發(fā)布時(shí)間：2021-09-24 12:01

　　我國幅員遼闊,人口眾多,水土資源不相匹配,且地區(qū)分布不均,水資源總量嚴(yán)重不足,人均占有量更遠(yuǎn)低于世界平均水平。不僅可用于農(nóng)業(yè)灌溉的水資源少之又少,而且傳統(tǒng)的農(nóng)田灌溉方式又極不科學(xué),造成了嚴(yán)重的浪費(fèi)。此外,適合我國種植的農(nóng)作物多種多樣,不同作物的灌溉需求又有著明顯差異,故按作物品種及各生長階段需水量進(jìn)行灌溉的智慧農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)研究勢在必行。為了有效提高農(nóng)作物的品質(zhì)和產(chǎn)量,本文研究了一種智慧農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在根據(jù)不同品種和不同生長環(huán)境,按作物各生長階段需求進(jìn)行灌溉,并能夠有效提升農(nóng)作物的品質(zhì)和產(chǎn)量。系統(tǒng)由智慧農(nóng)業(yè)遙測終端、中心站和客戶端等組成。智慧農(nóng)業(yè)遙測終端以STM32F103系列的微處理器作為控制芯片,主要包含電源、無線通訊、存儲、數(shù)據(jù)采集接口和灌溉執(zhí)行等模塊;中心站主要負(fù)責(zé)接收來自遙測終端和客戶端的數(shù)據(jù),向遙測終端發(fā)送控制指令;客戶端包含為方便使用者而開發(fā)的手機(jī)客戶端和PC客戶端。本文在分析了農(nóng)作物生長周期和用水需求的基礎(chǔ)上,將影響農(nóng)作物生長用水的因素劃分為環(huán)境因素、作物因素和土壤因素三類。從符合預(yù)期品質(zhì)和產(chǎn)量的作物灌溉歷史數(shù)據(jù)集中篩選出模型的訓(xùn)練集和測試集,通過設(shè)計(jì)基于LSTM... 

【文章來源】：西安工程大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

智慧農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖

西安工程大學(xué)碩士學(xué)位論文低、較高的采集精度和自動(dòng)采集等及電磁兼容等多種技術(shù)�？蓪�(shí)時(shí)監(jiān)風(fēng)向、降雨量、光強(qiáng)以及風(fēng)速等多用于智慧農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)對氣候環(huán)境參 輸出。智慧農(nóng)業(yè)氣象站主要用于采集境數(shù)據(jù)相差不大，同時(shí)為了避免干擾圍。其實(shí)物圖如圖 2-2 所示，具體技

2 智慧農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的總體方案設(shè)計(jì)是對土壤墑情進(jìn)行測量的合適選擇。該對土壤的濕度要求不同且所處的土壤層物的土壤中，根據(jù)不同作物和相同作物分布深度，一般為 5cm 深、10cm 深、如圖 2-3 所示。其中，土壤濕度采用。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于模糊規(guī)則的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報(bào)模型研究[D]. 高園平.西安工程大學(xué) 2018
[4]基于嵌入式的自然災(zāi)害應(yīng)急預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 趙建新.西安工程大學(xué) 2017
[5]基于TinyOS的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC協(xié)議設(shè)計(jì)與實(shí)施研究[D]. 謝顯杰.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2017
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本文編號：3407718