农业物联网可以应用在哪些领域?

农业物联网可以应用在哪些领域?,第1张

农业物联网的应用主要集中在农业资源监测和利用、农业生态环境监测、农业生产精细管理和农产品安全溯源等方面。
一、农业资源监测和利用领域
在农业资源监测和利用领域,利用各种资源卫星收集国土资源情况,利用先进的传感器、信息传输和互联网等综合化信息监测、传输、分析平台实现区域农业的统筹规划和资源监测。如美国加州大学洛杉矶分校建立的林业资源环境监测网络,通过对加州地区的森林资源进行实时监测,为相应部门提供实时的资源利用信息,为统筹管理林业提供支撑。欧洲主要利用资源卫星对土地利用信息进行实时监测,其中,法国利用通信卫星技术对灾害性天气进行预报,对病虫害进行测报。
二、农业生态环境监测领域
在农业生态环境监测领域,农业物联网主要利用高科技手段构建先进农业生态环境监测网络,利用无线传感器技术、信息融合传输技术和智能分析技术感知生态环境变化。如美国加州大学伯克利分校的研究人员通过无线传感器网络对大鸭岛上海燕的栖息情况进行了9个月周期性的环境监测,采用区域化静态MICA传感器节点部署,实现了无人侵、无破坏的对敏感野生动物及其栖息地的监测。美国、法国和日本等一些国家主要综合运用建立覆盖全国的农业信息化平台,实现对农业生态环境的自动监测,保证农业生态环境的可持续发展。
三、农业生产精细管理领域
在农业生产精细管理领域,将光、温、水、气、土、生物等农业物联网传感器布局于大田作物生产、果园种植、畜禽水产养殖等方面,实现不间断化感知、实时化决策、精细化生产。如2002年英特尔公司率先在美国俄勒冈州建立了世界上第一个无线传感器网络葡萄园。通过采用Crossbow公司的Mote系列传感器,每隔一分钟采集一次光照、土壤温湿度等数据,实时监控葡萄生长环境的细微变化,确保葡萄的健康生长;2004年美国佐治亚州的两个农场使用了与无线互联网配套的远距离视频系统和GPS定位技术,分别监控蔬菜的包装和灌溉系统。荷兰VELOS智能化母猪管理系统,能够实现自动供料、自动管理、自动数据传输和自动报警。泰国初步形成了小规模的水产养殖物联网,解决了RFID技术在水产品领域的应用难题。
四、在农产品安全溯源领域
在农产品安全溯源领域,利用条码技术和RFID技术等来跟踪、识别、监测农产品的生产、运输、消费过程,保证农产品的质量安全。例如2001年起,加拿大肉牛使用一维条形码耳标之后又过渡电子耳标;2004年日本基于RFID技术构建了农产品追溯试验系统,利用RFID标签,实现了对农产品流通管理和个体识别。近年来,RFID的应用更加广泛并由此形成了自动识别技术与装备制造产业。据美国市调公司ABIresearch2007年度第一季报告显示,2006年全球RFID市场为3812亿美元,其中亚太地区已跃为全球最大市场,规模为1407亿美元。

包含五大部分:
1、环境监测系统
通过物联网连接传感器对大棚内部空气温湿度、二氧化碳溶度、光照强度、土壤温湿度、土壤EC值、土壤酸碱度、土壤养分含量等进行实时采集,并上传到蜂窝智慧云平台,用户可以通过手机端小程序或PC端大数据平台进行实时查看,出现异常及时报警。
2、设备控制系统
利用蜂窝物联智能控制系统和温室内部的风机、水帘、遮阳电机、卷膜电机、卷被电机、加温电机、电磁阀门、水泵、水肥一体机等设备连接,通过蜂窝智慧云平台能够实现对这些设备的远程控制,根据传感器采集参数变化与作物生长最佳参数对比实时调控或自动控制温控系统、灌溉系统等。
3、水肥一体化设备
建立水肥一体化设备配合内部滴灌/喷灌管道,根据传感器采集的土壤湿度、土壤EC值、土壤养分、空气湿度等参数,实现对作物的精准施肥和灌溉,节约水肥,降低能源损耗。
4、可视化管理系统:
在大棚安装海康星光级高清摄像机实现对农场进行监控,通过蜂窝智慧云平台可以实现对农场的进行24小时在线监管,同时有利于管理人员是实现在办公室就可以远程对现场的人员、物资、作物进行管理,提高管理效率。
5、智慧农业大数据中心:
在办公室树立大型LED拼接屏幕,用来实时展现农场的实时状况,有利于多部门协作管理农场,提高办事管理效率。

