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小麥赤霉病監測站的系統架構由感知層、傳輸層、數據層與應用層構成。感知層部署多類型傳感器,包括穗部圖像傳感器、揮發性氣體傳感器、溫濕度傳感器及降水量傳感器,分別捕捉病穗形態、病原菌氣體信號與環境數據,傳感器節點按 “網格化" 布局,每 50 畝麥田設置 1 個感知節點,確保數據采集無盲區。傳輸層采用 4G 與 LoRa 雙模傳輸,4G 保障數據快速回傳,LoRa 適配偏遠麥田信號薄弱場景,實現低功耗遠距離傳輸。數據層搭建本地服務器與云端數據庫,本地服務器存儲實時采集數據,云端數據庫備份歷史數據并支持多終端訪問。應用層包含數據可視化平臺與預警模塊,平臺以圖表形式展示病穗率、環境因子變化趨勢,預警模塊根據預設閾值自動觸發風險提示。
在田間應用成效方面,監測站可將病害發現時間提前 3 - 5 天,傳統人工調查需 7 天左右才能發現初期病害,而監測站通過實時數據采集與智能分析,能在病穗率達 1% 時發出預警。某產區應用后,小麥赤霉病導致的產量損失從 20% 降至 8%,同時減少農藥使用量 15%,因精準預警避免了盲目施藥。此外,監測站積累的 5 年歷史數據,為當地制定區域性病害防控方案提供了數據支撐,使防控措施針對性提升,農戶防治成本每畝降低 20 元。
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