智能化农作物种植与水产养殖业排水捕捞信息技术应用系统.docx

《智能化农作物种植与水产养殖业排水捕捞信息技术应用系统.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能化农作物种植与水产养殖业排水捕捞信息技术应用系统.docx（5页珍藏版）》请在第壹文秘上搜索。

1、摘要：针对现代农业和水产养殖业中存在的种植养殖技术不稳定、生产效率低下、资源浪费等问题，该文提出了一种智能化农作物种植与水产养殖业排水捕捞信息技术应用系统。该系统基于物联网技术、机器学习和人工智能技术等，实现了对作物和水产生物的智能化监测、控制和管理。通过模型预测和自动控制，提高了作物和水产养殖的生产效率，降低了资源浪费和环境污染。该系统在实际应用中具有一定的推广价值和应用前景。关键词：智能化；农作物种植；水产养殖；排水捕捞；信息技术应用系统智能化农作物种植与水产养殖业排水捕捞信息技术应用系统是一种结合计算机科学、电子技术、传感技术、通信技术、智能控制技术等多项技术的综合应用系统，通过植物生物

2、学、土壤学、气象学、微生物学、水产学等多学科的研究，实现了对农作物种植和水产养殖的智能化管理和信息化控制。1智能化农作物种植与水产养殖业排水捕捞的关系智能化农作物种植与水产养殖业排水捕捞有着密切的关系。一方面，在智能化农作物种植和水产养殖中，大量使用化肥和农药会导致排水中含有大量有害物质，严重污染水体。因此，智能化农作物种植和水产养殖系统需要监测和控制排水中的有害物质，防止对水体的污染和损害。另一方面，智能化排水捕捞系统可以帮助农场和养殖场收集和利用废水。通过处理废水，可以回收其中的养分和水资源，减少浪费，同时减少对环境的污染。智能化农作物种植和水产养殖系统和智能化排水捕捞系统的结合，可以最大

3、限度地减少排水对自然环境的影响，实现农作物种植、水产养殖和排水捕捞的可持续发展。2核心技术2.1 传感器技术利用多种传感器实时监测土壤、水质、气象等环境因素,获取大量有用数据。传感器技术是一种实现物理量、化学量、生物量等各种参数的实时监测和数据采集的技术。传感器可以将物理量、化学量、生物量等信息转换为电信号，通过电路、微处理器等器件对信号进行处理，再将数据传输给各种控制系统，以实现智能化控制和自动化管理。传感器技术在现代农业和水产业中的应用广泛。它可以实时监测土壤、气候、水质、水量、温度等信息，帮助农民和渔民分析环境因素的变化，指导农作物种植和水产养殖的决策，提高农业和水产业的效益。2.2 数

4、据处理技术通过大数据处理和分析，实现了对作物生长、鱼体生长等各项指标的实时监测、自动分析和预测预报。数据处理技术是指对大量数据进行搜集、存储、整理、分析和呈现的过程，旨在从海量数据中提取有用的信息和知识，并支持合理的决策和预测。2.3 智能控制技术通过联网、无线通信、数据分析等技术实现对控制设备的远程控制和智能化管理。智能控制技术是指利用计算机、信息、网络和通信等技术，对物理、化学、生物等实际系统进行自动化控制以实现功能优化、经济效益最大化和质量保证的技术手段。智能控制技术以模糊控制、神经网络控制、遗传算法优化等为代表，它不仅可以自动化地调节控制系统，还可以对控制过程进行实时监测和分析。2.4

5、 水产养殖技术利用科学的水产养殖技术，以提高水产动植物的养殖效益和环境保护为目标。水产养殖技术指的是将种质优良的经济鱼类、虾类、蟹类等水生动物，以科学、专业、规范化的方式放养或饲养在水域或设备闭合式环境中，利用现代饲料、水源、适宜的环境因素等，促进动物健康、成活、生长发育，从而实现获得经济利益的一种生产方式。3智能化系统主要功能3.1 实现对农作物和水产的全面监测和精细化管理，提高生产效益通过卫星获取的遥感数据可以对农田和水产养殖场进行全面监测和分析，例如监测土地利用情况、农作物的生长状况、水质变化等，通过这些数据可以提高生产效益。可以通过在农田和水产养殖场部署各种传感器，实时监测环境变化和生

