{"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\/fr\/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":"Concepts et applications des syst\u00e8mes de surveillance des terres agricoles en temps r\u00e9el"},"content":{"rendered":"

r\u00e9sum\u00e9s<\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/em><\/h3>\n\n\n\n

Le syst\u00e8me de surveillance des terres agricoles en temps r\u00e9el int\u00e8gre la d\u00e9tection multisource et les technologies de l'Internet des objets (IdO) pour r\u00e9aliser une collecte dynamique et une gestion pr\u00e9cise de la croissance des cultures et des donn\u00e9es environnementales. Le pr\u00e9sent document s'appuie survue en \u00e9toile<\/strong>s.\"Cam\u00e9ra multispectrale + LiDAR + observation scientifique en une seule fois<\/strong>\"A titre d'exemple.Il d\u00e9crit son architecture technique, ses fonctions et la valeur de ses applications, v\u00e9rifie sa scientificit\u00e9 \u00e0 l'aide d'\u00e9tudes de cas et fournit des r\u00e9f\u00e9rences pour la gestion agricole de pr\u00e9cision et le d\u00e9veloppement durable.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

I. Concepts et besoins d'un syst\u00e8me de surveillance des terres agricoles en temps r\u00e9el<\/strong><\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Syst\u00e8me de surveillance des terres agricoles en temps r\u00e9el<\/strong>Le syst\u00e8me de surveillance des terres agricoles en temps r\u00e9el (Farmland Real-time Monitoring System, FRMS) repose sur une technologie de d\u00e9tection moderne, un acc\u00e8s en temps r\u00e9el \u00e0 des donn\u00e9es multidimensionnelles telles que la croissance des cultures, l'environnement du sol, la m\u00e9t\u00e9orologie, etc. et combine le mod\u00e8le d'analyse des donn\u00e9es pour obtenir un jugement agricole pr\u00e9cis. Il combine un mod\u00e8le d'analyse des donn\u00e9es pour obtenir un jugement agricole pr\u00e9cis. Ses principaux objectifs sont les suivants<\/p>\n\n\n\n

1. <\/strong>perception dynamique<\/strong>La collecte de donn\u00e9es sur les terres agricoles : D\u00e9passer les limites de l'observation manuelle pour parvenir \u00e0 une collecte continue de donn\u00e9es sur les terres agricoles ;<\/p>\n\n\n\n

2. <\/strong>un diagnostic pr\u00e9cis<\/strong>Le projet de loi sur la protection de l'environnement (LPE) a \u00e9t\u00e9 adopt\u00e9 par le Parlement europ\u00e9en en d\u00e9cembre dernier ;<\/p>\n\n\n\n

3. <\/strong>la prise de d\u00e9cision scientifique<\/strong>Les services d'information sur l'eau et les engrais : ils soutiennent la gestion de l'eau et des engrais, l'alerte en cas de catastrophe, la pr\u00e9vision des rendements et l'optimisation de l'utilisation des ressources.<\/p>\n\n\n\n

Techniques traditionnelles de surveillance de l'agriculturerestreindre<\/strong>En un seul param\u00e8tre, une faible r\u00e9solution et une d\u00e9pendance artificielle, il est difficile de r\u00e9pondre aux besoins de l'agriculture moderne. Un syst\u00e8me de surveillance complet int\u00e9grant l'imagerie multispectrale, le LiDAR et les technologies IoT est devenu la mise \u00e0 niveau de l'industrie.cr\u00eate<\/strong>Trajectoire.<\/p>\n\n\n\n

II. Syst\u00e8me technique et composantes essentielles<\/strong><\/p>\n\n\n\n

2.1<\/em>\u00a0technologie d'imagerie multispectrale<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n

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D\u00e9velopp\u00e9 par StarViewS\u00e9rie XST-PhotoNet<\/a>cam\u00e9ra multispectrale<\/strong>Gr\u00e2ce \u00e0 des observations multibandes coordonn\u00e9es.Perc\u00e9e<\/strong>Limites spectrales des cam\u00e9ras RVB<\/strong>(math.) genreSoutien \u00e0 l'analyse des indices de v\u00e9g\u00e9tation (NDVI, GCC, etc.) et de la dynamique des p\u00e9riodes ph\u00e9nologiques<\/strong>: :<\/p>\n\n\n\n

