农业物联网监控系统专为户外应用研制，内置GSM无线通信模块，另外同时具备图像监控和数据采集两大功能，可以灵活应用于户外场所的信息分析应用，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理各类信息数据。系统构成如图1所示。
图1农业物联网监控系统结构
农业物联网监控系统的无线传感器节点实时采集农作物生长所需的温室内的温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO浓度等环境参数，并通过一种低功耗自组网的短程无线通讯技术实现传感器数据的传输，所有数据汇集到中心节点，通过一个无线网关与互联网相连，利用手机或远程计算机可以实时掌握农作物现场的环境状态信息，专家系统根据环境参数诊断农作物的生长状况与病虫害状况。户外现场布置摄像头等监控设备，实时采集视频信号。用户通过电脑或3G手机，随时随地观察现场情况、查看现场温湿度等数据和控制远程智能调节指定设备。
1)户外监控现场：同时监控农田、排污口、果园、户外电力系统等现场，获取温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO浓度、水质、病虫害、电流、电压等环境参数，为管理者提供决策依据。
2)传感器：主要负责温室内部光照、温度、湿度和土壤含水量以及视频等数据的采集和控制。
3)管理中心：户外监控现场的先关参数，经过传输基站到达室内管理中心，经过智慧农业软件系统处理，得出结论，发送至智能终端，给决策者以精确数据依据。
4)智能移动工作终端：完美集成智能手机、GPS手持机、无线对讲机设备优点形成移动单兵设备,一机在手随时无忧。通信双通道模式彻底解决林区通讯死角问题，随时随地通讯无阻、精准定位、采集同步数据，是农业工作者的全能助手。
5)农业监控系统：在监控温湿度、光照、水质、风向等参数的同时，还可以对农作物资源、生态环境、病虫害等进行有效监控。
2农业物联网监控系统特点优势1)系统建设成本低，日常使用费低，维护费用低
2)高清图像显示监控现场，远程数据采集，直观明了
3)定时拍摄，远程主动索取，降低巡检次数，减少人力物力成本
4)科技创新应用，统一集成，规模化管理
5)历史数据存储，全部数据汇总分析
图2农业物联网监控系统体系架构
农业物联网监控系统结构利用无线GSM网络，并通过各种外接传感器可对农田作物生长环境温度、湿度等环境参数以及作物图像实现实时远程监测，图像、环境数据通过GPRS传回到管理中心，管理者通过后台数据汇总分析农田环境、虫害情况，及时作出预防措施，同时管理者也可通过后台管理中心设置定时获取环境数据、。智慧农业监控系统结构如图2所示。
传感与执行层：该层将数据传感器的采集的数据通过ZigBee和Rs485/232两种模式上传至网关。根据传输方式的不同，温室现场部署分为无线版和有线版两种。无线版采用ZigBee发送模块将传感器的数值传送到zigBee节点上；有线版采用电缆方式将数据传送到Rs485/232节点上。无线版具有部署灵活，扩展方便等优点；有线版具有高速部署，数据稳定等优点。
无线传感器节点实时采集农作物生长所需的温室内的温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO2浓度等环境参数并上传到ZigBee网关。
接收远程控制指令，通过继电器控制各种农业生产设备，包括：喷淋、滴灌等喷水系统和卷帘、风机等空气调节系统等。
通过IP网络摄像头可实时对作物情况、人员和安全视频流上传至服务器。
传输层：该层主要将设备采集到的数据，通过3G/GPRS/Inernet网络传送到服务器上，在传输协议上支持IPv4现网协议及下一代互联网IPv6协议。
应用层：该层负责对采集的数据进行存储和信息处理，为用户提供分析和决策依据，用户可随时随地通过电脑和手机等终端进行查询。
用户终端：3G手机、PC机终端通过接入网络实时查看各种由传感器传来的数据，并能调节温室内喷淋、卷帘、风机等各种设备。
农业物联网监控系统网络拓扑结构农业物联网监控系统在网络方面采取了多种制式，远程通讯采用3G无线网络，近距离传输采取无线ZigBee模式和有线RS485/232模式相结合，保证网络系统的稳定运行。智慧农业监控系统网络拓扑结构如图3所示。
图3农业物联网监控系统网络拓扑结构
农业物联网监控系统主要设备数据采集单元