物联网农业智能测控系统所技术特点:
(1)监控功能系统:根据无线网络获取的植物生长环境信息,如监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。其它参数也可以选配,如土壤中的PH值、电导率等等。信息收集、负责接收无线传感汇聚节点发来的数据、存储、显示和数据管理,实现所有基地测试点信息的获取、管理、动态显示和分析处理以直观的图表和曲线的方式显示给用户,并根据以上各类信息的反馈对农业园区进行自动灌溉、自动降温、自动卷模、自动进行液体肥料施肥、自动喷药等自动控制。
(2)监测功能系统:在农业园区内实现自动信息检测与控制,通过配备无线传感节点,太阳能供电系统、信息采集和信息路由设备、配备无线传感传输系统,每个基点配置无线传感节点,每个无线传感节点可监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。其它参数也可以选配,如土壤中的PH值、电导率等等。信息收集、负责接收无线传感汇聚节点发来的数据、存储、显示和数据管理,实现所有基地测试点信息的获取、管理、动态显示和分析处理以直观的图表和曲线的方式显示给用户,并根据种植作物的需求提供各种声光报警信息和短信报警信息。
(3)实时图像与视频监控功能:农业物联网的基本概念是实现农业上作物与环境、土壤及肥力间的物物相联的关系网络,通过多维信息与多层次处理实现农作物的最佳生长环境调理及施肥管理。但是作为管理农业生产的人员而言,仅仅数值化的物物相联并不能完全营造作物最佳生长条件。视频与图像监控为物与物之间的关联提供了更直观的表达方式。比如:哪块地缺水了,在物联网单层数据上看仅仅能看到水分数据偏低。应该灌溉到什么程度也不能死搬硬套地仅仅根据这一个数据来作决策。因为农业生产环境的不均匀性决定了农业信息获取上的先天性弊端,而很难从单纯的技术手段上进行突破。视频监控的引用,直观地反映了农作物生产的实时状态,引入视频图像与图像处理,既可直观反映一些作物的生长长势,也可以侧面反映出作物生长的整体状态及营养水平。可以从整体上给农户提供更加科学的种植决策理论依据。

主要功能:数据采集,数据处理,数据通信,信息查询,数据管理,泵站控制,预防报警,作物生长环境参数(土壤水分、养分、空气温湿度、光照、辐射、CO2、风速、风向、雨量等)实时采集和监控。
信息采集1、通过各种传感器采集各类信息,其中包括温湿度、二氧化碳、土壤水分、土壤温度、电导、PH、光量子、光照度、风速、风向、雨量计等2、一个基地可以建多个节点,每个节点可以根据需要连接多个传感器,各个节点可以互联,也可单独传到主控室,进而通过网络传到你的电脑或手机里。

