物联网和智慧农业
物联网在智慧农业中有哪些应用前景

物联网在智慧农业中有哪些应用前景随着科技的飞速发展,物联网技术在各个领域的应用日益广泛,智慧农业也不例外。
物联网为农业带来了前所未有的变革,极大地提高了农业生产效率、资源利用率和农产品质量,为农业的可持续发展开辟了新的道路。
那么,物联网在智慧农业中究竟有哪些应用前景呢?一、精准农业精准农业是物联网在智慧农业中的重要应用之一。
通过在农田中部署传感器网络,实时收集土壤湿度、温度、酸碱度、养分含量等信息,农民可以精确了解每一块土地的状况,并根据这些数据精准地进行灌溉、施肥和播种等作业。
例如,当传感器检测到某块土地缺水时,自动灌溉系统会及时启动,为农作物提供适量的水分,避免了水资源的浪费和过度灌溉对土壤的损害。
同时,根据土壤养分的实时监测数据,精准施肥系统可以为农作物提供恰到好处的肥料,提高肥料的利用率,减少环境污染。
二、智能灌溉水资源是农业生产中不可或缺的资源,但传统的灌溉方式往往存在着水资源浪费和灌溉不均匀的问题。
物联网技术的应用可以实现智能灌溉,大大提高水资源的利用效率。
智能灌溉系统通过传感器监测土壤湿度和气象条件,根据预设的阈值自动控制灌溉设备的开启和关闭。
在干旱时期,系统会增加灌溉量,以保证农作物的生长需求;而在多雨季节,系统则会减少灌溉或暂停灌溉,避免水资源的浪费。
此外,智能灌溉系统还可以实现分区灌溉,根据不同区域的土壤状况和农作物需求,提供个性化的灌溉方案,确保每一株农作物都能得到充足而适量的水分。
三、环境监测与调控农业生产受环境因素的影响较大,如温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等。
物联网技术可以实现对农业环境的实时监测和调控,为农作物创造最佳的生长环境。
在温室大棚中,部署大量的传感器和控制器,实时监测棚内的环境参数,并通过通风设备、遮阳网、加热装置等自动调节环境条件。
当温度过高时,通风设备自动开启,降低温度;当光照不足时,补光灯自动打开,补充光照。
通过对环境的精准控制,不仅可以提高农作物的产量和质量,还可以缩短生长周期,增加经济效益。
物联网技术在智慧农业领域的应用创新

物联网技术在智慧农业领域的应用创新智慧农业是一种利用物联网技术,将传统农业与信息技术有机结合的一种农业模式。
它通过设备感应、数据采集、云计算、人工智能等技术手段,实现了农业生产全过程的信息化、数字化和智能化。
随着物联网技术的不断发展和应用创新,智慧农业正逐渐改变农业生产的方式,提高农业生产效率,降低生产成本,促进农业可持续发展。
一、智慧农业的背景和发展现状随着全球人口的快速增长和城市化进程的加速,农业面临着诸多挑战,如土地资源减少、环境污染加剧、农业劳动力短缺等。
传统的农业生产方式已经无法满足人们对食品安全和高品质农产品的需求。
因此,推动农业现代化、提高农业生产效率成为了当务之急。
在这一背景下,智慧农业应运而生。
智慧农业的发展现状可以概括为以下几个方面:1. 传感器技术的应用:通过在农田、果园、畜牧场等地域布设各类传感器,采集土壤湿度、温度、光照等数据,为农业生产提供准确的环境监测数据。
2. 云计算和大数据应用:通过将采集到的大量农业数据上传至云平台进行存储和分析,运用大数据技术和机器学习算法,实现对农业生产过程的智能化管理和决策支持。
3. 精准农业技术的应用:利用定位、测绘和无人机等技术手段,实现对农田、果园等农作物种植区域的精准管理,减少农药、肥料等农药的使用量,提高农产品的质量和产量。
4. 农业物联网平台的建设:建设覆盖农田、畜牧场、农产品加工流通等环节的农业物联网平台,实现信息共享、协同管理,提高整个农业生产链的效率和可控性。
二、智慧农业的关键技术和应用案例1. 传感器技术在智慧农业中的应用传感器技术是智慧农业中的基础和关键技术。
