導(dǎo)語(yǔ)：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展研究一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要:本文介紹了物聯(lián)網(wǎng)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的主要應(yīng)用，以及我們利用這些技術(shù)所能取得的成果。提供了IOT在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的作用，如垂直農(nóng)業(yè)(VF)、水培和表型。分析了無(wú)線傳感器和IOT在農(nóng)業(yè)中的潛力，以及將這項(xiàng)技術(shù)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相結(jié)合時(shí)將面臨的挑戰(zhàn)。列出了可用于特定農(nóng)業(yè)應(yīng)用的傳感器，以及現(xiàn)在和將來(lái)基于IOT的主要農(nóng)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景和平臺(tái)，并回顧了國(guó)內(nèi)外主要科技公司正在開展的相關(guān)研究。以期幫助研究人員和農(nóng)業(yè)工程人員實(shí)施基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)建設(shè)。

關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)(IOT);智慧農(nóng)業(yè);現(xiàn)代農(nóng)業(yè)實(shí)踐

為了提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量并減少資源和勞動(dòng)力投入，人類歷史上一直在進(jìn)行各種創(chuàng)新。我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，隨著城鎮(zhèn)化的發(fā)展可耕地和農(nóng)業(yè)人口越來(lái)越少，將面臨著誰(shuí)來(lái)種地，怎樣種地的問題。近年來(lái)物聯(lián)網(wǎng)(IOT)從城市到鄉(xiāng)村，開始影響到了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。現(xiàn)代傳感器可以實(shí)時(shí)監(jiān)控作物的生長(zhǎng)，更能提前發(fā)現(xiàn)人眼所不能及的早期脅迫［1］。從播種到收獲，從儲(chǔ)存到運(yùn)輸，使用一系列傳感器不僅智能，更具有成本效益。雖然現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用還比較膚淺，應(yīng)用生態(tài)還不完善(圖1)，但從近10年的發(fā)展可以預(yù)測(cè)，隨著基礎(chǔ)設(shè)施(智能裝備、傳感器、通訊網(wǎng)絡(luò))的建設(shè)和一系列服務(wù)的完善，如數(shù)據(jù)采集、云端智能分析和決策、友好的用戶界面以及農(nóng)業(yè)運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)必將引起農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的重大變革［2］。盡管我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主要還是傳統(tǒng)種植模式，但從世界范圍來(lái)看，今天的農(nóng)業(yè)正在朝著以物聯(lián)網(wǎng)為紐帶，以數(shù)據(jù)為中心的智能化發(fā)展，它挑戰(zhàn)了依靠經(jīng)驗(yàn)的種植模式，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的飛躍提供了新的機(jī)遇。

1物聯(lián)網(wǎng)的主要應(yīng)用

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中實(shí)施最新的傳感器和IOT技術(shù)，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)在各個(gè)方面都能得到根本的改變。目前，在智慧園區(qū)內(nèi)無(wú)線傳感器和IOT的無(wú)縫集成可以將農(nóng)業(yè)提升到前所未有的水平［3］。在智慧農(nóng)業(yè)園區(qū)，IOT可以幫助解決和改善許多傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)問題，如干旱應(yīng)對(duì)、生長(zhǎng)調(diào)節(jié)、土地適宜性、灌溉和病蟲防治。圖2列出了智慧農(nóng)業(yè)的主要應(yīng)用領(lǐng)域、解決的問題和涉及的傳感器。圖

1．1耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)

很多制造商提供了廣泛的檢測(cè)工具包和傳感器，可以幫助農(nóng)民跟蹤土壤質(zhì)量，以快速、簡(jiǎn)單的方式將土壤分析專家和農(nóng)學(xué)家的知識(shí)傳遞到農(nóng)民手中，形成完整的土壤分析報(bào)告，以及定制化的化肥推薦。在偏遠(yuǎn)農(nóng)村，低空及衛(wèi)星遙感正在被用來(lái)獲取高密度的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，分析干旱現(xiàn)狀。2009年發(fā)射的SMOS衛(wèi)星和2010年發(fā)射的MODIS衛(wèi)星在土壤含水量及地表蒸散計(jì)算方面有了很多成功應(yīng)用。

