廣州至南寧冷凍運輸專線 冷凍貨運 客戶至上

 廣州至南寧冷凍運輸專線 冷凍貨運 客戶至上

廣東踏信冷鏈物流有限公司與物流有限公司是一家集普貨,冷藏冷凍的物流公司，是一家從事跨省市公路貨物運輸和倉儲的服務性企業。公司實力雄厚，擁有多年的營運經驗。公司在倉儲部現擁有5000平方米倉庫，冷藏冷凍倉庫1000平方，倉儲能力達5000余噸。設有多個和儲運網點，自備貨運車輛30余輛（5T-30T），網絡合同車100輛，另有多輛危險品車輛，備有市區通行證可隨時為您提供市內短駁，零擔快運業務，設有標準市內倉庫備有各類鏟車等裝卸設備。

農業監控預警

近年來，規模種植為**人們的生活水平帶來極大的便利，得到了迅速的推廣和應用。種植環境中的溫度、濕度、光照度、CO2濃度等環境因子對作物的生產有很大的影響。然而，在大面積種植中，定期檢查、灌溉、排水、施肥等工作，沒有一套指導標準，更多的是靠人為判斷，判斷的差異性嚴重影響種植產量和質量。針對上述問題，龍信思源（北京）科技有限公司提供的智能農業監控系統融入國際的“物聯網-移動互聯網-云計算”技術，借助個人電腦，智能手機等終端設備，實現對農業生產現場氣象、土壤、水源環境的實時監測，并對大棚，溫室，灌溉等農業設施實現遠程自動化控制。同時，結合視頻直播、智能預警等強大功能，幫助廣大農業工作者及時掌握農作物生長狀況及環境變化趨勢，為用戶提供高效便捷、功能強大的農業監控解決方案。該系統通過定制開發的智能終端設備監控農業生產過程中的各類指標（包括氣象環境、土壤情況，設備狀態等），通過高清攝像機或者照相機遠程監控生產園區中一系列智能終端設備（降溫、加濕、抽風、施肥等等）數據匯聚到云計算數據中心，實現農業信息檢測和標準化生產監控，幫助用戶**了解農作物生長、病蟲害、土地灌溉及土壤空氣變更情況等，并結合農產品的生產流程與標準指標設置預警反饋，終實現該產品全程監控和預警機制。

智能農業監控系統

氣象監測

田間的“一站式”氣象站采用太陽能供電，集成了多種傳感器，實時監測各種氣象信息（風向、風速、光照、溫度、降雨量等），并通過智能網關直接將數據信息傳回云數據中心。全程采用全智能化設計，一旦設定監控條件，可完全自動化運行，無需人工干預。大程度避免人工操作的隨意性，同時明顯降低現場勞動力，幫助用戶實現對農業設施的控制。

環境監測

采用“一站式”監測站，實時監測各種環境信息（空氣濕度、土壤濕度、CO2含量、土壤pH值等），并通過智能網關直接將數據信息傳回云數據中心，**監控效率，幫助用戶實現生產流程的標準化管理。

視頻圖像

綜合運用“傳感器、控制器、智能相機、智能攝像頭、RFID”等高端物聯網設備，實現對農業生產活動中從物到人的360度全面監控，監控范圍包括：現場視頻、高清圖片、環境質量、設備狀態、人員定位等等，并根據設定條件，對各種異常情況進行自動預警、任務跟蹤與遠程控制。

設備狀態

實時監測生產現場各種設備運行狀態（灌溉記錄、排風記錄、**、水壓等），并通過智能網關直接將數據信息傳回云數據中心，及時為用戶反饋設備運行情況，優化農作物生長環境。

自動控制

融入國際的“物聯網，移動互聯網，云計算”技術，借助個人電腦、智能手機等終端設備，通過對農業生產現場氣象、土壤、水源環境的實時監測，實現對大棚、溫室、灌溉等農業設施實現遠程自動化控制。圖2-45 自動控制示例信息作為現代農業基本要素，將很快向農業生產管理深層滲透，信息服務技術向著網絡化、集成化、智能化、個性化、低成本方向的發展，海量信息低成本獲取、傳輸、大數據建模技術的瓶頸突破，智能農業監控系統的應用，將使智慧農業逐步走進農家，為中國實現農業現代化助力的同時，也為廣大農產品消費者帶來進一步的效率、便利和安全。

農業種植

隨著科技的進步、生產力的**，我國農業有了較大發展，糧食產量也有了大幅**，但人們在農業生產管理過程中仍存在諸多的問題：不合理使用化肥、大量噴灑農藥、大水漫灌等，不僅對農作物生長不利，而且還會造成土壤板結、鹽堿化程度加重等后果，進而影響后續的農業生產和收成，陷入惡性循環。現如今，大數據處理技術以及農業生產過程中產生、積累的海量農業數據，為農業的發展帶來了新的機遇。龍信思源（北京）科技有限公司作為協作單位參與了科技部“渤海糧倉增產增效”項目中并承擔了其中部分大數據支撐研究，下面以此研究的相關成果為內容進行闡述。
數據現狀與應用需求分析
目前，采集的農業數據主要包括土壤數據、作物（小麥）生長數據、氣候數據、種植與生產數據、病蟲害防治數據、氣象數據等，數據的采集主要采用兩種方式：人工采集和自動采集。人工采集主要是當地的科技人員按指定的采樣標準并通過專門的數據采集網站對這些數據進行記錄，如圖2-47所示；自動采集主要是利用農田信息采集物聯網設備對數據進行實時采集，如圖2-48所示：基于對農田作物長勢及生長環境數據的采集和積累，依托于大數據分析和挖掘技術，分析采集點的土壤養分含量、播種的品種、播種的日期、上茬農作物的種類及產量情況對小麥生長的影響，通過構建大田作物（小麥）生長因素分析模型，找出影響大田作物（小麥）生長的關鍵性指標，為改良作物生長提供決策依據及改良方向，進而為農作物的增產增效服務。

分析方法與過程

通過對數據和業務問題的理解，由于作物（小麥）品種多樣、長勢不一，如果不對麥苗的長勢情況進行分類劃分，會使得數據分析或挖掘的難度很大、效果較差，因此在對這些數據進行分析或挖掘前，需要對數據進行預處理，根據麥田劃分標準，并結合麥苗長勢數據，將麥田劃分為三個等級：一類麥田、二類麥田、三類麥田。