农业物联网的关键技术有哪些

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。

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