-<\/strong> imagerie bi-mode<\/strong>Les images RVB standard (Mode-1) ont \u00e9t\u00e9 combin\u00e9es avec des images spectrales \u00e0 bande \u00e9troite (Mode-2) pour capturer les caract\u00e9ristiques d'absorption de la chlorophylle dans la bande rouge 650\u00b110 nm, et pour r\u00e9soudre la structure de la canop\u00e9e dans la bande proche infrarouge 850\u00b110 nm ;<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>haute r\u00e9solution spatiale et temporelle<\/strong>Observation continue : L'observation continue sur une heure (5:00-20:00), combin\u00e9e \u00e0 un zoom optique 20x, permet une surveillance multi-\u00e9chelle groupe-individu-organe ;<\/p>\n\n\n\n

-\u00a0<\/strong>Optimisation de l'indice de v\u00e9g\u00e9tation<\/strong>Calcul de 25 indices (par exemple, EXG, NDVI) bas\u00e9s sur des donn\u00e9es \u00e0 bande \u00e9troite \u00e0 5 bandes, avec une am\u00e9lioration de la pr\u00e9cision de plus de 301 TP3T par rapport aux donn\u00e9es \u00e0 large bande.<\/p>\n\n\n\n

sc\u00e9nario d'application<\/strong>: :Suivi de la p\u00e9riode de d\u00e9veloppement des cultures (par ex.<\/a>Bl\u00e9 d'hiver dans le Hebei et le Henan<\/a>(Surveillance du climat)<\/a>etAnalyses de la r\u00e9action au stress (par exemple, r\u00e9colte de la luzerne et chutes de neige \u00e0 la station de Qingyang)<\/a>(d\u00e9tection des anomalies NDVI)<\/a>.<\/p>\n\n\n

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Courbe de variation de l'indice NDVI de la luzerne au cours de la saison de croissance \u00e0 la station de Qingyang<\/p>\n\n\n

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Fluctuations de l'indice NDVI dues \u00e0 la r\u00e9colte de la luzerne : la premi\u00e8re r\u00e9colte a commenc\u00e9 le 9 juin, la deuxi\u00e8me fin juillet et la troisi\u00e8me fin octobre.<\/p>\n\n\n\n

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Fluctuations du NDVI induites par les chutes de neige : la neige a commenc\u00e9 \u00e0 tomber le 11 d\u00e9cembre et a largement fondu le 21 d\u00e9cembre ; la neige est retomb\u00e9e le 15 janvier de l'ann\u00e9e suivante.<\/p>\n\n\n\n

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

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XST-LiDARNet : \u00e9colidar in situ<\/a><\/strong>faire passer (un projet de loi, une inspection, etc.)Num\u00e9risation active de nuages de points en 3D<\/strong>(math.) genreLever le goulot d'\u00e9tranglement de la p\u00e9n\u00e9tration de la canop\u00e9e dans les capteurs optiques passifs<\/strong>: :<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Algorithmes de traitement des nuages de points<\/strong>S\u00e9paration de la v\u00e9g\u00e9tation et du sol bas\u00e9e sur une biblioth\u00e8que de r\u00e9f\u00e9rence du sol en dehors de la saison de croissance pour extraire des param\u00e8tres tels que la hauteur de la canop\u00e9e, le pourcentage de couverture (FVC) et la densit\u00e9 du corps de la surface foliaire (LAI) ;<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Capacit\u00e9 de surveillance dynamique<\/strong>Les r\u00e9sultats de l'analyse de l'\u00e9volution de la v\u00e9g\u00e9tation sont pr\u00e9sent\u00e9s dans le tableau suivant : un balayage par jour (452 000 points\/seconde) pour soutenir l'analyse des changements quotidiens du volume de la v\u00e9g\u00e9tation (cas de la surveillance des changements du volume des p\u00e2turages en Mongolie int\u00e9rieure) ;<\/p>\n\n\n\n