例如,在农田中安装土壤湿度传感器,可以实时监测土壤湿度,并根据实时数据给出浇水建议,实现自动化浇灌管理;同时,通过农田中的温度传感器和光照传感器,可以实时监测环境温度和光照强度,为农作物的生长提供科学依据。
2. 云计算和大数据在智慧农业中的应用利用云计算和大数据技术,可以对大量农业数据进行存储、管理和分析。
物联网技术在智慧农业领域的应用案例汇总

物联网技术在智慧农业领域的应用案例汇总随着科技的不断进步和发展,物联网技术正在逐渐渗透到各行各业,其中智慧农业领域正是得益于物联网技术的应用,在农业生产中实现了智能化和高效化。
本文将就物联网技术在智慧农业领域的应用案例进行汇总,并介绍其具体应用和效果。
案例一:精准供水系统在传统农业中,农民需要根据经验和感觉判断作物的水分需求,进行人工浇水。
而利用物联网技术,可以实现基于植物需水情况的智能供水系统。
该系统通过在农田中部署感测设备,实时监测土壤湿度、气象条件等信息,并通过云平台进行数据分析和处理。
当土壤湿度达到作物需求的下限时,系统将自动打开灌溉设备进行浇水;当土壤湿度达到上限时,系统将自动关闭灌溉设备。
这一智能供水系统的应用可以大大提高农田的灌溉效率,减少水资源的浪费。
案例二:智能监控系统利用物联网技术,可以实现对农田环境的实时监测和远程控制。
通过在农田中部署温湿度传感器、光照传感器等设备,可以实时获取农田的环境参数。
通过云平台,农民可以随时查看农田的温度、湿度、光照等情况,并根据这些数据调整农田的管理策略。
此外,智能监控系统还可以实现对温室大棚内温度、湿度和CO2浓度等参数的监测,当温度过高或湿度过低时,系统会自动调节温室大棚的通风设备,以保证作物的生长环境。
案例三:智能养殖管理系统物联网技术还可以应用于畜牧业领域,实现智能化的养殖管理。
通过在牲畜身上植入传感器,可以实时监测牲畜的体温、心率、运动情况等信息。
这些信息可以通过云平台传输和分析,农民可以随时了解到牲畜的健康状况。
当牲畜出现异常情况时,系统会自动发送预警信息给农民,以便及时采取措施。
此外,智能养殖管理系统还可以通过对饲料的自动配送和草地的智能喂养进行管理,提高养殖效益。
案例四:精准施肥系统利用物联网技术,可以实现对农作物的精准施肥。
通过在农田中部署土壤传感器和氮气传感器等设备,可以实时监测土壤的养分含量和作物的氮气需求。
通过云平台处理分析这些数据,农民可以根据作物的需求进行精准施肥。
物联网在智慧农业中的应用有哪些

物联网在智慧农业中的应用有哪些在当今科技飞速发展的时代,物联网技术正以前所未有的速度改变着各个领域,农业也不例外。
智慧农业作为现代农业发展的重要方向,物联网技术在其中发挥着关键作用。
那么,物联网在智慧农业中的应用具体有哪些呢?首先,物联网在农业环境监测方面大显身手。
通过部署各种传感器,如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、土壤湿度传感器等,可以实时收集农田中的环境数据。
这些传感器就像是农田的“眼睛”,将环境信息准确无误地传递给农民和农业管理者。
有了这些实时数据,农民能够及时了解农田的小气候变化,从而采取相应的措施,比如在高温干旱时及时灌溉,在低温寒冷时采取保温措施,以确保农作物在最适宜的环境中生长。
其次,物联网在精准灌溉方面成效显著。
传统的灌溉方式往往是粗放式的,不仅浪费水资源,还可能导致灌溉不均匀,影响农作物的生长。
而借助物联网技术,通过在农田中安装土壤湿度传感器和智能灌溉设备,可以实现根据土壤的实际湿度情况进行精准灌溉。
当传感器检测到土壤湿度低于设定的阈值时,智能灌溉系统会自动开启进行灌溉;当土壤湿度达到适宜范围时,灌溉则会自动停止。
