农业物联网系统架构通常包括多个层次，不同的文献和标准对这些层次的划分有所不同。以下是几种常见的农业物联网系统架构层次划分：
- 感知层：这是物联网架构的最底层，主要负责信息的采集和感知。通过各种传感器、执行器等设备收集农业相关信息，如温度、湿度、光照、土壤状况等。
- 网络层：负责数据的传输，通过无线或有线的方式将感知层收集的数据传输到更高层次。常用的通信技术包括Zigbee、LoRa、Wi-Fi等。
- 数据层：也称为平台层或中间件层，负责数据的汇聚、清洗、治理和分析。这一层通常使用云计算、边缘计算等技术进行数据处理和存储。
- 应用层：这是物联网架构的最高层，用于支持信息的智能处理和具体应用。应用层可以实现对种植过程的智能化管理和决策支持。
- 设施层：包括感知设备、执行设备和控制设备，用于收集与种植相关的各种数据。
- 管理层：配置和控制农场、节点和用户，实现用户注册、认证、设备管理和农场管理等功能。
- 安全层：确保通信安全，使用TLS和SSL等协议进行身份验证。
农业物联网系统架构通常包括感知层、网络层、数据层和应用层，但根据具体需求和设计，可能会增加设施层、管理层和安全层等其他层次。
一、 农业物联网系统中感知层的最新技术和设备
在农业物联网系统中，感知层是至关重要的组成部分，负责收集和监测农田环境的各种数据。以下是感知层的最新技术和设备：
1. 传感器技术：
土壤湿度传感器：用于检测土壤湿度，常见的有LM393芯片和STM32微处理器连接的传感器。
环境监测传感器：包括温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等传感器，这些传感器通过STM32微处理器进行数据处理和传输。
水质监测传感器：用于检测水质参数，如pH值、水温、溶解氧(DO)等，这些传感器通常集成在无线传感器网络(WSN)中。
视觉感知终端：用于捕捉植物生长情况和相关参数，摄像头传感器可以提供植物生命周期的当前阶段信息。
2. 无线通信技术：
LoRa技术：用于长距离低功耗的数据传输，适用于农业IoT应用，支持星型网络拓扑结构。
ZigBee技术：用于自组网方式构成传感器网络，广泛应用于精准农业控制系统。
Wi-Fi和MQTT协议：用于远程控制和数据传输，适用于水培系统中的智能控制单元。
3. 边缘计算和智能控制单元：
边缘计算模块：用于对图像数据进行局部计算，高效获取生长条件数据，实现对植物茎干和高度的持续监控。
智能控制模块：可远程启动/停止泵、灯光和报警，实现系统智能调节。
4. 身份识别技术：
RFID标签技术：用于为传感器赋予身份，实现物体感知识别。
5. 新型传感器和材料：
微型化和智能化传感器：新材料的使用提高了检测灵敏度，但成本较高，尚未普及。
基于神经网络的图像处理技术：推动了图像传感器的广泛应用，如猪脸识别方法开始取代传统的RFID方法。
6. 综合应用示范基地：
全国已建立多个综合应用示范基地，一些先进的农用传感器处于应用实验阶段，未来将向微型化、低功耗、高可靠性方向发展。
农业物联网系统中的感知层通过多种先进的传感器和无线通信技术，实现了对农田环境的全面监测和数据采集。
二、 在农业物联网系统架构中，哪些先进的网络层通信技术被广泛应用?