-\u00a0<\/strong>conception anti-interf\u00e9rence<\/strong>Niveau de protection IP66, adapt\u00e9 \u00e0 un environnement extr\u00eame de -40\u2103~85\u2103, convenant aux terres agricoles, aux for\u00eats, aux prairies et \u00e0 d'autres sc\u00e9narios multiples ;<\/p>\n\n\n\n

- Avantages techniques<\/strong>Les calculs de couverture sont en accord avec les rythmes de croissance du ma\u00efs jusqu'\u00e0 951 TP3T.<\/p>\n\n\n\n

sc\u00e9nario d'application<\/strong>Le LIDAR appliqu\u00e9 \u00e0 la surveillance de la localisation de la v\u00e9g\u00e9tation permet d'obtenir des informations sur la structure tridimensionnelle de la v\u00e9g\u00e9tation sur une longue p\u00e9riode, ainsi que des variations temporelles de la hauteur, du volume et d'autres param\u00e8tres.<\/p>\n\n\n

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Comparaison de la coh\u00e9rence des syst\u00e8mes combin\u00e9s LiDAR (nuage de points) et cam\u00e9ra m\u00e9t\u00e9orologique (vue en direct)<\/p>\n\n\n\n

2.3 Plate-forme de surveillance collaborative multi-sources :<\/em><\/strong>XST-SCI-in-One<\/em><\/strong><\/a>un guichet unique pour la recherche et l'observation scientifiques<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n

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ce syst\u00e8meInt\u00e9gration de modules d'imagerie spectrale, de lidar, de d\u00e9tection des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques et des sols<\/strong>(math.) genrer\u00e9aliser<\/strong>Surveillance synergique de l'environnement et des cultures<\/strong>: :<\/p>\n\n\n\n

-<\/strong> Fusion de donn\u00e9es quadridimensionnelles<\/strong>: :<\/strong>Fusion de donn\u00e9es multimodales pour am\u00e9liorer consid\u00e9rablement la robustesse et la pr\u00e9cision des donn\u00e9es du mod\u00e8le ;<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Param\u00e8tres de l'ontologie v\u00e9g\u00e9tale<\/strong>Indices de v\u00e9g\u00e9tation : indices de v\u00e9g\u00e9tation tels que NDVI, LAI, FVC ;<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>\u00e9l\u00e9ment m\u00e9t\u00e9orologique<\/strong>Temp\u00e9rature et humidit\u00e9, vitesse du vent, pr\u00e9cipitations, rayonnement solaire (pr\u00e9cision \u00b10,2\u00b0C\/\u00b12%) ;<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Param\u00e8tres du sol<\/strong>Surveillance de la temp\u00e9rature, de l'humidit\u00e9 et de la salinit\u00e9 en profondeur (r\u00e9solution de 0,1\u00b0C\/0,03%) ;<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Donn\u00e9es hydrologiques<\/strong>Les capteurs de d\u00e9bit radar (pr\u00e9cision de 1 mm\/s) permettent d'optimiser l'irrigation.<\/p>\n\n\n\n

- <\/strong>Informatique et transport en p\u00e9riph\u00e9rie<\/strong>Collecteur de donn\u00e9es intelligent (256M de m\u00e9moire) : traitement des donn\u00e9es en temps r\u00e9el, prend en charge255<\/strong>acc\u00e8s individuel aux capteurs avec une transmission 4G compl\u00e8te ;<\/p>\n\n\n\n

-\u00a0<\/strong>la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong>Double sauvegarde local-cloud, transfert intermittent et alarme d'exception (notification par SMS\/mail).<\/p>\n\n\n\n

sc\u00e9nario d'application<\/strong>Les donn\u00e9es du nuage de l'IdO avec les donn\u00e9es de lecture en temps r\u00e9el de l'ext\u00e9rieur.<\/p>\n\n\n

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III. valeur d'application et \u00e9tudes de cas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

3.1 Gestion de l'agriculture de pr\u00e9cision<\/em><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

-<\/strong>Optimisation des engrais<\/strong>Les donn\u00e9es sur l'humidit\u00e9 du sol et le LAI du couvert v\u00e9g\u00e9tal peuvent \u00eatre combin\u00e9es pour ajuster dynamiquement l'irrigation (cas de la luzerne \u00e0 la station de Qingyang, par exemple) ;<\/p>\n\n\n\n

