Pessl植物生理生态监测系统的全套监测系统和在线平台FieldClimate适用于所有气候区，可用于各种行业和各种用途——从农业到研究、水文、气象、洪水警报等。iMetos植物生理生态监测系统已经成为一个全球品牌，使用持续时间更长，性能更好，是通用的天气监测设备，具有早期识别和警报功能（有SMS手机提醒功能）；可以用来计划、控制和管理复杂的独立气象过程。该监测系统专为不同气候区域的多种任务而设计。其可以安装多达600个传感器，如土壤和空气湿度、温度、降雨、风速、风向、叶片 湿度、总体辐射等传感器。

Pessl植物生理生态监测系统的数据采集工作站可以将这些数据无线传输到安全的互联网数据库上。该数据库是优秀的数据存储和处理平台。用户获得登录密码后，可以从世界任何地方的互联网终端登录并获得这些数据、报告和图表。测量的信息来源于传感器所在的位置。使用者可以从网站上一个区域可输入或修改阈值和电话号码。操作无需专门软件。

Pessl植物生理生态监测系统仅需要有效的GPRS协议用于数据传输，在站点所在处也需要网络的充分覆盖。该系统是一组多功能、模块化配置的系统，运行完全免维护。该工作站采用太阳能充电电池。工作站可以连接多种传感器。即插即用模式便于工作站扩展传感器数目。

摘要：影响葡萄生产的一个主要问题是真菌病原体的侵扰，其中葡萄疟原虫是最严重的一种，引起葡萄霜霉病。这可能会对葡萄园造成重大损害，从而导致经济损失。预测疾病爆发的方法依赖于气象参数的监测。随着物联网 (IoT) 技术的最新发展，可以有效地大规模收集原位数据。在本文中，提出了一种基于窄带物联网（NB-IoT）和能量收集的葡萄霜霉病预警系统实施新模型。霜霉病预警系统的模型已经从早期的基于温度（后来基于湿度）的模型发展为最新的机制模型，包括降雨/叶片湿度和每小时监测。我们添加了“有利的夜间条件”和“风速”等参数作为孢子囊传播的关键。该模型与商业 iMetos® 警告系统和三个特定葡萄园位置的最新机械模型的比较表明警报之间的高度相关性。

Grapevine Downy Mildew Warning System Based on NB-IoT and Energy Harvesting Technology

One major problem that affecting grape production is that of infestations by fungal pathogens, among which Plasmopara viticola is one of the worst, causing grapevine downy mildew. This can cause substantial damage to a vineyard, which leads to economic losses. Methods of predicting disease outbreak rely on the monitoring of meteorological parameters. With the recent development of Internet of Things (IoT) technologies, in situ data can be efficiently collected on a large scale. In this paper, a new model with early warning system implementation for grapevine downy mildew based on Narrow Band IoT (NB-IoT) and energy harvesting is presented. Models of downy mildew warning systems have evolved from the early temperature-based (and later, humidity-based) models to the latest mechanistic models which include rainfall/leaf wetness and hourly monitoring. We added parameters such as ’favorable night condition’ and ’wind speed’ as critical for sporangia spreading. The comparison of the model with the commercial iMetos® warning system and the latest mechanistic model for three specific vineyard locations indicates a high correlation between alarms.

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