La technologie de régulation précise des serres médicinales aide à améliorer la qualité du cannabis, tandis que les serres traditionnelles sont confrontées à des défis de transformation.

Avec l'amélioration des exigences en matière de qualité dans l'industrie de la culture du cannabis médicinal, le modèle traditionnel de culture en serre présente des problèmes tels que le contrôle inexact de l'environnement intérieur et l'apparition fréquente de nuisibles et de maladies.

Récemment, l'entreprise agricole chinoise Fengzhiyuan a lancé la "Solution de Serre Intelligente pour Plantes Médicinales" s". Grâce à des innovations telles que le contrôle précis de l'environnement et des techniques de culture sur mesure, elle a considérablement amélioré la qualité et le taux de survie du cannabis, attirant ainsi l'attention de l'industrie.

Système de contrôle dynamique de la température et de l'humidité

La serre médicinale est équipée de capteurs Internet des Objets pour surveiller la température (avec une précision de ±0,5℃) et l'humidité (avec une précision de ±3 %HR) en temps réel, et les ajuster automatiquement en combinaison avec le modèle de croissance du cannabis. L'erreur systématique est contrôlée à moins de 1℃/2%, tandis que les serres traditionnelles s'appuient sur l'expérience manuelle, avec une plage de variation pouvant atteindre ±3℃/10%

Intégration précise de l'eau et des engrais

L'irrigation goutte à goutte ou par marée est adoptée, combinée avec des capteurs de humidité du sol (contrôle de la valeur EC) pour maintenir la conductivité électrique du substrat entre 1,2-1,8 mS/cm

Le rapport NPK est ajusté dynamiquement en fonction de l'étape de croissance des matières médicinales. Par exemple, pendant la période de croissance du Sanqi, une formule riche en phosphore et en potassium est nécessaire, avec un taux d'erreur systémique inférieur à 1 %. Comparé à l'irrigation et à l'engraissement traditionnels par inondation, cela économise 30 % d'engrais et augmente la teneur en composant actif saponine de 18 %.

La surveillance en temps réel des lésions de la surface foliaire par reconnaissance d'images peut fournir des avertissements 72 heures à l'avance, réduisant les pertes de plus de 50 %.