1．2灌溉

大水漫灌式的粗放作業(yè)不僅浪費(fèi)了水資源，還會(huì)造成土壤營(yíng)養(yǎng)成分流失等負(fù)面影響，使用基于無(wú)線傳感器的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能精確獲取土壤和空氣水分含量以及作物冠層參數(shù)，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)、地形和土壤特性，使用智能分析軟件，就能計(jì)算作物需水脅迫指數(shù)(CWSI)，控制灌溉系統(tǒng)按需供水VRI(Vari-ableRateIrrigation)，促進(jìn)作物健康生長(zhǎng)［4］。

1．3施肥

基于IOT的施肥模式能以更高的準(zhǔn)確性和最低勞動(dòng)力估算作物營(yíng)養(yǎng)需求的空間分布。使用航空(航天)遙感數(shù)據(jù)生成的歸一化差值植被指數(shù)(ND-VI)，監(jiān)測(cè)作物養(yǎng)分狀況、健康狀況、植被活力和密度，進(jìn)一步評(píng)估土壤營(yíng)養(yǎng)水平。應(yīng)用變量施肥模式，可顯著提高肥料的效率，同時(shí)減少對(duì)環(huán)境的副作用［5］。

1．4作物病蟲害防治

農(nóng)作物病蟲害管理的可靠性取決于3個(gè)方面:感知、決策和對(duì)癥治療。先進(jìn)的疾病和蟲害識(shí)別方法是基于圖像處理，利用無(wú)人機(jī)或遙感衛(wèi)星獲取整個(gè)作物區(qū)域的原始圖像;另一方面，現(xiàn)場(chǎng)傳感器在作物生育期內(nèi)全方位收集數(shù)據(jù)和圖像，如環(huán)境采樣、植物健康狀況以及對(duì)害蟲自動(dòng)誘捕計(jì)數(shù)等，并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)上傳到云平臺(tái)進(jìn)行分析決策［6］。在飛控系統(tǒng)的指引下，無(wú)人機(jī)和智能機(jī)器人按照預(yù)定的方案自動(dòng)噴灑農(nóng)藥。工程人員正在研制一種智能機(jī)器，它能按照上傳的病害數(shù)據(jù)自主運(yùn)行并把感染PVY的馬鈴薯從地里拔出［7］。

1．5作物監(jiān)測(cè)、估產(chǎn)

作物監(jiān)測(cè)和估產(chǎn)是智慧農(nóng)業(yè)的重要組成部分。以水果為例，同一種水果，不同的質(zhì)量和成熟期對(duì)應(yīng)著不同的市場(chǎng)和消費(fèi)群體。在果園內(nèi)安裝果、莖、葉、蟲害等傳感器，通過(guò)農(nóng)場(chǎng)局域網(wǎng)自動(dòng)獲取實(shí)時(shí)果樹信息。一般而言，水果的大小在估計(jì)其成熟度、定價(jià)、確定投放的市場(chǎng)等方面起著關(guān)鍵作用，水果顏色(RGB)的變化也往往用來(lái)判斷其成熟度和品質(zhì)［8］。對(duì)于大宗糧食作物，航空航天遙感是進(jìn)行監(jiān)測(cè)估產(chǎn)的有效手段，我國(guó)從2000年就開展了對(duì)水稻、冬小麥、玉米遙感監(jiān)測(cè)的研究并投入到業(yè)務(wù)化運(yùn)行［9］。

2IOT技術(shù)的前沿應(yīng)用

人類一直在采用各種方法來(lái)提高食物的質(zhì)量和數(shù)量。最初是通過(guò)引進(jìn)和選育優(yōu)良種子、使用化肥和殺蟲劑來(lái)提高作物產(chǎn)量，而今科學(xué)家已經(jīng)開始研究其他的替代品，比如生物工程食品。但人們更喜歡傳統(tǒng)的綠色食品和有機(jī)食品。農(nóng)學(xué)家希望既能提高產(chǎn)量，又不會(huì)或盡量少的影響作物的原始屬性。其中基于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器技術(shù)正在幫助改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式，通過(guò)傳感器來(lái)控制作物生長(zhǎng)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)綠色高產(chǎn)的目的。隨著城市化的進(jìn)程，這種生產(chǎn)方式會(huì)變得越來(lái)越重要。

