专题推荐 - 农业传感器与物联网专题

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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农业是另一个因供需不一致而陷入混乱的行业。在不确定时期，技术可以为农业问题提供一些有数据支持的实用解决方案。

田间物联网传感器可以通过云平台直接向农民提供有关地形、土壤状况、实时温度等的信息。通过数据分析，农民可以制定应对任何不利天气的计划，甚至可以就下一季需要种植的作物做出决策。总体而言，可以使用物联网优化农业实践以获得最大产出。

物联网在农业中的另一个应用是可以对农业中使用的机械进行预测性维护。由于旧机器直接或间接导致环境问题，因此最好为它们配备支持物联网的传感器和预测性维护技术，以便能够及时发出报警信息，延长农业机械的使用寿命。

EMCP物联网云平台是一个工业级，服务于工业、农业、商业用户的泛在物联网云平台，支持多用户、跨行业、跨设备、无缝接入，企业通过EMCP平台无需编程、无需安装运行软件，无需聘请IT工程师，即可快速便捷的实现产品/系统的物联网升级，打造企业专属的物联网云平台。用户/工程商可通过EMCP平台快速搭架智慧农业物联云平台。

首先用 485 总线先将电力仪表、PLC、传感器等设备和EG20 连接起来，通过电脑给EG20 进行参数配置，登陆 EMCP 物联网云平台添加驱动。驱动添加成功后完成后我们只需打开电脑 Web 网页或手机端查看和控制设备，仅仅三分钟就可以将传感器连接到互联网了，无论身处何地打开手机随时远程管理传感器的运行状况。对于重点传感器我们还可以将现场的摄像头连接到我们的平台，从而实现远程对现场环境进行全方位的了解。

数字农业是指以现代信息技术为基础，以提高农业生产效率和产品质量为目标，运用计算机、传感网络等高新技术，通过现代信息通信技术对农作物的生长、加工、管理等环节进行有效监控和控制的农业生产过程。

那么数字农业与传统的农业有什么不同呢？它与现代物联网有什么不同呢？现代社会，随着信息技术手段在农村的广泛应用，以及互联网、物联网技术与数字农场、智能电网和智慧社区建设相结合，使农村的信息化程度不断提高。为了适应新形势提出的对信息化发展需求，人们开始将农业作为一个新兴产业加快发展。这是随着工业技术和信息系统的飞速发展出现的结果。

一方面，数字农业是在各种信息技术应用手段下生产出来的一种新型数字化农村生产方式；另一方面，数字农业又是一种全新技术体系。因此在新形势下将数字农业与传统农业进行融合，将其建设成为一个智慧乡村中具有独特优势和发展前景的新兴产业。

1、数字化农场

数字化农场是指通过信息技术手段建立数字农场，以实现农场的生产经营活动的高效管理和智能化控制。数字化农场是现代化农业生产必不可少的环节，它可以提高现代农业的生产效率，降低农业成本，提升农业发展水平，从而使农业成为现代化的朝阳产业。

它为现代农业发展提供了一个全新的产业平台，促进了农业生产方式的现代化和智能化。随着农业现代化技术及自动化设备的发展，数字化农场有望实现农业信息化。但由于其生产与种植过程复杂。数字化农场将有助于提高农业生产效率，促进农业生产标准化进程，提高农业经济效益，改善生态环境和农民生活质量，推动社会进步。

数字化农场实现过程包括:

1利用计算机技术分析气象资料，预测天气变化和植物生长规律;

2自动采集植物生长状况和土壤湿度数据;3生产数据与环境变化信息同步;

4自动灌溉设备自动控制作物生长或施肥;

5自动排灌灌溉设备（水）灌排等。实现了农业生产智能化的数字化农场。

例如：中国农业科学院的张洪波教授在河北三河市燕郊农场应用了先进设备种植大棚西瓜，这是国内第一个采用机械化育苗方式生产西瓜的规模化农场。现在大棚西瓜育苗已成为了常态化生产模式。在我国数字农场也得到了广泛应用，效果显著。

2、农业物联网

近年来，农业物联网发展迅速，包括智能温室、智能作物管理系统、智慧农业的物联网应用、农业物联网环境监测系统等。未来农业物联网将在农业生产的各个环节实现有效监控、控制、优化资源配置，充分发挥农业物联网在智慧农业发展中的重要作用，有效提升我国农业现代化水平。