这种精准灌溉方式不仅节约了水资源,还提高了灌溉效率,保证了农作物的水分需求,有助于提高农作物的产量和质量。
再者,物联网在智能施肥方面也发挥着重要作用。
利用传感器可以检测土壤中的养分含量,根据农作物的生长阶段和需求,精准计算出所需肥料的种类和用量。
然后通过智能施肥设备,将肥料精准地施用到农田中。
这样一来,既避免了过度施肥造成的环境污染和资源浪费,又能满足农作物的营养需求,促进其健康生长。
在病虫害监测与防治方面,物联网同样表现出色。
通过安装图像传感器和智能分析系统,可以实时监测农作物的生长状况,及时发现病虫害的迹象。
一旦发现病虫害,系统会自动发出警报,并提供相应的防治建议。
这使得农民能够在病虫害初期就采取有效的防治措施,减少病虫害带来的损失。
此外,物联网在农产品质量追溯方面也有着重要的应用。
智慧农业中的物联网技术应用

智慧农业中的物联网技术应用一、物联网技术在智慧农业中的意义随着信息技术的迅猛发展,智慧农业作为农业现代化的重要组成部分,正逐渐引起广泛关注。
而物联网技术作为信息技术的一项重要应用,为智慧农业的发展提供了强有力的支持。
物联网技术通过将传感器、执行器等物理设备与互联网相连,从而实现设备之间的信息交互和自动化控制。
在智慧农业中,物联网技术的应用可以大大提高农业生产的效率和质量,减少资源浪费,促进农业可持续发展。
二、物联网技术在智慧农业中的应用领域1. 农田监测与管理物联网技术可以通过在农田中布设传感器,实时监测土壤水分、温度、湿度等关键参数,并将数据上传至云平台。
农户可以通过手机等移动设备查看农田的状态,并及时采取措施来调整灌溉和施肥的时机和剂量,以提高农作物的产量和品质。
2. 精准农业物联网技术可以通过GPS定位和无人机等技术,实现农田精确制图和农作物生长监测。
农户可以根据这些数据制定精细化的农业生产方案,减少化肥、农药的使用量,提高农业生产的经济效益和环境友好性。
3. 养殖管理物联网技术可以在养殖场内部设置摄像头和传感器,监测动物的饲料消耗、运动情况和疾病发展等信息。
农户可以通过云平台实时监控养殖场的情况,并根据数据调整饲养方案,提高养殖效益和动物的健康状况。
4. 农产品溯源物联网技术可以为农产品提供溯源服务,通过在农产品包装上附着RFID或二维码等标签,记录农产品的生产地、生产时间、加工流程等信息。
消费者可以通过手机扫描标签,了解农产品的来源和质量安全信息,提高购买的信任度。
5. 农业物流管理物联网技术可以在农业物流中使用传感器和智能控制设备,实现对货物的追踪、温湿度控制和运输风险监测等功能。
这可以提高农产品的运输效率和安全性,减少运输损失,保障农产品的质量。
三、物联网技术在智慧农业中面临的挑战1. 技术挑战物联网技术在智慧农业中的应用需要面对多种技术挑战,包括数据采集和传输、设备互操作性、数据安全等问题。
基于物联网技术的智慧农业系统设计与实现

基于物联网技术的智慧农业系统设计与实现智慧农业系统是利用物联网技术实现农业生产的自动化和智能化的系统。
该系统通过物联网中的传感器和设备,实时监测农田中的温度、湿度、光照等环境参数,同时通过云平台收集和处理这些数据,为农民提供农作物生长的状态和需求的预测和推荐。
一、系统设计1.1 系统架构设计智慧农业系统的架构设计应包括以下组成部分:传感器网络、数据传输、云平台和应用端。
传感器网络:在农田中布置多个传感器,用于收集温度、湿度、光照、土壤湿度等环境参数的数据。
传感器采用低功耗的无线通信,与数据传输模块相连。
数据传输:传感器通过无线通信将数据传输到数据传输模块,数据传输模块将数据打包并通过云平台传送到云服务器。
云平台:云平台是数据的集中存储和处理中心,负责对传感器数据进行处理和分析。
云平台还提供用户管理、数据可视化和决策支持等功能。