2．1大棚(溫室)農(nóng)業(yè)

溫室農(nóng)業(yè)是最古老的智慧農(nóng)業(yè)。在受控環(huán)境下，種植的作物受環(huán)境影響很小，且不限于在白天接受光照。成功的種植取決于多種因素，如監(jiān)測(cè)參數(shù)的精度、大棚的結(jié)構(gòu)、覆蓋材料、通風(fēng)系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等。精確監(jiān)測(cè)環(huán)境參數(shù)是現(xiàn)代溫室中最關(guān)鍵的任務(wù)，需要多參數(shù)多測(cè)點(diǎn)來(lái)確保溫室小氣候。溫室大棚多參數(shù)監(jiān)控平臺(tái)主要由以下的4個(gè)模塊構(gòu)成(圖3)，物聯(lián)網(wǎng)是該系統(tǒng)的重要支撐［10］。

2．2垂直農(nóng)業(yè)

垂直農(nóng)業(yè)VF(VerticalFarming)是未來(lái)解決耕地和水資源短缺挑戰(zhàn)的方案之一。VF以城市農(nóng)業(yè)的形式將作物垂直安放在一個(gè)環(huán)境更受控制的農(nóng)業(yè)工廠內(nèi)，這將顯著減少資源消耗。與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相比，只需要占用很少一部分地面(取決于堆棧的層數(shù))，企業(yè)可以成倍增加生產(chǎn)(圖4)。Aerofarms公司以農(nóng)業(yè)堆棧技術(shù)專利，創(chuàng)建了一個(gè)完整的數(shù)字控制農(nóng)·01·場(chǎng)，集成硬件、自動(dòng)化設(shè)備、智能控制和傳感器系統(tǒng)，形成一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)循環(huán)。由工程師、植物學(xué)家和程序員組成的團(tuán)隊(duì)，通過(guò)每年26個(gè)作物輪作收集和分析數(shù)據(jù)，并將這些結(jié)果應(yīng)用于農(nóng)場(chǎng)的持續(xù)改進(jìn)。該農(nóng)場(chǎng)的年生產(chǎn)率是傳統(tǒng)田間農(nóng)業(yè)的390倍，同時(shí)減少了95%的水和零農(nóng)藥。

2．3水培

無(wú)土栽培是水培的一種形式。它是基于一個(gè)循環(huán)灌溉系統(tǒng)，作物需要的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)精確地溶解在水中，作物根系按需要浸泡在該溶液中。當(dāng)將水培和垂直農(nóng)場(chǎng)結(jié)合起來(lái)時(shí)，由于環(huán)境可控，作物成熟期可圖3溫室大棚管理系統(tǒng)模塊縮短3倍。一個(gè)100m2場(chǎng)地可以生產(chǎn)相當(dāng)于其40倍面積傳統(tǒng)農(nóng)場(chǎng)的產(chǎn)量，而且水和化肥的利用率減少了95%，由于沒有土壤，因而也不需要?dú)⑾x劑和除草劑。