传感器单元主要包括气体温湿度传感器、土壤水分传感器、土壤温度传感器、光照传感器、易燃气体传感器、有毒气体传感器、土壤酸碱度传感器、水质传感器等。采集器集数据采集传输于一体，电池供电时间长，安装简便，成本低。传感器实现数字信号采集、太阳能供电、Mesh无线传输等技术，应用于不方便布线的场合。
通信单元
ZigBee网关
通过GPRS/3G传输，实现ZigBee个域网与互联网络的信息互通和多网融合，自带SD存储卡，可实现数据本地存储；工业级温度范围为-40℃~85℃。
图6智慧农业通信单元
终端显示单元管理中心可根据上位机软件分析系统得出的结论对农业管理作出决策，智能移动终端亦可随时随地得到相关信息。
随着世界各国政府对物联网行业的的政策倾斜和企业的大力支持和投入，物联网产业被急速的催生，根据国内外的数据显示，物联网从1999年至今进行了极大的发展渗透进每一个行业领域。可以预见到的是越来越多的行业领域以及技术、应用会和物联网产生交叉，向物联方向转变优化已经成为了时代的发展方向，物联网的发展，科技融合的加快。
农业物联网：物联网被世界公认为是继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮。他是以感知为前提，实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络。在这背后，则是在物体上植入各种微型芯片，用这些传感器获取物理世界的各种信息，再通过局部的无线网络、互联网、移动通信网等各种通信网路交互传递，从而实现对世界的感知。
传统农业，浇水、施肥、打药，农民全凭经验、靠感觉。如今，设施农业生产基地，看到的却是另一番景象：瓜果蔬菜该不该浇水？施肥、打药，怎样保持精确的浓度？温度、湿度、光照、二氧化碳浓度，如何实行按需供给？一系列作物在不同生长周期曾被“模糊”处理的问题，都有信息化智能监控系统实时定量“精确”把关，农民只需按个开关，做个选择，或是完全听“指令”，就能种好菜、养好花。 农业物联网，即在大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光传感器、CO2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使技术人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的最佳条件，可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。
人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。
1气象预报
未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。
2农产品市场需求分析
基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。
3农业灾害预测、减灾抗灾
分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。并提出科学的建在救灾方案，减少损失。
4农作物生长检测
检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。并检测可能出现的情况。减少人工干预。
5农业育种
用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、
6农业辅助
智能播种，施肥，喷药，收获等
随着我们进入机器学习的新技术时代，人工智能和农业正变得密不可分。它带来了令人兴奋的无限可能性：从种子发芽，到保持作物的完整性，再到实际的收获过程。
联合国估计，到2050年，全球人口将增加到97亿人以上，那时很多饥饿的人口需要养活。相比于人口的大量增长，耕地面积只会增加4%。因此，解决办法不是扩大农田来种植庄稼和饲养牲畜，而是更有效地利用现有的土地。
目前，全球20%的人口受雇于农业综合企业，这是一个价值3万亿美元的产业。但是我们如何进行这个变换呢？答案可以在人工智能和农业的交汇处找到。
1人工智能选种
如果我们想要有最好的作物，那么这一切都取决于我们种植的种子的基因。Monsanto公司现在正在使用人工智能扫描具有最理想特性的种子的DNA序列。
农民将不再需要投入时间和精力来进行种子的交叉变异实验，因为现在有计算机程序可以为他们进行这种分析。
种子本身有发芽率，或“种子休眠”，这意味着它们只有在特定条件下才会发芽和开始生长。研究人员可以利用人工智能找出种子发芽的最佳条件，如温度和湿度水平，使作物能够比预期的更早开始生长。这减少了等待时间，并可以使作物全年种植。