应用端:应用端是农民使用的终端设备,通过应用程序与云平台进行交互。
农民可以通过应用端查看农作物生长状态、预测和推荐。
1.2 环境监测子系统设计环境监测是智慧农业系统的核心子系统之一,用于实时监测农田中的环境参数,为农民提供精确的环境信息。
温度传感器:负责测量农田中的温度,通过无线通信将数据传输至数据传输模块。
湿度传感器:测量土壤湿度和空气湿度,以确保农作物的适宜生长。
同样通过无线通信将数据传输至数据传输模块。
光照传感器:测量农田中的光照强度,为农民提供合适的光照条件,提高农作物的产量和质量。
1.3 数据处理与分析子系统设计数据处理与分析子系统主要负责对从传感器网络收集到的数据进行处理和分析。
主要包括数据存储、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等功能。
数据存储:将传感器数据存储在云服务器中,以便后续的数据处理和分析。
可以选择关系型数据库或者分布式存储系统来存储数据。
数据清洗:对传感器数据进行清洗和预处理,去除异常值和噪声。
数据挖掘:利用数据挖掘算法分析农田中的环境数据,提取农作物生长的相关特征,并预测农作物的生长状态和需求。
物联网技术在智慧农业中的应用与挑战

物联网技术在智慧农业中的应用与挑战一、引言智慧农业近年来在全球范围内得到了快速发展,成为农业领域的热门话题。
物联网技术作为一种创新的信息技术手段,为智慧农业的发展提供了广阔的空间。
本文将重点探讨物联网技术在智慧农业中的应用与挑战。
二、物联网技术在智慧农业中的应用1. 农业环境监测系统物联网技术可以通过传感器、智能设备等手段,实时监测农业生产过程中的关键环境指标,例如土壤湿度、温度、光照强度等。
通过数据采集和分析,农民可以根据实际情况进行灵活调控,优化农业生产环境,提高农作物的产量和质量。
2. 智能灌溉系统利用物联网技术,可以实现自动化的智能灌溉系统。
通过监测土壤湿度和气象预报等信息,智能灌溉系统可以根据植物的需水量和降雨情况,自动调整灌溉水量和灌溉频率,降低浪费,并确保农作物的生长需要得到满足。
3. 养殖智能监控系统物联网技术可应用于畜禽养殖行业,实现对养殖环境和动物健康状况的实时监测。
例如,通过智能传感器监测饲料、饮水和气温等,农民可以及时发现问题并采取相应的措施,提高养殖效率和动物福利。
4. 智能精准施肥系统物联网技术可以实现对土壤养分的精准监控和施肥。
通过传感器获取土壤的养分信息,系统可以根据养分需求的差异和植物的生长状态,智能地制定施肥计划,并实现精确施肥,避免养分浪费和环境污染。
5. 农业机械自动化物联网技术可以实现农业机械的远程监控和自动化操作。
通过传感器和连接设备,农民可以实时监测农机的工作状态和运行数据,及时发现故障并进行维修。
此外,物联网技术还可以实现农机的自动导航和无人操作,提高作业效率和安全性。
三、物联网技术在智慧农业中面临的挑战1. 安全与隐私问题物联网技术的广泛应用涉及大量农业数据的采集和传输。
因此,保护这些数据的安全和隐私性成为一个重要的挑战。
需要制定相应的技术和政策措施,加强对农业数据的保护,防止数据泄露和恶意攻击。
2. 技术成本和推广难题物联网技术涉及到传感器、智能设备、通信网络等方面的投资,造成了较高的技术成本。
《2024年物联网在智能农业中的应用研究》范文

《物联网在智能农业中的应用研究》篇一一、引言随着科技的快速发展,物联网技术已成为现代社会的重要组成部分。
物联网技术在农业领域的应用,不仅为农业生产带来了革命性的变化,而且推动了智能农业的快速发展。
本文将探讨物联网在智能农业中的应用研究,分析其现状、挑战及未来发展趋势。
二、物联网技术在智能农业中的现状1. 物联网技术在农业设备中的应用物联网技术可实现农机的智能化、精准化,通过无线传感器网络、遥感技术等实现农机的自动化操作。