(1)智能温室由传感器装置与温度探测器两部分组成。传感器装置主要通过移动设备对温室内气温、湿度、空气温湿度、土壤温湿度进行采集。传感器装置可以将传感器收集到到的信息通过无线网络发送到控制室，然后控制室通过传感器装置根据接收到的信息进行 *** 作设置和控制实现精准控制温室内作物生长发育过程中所需要温湿度及空气质量状况。

温室内温度传感器设置在室外环境中，通过安装在温室顶部的温度传感器，可以实时监测到温室内的温度变化情况来进行调节，从而保证温室内空气以及农作物生长发育情况。传感器装置利用移动设备（手机）实现与环境之间的无线通信和实时互动，从而实现整个温室内部环境调节与自动控制的功能。

温室内各功能设备均可实现数据传输功能，便于温室设备之间及对温室内部各部分参数（温度、湿度及光照）进行实时监控及调节。整个系统将根据温室内各个功能设备产生到信号数据，实现无人值守控制系统及农业物联网环境监测系统技术的应用以及农业生产全程监控智能化。

3、农业云平台

未来，智慧乡村建设中的数字农业将主要通过以下四个方面来实现。

首先，在智慧农业中建立一个具有数据处理、管理和分析能力的云平台，通过云平台实现对传统农业的信息、资源的整合，进而实现对农村基础设施与环境的管理。

其次，利用数字技术打造一个基于大数据和云计算的平台，对传统农业中不合理的部分进行优化并建立数据分析模型来进行分析与改进，从而实现对农业资源管理的优化与利用。

再次，要利用现代网络以及物联网技术，实现对农业信息网络系统优化升级和全面监控，从而实现对农业信息网络系统对用户和产品需求的及时反馈以及信息获取以及处理反馈服务的精准优化和安全保障义务。

最后，通过云上村互联网平台实现与政府等部门的互通与对接。让农民通过云上村互联网平台获得生产信息和知识，实现高效农业生产模式的转变。数字农业正逐渐成为我国未来三年现代农业发展的重要方向之一，但目前我国数字农业还处于发展阶段。未来数字农业会以什么样的方式发展？农民朋友将如何利用网络？这将成为制约数字农业发展的主要问题之一！

4、智能农田管理系统

智能农田管理系统是由电脑或手机控制的农田自动监测、自动计算和自动报警系统。可以完成农业监测自动化的系统包括自动气象监控系统、自动土壤水分监控系统、自动灌溉控制系统等。

其中，自动气象监控系统可以实现对田地的实时监控，当温度过高或过低时会自动向控制中心发送警报，通过控制中心将其发送到控制中心。通过与当地气象部门的联网管理和信息共享，可以快速对田地里的空气进行自动调节。自动土壤温度监控系统是将土壤温度监测系统安装在田里，采用 GPS定位系统将田间观测温度进行准确定量地测量。

该系统在全国共有22万亩农田得到了应用。这些田里基本上都有这种监测设备，可以及时地了解到农作物生长的各个阶段，保证农作物长得好。而且智能农田监测系统对土壤的有效监测还有其他多种方式，包括在线监测、移动监测与远程实时监控等。所以智能农田监测系统就是能够及时地监测到农作物对生长环境的变化趋势以及农作物所需的水分、温度等变化情况，帮助人们及时做出相应的判断和决策。