机器学习支持的图像分析的新应用，加上移动成像的自动化控制，可以测试种子的表型，以确定使用哪种种子最好。
这方面的实例可以在种子发芽技术中找到，该技术已经用于测试番茄和玉米等作物。
2通过人工智能反馈进行土壤管理
在世界各地种植农作物时，土壤营养也会发挥作用。通过特殊的算法，深度学习被带到这里的最前沿，这些算法可以帮助监测种植前和生长过程中土壤的 健康 状况
土壤退化和侵蚀也是影响农作物生长的重要因素，但这两个问题都可以用人工智能解决，就像PEAT公司在德国做过的实验那样。他们开发了一种能分析土壤缺陷的Plantix。加上无人机的视觉感知能力，它们可以探测到作物的生长区域，这些作物可能生长在有缺陷的土壤中，或会遭受区域里疾病和害虫的侵袭。
它通过对叶子成像，然后通过一个软件运行，这个软件可以区分正常和不 健康 的生长模式。更重要的是，软件会向农民提出解决问题的方法。
CropDiagnosis是另一个类似的应用程序，它可以用无人机扫描整个领域，并且评估土壤中灌溉和氮含量水平。
在美国，Trace Genomics也在追随他们的脚步，采用基于人工智能的技术来研究土壤弱点和作物缺陷。
3人工智能管理灌溉和用水
植物要想正常生长，就需要持续不断的水供应。在世界上雨水和淡水稀少或不可靠的地区，种植作物尤其困难。就像你的花园洒水器可以设置定时器一样，现代的人工智能灌溉方法比这更进一步。
他们可以通过农业环境中的机器学习技术实时跟踪土壤中的水分含量，从而准确地知道何时向作物提供水，以及如何合理节约水的消耗。这意味着农民有更多时间来做其他的重要工作，而不必费心亲自灌溉作物。
据估计，地球上约70%的淡水供应用于农业生产，因此更有效地管理淡水供应将对如何利用这一宝贵资源产生连锁反应。
4基于图像的养分和肥料使用解决方案
土壤本身并不总是为作物提供最好的营养，农民必须定期轮作。在过去，肥料是植物的主要肥料，但农业现代化带来了大量新的和创新的施肥方案。
农民花大量时间在地里以氮肥的形式为作物提供必要的营养，然而人工智能现在已经成为这个领域的主要参与者。
现代人工智能解决方案不仅可以检测出需要多少肥料才能减少浪费，而且还有可用的硬件来辅助运输过程。其中一个解决方案就是Rowbot。
这是一台基于图像的机器，它在作物生长期间收集植物数据，只向最需要化肥的作物提供肥料，从而提高原本收成较低的作物的产量。
由Bosch开发的Plantect是另一个智能的人工智能套件，它可以帮助农场从确定正确的阳光和湿度水平到无缝监控一切，并与物联网协同工作。
5人工智能可以预测天气状况
从潮湿的英格兰到太阳炙烤下的加利福尼亚，再到干旱肆虐的索马里，天气状况极大地影响了农作物的生长。
一季不下雨意味着成千上万的人在几个月内都会挨饿。然而，人工智能现在可以与机器学习相关的特殊算法结合使用——再加上卫星信息——以确保无论天气如何，农作物都不会歉收。
美国一家名为aWhere的公司正在利用这种人工智能技术来预测天气模式，使农民能够提前采取正确的措施。
它能测量一切：从太阳辐射到降水、温度推测和风速，以提供有关潜在作物生长和产量的准确数据。
例如，如果你知道两天后会有大量降雨，就不需要用昂贵的灌溉用水。或者，如果你知道接下来的几天会带来高温，那么你可以确保作物在早晨早些时候浇水，为温度上升做好准备，减少土壤蒸发。
这两者都可以被编程到AI机器解决方案中，当软件和硬件结合在一起时，农业技术可以提前为农户采取行动。
6创新的机器视觉来识别作物问题
一旦作物生长，就有必要保护它们的生长不受疾病和虫害的侵蚀。在这方面，人工智能也可以提供帮助。
你不仅可以在人工智能控制机器和条件的温室里种植作物，而且户外作物也可以从技术投入中受益。
跨国农业企业John Deere现在收购了Blue River Technology，作为其人工智能武器库的一部分。他们共同开发了一种“看和喷”的方法，利用人工智能机器学习和计算机视觉相结合，找出影响作物生长的杂草，然后将它们清除。
该公司发言人John May表示：“机器学习是Deere未来的一项重要能力，并且它认识到技术对我们客户的重要性。”
“看和喷”方法意味着，他们现在可以针对特定的杂草，提高作物产量，而不是以高昂的成本喷洒整株作物，而且还会伴随着对的 健康 影响。
7用人工智能技术监测杂草和害虫问题
人工智能传感器也正在开发中，利用图像传感技术来检测植物叶片的病害特征。这与通过人工智能机器进行的彩色成像有关。人工智能机器能够区分 健康 和患病的叶子，然后通过与机器人集成来去除它们。