一、什么是农业物联网?
No1:农业物联网是农业现代化的重要标志
农业物联网的实质是将物联网技术应用于农业生产经营,使其更具有信息化、智能化。农业物联网的实例化应用就是在感知端使用大量的传感设备(如农业环境信息的传感器、图像采集、RFID 等),广泛地采集农业生产、管理、经营等环境的各类信息(如大田种植、设施园艺、畜牧水产养殖、农产品溯源等领域),建立相对统一的数据传输协议与多源的数据格式转换办法,因地制宜交互使用无线传感器网、移动通信网和互联网等传输通道,实现农业信息多尺度、多源有效的传递。最后通过云计算、大数据等多重信息技术的深度融合与处理,通过智能化调控终端实现农业的闭环控制,实现农业的自动化、最优化控制。实际上,物联网是智慧农业的核心。
“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,需要添加氮肥,而等到肉眼看到叶片发黄再追肥就晚了。”
No2:农业物联网架构模型
根据计算机网络架构模型的研究方法,国内外将农业物联网架构模型分为感知层、传输层(网络层)、处理与应用层三个层次。
感知层主要包括各类传感器、RFID、RS、GPS以及二维条形码等,采集各类农业相关信息(包括光、温度、湿度、水分、肥力、土壤墒情、土壤电导率、溶解氧、酸碱度和电导率等),实现对“物”的相关信息的识别和采集。传输层是在现有网络基础上,将感知层采集的各类农业相关信息通过有线或无线方式传输到应用层 ;同时,将应用层的控制命令传输到感知层,使感知层的相关设备采取相应动作,比如开关打开或者关闭、释放氧气、增加温度或者湿度以及设备重新定位等。
公共处理平台包括各类中间件以及公共核心处理技术,实现信息技术与行业的深度结合,完成物品信息的沟通、共享、决策、汇总等。
具体的应用服务系统是基于物联构架的农业生产架构模型的最高层,主要包括各类具体的农业生产过程系统,如大田种植系统、设施园艺系统、水产养殖系统、畜禽养殖系统、农产品物流系统等。通过这些系统的具体应用,保证产前正确规划以提高资源利用率,产中精细管理以提高资源利用率,产后高效流通实现安全溯源等多个方面,促进农业的高产、优质、高效、生态、安全。
(转自搜狐科技网)
二、农业物联网未来发展趋势
目前,我国农业正处于传统农业向现代农业转型期,农业物联网将发挥独特而重要的作用,也为现代农业的发展提供了前所未有的机遇。利用智能化信息管理技术发展现代农业已成为当今各个发达国家农业发展的热点之一。
农业物联网发展现状:2013年,农业部发布了《农业物联网区域试验工程工作方案》,方案中明确提出,实施区试工程,对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式及推进路径,提高农业物联网理论及应用水平,促进农业生产方式转变、农民增收有重要意义。从深层次阐述了物联网技术能够提高农业生产效率,提升农产品附加值,实现农业增产与增收。
在发达国家,智慧农业已进入知识的处理、自动控制的开发以及网络技术的应用,渗透到农业各方面。 据介绍,国外采用物联网相关技术,在温室生产中大量采用无线传感器管理、调控温度湿度、营养液供给以及pH值(氢离子浓度指数)、EC值(可溶性盐含量)等,使设施蔬菜栽培条件达到最适宜水平。
借助物联网技术和云计算技术,在远程支持与服务平台上,建立智慧农业远程托管中心,实现远程栽培指导、远程故障诊断、远程信息监测、远程设备维护等;将植物生长信息和生物技术、食品安全技术相结合,从种植各个环节解决农产品的安全问题;充分利用先进的RFID、物联网、云计算等技术,实现农业生产监测管理和产品安全追溯。目前,这项技术不但达到国际先进水平,而且已推向全国市场,广泛应用于现代农业园区、大型农场、农业专业合作社等,深受用户的认可,取得了较好的成绩。
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。远程控制的实现使种植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适宜条件,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。
种植业离不开浇水、施肥、打药,农民种地凭经验、靠感觉,他们面朝黄土背朝天的在田里耕作,并把这些经验与方法一代代相传,然而现在瓜果蔬菜该不该浇水,施肥、打药,怎样才能保持精确的浓度,温度、湿度、光照、CO2浓度,如何实行按需供给?这些以往在作物不同生长周期凭经验靠感觉“模糊”处理的问题,在农业物联网面前开始了实时定量的“精确”把关。物联网创造的“种地”模式的出现,已经成为打破传统农业弊端的一种新型农业模式。这种通过物联网技术开启的智慧风暴,让农业实现了“环境可测、生产可控、质量可溯”的目标。确保农产品质量安全,引领现代农业发展。
(转自搜狐网-鑫芯物联)
编辑于 2018-05-26 · 著作权归作者所有
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第一部分:智慧农场的定义

