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该研究探讨了基于物联网的土壤状况监测框架。

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简介:
农业在全球范围内扮演着至关重要的角色,尤其对于所有发展中国家而言。 智慧农业,致力于推动农业领域的创新,正日益成为应对该行业当前所面临挑战的关键方案。 在马来西亚,技术在农业领域内的应用已成为一个新兴的重点产业,农民们正积极地采用远程监控技术,并借助微控制器执行特定决策以满足其生产需求。 通过这些技术手段,农民能够便捷地获取所需的农田数据和信息,并实时监控他们的农业经营状况。 物联网技术,通过传感器、执行器以及其他嵌入式设备,将全球各地紧密地连接起来。 鉴于全球人口持续增长的趋势,必须显著提高农作物的产量。 作物的生长状况直接受到土壤养分水平及其水分供应的影响。 为了确保高效的作物生产,需要对土壤营养水平进行持续监测。 本文将对使用传感器的土壤监测系统进行简要概述。 各种类型的传感器被用于测量土壤中的温度、湿度、光照强度、湿度以及pH值等关键指标。 从土壤中采集到的数据被传输至MCP3204 ADC模块进行处理,然后通过Raspberry Pi从ADC模块发送至云端平台。 最终收集到的云端数据可以通过手机应用程序和笔记本电脑等终端设备进行查看和分析。 通过利用这些获得的信息,农民能够准确判断哪种作物最适合特定的土壤环境参数,从而在施肥过程中做出更为明智的决策和规划。

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客服
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  • 技术在应用——论文
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    本文探讨了物联网技术应用于土壤状态监测的研究框架,旨在提高农业和环境管理中土壤数据收集与分析的效率。 农业是所有发展中国家的基石。通过鼓励农业创新,智慧农业可以解决该行业当前面临的挑战。技术在农业领域的应用已成为马来西亚的一个新兴重点产业,农民开始采用远程监控技术和微控制器来执行特定决策以满足所需条件。这使得农民能够获得所需的资料或信息,并且能对其农业生产进行实时监测。 物联网利用传感器、执行器及其他嵌入式设备将整个世界连接起来。由于人口迅速增加,必须提高农作物产量。作物生长受土壤养分水平和水分含量的影响,因此需要定期监测营养状况。 本段落简要概述了一种使用各种传感器来测量温度、湿度及光强度等参数的土壤监控系统,并通过MCP3204 ADC将数据传输到Raspberry Pi并进一步上传至云端平台。最后,这些保存在云端的信息可以通过手机或笔记本电脑查看,从而帮助农民判断何种作物最适合特定土壤条件。 此技术的应用可以使农民更准确地了解其土地的具体参数,在施肥时做出更加明智的决策。
  • PySoilAnalytics:用数据Python脚本分析
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    PySoilAnalytics是一款专为土壤科学研究设计的Python工具包,它提供了一系列模块化、易用的脚本来帮助研究人员高效地处理和分析大量的土壤监测数据。 【pySoilAnalytics:Python 土壤监测数据分析框架】 pySoilAnalytics 是一个基于 Python 的高效工具,专门设计用于处理和分析土壤监测数据。这个框架为科学家、农业专家以及环境研究者提供了一种便捷的方式,来管理和理解土壤的动态变化,从而支持可持续的土地管理决策。 在 Python 中,pySoilAnalytics 提供了以下核心功能: 1. **数据导入与清洗**:框架支持多种格式(如 CSV、Excel、JSON)的数据导入,并通过内置的预处理模块进行数据清洗,包括处理缺失值、异常值和不一致的数据,确保分析的准确性。 2. **数据可视化**:pySoilAnalytics 集成了 Matplotlib 和 Seaborn 库,允许用户创建直观的图表和图像,如时间序列分析、土壤参数分布图等,帮助快速理解数据趋势。 