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文章来源:球盟会官网网页版 发布时间:2020-10-13 00:55:13 浏览次数:1109次
在农业生产过程中,影响农作物生长水平的因素有很多,土壤情、降水条件、土壤肥力水平等都是影响土壤情的重要原因。土壤作为农作物生长的主要场所,其水分、养分条件直接影响作物的生长情况以及病虫害情况。
土壤情监测是生态环境保护和建设的重要内容,是反馈土壤信息的重要途径。在农业生产过程中可以根据土壤墒情测定情况,掌握土壤墒情变化规律,从而为农业生产做出更多指导。影响土壤墒情的因素有辐射、温度、湿度、风速等因素,土壤墒情的好坏关系到播种、施肥、抗旱等生产活动。在农作物生长过程中的任何一个阶段,都必须要加强对土壤墒情的了解,根据土壤墒情做出相应地判断,为农作物生长提供更多支持,形成更加良好的生存环境。在土壤墒情动态分析过程中,不同地区的农业气候条件和特点存在较大的差异,必须要结合当地的实际情况和农业气候特点,利用多年的农业气候资料,对土壤情进行监测。

自动土壤墒情监测站是一种能够自动实时地监测土壤墒情信息的设备,通过各种传感器可以获取土壤温度、湿度、盐分等数据,然后将数据传输到数据处理中心,做出及时的判断和分析。自动土壤墒情监测站可广泛应用于农业、林业、环境保护、城市规划、土地开发和资源管理等领域,具有以下几方面的作用:
土壤墒情监测系统为土壤墒情监测提供了准确数据报告,有了这些中的数据资料,一方面管理人员可以技术发现土壤含水量的不足,防范农业干旱,降低农业灾害损失
农田土壤和环境对农作物的生长有重要影响,农作物的产量和品质是各阶段农田生态环境综合影响的结果。因此,有效监测农田土壤与环境,对确保农作物产量、改善品质、指导生产具有重要作用。土壤水分在线监测系统可完成土壤温度、土壤湿度、土壤盐分以及环境温度、湿度、光照、降雨量、风速、风向等空间信息的自动采集、显示和
BP网络模型是一种前向多层网络,主要由输入层、多个隐含层以及输出层构成。每一层都有多个神经元,同一层的各个神经元之间没有相互关联,而相邻的神经元之间由权来连接。