【萬象推薦:WX-Q2】糧食安全是國家安全的重要基礎,小麥、水稻、玉米等糧食作物的產量與品質直接關系到民生保障。糧食作物生長周期長,對土壤、氣候、病蟲害的敏感性強,傳統監測方式難以精準把握關鍵生長節點的四情變化,易導致減產減質。糧食作物四情監測系統針對糧食作物生長特性,實現對墑情、苗情、蟲情、災情的靶向監測與智能預警,為糧食作物全周期生長保駕護航,筑牢糧食安全防線。
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靶向監測設計,適配糧食作物生長規律。系統圍繞糧食作物不同生長階段的需求,優化監測參數與設備部署。在播種期,通過管式土壤墑情監測儀重點監測土壤水分與溫度,確保種子萌發的適宜環境;在拔節、灌漿等關鍵生長期,強化土壤養分與水分監測,同時通過氣象站密切關注光照、雨量變化,為作物養分積累提供保障;在病蟲害高發期,蟲情測報燈與AI識別技術協同發力,精準監測稻飛虱、小麥蚜蟲、玉米螟等糧食作物常見害蟲,提前發出預警。此外,視頻監控模塊聚焦作物關鍵生長節點,直觀呈現苗情長勢,助力種植戶及時發現生長異常。
核心技術升級,提升監測精準度。為保障糧食作物監測的精準性,系統在核心技術上進行針對性升級。蟲情監測模塊優化了AI識別算法,針對糧食作物常見害蟲的形態特征進行專項訓練,識別準確率提升至95%以上,可快速區分害蟲與益蟲,避免誤判導致的過度防治;土壤墑情監測儀采用多層監測設計,可同時獲取不同深度的土壤參數,更貼合糧食作物根系的水分吸收規律;氣象站新增災害預警算法,可根據實時氣象數據提前24-48小時預警干旱、洪澇、低溫凍害等災害,為防災減災爭取時間。
數據聯動分析,優化種植管理方案。農業四情測報平臺針對糧食作物特點,構建了專項數據模型,可實現四情數據的聯動分析。平臺通過整合土壤墑情、氣象數據與作物長勢數據,生成糧食作物生長趨勢預測報告;結合蟲情數據與歷史病蟲害發生規律,為種植戶提供精準的防治建議。例如,在小麥灌漿期,平臺通過分析光照、溫度與土壤水分數據,建議種植戶在適宜時段灌溉,提升小麥千粒重;在水稻病蟲害高發期,根據蟲情趨勢分析,指導種植戶精準投放農藥,減少農藥浪費。
全域覆蓋,適配規模化糧食種植。我國糧食種植多以規模化大田為主,系統采用分布式部署與遠程管控模式,適配規模化種植需求。通過在田間均勻部署監測設備,實現全域覆蓋;支持GPRS/4G遠程數據傳輸,種植戶與農業管理部門可通過云平臺實時查看全域四情數據,實現對多個種植區域的集中管理。系統配備的風吸式殺蟲燈采用物理誘殺方式,適配規模化種植的綠色防控需求,減少化學農藥使用,保障糧食品質安全。
實戰賦能,保障糧食豐產穩產。在某萬畝小麥種植基地,該系統通過精準監測土壤墑情,指導種植戶在拔節期精準灌溉,小麥抗倒伏能力顯著增強;通過蟲情預警與綠色防控,有效控制了蚜蟲災害,小麥產量提升12%,品質達到優質麥標準。在水稻種植區,系統提前預警洪澇災害,種植戶及時采取排水措施,避免了大面積減產,充分彰顯了系統在保障糧食安全中的核心作用。
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