-Alerte pr\u00e9coce contre les ravageurs et les maladies<\/strong>D\u00e9tection des anomalies de temp\u00e9rature du couvert v\u00e9g\u00e9tal par un module d'imagerie thermique (XST-PhotoNet-TI) afin de d\u00e9tecter le stress plus t\u00f4t qu'\u00e0 l'\u0153il nu.<\/p>\n\n\n\n

3.2 R\u00e9ponse aux catastrophes et \u00e9valuation des assurances<\/em><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

-<\/strong>Alerte aux catastrophes m\u00e9t\u00e9orologiques<\/strong>Les donn\u00e9es sur la vitesse du vent et les pr\u00e9cipitations en temps r\u00e9el, combin\u00e9es aux donn\u00e9es sur la structure de la canop\u00e9e, permettent d'\u00e9valuer le risque d'effondrement (par exemple, le cas des prairies de Mongolie int\u00e9rieure) ;<\/p>\n\n\n\n

-<\/strong>Quantification des dommages<\/strong>La reconstruction par nuage de points Lidar de mod\u00e8les 3D de la zone affect\u00e9e pour un calcul pr\u00e9cis du pourcentage de r\u00e9duction du rendement.<\/p>\n\n\n\n

3.3 V\u00e9rification des sols par t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection et comptabilisation des puits de carbone<\/em><\/strong><\/h5>\n\n\n\n

-<\/strong>Synergie du ciel et de la terre<\/strong>La Commission europ\u00e9enne et le Conseil de l'Europe ont sign\u00e9 un protocole d'accord en vue de l'\u00e9laboration d'un plan d'action pour la mise en \u0153uvre de l'Accord de Cotonou ;<\/p>\n\n\n\n

-<\/strong>Estimation des flux de carbone :<\/strong>Les donn\u00e9es SIFNet sur la fluorescence chlorophyllienne (pr\u00e9cision \u00b12%) \u00e9tayent la mod\u00e9lisation de la photosynth\u00e8se et contribuent \u00e0 la r\u00e9alisation d'objectifs doubles en mati\u00e8re de carbone.<\/p>\n\n\n\n

IV. d\u00e9fis et perspectives d'avenir<\/strong><\/p>\n\n\n

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1.<\/strong>goulot d'\u00e9tranglement technologique<\/strong>: Les algorithmes de fusion de donn\u00e9es multi-sources sont tr\u00e8s complexes et doivent \u00eatre combin\u00e9s avec des mod\u00e8les d'IA (par exemple, l'apprentissage profond) pour am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 de l'analyse ;<\/p>\n\n\n\n

2.<\/strong>contr\u00f4le des co\u00fbts<\/strong>Les \u00e9quipements Lidar et hyperspectraux sont co\u00fbteux et doivent \u00eatre con\u00e7us de mani\u00e8re modulaire pour r\u00e9duire le co\u00fbt de leur d\u00e9ploiement \u00e0 grande \u00e9chelle ;<\/p>\n\n\n\n

3.<\/strong>Normalisation<\/strong>Promouvoir la normalisation des param\u00e8tres de surveillance, des formats de donn\u00e9es et des protocoles d'interface afin de faciliter la connectivit\u00e9 multiplateforme.<\/p>\n\n\n\n

en attente<\/strong>Gr\u00e2ce \u00e0 l'int\u00e9gration approfondie de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection par drone \u00e0 basse altitude, de la technologie des jumeaux num\u00e9riques et des mod\u00e8les agricoles, le syst\u00e8me de surveillance des terres agricoles \u00e9voluera vers l'int\u00e9gration \"air-ski-terre\" et la direction en boucle ferm\u00e9e de pr\u00e9diction-d\u00e9cision-ex\u00e9cution, fournissant ainsi une pierre angulaire technologique pour la s\u00e9curit\u00e9 alimentaire mondiale et la durabilit\u00e9 \u00e9cologique. StarView continuera \u00e0 contribuer \u00e0 cette entreprise.<\/p>\n\n\n\n

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\n

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

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

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