农业物联网的关键技术主要包括以下几个方面：
- 感知技术：这是农业物联网的基础，涉及各种传感器和节点技术。这些设备能够实时采集土壤水分、环境温湿度、家禽水产健康状况等信息。常见的传感器包括光温水气热等环境传感器和土壤传感器。
- 无线传输技术：通过无线网络将采集到的数据传输到云平台或其他处理设备，实现远程监控和管理。这一技术减少了人力消耗，提高了农业生产的效率。
- 智能处理与控制技术：利用大数据、人工智能等技术对采集到的数据进行分析和处理，实现精准农业管理。例如，通过机器学习算法优化灌溉、施肥等农业操作。
- 全球定位系统(GPS)技术：用于精确定位农田、作物和畜牧等，支持精准农业管理和作业。
- 条形码技术：在农产品追踪和质量安全监控中应用广泛，帮助实现从田间到餐桌的全链条可追溯性。
- 移动嵌入式系统：这些系统通常用于现场数据采集和初步处理，便于将数据传输到更高级的分析平台。
- 低功耗广域网(LPWANs)：这类网络有助于实现生产和数据采集自动化，支持农场主和牧场主优化农业运营。
- 智能运动传感技术：用于分析作物的位置和成熟度，进而自动进行采摘等作业。
- 自适应WSN组网方法：这是一种在畜牧业物联网中应用的关键技术，用于解决仿真模拟、性能测试等问题。
- 大数据技术：通过大数据分析，可以全面渗透农业全产业链，从种子肥料到生产、加工、配送再到消费者餐桌的每一个环节，都能实现信息化管理。
这些关键技术共同构成了农业物联网的核心，使其能够实现对农业生产环境的全面监控、动植物生命信息的实时监测、智能农机的高效运用以及农产品质量安全的保障。
一、 农业物联网中感知技术的最新发展趋势是什么?
农业物联网中感知技术的最新发展趋势主要体现在以下几个方面：
- 乡村振兴战略的推动：随着乡村振兴战略的提出和实施，农业物联网应用热潮不断上升。数字乡村成为建设数字中国的重要内容，这为农业物联网的发展带来了新的机遇。
- 多元化的传感器应用：农业物联网在设施温室智能化管理中，已经自主研制出了一批设施农业作物环境信息传感器、多回路智能控制器、节水灌溉控制器等产品技术和应用模式。这些传感器能够获取土壤和空气的温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、风速、土壤盐度等数据，为农业生产提供精准的数据支持。
- 综合信息技术的融合：智慧农业算法涉及物联网、数据科学和人工智能等前沿信息技术与生物科学、农业生产经营活动的融合，需要构建多元创新格局，健全协同创新体制机制。这种融合不仅提高了数据处理能力，还增强了决策的科学性和精准性。
- 政策支持与技术创新：国家政府不断出台政策支持农业数字化，推动物联网、大数据、区块链、人工智能、5G通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用。这种政策支持为农业物联网的发展提供了坚实的基础。
- 实际应用的扩展：到2024年，物联网对农业的影响将进一步扩大，农民将使用物联网设备来监测土壤质量、作物健康和天气状况，这些数据将有助于优化农业实践、提高产量。
农业物联网中感知技术的最新发展趋势包括乡村振兴战略的推动、多元化的传感器应用、综合信息技术的融合、政策支持与技术创新以及实际应用的扩展。
二、 无线传输技术在农业物联网中的应用案例有哪些?
无线传输技术在农业物联网中的应用案例非常广泛，涵盖了多种场景和功能。以下是一些典型的应用案例：
LoRaWAN节点模块与LoRa DTU网关，实现了一套基于LoRaWAN技术的智慧农业解决方案。该方案能够实时监测田地里的各种环境参数，如土壤湿度、温度等，从而优化农作物的生长条件。
在规模化的温室大棚种植中，物联网系统可以释放管理者的时间和精力，提高管理效率。通过无线传输技术，可以实时监控温室内的环境条件，如温度、湿度等，并自动调整灌溉和通风系统，以确保作物健康生长。
利用LoRa模块，可以构建智能灌溉系统，该系统通过无线传输技术将土壤湿度数据实时上传至云端，从而实现精准灌溉。这种系统不仅节省了大量人力资源，还能有效减少水资源的浪费。
智能农业领域广泛使用气象站等传感器来监测各类气候条件，如温度、湿度、风速等。这些数据通过无线传输技术迅速上传至云端，为农业生产提供科学依据。
FastBee物联网平台结合了物联网数据采集技术、无线通讯技术以及大数据管理分析，解决了农业生产中环节分布广泛、地域分散、测点众多等问题。通过数据的整合、分析和处理，该平台能够提高农业生产的效率和质量。
该系统利用意法半导体的STM32L431+ESP8266 WIFI模块，配合华为云物联网平台服务器，组建一个智慧农业控制系统。系统通过外部传感器采集数据，并利用这些数据判断是否进行灌溉，从而实现智能化管理。
无线墒情监测系统主要负责采集土壤温湿度、空气温湿度、降雨量、风速风向等诸多环境信息，并将结果传输到中心服务器。监控与预警中心按用户需求进行数据分析和预警，从而优化农业生产过程。
三、 如何利用人工智能和大数据优化农业生产管理?
