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。

我国是一个农业大国，农业对社会经济的持续发展有着重要影响，病虫害是导致农作物减产降质的一个主要原因。农作物病虫害 种类多 ， 发生差异大 、 监测预报难度大 ，是生产管理的难点，一旦大面积爆发，轻则造成农作物减产，重则颗粒无收，使农户长期劳作毁于一旦，不利于社会和谐与稳定。

传统诊断农作物病虫害的方法是通过人的肉眼去观察，然后根据个人经验进行判断，而人为识别病害存在的问题有：

实际上，农作物的病虫害识别并不能按图索骥，需要根据作物生长的环境条件、生长阶段等进行望闻问切。 智慧农业方案提出了通过大数据的分析、以及深度学习，让机器提取发生病虫害的作物的生长阶段、发病特征、发病前的环境条件变化情况、并形成特定的作物病虫害模型 ，最终达到以下效果：

农博创新NBI 自2016年涉足智慧农业市场以来，一直致力于 将农业物联网设备打造成产品化、模块化的消费级产品，让农业物联网监测设备人人买得起，无需专业人员十分钟即可安装完成并使用 。经过两年多的市场铺设和数据储备，农博创新NBI在农业大数据方面有了一定的积累。

邀请国内多位植保专家对现有的作物病害进行专业的分类与病害判定，形成病害智能识别引擎的作物病害库，并与哈工大深圳研究院一起，对作物病害库进行病害模型训练，实现了 用户拍照上传， 1秒识别作物患病情况的效果 ，而这也是农博创新即将推出的产品---- 口袋农库APP 的核心功能。

据农博创新NBI的介绍，现在口袋农库的智能识别引擎已经 具备番茄、辣椒、葡萄等十余种农作物，共计130多种病害的识别能力，识别正确率可以达到80%以上 。农博创新表示，人工智能识别引擎是一个不断学习过程，随着农博创新守望者系列物联网设备的铺设，农作物的病虫害发生时的环境数据得到更多的积累，病害识别结果将会更加准确，识别能力也会越来越强大，人工智能在病虫害的应用也将不仅仅停留在特征的提取与识别，未来将会利用现有的环境数据与病虫害发病特征一起，构建更加智能更加完善的病虫害监测与预警系统，并能够精准推送病虫害防治措施。

目前，口袋农库小程序版已在微信进行上线公测，口袋农库的小程序版本具备识别作物病害的功能， 用户可以随时通过微信进入小程序，随手拍作物发病的照片 ，让用户做到识别的流程的便捷性和及时性，符合小程序“用完即走”的特性。

十一月中旬将发布口袋农库APP版本，APP在小程序的基础上增加病虫害交流广场等功能，帮助种植户认识病虫害，防治病虫害。

人工智能是一个未来的趋势，人工智能在农业病虫害的应用将会是一个大的突破，相信口袋农库的面世，将会给病虫害的防治工作提供一个更快速的解决方案。

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