物聯網在苗圃管理中的應用

中圖分類號：S6628 文獻標識碼：B DOI編碼：10.19440/j.cnki.1006-9402.2025.02.020

近年來，隨著科技的進步，物聯網作為一種新興的信息技術，已經逐漸滲透到各個行業。在農業領域，尤其是對于精細化管理和高效資源利用需求較高的苗圃產業來說，物聯網的應用具有重要意義。物聯網技術通過部署傳感器和監控設備實現實時環境監測，收集關鍵數據，預測和分析潛在災害，通過無線通信技術和大數據處理等手段，能夠實現對苗圃環境中各種參數的實時監控與智能控制，從而促進苗圃管理的現代化和智能化。

1物聯網在苗圃管理中的具體應用

1.1環境監測苗圃作為培育苗木的主要場所，其環境條件直接關系到植物的健康與成長速度。適宜的溫度、濕度、光照和土壤水分是確保植物健康成長的關鍵因素。

1.1.1溫度不同種類的植物對溫度的需求各異，過高或過低的溫度都會影響植物的代謝活動，導致生長緩慢甚至死亡。

1.1.2濕度空氣濕度過高容易引發病害，而濕度過低則可能導致植物失水萎蔫。

1.1.3光照光合作用是植物生長的基礎，光照不足會影響植物合成有機物質的能力，進而抑制生長；相反，過強的光照可能會灼傷葉片。

1.1.4土壤水分適量的水分對于維持植物的生命活動至關重要，過多或過少都會對植物造成傷害。

因此，精確控制和優化這些環境參數，是提高苗圃生產效率和產品質量的重要手段。

1.2構建基于物聯網的環境監測系統為了實現對上述環境參數的精準管理，可以利用各種傳感器設備構建一個完整的物聯網環境監測系統。以下是該系統的主要組成部分及其功能。

1.2.1溫濕度傳感器用于監測苗圃內的空氣溫度和相對濕度，確保植物處于最適生長溫度區間內，并保持適當的空氣濕度以防止病蟲害的發生。

1.2.2光照強度傳感器實時測量光照強度，幫助管理者了解光照條件是否滿足植物需求，并據此調整遮陽網或其他光照調節設施。

1.2.3土壤水分傳感器檢測土壤中的含水量，指導灌溉操作，避免因過度澆水或缺水造成的植物損害。1.2.4數據傳輸模塊通過無線通信技術（如Wi-Fi、Zigbee、LoRa等），將各傳感器采集的數據發送到云端服務器。

1.2.5云計算平臺在云端對收集到的數據進行存儲、處理和分析，生成可視化報告，支持遠程監控和決策支持。移動終端/計算機客戶端：為管理者提供直觀易用的操作界面，使得他們能夠隨時隨地查看最新的環境信息，接收報警通知，并根據數據分析結果調整管理措施。

1.3數據驅動的智能管理策略借助于物聯網環境監測系統提供的詳盡數據，苗圃管理者可以制定更加科學合理的管理策略。

1.3.1自動調節環境條件當監測到的環境參數偏離預設范圍時，系統可自動啟動相關設備（如加濕器、風扇、灌溉系統等）進行調節，確保環境始終處于最佳狀態。

1.3.2個性化養護方案根據不同植物品種的具體需求，定制個性化的養護計劃，比如設置不同的光照周期、溫度范圍等，促進植物健康快速成長。

1.3.3預測性維護與預警通過對歷史數據的學習和建模，提前預測可能出現的問題（如極端天氣事件、病蟲害爆發等），并及時采取預防措施，降低風險。1.3.4資源優化配置依據實際需要合理安排水資源、肥料和其他投入品的使用，減少浪費，提升經濟效益的同時保護生態環境。

1.4灌溉系統優化傳統的灌溉方式往往依賴于經驗判斷，容易造成水資源浪費或者植物因過度澆水而受損。借助物聯網技術，可以根據實際需要精確控制灌溉量。例如，結合土壤濕度傳感器的數據反饋，當檢測到土壤水分低于設定閾值時自動啟動灌溉系統；反之，則停止供水。這樣不僅可以節省寶貴的水資源，還能避免因不當灌溉引起的植物生長問題。

1.4.1基于傳感器的數據收集1）土壤濕度傳感器：這是智能灌溉系統的核心組件之一，用于監測土壤中的水分含量。傳感器能夠持續地將實時數據傳輸到云端服務器，確保管理者可以獲得最準確的信息。2）氣象站：集成溫度、濕度、降雨量等參數的監測，結合當地天氣預報，可以預測未來幾天內的自然降水情況，從而調整灌溉計劃。

1.4.2智能決策支持1）數據分析與處理：云端平臺利用先進的算法對收集的數據進行分析，確定何時何地需要灌溉以及具體的水量。例如，通過機器學習模型預測植物需水高峰期，并據此制定個性化的灌溉策略。2）閾值設定：根據不同植物種類及其生長階段的需求，預先設置土壤濕度的理想范圍。當實際測量值低于下限閾值時觸發自動灌溉；反之，如果濕度達到上限，則停止供水。

