智能水肥一体化系统设计

发布时间：2021-04-21 14:53

　　在传统水肥一体化技术的基础上,使用以ESP8266为主控芯片的集成板卡实时采集农田温湿度数据、光照强度,定期采集土壤的pH值和电导率,并模拟水肥系统的启动和报警状态。运用RGB模型建立肥料配比和实施方案模型。运用人工智能的线性回归算法对采集到的4 000条辣椒种植数据进行建模分析,提供快速和经济2种生产方案,并建立预测单个辣椒质量的模型。开发适合农民群体使用的掌上农林APP,包括智能天气预报、参数设定、历史方案记录、社区交流4个界面。 

【文章来源】：浙江农业科学. 2019,60(12)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 物联网智能水肥一体化硬件系统
    1.1 采集和监控传感器数据
    1.2 肥料配比和施用模型——RGB模型
2 物联网智能水肥一体化软件系统
    2.1 辣椒种植数据处理
    2.2 掌上农林APP开发
3 小结


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于局部加权线性回归的交通事故数据分析[J]. 张华.  宁德师范学院学报(自然科学版). 2019(01)
[2]技到农成——Super田农业APP研究[J]. 朱锦迪,张瑞清,陈云程,崔轶轮.  农家参谋. 2019(04)
[3]基于手机APP的农业园区智慧管理建构应用研究——以“掌上园区”APP为例[J]. 朱溪.  现代农村科技. 2019(01)
[4]多元线性回归模型分析[J]. 谭楚琰.  现代商业. 2019(02)
[5]基于线性回归模型的菜花重量预测研究[J]. 郭霞霞,周桂红,程洪.  河北农业大学学报. 2019(01)
[6]基于ESP8266的信号采集终端设计[J]. 罗章,贾程乾,于津璎,李佩锦,甘琳巧,刘帅.  电子世界. 2018(23)
[7]基于多元线性回归的房价预测模型[J]. 李正蹊.  中国新通信. 2018(23)
[8]基于物联网的水肥一体化技术[J]. 周杰,杨景文,马良,金茁.  资源节约与环保. 2018(10)
[9]农业App的案例研究[J]. 陈俊金,闫秀峰,许悦鑫.  市场周刊. 2018(09)
[10]基于机智云的工厂配电间远程监测系统[J]. 侯作富,李超,吴文秀,易群力.  内江科技. 2018(08)

硕士论文
[1]基于机智云的物联网移动终端SDK的设计与实现[D]. 陶镇.中国科学院大学(中国科学院工程管理与信息技术学院) 2017
[2]不同施肥方式对辣椒生长生理和养分利用的影响[D]. 王翠丽.甘肃农业大学 2017



本文编号：3151966