Temperatur- und Luftfeuchtigkeitssender für die Landwirtschaft

Datenerfassung von Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren für die Landwirtschaft

Als Wirtschaftszweig hat sich die Landwirtschaft von einem Stadium, in dem man sich ausschließlich auf die Ratschläge von Landwirten verließ, zu einem modernen, datengesteuerten Unterfangen entwickelt. Jetzt sind Landwirte in der Lage, Erkenntnisse, die auf riesigen Mengen historischer Daten basieren, zu nutzen, um eine schlüssige Analyse darüber zu erstellen, welche Pflanzen sie anbauen und welche Anbaumethoden sie anwenden sollen.

1. Der Umfang der Big-Data-Analyse im landwirtschaftlichen Lebenszyklus

IoT, Big Data und Cloud Computing revolutionieren die Art und Weise, wie die Landwirtschaft als Industrie in Indien und auf der ganzen Welt funktioniert. Die Analyse landwirtschaftlicher Daten wird genutzt, um jeden Schritt im landwirtschaftlichen Lebenszyklus im Hinblick auf Kosteneffizienz und Effizienz zu optimieren. Die Auswirkungen sind auf jeder Stufe der Wertschöpfungskette spürbar, von der Pflanzenauswahl über die Anbaumethoden bis hin zur Ernte und dem Lieferkettenmanagement.

Datenerfassung von Temperatur- und Luftfeuchtigkeitssensoren in der Landwirtschaft

2. Temperatur- und Feuchtigkeitssender

Da Sensoren und angeschlossene Geräte auf dem Bauernhof miteinander interagieren, haben Landwirte jetzt Zugriff auf große Mengen an Erntedaten in Echtzeit, um die Maßnahmen der Landwirte zu steuern. Landwirtschaftliche Big Data verändern die Tierhaltung, entwickeln wirksame Risikobewertungsmodule, demokratisieren das Potenzial der städtischen Landwirtschaft und fördern die effiziente Nutzung von Ressourcen (Land und Arbeitskraft). Zum Beispiel der Einsatz des HENGKOTemperatur- und Feuchtigkeitssenderkann die Luftfeuchtigkeit im Boden oder in der Luft effektiv, schnell und genau messen und eine starke Datenunterstützung für die Bewässerung von Pflanzen liefern.

3.Verbesserung des Pflanzenmanagements

Mit aufschlussreichen Erntedaten können Landwirte fundierte Entscheidungen über die Art der anzubauenden Pflanzen treffen und die besten Sorten für atmosphärische Bedingungen, Regenzeiten und Bodentypen für eine profitable Ernte auswählen. Mithilfe von Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren, Bodenfruchtbarkeitssensoren usw. zur Erfassung von Daten zur Bodenfruchtbarkeit und Luftfeuchtigkeit usw. ist es möglich, auf der Grundlage der Datenanalyse Hybridsorten oder Sorten zu empfehlen, die für die Boden- und Klimabedingungen am besten geeignet sind ist am resistentesten gegen Krankheiten und Korruption. Um eine präzisere und genauere Messung zu gewährleisten, wird die Verwendung eines professionellen industriellen Temperatur- und Feuchtigkeitstransmitters empfohlen. HENGKOindustriellTemperatur- und Feuchtigkeitssender haben den Vorteil eines Standard-Analogsignals 485-Ausgang, 4-20 mA, 0-5 V oder 0-10 V optional, vollwertiger Analogausgang mit guter Linearität, guter Konsistenz, großem Bereich und langer Lebensdauer usw.

4. Bessere Risikobewertung

Risiken im Agrarsektor sind unvermeidlich, aber die Fähigkeit, Risiken in jeder Phase des Lebenszyklus vorherzusagen und zu verwalten, ermöglicht es Landwirten, bessere taktische Entscheidungen zu treffen. Big Data und Cloud Computing nutzen Daten von Google Earth, globale Wetterbedingungen und Dateneingaben von Landwirten, um Roadmaps zu erstellen, die Landwirten bei der Planung des gesamten Prozesses von der Ernteauswahl bis zur Verteilung helfen. Dabei werden auch lokale Marktpreise, Naturkatastrophen, Schädlinge und andere Faktoren berücksichtigt, die den Wert von Waren erhöhen oder verringern können, sowie die Schwierigkeiten, mit denen Landwirte beim Lieferkettenmanagement konfrontiert sein können. Gerätedaten wie Temperatur-Feuchte-Transmitter helfen Landwirten dabei, Entscheidungen zu treffen, die ihnen helfen, potenziell risikoreiche Szenarien im Lebenszyklus der Pflanzen zu vermeiden.

5. Effizienz der Lieferkette

Beim Supply Chain Management geht es nicht mehr nur darum, fertige Produkte an gewünschte Märkte zu verteilen. Durch die Datenanalyse gewinnen Landwirte nun Erkenntnisse, die ihnen helfen können, Marktbedingungen, Verbraucherverhalten bei Fertigprodukten, Inflationsfaktoren und andere Variablen vorherzusagen, die ihnen bei der Planung des gesamten Prozesses bereits vor der Aussaat helfen können. Dies ist eine wichtige Erkenntnis, da es den Landwirten ermöglicht, Bedingungen zu schaffen, die es ihnen ermöglichen, die Kapitalrendite zu maximieren und unnötige Verluste zu reduzieren.