物联网让农业拥有“智慧”
随着我国社会经济的快速发展以及城乡一体化建设的升级，我国新农村建设逐步向智慧农业发展，呈现出全面智慧农业建设的新气象。智慧农业是充分应用现代信息技术成果，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理的过程。物联网技术则是智慧农业的核心技术之一。
- 作者：FENG10来源：今日头条|2020-07-12 14:27
摘要：智慧农业是智能农业专家系统的简称，是将科学技术融合在农业发展领域中的具体实践和应用。物联网技术是智慧农业的核心技术之一，“智慧农业”中的物联网技术可分为三种类型: 传感器技术、信息传输技术和信息决策技术。智慧农业是我国未来农业发展的主要趋势，是未来农业的发展方向，随着信息技术的进一步发展，物联网技术会得到更大范围的应用。
关键词：智慧农业;信息技术;物联网
随着我国社会经济的快速发展以及城乡一体化建设的升级，我国新农村建设逐步向智慧农业发展，呈现出全面智慧农业建设的新气象[1]。智慧农业是充分应用现代信息技术成果，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理的过程。物联网技术则是智慧农业的核心技术之一[2]。
1 什么是“智慧农业”
智慧农业是智能农业专家系统的简称，一般是指利用物联网技术、“5S”技术、云计算技术和大数据等信息化技术实现“三农”产业的数字化、智能化、低碳化、生态化、集约化，从空间、组织、管理整合现有农业基础设施、通信设备和信息化设施，使农业实现高效、聪明、智慧、精细的和谐发展和可持续生态发展，是将科学技术融合在农业发展领域中的具体实践和应用[3-5]。具体来讲，李辉等[6]指出，智慧农业是利用现代计算机技术和互联网手段与平台，通过专家经验和专家系统的指导，定量数字化模拟、加工与决策，使得农作物生长与产供销全过程智能化、数字化和信息化，实现农业信息采集、加工、处理和评价分析现代化、科学化和智能化的目标，是我国农业未来发展的方向之一，是实现农业现代化重要举措之一。在此基础上，又提出了构建智慧农业理论体系和结构及应用措施[7]。
2 什么是“物联网”
物联网(the Internet of Things，简称IoT)的概念是在1999年提出的，2005年国际电信联盟(ITU)发布的ITU互联网报告，对物联网做了如下定义：通过二维码识读设备、射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络[8]。物联网被列为我国五大新兴战略性产业之一，目前，物联网技术已经在智慧农业领域得到了广泛的应用[9]。
3 物联网技术在农业中的应用现状
现在，网络技术已经告别了城市独有专享的这一现象，已经逐步进入到了村镇。在我国一些较为发达的村镇已经出现了光纤网络，网络电视也逐步入户，基本上实现了网络技术的普及。网络技术的普及，为我国智慧农业的发展奠定了技术基础，为广大民众提供了良好的农作物销售渠道和农产品研究的数据信息，进一步提高了农作物生产的效率。与此同时，也帮助了广大农民群众解决了农作物销售难这一问题，有利于帮助农民群众增收[10]。
目前 “智慧农业”中的物联网技术可分为三种类型：传感器技术、信息传输技术和信息决策技术。
3.1 传感器技术
用作农业的传感器技术是 “智慧农业”的技术基础和保障，它实现了信息的即时采集、记录和传输，使农业设备和装备智能化。当下被重点关注和投入使用的传感器技术有：MEMS 微传感器技术、光纤传感器技术、高光谱检测分析技术以及仿生传感器技术等[11]。这些传感器技术可以实现 “智慧农业”全链条的数据采集、监测和传输。在产前阶段，对农业环境以及种苗选育等进行全方位数据采集和对比。比如检测空气、温室气体中的O2、CO2、CH4 、C2H4等的浓度，监测土壤的温度、湿度、水分、肥力等，保证环境条件达到种植、放养和培育的最佳状态，并运用GPS 导航精量播种，精确田间管理;在产中阶段，采用RFID ( 射频识别) 、GIS ( 地理信息系统) 、GPS ( 全球定位系统) 等技术，对动植物的生长状况，活动位置，疫病预警、治疗和监测，灾害的预警和防治等信息及数据进行全天候、即时性的反馈、分析和记录;在产后阶段，对采摘、收获、出栏、加工等过程进行持续性数据采集，为之后的销售和交易链条提供信息[12]。
