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恶苗病监测仪数据如何与农业决策系统联动实现精准防控?

更新时间:2025-06-09      点击次数:18

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  恶苗病监测仪数据与农业决策系统联动实现精准防控的方式

  数据传输与整合

  恶苗病监测仪实时收集稻田中恶苗病的发生情况,如发病植株数量、发病区域分布、病情严重程度等数据,并通过无线通信技术将这些数据传输至农业决策系统。农业决策系统将这些数据与稻田的基础信息,如水稻品种、种植面积、土壤肥力、气象数据等进行整合。例如,将监测到的发病区域与该区域的土壤肥力数据关联,分析土壤条件是否与恶苗病发生有关,为后续决策提供全面的信息基础。

  风险评估与预警

  农业决策系统根据整合后的数据,运用预设的算法和模型对恶苗病的发生风险进行评估。例如,通过分析历史数据和当前监测数据,结合气象条件(如温度、湿度)对恶苗病传播的影响,预测未来一段时间内恶苗病的扩散趋势和可能影响的范围。当风险达到一定阈值时,系统自动发出预警信息,通知农户和农业管理人员。预警信息可包括发病区域、风险等级、建议采取的防控措施等内容,让农户能够及时了解情况并做好准备。

  精准防控方案制定

  基于风险评估结果,农业决策系统为不同区域制定个性化的精准防控方案。对于发病较轻的区域,可能建议采用生物防治方法,如喷洒具有抗病作用的微生物制剂;对于发病较重的区域,则推荐使用化学药剂进行防治,并详细说明药剂的种类、使用剂量、使用时间和使用方法。同时,系统还会考虑水稻的生长阶段,例如在水稻分蘖期和抽穗期,对药剂的使用有不同要求,确保防控措施既有效又不会对水稻生长造成不良影响。

  防控效果反馈与调整

  在实施防控措施后,恶苗病监测仪继续收集数据,反馈防控效果。农业决策系统根据反馈信息对防控方案进行评估和调整。如果发现某种防控措施效果不佳,系统会及时分析原因,可能是药剂选择不当、使用剂量不足或使用时间不合适等,并相应地调整防控方案,提高防控的精准性和有效性。


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