【JD-Q3】山東競道廠家攜手共創，讓每一刻都閃耀企業光輝!
農業四情監測通過綜合多方面信息，實現對病蟲害爆發的精準預測，以下從墑情、蟲情、苗情、災情監測角度展開說明。
墑情監測輔助判斷
土壤濕度是影響病蟲害發生的重要因素。通過在農田不同區域布置土壤濕度傳感器，實時監測土壤水分含量。例如，一些病菌在濕度較高的土壤環境中更容易滋生和傳播。若監測到某區域土壤長期處于高濕度狀態，結合該區域種植的作物種類，就能推測可能出現的病害類型，如根腐病等。同時，適宜的土壤濕度也會影響害蟲的繁殖和活動，比如某些害蟲的幼蟲在濕潤土壤中發育更快，通過墑情監測可提前預判害蟲數量增長趨勢。
蟲情監測直接預警
利用蟲情測報燈等設備誘集害蟲，內置攝像頭對害蟲拍照識別，統計種類和數量。設定不同害蟲的預警閾值，當某類害蟲數量達到或超過該閾值時，系統就會發出預警。比如，對于某種常見的食葉害蟲，當監測到其數量在短時間內急劇增加，且超過以往同期正常水平時，就可預測其可能對作物造成較大危害，甚至引發爆發式增長。此外，還能根據害蟲的發育階段，如幼蟲、成蟲等不同階段的數量變化，預測其未來的繁殖趨勢。
苗情監測反映作物抗性
高清攝像頭和圖像分析系統定期獲取作物生長圖像，分析其生長態勢。生長健壯的作物通常具有較強的抗病蟲害能力，而生長不良的作物則更容易受到侵害。若監測到某區域作物出現葉片發黃、生長緩慢等異常情況，可能意味著其抗性下降，此時結合該區域的環境條件，就能預測該區域發生病蟲害的風險增加。
災情監測提供環境依據
氣象站實時監測氣溫、風速、降雨量等氣象數據。天氣條件，如暴雨、高溫等，會影響作物的生長環境和病蟲害的發生發展。例如，暴雨過后，土壤濕度增大，可能引發一些水生病害;高溫天氣則有利于某些害蟲的繁殖。通過災情監測，能提前了解可能出現的環境變化，結合墑情、蟲情、苗情監測數據，綜合判斷病蟲害爆發的可能性。