3. **统计分析**:该框架提供了基本和高级的统计功能,包括平均值、标准差、相关性分析、回归分析等,以揭示土壤参数之间的关系。 4. **时空分析**:考虑到土壤监测数据通常涉及时间和空间维度,pySoilAnalytics 支持时空数据的建模和分析,如插值、时空聚类、趋势分析等,帮助识别土壤状况的变化模式。 5. **模型构建与预测**:利用机器学习库(如 Scikit-learn)构建土壤参数预测模型,例如预测未来的土壤湿度、养分含量等,为农田管理提供预见性指导。 6. **报告生成**:pySoilAnalytics 可以自动生成分析报告,包含关键发现、图表和模型结果,方便研究人员和决策者查阅和分享。 7. **可扩展性与模块化**:由于采用模块化设计,pySoilAnalytics 容易扩展。用户可以添加自定义模块来处理特定的数据分析需求或集成其他第三方库。 8. **文档与教程**:为了方便使用,pySoilAnalytics 提供了详细的文档和示例代码,引导用户快速上手并进行有效的数据分析。 在 pySoilAnalytics-master 压缩包中可能包含以下文件和目录结构: - `README.md`:项目简介和安装指南。 - `src`:源代码目录,包含了主要的 Python 脚本和模块。 - `data`:存放示例或测试用的土壤监测数据文件。 - `tests`:单元测试和集成测试代码,确保代码功能正确。 - `requirements.txt`:项目依赖的 Python 包列表,用于环境配置。 - `LICENSE`:项目许可协议,规定了软件的使用条件。 - `docs`:项目文档,包括用户指南和技术参考。 使用 pySoilAnalytics 时,请按照 `README.md` 文件中的指示安装必要的依赖。之后可以通过导入项目中的函数和类,并结合自己的土壤监测数据进行定制化的数据分析。这个框架不仅简化了土壤数据的处理流程,还提高了分析效率,是从事土壤科学研究和实践工作的重要工具。
  • STC89C51湿度系统
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    本项目开发了一种基于STC89C51单片机的土壤湿度监测系统,能够实时采集并显示土壤湿度数据,为智能农业灌溉提供科学依据。 内含源码、仿真及原理图。
  • 林业自动试系统
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    本文针对林业物联网系统,探讨了其自动测试技术的研发现状与挑战,并提出未来的发展方向和创新思路。 为了确保林业物联网监控系统的集成质量,并实现自动化测试系统的设计,首先需要分析物联网自动测试系统的需求及方法。接下来,要设计该系统的架构,包括各模块的具体设计内容。最后一步是对所设计的自动化测试系统进行实际操作验证,以证明它能够提供一个集中的、能执行自动化任务和可信数据分析的环境,并且可以提高林业相关数据测试的信任度与效率。此外,这一系统还能提升整体测试质量并缩短开发周期。
  • 水质系统论文
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    本文探讨了基于物联网技术的水质监测系统的开发与应用,分析其在实时数据采集、传输及处理方面的优势,并提出改进方案以提升监测效率和准确性。 饮用水的质量在社会经济方面扮演着至关重要的角色。许多研究人员开发了多种系统来确保水质清洁。传统的采样方法是手动收集样本并送到实验室进行分析,这种做法不仅耗时而且容易出现人为错误。尽管现有的自动化系统能够减少这些误差,但它们通常需要将样品送回中央位置处理,从而导致延迟,并不能即时反馈给用户。 为了克服这些问题,我们建议开发一个可以实时监控水质的动态系统。该系统配备了多种传感器,用于检测水中的pH值、温度、电导率、浑浊度、氧化还原电位(ORP)、硝酸盐和游离余氯等关键指标,并将这些数据进行分析以确保饮用水的安全性。 所收集的数据通过内置网络传输到云端或中央服务器,在那里经过进一步处理后,系统会立即在本地设备上显示结果。为了使用户能够更快地获取信息并判断水质是否安全饮用,该系统配备了LED指示灯来直观展示检测结果。这样设计的目的在于减少现有系统的延迟问题,并且让使用者可以自行决定饮用水的安全性。 此外,这种新型的水质量监控解决方案既经济实惠又便于维护和操作。特别是对于学校、大学和其他公共设施来说,它提供了一种简单而有效的手段来确保水质安全并保护公众健康。