2．4植物表型

一些先進(jìn)技術(shù)正在進(jìn)行試驗(yàn)，試圖通過(guò)先進(jìn)的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，非侵入性控制作物的生理特征來(lái)提高作物生產(chǎn)能力。表型組學(xué)將植物基因組學(xué)與生態(tài)生理學(xué)和農(nóng)學(xué)聯(lián)系起來(lái)。植物表型是對(duì)表達(dá)性狀的評(píng)估(受基因組成和環(huán)境變化的影響)，是作物改善中的一個(gè)重要過(guò)程。過(guò)去十來(lái)年，在分子和基因工具的幫助下分子育種取得了顯著的成績(jī)，但由于缺乏對(duì)作物形態(tài)的定量分析工具，表型研究對(duì)作物育種的貢獻(xiàn)不大。最近的研究表明［11］，在物聯(lián)網(wǎng)、高通量觀察設(shè)施、大數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代技術(shù)的支持下，植物表型對(duì)研究作物定量特征非常有益。農(nóng)業(yè)工程人員開發(fā)了多種自動(dòng)控制系統(tǒng)來(lái)處理觀察和測(cè)量生成的數(shù)據(jù)，提供的特征分析算法和機(jī)器學(xué)習(xí)建模有助于探索基因型、表型和生長(zhǎng)環(huán)境之間的關(guān)系。國(guó)內(nèi)外多家公司研發(fā)了多種先進(jìn)的植物表型設(shè)備，如輕便型作物表型成像分析系統(tǒng)、便攜式葉綠素?zé)晒鉁y(cè)量與成像系統(tǒng)、便攜式植物光譜與高光譜成像測(cè)量系統(tǒng)、無(wú)人機(jī)植物表型分析平臺(tái)等。將遙感植被指數(shù)、高低通量測(cè)量、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、視覺(LI-DAR)3D建模結(jié)合起來(lái)，植物表型將會(huì)是智慧農(nóng)業(yè)重要的新途徑。

3智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和挑戰(zhàn)

基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)在農(nóng)業(yè)規(guī)劃、生產(chǎn)、管理和銷售等方面不斷更新，人們正在努力提供更經(jīng)濟(jì)適用的智能工具來(lái)進(jìn)行一系列農(nóng)事活動(dòng)。要不斷提升其商業(yè)價(jià)值，就要像其他行業(yè)一樣實(shí)現(xiàn)良好的投入產(chǎn)出效益，使農(nóng)民獲得收益。為了達(dá)到這一目的，國(guó)內(nèi)外的主要互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及高技術(shù)公司，制定了宏偉的計(jì)劃并持續(xù)推進(jìn)(表1)。從表1可以看到，基于IOT的智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展迅猛。但在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中局限和不足也很明顯，除了圖1所列的6個(gè)方面，物聯(lián)網(wǎng)在技術(shù)上還存在著3個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

3．1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及兼容性

來(lái)自不同制造商的設(shè)備使用不同的標(biāo)準(zhǔn)。比如硬件、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、應(yīng)用程序接口、語(yǔ)法、語(yǔ)義和平臺(tái)的不相容等，這使數(shù)據(jù)交流復(fù)雜化，阻礙了系統(tǒng)之間的集成。

3．2低功耗廣覆蓋(LPWAN)的技術(shù)

在偏遠(yuǎn)的農(nóng)村和復(fù)雜的地理環(huán)境下，傳感器承受惡劣環(huán)境條件的同時(shí)，依賴低電池電量，還要長(zhǎng)期保持活躍和可靠。因此必須實(shí)現(xiàn)大區(qū)域上大量設(shè)備之間的低功耗通信技術(shù)。

3．3安全和隱私保護(hù)

入口端分散，大量數(shù)據(jù)被傳遞到應(yīng)用終端，增加了病毒感染風(fēng)險(xiǎn)。所有安全措施還必須考慮到終端設(shè)備計(jì)算能力弱、存儲(chǔ)空間小和電池壽命短的特性。

4結(jié)語(yǔ)

基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)，分析了智慧農(nóng)業(yè)IOT的幾種應(yīng)用能力。從廣泛意義上講，智慧農(nóng)業(yè)還包括電子商務(wù)、食品溯源、農(nóng)業(yè)休閑旅游、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)等內(nèi)容，發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。此外，我們還提供了利用IOT技術(shù)智慧農(nóng)業(yè)前沿應(yīng)用場(chǎng)景。雖然挑戰(zhàn)一直存在，但國(guó)內(nèi)外眾多的高科技企業(yè)持續(xù)看好智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，不久的將來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、智能裝備的成熟應(yīng)用將會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。

作者：楊健 劉忠友 單位：四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院遙感與數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所