一、方案介绍
本方案针对农业生产中干旱、涝灾、病虫害等灾情的预警与响应需求，融合土壤墒情监测、气象参数采集、灾情图像识别、无线传输和数据可视化管理等技术，构建一套集感知、传输、预警、管理于一体的农业灾情墒情一体化智能监测系统。系统依托分布式感知终端与4G/北斗双通信技术，适用于大田、丘陵、平原等多种地貌下的农业区域，为农业防灾减灾与智能调度提供数据支持。

二、监测目标

三、需求分析
随着极端气候频发，农业生产面临更大的自然灾害威胁，传统依赖人工巡查的灾情监测模式存在滞后、不精准等问题。土壤墒情作为农业抗旱、防涝和高产稳产的关键指标，需要精准获取。灾情监测亟需图像智能识别与气象参数融合分析，以实现“早发现、早响应、早调度”。

四、监测方法
系统在重点农田区域布设一体化灾情墒情监测节点，节点集成土壤湿度、土壤温度、气象因子（气温、湿度、风速、风向、雨量、光照等）以及图像采集模块，通过4G网络或北斗短报文将数据回传至云平台，实现灾情与墒情数据融合监测与预警发布。

五、应用原理
土壤墒情传感器基于电容或FDR技术测量不同深度的土壤含水率；气象要素由数字传感器采集实时微气候环境；图像监控采用高分辨率工业相机，对农田进行图像抓拍或视频监控，通过内嵌图像处理算法识别干旱、积水、倒伏等灾情迹象。数据由嵌入式采集主机处理后经无线模块上传至农业灾情监测平台，实现远程管理。

六、功能特点

七、硬件清单

八、硬件参数（量程、精度）

九、方案实现
依据农业重点防灾区域规划，选取代表性地块布设监测节点，通过云平台集中接入，实现区域内多点数据统一管理。系统运行后自动采集气象、墒情、图像等多源数据，并通过算法模型对干旱、积水、寒冻等灾情风险等级进行综合判定。用户可通过管理平台查看实时地图、趋势图、预警推送等信息，第一时间开展响应调度。

十、数据分析
平台可统计各区域土壤湿度变化趋势，分析季节性墒情波动与干旱演进过程。图像识别系统通过比对植被颜色、结构变化等特征，识别农作物受灾区域，生成灾情图斑与上报信息。多源数据融合形成灾情预报模型，为抗灾调水、排涝调度、病虫害管理等提供决策依据。

十一、预警决策
系统支持多级预警设定，如墒情指数低于设定阈值即触发干旱预警，持续降雨引发积水风险则自动预警排涝。灾情图像识别结果也可设置告警参数，结合实时数据自动推送至管理端或农业主管部门，辅助快速应对灾害影响。

十二、方案优点

十三、应用领域
广泛适用于大田农业、经济作物基地、高标准农田建设区、农业应急预警中心、农田抗旱排涝调度区域、智慧农业先导区等。

十四、效益分析
本方案通过实现灾情和墒情的联动监测，提高农业自然灾害的预警响应速度，降低因灾减产风险，提升农业抗灾能力。有效的数据支撑将促进农业精准管理、科学灌溉与资源优化调配，提升农作物产量与质量，助力农业数字化与智能化转型。

十五、国标规范

十六、参考文献