La tecnología de regulación precisa en invernaderos medicinales ayuda a mejorar la calidad del cannabis, mientras que los invernaderos tradicionales se enfrentan a desafíos de transformación

Con la mejora de los requisitos de calidad en la industria de cultivo de cannabis medicinal, el modelo tradicional de cultivo en invernadero tiene problemas como el control inexacto del entorno interno y la frecuente aparición de plagas y enfermedades.

Recientemente, la empresa agrícola China Fengzhiyuan ha lanzado la "Solución de Invernadero Inteligente para Plantas Medicinales" a través de innovaciones como el control preciso del entorno y técnicas de cultivo personalizadas, se ha mejorado significativamente la calidad y la tasa de supervivencia del cannabis, atrayendo la atención de la industria.

Sistema de control dinámico de temperatura y humedad

El invernadero medicinal está equipado con sensores de Internet de las Cosas para monitorear la temperatura (con una precisión de ±0.5℃) y la humedad (con una precisión de ±3%HR) en tiempo real, y ajustarlas automáticamente en combinación con el modelo de crecimiento del cannabis. El error sistemático se controla dentro de 1℃/2%, mientras que los invernaderos tradicionales dependen de la experiencia manual, y el rango de fluctuación puede alcanzar ±3℃/10%

Integración precisa de agua y fertilizantes

Se adopta el riego por goteo o el riego por marea, combinado con sensores de humedad del suelo (monitoreo del valor EC), para mantener la conductividad eléctrica del sustrato entre 1.2-1.8 mS/cm

La relación NPK se ajusta dinámicamente de acuerdo con la etapa de crecimiento de los materiales medicinales. Por ejemplo, durante el período de crecimiento del Sanqi, se requiere una fórmula rica en fósforo y potasio, con una tasa de error del sistema inferior al 1%. En comparación con el riego y fertilización tradicionales por inundación, ahorra un 30% de fertilizante e incrementa el contenido del componente efectivo, el sapón, en un 18%.

El monitoreo en tiempo real de las lesiones en la superficie de las hojas mediante reconocimiento de imágenes puede proporcionar advertencias tempranas 72 horas antes, reduciendo las pérdidas en más de un 50%.