农机作业智能监测系统是一种基于物联网、大数据和云计算等技术的智能化农业管理体系，旨在实现对农业生产全过程的实时监测、精准管理和智能控制。该系统由安装在机车上的物联网设备以及部署在云端的农机作业监测平台构成，能够准确监管作业的状态与深度，并计算作业面积。
具体来说，该系统通过GPS接收设备实时获取作业农机的位置信息，并生成作业轨迹信息，实现对作业机械的定位跟踪。此外，系统还利用高清摄像头获取作业过程中的图像信息，了解作业农机的最新状况。这些数据可以通过PC电脑端和手机APP两种访问方式提供给用户。
为了提高作业效率和质量，系统可以远程监控机械的工作状态，自动调整作业参数，并提供农田作业数据分析报告。例如，在深松作业中，系统可以根据耕深数据检测获取深松作业的质量。同时，系统还可以根据用户需求进行精准施肥、精准喷药等操作。
此外，系统还具备设备管理、地块管理、组织管理和账号管理等基础功能，适用于合作社、农场、团场、农机厂家及经销商等管理部门。通过这些功能，农业管理部门可以对辖区内的作业进行统计分析，制定政策并发放补贴。
总之，农机作业智能监测系统通过多种先进技术的应用，大大提升了农业生产的智能化水平，使得农业生产更加高效、精准和可持续发展.
一、 农机作业智能监测系统的最新技术进展是什么?
农机作业智能监测系统的最新技术进展主要体现在以下几个方面：
- 5G、物联网与大数据技术的应用：全国农机作业指挥调度平台依托5G、物联网、大数据分析和大模型应用等先进信息技术，实现了对全国范围内主要农机设备的位置、流向和工况的实时记录。这使得“农机位置可查、农机状态可知、农机调度指令可达”成为可能。
- 无人驾驶与自动化技术：在2024年，随着人工智能和机器学习技术的发展，智能农机装备的功能和性能得到了进一步提升。例如，无人驾驶拖拉机、智能收割机和自动化喷药机等智能化农机装备在农业生产中得到了广泛应用。
- 多传感器模型和无人化作业信息系统：基于大数据的农机跨区域作业调度管理平台重点研究了田间路径规划模型、机器视觉和田间信息获取等多传感器模型以及无人化作业信息系统模型。这些技术提高了避障环境的适应性、覆盖率和安全性，并开发了一套具有自主知识产权的通用型农机无人驾驶系统。
- 生物光学与遥感技术：生物光学为智慧农业提供了强有力的技术支撑，通过集成现代科技手段，实现了农业生产的智能化、精准化和高效化。AI结合遥感和地理信息系统(GIS)可以分析土壤质量、水分含量和植被覆盖等数据，对农田进行全面监测。
- 天空地一体化农业感知技术：研发了天空地一体化长势监测与预警技术，突破了快速土壤墒情和作物长势监测的技术瓶颈，实现了一站式、傻瓜式、智能化的数据集成、处理与服务。
二、 如何评估农机作业智能监测系统在提高农业生产效率方面的实际效果?
评估农机作业智能监测系统在提高农业生产效率方面的实际效果，可以从以下几个方面进行详细分析：
农机作业智能监测系统通过集成传感器技术、计算机测控技术、卫星定位技术和无线通讯技术，实现了对农机作业面积和作业质量的准确监测。这些技术的应用不仅提高了数据采集的精度，还为农机作业补贴提供了量化依据，显著降低了管理强度，并提升了农机作业管理信息化水平。
基于北斗的农机作业大数据系统由农业机械及北斗终端、农机制造企业物联网平台和农机作业大数据管理服务平台组成。该系统能够动态监测全国范围内的农机作业情况，并进行量化统计，从而为农业生产提供科学的数据支持。
智慧农场建设专用的农机深松耕地作业GPS监控系统，通过卫星定位和无线通讯技术，有效解决了传统农机深松作业中缺乏有效技术手段的问题。这种智能化监管服务系统可以实时监测农机的位置、作业状态和运行数据，从而高效调度农机资源，提高整体生产效率。
在湖南省，农机监测系统覆盖了90个县(市、区)，监测各类机械化作业总面积达406.3万亩。该系统的应用使得农机作业现场一目了然，进一步保障了机械化增产增收的效果。此外，通过大数据和物联网技术，湖南探索数字化种植水稻的标准体系，有效降低了化肥和农药的使用量，每亩节本增效超过200元。
智慧农机系统不仅提高了农业机械的能效，还减少了人力需求和农药使用量，降低了成本并提高了生产效率。例如，在江苏省海滨农业机械合作社，无人机田间植物保护作业减少了农药使用量，实现了稻谷收获、晾晒、加工和装袋等全流程自动化，减少了生产过程中的损失，增加了成品附加值。
农机作业智能监测系统通过集成多种先进技术，实现了对农机作业的精准监测和高效管理，显著提高了农业生产效率。
三、 农机作业智能监测系统在保护环境方面的应用有哪些?
