ringkasan

Sistem pemantauan masa nyata tanah ladang menyepadukan penderiaan pelbagai sumber dan teknologi Internet of Things untuk mencapai pengumpulan dinamik dan pengurusan tepat pertumbuhan tanaman dan data alam sekitar.Pandangan Bintangdaripada"Kamera berbilang spektrum + LiDAR + pemerhatian penyelidikan saintifik semua dalam satu"Sebagai contoh,Kertas kerja ini menerangkan seni bina teknikal, fungsi dan nilai aplikasinya, mengesahkan sifat saintifiknya melalui kes, dan menyediakan rujukan untuk pengurusan ketepatan pertanian dan pembangunan mampan.

1. Konsep dan keperluan sistem pemantauan masa nyata tanah ladang

Sistem pemantauan masa nyata tanah ladangSistem Pemantauan Masa Nyata Tanah Ladang (FRMS) adalah berdasarkan teknologi penderiaan moden untuk mendapatkan data berbilang dimensi seperti pertumbuhan tanaman, persekitaran tanah dan cuaca dalam masa nyata, dan menggabungkan model analisis data untuk mencapai pertimbangan situasi pertanian yang tepat. Matlamat terasnya ialah:

1. Persepsi Dinamik: Menerobos batasan pemerhatian manual dan merealisasikan pengumpulan berterusan data tanah ladang;

2. Diagnosis yang tepat: Analisis gabungan pelbagai parameter untuk mengenal pasti tekanan tanaman (seperti kemarau, perosak dan penyakit);

3. Membuat keputusan saintifik: Menyokong pengurusan air dan baja, amaran bencana, ramalan hasil, dan mengoptimumkan penggunaan sumber.

Teknologi pemantauan pertanian tradisionalTerhadSistem pemantauan, yang mengintegrasikan teknologi pengimejan berbilang spektrum, lidar dan IoT, telah menjadi kunci untuk menaik taraf industri.kuncilaluan.

2. Sistem Teknikal dan Komponen Teras

2.1 Teknologi pengimejan berbilang spektrum

Dibangunkan oleh StarViewSiri XST-PhotoNetKamera MultispektralMelalui pemerhatian terkoordinasi berbilang jalur,Menerobos tradisiHad spektrum kamera RGB,Sokongan indeks tumbuh-tumbuhan (NDVI, GCC, dll.) dan analisis dinamik tempoh fenologi:

– Pengimejan dwi-mod：Imej RGB standard (Mod-1) digabungkan dengan imej spektrum jalur sempit (Mod-2), jalur lampu merah 650±10nm menangkap ciri penyerapan klorofil, dan jalur inframerah dekat 850±10nm menganalisis struktur kanopi;

– Resolusi temporal dan spatial yang tinggi: Pemerhatian berterusan sekali sejam (5:00-20:00), digabungkan dengan gimbal zum optik 20x, menyokong pemantauan pelbagai skala kumpulan, individu dan organ;

– Pengoptimuman Indeks Tumbuhan：Kira 25 indeks (seperti EXG dan NDVI) berdasarkan data jalur sempit 5 jalur, dengan peningkatan ketepatan lebih daripada 30% berbanding data jalur lebar.

Senario Aplikasi:Penjejakan pembangunan tanaman (cth.Gandum musim sejuk di Hebei dan HenanPemantauan Fenologi),Analisis tindak balas tekanan (cth. penuaian alfalfa dan peristiwa salji di Stesen Qingyangpengesanan anomali NDVI).

Keluk variasi NDVI alfalfa di Stesen Qingyang semasa musim tanam

Penuaian alfalfa menyebabkan turun naik NDVI: penuaian pertama bermula pada 9 Jun, penuaian kedua bermula pada akhir Julai, dan penuaian ketiga bermula pada akhir Oktober

Salji menyebabkan turun naik NDVI: Salji mula turun pada 11 Disember dan hampir cair sepenuhnya pada 21; salji turun semula pada 15 Januari tahun berikutnya

2.2 Teknologi LiDAR In-situ

XST-LiDARNet LiDAR Ekologi In-sitululusPengimbasan awan titik 3D aktif,Memecahkan kesesakan penembusan kanopi penderia optik pasif:

– Algoritma pemprosesan awan titik：Berdasarkan perpustakaan penanda aras tanah musim tidak tumbuh, pemisahan tumbuh-tumbuhan-tanah dicapai, dan parameter seperti ketinggian kanopi, pecahan liputan (FVC), dan kepadatan isipadu kawasan daun (LAI) diekstrak;

– Keupayaan pemantauan dinamik: Imbas sekali sehari (452,000 mata/saat) untuk menyokong analisis perubahan harian dalam jumlah tumbuh-tumbuhan (kajian kes memantau perubahan dalam jumlah pastur di padang rumput Mongolia Dalam);

– Reka bentuk anti-gangguan: Tahap perlindungan IP66, boleh disesuaikan dengan -40℃~85℃ persekitaran melampau, sesuai untuk tanah ladang, hutan, padang rumput dan pemandangan lain;

– Kelebihan teknikal：Ralat penyongsangan LAI ialah <10%, dan pengiraan liputan adalah konsisten dengan rentak pertumbuhan jagung sehingga 95%.

