{"id":2231,"date":"2025-03-21T07:58:35","date_gmt":"2025-03-21T07:58:35","guid":{"rendered":"http:\/\/www.xingshitu.com\/?p=2231"},"modified":"2025-03-21T07:58:35","modified_gmt":"2025-03-21T07:58:35","slug":"%e5%86%9c%e7%94%b0%e5%ae%9e%e6%97%b6%e7%9b%91%e6%b5%8b%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e6%a6%82%e5%bf%b5%e4%b8%8e%e5%ba%94%e7%94%a8","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.xingshitu.com\/de\/2025\/03\/21\/%e5%86%9c%e7%94%b0%e5%ae%9e%e6%97%b6%e7%9b%91%e6%b5%8b%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e6%a6%82%e5%bf%b5%e4%b8%8e%e5%ba%94%e7%94%a8\/","title":{"rendered":"Konzepte und Anwendungen von Echtzeit-\u00dcberwachungssystemen f\u00fcr landwirtschaftliche Fl\u00e4chen"},"content":{"rendered":"

Abstracts<\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/em><\/h3>\n\n\n\n

Das Echtzeit-\u00dcberwachungssystem f\u00fcr landwirtschaftliche Fl\u00e4chen integriert Multi-Source-Sensorik und Internet-of-Things (IoT)-Technologien, um eine dynamische Erfassung und pr\u00e4zise Verwaltung von Daten zum Pflanzenwachstum und zur Umwelt zu erm\u00f6glichen. Dieses Papier basiert aufSternansicht<\/strong>s.\"Multispektralkamera + LiDAR + wissenschaftliche Beobachtung in einer Aufnahme<\/strong>\"Ein Beispiel.Er beschreibt seine technische Architektur, seine Funktionen und seinen Anwendungswert, \u00fcberpr\u00fcft seine Wissenschaftlichkeit anhand von Fallbeispielen und liefert Referenzen f\u00fcr das landwirtschaftliche Pr\u00e4zisionsmanagement und die nachhaltige Entwicklung.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

I. Konzepte und Anforderungen an ein Echtzeit-\u00dcberwachungssystem f\u00fcr landwirtschaftliche Fl\u00e4chen<\/strong><\/p>\n\n\n

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Echtzeit-\u00dcberwachungssystem f\u00fcr landwirtschaftliche Fl\u00e4chen<\/strong>(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:<\/p>\n\n\n\n

1. <\/strong>dynamische Wahrnehmung<\/strong>Durchbrechen der Grenzen der manuellen Beobachtung, um eine kontinuierliche Erfassung von Daten \u00fcber landwirtschaftliche Fl\u00e4chen zu erreichen;<\/p>\n\n\n\n

2. <\/strong>genaue Diagnose<\/strong>Multi-Parameter-Fusionsanalyse zur Erkennung von Pflanzenstress (z. B. Trockenheit, Sch\u00e4dlinge und Krankheiten);<\/p>\n\n\n\n

3. <\/strong>wissenschaftliche Entscheidungsfindung<\/strong>Unterst\u00fctzung von Wasser- und D\u00fcngemittelmanagement, Katastrophenwarnung, Ertragsvorhersage und Optimierung der Ressourcennutzung.<\/p>\n\n\n\n

Traditionelle landwirtschaftliche \u00dcberwachungstechnikeneinschr\u00e4nken<\/strong>Mit einem einzigen Parameter, einer geringen Aufl\u00f6sung und einer k\u00fcnstlichen Abh\u00e4ngigkeit ist es schwierig, die Anforderungen der modernen Landwirtschaft zu erf\u00fcllen. Ein umfassendes \u00dcberwachungssystem, das multispektrale Bildgebung, LiDAR und IoT-Technologien integriert, hat sich in der Branche zu einem aufger\u00fcstetenKrux<\/strong>Pfad.<\/p>\n\n\n\n

II. technisches System und Kernkomponenten<\/strong><\/p>\n\n\n\n

2.1<\/em>\u00a0multispektrale Bildgebungstechnologie<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n

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Entwickelt von StarViewXST-PhotoNet-Reihe<\/a>Multispektralkamera<\/strong>Durch koordinierte Multi-Band-Beobachtungen.Mit der Tradition brechen<\/strong>Spektrale Einschr\u00e4nkungen von RGB-Kameras<\/strong>(math.) GattungUnterst\u00fctzung der Analyse von Vegetationsindizes (NDVI, GCC usw.) und der Dynamik ph\u00e4nologischer Perioden<\/strong>::<\/p>\n\n\n\n

-<\/strong> Dual-Mode-Bildgebung<\/strong>Standard-RGB-Bilder (Modus-1) wurden mit Schmalband-Spektralbildern (Modus-2) kombiniert, um Chlorophyll-Absorptionsmerkmale im roten Band von 650\u00b110 nm zu erfassen und die Struktur der Baumkronen im nahen Infrarotband von 850\u00b110 nm zu erkennen;<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>hohe r\u00e4umliche und zeitliche Aufl\u00f6sung<\/strong>St\u00fcndliche Dauerbeobachtung (5:00-20:00 Uhr), kombiniert mit einem optischen 20fach-Zoomkopf, unterst\u00fctzt die \u00dcberwachung von Gruppen, Individuen und Organen auf mehreren Ebenen;<\/p>\n\n\n\n

