农业物联网技术在蔬菜、温室大棚的应用

农业物联网技术在蔬菜、温室大棚的应用

“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。按照物联网技术架构，农业物联网仍然通过“感知—传输—应用”的途径来实现对农业的应用。“感知”就是运用各类传感器，如温湿度传感器、光照强度传感器、PH值传感器、CO2传感器等设备，实时地采集大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖和农产品运输等环境中的温度、湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数信息；“传输”就是建立数据传输和转换方法，通过局部的无线网络、互联网、移动通信网等各种通信网络交互传递，实现农业生产环境信息的有效传输；“应用”就是将获取的大量农业信息进行融合、处理，使技术人员对多个大棚的环境进行监测控制和智能管理，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的，进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态和安全的目标。

蔬菜大棚、温室大棚主要用于不适合蔬菜生长的季节，模拟蔬菜生长的自然条件，提供蔬菜适合生长的环境，而这个环境的实现不能凭感觉，需要引入农业物联网温室环境监控技术解决蔬菜生长环境的可控性，达到提高蔬菜生产效益的目的。

一、蔬菜温室大棚控制系统构建：

一个完整的蔬菜温室大棚自动控制系统包括数据采集、数据传输、数据分析和生产 *** 作系统等部分，每个部分在蔬菜生产中具有不同的功能，这些功能组合起来完成蔬菜生产的全过程。

二、蔬菜温室大棚物联网环境自动控制系统主要包括以下几个分系统部分：

1数据采集系统：

数据采集系统由无线传感器、供电电源或者蓄电池等组成；现场的监测元件包括温湿度、CO2浓度、土壤温湿度、土壤养分等监测元件。数据采集系统主要负责温室大棚内部的光照、温度、湿度和土壤含水量以及视频等数据的采集和控制。

2数据传输系统：

数据传输系统由数据采集传感器，包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、光合有效辐射传感器、土壤温湿度传感器、CO2传感器、风向传感器等组成。传输方式：外部网络以基于IP网络技术和GPRS通信网络为基础进行传输；内部网络则采用短距离、低功率的ZigBee无线通信技术。基于ZigBee的无线传输模式中，传感器采集的数据通过ZigBee发送模块传送到中心节点上，同时，用户终端和一体化控制器间传送的控制指令也传送到中心节点上，中心节点再经过边缘网关将传感器数据、控制指令发送到上位机的业务平台。技术人员可以通过有线网络/无线网络访问上位机系统业务平台，实时监测大棚现场的传感器参数，控制大棚现场的相关设备。

3数据分析系统：

数据分析及显示部分包括电脑、软件、无线接收模块、报警系统，依据不同的环境、作物、生长期，实施不同的控制方案。

4实地环境 *** 控系统：

该分系统包括的灌溉控制系统可进行滴浇灌和微喷雾系统的控制，实现远程自动灌溉；土壤环境监测系统则利用土壤水分传感器、土壤湿度传感器等来实时获取土壤水分、湿度等数据，为灌溉控制系统和温湿度控制系统提供环境信息；温湿度监控系统可利用高精度传感器来采集农作物的生长环境信息，设定环境指标参数，当环境指标超出参数范围时，可自动启动风机降温系统、水暖加温系统、空气内循环系统等，以进行环境温湿度的调节。

利用农贸行业物联网建设的蔬菜温室大棚，能为温室大棚种植提供有效的控制蔬菜的生长环境的先进技术，使蔬菜获得适宜的生长环境，增加产量，以实现跨季节的蔬菜培育。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

目前我国农业物联网在五个环节应用成效明显：一是在农业资源的精细监测和调度方面，利用卫星搭载高精度感知设备，获取土壤、墒情、水文等精细农业资源信息，配合农业资源调度专家系统，实现科学决策；二是在农业生态环境的监测和管理方面，利用传感器感知技术、信息融合传输技术和互联网技术，构建农业生态环境监测网络，实现对农业生态环境的自动监测；三是在农业生产过程的精细管理方面，应用于大田种植、设施农业、果园生产、畜禽水产养殖作业，实现生产过程的智能化控制和科学化管理，提高资源利用率和劳动生产率；四是在农产品质量溯源方面，通过对农产品生产、流通、销售过程的全程信息感知、传输、融合和处理，实现农产品“从农田到餐桌”的全程追溯，为农产品安全保驾护航；五是在农产品物流方面，利用条形码技术和射频识别技术实现产品信息的采集跟踪，有效提高农产品在仓储和货运中的效率，促进农产品电子商务发展。

智慧农业就是通过自动的智能农业设备和产品，推动农业产业链改造升级;实现农业精细化、高效化与绿色化,保障农产品安全、农业竞争力提升和农业可持续发展。简单一点来说就是用工具实现降本增效。现在的智慧农业系统一般都是只做到了监控，很多企业都甚至都做不到辅助决策，帮助农民解决种植的根本问题，完全算不上是智慧农业解决方案。

极飞是如何建设智慧农业解决方案的：极飞投入大量成本在中国架设了2300多个RTK导航基站，覆盖超过35,000个农村。为了监测打药的最优环境，极飞铺设农田里的物联网，以无人机的使用优化反哺智慧农业的落地，“极飞打造六条产品线，包括农业无人机、遥感无人机、农业无人车、农机自驾仪、农业物联设备、智慧农业系统，全自动设备贯穿智慧农业耕种管收生产全周期，利用机械的标准化实现精准化。因此极飞打造六条产品线，包括农业无人机、遥感无人机、农业无人车、农机自驾仪、农业物联设备、智慧农业系统，全自动设备贯穿智慧农业耕种管收生产全周期，利用机械的标准化实现精准化。

现在的技术完全可以通过网络进行远程查看，重点在于监测设备和系统。
在英唐众创的智慧农业物联网监控系统方案力，可以实时远程获取温室大棚内部的空气温湿度、土壤水分温度、二氧化碳浓度、光照强度及视频图像、通过模型分析，自动控制温室湿帘风机、喷淋灌溉、内外遮阳、顶窗侧窗、加温补光等设备。
同时，系统还可以通过手机、计算机等信息终端向管理者发送实时监测信息、报警信息，以实现温室大棚智能化远成管理。

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