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1. 需求分析與規劃
目標設定:明確灌溉目標(如節水、增產、降低人力成本)。
環境評估:
分析土壤類型、地形坡度、水源質量(地下水/自來水)。考慮當地氣候(降雨量、蒸發量、季節變化)。
作物需求:
根據作物類型(如蔬菜、果樹、草坪)確定需水量。結合生長階段調整灌溉策略(如苗期需水量少,結果期需增加)。
預算規劃:
設備成本(傳感器、控製器、管網)。安裝與維護費用。長期運營能耗(如選擇太陽能可降低成本)。
2. 係統設計與選型
硬件選擇:
傳感器:土壤濕度傳感器、氣象站(溫濕度、雨量)、光照傳感器。
控製器:支持定時、循環或條件觸發的智能控製器。
執行設備:電磁閥、噴頭、滴灌帶(根據地形選擇噴灌/滴灌)。
通信方式:
有線(RS485、以太網)或無線(LoRa、Zigbee、4G)。雲端集成或本地網絡控製。
軟件平台:
選擇支持數據分析、遠程監控、自動化算法的軟件。兼容手機APP或網頁端操作。
3. 設備安裝與調試
傳感器部署:
土壤傳感器埋設深度(通常5-10cm)。氣象站安裝在開闊、無遮擋區域。
管網布局:
設計主支管路線,避免水壓不足或浪費。滴灌係統需考慮滴頭間距和流量匹配。
電氣連接:
控製器與電磁閥的接線,確保防水處理。太陽能板安裝角度(根據當地緯度調整)。
係統測試:
手動觸發灌溉,檢查設備響應。驗證傳感器數據準確性。
4. 數據監測與自動化運行
實時數據采集:土壤濕度、氣象數據、灌溉量記錄。
通過雲平台或本地存儲分析曆史數據。
自動化邏輯設定:
閾值控製:如土壤濕度低於30%自動開啟灌溉。定時+條件混合:例如每天清晨檢查濕度,若低於閾值則灌溉。動態調整:結合天氣預報(如未來24小時有雨則跳過灌溉)。
異常預警:設備故障(如傳感器離線)、水壓異常、電力中斷提醒。
5. 優化與調整
策略迭代:根據作物生長周期調整灌溉頻率和水量。對比曆史數據,優化閾值設置(如雨季降低濕度閾值)。
節能優化:結合電價峰穀時段調整灌溉時間(如夜間抽水)。優化噴頭設計減少蒸發損失。
擴展升級:新增傳感器(如葉麵濕度傳感器)。引入AI算法預測作物病害風險。
6. 長期維護與升級
定期檢查:傳感器校準(每季度或半年)。
清理濾網、噴頭(防止堵塞)。檢查管網漏水(通過流量監測異常)。
軟件更新:升級固件修複漏洞,增加新功能。適配新設備或通信協議。
用戶培訓:對操作人員培訓數據分析方法。建立應急處理流程(如設備故障時的手動灌溉方案)。
應用場景示例
家庭花園:使用簡易傳感器+WiFi控製器,通過手機APP設置定時灌溉,適合小型綠植或草坪。
大型農場:部署氣象站+多區域傳感器網絡,結合AI算法動態調整灌溉計劃,集成水肥一體化係統。
溫室大棚:采用高精度溫濕度傳感器,結合CO₂濃度監測,實現環境精準調控。
關鍵優勢
節水30%-50%:通過控製減少浪費。
提高產量:作物生長條件,降低幹旱或澇害風險。
降低人力成本:自動化運行減少人工巡檢需求。
通過以上流程,用戶可根據實際需求靈活調整,逐步實現智能的灌溉管理。