苗情作物长势在线监测方案
时间：2025-06-01
涉川
一、方案背景
苗情和作物长势是农业生产中反映作物生长状态、营养供需、病虫灾害和环境胁迫的关键指标。传统依靠人工巡查方式存在覆盖面窄、时效性差、误判率高等问题。借助物联网、遥感与智能传感技术，可实现对苗情长势的持续监测和动态分析，为农业精准管理提供数据支持与决策依据。
二、建设目标
-
通过高精度传感器监测作物叶面积指数、株高、叶绿素等生长指标；
-
实现多点部署，全天候在线采集苗情数据；
-
建立统一平台，实现手机小程序和网页端远程可视化查看；
-
支持长势评估、异常预警与对比分析；
-
为农业灌溉施肥、病虫害防治、增产保产提供辅助决策支持。
三、系统组成
-
作物长势传感器模块：监测叶绿素、叶面积指数（LAI）、归一化植被指数（NDVI）；
-
智能高清图像采集终端：抓拍作物图片用于智能识别苗情变化；
-
气象要素监测站（选配）：集成温湿度、风速、光照、降雨量等环境因子；
-
土壤墒情监测模块（选配）：监测0–60cm不同层次土壤水分；
-
数据采集主机：内置4G模块，支持Modbus RTU协议，定时主动上报数据；
-
供电系统：太阳能板+锂电池保障全年运行；
-
远程管理平台：展示作物实况、指标数据曲线、历史对比与预警信息。
四、监测内容与参数指标
-
叶绿素指数（SPAD）：反映作物氮素营养状态与光合作用强弱；
-
叶面积指数（LAI）：反映群体冠层生长密度和生物量变化；
-
作物高度：用于评估不同阶段作物发育水平；
-
NDVI值：通过近红外与可见光反射率，综合评估植被健康度；
-
冠层温度（可选）：评估作物蒸腾作用、受旱胁迫程度；
-
高清图像采集：对比图像变化判断病虫害、叶片卷曲、长势不均等问题；
-
辅助气象与土壤参数：提升苗情判断精度与模型准确性。
五、系统功能特点
-
自动采集：支持定时自动采集图片与数据，全天候运行；
-
远程查看：数据通过4G主动上传至云平台，支持手机与电脑随时访问；
-
异常预警：指标低于阈值自动触发预警，提醒相关管理人员；
-
图像识别分析（选配）：配合AI图像识别模块实现病虫害、缺水、黄叶等智能判断；
-
历史数据比对：支持与往年、周边区域数据对比，辅助苗情研判；
-
平台可视化：呈现多点地图布设与指标仪表盘，支持报表导出。
六、适用场景
-
智慧农场、高标准农田、农情遥感验证点；
-
粮食主产区作物长势监控与管理；
-
农技服务单位开展苗情巡查辅助工具；
-
粮食安全保障工程、数字农业项目；
-
特色经济作物基地长势监控（如茶叶、水果、药材）；
-
水稻、小麦、玉米等大田作物生产周期全过程监管。
七、安装部署方式
-
根据作物种类、种植密度与区域面积，合理选择站点布设数量；
-
图像采集设备以南北走向对准作物主茎，安装于1.2~1.5米高度；
-
土壤和气象传感器依据标准埋设、支架安装；
-
所有设备均可采用太阳能+电池供电，实现无人值守；
-
安装完成后远程接入平台，可配置数据上传频率与报警阈值。
八、实施效益分析
-
降低人工巡田成本，提高农情监测效率；
-
精准把握作物生长节奏，提升施肥灌溉针对性；
-
早期发现异常长势、病虫害问题，避免减产；
-
积累历史苗情数据，服务农业科研与政策制定；
-
支持农业保险、政府补贴验收依据提供；
-
增强农业数字化水平，推动智慧农业转型。
九、执行标准与规范依据
-
《GB/T 38382-2019 农业遥感监测技术规程》
-
《GB/T 21985-2008 农作物长势遥感监测指标体系》
-
《NY/T 1722-2009 农业物联网环境参数测量技术规范》
-
《智慧农业建设导则》农业农村部指导性文件
-
《农作物生长模型参数监测与采集标准体系（试行）》
上一篇：干旱渍涝土壤水分监测站