14、智慧农业之智能土壤监测系统

智慧农业之智能土壤监测系统

一、背景与现状

到2050年,全球人口预计将从2016年的74亿激增至91亿。收入的增加促使人们在饮食中摄入更多蛋白质,这意味着农民需要将粮食产量提高70%。然而,城市化进程导致农村人口减少,农业劳动力短缺,同时,约25%的农业用地已经退化,近40%的农村人口面临水资源短缺。此外,不合理使用化肥破坏了土壤养分平衡,影响了土壤肥力。

传统农业正随着科技的发展而改变。传感器、设备、信息技术和快速通信网络的应用,使现代农业能够优化资源利用。物联网(IoT)和人工智能的结合,让农民能够根据天气、种子、土壤等信息做出更明智的决策。

二、土壤监测及其参数
  1. 土壤的基本组成
    土壤的基本成分包括矿物质、水、死有机物质、空气和活的微生物。农业土壤通常含有约45%的矿物质、5%的有机物质、20 - 30%的空气和相似比例的水。其具体组成取决于作物类型、地形、温度和湿度等因素。
  2. 关键土壤参数
    • pH值 :范围从0到14,酸性(pH低于7)、中性(pH值为7)和碱性(pH高于7)。理想的土壤pH值应在5.5至6.5之间。可使用硫酸铝和硫磺降低pH值,石灰石提高pH值。
    • 湿度 :不同作物对湿度的要求不同,过高的湿度会导致病害,过低则使植物干燥。可使用电容式传感器测量湿度。
    • 温度 :理想的土壤温度为65°F至75°F(18°C至24°C)。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值