我国农业发展面临着资源与环境等约束，迫切需要加强农业物联网的应用——物联网如何和农业更好结合
农业物联网作为一项新型信息化集成技术，正改变着我国传统农业的面貌。当前，蓬勃发展的农业物联网存在哪些瓶颈，如何推动其更好发展，记者进行了深入采访。
智慧农业啥样
在北京夏黎城设施农业专业合作社，物联网智能控制系统不间断监测室外温度、湿度、风速、风向等气象指标，实时采集温室内环境和生物信息参数。工作人员介绍，这里的网络型灌溉管理系统能节水69%，智能施药系统可节省农药15%至20%，整个系统可使得菊花分化到现蕾的时间缩短5至7天，商品化率提高15个百分点。
北京夏黎城设施农业专业合作社是北京市设施农业物联网示范工程的一个核心基地。该示范工程初步建设了5000亩核心示范区、2万亩直接带动区和5万亩辐射带动区。据测算，通过物联网技术，核心区蔬菜产量平均提高约10%，基地每年增收1600万元以上。北京市农委信息中心主任刘军萍告诉记者，由于前期示范的良好效果，今年又有6个农业企业和一些农户主动提出安装传感器，通过农业物联网节本增效。
“农业物联网主要有感知、传输和控制三大作用。”中国农科院信息所所长许世卫解释，农业物联网不仅能感知水、肥、热、气、光等外部环境变量，还能感知生物本体，比如，对水稻叶片中的各种营养元素的感知。“如果感知到水稻叶片中叶绿素含量降低，说明缺氮了，就要添加氮肥。如果等到肉眼看到叶片发黄再追肥，就晚了。”
我国农业发展面临着资源与环境等约束，迫切需要加强农业物联网的应用，提高农业精细化管理水平。农业部市场与经济信息司司长张合成说，通过物联网技术改造传统农业，提升农业各环节智能化程度，目标是实现“环境可测、生产可控、质量可溯”。
2011年，农业部发布了《全国农业农村信息化发展“十二五”规划》，并与发改委、财政部组织实施了北京市设施农业、江苏无锡养殖业等三大国家级物联网应用示范工程，我国农业物联网发展驶入快车道。今年，农业部启动了天津、上海、安徽等三个农业物联网区域试点，并认定了40家农业农村信息化示范基地。在示范区外，各地农业物联网发展也方兴未艾。
制约瓶颈在哪
“当前最大的问题是，没有把物联网技术在农业上的应用量化在经济指标上。不计成本的示范对农业物联网的推广并没有实际价值，要解决谁为应用买单的问题。”2013年中国物联网大会上，物联网产业协会副理事长柏斯维认为，试点示范并不代表真正实现产业化，大规模商业化应用还需要时间。农业是弱势产业，生产条件可控性差，这决定了物联网在我国农业领域的应用明显不同于在工业等领域，导致了其发展初期受资金制约严重。
资金投入是发展农业物联网的首要问题。记者采访发现，农业物联网基础设施建设具有一次性投入大、回报周期长的特点。在农业整体比较效益低、以小农户分散经营为主的情况下，很多物联网设备因价格偏高很难大面积推广。据了解，一套物联网设备，因其核心传感器的不同，价格从一万元到几十万元不等。如果不是从事规模经营或者高效种养殖业，普通种植大田的农民是无力承担的。
“农业专用传感器的缺乏是我国农业物联网发展的瓶颈。目前我国农用传感器种类不到世界的10%，国产化率低、缺乏市场规模效应。在覆盖面、适用性等方面还有很大提升空间。”农业部信息中心主任李昌健说，我国传感器主要集中在对温度、湿度的监测，对其他环境因子关注较少，尤其对生物本体的感知还很少。国产传感器性能不够稳定，使得监测数据不够准确，经常需要校正，而且器材寿命短。
同时，物联网设备还不够接“地气”，在满足农民使用需求方面还要继续探索。目前，我国农业物联网设备主要产自高校院所的实验室，概念性产品多，实际产业化率不高，且实验室理论研究与农业实际应用差异较大。
“物联网设备要力求方便实用和‘傻瓜化’。”中国农业大学宜兴农业物联网研究中心负责人李道亮教授告诉记者，宜兴水产养殖物联网从实验室概念型产品到最终成熟的应用系统，一共研发了3代产品，对电路、通信、模型三大模块总计改进了上百次，大部分都是为适应当地环境特点和农民 *** 作简便进行的改进。
发展途径何在
“农业物联网项目要以‘测得出、传得快、算得灵、用得好’为建设标准，重点在功能设计、核心技术、推进机制等方面寻求突破。”张合成对记者说。
据介绍，农业部正在积极谋划，争取在财政部的支持下启动“益（e）农计划”，系统推进全国农业生产经营信息化与信息服务体系建设。同时，正在研究建立农业信息补贴制度，加快推动将农业物联网相关产品和装备纳入农机购置补贴目录，以此鼓励电信运营商、IT涉农企业、科研院校等社会力量的积极性，逐步形成政府引导下的投资主体多元化、运行维护市场化，合力推进农业物联网发展。
“农业物联网是个复杂的工程，总体处于试验阶段，既要重视它，又不能盲目夸大其作用，要与现有信息化工作结合。”国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江表示，物联网发展应用应突出重点，要优先从基础好、规模化程度高的行业入手。他认为，应在水土资源开发利用、生产过程精细管理、农产品与食品安全监控系统等领域优先发展。
面对国内传感器的发展现状，有关专家表示，要坚持自主研发与引进吸收并重。提升农业物联网的自主创新能力，难度大的技术要加快引进吸收，短平快的技术要自主研发，把传感器转换成低成本、便携式的仪器设备，通过单项技术突破与集成应用并举，加快技术研发应用步伐。