1.4.3自動化控制系統1）遠程控制閥門：物聯網系統可以通過互聯網連接到灌溉系統的電磁閥或其他控制裝置，根據預設規則或手動指令開啟/關閉水源。2）定時器與邏輯控制器：除了簡單的開/關操作外，還可以編程復雜的灌溉邏輯，如分時段灌溉、交替輪灌等，以適應不同的作物需求。

1.4.4用戶界面與反饋1）移動應用程序：提供直觀易用的操作界面，讓用戶可以通過智能手機或平板電腦隨時隨地監控和管理灌溉系統。應用程序還可能包括歷史記錄查詢、異常報警等功能。2）可視化報告：定期生成關于用水量、灌溉頻率等方面的統計圖表，幫助管理者評估系統性能并作出改進。

1.4.5環境友好型灌溉1）節約水資源：精準灌溉避免了不必要的過量澆水，顯著減少了水資源的消耗。這對于干旱地區或者水資源緊缺的地方尤為重要。2）保護植物健康：合理的灌溉有助于維持植物根系周圍的適當濕潤度，防止由于過度澆水導致的根部腐爛等問題，同時也促進了植物的整體健康生長。

1.5病蟲害防治病蟲害是影響苗木健康的重要因素之一。通過安裝攝像頭或其他類型的生物傳感器來監控苗圃內的情況，一旦發現異常情況如葉片變色、昆蟲活動跡象等，即可迅速采取措施進行干預。同時，基于歷史數據建立預測模型，提前預警可能出現的問題，做到早預防、早治療，減少損失。

1.5.1實時監測與快速反應1）視覺識別：安裝在苗圃關鍵位置的高清攝像頭能夠捕捉到植物葉片的顏色變化、昆蟲活動等視覺異常現象。結合計算機視覺技術和深度學習算法，系統可以自動識別并分類這些異常情況。2）遠程查看：管理者可以通過移動應用程序或網絡平臺隨時查看苗圃內的實時視頻流，不受地理位置限制地進行監督。3）環境因子感知：利用溫度、濕度、二氧化碳濃度等環境傳感器，持續監測可能促進病蟲害發生的環境條件。4）病原體探測：某些先進的生物傳感器可以直接檢測空氣中或土壤中的特定病原體，提前預警潛在威脅。5昆蟲行為跟蹤：微型麥克風和紅外傳感器可用于監聽昆蟲飛行聲音或檢測其熱信號，幫助定位害蟲聚集區域。

當系統檢測到以上任何異常情況時，會立即發送警報通知給相關人員，確保他們能夠在最短時間內采取行動，減少病蟲害擴散的風險。

1.6基于歷史數據的預測建模模式識別：通過對多年積累的歷史病蟲害數據進行分析，找出病蟲害發生的時間規律、地理分布特點以及與氣象條件之間的關聯性。再運用統計學方法和機器學習模型，如時間序列分析、回歸分析和支持向量機等，預測未來一段時間內病蟲害的發生概率和發展趨勢。根據預測結果，評估不同地區、不同作物品種面臨的病蟲害風險等級，并制定相應的預防措施?；谙到y提供數據分析得出最佳實踐建議并實施，包括何時開始噴灑農藥、選擇哪種藥劑、如何調整種植結構以降低病蟲害風險等。1.7早預防、早治療，減少損失可以結合無人機和地面機器人，根據病蟲害的具體位置和程度實施定點施藥，避免大面積無差別用藥造成的環境污染和資源浪費，或者引入天敵昆蟲或有益微生物，構建自然生態系統平衡，抑制病蟲害的發生。還要定期組織員工參加病蟲害防治知識講座和技術培訓，提升他們的識別能力和應急處理技能。借助社交媒體和移動互聯網平臺，鼓勵周邊社區居民共同參與到病蟲害監測中來，形成群防群治的良好氛圍。

2物聯網技術帶來的效益

2.1提高工作效率物聯網技術的應用，能夠顯著提高農業生產效率，通過精準的操作和實時的決策減少資源浪費，優化生產的各個環節，減輕管理人員的體力勞動負擔，降低勞動力成本。

2.2改善產品品質通過應用物聯網技術，為苗木生長提供更適宜的生長環境，有利于培育出更健壯苗木。

2.3節約資源可以實現精準灌溉，有效減少水和肥料的使用量。

2.4增強市場競爭力有助于打造綠色生態品牌，贏得消費者信任。

3面臨的問題與挑戰

盡管物聯網技術為苗圃管理帶來了諸多便利，但在實際應用過程中也遇到了一些障礙，比如存在數據資源少、數字化水平低、基礎設施建設薄弱等問題。還有初期投資較大、技術維護復雜、網絡安全風險等。另外，不同地區氣候差異大，如何根據不同地區的具體情況制定合適的解決方案也是一個值得深入研究的問題。

4結論與展望

綜上所述，物聯網技術為苗圃管理提供了一種全新的思路和方法，極大地提升了管理水平和經濟效益。然而，要充分發揮其潛力，還需要進一步解決當前存在的問題。未來，隨著5G網絡、人工智能等新技術的發展，相信物聯網將在苗圃乃至整個農業領域發揮更大的作用，推動農業向更加智慧化方向邁進。

參考文獻

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