如无人驾驶的拖拉机、收割机等设备在农业生产中的应用,大幅提高了生产效率和作业质量。
2. 物联网技术在农田环境监测中的应用物联网技术可实时监测农田环境,包括土壤湿度、温度、光照等数据,为农业生产提供科学依据。
通过分析这些数据,农民可以更好地掌握农作物的生长情况,为农业生产提供有力保障。
3. 物联网技术在农产品追溯系统中的应用物联网技术可以实现农产品的全程追溯,从种植、加工到销售等环节进行监控。
通过为农产品建立唯一的标识码,消费者可以轻松了解农产品的来源和品质,提高农产品的竞争力。
三、物联网技术在智能农业中的挑战1. 技术应用成本较高目前,物联网技术在智能农业中的应用仍需投入大量的资金和人力成本。
因此,如何降低技术应用成本,提高其普及率是当前面临的主要挑战之一。
2. 数据安全问题物联网技术在农业生产中涉及大量数据传输和存储,如何保障数据安全、防止数据泄露是亟待解决的问题。
此外,如何有效利用这些数据,挖掘其潜在价值也是需要关注的问题。
四、物联网技术在智能农业的未来发展趋势1. 技术创新与普及随着科技的不断发展,物联网技术在智能农业中的应用将更加广泛。
未来将有更多的科研机构和企业投入研发,推动物联网技术的创新与普及。
2. 农业大数据的挖掘与应用随着物联网技术在农业生产中的广泛应用,将产生海量的数据。
如何有效挖掘这些数据,分析其潜在价值,为农业生产提供科学依据,将是未来的重要研究方向。
3. 精准农业与智慧农业的融合未来,物联网技术将与精准农业、智慧农业等概念更加紧密地融合在一起。
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物联网与智慧农业 刘亚东 摘要:该文从物联网及智慧农业的内涵出发,提出了农业物联网的体系架构和关键技术,在科学分析农业物联网技术应用现状的基础上,提出了促进我国农业物联网发展的对策与建议。 关键词:物联网;智慧农业;云计算;专家系统中图分类号:S126
引言 从传统农业到现代农业转变的过程中,农业信息化的发展大致经历了电脑农业、数字农业、精准农业和智慧农业4个过程。智慧农业把农业看成一个有机联系的整体系统,在生产中全面综合地应用信息技术。透彻的感知技术、广泛的互联互通技术和深入的智能化技术使农业系统的运转更加有效、更加智慧和更加聪明,从而达到农产品竞争力强、农业可持续发展、有效利用农村能源和环境保护的目标。笔者认为物联网是智慧农业的主要技术支撑,农业物联网传感设备正朝着低成本、自适应、高可靠和微功耗的方向发展,未来传感网也将逐渐具备分布式、多协议兼容、自组织和高通量等功能特征,实现信息处理实时、准确和高效。
1物联网与智慧农业的内涵 1.1农业物联网 目前公认的物联网定义是通过智能传感器、射频识别(RFID)、激光扫描仪、全球定位系统(GPS)、遥感等信息传感设备及系统和其他基于物-物通信模式(M2M)的短距无线自组织网络,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大智能网络[1]。 经过十几年的发展,物联网技术与农业领域应用逐渐紧密结合,形成了农业物联网。笔者认为,农业物联网就是物联网技术在农业生产、经营、管理和服务中的具体应用,具体讲就是运用各类传感器,广泛地采集大田种植、设施园艺、畜禽水产养殖和农产品物流等农业相关信息;通过建立数据传输和格式转换方法,集成无线传感器网络、电信网和互联网,实现农业信息的多尺度(个域、视域、区域、地域)传输;最后将获取的海量农业信息进行融合、处理,并通过智能化操作终端实现农业产前、产中、产后的过程监控、科学管理和即时服务,进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态和安全的目标。 