云境天合 农业四情监测系统 TH-4Q

农业四情监测系统是一种现代化的农业生产管理系统，它通过集成物联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术，实现对农业生产环境的全面监测。通过监控和传感器监测作物的生长状况，包括叶片、茎秆、果实等的生长状态，为作物管理和病虫害防治提供依据。通过提供全面、实时的农业生产信息，帮助农民提高生产，保障农作物品质，促进农业可持续发展。

系 统 背 景  

随着智慧农业的发展，互联网、大数据、人工智能等技术逐渐运用到了农业生产的各个环节，大大提高了劳动力、资本等各项生产要素资源的配置与利用效率。

借助物联网，智慧农业构建了集环境监控、调节为一体的农业生产系统，可对不同的农业生产环境及对象进行监测监管，通过传感设备检测环境的物理参数，对土壤、虫情、气象等生产环境状况进行实时动态监控，使之符合农业生产环境标准，这些新技术的应用将大大改善农产品品质，使其符合市场需求，可以实现供给与需求的有效对接，促进农业生产精细化、高效化、现代化发展。

系 统 组 成  

 天合环境农业四情监测系统（墒情、虫情、气候、苗情）由终端设备（管式土壤墒情监测仪、虫情测报仪、气象站、视频监控）、农业四情测报平台组成。该系统可对农业大田的土壤墒情状况（土壤温度、土壤水分、土壤PH值等）、病虫状况（病虫种类、病虫数量等）、气候状况（空气温度、湿度、雨量、光照度、二氧化碳、风速风向等环境参数）进行系统监测和管理，通过GPRS/4G或网口将数据上传至测报平台，管理人员可远程实时查看各环境参数数据及趋势，节省人力，并根据数据反馈作出相应调整，以保证农作物良好的生长态势，助力农业生产。  

农业四情监测系统拓扑图  

管式土壤墒情监测仪  

管式土壤墒情监测仪是一款以介电常数原理为基础的传感器，支持10-30V宽电压充电。  

外壳采用PVC塑料管，内部发射近1G赫兹的高频探测波，可以穿透塑料管，有效感知土壤环境。  

不受土壤中盐离子的影响，化肥、农药、灌溉等农业活动不会影响测量结果，数据。传感器的电极没有直接与土壤接触，避免电力对土壤及土壤中的植物的干扰。

虫情测报仪  

利用现代光，电，数控等技术，自动完成诱虫，杀虫，虫体分散，拍照，运输，收集，排水等系统作业。

上下两层远红外虫体处理仓，致死率不低于98%，虫体的完成率不小于95%，采用雨虫分离技术，自动将雨水与昆虫分离。  

采用光控技术：白天关灯待机，夜晚自动开机检测，且在夜间工作时，不会因瞬间强光而改变工作状态。

引虫灯四周设有百叶窗，可有效防止非目标大虫子或树叶等杂物进入设备，影响虫体识别。

气象站  

视频监控  

视频监控设备可实时动态查看农业田间动态影像，并通过网络上传至平台查看。

农业四情测报平台  

1、平台介绍  

农业四情测报平台是集虫情、气象、墒情监测为一体在线监控平台。虫情监测具有Al害虫自动识别、远程实时查看虫情、虫情在线分析、害虫种类自动识别、区域虫情统计、虫情变化趋势分析、设备监测等功能。气象监测具有远程实时查看气象、在线分析气象历史数据的功能。墒情监测具有远程获取土壤墒情（如土壤温湿度、水分、PH）数据、在线分析土壤墒情历史数据的功能。  

2、监控主页  

监控主页显示设备列表、大屏可视化、地图展示等菜单信息。显示土壤墒情、虫情、气象监测图标及设备的运行状态。

3、虫情监测  

虫情监测包括实时虫情、虫情分析、害虫种类、实时状态、操作记录五部分。  

                                                                              实时虫情  

虫情分析：可查询到所选时间范围内的图片。  

                                                                                实时状态

                                                                                    操作记录

4、虫情统计  

虫情统计包括区域统计和趋势分析。

区域分析：选择区域，选择时间后点击查询即可查询出所选时间段区域内虫情设备的害虫数量。  

4、虫情统计  

虫情统计包括区域统计和趋势分析。  

趋势分析：选择区域，选择时间后点击查询，即可查询出区域内各害虫种类数量的曲线变化。

5、气象监测  

气象监测包括实时数据和历史数据两部分。

                                                                                    实时数据

                                                                                历史数据

6、墒情监测  

墒情监测包括实时数据和历史数据两部分。