¿Cómo se aplica el Internet de las Cosas a la producción agrícola?
La aplicación del Internet de las Cosas en la producción agrícola se refleja principalmente en los siguientes tres aspectos:
Monitoreo agrícola inteligente remoto: mediante la construcción de una red de monitoreo de "Internet de las Cosas" en el sitio de producción agrícola, monitoreo agrícola Monitoreo en tiempo real del clima, condiciones del suelo, crecimiento de cultivos, plagas y enfermedades en el sitio de producción y control remoto automatizado de diversas instalaciones y equipos agrícolas en el sitio de acuerdo con reglas preestablecidas para lograr una recopilación masiva de datos; y control preciso de la ejecución de los eslabones de la producción agrícola.
Producción estandarizada de productos agrícolas: a través de investigación y desarrollo independientes o cooperación con terceros, se ha establecido gradualmente un modelo de evaluación y producción agrícola cuatro en uno de "clima, suelo, agricultura y fisiología". para categorías de cultivos, y la producción agrícola se ha transformado del modelo tradicional centrado en las personas a un modelo moderno centrado en datos. Mediante la verdadera implementación de la estandarización de la producción agrícola basada en datos, se puede lograr una producción personalizada de productos agrícolas.
Trazabilidad de la seguridad de los productos agrícolas y autenticación antifalsificación: al recopilar datos relevantes sobre productos agrícolas en producción, procesamiento, almacenamiento, logística y otros vínculos, podemos establecer archivos visuales de productos agrícolas y mostrar completamente la seguridad de los productos. e información relacionada con la calidad a los consumidores, logrando una trazabilidad bidireccional desde la granja hasta la mesa. Al mismo tiempo, a través de la tecnología de un solo artículo, un código, ayuda a las empresas de producción y circulación agrícolas a lograr la autenticación y la lucha contra la falsificación de productos, y a obtener con precisión los datos de distribución de los clientes.