1.2智慧农业 智慧农业是以物联网技术为支撑和手段的一种现代农业形态,它和电脑农业、精准农业和数字农业一样属于农业信息化的范畴,是现代信息技术发展到一定阶段的产物。 电脑农业是1990年科技部组织实施的“农业智能化信息技术应用工程”的简称,属国家“863”计划项目。 “电脑农业”的实质是农业专家系统的应用,即把众多农业技术专家掌握的知识输入电脑,建立一套科学的程序,用电脑模仿人脑进行推理决策,对各种单项的农业先进技术成果进行综合组装配套,给出一个易于操作的、科学明了的答案,用以指导农业生产[2]。 精准农业也称精细农业或精确农业,是现有农业生产措施与现代信息技术的有机结合,其核心技术是“3S”技术。“3S”技术是遥感(RemoteSensing,RS)、地理信息系统(GeographicalInformationSys-tem,GIS)和全球定位系统(GlobalPositionSystem,GPS)的统称。其中,GPS具有全球性、全天候和连续定时定位的优势,可以对采集的农田信息进行空间定位;RS在数据获取方面具有范围广、多时相和多波谱的特点,可以获取农田作物的生长环境、生长状况和空间变异的大量时空变化信息;GIS具有强大的空间与属性信息一精品文档 。 2欢迎下载
体化处理能力,可以建立农田土地管理、自然条件、作物产量的空间分布等空间数据库。数字农业是以农业生产数字化为特色的农业,是数字驱动的农业。其主要目标是建成融数据采集、数字传输网络、数据分析处理和数控农业机械为一体的数字驱动的农业生产管理体系,实现农业生产的数字化、网络化和自动化[3]。 物联网、云计算等高新技术的兴起,正在引领我国农业迈入智慧农业的发展阶段。由于“智慧农业”这一概念出现的时间很短,目前尚没有一个公认的定义,笔者认为智慧农业是以最高效率地利用各种农业资源,最大限度地减少农业能耗和成本,最大限度减少农业生态环境破坏以及实现农业系统的整体最优为目标,以农业全链条、全产业、全过程智能化的泛在化为特征,以全面感知、可靠传输和智能处理等物联网技术为支撑和手段,以自动化生产、最优化控制、智能化管理、系统化物流和电子化交易为主要生产方式的高产、高效、低耗、优质、生态和安全的一种现代农业发展模式与形态。 智慧农业包括智慧生产、智慧流通、智慧销售、智慧社区、智慧组织以及智慧管理等环
节,如图1所示智慧农业框架结构
2农业物联网体系架构
虽然物联网的定义不统一,但物联网的技术体系、结构基本已得到统一认识。根据物联网的技术体系架构,可将农业物联网分为3个层次:信息感知层、信息传输层和信息应用层。 信息感知层由各种传感器节点组成,通过先进传感器技术,多种支持过程精细化管理的参数可通过物联网获取,如土壤肥力、作物苗情长势以及动物个体产能、健康和行为等信息。 信息传输层中,传感器通过有线或无线方式获取各类数据,并以多种通信协议,向局域网、广域网发布。 信息应用层对数据进行融合,处理后制定科学的管理决策,对农业生产过程进行控制。
3农业物联网关键技术 3.1信息感知技术 农业信息感知技术是智慧农业的基础,作为智慧农业的神经末梢,是整个智慧农业链条上需求总量最大和最基础的环节。主要涉及农业传感器技术、RFID技术、GPS技术以及RS技术等。 农业传感器技术是农业物联网的核心,也是智慧农业的核心,农业传感器主要用于采集各个农业要素信息,包括种植业中的光、温、水、肥、气等参数;畜禽养殖业中的二氧化碳、氨气和二氧化硫等有害气体含量,空气中尘埃、飞沫及气溶胶浓度,温、湿度等环境指标等参数;水产养殖业中的溶解氧、酸碱度、氨氮、电导率和浊度等参数。 精品文档 。 3欢迎下载