农机作业智能监测系统在保护环境方面有多种应用，主要体现在以下几个方面：
- 减少化肥和农药的过量使用：通过实时监测土壤湿度、养分含量等环境参数，智能农机可以为农民提供科学的种植建议，从而减少化肥和农药的过量使用，有效保护生态环境。
- 减少农田扬尘：北京市地方标准中提到，通过安装农机深松整地、秸秆粉碎覆盖还田、少免耕播种三项作业监测终端，能够显著减少农田扬尘。具体数据显示，扬尘可减少32.81%-40.42%。
- 精准施肥与灌溉：智能化技术能够实时监测作物生长环境数据，并进行分析预测，为精准施肥和灌溉提供科学依据，从而提高作物产量和品质，同时减少资源浪费和环境污染。
- 环境感知与自动化控制：环境感知技术和自动化控制技术的应用，提升了农业机械的作业安全性、可靠性，降低了农业生产的运营成本，促进了农村地区经济发展和社会稳定。
- 基于物联网的农业检测系统：设计了基于物联网的农业检测系统，该系统能够准确识别农作物生长的环境信息并整合判断，帮助农民更好地进行农作物生产，从而实现更生态的耕作。
- 减少温室气体排放：M2M(机器对机器)环境监测解决方案能够在恶劣环境中运行，有助于监测水位、空气质量、光伏和太阳能系统以及温室气体排放。这些解决方案预计到2020年可以节省16亿吨二氧化碳排放。
- 无人农机作业：推进农业装备智能化，使用机器人进行远程监控和多个田间作业，根据气象预测减少气象灾害造成的损失，进一步减少人为干预带来的环境影响。
四、 目前存在哪些挑战阻碍了农机作业智能监测系统的广泛应用?
目前阻碍农机作业智能监测系统广泛应用的挑战主要包括以下几个方面：
- 技术发展和推广不平衡：尽管一些农机制造企业在人工智能领域取得了进展，但整个行业的技术水平和应用能力仍存在较大差距。此外，智慧农业传感器技术仍处于初级阶段，研究团队数量较少，无法满足智慧农业发展的全部需求，严重制约了农业向智能化、自动化方面的发展。
- 成本问题：智能农机设备的初始投资巨大，特别是对于小型农场来说，传感器和相关设备的价格昂贵，使得许多农民难以承担。即使在大型农场中，也需要大量的资金来购买和维护这些设备。
- 数据安全和隐私保护：农业数据涉及大量敏感信息，如何确保数据的安全性和隐私性是一个关键问题。
- 基础设施限制：农村地区的宽带基础设施和互联网服务有限，许多农场缺乏“从农场到农场的宽带”，无线连接服务也难以覆盖广阔的农场和牧场，这使得信息共享和农场运营软件变得困难或不可能。
- 技能要求：随着智能机器自动化手动任务，农业工作者需要掌握新的技能，如数据分析、精准农业、机器人与自动化、网络和系统集成等。
- 设备兼容性问题：农场中存在旧设备和新设备混合的情况，不同协议和格式并存，阻碍了物联网在农业中的采用和价值实现。一些机器需要适配器才能实现互联，而其他机器则具有不一致的数据格式或含义。
- 环境因素：农田里的暗沟、地下灌溉管道以及病虫草害等因素都给无人驾驶农机的全程自主作业带来了很多困难。
- 传感器和视觉控制系统易受外界影响：传感器和视觉控制系统易受阳光和光照模式的影响，难以处理具有较大变异性的作物。
五、 农机作业智能监测系统与传统农业管理方法相比，有哪些显著优势和潜在缺陷?
农机作业智能监测系统与传统农业管理方法相比，具有显著的优势和潜在的缺陷。以下是详细的分析：
1. 显著优势
智能农机可以更加精准地执行任务，减少资源浪费，提高作业效率和环境友好性。例如，通过卫星数据指挥旋耕机等智能农机，可以精准控制耕作区域、面积和深度，保证土地高低落差不超过3厘米，从而提高农药防治效果，减少农药用量，降低生产成本。
农民可以通过手机或电脑远程监控和控制智能农机的作业状态，及时调整作业计划，提高农田管理的灵活性和效率。自动驾驶技术的应用使得农机能够在无需人工干预的情况下完成作业任务，极大地降低了劳动强度和人力成本。
智能农机通过传感器和物联网技术实时监测农田的状态，如土壤湿度、温度和养分等，并根据这些数据自动进行施肥、灌溉和喷药等操作，避免过度施肥和用药，减少资源浪费和环境污染。
智慧农机可以根据农田的要求和作物的生长情况，自动调整工作方式和参数，实现高效作业。相比传统的人工操作，智慧农机能够大幅节省人力成本和时间，提高作业的效率和产量。
自动驾驶技术和精准作业技术的应用减少了人工操作和劳动风险，为农民创造了更加安全和高效的工作环境。同时，减少了长时间暴露在恶劣环境中的风险。
2. 潜在缺陷
智能农机系统的引入需要较高的初始投资，包括购买先进的设备和技术培训费用。此外，对新技术的依赖可能会影响农民对传统农业知识的传承。
高科技设备需要定期维护和更新，以确保其正常运行。这不仅增加了运营成本，还可能因技术故障导致作业中断。
尽管智能农机有诸多优势，但其普及率仍受到一些因素的限制，如农民的技术接受度、教育水平以及对新技术的适应能力。
在使用智能农机的过程中，大量的农田数据会被收集和传输。如何保护这些数据的安全和隐私成为一个重要问题，防止数据泄露或被滥用。
总之，农机作业智能监测系统在提高农业生产效率、降低劳动强度和资源浪费等方面具有显著优势，但也面临高初始投资、技术依赖和数据安全等问题。
