專業(yè)農業(yè)儀器生產商
集自主研發(fā)、制造、銷售和服務為一體19032001373
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用心做產品,滿意在服務,產品質量有保障浙江托普云農科技股份有限公司(gu票簡稱:托普云農,gu票代碼:301556)是一家智慧農業(yè)綜合服務商,秉承“用科技改變傳統(tǒng)農業(yè),用服務締造美好生活”的使命,聚焦智慧農業(yè)核心技術,精煉智能裝備、大數(shù)據(jù)平臺、農業(yè)AI應用三大業(yè)務體系,為農業(yè)生產、農業(yè)科研、農政管理與服務提供行業(yè)先進的數(shù)智化綜合解決方案。公司成立于2008年,總部坐落于杭州,業(yè)務范圍覆蓋全國、輻射海外。以推動農業(yè)科技創(chuàng)新為己任,托普云農自主研發(fā)高精度傳感器30余種、農業(yè)智能裝備100余種,服務地圖覆蓋32個省份,1000+市縣級農業(yè)...
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用心做產品,滿意在服務,產品質量有保障技術文章·TECHNICAL ARTICLES
用心做產品,滿意在服務,產品質量有保障8-19
一、植物智工廠是什么植物智工廠(智能植物工廠)是一種基于先進技術的高度自動化、智能化的植物生產系統(tǒng),通過精準控制環(huán)境條件(如光照、溫度、濕度、CO2濃度、營養(yǎng)液等)實現(xiàn)作物的高效、周年無休生產。其核心特點是利用物聯(lián)網(IoT)、人工智能(AI)、機器人、大數(shù)據(jù)等技術,實現(xiàn)植物生長全過程的智能化管理,突破傳統(tǒng)農業(yè)對自然環(huán)境的依賴。二、植物智工廠的應用場景城市農業(yè):樓頂、地下室等空間種植,減少運輸成本。環(huán)境:沙漠、極地、太空站等封閉環(huán)境食物供給??蒲信c育種:加速作物育種周期,研究...
8-19
光合作用是一系列復雜的代謝反應的總和,是生物界賴以生存的基礎,也是地球碳氧循環(huán)的重要媒介。利用光合作用測定儀研究和測量光合速率、蒸騰速率、氣孔導度等光合指標,幫助技術人員快速、便捷地獲取相關數(shù)據(jù),為植物學研究和農業(yè)生產提供數(shù)據(jù)支持。一、光合作用測定儀介紹光合作用測定儀是用于測定活體葉片光合作用指標的儀器,幫助了解植物的光合效率情況,通過科學計算可得出葉片光合速率、葉片蒸騰速率、細胞間CO2濃度、氣孔導度、水分利用率等光合作用指標。二、光合作用測定儀測什么光合作用測定儀可以測定...
8-19
植物生長發(fā)育過程中要合理、均衡地施肥,以確保作物能夠良好、健康的生長,想要知道作物是否缺乏氮素,可以使用植物營養(yǎng)檢測儀進行快速測定,以便科學、合理地施加氮肥,提升氮肥利用率。一、植物營養(yǎng)檢測儀介紹植物營養(yǎng)檢測儀是一款測定植物中營養(yǎng)成分的儀器,該款儀器可以輔助研究人員獲取植物葉片葉綠素相對含量、氮含量以及葉面溫濕度等數(shù)據(jù),具有小巧精致、攜帶方便、測量快速、數(shù)據(jù)實時顯現(xiàn)等特點。二、植物營養(yǎng)檢測儀應用領域植物營養(yǎng)檢測儀可廣泛應用于農林相關的科研單位和高校,進行植物生理指標的研究和農...
8-19
光合作用是一系列復雜的代謝反應的總和,是生物界賴以生存的基礎,也是地球碳氧循環(huán)的重要媒介。利用光合作用測定儀研究和測量光合速率、蒸騰速率、氣孔導度等光合指標,幫助技術人員快速、便捷地獲取相關數(shù)據(jù),為植物學研究和農業(yè)生產提供數(shù)據(jù)支持。一、光合作用測定儀介紹光合作用測定儀是用于測定活體葉片光合作用指標的儀器,幫助了解植物的光合效率情況,通過科學計算可得出葉片光合速率、葉片蒸騰速率、細胞間CO2濃度、氣孔導度、水分利用率等光合作用指標。二、光合作用測定儀測什么光合作用測定儀可以測定...
8-19
一、玉米表型生長光譜監(jiān)測系統(tǒng)介紹:無人機玉米表型生長光譜監(jiān)測系統(tǒng)通過無人機搭載多光譜相機,低空飛行獲取作物反射的多波段光譜信息,實時解析植株生長狀態(tài)、營養(yǎng)水平、水分脅迫及病蟲害等核心參數(shù)?。無人機玉米表型生長光譜監(jiān)測系統(tǒng)結合機器學習算法與植被指數(shù)建模,可為植物科學研究、作物育種、精準農業(yè)、種植策略優(yōu)化和災害預警提供數(shù)據(jù)支持,大幅提升農業(yè)決策效率。二、玉米表型生長光譜監(jiān)測系統(tǒng)功能特點:1.表型智能監(jiān)測:覆蓋從補苗指導、生育期識別、株高分析、覆蓋度分析、倒伏分析以及產量預估等算法...
8-18
01、麥穗形態(tài)測量儀的創(chuàng)新傳統(tǒng)方法的困境在小麥種質資源的室內考種環(huán)節(jié),傳統(tǒng)的方法遭遇了多重挑戰(zhàn)。首先,人力成本高昂,因為需要對每一穗小麥進行人工測量,包括穗長的比對和小穗的計數(shù),這樣的工作量往往需要數(shù)日才能完成。其次,數(shù)據(jù)的一致性難以保證,因為不同的操作者在判斷“穗長起止點”和“小穗邊界”時存在顯著差異,這直接影響了數(shù)據(jù)的可靠性。此外,環(huán)境因素如光照的強弱和小麥穗體的擺放角度也會對測量結果產生干擾。這些局限性不僅損害了數(shù)據(jù)的可信度,還制約了大規(guī)模品種篩選與基因關聯(lián)分析的效率。...
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