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農戶可以通過手機應用程序或者網頁端遠程查看土壤墑情數據。無論他們是在家里還是在外地，都能及時了解田間濕度情況。這使得灌溉管理更加靈活，減少了因土壤過干或過濕導致的農作物生長問題。

云端服務器接收到數據后，利用專門的數據分析軟件進行處理。例如，通過設定土壤濕度的閾值，當濕度低于或高于一定范圍時，系統能夠自動發出警報。

可以根據歷史數據和當前數據進行灌溉決策支持。比如，結合氣象數據和土壤墑情數據，預測未來幾天內土壤水分的變化情況，從而合理安排灌溉時間和灌溉量。

在田間安裝土壤濕度傳感器，這些傳感器能夠實時感知土壤中的水分含量。例如，頻域反射儀（FDR）傳感器通過測量土壤介電常數來確定土壤含水量，它可以將土壤濕度數據轉化為電信號。

傳感器將數據傳輸給物聯網網關，網關就像一個數據中轉站，收集來自各個傳感器的數據，并將其發送到云端服務器。

根據苗情監測數據，可以實現精準施肥、精準施藥等操作。如果監測到部分區域的幼苗生長緩慢是由于養分缺乏引起的，就可以對該區域進行針對性的施肥，提高肥料利用率，減少浪費。

傳感器和無人機獲取的數據通過物聯網網絡傳輸到數據中心。在數據中心，根據這些數據構建農作物生長模型。

生長模型可以模擬幼苗在不同環境條件下的生長過程，預測其未來的生長趨勢。例如，根據當前的苗情數據和氣象預報，預測幼苗在未來一周內是否會受到低溫凍害影響，從而提前采取防護措施。

在田間安裝多光譜或高光譜傳感器，這些傳感器能夠獲取農作物幼苗的光譜信息。不同的植物生長狀況（如健康苗、弱苗、病苗等）在光譜反射特性上存在差異。

同時，利用無人機搭載攝像頭進行定期的農田圖像拍攝。通過圖像識別技術，可以分析幼苗的株高、葉面積、葉片顏色等參數。例如，通過計算圖像中植物像素的高度來估算株高，通過顏色分析來判斷植物是否缺乏營養（如葉片發黃可能是缺氮）。

通過積累多年的蟲情監測數據，利用大數據分析技術可以分析害蟲的發生規律和趨勢。例如，分析某種害蟲在不同年份、不同季節的發生數量變化，找出其與氣候變化、農作物種植結構變化等因素之間的關系，為長期的蟲災防控策略制定提供科學依據。

蟲情監測數據通過物聯網實時傳輸到農業管理部門和農戶的終端設備上。這些數據可以在區域內進行共享，方便農業部門進行蟲情預警和防控指導。

當害蟲數量達到一定的預警閾值時，系統會自動向農戶發送警報信息，提醒農戶及時采取防治措施，如噴灑農藥或者釋放天敵昆蟲進行生物防治。

采用智能蟲情測報燈，這些燈具有自動誘捕、拍照、計數和識別害蟲的功能。例如，當害蟲被燈光吸引飛向測報燈時，會被風機吸入蟲箱，同時設備內部的傳感器會對害蟲進行計數和拍照。

有些蟲情監測設備還集成了性誘劑傳感器，利用害蟲的性信息素吸引同種異性害蟲，提高誘捕效率。通過傳感器感知誘捕到的害蟲數量變化，及時掌握蟲情動態。

在災害發生后，通過物聯網設備收集的災情數據，如受災面積、農作物受損程度等，進行災后評估。利用衛星遙感和無人機影像分析受災范圍和損失情況。

根據評估結果，為農戶提供恢復生產的指導意見，包括補種適宜的農作物品種、調整種植結構等，幫助農戶盡快恢復農業生產。

物聯網系統將氣象和災害傳感器數據實時傳輸到應急指揮中心。當數據顯示可能發生災害時，如降雨量超過一定閾值可能引發洪澇，系統會立即發出預警信息。

應急響應系統可以根據災情的嚴重程度，協調農業保險機構、救援隊伍等相關部門，開展救災工作，如組織排水設備應對洪澇，或者發放救災物資幫助農戶恢復生產。

在農田周邊和田間建立氣象站，監測溫度、濕度、降雨量、風速、風向等氣象參數。這些氣象數據對于預測和監測干旱、洪澇、臺風等氣象災害非常重要。

同時，安裝一些特殊的災害傳感器，如水位傳感器用于監測田間積水情況，以判斷是否發生洪澇災害；霜凍傳感器用于監測低溫情況，提前預警霜凍災害。