农业四情高标准农田自动监测
时间：2026-02-26
涉川
一、方案概述
在高标准农田建设与运行管理过程中，需对农田环境、作物生长及灾害风险进行连续监测，实现精细化种植与科学管理。“四情”监测通常包括墒情、苗情、虫情和灾情，是数字农业和智慧农业体系的重要组成部分。
本方案面向高标准农田建设要求，构建集传感监测、数据采集、4G 无线通信和远程管理平台于一体的农业四情自动监测系统，实现对土壤水分、作物生长状态、病虫害动态及气象灾害风险的在线监测与预警，为精准灌溉、科学施肥和病虫害防控提供数据支撑。
二、建设目标
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建立覆盖农田关键区域的自动化监测网络；
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实现墒情、苗情、虫情、灾情的连续在线采集；
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构建数据分析与预警机制；
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支撑高标准农田数字化管理与精细化决策；
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提高农业生产效率与资源利用效率。
三、监测内容
3.1 墒情监测
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土壤体积含水率；
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土壤温度；
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不同深度土壤水分分布。
3.2 苗情监测
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作物长势指数；
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冠层覆盖度；
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生长阶段识别。
3.3 虫情监测
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害虫种类识别；
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害虫数量统计；
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虫害发生趋势分析。
3.4 灾情监测
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气象要素：气温、湿度、风速、降雨量；
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极端天气监测；
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干旱或积水风险识别。
四、系统总体架构
系统采用“前端感知层—数据采集层—通信层—平台层—应用层”的分层架构：
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前端感知层：土壤水分传感器、土壤温度传感器、气象传感器、多光谱摄像头、虫情测报灯等；
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数据采集层：农业环境监测采集主机；
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通信层：4G 无线通信网络；
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平台层：农业四情监测管理平台；
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应用层：电脑端、移动端及管理接口。
五、监测原理与技术方法
5.1 土壤墒情监测原理
采用电容式或时域反射原理测量土壤介电常数变化，换算得到土壤体积含水率，实现不同深度土壤水分的连续监测。
5.2 苗情监测原理
通过可见光或多光谱成像技术，获取作物冠层反射特征，计算植被指数，用于评估作物长势与健康状况。
5.3 虫情监测原理
利用诱虫光源吸引害虫，通过图像采集与识别算法对虫体进行自动分类与计数，实现虫情自动化统计。
5.4 灾情监测原理
通过气象传感器采集气温、湿度、风速、降雨等数据，结合阈值分析与趋势判断识别灾害风险。
六、数据采集与通信方式
各类传感器通过 RS485 或模拟量接口接入农业监测采集主机。采集主机按设定周期进行数据采集与缓存，并通过 4G 无线网络主动上传至云端平台，支持断点续传与数据补报机制，确保数据完整性。
七、系统功能
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实时数据采集与集中展示；
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历史数据查询与趋势分析；
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四情分项统计与对比分析；
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阈值预警与异常识别；
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报表自动生成与导出；
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与灌溉系统或农业管理系统接口预留。
八、主要设备与典型技术参数
8.1 土壤水分传感器
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测量范围：0～100 %；
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精度：±3 %；
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测量深度：可选分层布设。
8.2 气象传感器
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气温范围：-40 ℃～80 ℃；
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相对湿度范围：0～100 %RH；
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风速范围：0～60 m/s；
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降雨量分辨率：0.2 mm。
8.3 虫情监测设备
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图像采集分辨率：≥200 万像素；
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自动识别与计数功能。
8.4 数据采集主机
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通信方式：4G；
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接口类型：RS485、模拟量输入；
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支持本地数据存储与远程参数配置。
九、系统实施流程
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农田区域勘察与监测点位规划；
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传感器选型与布设；
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采集主机安装与通信配置；
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系统联调与数据校验；
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平台部署与功能验证；
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系统运行维护与数据分析应用。
十、应用与管理价值
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支撑精准灌溉与水资源节约；
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提高病虫害防控效率；
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优化施肥与种植结构；
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提升高标准农田数字化管理水平。
十一、适用范围
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高标准农田建设项目；
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规模化种植基地；
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现代农业示范区；
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数字农业与智慧农业项目。
十二、相关标准与规范
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高标准农田建设通则；
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农业物联网技术应用规范；
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土壤墒情监测技术规范；
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农业气象观测相关标准。
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