Kilimo joto na unyevu transmitter

Ukusanyaji wa Data ya Sensa ya Halijoto na Unyevu kwa ajili ya Kilimo

Kama tasnia, kilimo kimebadilika kutoka hatua ya kutegemea tu ushauri wa rika la wakulima hadi juhudi za kisasa, zinazoendeshwa na data. Sasa, wakulima wanaweza kutumia maarifa yanayoungwa mkono na idadi kubwa ya data ya kihistoria kufanya uchanganuzi kamili wa mazao ya kupanda na mbinu za kilimo za kutumia.

1.Upeo wa Uchanganuzi Kubwa wa Data katika Mzunguko wa Maisha ya Kilimo

IoT, data kubwa na kompyuta ya wingu inabadilisha jinsi kilimo kinavyofanya kazi kama tasnia nchini India na ulimwenguni kote. Uchanganuzi wa data ya kilimo unatumiwa ili kuboresha kila hatua katika mzunguko wa maisha ya kilimo kwa ufanisi wa gharama na ufanisi. Athari huonekana katika kila hatua ya mnyororo wa thamani, kuanzia uteuzi wa mazao, mbinu za ukuzaji, uvunaji na usimamizi wa mnyororo wa ugavi.

Ukusanyaji wa Data ya Kitambuzi cha Halijoto ya Kilimo na Unyevu

2.Kisambaza joto na unyevunyevu

Kwa vitambuzi na vifaa vilivyounganishwa vinavyoingiliana shambani, wasimamizi wa wakulima sasa wanaweza kufikia kiasi kikubwa cha data ya mazao kwa wakati halisi ili kuongoza vitendo vya wakulima. Takwimu kubwa za kilimo zinabadilisha utunzaji wa mifugo, kuunda moduli za tathmini ya hatari, kuweka demokrasia uwezo wa kilimo cha mijini, na kukuza matumizi bora ya rasilimali (ardhi na wafanyikazi). Kwa papo hapo, matumizi ya HENGKOtransmitter ya joto na unyevuinaweza kwa ufanisi, haraka na kwa usahihi kupima unyevu kwenye udongo au hewa, na kutoa usaidizi thabiti wa data kwa umwagiliaji wa mazao.

3.Kuboresha Usimamizi wa Mazao

Kwa data ya ufahamu wa mazao, wakulima wanaweza kufanya maamuzi sahihi kuhusu aina za mazao ya kupanda, kuchagua aina bora zaidi za hali ya anga, misimu ya mvua na aina za udongo kwa mavuno yenye faida. Kwa kutumia vitambuzi vya halijoto na unyevunyevu, vitambuzi vya rutuba ya udongo, n.k. kukusanya data kuhusu rutuba ya udongo na unyevunyevu hewani, n.k., inawezekana kupendekeza aina au aina mseto zinazofaa zaidi kwa udongo na hali ya hewa kulingana na uchanganuzi wa data. ni sugu zaidi kwa magonjwa na ufisadi. Ili kuhakikisha kipimo sahihi zaidi na sahihi, inashauriwa kutumia kibadilishaji joto cha kitaalamu cha viwanda na unyevunyevu. HENGKOviwandatransmitter ya joto na unyevu kuwa na faida ya pato la kawaida la analog 485, 4-20mA, 0-5V au 0-10V kwa hiari, pato la analogi kamili lina mstari mzuri, uthabiti mzuri, anuwai na maisha marefu ya huduma, nk.

4.Tathmini Bora ya Hatari

Hatari katika sekta ya kilimo haiepukiki, lakini uwezo wa kutabiri na kudhibiti hatari katika kila hatua ya mzunguko wa maisha huwawezesha wakulima kufanya maamuzi bora ya kimbinu. Data kubwa ya matumizi ya data na kompyuta ya wingu kutoka Google Earth, hali ya hewa duniani na mchango wa data kutoka kwa wakulima ili kuunda ramani zinazowasaidia wakulima kupanga mchakato mzima kuanzia uteuzi wa mazao hadi usambazaji. Pia inazingatia bei za soko la ndani, majanga ya asili, wadudu na mambo mengine ambayo yanaweza kuongeza au kupunguza thamani ya bidhaa na matatizo ambayo wakulima wanaweza kukabiliana nayo katika usimamizi wa ugavi. Data ya kifaa kama vile visambaza unyevunyevu wa halijoto, huwasaidia wakulima kufanya maamuzi ambayo yanawasaidia kuepuka hali zinazoweza kuwa hatarishi katika mzunguko wa maisha ya mazao.

5.Ufanisi wa Mnyororo wa Ugavi

Usimamizi wa mnyororo wa ugavi sio tena tu kuhusu kusambaza bidhaa zilizokamilishwa kwa masoko unayotaka. Kupitia uchanganuzi wa data, wakulima sasa wanapata maarifa ambayo yanaweza kuwasaidia kutabiri hali ya soko, tabia ya watumiaji na bidhaa zilizomalizika, sababu za mfumuko wa bei, na vigezo vingine ambavyo vitawasaidia kupanga mchakato mzima hata kabla ya kupanda. Huu unakuwa ufahamu muhimu kwani unaruhusu wakulima kudhibiti hali zinazowaruhusu kuongeza faida kwenye uwekezaji na kupunguza hasara yoyote isiyo ya lazima.