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植物物候監(jiān)測系統(tǒng)是什么?

更新時間:2025-11-05      點擊次數(shù):34

托普植物物候監(jiān)測系統(tǒng)是基于AI視覺識別、物聯(lián)網(wǎng)及多光譜成像技術(shù)的智能化監(jiān)測工具,專為植物生長周期監(jiān)測設(shè)計,適用于農(nóng)田、果園、林業(yè)及生態(tài)保護區(qū)等多場景部署,以下從系統(tǒng)功能、技術(shù)特點、應(yīng)用場景三個維度進(jìn)行詳細(xì)介紹:


一、植物物候監(jiān)測系統(tǒng)功能:全周期監(jiān)測與智能分析

物候期精準(zhǔn)識別

通過可見光+多光譜成像技術(shù),識別植物萌芽、展葉、開花、結(jié)果、落葉、返青等20余種物候階段,準(zhǔn)確率超95%。

生成物候曲線,擬合植物生長周期過程,輔助預(yù)測關(guān)鍵生育期(如變綠期、繁盛期)。

環(huán)境參數(shù)關(guān)聯(lián)分析

集成氣象傳感器,實時監(jiān)測溫度、濕度、光照、風(fēng)速、氣壓、土壤溫濕度、土壤氧氣等環(huán)境參數(shù)。

結(jié)合AI算法,分析植物生長規(guī)律與環(huán)境關(guān)聯(lián)性,例如通過每日氣象數(shù)據(jù)(溫度、濕度、風(fēng)速等)、作物信息(生育周期及基礎(chǔ)KC系數(shù))、土壤信息(田間持水量、土水含量)等,預(yù)測作物參考蒸騰量(ETO)、未來土壤含水量及缺水時的需灌水量。

植被指數(shù)提取

支持NDVI(歸一化植被指數(shù))、RVI(比值植被指數(shù))、GNDVI(綠光歸一化植被指數(shù))、NDRE(紅邊歸一化差值指數(shù))等多種植被指數(shù)計算,長期監(jiān)測植被生長健康狀態(tài)。


二、植物物候監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)特點:高精度與智能化

多光譜成像技術(shù)

采用多光譜相機(如MS400系列),支持4個多光譜通道(綠555nm、紅660nm、紅邊720nm、近紅外840nm)及1個可見光(RGB)通道,實現(xiàn)植被冠層表面多光譜信息的時間序列獲取。

AI模型驅(qū)動

內(nèi)置AI視覺識別算法,可自動識別作物種類、冠層覆蓋率及長勢信息,減少人工干預(yù)。

支持異常物候?qū)崟r預(yù)警(如提前開花、延遲成熟),輔助病蟲害防控。

靈活部署與數(shù)據(jù)管理

設(shè)備適應(yīng)性:集成式防腐傳感器、GPS定位模塊,支持野外環(huán)境(-40℃~85℃)部署,防盜防位移。

聯(lián)網(wǎng)功能:通過APP與Web端遠(yuǎn)程控制設(shè)備、查看數(shù)據(jù)及狀態(tài)。

數(shù)據(jù)存儲:云端長期保存,支持實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)批量分析、傳輸、展示及導(dǎo)出(Excel格式)。


三、植物物候監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用場景:科研與生產(chǎn)并重

科研領(lǐng)域

作物育種:通過多維度物候數(shù)據(jù),篩選優(yōu)良品種,優(yōu)化育種周期。

植物表型組學(xué):結(jié)合高光譜成像技術(shù),分析植物形態(tài)學(xué)指標(biāo)(冠幅、株高、葉面積)及顏色指標(biāo)(ExG、ExR),為表型研究提供量化依據(jù)。

病蟲害防控:集成智能蟲情測報燈,實現(xiàn)蟲體自動識別與預(yù)警,例如在湖南懷化活動中,燈下田間自動誘集蟲體綜合識別率達(dá)96%。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

精準(zhǔn)栽培:根據(jù)物候期與環(huán)境數(shù)據(jù),動態(tài)調(diào)整水肥管理策略,提升資源利用效率。

災(zāi)害預(yù)警:結(jié)合氣象數(shù)據(jù),預(yù)測天氣對作物的影響,提前制定應(yīng)對措施。

數(shù)字化管理:通過農(nóng)業(yè)數(shù)字化管理系統(tǒng),實現(xiàn)作物生長、病蟲害、水肥狀況的實時監(jiān)測與決策支持。

生態(tài)保護

生態(tài)保護區(qū)監(jiān)測:長期跟蹤植被物候變化,評估生態(tài)系統(tǒng)健康狀態(tài),為生態(tài)修復(fù)提供數(shù)據(jù)支撐。

氣候變化研究:通過物候數(shù)據(jù)與氣候模型的關(guān)聯(lián)分析,研究氣候變化對植物分布的影響。


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