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文章来源:土壤墒情监测仪 发布时间:2020-09-11 00:55:03 浏览次数:939次
目前,我国灌区灌溉水利用率偏低,用水浪费现象普遍存在,土壤墒情预报方法不够完善是其影响因素之一。
研究土壤墒情预报方法对于制定合理灌溉制度,充分发挥灌溉工程效益,实现灌区节水目标,缓解用水矛盾等具有重要意义。
神经网络法是模仿人类智能,在网络模型内部利用反馈机制,进行隐式推理,寻找客观世界相互关联事物之间的关系。BP网络是1种基于误差反向传播算法的人工神经网络,它方便、直观有效,是目前比较成熟的人工神经网络网络,实践证明,BP神经网络是1种非线性函数逼近的优秀方法。
近年来BP网络在水科学领域得到了广泛应用,并引入到了农田土壤墒情预报研究中。
我国是一个农业大国,怎样做到及时高效地防灾抗旱和节水灌溉是现代农业发展的关键任务之一。为了较好的完成这一任务,必须使用专业土壤墒情监测系统来设置土壤墒情监测点并使用该系统对土壤墒情监测网络进行构建,用网络化覆盖和精细化监测数据为现代农业快速发展提供支持。
最近几年,农业逐渐开始运用科技产品,就比如这款FT-ZDSQ墒情自动监测站,厂家为山东风途物联网有限公司该套系统包括一套自动气象监测站以及4套管式自动监测仪。
土壤墒情监测预警系统能够实现对土壤墒情(土壤湿度)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;也可将传感器布置在不同的深度,测量剖面土壤水分情况。
风途土壤墒情监测站支持有线、GPRS、蓝牙等传输方式,免调试,可快速布置,监测土壤水分含量和土壤温度,同时,根据用户需求,可以扩展配置土壤电导率、土壤PH、空气温度、空气湿度、太阳辐射、雨量等气象传感器。