-\u00a0<\/strong>Optimierung des Vegetationsindex<\/strong>Berechnung von 25 Indizes (z. B. EXG, NDVI) auf der Grundlage von 5-Band-Schmalbanddaten, mit einer Genauigkeitsverbesserung von mehr als 301 TP3T gegen\u00fcber Breitbanddaten.<\/p>\n\n\n\n

Anwendungsszenario<\/strong>::Verfolgung des Entwicklungszeitraums der Pflanzen (z. B.<\/a>Winterweizen in Hebei und Henan<\/a>(Klima\u00fcberwachung)<\/a>undAnalysen der Stressreaktion (z. B. Luzerneernte und Schneefallereignisse in der Station Qingyang)<\/a>(Erkennung von NDVI-Anomalien)<\/a>.<\/p>\n\n\n

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Variationskurve des NDVI der Luzerne in der Wachstumsperiode an der Station Qingyang<\/p>\n\n\n

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Schwankungen des NDVI aufgrund der Luzerneernte: Beginn der ersten Ernte am 9. Juni, zweite Ernte Ende Juli, dritte Ernte Ende Oktober<\/p>\n\n\n\n

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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<\/p>\n\n\n\n

2.2 In-situ-LIDAR-Technologie<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n

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XST-LiDARNet in situ \u00d6ko-Lidar<\/a><\/strong>passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)Aktives 3D-Punktwolken-Scannen<\/strong>(math.) Gattung\u00dcberwindung des Engpasses bei der Durchdringung der Baumkronen bei passiven optischen Sensoren<\/strong>::<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Algorithmen zur Verarbeitung von Punktwolken<\/strong>Vegetation-Boden-Trennung auf der Grundlage einer Referenzbibliothek f\u00fcr den Boden au\u00dferhalb der Vegetationsperiode zur Extraktion von Parametern wie H\u00f6he des Kronendachs, prozentuale Bedeckung (FVC) und Blattfl\u00e4chenk\u00f6rperdichte (LAI);<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Dynamische \u00dcberwachungskapazit\u00e4t<\/strong>Ein Scan pro Tag (452.000 Punkte\/Sekunde) zur Unterst\u00fctzung der Analyse t\u00e4glicher Ver\u00e4nderungen des Vegetationsvolumens (Fall der \u00dcberwachung von Ver\u00e4nderungen des Weidevolumens in der Inneren Mongolei);<\/p>\n\n\n\n

-\u00a0<\/strong>Anti-Interferenz-Design<\/strong>IP66-Schutzniveau, Anpassung an -40\u2103~85\u2103 extreme Umgebung, geeignet f\u00fcr Ackerland, Wald, Grasland und andere Multi-Szenarien;<\/p>\n\n\n\n

- Technische Vorteile<\/strong>LAI-Inversionsfehler <101 TP3T, und die Berechnungen der Abdeckung stimmen mit den Wachstumsrhythmen von Mais bis 951 TP3T \u00fcberein.<\/p>\n\n\n\n

Anwendungsszenario<\/strong>LIDAR zur \u00dcberwachung von Vegetationsstandorten kann Informationen \u00fcber die dreidimensionale Struktur der Vegetation im Laufe der Zeit liefern und die zeitliche Entwicklung von H\u00f6he, Volumen und anderen Parametern aufzeigen.<\/p>\n\n\n

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Vergleichende Konsistenz von kombinierten LiDAR- (Punktwolke) und Wetterkamerasystemen (Live-View)<\/p>\n\n\n\n

2.3 Gemeinsame \u00dcberwachungsplattform mit mehreren Quellen:<\/em><\/strong>XST-SCI-in-One<\/em><\/strong><\/a>eine zentrale Anlaufstelle f\u00fcr wissenschaftliche Forschung und Beobachtung<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n

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dieses SystemIntegration von Modulen f\u00fcr spektrale Bildgebung, Lidar, Wetter- und Bodensensorik<\/strong>(math.) Gattungrealisieren<\/strong>Synergistische \"Umwelt-Ernte\"-\u00dcberwachung<\/strong>::<\/p>\n\n\n\n

-<\/strong> Vierdimensionale Datenfusion<\/strong>::<\/strong>Multimodale Datenfusion zur deutlichen Verbesserung der Robustheit und Genauigkeit von Modelldaten;<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Parameter der Pflanzenontologie<\/strong>Vegetationsindizes wie NDVI, LAI, FVC;<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>meteorologisches Element<\/strong>Temperatur und Feuchtigkeit, Windgeschwindigkeit, Niederschlag, Sonneneinstrahlung (Genauigkeit \u00b10,2\u00b0C\/\u00b12%);<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Parameter des Bodens<\/strong>Temperatur-\/Feuchtigkeits-\/Salz-Multitiefen\u00fcberwachung (Aufl\u00f6sung 0,1\u00b0C\/0,03%);<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Hydrologische Daten<\/strong>Radar-Durchflusssensoren (Genauigkeit 1 mm\/s) unterst\u00fctzen die Bew\u00e4sserungsoptimierung.<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Edge Computing und Transport<\/strong>Intelligenter Datensammler (256M Speicher) Echtzeit-Datenverarbeitung, unterst\u00fctzt255<\/strong>individueller Sensorzugang mit voller 4G-\u00dcbertragung;<\/p>\n\n\n\n

