Abstracts

Das Echtzeit-Überwachungssystem für landwirtschaftliche Flächen integriert Multi-Source-Sensorik und Internet-of-Things (IoT)-Technologien, um eine dynamische Erfassung und präzise Verwaltung von Daten zum Pflanzenwachstum und zur Umwelt zu ermöglichen. Dieses Papier basiert aufSternansichts."Multispektralkamera + LiDAR + wissenschaftliche Beobachtung in einer Aufnahme"Ein Beispiel.Er beschreibt seine technische Architektur, seine Funktionen und seinen Anwendungswert, überprüft seine Wissenschaftlichkeit anhand von Fallbeispielen und liefert Referenzen für das landwirtschaftliche Präzisionsmanagement und die nachhaltige Entwicklung.

I. Konzepte und Anforderungen an ein Echtzeit-Überwachungssystem für landwirtschaftliche Flächen

Echtzeit-Überwachungssystem für landwirtschaftliche Flächen(Farmland Real-time Monitoring System, FRMS) basiert auf moderner Sensortechnologie, Echtzeit-Zugang zu multidimensionalen Daten wie Pflanzenwachstum, Bodenumgebung, Meteorologie usw. und kombiniert das Datenanalysemodell, um eine genaue landwirtschaftliche Beurteilung zu erreichen. Seine Hauptziele:

1. dynamische WahrnehmungDurchbrechen der Grenzen der manuellen Beobachtung, um eine kontinuierliche Erfassung von Daten über landwirtschaftliche Flächen zu erreichen;

2. genaue DiagnoseMulti-Parameter-Fusionsanalyse zur Erkennung von Pflanzenstress (z. B. Trockenheit, Schädlinge und Krankheiten);

3. wissenschaftliche EntscheidungsfindungUnterstützung von Wasser- und Düngemittelmanagement, Katastrophenwarnung, Ertragsvorhersage und Optimierung der Ressourcennutzung.

Traditionelle landwirtschaftliche ÜberwachungstechnikeneinschränkenMit einem einzigen Parameter, einer geringen Auflösung und einer künstlichen Abhängigkeit ist es schwierig, die Anforderungen der modernen Landwirtschaft zu erfüllen. Ein umfassendes Überwachungssystem, das multispektrale Bildgebung, LiDAR und IoT-Technologien integriert, hat sich in der Branche zu einem aufgerüstetenKruxPfad.

II. technisches System und Kernkomponenten

2.1 multispektrale Bildgebungstechnologie

Entwickelt von StarViewXST-PhotoNet-ReiheMultispektralkameraDurch koordinierte Multi-Band-Beobachtungen.Mit der Tradition brechenSpektrale Einschränkungen von RGB-Kameras(math.) GattungUnterstützung der Analyse von Vegetationsindizes (NDVI, GCC usw.) und der Dynamik phänologischer Perioden::

– Dual-Mode-BildgebungStandard-RGB-Bilder (Modus-1) wurden mit Schmalband-Spektralbildern (Modus-2) kombiniert, um Chlorophyll-Absorptionsmerkmale im roten Band von 650±10 nm zu erfassen und die Struktur der Baumkronen im nahen Infrarotband von 850±10 nm zu erkennen;

– hohe räumliche und zeitliche AuflösungStündliche Dauerbeobachtung (5:00-20:00 Uhr), kombiniert mit einem optischen 20fach-Zoomkopf, unterstützt die Überwachung von Gruppen, Individuen und Organen auf mehreren Ebenen;

– Optimierung des VegetationsindexBerechnung von 25 Indizes (z. B. EXG, NDVI) auf der Grundlage von 5-Band-Schmalbanddaten, mit einer Genauigkeitsverbesserung von mehr als 301 TP3T gegenüber Breitbanddaten.

Anwendungsszenario::Verfolgung des Entwicklungszeitraums der Pflanzen (z. B.Winterweizen in Hebei und Henan(Klimaüberwachung)undAnalysen der Stressreaktion (z. B. Luzerneernte und Schneefallereignisse in der Station Qingyang)(Erkennung von NDVI-Anomalien).

Variationskurve des NDVI der Luzerne in der Wachstumsperiode an der Station Qingyang

Schwankungen des NDVI aufgrund der Luzerneernte: Beginn der ersten Ernte am 9. Juni, zweite Ernte Ende Juli, dritte Ernte Ende Oktober

Schneefallbedingte NDVI-Schwankungen: Der Schnee begann am 11. Dezember zu fallen und schmolz bis zum 21. Dezember weitgehend; am 15. Januar des folgenden Jahres fiel erneut Schnee

2.2 In-situ-LIDAR-Technologie

XST-LiDARNet in situ Öko-Lidarpassieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)Aktives 3D-Punktwolken-Scannen(math.) GattungÜberwindung des Engpasses bei der Durchdringung der Baumkronen bei passiven optischen Sensoren::

– Algorithmen zur Verarbeitung von PunktwolkenVegetation-Boden-Trennung auf der Grundlage einer Referenzbibliothek für den Boden außerhalb der Vegetationsperiode zur Extraktion von Parametern wie Höhe des Kronendachs, prozentuale Bedeckung (FVC) und Blattflächenkörperdichte (LAI);

– Dynamische ÜberwachungskapazitätEin Scan pro Tag (452.000 Punkte/Sekunde) zur Unterstützung der Analyse täglicher Veränderungen des Vegetationsvolumens (Fall der Überwachung von Veränderungen des Weidevolumens in der Inneren Mongolei);

– Anti-Interferenz-DesignIP66-Schutzniveau, Anpassung an -40℃~85℃ extreme Umgebung, geeignet für Ackerland, Wald, Grasland und andere Multi-Szenarien;

- Technische VorteileLAI-Inversionsfehler <101 TP3T, und die Berechnungen der Abdeckung stimmen mit den Wachstumsrhythmen von Mais bis 951 TP3T überein.

