【WX-Q2,山東萬象環境,助力多領域環境監測】農業生產常面臨病蟲害爆發、氣象災害侵襲等多重風險,傳統防控模式多依賴人工巡查,存在發現滯后、應對被動等問題,往往造成重大經濟損失。農業四情監測預警系統依托物聯網傳感技術與 AI 算法,構建起全要素、全天候的風險監測預警網絡,通過對墑情、苗情、蟲情、災情的實時監測與智能分析,實現風險的提前預判與主動防御,推動種植管理從被動處置向主動防控轉變,為農業生產筑牢安全防線。

系統的預警功能貫穿作物全生產流程,預設適宜值、預警值、臨界值三級閾值,可根據作物品種、生育期及區域氣候特點自定義調整,適配不同種植場景需求。蟲情監測模塊通過加密誘捕頻率與 AI 自動識別技術,能提前 3-7 天預警病蟲害爆發風險,如河南某小麥種植基地在 2024 年蚜蟲爆發前收到系統預警,及時采用生物防控措施,將蟲害損失從往年的 15% 降至 3% 以下;墑情傳感器實時監測土壤水分變化,當數據低于作物適宜值時自動觸發灌溉提醒,避免干旱影響作物生長,東北大豆田應用后節水效率提升 30%-50%;氣象站與衛星遙感數據深度融合,能提前 72 小時預判暴雨、大風、霜凍等極的端天氣,2023 年臺風 “杜蘇芮" 期間,湖南省洪澇災害頻發區通過系統預警提前疏通溝渠、加固作物,使水稻受災面積減少 65%。
系統由多設備協同構建全的方位風險防控網絡,管式土壤墑情監測儀深度感知土壤環境變化,及時捕捉旱澇隱患;高清視頻監控與無人機多光譜遙感結合,實時掌握苗情長勢,通過 AI 圖像識別技術提前發現黃葉病等早期病害;風吸式殺蟲燈實現綠色防控,減少蟲源基數,搭配病害孢子捕捉儀,形成病蟲害綜合防控體系。云平臺作為數據中樞,整合所有監測數據,通過曲線分析、區域統計等功能直觀呈現風險演變趨勢,同時支持與智能灌溉、施肥設備聯動,實現 “監測 - 預警 - 執行" 全自動閉環。在云南普洱茶產區,茶農通過氣候監測優化采摘時機,規避暴雨風險,茶葉品質顯著提升,售價提高 30%;黑龍江某玉米合作社借助系統數據提前防控玉米螟,作物優質品率提升 25% 以上,充分彰顯了系統在風險防控與提質增效中的核心價值。