在农业物联网系统架构中，网络层通信技术的应用非常广泛且多样。以下是几种被广泛应用的先进网络层通信技术：
- LoRa（Long Range） ：LoRa技术因其低功耗和长距离特性而被广泛应用，适用于各种环境，实现高效操作。它在网络层中被用于实现从边缘节点到雾网关的数据传输。
- ZigBee：ZigBee是一种低功耗无线通信标准，常用于自动灌溉系统中，具有低延迟和高数据传输率的特点。它在网络层中被用于传感器节点之间的数据传输。
- Wi-Fi：Wi-Fi技术适用于需要高数据传输率的场景，如室内农场的视频传输。在网络层中，Wi-Fi常用于边缘层与云层之间的通信。
- Sigfox：Sigfox利用Ultra-Narrow Band频率范围，具有低功耗、低成本和双向通信能力，是LPWAN领域的关键参与者。在网络层中，Sigfox被用于连接不同设备，并在频率上传输数据。
- 蓝牙（Bluetooth） ：蓝牙技术作为低功耗无线连接解决方案，支持最多7个节点，最大数据传输速率为1Mb/s，且功耗最低。它在网络层中被用于温室环境中的设备通信。
- NFC（近场通信） ：NFC技术适用于短距离通信，常用于温室环境中的设备通信。
- RFID（射频识别） ：RFID技术在网络层中被用于实现低成本、低功耗的设备通信。
- NB-IoT（窄带物联网） ：NB-IoT是一种通过长期演进(LTE)标准开发的低功耗广域网技术，支持2G至4G网络间的直接通信，数据速率可达150Kb/s。在网络层中，NB-IoT被用于大规模农田中的IoT传感器和智能农业机械的连接。
- 4G/5G cellular技术：这些技术用于连接大规模农田中的IoT传感器和智能农业机械，实现实时通信和大范围数据传输。
- WiMAX：WiMAX标准支持高达380Mb/s的上行数据速率，适用于室内无线传感器节点。
三、 如何在农业物联网的数据层实现高效的数据清洗和治理?
在农业物联网的数据层实现高效的数据清洗和治理，需要综合考虑数据汇聚、数据清洗、数据治理和数据分析等多个方面。以下是详细的步骤和方法：
数据汇聚是将来自不同传感器和设备的数据集中存储，形成一个统一的数据资源库。这一步骤至关重要，因为它为后续的数据清洗和治理提供了基础数据支持。
数据清洗是确保数据质量的关键步骤，主要包括以下几个方面：
- 检查数据一致性：通过技术手段对汇聚的数据进行一致性检查，确保数据在不同来源之间的一致性。
- 处理无效值和缺失值：可以通过科学化手段填补缺损值，平滑噪声数据，并识别并删除异常数据。
- 异常检测与修复：利用定量和定性数据错误检测方法，如基于统计的修复、基于规则的修复和人工参与的修复，来发现和处理数据中的异常值。
- 相关性分析：通过算法模型实现对多个变量元素进行相关性分析，衡量两两变量因素的相关密切程度，从而实现简单的数据降维或数据升维处理。
数据治理是确保数据长期有效管理和使用的系统性工作，包括以下几个方面：
- 建立数据治理体系：明确数据治理的内容，并按照相关标准(如GB/T 34960.5)开展数据治理工作。
- 数据分类管理：将数据进行分类管理，形成数据资产，并建立数据之间的关联性，确保各环节数据能有效衔接。
- 数据接口管理：建立相应的数据接口，实现与相关部门的数据交互，并建立数据开放清单，实现与社会相关方的供需对接。
数据分析是利用清洗和治理后的高质量数据进行统计分析和可视化展示，以支持决策和优化管理。具体方法包括：
- 统计分析：通过统计分析方法对汇集的数据进行对比分析，采用数据可视化图表、形成分析报告等方式，最大化发挥数据作用。
- 机器学习和人工智能算法：结合高质量数据，使用机器学习和人工智能算法进行模式识别和预测，从而提高农业生产的效率和准确性。
在实现上述步骤的过程中，还需要考虑技术保障措施，包括：
- 网络环境建设：提供稳定的网络环境，确保设施层设备的网络连接，如NB-IoT、Zigbee等。
- 雾计算应用：在雾层中运行FDM(Fault Detection Module)和FRM(Fault Removal Module)，以提高数据的可靠性和准确性。
- 安全措施：确保数据采集、存储、处理、交换等生命周期的安全性，满足国家、行业相应法律、法规及标准的规定。
四、 农业物联网应用层的智能化管理和决策支持系统有哪些实际案例?
