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온실 환경 모니터링 시스템
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전통적인 온실 환경 모니터링은 주로 수동 검사를 통해 데이터를 수집하고 기록하며, 응답 속도가 충분히 빠르지 않아 과학적이고 동적인 실시간 지능형 데이터를 파악하기 어렵습니다. 사물 인터넷 기술의 급속한 발전과 농업에서의 적용은 온실 환경 모니터링 데이터의 지능적이고 동적이며 실시간 수집을 위한 강력한 기술 지원을 제공합니다. 사물 인터넷 기술을 통해 온실 내부 환경 데이터의 실시간 모니터링 및 전송을 실현하고 농업 생산에 시기적절하고 정확한 데이터 지원을 제공할 수 있습니다. 따라서 온실 환경 데이터의 지능적인 수집은 농업 현대화를 실현하고 농업 생산 효율성을 향상시키는 핵심 수단이 되었습니다. 온실 환경 모니터링은 일반적으로 다양한 사물 인터넷 센서를 배치하여 온실 내부의 공기 온도 및 습도, 이산화탄소 농도, 토양 온도, 토양 수분, 광도와 같은 환경 요소를 실시간으로 모니터링합니다. 데이터는 소프트웨어 플랫폼을 통해 업로드, 분석, 비교 및 표시됩니다. 사용자는 컴퓨터 또는 휴대폰을 통해 온실의 실시간 환경 데이터를 원격으로 볼 수 있습니다. 동시에 플랫폼에서 각 환경 데이터의 상한 및 하한 임계값을 설정하고 실시간 수집 데이터와 비교 분석을 결합하여 한계를 초과할 때 조기 경보 정보를 적시에 푸시하여 온실의 환경 변화를 동적으로 파악하고 추가 관리 조치를 위한 데이터 지원을 제공합니다. 온실 내 센서의 환경 매개변수 수집 정확성과 포괄성을 보장하기 위해 고정밀 센서를 사용하고 온실 내의 다른 높이와 위치에 합리적으로 배치하는 것을 고려해야 합니다. 각 위치와 높이에서 수집된 데이터를 요약하고 분석함으로써 각 지점의 데이터 차이를 판단하고 정밀한 데이터를 종합적으로 얻을 수 있습니다.
온실 환경 지능형 모니터링의 현재 개발 추세에 대응하여, 온실 내 환경 요인의 전방위적인 지능형 모니터링을 달성하기 위해 BGT-Hydromet은 현대 과학 기술을 적용하고 사용자의 실제 요구와 결합하여 다양한 유형의 온실 기상 관측 장비 및 데이터 수집기를 개발했습니다. 온도, 습도, 조도, 이산화탄소 농도, 토양 수분과 같은 환경 매개변수를 동시에 수집할 수 있습니다. 동시에 사용자 요구에 따라 모니터링 매개변수를 자유롭게 조합할 수 있습니다. 빠른 액세스와 같은 기능을 통해 배선, 네트워킹 및 반복 설치의 문제를 크게 줄여 모니터링되는 환경 요인 데이터의 포괄성을 보장합니다. 다음 온실 환경 모니터링 데이터의 지능형 응용을 위한 의사 결정 기반을 제공합니다.
매개변수 | 작물에 미치는 영향 | 제어 조치 |
기온 | 광합성/대사 작용에 영향 | 히터/팬 작동 |
습도 | 높은 습도는 질병 촉진; 낮은 습도는 시들음 유발 | 분무/환기 제어 |
광도 | 생장 단계를 유도하며, 광 부족은 식물을 약화시킵니다. | 차광막/램프 조절 |
CO₂ 농도 | 광합성에 중요 (최적: 800–1200 ppm) | 환기 관리 |
토양 수분 | 과습/건조는 뿌리 건강에 해롭습니다. | 관개 자동화 |
토양 영양분 | NPK 수치는 작물 품질에 직접적인 영향을 미칩니다 | 정밀 시비 |
전송 계층: 4G/5G, LoRa, NB-IoT 등 무선 통신 기술을 사용하여 데이터 센터로 안정적인 데이터 전송을 보장합니다.
플랫폼 계층: 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 분석을 기반으로 PC/모바일에서 추세(그래프, 알림, 과거 비교)를 확인합니다.
채소 온실 환경의 모니터링 및 지능형 관리를 통해 작물이 좋고 적합한 생장 환경을 갖도록 하여 생산량을 늘리고 품질을 개선하며 생장 주기를 조절하고 경제적 효율성을 높여 집약적 농업 생산, 고수확, 고품질, 효율성, 생태 및 안전이라는 목표를 달성합니다.
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