土壤监测

国际土壤水分监测网络持续发展，提供全球土壤水分数据，助力研究和应用。

基于 STM32 的土壤监测系统搞得还挺全乎，不只是简单地采集温湿度和 pH，连阈值报警和LabVIEW 实时显示都安排上了。用 LabVIEW 来做图形化界面，既直观又省事，尤其适合搞教学演示或者实验记录的场景。 STM32 的外设接口支持得比较丰富，串口读取传感器数据稳定性还不错。你只要注意一下采样间隔和过滤算法，避免数据抖动就行。项目整体架构也挺清晰，主控+上位机显示那一套，熟悉的话容易上手。 LabVIEW 部分可以参考Matlab 应用程序设计示例温湿度传感器监测那篇文章，虽然是 Matlab 做的，但界面逻辑差不多。想进一步了解 STM32 硬件调优的，也可以看看STM32 开发中

基于 Arduino 的温室大棚智能环境监测与控制系统挺有意思的。它通过 DHT11 温湿度传感器、SGP30 气体传感器和土壤湿度传感器，实时监测温湿度、二氧化碳浓度、TVOC 和土壤湿度。数据可以通过 OLED 屏幕展示，还能上传到手机 APP，方便你远程查看。系统还内置了加湿器、风扇、步进电机等，自动调节环境，确保农作物生长得更好。，这个系统适合对物联网和智能农业有兴趣的开发者和研究人员，是那些想提升农业生产效率的农民。配套的源码、库文件和接线表也挺全，用户能快速上手。需要注意的是，资料仅了软件和设计方案，不包括硬件，自己准备。，如果你对智能农业有兴趣，这套系统还不错，可以看看。

全国土壤数据集了一份详细的 1：100 万比例的土壤信息，这些数据来自联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)。这份数据库从 2009 年 3 月 26 日开始发布，并且包含了丰富的土壤类型和参数，可以为农业、生态农业分区、粮食安全和气候变化等研究有效支持。比如，你可以用它来建立关于土壤特性和气候变化之间关系的模型，研究不同地区的粮食生产潜力等。，数据全面，适合需要进行大范围土壤的项目。如果你正在从事类似的研究，或者需要精准的土壤数据，这个资源会是个不错的选择。它不仅能广泛的土壤信息，还能你在时更有针对性。嗯，它的更新频率也是挺不错的，数据相对比较新，，别忘了查看相关的

SqlServer2005Express中的事件监测器

可以实时监测数据库的运行状态和执行的SQL语句，以便分析资源消耗情况并进行优化。

中科正奇饮食业油烟监控系统简介： 一、执行标准：- GB18483-2001《饮食业油烟排放标准(试行)》- HJ212-2017《污染物在线监控（监测）系统数据传输标准》- DB11/1488-2018《餐饮业大气污染物排放标准》- SZDB/Z 254-2017《饮食业油烟排放控制规范》- HJ/T76-2007《固定污染源烟气排放连续监测系统技术要求及检测方法》 二、油烟监测外观：可视外窗型 显示页面选型：4.3寸触摸液晶屏 油烟测量原理：电化学式油烟微粒荷电原理、红外 颗粒物测量原理：光散射式 非甲烷总烃测量原理：电化学、红外 三、硬件功能选型：- 实时监测油烟、颗粒物、非甲烷总烃

遥感监测草地生产力的思路，用的就是光能利用率模型那一套，像LAI、FPAR这些参数，都能靠遥感数据拿到，基本不用天天跑野外。青海的案例做得挺细，从地形、草地类型到 NPP 的空间分布，讲得清清楚楚。2006 年一整年的数据也扎实，夏天草地最旺、冬天几乎躺平，这趋势一看就明了。如果你搞生态遥感或者 NPP 相关研究，这套东西你肯定用得上。

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析

在维护ORACLE数据库的过程中，日常监测显得尤为重要。通过定期检查数据库性能和运行状况，可以有效预防潜在的问题。