在传统农业中，农民判断农田是否缺水，主要依靠经验：看一看土壤的颜色、捏一捏泥土的干湿、观察作物的叶片是否萎蔫。这种方法虽然直接，但是不准确。因为经验无法量化，不同的人判断标准不一，容易导致灌溉不足或过度灌溉。现代农业追求的是精准化和智能化。何时灌溉、灌溉多少，需要基于精确的数据，而非模糊的经验。这对于节水、节能、增产非常重要。

因此很多农田引入了土壤墒情自动监测系统。这是一套集成了传感器技术、数据采集与传输技术、云计算和物联网技术的智能化系统。能实时、自动、连续地监测土壤的水分（墒情）状况以及其他相关环境参数，并将数据直观地呈现给用户，为精准灌溉和农业管理提供科学依据。

您可以理解为一个 “智能听诊器” ，7x24小时不间断地为土地“把脉”。

一套完整的土壤墒情自动监测系统由三部分组成：

①传感器

最重要的是土壤水分传感器。 常见的是基于频域反射原理（FDR） 的传感器，通过测量土壤的介电常数来间接、快速、准确地计算出体积含水量。这是目前最主流的技术。

还有其他的传感器，比如土壤温度传感器、土壤电导率（EC）传感器（反映盐分含量）、气象传感器（如空气温湿度、降雨量、风速风向、光照强度等）。

②数据通信网络

负责将数据从田间发送到云端。根据监测点的网络覆盖情况和功耗要求，可选择无线传输，如4G/5G、LoRa、NB-IoT等。LoRa和NB-IoT因其低功耗、广覆盖的特点，在野外农田场景中应用非常广泛。或者有线传输，在距离较近且有条件的场合可使用。

③云数据中心与软件平台

负责数据处理、存储、分析和展示。通过电脑网页或手机APP，以图表、曲线、地图等形式实时显示各监测点的数据。用户可设置阈值（如土壤含水量低于10%），系统会自动通过短信、APP推送等方式发出警报。 高级系统还能结合历史数据、作物生长模型和气象预报，给出科学的灌溉建议（何时浇、浇多少）。

应用场景

大田精准农业： 如小麦、玉米、棉花等作物的水肥管理。

果园与茶园： 经济价值高的作物对水分要求更敏感。

设施农业： 温室、大棚内的环境精准控制。

园林绿化： 高尔夫球场、城市公园的节水灌溉。

科学研究与气象水文监测： 为生态、水文、气象研究提供长期定位观测数据。

 

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