-\u00a0<\/strong>Datensicherheit<\/strong>Lokales-Cloud-Doppelbackup, intermittierende \u00dcbertragung und Ausnahmealarm (SMS\/E-Mail-Benachrichtigung).<\/p>\n\n\n\n

Anwendungsszenario<\/strong>: IoT-Cloud-Daten mit Echtzeit-Wiedergabedaten im Freien.<\/p>\n\n\n

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III. Anwendungswert und Fallstudien<\/strong><\/p>\n\n\n\n

3.1 Landwirtschaftliche Pr\u00e4zisionsarbeit<\/em><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

-<\/strong>Optimierung der D\u00fcngemittel<\/strong>Kombination von Bodenfeuchte- und Kronendachdaten zur dynamischen Anpassung der Bew\u00e4sserung (z. B. Luzerne in der Qingyang Station);<\/p>\n\n\n\n

-Sch\u00e4dlings- und Krankheitsfr\u00fchwarnung<\/strong>Erkennung von Temperaturanomalien im Kronendach durch ein W\u00e4rmebildmodul (XST-PhotoNet-TI), das Stress fr\u00fcher erkennt als das blo\u00dfe Auge.<\/p>\n\n\n\n

3.2 Katastrophenhilfe und Versicherungsbewertung<\/em><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

-<\/strong>Meteorologische Katastrophenwarnung<\/strong>\u00dcberwachung von Windgeschwindigkeit und Niederschlag in Echtzeit in Kombination mit Daten \u00fcber die Struktur der Baumkronen zur Bewertung des Risikos eines Zusammenbruchs (z. B. Gr\u00fcnland in der Inneren Mongolei);<\/p>\n\n\n\n

-<\/strong>Quantifizierung der Sch\u00e4den<\/strong>Lidar-Punktwolken-Rekonstruktion von 3D-Modellen des betroffenen Gebiets zur genauen Berechnung des Prozentsatzes der Ertragsminderung.<\/p>\n\n\n\n

3.3 Bodenverifizierung durch Fernerkundung und Anrechnung von Kohlenstoffsenken<\/em><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

-<\/strong>Synergie von Himmel und Erde<\/strong>Gemeinsame Kalibrierung von Multispektraldaten mit Satellitenfernerkundung (z. B. China Carbon Satellite) zur Verbesserung der Genauigkeit der Inversion von Parametern auf regionaler Ebene;<\/p>\n\n\n\n

-<\/strong>Sch\u00e4tzung des Kohlenstoffflusses:<\/strong>Die SIFNet-Chlorophyllfluoreszenzdaten (Genauigkeit \u00b12%) untermauern die Photosynthesemodellierung und tragen zum doppelten Kohlenstoffziel bei.<\/p>\n\n\n\n

IV. Herausforderungen und Zukunftsaussichten<\/strong><\/p>\n\n\n

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1.<\/strong>technologischer Engpass<\/strong>Multi-Source-Datenfusionsalgorithmen sind sehr komplex und m\u00fcssen mit KI-Modellen (z. B. Deep Learning) kombiniert werden, um die Analyseeffizienz zu verbessern;<\/p>\n\n\n\n

2.<\/strong>Kostenkontrolle<\/strong>Lidar- und Hyperspektralger\u00e4te sind teuer und m\u00fcssen modular aufgebaut sein, um die Kosten f\u00fcr den Einsatz in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu senken;<\/p>\n\n\n\n

3.<\/strong>Normung<\/strong>F\u00f6rderung der Standardisierung von \u00dcberwachungsparametern, Datenformaten und Schnittstellenprotokollen zur Erleichterung der Konnektivit\u00e4t zwischen verschiedenen Plattformen.<\/p>\n\n\n\n

anh\u00e4ngig<\/strong>Mit der tiefgreifenden Integration von UAV-Fernerkundung in niedriger H\u00f6he, digitaler Zwillingstechnologie und gro\u00dfen landwirtschaftlichen Modellen wird sich das \u00dcberwachungssystem f\u00fcr landwirtschaftliche Fl\u00e4chen in Richtung einer \"Luft-Himmel-Erde\"-Integration und eines geschlossenen Vorhersage-Entscheidungs-Ausf\u00fchrungs-Kreislaufs entwickeln und einen technologischen Eckpfeiler f\u00fcr die globale Ern\u00e4hrungssicherheit und \u00f6kologische Nachhaltigkeit bilden. StarView wird weiterhin einen Beitrag zu diesem Vorhaben leisten.<\/p>\n\n\n\n

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Beijing Star View Technology Co.<\/a><\/h1><\/div>\n\n\n\n

ENDE<\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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