智慧农场是一种以物联网为基础,通过物联化、互联化、智能化的方式,综合无线传感技术、自动控制技术、网络技术和数据库技术实现现代化、智能化管理的农场。

第二部分:方案介绍

随着新一代信息技术飞速融入传统产业,农业数字化、网络化、智能化逐步成为农业现代化发展的基石。依托云计算、5G、物联网等技术,部署于农业生产现场的各种传感节点和通信网络,实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析等功能。结合当前乡村振兴战略、大规模农村土地流转等契机,为农业生产提供精准化保障、高质量运营水平、智能化决策支撑。

运用 Hightopo 自主研发的 HT 产品,全程零代码搭建 3D 轻量化 Low Poly 风格的智慧农场可视化解决方案,无缝融合 2D、3D 技术,1:1 还原农场的区域规划,展开对农作物间的网格化管理。业务囊括远程诊断、安全追溯、信息监测、安全预警等全方位需求。可实时感知现场的光、水、温、肥、热等实时生产环境、作业对象及设备状态,远程监测农业园区的生产过程、作业监督、生态环境,实现科学种植和安全生产。

第三部分:方案功能

气象可视化

支持融合天气雷达或气象管理业务系统,场景内可模拟和复现晴天、雷雨、多云等气象,针对气温、风力、降水、相对湿度等多个关键指标进行综合性监控分析。当面临气象灾害时能提前预警告警,及时输出应急措施,实现对气象数据的全面掌握和及时响应。

2伐木场监控可视化

目前森林盗砍盗伐、森林火灾事故及非法建设占用等现象愈加猖狂,单纯依靠林业人员巡逻监管成本巨大,也无法起到对有效区域的巡查目的。

借助无人机的航空影像或视频数据,对设定作业区域进行实时巡视,再由北斗系统高精度定位功能将数据实时回传到监控平台上。针对非法偷盗情况及时告警,精确定位偷盗位置,追踪偷盗踪迹。日伐木量,日栽种量、日运载量多重指标,通过 HT 丰富的可视化图表呈现于界面 2D 面板两侧。实现全方位监管动态感知和信息反演,构造一体化感知体系。

3灌溉/施肥/撒药可视化

根据农田中水稻、玉米、南瓜、西红柿等多种农作物的不同生长方式,可选择自动喷洒器灌溉或无人机灌溉形式,针对特定农作物或旱地作物,进行时长和灌溉量的智能设定。

无人机灌溉可为管理者提供大量田间时空变化信息,全程自主飞行,任何地形都能对农田灌溉、施肥、撒药提供精准作业路径。可根据侦测到的土壤墒情、生长阶段、植被指数,自主预测其种植面积、作物长势、产值预估,同时输出化肥与农药的用量数值预设建议,结合水肥一体化技术提高肥料利用率,达到变量施肥精量播撒,提高农作物生长速度及生长质量。实现时间计划型、模型驱动型、环境驱动型等多种智能管理模式。

通过场景交互调取相应农作物的监控视频,同步获取植被长势状态/成熟周期、病虫害百分比、往年收成比对等关键数据,点击场景中的农作物可显示其属性信息。针对关键数值的变化情况,系统将启动自检诊断功能,对预警地块进行迅速定位诊断,输出防治措施,避免延误病情,造成损失。

4农机管理可视化

搭载北斗导航定位系统、5G 通信系统、机具状态检测传感技术,可对“无人收割机”、“无人拖拉机”、“无人采摘机”等多类型农机,进行高精准地理定位、路径自动规划、故障自动检测。结合 HT 引擎强大的渲染技术,精准复现农机在各地块的作业动态。远程 *** 作农机的启停,根据事先规划好的路径,进行瓜果粮蔬自动采摘收割工程。设有车辆抓拍、移动侦测、入侵报警等智能分析功能,对作业现场、农机轨迹动态监控预警。2D 面板图表则呈现各农机的重要运行参数、收割数据详情、历史数据曲线对比等信息。

5蔬菜大棚可视化

模拟温室大棚场景,通过远程控制系统遥控大棚中喷灌机、电磁阀、排风扇、卷帘机等设备的启停。系统可根据大棚内定义的种植预设条件,自动控制增温、降温、通风、灌溉、施肥等设备的运行,当超出设定阈值时立即触发告警,通知管理者及时发现及时处理。不仅满足严苛的农作物种植条件,还能节约用电降低生产成本。整合各地块农事 *** 作详情、生产环境数据、全生长周期高清,实现数据共享,让生产环节可追溯,资源配置得以优化。

