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文章来源:土壤墒情监测仪 发布时间:2023-07-19 09:36:21 浏览次数:1008次
土壤墒情监测是通过仪器设备等手段对土壤水分进行定期、定点的测定,掌握动态的土壤水分变化规律的一种技术。
当前多数墒情监测点仍采用田间采样、试验室烘干法进行测定,不仅工作量大时间长,且监测结果的时效性不好。目前应用较多的土壤墒情速测仪,虽然快速、简便,但是误差较大,测试结果准确性较差。为了提高土壤墒情监测效率和准确率,近年来自动化墒情监测设备发展迅速,自动化监测设备能够实现对土壤墒情的长时间连续监测,用户可以根据监测需要,灵活布置土壤水分传感器位置。此外,还可根据监测需求增加对应传感器,监测土壤温度等数据,从而满足各种农业生产需要。
风途土壤墒情监测仪根据作物生长期不同,对不同深度的土壤层含水量进行墒情评价,通过墒情评价指标体系判别土壤墒情和旱情等级,以此指导农业生产。风途土壤墒情监测仪能全面、科学地反映监测区的土壤变化,及时、准确地提供监测区的土壤墒情,为减灾抗旱提供重要的基础信息,为干旱灾害实时预警,为领导决策提供强有力的依据。
使用自动化墒情监测设备实时监控墒情状况,目的是为了掌握土壤含水量以指导农业生产,而让这些数据显示出来,则需要土壤墒情监测预警系统平台作为媒介。
随着物联网的出现,对于实施农田精准作业过程,农田环境信息的采集则要求更加精确、及时。当前,农田信息获取的主要方式有:手持设备的人工获取方式、基于GPRS监测方式和基于
土壤墒情速测仪又名非接触式土壤水分测量仪、土壤墒情测量仪,是一款以介电常数原理为基础的传感器。
土壤墒情监测站是以实时墒情、农情、水利工程蓄水引水情况等信息为数据源,利用先进的土壤水分传感器等先进设备,结合适合地域的数学模型,依托物联网监测平台,建立了集土壤墒情实时监测、信息管理、查询服务、预测分析为一体的决策支持系统,科学地制定抗旱调度方案,为正确指挥抗旱救灾提供决策支持,最大限度地减轻灾害损失。
神经网络就是模拟人类思维的第二种方式。在神经网络模型中,BP网络是应用最为广泛的模型之一。BP网络是一种按照误差逆传播算法训练的多层前馈网络,可以学习和存储许多输入、输