微软开发人员也在使用同样的技术，他们合作开发了一个害虫预测界面，可以识别破坏农作物的昆虫。在很短的时间内，这将包括诊断和消灭害虫的实际远程机器视觉。
这项技术最多可以减少80%的化学物质的使用，而花在除草剂上的钱会减少90%。
杂草控制对农民来说非常重要，因为目前约有250个品种对现代除草剂具有抗药性，仅大豆和玉米作物上的杂草生长每年就造成400多亿美元的损失。
8预测正确的收获时间
几个世纪以来，农民们一直在考虑天气状况和作物的总体状况等因素，决定最佳收割时间
由于成像技术反馈给远程学习软件，人工智能现在带来了一个决定作物是否可以采摘的新元素。
该技术可以用白色和UVA型灯分析水果的成熟度，这意味着农民可以选择只采摘最成熟的水果或蔬菜，而把其他未成熟的水果留一段时间。
这可以在温室里小规模地进行，也可以在更大的规模上进行，使用直升机和无人机可以构建一个整体的田间管理地图。
9机械收割方法
现在让我们看看食物是如何挑选的。越来越多的农场工人不愿意日复一日地做重复性的、季节性的采摘水果和蔬菜的工作，预计在2014年至2024年间，这一比例将降至6%。
我们面临着这样的事实上：由于工人短缺，熟透的水果往往无法采摘，这意味着利润的损失。
根据农业综合企业的性质，一个农场大约40%的利润用于体力劳动和工资。
人工智能可以大幅减少这一数字，因为一旦购买了机器，它们就会随着时间的推移为自己买单。
有两个机器收割的例子来自Harvest CROO Robotics，它创造了采摘成熟草莓的硬件，以及拥有可以收割苹果园的机器的丰富技术。这种类型的人工智能将感知和动作结合在一起，因此自主机器可以看到需要收获什么，然后继续执行收获的动作。
10农场机器接受人工智能升级
现代农业往往使用各种各样的机器来保持生产效率。
从拖拉机和收割机到四轴脚踏车和运货卡车，机器是农业的重要组成部分，但是机器故障和持续的维护是一个严重但经常被忽视的影响利润的问题。像 汽车 这样的普通道路交通工具，现在正在用一组非同寻常的电子产品进行制造，从轮胎压力到油位，这些电子产品可以提供各种反馈。
未来的农业机械也将采用同样先进的监测系统。与其等着拖拉机在田里抛锚，还不如提前警告农民任何故障。与物联网相结合，这些物品甚至可以在问题出现之前就预先提醒和维修。
11人工智能无人机的崛起
展望未来，无人机已经在许多方面得到了应用，要使现有的无人机适应农业生产，所需要的只是硬件和软件的集成，这为这些飞行器提供了额外的用途。
到2027年，农业无人机的市场份额预计将接近5亿。无人驾驶拖拉机也将成为现实，在没有真人指导的情况下，通过编程使其以一定的速度行驶，同时以有效的方式执行特定任务。
12来自数据库的云共享信息可以帮助农民
由于“Alexa”类型的系统为农民的所有问题提供了解决方案，人工智能可以成为农民最好的朋友。
建立农业的知识数据库，并能向其询问从动物疾病到土壤质量的一切问题。这样的基础可以学习正确的解决方案和回答问题，然后可以有效地与业务中的其他人共享。
当农业在很大程度上实现自动化时，数据共享无疑将具有重要性。训练系统需要数据，特别是人工智能算法的数据非常有价值。
近年来，农业数据联盟(Agricultural Data Coalition)已成立，旨在帮助农民掌握信息和数据处理技术，以便从研究人员到农场主、农作物买家和保险公司等所有人都能共同努力，提高产量，从而提高所有人的利润。
得益于人工智能技术，总体产量得以提高，将人工智能应用于农业的最终目标是提高每平方英尺的作物产量。
产量的提高主要是通过模仿人类认知的算法实现的，在分析大数据时，将农业中的机器学习技术带到最前沿，并利用它做出有效的决策。这些数学人工智能公式可以通过决定作物从播种到收获的最佳 *** 作过程来帮助提高作物产量。
人工智能解决方案在农业领域的技术有很多，而且具有几乎无限的潜力。农业传感器可以看到外形，识别语音命令和 *** 作视觉感知能力来收集所需的数据。
信息管理系统控制收集的数据，并允许人工智能软件基于深度学习技术和机器学习通过预测分析做出决策。这些数据可以用于专门为农业综合企业制造的硬件，比如自动无人机和自动驾驶 汽车 。
充分利用收集到的数据，能为农民提供最好的服务。农业领域的人工智能解决方案要想在这一领域起飞，就需要在农业实践中集成人工智能的多方优势。
人工智能在各行各业里面的应用很广泛，在农业中同样也有很大的作用。
1气象预报
未来农业天气预报将会更加准确，ai广泛应用于农林牧渔业的天气预测，更加准时、准确，还可以针对天气状况提供科学的解决措施。
2农产品市场需求分析
