安裝。使用膨脹螺絲將設(shè)備立桿固定在打好的孔位中，確保設(shè)備穩(wěn)固。然后將攝像頭旋轉(zhuǎn)安裝到配套的攝像頭支架上，再用安裝抱箍將支架固定在立桿上(注意部分支架安裝孔可能需要自行擴(kuò)孔)。
 

　　-連接電源與網(wǎng)絡(luò)：若采用太陽能供電系統(tǒng)，需正確連接太陽能電池板、蓄電池等相關(guān)部件，保證陰雨天也能連續(xù)工作一定時間；同時接入4G無線網(wǎng)絡(luò)或其他數(shù)據(jù)傳輸方式，以便將采集到的數(shù)據(jù)及時傳輸至后臺平臺。

 

　　2.參數(shù)設(shè)置與校準(zhǔn)
 

　　-初始化配置：開啟設(shè)備后，進(jìn)入系統(tǒng)設(shè)置界面，對各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行初始化配置，如拍照間隔時間、視頻錄制時長、傳感器靈敏度等。這些參數(shù)應(yīng)根據(jù)不同作物品種、生長階段以及當(dāng)?shù)貧夂驐l件等因素合理設(shè)定。
 

　　-傳感器校準(zhǔn)：對于集成的多種高精度傳感器(如激光測距傳感器、溫濕度傳感器等)，需要進(jìn)行定期校準(zhǔn)，以確保測量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。可以使用標(biāo)準(zhǔn)計量器具或已知濃度的標(biāo)準(zhǔn)溶液等作為參照物來進(jìn)行校準(zhǔn)操作。
 

　　3.數(shù)據(jù)采集與傳輸
 

　　-自動采集：設(shè)備按照預(yù)設(shè)的時間間隔自動進(jìn)行圖像拍攝、視頻錄制以及環(huán)境參數(shù)(包括溫度、濕度、光照強(qiáng)度等)的采集。通過無線通信技術(shù)將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時傳輸至云端服務(wù)器或本地數(shù)據(jù)中心存儲。
 

　　-手動干預(yù)采集：在某些特殊情況下，如發(fā)現(xiàn)異常現(xiàn)象或需要重點(diǎn)觀察某個特定區(qū)域的作物時，管理人員可以通過遠(yuǎn)程控制平臺手動觸發(fā)設(shè)備的拍照、錄像等功能，獲取更詳細(xì)的信息。
 

　　4.數(shù)據(jù)分析與處理
 

　　-平臺登錄查看：借助專用的軟件平臺(如農(nóng)業(yè)四情測報平臺)，使用賬號密碼在不同終端(手機(jī)、Pad、計算機(jī)等)登錄，可實(shí)時查看監(jiān)測點(diǎn)的圖像、視頻及各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)。平臺會對大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，生成直觀的數(shù)據(jù)曲線圖、報表等形式，幫助用戶更好地了解作物生長趨勢。
 

　　-智能診斷與預(yù)警：利用算法模型對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，判斷作物是否處于正常生長狀態(tài)，是否存在病蟲害侵襲、營養(yǎng)缺乏等問題，并及時發(fā)出預(yù)警信息。例如，當(dāng)監(jiān)測到株高異常增長緩慢時，可能提示水肥供應(yīng)不足；葉面積指數(shù)過大則可能導(dǎo)致通風(fēng)透光不良，易引發(fā)病蟲害。