Senario Aplikasi：LiDAR digunakan dalam penentududukan dan pemantauan tumbuh-tumbuhan, yang boleh mendapatkan maklumat struktur tiga dimensi jangka panjang tumbuh-tumbuhan dan mendapatkan perubahan siri masa parameter seperti ketinggian dan isipadu.

Perbandingan dan ketekalan sistem gabungan LiDAR (awan titik) dan kamera fenologi (tempat kejadian sebenar)

2.3 Platform pemantauan kerjasama pelbagai sumber:XST-SCI-in-OneAkses sekali sentuh untuk penyelidikan dan pemerhatian saintifik

SistemModul pengimejan spektrum bersepadu, lidar, meteorologi dan penderiaan tanah,capaiPemantauan Kolaboratif "Environment-Tanaman".:

– Percantuman data empat dimensi:Gabungan data multimodal banyak meningkatkan keteguhan dan ketepatan data model;

– Parameter tumbuhan: Indeks tumbuh-tumbuhan seperti NDVI, LAI, FVC, dsb.;

– Unsur meteorologi: Suhu dan kelembapan, kelajuan angin, hujan, sinaran suria (ketepatan ±0.2℃/±2%);

– Parameter tanah: Pemantauan berbilang kedalaman suhu/kelembapan/garam (resolusi 0.1℃/0.03%);

– Data hidrologi: Sensor kadar aliran radar (ketepatan 1mm/s) menyokong pengoptimuman pengairan.

– Pengkomputeran tepi dan penghantaran: Pengumpul data pintar (memori 256M) memproses data dalam masa nyata dan menyokong255Akses penderia dan penghantaran rangkaian penuh 4G;

– Keselamatan Data: Sandaran dwi awan tempatan, resume titik putus dan penggera tidak normal (pemberitahuan SMS/e-mel).

Senario Aplikasi: Data awan IoT dan data siaran masa nyata luar.

3. Nilai Aplikasi dan Analisis Kes

3.1 Pengurusan Pertanian Ketepatan

•Pengoptimuman air dan baja: Gabungkan kelembapan tanah dan data LAI kanopi untuk melaraskan isipadu pengairan secara dinamik (seperti bekas alfalfa di Stesen Qingyang);

• Amaran awal perosak dan penyakit: Mengesan anomali suhu kanopi melalui modul pengimejan terma (XST-PhotoNet-TI) dan mengesan tekanan lebih awal daripada mata kasar.

3.2 Tindak Balas Bencana dan Penilaian Insurans

•Amaran bencana meteorologi: Pemantauan kelajuan angin/hujan masa nyata digabungkan dengan data struktur kanopi untuk menilai risiko penginapan (cth. kes padang rumput Mongolia Dalam);

•Kuantifikasi Kerugian Bencana: Model tiga dimensi kawasan yang dilanda bencana dibina semula daripada awan titik lidar untuk mengira dengan tepat nisbah pengurangan pengeluaran.

3.3 Pengesahan tanah penderiaan jauh dan perakaunan sink karbon

•Sinergi Langit dan Bumi：Data berbilang spektrum ditentukur bersama dengan penderiaan jauh satelit (seperti Satelit Karbon China) untuk meningkatkan ketepatan penyongsangan parameter skala serantau;

•Anggaran fluks karbon:Data pendarfluor klorofil SIFNet (ketepatan ±2%) menyokong model fotosintesis dan membantu mencapai matlamat dwi karbon.

IV. Cabaran dan Prospek Masa Depan

1.Kesesakan teknikal: Algoritma gabungan data berbilang sumber adalah sangat kompleks dan perlu digabungkan dengan model AI (seperti pembelajaran mendalam) untuk meningkatkan kecekapan analisis;

2.Kawalan Kos: Peralatan LiDAR dan hiperspektral adalah mahal, dan reka bentuk modular diperlukan untuk mengurangkan kos penggunaan berskala besar;

3.Pembinaan standardisasi：Menggalakkan penyeragaman parameter pemantauan, format data dan protokol antara muka, dan menggalakkan kesalinghubungan dan kebolehoperasian berbilang platform.

masa hadapanDengan penyepaduan mendalam penderiaan jauh dron altitud rendah, teknologi berkembar digital dan model besar pertanian, sistem pemantauan tanah ladang akan berkembang ke arah integrasi "angkasa udara-tanah" dan gelung tertutup pelaksanaan ramalan-keputusan, menyediakan asas teknikal untuk keselamatan makanan global dan kemampanan ekologi. Star View akan terus menyumbang kepada perkara ini.