6、物信息，例如温度、湿度、光照、水质等，然后通过云计算和大数据技术分析数据，为农户和养殖户提供精准的决策支持。通过机器学习和数据挖掘技术来构建预测模型，可以帮助农户和养殖户预测气象、病虫害等因素对生产的影响，从而提前采取措施。同时，人工智能技术也可以优化生产过程，提高效益。通过水文地质探测技术获取地下水信息，利用智能控制技术进行精准灌溉，对不同的作物、环境进行个性化调控，以提高农业的水资源利用效率。对农作物和水产的监测和管理将变得更加精细化、智能化，能够更好地满足人们对食品安全和环保要求，并提高农业和水产业的发展效益。3.2 建立作物生长模型和水产生物模型，实现对生长状态的精准预测和学机器学习和

7、数据挖掘技术可以用来分析大量的历史数据和实时监测数据，了解作物和水产的生长周期、影响生长的因素等，并建立相应的预测模型，通过对实时数据的监测与分析，可以提供精准的生长状态预测和掌控。数学模型技术，利用非线性方程组建模，可以通过生长环境的参数和生长期各阶段作物特征参数来表征作物的生长历程。通过几个生长期作物增长信息实现了作物生长季节性模型，对农业生态环境优化提供参考依据。智能传感器可以对作物和水产生物进行实时监测，例如土壤温度、湿度、光照、PH值、水质等，通过对这些数据的采集和分析。可以建立作物生长模型和水产生物模型，对农作物和水产的生长状态进行精准预测和掌控，为农业生产提供了很大的帮助。3.3

8、 实现对作物的智能化灌溉、施肥和病虫害控制物联网技术通过部署各种传感器来实现作物周围的环境监测，例如温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等，根据环境信息自动控制灌溉、施肥和病虫害的治理。机器学习技术通过分析大量历史数据，结合现场实时监测数据，可以建立作物的生长模型，根据作物生长阶段的不同，制定相应的灌溉、施肥和病虫害防治措施，增加作物产量，提高质量。人工智能技术采用图像识别技术实现病虫害的智能监测和诊断，可以自动识别植物上的病虫害，根据诊断结果自动施药，减少人工干预的成本和作物损失。精准灌溉技术借助地下水位深度和土壤地质等信息，结合智能控制技术,实现对作物的精准灌溉,使得作物得到足够的水分、养分和氧

9、气，防止水分过浇或缺水，从而提高作物的产量和品质。可以实现对作物的智能化灌溉、施肥和病虫害控制，提高农作物产量和品质的同时，也降低了劳动力成本和对环境的影响。3.4 实现对水质的实时监测和智能化控制，避免废水的排放和水体的污染在水族箱或水质监测设备周围部署传感器来监测水质，例如pH、总溶解固体、水温、溶解氧等，将实时数据传回云端。通过大数据分析，可以预测水质变化趋势，从而实现对水质的智能化控制。预测建模技术对监测到的数据进行特征提取，然后使用人工智能技术构建预测模型，可以对未来的水质进行预测。如果预测结果发现水质将出现问题，可以及时采取措施，避免污染。智能控制技术根据传感器监测得到的数据，自动为水体添加药剂，调整水温、PH等参数，使水质保持在合适的范围内，避免排放废水和水体污染。智能调控技术借助农田灌溉、城市排水等地方自带的生物降解处理模块，利用工程处理来实现对水质的优化调控。4结语智能化农作物种植与水产养殖业排水捕捞信息技术应用系统的研究，具有非常重要的意义。此系统提供了全方位、智能化、精准化的管理模式，有效提升了生产效率，降低了资源消耗和环境污染并结合实验证明了该系统的优越性。