RFID技术即RadioFrequencyIdentification(射频识别),俗称电子标签。这是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。该技术在农产品质量追溯中有着广泛的应用。GPS是美国20世纪70年代开始研制,于1994年全面建成,具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统,具有全天候、高精度、自动化和高效益等显著特点。在智慧农业中,GPS技术的实时3维定位和精确定时功能,可以实时地对农田水分、肥力、杂草和病虫害、作物苗情及产量等进行描述和跟踪,农业机械可以将作物需要的肥料送到准确的位置,而且可以将农药喷洒到准确位置[4-5]。 RS技术在智慧农业中利用高分辨率传感器,采集地面空间分布的地物光谱反射或辐射信息,在不同的作物生长期,实施全面监测,根据光谱信息,进行空间定性、定位分析,为定位处方农作提供大量的田间时空变化信息。 3.2信息传输技术 农业信息感知技术是智慧农业传输信息的必然路径,在智慧农业中运用最广泛的是无线传感网络。无线传感网络(WSN)是以无线通信方式形成的一个自组织多跳的网络系统,由部署在监测区域内大量的传感器节点组成,负责感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息,并发送给观察者。在智慧农业中,ZigBee技术是基于IEEE802.15.4标准的关于无线组网、安全和应用等方面的技术标准,被广泛应用在无线传感网络的组建中,如大田灌溉、农业资源监测、水产养殖和农产品质量追溯等。 3.3信息处理技术 信息处理技术是实现智慧农业的必要手段,也是智慧农业自动控制的基础,主要涉及云计算、GIS、专家系统和决策支持系统等信息技术。 云计算(CloudComputing)指将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。智慧农业中的海量感知信息需要高效的信息处理技术对其进行处理。云计算能够帮助智慧农业实现信息存储资源和计算能力的分布式共享,智能化信息处理能力为海量信息提供支撑。 GIS主要用于建立土地及水资源管理、土壤数据、自然条件、生产条件、作物苗情、病虫草害发生发展趋势、作物产量等的空间信息数据库和进行空间信息的地理统计处理、图形转换与表达等,为分析差异性和实施调控提供处方决策方案。 专家系统(ExpertSystem,简称ES),指运用特定领域的专门知识,通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题,达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。研制农业专家系统的目的是为了依靠农业专家多年积累的知识和经验,运用计算机技术,克服时空限制,对需要解决的农业问题进行解答、解释或判断,提出决策建议,使计算机在农业活动中起到类似人类农业专家的作用[6]。 决策支持系统(DecisionSupportSystem,简称DSS),是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。农业决策支持系统在小麦栽培、饲料配方优化设计、大型养鸡厂的管理、农业节水灌溉优化、土壤信息系统管理以及农机化信息管理上进行了广泛应用研究。 智能控制技术(IntelligentControlTechnology,简称ICT),是控制理论发展的新阶段,主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。目前智能控制技术的研究热点有模糊控制、神经网络控制以及综合智能控制技术,这些控制技术在大田种植、设施园艺、畜禽养殖以及水产养殖中取得了初步应用。
4农业物联网技术应用现状 4.1农业智能传感器应用