基于大数据进行未来市场行情预测，减少市场产生因产品数量、地域、时间而供求不统一的现象。比如基于往年的市场行情等预测明年需要种植的农作物。
3农业灾害预测、减灾抗灾
分析可能会出现的自然灾害，比如蝗灾，火灾，台风及病虫害等。并提出科学的建在救灾方案，减少损失。
4农作物生长检测
检测作物或养殖畜牧业的动物生长情况，智能提供养殖方案。并检测可能出现的情况。减少人工干预。
5农业育种
用ai智能分析获取最佳育种方案，缩短育种时间，减少育种成本，提高效率、
6农业辅助
智能播种，施肥，喷药，收获等
农业智能势不可挡！
人工智能应用于农业是大势所趋，是方向，当然全面应用也许比较有个比较漫长的过程。养猪行业是农业大产业中最具标准化最具规模的行业，我认为人工智能应用于农业最先应该从养猪行业获得突破，事实现在京东、 科技 影子、猪场管家等都在这方面已经 探索 并有着应用
人工智能已经实现，比如无人机喷洒农药，自动售米机等。未来人工智能会广泛应用！从生产到销售。
人工智能在农业该如何发展，我来讲几点我的想法。
1种植户用人工智能可以通过网络、感应器掌握田地土壤信息，配合无人机播种、喷水、喷农药和撒肥料等。
2养殖户用人工智能可以通过监控、其他设备，监控鱼塘、养猪场等。
3人工智能在农村还可以陪伴老人和小孩，照顾他们，有意外可以随时报警，在外打工的年轻人可以通过人工智能掌控家里一切。
希望以上的回答可以帮上你。农业物联网，即通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中的物联网。可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的。
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、PH值传感器、光照度传感器、CO2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使技术人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的最佳条件。
农业物联网一般应用是将大量的传感器节点构成监控网络， 通过各种传感器采集信息， 以帮助农民及时发现问题， 并且准确地确定发生问题的位置， 这样农业将逐渐地从以人力为中心、依赖于孤立机械的生产模式转向以信息和软件为中心的生产模式，从而大量使用各种自动化、智能化、远程控制的生产设备。农业物联网监控系统有什么优势？它的优势体现在：通过摄像头与传感器，1实时监测空气温湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等数据，并通过设定相关报警阈值，实现即时报警，2精准控制种植环境指标。实时监测土壤水张力、土壤温湿度、水位、溶氧量、pH值等通过设定报警阈值，当土壤数据异常时，如湿度过高，系统自动发出预警消息提醒工作人员在手机上即可远程手动控制多个大棚的设施设备，包括风机、外遮阳、内遮阳、喷滴灌、侧窗、水帘、阀门、加温灯等。6系统可制定科学灌溉方案，
现代农业发展趋势和未来发展方向如下：
1、趋势
第一是规模。过去中国的农业是小农经济。现在规模化趋势非常明显。中国和美国之间比较更明显，说明中国和世界发达国家农业规模还有很大差距。
第二是品牌。通过品牌来提供安全的食品。品牌经营将来会是趋势。如果大企业都不想这样做可能就有问题了，所以，品牌农业未来机会将比较多。
第三是生物农业。日本基本上不用化肥了，而且每年都有一些严格要求。欧洲要求更高，美国则是规模化农业，日本和欧洲的生物技术在肥料、在农业上要求非常高。食品安全包括粮食保障，生物技术运用将会加大。
2、方向
方向就是智能化和物联网化。通过引进现代技术设备和高级专业人才，将云计算，传感器网络、3S技术、无线通信技术等现代信息技术，以及农业、营销、文化、旅游等方面专家的智慧和知识，整合应用于农业产业链的生产、加工和营销。
现代农业的战略重要性：
现代农业是健康农业、有机农业、绿色农业、循环农业、再生农业、观光农业的统一，是田园综合体和新型城镇化的统一，是农业、农村、农民现代化的统一。
现代农业是现代产业体系的基础。发展中国家发展现代农业可以加快产业升级、解决就业问题、消灭贫困、缓解两极分化、促进社会公平、消除城乡差距、开发国内市场、形成可持续发展的经济增长点，是发展中国家农业发展的必由之路，是发展中国家实现赶超战略的主要着力点。
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