可以说，传感器技术是“智慧农业”数字化、精准化、智能化的最关键因素。
3.2 信息传输技术
传感器技术的成熟和铺开依赖于稳定的信息传输技术，目前主要是无线传感器网络(WSN)技术在“智慧农业”中广泛地应用。WSN 技术将物理世界与信息世界融为一体，以数据为中心，实现物与物、物与人的全新交互。传感器网络通常由随机部署在感知区域的大量资源受限的节点组成。这些节点通过自组织方式构成无线网络，以协作方式感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息，观察者可以随时对任意地点的数据进行采集、处理和分析[13]。
3.3 信息处理技术
信息处理技术是物联网技术的最后环节，也是智慧农业实现自动控制的基础，应用的技术有云计算、决策支持系统、 专家系统、地理信息系统、智能控制技术等技术[14]。
3.3.1 云计算
云计算是指将计算任务分布在资源池上，使应用系统实现根据需要获取存储空间及软件服务。面对智慧农业中的大量数据，云计算可以实现信息存储资源和计算能力的分布式共享，超级强大的信息处理能力能为大量信息的处理提供支撑[15]。
近年来，我国开始将云计算应用于农业生产中，并对其在农业相关领域的应用进行了研究。目前农业云体验平台包括农业信息智能搜索与服务平台和绿云格平台，通过这2个平台能够实现农业市场信息和实用技术的准确获取与分析，为农业主管部门、企业及农户个人提供个性化检索，同时提供全方位的农业生产环境远程管理服务[16-20]。
3.3.2 决策支持系统
决策支持系统以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策。农业决策支持系统在农业节水灌溉优化、大型养鸡厂管理、小麦栽培、饲料配方优化设计、农机化信息管理、土壤信息系统管理上进行了广泛应用研究[21]。农业决策支持系统可对地方农业生产过程进行分析和模拟，预测不同决策方案的效果与效益，从而优化农业生产决策。目前决策支持系统技术在农业结构优化、产量预测及潜力分析、确定农业投资规模等方面得到广泛应用[22]。
3.3.3 专家系统
专家系统模拟人类专家解决各种复杂的实际问题，具有与专家水平相同的解决问题的能力。该系统在利用农业专家多年积累的知识与经验的基础上，对需要解决的农业问题进行分析判断，提出决策，使计算机在农业生产中起到人类农业专家的作用[19]。例如专家系统在榨菜病虫害防治中的应用，为农户和科技人员提供了病虫害信息交流平台，为菜农提供了病虫害防治的科学指导，现实意义显著[20]。
3.3.4 地理信息系统
地理信息系统主要用于建立自然条件、 生产条件、土壤数据、作物病虫草害发展趋势、作物产量等的空间信息数据库，为分析差异性和实施调控提供决策方案[17]。利用地理信息系统进行土壤适宜性评价就是将土壤质地、类型、氮磷钾含量、有机质含量等土地数据进行整合，并赋予权重，再进行分析运算，生成土壤适宜性评价图，也可建立数学模型，实现土地适宜性的分级[18]。
3.3.5 智能控制技术
智能控制技术主要用来解决用传统方法无法顺利解决的复杂问题。目前智能控制技术的主要研究方向包括神经网络控制、�：刂�、综合智能控制技术，并在设施园艺、大田种植、畜禽养殖等方面得到初步应用[22]。
4 展望
智慧农业是我国未来农业发展的主要趋势，是未来农业的发展方向，随着信息技术的进一步发展，物联网技术会得到更大范围的应用。现在，已经可以看到物联网技术为智慧农业带来更多的智能化和信息化，而现在要做的就是提升农业物联网的自主创新能力，加快低成本、高可靠性、 使用期限长的传感器开发，加强Zig-Bee技术等新型无线传输技术在农业上的应用研究，提升智能决策系统的实用性和可靠性，通过单项技术突破与多项技术集成应用并举，加快技术研发和应用的步伐，使基于物联网的智慧农业可以在农村地区大范围使用，这是我国未来农业的趋势和目标[14]。未来，物联网必将让农业拥有更多“智慧”。
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