6、智能农业中的工程学与信息通信技术

智能农业中的工程学与信息通信技术

1. 引言

随着全球人口的增长和对食品需求的不断增加,农业面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战,智能农业应运而生。智能农业不仅依赖于传统的农业技术,还深度融合了现代工程技术与信息通信技术(ICT)。这些技术的应用大大提升了农业生产的效率、可持续性和智能化水平。本文将详细介绍智能农业中涉及的工程技术及ICT的具体内容,探讨它们如何共同推动农业的现代化进程。

2. 传感器技术

2.1 环境监测传感器

在智能农业中,传感器技术起着至关重要的作用。环境监测传感器可以实时测量温度、湿度、光照强度等关键参数,帮助农民了解农田的微气候条件。常见的环境监测传感器包括:

  • 温度传感器 :用于测量土壤和空气温度。
  • 湿度传感器 :用于监测土壤湿度和空气湿度。
  • 光照传感器 :用于检测光照强度和光谱分布。

这些传感器通常安装在田间或温室内部,通过无线通信技术将数据传输至中央控制系统,以便进行分析和处理。

传感器类型 测量参数 应用场景
温度传感器 土壤和空气温度 温室管理、作物生长监测
【激光质量检测】利用丝杆步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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