利用人工智能和大数据优化农业生产管理可以从多个方面入手，具体方法如下：
- 预测农作物生长状况：通过人工智能技术，可以建立和不断完善一些标准化的生产模型，从而实现智能产量和质量的预测。这包括使用机器学习算法来分析历史数据，预测作物的生长趋势、病虫害发生率以及最适宜的种植时间等。
- 细化农业管理：人工智能可以帮助农民更科学地进行管理种植。例如，开发农业专家系统和农业机器人，可以自动监测作物生长情况，及时发现并处理问题，如病虫害检测与预测。
- 智能灌溉系统与水资源管理：基于人工智能的大模型，可以优化灌溉系统的运行，确保水资源的合理分配和使用。这不仅提高了水资源的利用效率，还减少了因灌溉不当导致的作物损失。
- 农产品质量检测：利用人工智能进行农产品质量检测，可以提高检测的准确性和效率。例如，通过机器视觉技术识别作物问题，及时采取措施防止疾病和虫害的侵蚀。
- 农业供应链管理：大数据分析可以帮助优化农业供应链管理，通过收集和分析大量数据，预测市场需求，合理安排农产品的生产和销售计划，从而提高整体效率和盈利能力。
- 智能化农用机械：结合软件和硬件的人工智能解决方案，可以提前为农户采取行动，自动化农田管理任务，如自动播种、收割等，显著提高劳动效率。
- 建立完善天空地一体化的监控系统：通过研制农业智能传感与控制系统，可以实现对农田的全面监控，实时获取作物生长数据，及时调整管理策略。
- 开发全场景数字农业机器人：研发全新的智能全球架构(如SAIGA)，快速进行全场景数字农业机器人的研发、设计、生产和部署，实现多功能的农业自动化。
四、 GPS技术在精准农业中的具体应用方式和效果评估。
GPS技术在精准农业中的应用方式多样且效果显著。以下是具体的应用方式和效果评估：
1. 具体应用方式
GPS技术可以为农业田间作业提供准确的空间位置信息，包括对土壤类型、土壤肥力特性、作物生长发育状况、病虫草害及农作物产量等田间信息的采集。这种定位能力使得农民能够精确地进行各种农业操作，如施肥、灌溉、喷洒农药等。
基于GPS和GIS的精准农业监控系统集数据采集、传输、处理、控制及定位导航于一体，可广泛应用于环境因子(如温度、湿度、深度、光照等)和水肥条件的监测。这种系统是实施精准农业变量作业技术的基础，也是21世纪农业发展的重要方向。
高精度GPS与惯性导航系统(INS)的结合使用，可以实现直接地理配准，使得无人机在农业领域的应用更加精准。无人机可以用于高效的农田巡查、病虫害检测和作物生长监测。
GPS技术在精准灌溉和农业机械无人驾驶与导航中也有广泛应用。通过定位精确、定量精确和定时精确，GPS技术可以优化灌溉过程，减少水资源浪费，并提高农业机械的作业效率。
利用GPS差分定位技术，可以使飞机在喷撒化肥和除草剂时减少横向重叠，节省化肥和除草剂用量，避免过多的用量影响农作物的生长。
结合遥感技术(RS)和地理信息系统(GIS)，利用GPS技术可以监测农作物产量分布、土壤成分和性质分布，从而实现合理施肥、播种和喷洒农药，节约费用。
2. 效果评估
GPS技术的应用显著提高了农业作业的效率。例如，无人机在精准农业中的应用，可以大幅度减少人力成本并提高作业速度。
通过精准定位和监测，GPS技术可以帮助农民更合理地使用化肥、农药和水资源，减少浪费。例如，飞机喷洒作业中减少横向重叠可以显著节省化肥和除草剂的用量。
精准农业技术的应用可以显著提升作物产量。通过对土壤类型、肥力特性和作物生长状况的精确监测，农民可以及时调整施肥和灌溉策略，从而提高作物产量。
GPS技术结合GIS和遥感技术，可以为农民提供实时的数据支持，帮助他们做出更科学的农业决策。这种数据支持不仅包括作物生长情况，还包括环境因子和土壤条件的变化。
GPS技术在精准农业中的应用方式多样，涵盖了从田间作业到资源管理的各个方面。
五、 大数据技术如何实现农业全产业链的信息化管理?
大数据技术在农业全产业链的信息化管理中发挥了重要作用，具体实现方式如下：
大数据技术通过互联网融合应用，加速农产品“加工-仓储物流-电商-追溯”各环节的数字化改造升级，形成农业全产业链信息流闭环。这意味着从农产品的生产、加工到销售和追溯，每一个环节都能够实现数据的实时收集、处理和分析，从而提升整个供应链的效率和质量。
通过大数据技术，可以对农作物的生长情况进行实时监控和分析，及时调整种植策略和管理措施，确保农产品的高质量供给。例如，利用土壤抽样分析服务和精准农业航空成像服务，可以更准确地了解土壤状况和作物生长情况，从而优化种植方案。
大数据技术为农业农村管理提供了强大的数据支持，帮助决策者做出更加科学和精准的决策。通过建立大数据中心，收集和分析地理空间数据、农业业务数据等，可以为农业生产和管理提供多种形式的数据存储与更新。
基于互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能、5G等前沿新兴技术，开发一站式数字化农业解决方案，如云数字农业管理平台。这些平台不仅可以帮助农民实现农业现代化建设，还能通过高度集成的数字化建设方案，保障农作物增产。
农业信息化管理系统具备多个核心功能，如农业生产计划管理、农业资源管理、农产品质量安全管理和农产品供应链管理。这些功能通过大数据技术的支持，可以实现高度定制化和数据共享，进一步提升农业生产和管理的效率。