物联网在农业领域的应用有精耕细作、农业无人机、智能温室等。

1、精耕细作

精准农业是在饲养牲畜和种植农作物时让耕种实践更加受控和准确。在这种农场管理方法中，关键是使用IT和各种项目，例如传感器、控制系统、机器人技术、自动驾驶车辆、自动化硬件、可变速率技术等。高速互联网、移动设备以及卫星（用于图像和定位）访问是精准农业的关键技术。

2、农业无人机

技术随着时间的推移而发生了变化，而农业无人机就是一个很好的例子。如今，农业已成为整合无人机的主要产业之一。地面和空中无人机可以帮助农业实现农作物健康评估、灌溉、监测、药物喷洒、种植以及土壤分析。

3、智能温室

温室种植是一种有助于提高蔬菜、水果、农作物等产量的方法。温室通过人工干预或比例调配机制来控制环境参数。由于人工干预会导致生产损失、能源损失和浪费成本，因此可以借助物联网来改造智能温室，实现智能监视和控制气候，从而无需人工干预。

为了控制智能温室中的环境，使用了根据工厂要求测量环境参数的不同传感器。我们可以创建一个云服务器，以在使用物联网连接系统时远程访问系统。

3月27日，阳光明媚。上午十时许，在高楼镇高楼村泰香农业公司生产基地里，20多名工人正在整理大棚，为下季栽培做准备。“目前，羊肚菌的春季采摘已经结束。由于公司在大棚中引进了新技术，为羊肚菌的高产优质提供了技术保障。”泰香农业公司技术部负责人文星说。

文星所说的大棚运用的物联网技术，听起来还有些新鲜。它究竟是一个什么的东西，又是如何在农业生产上发挥作用的呢

简单地说，农业物联网就是在大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器等设备，检测环境中的温度、湿度、光照等情况，通过各种仪器仪表实时显示并自动控制调节，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。

文星一边介绍，一边带领记者走进了安置着一些设备的大棚，实地了解物联网的运用情况。

“这个叫监测管和喷头，它负责监测大棚里土壤、空气的湿度、温度。”文星指着大棚里的一个圆型设施说，当土壤、空气中的湿度、温度超过农作物的生长需要时，它会将信息反馈到中心控制室，中心控制室经过自动分析后，会将指令发送给大棚中间上空的喷头，喷头会喷出水雾降温或增湿来调节湿度和温度。

记者在采访中了解到，这套设施由卷膜器、监测管、换排气阀、供水泵和中心控制柜构成。喷头负责喷水降温，换排气阀负责抽湿散热，卷膜器负责四周薄膜的升降来调控温度，而这一切，都是根据中心控制柜的智能化仪器仪表发出的指令自动完成。

这套设备总的称为体，是现代信息技术在现代农业上的应用。据了解，该系统工作时可以及时检测到农作物的生长环境，实时采集图像、土壤、气象、温度、光照度等信息，通过高清摄像头等传感器设备传输汇集到云数据平台，再从手机APP上就可以看到农业园的各项关键监测数据。中心控制柜将接收的数据进行自动分析后，随即将发出的指令反馈到设备终端，设备终端会自动启动排湿、降温、散热、喷水、升温等有关功能，把生长环境调控到最佳的程度。

据了解，该基地自建起物联网技术体系后，为羊肚菌提供了最好的生长条件，实现了高产和质优的目标。

“农业物联网改变了过去农民种地凭经验、靠天吃饭的状况，实现了对瓜果蔬菜等作物需要的水、肥和温度、湿度、光照等进行实时定量的智慧把控，可以达到调节农作物生长周期、改善品质、增加产量、提高经济效益的目的。”区蔬菜生产办公室负责人介绍说，物联网设施进入蔬菜行业并成功应用，目前在铜梁区还是第一家。它的引进和成功应用，开启了物联网现代农业技术服务蔬菜生产的先河，值得在有较好条件的农业公司和专业合作社推广。

该负责人还介绍说，当前，引进物联网技术体应该瞄准开发中高端和高产值的农产品，特别适宜在蔬菜、花木、果苗育苗基地应用。值得注意的是，由于投入较大，加之管理的技术要求高，必须配有专业的技术管理人员，才能物尽其用，发挥出好的效果。

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