使用Linux种植丰收大白菜：一位农民的开源农业实践

随着社会的发展，人们对食品安全和环境保护的关注日益增强。而开源农业又成为了一种新兴的农业模式，许多农民开始采用开源软件辅助种植农作物，从而提高产量和质量，也为大众提供了更健康、更安全的食品。

本文将介绍一位农民使用Linux进行种植大白菜的经验。下面，我们来看看具体的步骤及效果。

步骤一：准备工作

为了使用Linux种植大白菜，我们需要一些必要的工具和软件，以确保我们得到最佳的结果。来看看农民用到的工具和软件：

硬件：

– 树莓派+摄像头

– 温度传感器

– 湿度传感器

– 土壤湿度传感器

– 制氧机

– 灌溉系统

软件：

– Raspbian

– Apache/NGINX

– MySQL

– Python

– Flask

– OpenCV

– TensorFlow

步骤二：监测温度、湿度和土壤湿度

种植大白菜非常注重环境监测，保持适宜的环境可以让大白菜的生长更加健康、茂盛。因此，我们需要使用传感器来监测温度、湿度和土壤湿度。

摄像头可以拍摄大白菜照片并将其上传到云端，以便更详细地检查其成长情况。使用OpenCV库分析图像，检测出大白菜的大小和数量，同时可以检测出一些有害虫和病毒。

代码示例：

“`python

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread(‘cabbage.jpg’)

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, thresh_img = cv2.threshold(gray_img, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow(‘Cabbage’, img)

cv2.imshow(‘Cabbage Gray’, gray_img)

cv2.imshow(‘Cabbage Thresh’, thresh_img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

步骤三：使用机器学习实现自动灌溉

制氧机的作用是提高CO2水平以增强大白菜的生长，同时也提供了令人愉悦的气氛。为了让我们的大白菜得到充足的水分，我们需要使用一种专门的方法来灌溉。

使用机器学习技术，我们可以训练模型来预测何时开始和停止灌溉。我们可以使用TensorFlow库和Keras模型来实现这一点。

代码示例：

```python
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()

model.add(Dense(units=32, activation='relu', input_dim=20))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=100)

这里，我们使用了20个输入特征并训练了一个神经网络模型。我们可以将每个特征配置为传感器的读数，以便模型可以预测何时应该开始灌溉，以及何时应该停止。

步骤四：展示成果

使用Flask框架，我们可以创建一个web应用程序，从数据库中读取数据，并将它们显示在一个可视化的界面上，以便农民查看大白菜的生长情况。

代码示例：

“`python

from flask import Flask, render_template

import MySQLdb

app = Flask(__name__)

@app.route(‘/’)

def index():

conn = MySQLdb.connect(host=”localhost”, user=”root”, passwd=”root”, db=”cabbage”)

cursor = conn.cursor()

cursor.execute(“SELECT * FROM data”)

data = cursor.fetchall()

return render_template(‘index.html’, data=data)

if __name__ == ‘__main__’:

app.run(debug=True)

最终，我们可以在web应用程序中看到大白菜的生长趋势、季节性变化、温度、湿度以及其他因素的影响。

总结：

本文介绍了如何使用Linux进行种植大白菜的实践，从硬件、软件、环境监控到机器学习自动灌溉以及最后的web展示都有详细的说明和代码示例。这种开源农业实践在不断推进中，也让我们更好地认识到科技在农业上的应用是多么重要和完善。

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编辑：一起学习网

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