  • OpenGL库及布局方法
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    本文章介绍了OpenGL在创建三维土壤模型中的应用,并讨论了相关布局策略和技术细节。 soil是在OpenGL中方便加载图片纹理的库;实际上只要下载官网上的库并编译即可;这里我将配置过程、位置以及结果截图放在这里了,并附上了编好的soil.h和soil.lib文件。
  • 侵蚀模型
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    《土壤侵蚀的模型研究》一书聚焦于利用数学和计算机模型分析土壤侵蚀过程,探讨不同地形、气候条件下土壤侵蚀机制,旨在为土地管理和生态保护提供科学依据。 KINEMAtic土壤侵蚀预测预报模型用户手册为全英文编写,详细介绍了模型的使用方法及所需数据结构。
  • 计算利用智能锅室内植-论文
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    本研究提出了一种创新性的方法,通过集成在智能锅中的传感器和物联网技术,实时监控并优化室内植物生长环境。该系统能够自动调整光照、温度及灌溉条件,从而促进高效可持续的城市农业发展。 室内植物的需求量很大,并且购买的人数每天都在增加。然而,在养植过程中人们会遇到许多问题,因为照料这些植物并不容易,甚至它们的死亡原因难以预测。根据美国国家园艺协会的数据,各个年龄段的人都对室内植物表现出极大的兴趣和热情。报告指出,仅在美国市场内,过去三年中室内植物销售额增长了50%,在2019年达到了约17亿美元。《贸易晴雨表》报告显示,在从2016到2017年的这一年里,印度的室内植物销售量也有了显著的增长。 随着市场需求不断上升,如何有效照顾这些植物成了一个重要课题。为了维护和提升它们的生命力,需要监测多种因素:土壤湿度、阳光照射时间、温度水平、空气湿度以及pH值等指标。手动监控所有这些变量是非常困难且耗时的。因此我们的目标是通过使用一系列组件(包括Arduino Nano微控制器板,潜水式微型水泵,ESP8266 Wi-Fi模块,BH1750光强度传感器,DHT11温度和湿度传感器、pH值检测器等),以及集成在智能花盆中的锂电池供电系统,并建立一个包含所有这些数据点的植物数据库。这个智能化装置能够根据所选择的不同种类的室内植物调整自身的工作模式。 具体来说,它具备自动浇水的功能,在储水箱水量过低时发送提醒信息;将植物置于最佳光照位置并带回阴凉处也会有相应的通知提示;通过Wi-Fi连接互联网后上传数据至云端存储。这些数据包括湿度、温度、光照强度和pH值等,并可通过安卓应用程序查看实时情况。如果监测到的数据点出现异常,系统会发送重要警报信息提醒用户采取相应措施。 此外,在移动应用界面上还会显示植物的整体健康状况以及其它相关细节内容,帮助人们更好地了解并照顾他们的室内绿植伙伴们。
  • RFID智能冰箱设计
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    本论文深入探究了在智能冰箱中应用物联网技术和RFID技术的可能性与优势,并提出了一个创新的设计方案。通过该设计方案,用户可以实时监测食品库存、新鲜度以及保质期等信息,从而优化食物管理和减少浪费。文中详细讨论了系统架构、关键技术及其实际应用场景,为智能家居设备的未来发展提供了新的思路和参考。 随着人们生活水平的快速提升以及生活节奏的加快,冰箱在家庭中的作用越来越重要。然而,整理冰箱变得愈发麻烦,并且往往难以准确掌握食品是否已用完或遗忘某些食品在冰箱中,从而引发各种不便。 本设计采用射频识别(RFID, Radio Frequency Identification)技术结合互联网和信息处理技术来建立智能冰箱食品监管系统,实现对冰箱内物品的记录。这样,用户可以通过查询数据库,在冰箱液晶屏上查看食物情况;也可以通过手机发送短信到家里的智能冰箱进行查询,并且还能直接在手机上购买所需的食物,满足未来智能家居的需求。 随着物联网的发展和智能家居方向上的投入不断加大,RFID标签的应用也日益广泛。