眾所周知，種植環境中的溫濕度、二氧化碳濃度等會對作物的生長有很大的影響，通過溫室大棚人為的為作物創造適合作物生長的環境可以大大的提高作物產量。但一般的人工管理很難達到科學種植的要求，而如果不能實現大棚環境的遠程監控，其管理成本和設施成本都非常高，人工管理也無法實現便捷化和精準化。目勹前，四化同步，即“移動互聯網”、“物聯網”、“云計算”、“大數據”大潮涌起，中國受到人多地少的制約，我國是農業大國，而不是農業強國，Aplex的溫室大棚種植監控系統正是基于對農業高產、高效、高回報的有效探索。2010年在中國發布的“十二五”計劃中，明確指出：加快發展設施農業，推進蔬菜、果蔬、茶葉、作物標準化生產，推進農業產業化經營，促進農業生產經營專業化、標準化、規模化、集約化。2013年的國家一號文件更是著重講述物聯網技術在農業方面的應用。物聯網技術是未來改變世界的十大技術之一，其與農業的結合是國家推行的重點之一，也是提高農業產量的重要手段之一。
      近30年來，國內的果蔬產量主要依靠于農業化肥的大量投入，但大部分的水肥并沒有完全被充分利用，導致水肥流失的同時也造成環境的污染，我國目前主要以傳統的農業耕種技術為主，即以農民的耕種經驗為主，這樣不僅浪費大量的人力物力，收獲卻并不可觀。
本項目針對農業種植中的難點，利用實時、動態的農業物聯網信息采集系統，實現多方位的果蔬信息實時監測，包括大棚內部的氣溫溫度、濕度、土壤水分溫度、二氧化碳濃度、光照強度等，同時在信息與種植專家知識系統的基礎上實現大棚的智能灌溉、溫濕度控制、智能噴藥等。
      物聯網在農業領域有著廣泛的應用，.維準電子科技___r智慧大棚監測
，在農作物不同階段實現不同的精細管理，幫助客戶有效地提升效率、減低成本、增加收益。
（1）種植前：通過布置在土壤中的土壤傳感器，獲取實時的土壤信息，為農作物創造適合的發芽生長條件；
（2）培育及生長階段：通過遠程獲取大棚實時的溫濕度、CO2濃度、光照強度等，并根據作物的生長情況進行現場控制，如卷簾、通風、灌溉等，以保證為農作物創造最佳的條件；
溫室大棚監控系統中，首要環節就是監測，監測數據準確與否，直接影響著后期控制的合理性。Aplex的監控系統以工業級智能網關連接大棚內的各傳感器，并實時將數據通過A/D轉換，將數據傳到后臺運算分析。
     數據采集功能：網關設備(Gateway)為多網口多串口設備，串口設備具備RS232/485功能，可支持Modbus協議組網。數據采集主要通過串口連接傳感器或監控設備，采集溫濕度及監控設備運行狀態。
     數據上傳功能：網關設備(Gateway)將采集到的數據上傳到相關的私有云服務器，可通過有線網絡Ethernet接口、無線網絡WiFi或3/4G模塊等方式上傳數據。
     云端服務器功能：建立設備連接通道（可同時連接幾百、幾千、幾萬甚至更多的網絡設備）、建立本地數據庫進行數據分類管理、開放遠程訪問端口，終端客戶可通過手機、PC機或中央顯示器監控相關設備數據。
     遠程監控功能：終端客戶可通過智能終端APP、Pad、PC機的webbrowser或中央顯示器來監控相關的設備狀態及數據，維準電子科技（深圳）有限公司，維準電子科技，并可根據設置相關bao警數據，下發控制命令。
大棚監測系統主要由各類傳感器饣組成，通過安裝在大棚內各處的傳感器采集各類監測數據，監測指標包括土壤溫濕度、土壤EC值、二氧化碳濃度、空氣溫濕度、光照強度、大棚內外風速風向等，通過智能網關將數據傳輸到云服務器進行分析處理。
     監測系統特性：低功耗，靈敏度高，響應時間快，便于安裝，抗干擾性強，單個終端之間的有效傳輸距離1000m。
      溫室環境實時監控，自動報警：通過布置的采集器、傳感器等物聯網設備，實時采集環境數據、設備狀態數據上傳到云端服務器，用戶可通過手機、Pad或電腦遠程查看，一旦遇到異常情況，及時報警。
（1）氣象數據：空氣溫度、空氣濕度、光照時長、光照強度、風速、風向、二氧化碳濃度等；
（2）土壤墑情：土壤溫度、土壤含水量等；
（3）設備狀態：水泵壓力、水肥流量、設備運行記錄等。
      智能報警系統：系統可以靈活的設置各個溫室不同環境參數的上下閾值，一旦超出閾值，系統可以根據配置，通過手機短信、系統消息等方式提醒相應管理者，并及時處理。
     遠程自動控制：系統可以制定作物生長計劃與策略，通過傳感器與控制器聯動自動控制，根據設定與系統采集到的實時環境數據，.維準電子科技___r智慧大棚監測
，自動遠程控制現場設備的啟停，實現通風、灌溉、卷簾等操作。
      實時視頻，24小時監控：根據現場安裝的監控攝像頭等監控設備，用戶可通過手機或電腦對作物生長情況、生產情況進行遠程異地查看，并可進行視頻錄像、視頻存儲、視頻檢索及回放。
     歷史數據分析：系統可以通過不同條件組合查詢和對比歷史環境數據，用戶可以更直觀看到歷史數據曲線，通過數據挖掘等技術分析更適合農作物生長、提高農作物產量的環境參數，輔助決策。

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