AnwendungsszenarioLIDAR zur Überwachung von Vegetationsstandorten kann Informationen über die dreidimensionale Struktur der Vegetation im Laufe der Zeit liefern und die zeitliche Entwicklung von Höhe, Volumen und anderen Parametern aufzeigen.

Vergleichende Konsistenz von kombinierten LiDAR- (Punktwolke) und Wetterkamerasystemen (Live-View)

2.3 Gemeinsame Überwachungsplattform mit mehreren Quellen:XST-SCI-in-Oneeine zentrale Anlaufstelle für wissenschaftliche Forschung und Beobachtung

dieses SystemIntegration von Modulen für spektrale Bildgebung, Lidar, Wetter- und Bodensensorik(math.) GattungrealisierenSynergistische "Umwelt-Ernte"-Überwachung::

– Vierdimensionale Datenfusion::Multimodale Datenfusion zur deutlichen Verbesserung der Robustheit und Genauigkeit von Modelldaten;

– Parameter der PflanzenontologieVegetationsindizes wie NDVI, LAI, FVC;

– meteorologisches ElementTemperatur und Feuchtigkeit, Windgeschwindigkeit, Niederschlag, Sonneneinstrahlung (Genauigkeit ±0,2°C/±2%);

– Parameter des BodensTemperatur-/Feuchtigkeits-/Salz-Multitiefenüberwachung (Auflösung 0,1°C/0,03%);

– Hydrologische DatenRadar-Durchflusssensoren (Genauigkeit 1 mm/s) unterstützen die Bewässerungsoptimierung.

– Edge Computing und TransportIntelligenter Datensammler (256M Speicher) Echtzeit-Datenverarbeitung, unterstützt255individueller Sensorzugang mit voller 4G-Übertragung;

– DatensicherheitLokales-Cloud-Doppelbackup, intermittierende Übertragung und Ausnahmealarm (SMS/E-Mail-Benachrichtigung).

Anwendungsszenario: IoT-Cloud-Daten mit Echtzeit-Wiedergabedaten im Freien.

III. Anwendungswert und Fallstudien

3.1 Landwirtschaftliche Präzisionsarbeit

-Optimierung der DüngemittelKombination von Bodenfeuchte- und Kronendachdaten zur dynamischen Anpassung der Bewässerung (z. B. Luzerne in der Qingyang Station);

-Schädlings- und KrankheitsfrühwarnungErkennung von Temperaturanomalien im Kronendach durch ein Wärmebildmodul (XST-PhotoNet-TI), das Stress früher erkennt als das bloße Auge.

3.2 Katastrophenhilfe und Versicherungsbewertung

-Meteorologische KatastrophenwarnungÜberwachung von Windgeschwindigkeit und Niederschlag in Echtzeit in Kombination mit Daten über die Struktur der Baumkronen zur Bewertung des Risikos eines Zusammenbruchs (z. B. Grünland in der Inneren Mongolei);

-Quantifizierung der SchädenLidar-Punktwolken-Rekonstruktion von 3D-Modellen des betroffenen Gebiets zur genauen Berechnung des Prozentsatzes der Ertragsminderung.

3.3 Bodenverifizierung durch Fernerkundung und Anrechnung von Kohlenstoffsenken

-Synergie von Himmel und ErdeGemeinsame Kalibrierung von Multispektraldaten mit Satellitenfernerkundung (z. B. China Carbon Satellite) zur Verbesserung der Genauigkeit der Inversion von Parametern auf regionaler Ebene;

-Schätzung des Kohlenstoffflusses:Die SIFNet-Chlorophyllfluoreszenzdaten (Genauigkeit ±2%) untermauern die Photosynthesemodellierung und tragen zum doppelten Kohlenstoffziel bei.

IV. Herausforderungen und Zukunftsaussichten

1.technologischer EngpassMulti-Source-Datenfusionsalgorithmen sind sehr komplex und müssen mit KI-Modellen (z. B. Deep Learning) kombiniert werden, um die Analyseeffizienz zu verbessern;

2.KostenkontrolleLidar- und Hyperspektralgeräte sind teuer und müssen modular aufgebaut sein, um die Kosten für den Einsatz in großem Maßstab zu senken;

3.NormungFörderung der Standardisierung von Überwachungsparametern, Datenformaten und Schnittstellenprotokollen zur Erleichterung der Konnektivität zwischen verschiedenen Plattformen.

anhängigMit der tiefgreifenden Integration von UAV-Fernerkundung in niedriger Höhe, digitaler Zwillingstechnologie und großen landwirtschaftlichen Modellen wird sich das Überwachungssystem für landwirtschaftliche Flächen in Richtung einer "Luft-Himmel-Erde"-Integration und eines geschlossenen Vorhersage-Entscheidungs-Ausführungs-Kreislaufs entwickeln und einen technologischen Eckpfeiler für die globale Ernährungssicherheit und ökologische Nachhaltigkeit bilden. StarView wird weiterhin einen Beitrag zu diesem Vorhaben leisten.