农业物联网应用层的智能化管理和决策支持系统在多个实际案例中得到了应用，这些案例展示了物联网技术在农业生产中的广泛应用和显著效果。
该园区通过无线传感器组网模式，实现了对大型智能温室、草莓棚、葡萄棚、蔬菜棚等设施的远程监测与控制。系统部署了农产品生产管理系统、农产品质量安全追溯系统及园区物联网监控系统，从而实现了设施农业环境的智能化管理。
示范园区依据“一城六园”和“一个平台、六大特色产业、三个支撑体系”的建设目标，搭建了中央监控软件、视频监控与安全防范系统、智能监测与控制系统。这些系统实现了对象感测、数据采集、信息传输、分析决策、智能控制等功能，推动了高效生态农业的发展。
该平台围绕吉林省现代农业发展主导产业，实施了农业物联网建设试点示范工程，建成了设施蔬菜物联网综合服务平台和农产品质量安全追溯监管平台。通过该项目的建设，实现了设施蔬菜生产的标准化、自动化和科技化，提高了农业生产效率，并增强了农产品品牌的公信力和影响力。
平台通过对设施农业环境的监测和控制，实现了节水、节肥、节药等效果，每种一茬瓜菜节水30m³/亩，亩增产超过5%。此外，平台还减少了劳动力要素投入，提高了农产品品质，并降低了农民获取信息技术的成本。
该系统利用基于光谱的稻麦生长动态监测模型，并研发了相应的预警系统。系统已在江苏和外省多个地区应用，核心示范区达5000亩。此外，还参与建设了智能化玻璃温室和畜禽养殖物联网系统，实现了智能化管理和循环农业发展。
针对新疆生产建设兵团六师105团的实际情况，构建了万亩基于物联网技术的棉花精准灌溉自动化控制与智能化管理系统。该系统结合首部控制器、阀门控制器、田间气象站等相关设备，实现了墒情信息感知、墒情预报、灌溉决策等功能。
五、 农业物联网系统中的安全层如何确保数据传输的安全性和隐私保护?
在农业物联网系统中，安全层确保数据传输的安全性和隐私保护主要通过以下几种方式：
- 加密技术：安全层广泛使用加密技术来保护数据的机密性。例如，哈希算法被用于加密传输数据，以确保只有授权节点可以发送和接收数据。此外，同态加密技术也被应用于绿色农业中，以评估结果的可信度并保护数据隐私。
- 传输层安全（TLS/SSL） ：所有从第二层到第六层(云网络)之间的数据交换点都受到TLS/SSL的保护，以确保数据在传输过程中的安全性和完整性。
- 数字签名和认证机制：数字签名和实体认证是保障数据完整性和身份验证的重要手段。这些机制确保只有经过验证的实体才能访问和修改数据。
- 访问控制和权限管理：在管理层，设备和用户的注册和验证至关重要。用户权限和操作必须明确定义，并且所有用户操作必须可追踪，以确保不可否认性。此外，基于标签的访问控制方案(LACS)和内容完整性验证架构(LIVE)也被用于确保数据的安全访问。
- 多因素身份验证：为了进一步增强安全性，多因素身份验证机制被用于验证用户身份，特别是在访问常见云服务时。
- 区块链技术：区块链公钥基础设施(PKI)结合机器学习、分布式密钥管理和访问控制等技术，增强了农业物联网系统的安全性。区块链技术还可以提供去中心化的信任机制，减少单点故障的风险。
- 数据聚合和匿名化：隐私保护数据聚合方案如LDPA和APPA通过结合同态加密、中国剩余定理和哈希链技术，实现了数据的匿名性和完整性保护。此外，位置隐私算法和内容导向保护模型也被用于保护用户隐私。
- 安全通道和通信协议：所有连接和数据传输都使用安全通道和通信协议，如HTTPS和SSH，以防止中间人攻击和其他网络攻击。
- 漏洞评估和渗透测试：持续的漏洞评估、渗透测试和端到端监控有助于提前识别和解决安全漏洞，从而提高系统的整体安全性。
