广州至南宁冷冻运输专线 冷冻货运 客户至上

 广州至南宁冷冻运输专线 冷冻货运 客户至上

广东踏信冷链物流有限公司与物流有限公司是一家集普货,冷藏冷冻的物流公司，是一家从事跨省市公路货物运输和仓储的服务性企业。公司实力雄厚，拥有多年的营运经验。公司在仓储部现拥有5000平方米仓库，冷藏冷冻仓库1000平方，仓储能力达5000余吨。设有多个和储运网点，自备货运车辆30余辆（5T-30T），网络合同车100辆，另有多辆危险品车辆，备有市区通行证可随时为您提供市内短驳，零担快运业务，设有标准市内仓库备有各类铲车等装卸设备。

农业监控预警

近年来，规模种植为**人们的生活水平带来极大的便利，得到了迅速的推广和应用。种植环境中的温度、湿度、光照度、CO2浓度等环境因子对作物的生产有很大的影响。然而，在大面积种植中，定期检查、灌溉、排水、施肥等工作，没有一套指导标准，更多的是靠人为判断，判断的差异性严重影响种植产量和质量。针对上述问题，龙信思源（北京）科技有限公司提供的智能农业监控系统融入国际的“物联网-移动互联网-云计算”技术，借助个人电脑，智能手机等终端设备，实现对农业生产现场气象、土壤、水源环境的实时监测，并对大棚，温室，灌溉等农业设施实现远程自动化控制。同时，结合视频直播、智能预警等强大功能，帮助广大农业工作者及时掌握农作物生长状况及环境变化趋势，为用户提供高效便捷、功能强大的农业监控解决方案。该系统通过定制开发的智能终端设备监控农业生产过程中的各类指标（包括气象环境、土壤情况，设备状态等），通过高清摄像机或者照相机远程监控生产园区中一系列智能终端设备（降温、加湿、抽风、施肥等等）数据汇聚到云计算数据中心，实现农业信息检测和标准化生产监控，帮助用户**了解农作物生长、病虫害、土地灌溉及土壤空气变更情况等，并结合农产品的生产流程与标准指标设置预警反馈，终实现该产品全程监控和预警机制。

智能农业监控系统

气象监测

田间的“一站式”气象站采用太阳能供电，集成了多种传感器，实时监测各种气象信息（风向、风速、光照、温度、降雨量等），并通过智能网关直接将数据信息传回云数据中心。全程采用全智能化设计，一旦设定监控条件，可完全自动化运行，无需人工干预。大程度避免人工操作的随意性，同时明显降低现场劳动力，帮助用户实现对农业设施的控制。

环境监测

采用“一站式”监测站，实时监测各种环境信息（空气湿度、土壤湿度、CO2含量、土壤pH值等），并通过智能网关直接将数据信息传回云数据中心，**监控效率，帮助用户实现生产流程的标准化管理。

视频图像

综合运用“传感器、控制器、智能相机、智能摄像头、RFID”等高端物联网设备，实现对农业生产活动中从物到人的360度全面监控，监控范围包括：现场视频、高清图片、环境质量、设备状态、人员定位等等，并根据设定条件，对各种异常情况进行自动预警、任务跟踪与远程控制。

设备状态

实时监测生产现场各种设备运行状态（灌溉记录、排风记录、**、水压等），并通过智能网关直接将数据信息传回云数据中心，及时为用户反馈设备运行情况，优化农作物生长环境。

自动控制

融入国际的“物联网，移动互联网，云计算”技术，借助个人电脑、智能手机等终端设备，通过对农业生产现场气象、土壤、水源环境的实时监测，实现对大棚、温室、灌溉等农业设施实现远程自动化控制。图2-45 自动控制示例信息作为现代农业基本要素，将很快向农业生产管理深层渗透，信息服务技术向着网络化、集成化、智能化、个性化、低成本方向的发展，海量信息低成本获取、传输、大数据建模技术的瓶颈突破，智能农业监控系统的应用，将使智慧农业逐步走进农家，为中国实现农业现代化助力的同时，也为广大农产品消费者带来进一步的效率、便利和安全。

农业种植

随着科技的进步、生产力的**，我国农业有了较大发展，粮食产量也有了大幅**，但人们在农业生产管理过程中仍存在诸多的问题：不合理使用化肥、大量喷洒农药、大水漫灌等，不仅对农作物生长不利，而且还会造成土壤板结、盐碱化程度加重等后果，进而影响后续的农业生产和收成，陷入恶性循环。现如今，大数据处理技术以及农业生产过程中产生、积累的海量农业数据，为农业的发展带来了新的机遇。龙信思源（北京）科技有限公司作为协作单位参与了科技部“渤海粮仓增产增效”项目中并承担了其中部分大数据支撑研究，下面以此研究的相关成果为内容进行阐述。
数据现状与应用需求分析
目前，采集的农业数据主要包括土壤数据、作物（小麦）生长数据、气候数据、种植与生产数据、病虫害防治数据、气象数据等，数据的采集主要采用两种方式：人工采集和自动采集。人工采集主要是当地的科技人员按指定的采样标准并通过专门的数据采集网站对这些数据进行记录，如图2-47所示；自动采集主要是利用农田信息采集物联网设备对数据进行实时采集，如图2-48所示：基于对农田作物长势及生长环境数据的采集和积累，依托于大数据分析和挖掘技术，分析采集点的土壤养分含量、播种的品种、播种的日期、上茬农作物的种类及产量情况对小麦生长的影响，通过构建大田作物（小麦）生长因素分析模型，找出影响大田作物（小麦）生长的关键性指标，为改良作物生长提供决策依据及改良方向，进而为农作物的增产增效服务。

分析方法与过程

通过对数据和业务问题的理解，由于作物（小麦）品种多样、长势不一，如果不对麦苗的长势情况进行分类划分，会使得数据分析或挖掘的难度很大、效果较差，因此在对这些数据进行分析或挖掘前，需要对数据进行预处理，根据麦田划分标准，并结合麦苗长势数据，将麦田划分为三个等级：一类麦田、二类麦田、三类麦田。