摘要：现有温室蔬菜水肥作业信息主要依靠人工填报,并且温室蔬菜一年可种植多茬且种植环节多,填报过程需要大量人力投入,不利于实现蔬菜种植过程对水肥作业信息的监测与自动直报管理。针对这一问题,研究设计了一种蔬菜水肥作业信息自动直报系统并提出了数据自动直报的方法,可对温室蔬菜水肥作业地块、作业时间、作业面积、肥料种类与配比和肥料投入量等信息进行自动直报。进行了流量传感器校准试验、水肥施用量监测精度试验和水肥作业信息直报系统数据直报试验。试验结果表明,水肥施用量监测平均误差为4.15%,灌溉作业数据直报误差为2.94%,水肥作业数据直报误差为4.6%,系统数据直报精度高,可满足实际应用需求。研究结果可为温室蔬菜生产作业信息自动上报和作业数据的信息化管理提供技术支撑。

摘要：农业物联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展为温室蔬菜生产的数据采集、分析、调控提供了有力支撑。为满足温室环境数据智能直报场景需求,制定了温室环境传感器的部署规范,设计并对比分析了基于LSTM、CNN-LSTM及CNN-LSTM-Attention的3种温室调控温度预测模型。基于CNN-LSTM-Attention预测模型的性能最好,其MSE、MAE、R^(2)分别为0.4570、0.3195和0.9873。设计了基于ARIMA的温室传感器数据纠错方法,实现土壤湿度预测数据值与实际测量差异不显著。整合了常见温室果蔬种植作物对环境信息的参数阈值模型,并开发了温室数据直报与智能调控系统移动端,能够指导温室环境传感器的规范部署、温度预测与纠错及常见温室果蔬种植辅助决策。研究结果为温室数据直报场景的数据采集、业务分析、温室调控提供技术手段,有助于智慧温室蔬菜产业高质量发展。

摘要：随着信息科技的快速发展和数字化生产赋能乡村振兴的推进,互联网背景下的产业园建设为新型中药产业带来新的发展机遇,数字化转型成为发展的必然趋势。然而,目前中药产业园种植管理粗放、质量安全缺乏有效保障等问题突出,需要依托物联网、区块链、大数据、农业机器人等新一代信息技术和智能装备,设计开发中药产业园数字管控应用场景系统,实时采集中药材种植管理和产品流通环节信息,实现整个园区系统监测、系统管理和系统服务。在中药产业园区个性化定制数字化管控服务,应用大数据分析、数字建模、农业机器人等技术双倍实现对中药材生长、病害、水肥等环节的生产指导,可以从宏观角度到微观细节实时监测及数据采集,为构建覆盖全产业链的中药材产业安全保障体系提供数字支撑。