6农畜管理可视化

匹配智能传感器,即可满足鱼塘、奶牛场、养鸡场、养猪场等水产养殖场景进行线上查看。联动自动饲养、环境感知、综合诊断、溯源等功能,对获取养殖场环境信息(氨气、二氧化碳、硫化氢、空气温湿度等)进行设备自主调控。点击养殖品种,可显示相应畜禽的规模、产量、存活率等多层面信息。随时随地掌控畜禽养殖投入品和产出品数量、实时诊断动物疫病疫情、预警和防控。加强养殖场舍内环境的数据闭环,对潜在危机急速响应及时止损,减少补救成本,达到养殖场高效分析预警与宏观管理的目的。

7有机化肥厂生产可视化

为减少动畜禽粪污对环境的影响,国家大力推进畜禽养殖废弃物资源化利用,通过建设有机肥厂、大小型沼气池、固液分离机、储粪房等粪污资源化利用处理设施,粪污经堆沤发酵处理后变成有机肥,用于农田林地果园,不仅节约肥料成本,还有助于推进生态环境保护。

HT 3D 可视化监测畜禽粪污资源化利用情况,可规模化的避免发酵堆肥时氧气浓度、温度以及生物菌群种类之间产生的差异,对化肥生产设备进行集中运行管理、数据查询、化肥转化量统计等支撑服务,缩短发酵周期,节省人工成本,从根本上解决了生产上的短板。可广泛应用于规模养殖场、养殖小区、有机肥厂、粪污处理中心,形成畜禽粪污收集、贮存、运输、处理的综合性利用全产业链。

8仓储可视化

集成仓储系统应用物联网、输送和分拣技术、RFID 托盘等技术,可对仓库产品进行数据采集整理,及时反馈出仓内饲料量、化肥量以及瓜果蔬菜的存量和出入库时间。设有智能搜索功能,即使面对海量数据也能迅速检索出相应的物品信息。3D 可视化仓储管高度提升仓库现场的运转秩序和管理效率,让数据共通联动。

创新技术的不断涌现,从根本上改变了传统农业的发展模式,通过应用物联网技术、人工智能技术、GIS技术以及大数据技术等使我国农业从原来看天吃饭的传统农业模式转变为高产、高效、低耗、优质、生态和安全的智慧农业模式,随着物联网技术的不断发展,数据存储,全面感知,数据上云等方式使得智慧农业的传输网络进一步扩大,更进一步的进阶为互联网+智慧农业模式。

创新技术发展迅猛,智慧农业前景广阔

2018年,我国人工智能市场规模约为339亿元,较上年同比增长5629%,增速进一步加快。人工智能作为引领未来的战略性技术,日益成为驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的重要引擎。近年来,数据量爆发式增长、计算能力显著性提升、深度学习算法突破性应用,极大地推动了人工智能发展。人工智能技术的发展应用在互联网+智慧农业中,使得模型建立时间更短,预测结果更加准确。

2018年,我国物联网市场规模约为13603亿元,较上年增长1470%。随着国家支持政策的不断出台,国内物联网产业链和产业体系初步形成,产业规模快速增长。目前,中国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已成熟或基本成熟,通信运营商和系统设备提供商达到世界级水平,下游应用不断拓展。

与工业互联网建设类似,互联网+智慧农业也可以应用物联网技术建设“农业互联网”,将物联网在互联网+智慧农业模式中应用程度进一步加深。

随着创新技术和农业科学的不断拓展和深入,互联网+智慧农业的发展也面临进一步的机遇与挑战,并呈现出多维发展态势。其中,创新技术发展及应用将是互联网+智慧农业发展的不竭动力。在支撑智慧农业发展的多项关键技术中,发展较快且具有广阔前景的主要有数据仓库技术、3S技术、模拟模型技术和人工智能技术;较为活跃的关键技术领域有农业资源管理、农情状态检测、农业过程模拟及决策支持系统等。

——更多数据参考前瞻产业研究院发布的《中国互联网+智慧农业趋势前瞻与产业链投资战略分析报告》。


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