基于大数据和物联网技术的智慧农业平台设计与实现
张丹丹
摘要：中国农业劳动生产率仅为发达国家1/6，中小农户缺乏科学种植决策依据，生产效率低下。化肥/农药利用率不足40%，过度使用导致土壤退化与环境污染，资源浪费严重。农村老龄化率超23%，年轻劳动力向城市迁移，催生远程监测与自动化管理需求，物联网设备渗透率快速提升，大田监测传感器安装量年增35%，无人机植保服务覆盖超10亿亩耕地。基于上述背景，本文设计与实现了基于大数据和物联网技术的智慧农业平台，完成“天一空一地”一体化监测体系、人工智能驱动的主动灾害预警、老龄农户适配设计，有效缓解农业劳动力短缺问题，为乡村振兴培养数字化专业人才，提高社会经济效益。
1 背景
在数字智能时代背景下，智慧农业作为缓解化肥/农药利用率不足，农村老龄化、年轻劳动力向城市迁移等结构性问题的关键路径，正经历快速发展。日益增长的催生远程监测与自动化管理需求，使得物联网设备渗透率快速提升，大田监测传感器安装量逐年递增，无人机植保服务覆盖超10亿亩耕地。基于上述背景，本文设计与实现了基于大数据和物联网技术的智慧农业平台，完成“天一空一地”一体化监测体系、人工智能驱动的主动灾害预警、老龄农户适配设计，有效缓解农业劳动力短缺问题，为乡村振兴培养数字化专业人才，提高社会经济效益。
本文平台主要围绕农户实际需求打造四大核心模块，“农疑论坛”为农户提供病虫害诊断、农技咨询的互动交流空间，汇聚专家资源解答种植难题；“农事管理”模块的设计开发能够针对农户记录播种、施肥、病虫害防治等相关农事活动提供帮助和支持，并生成个性化种植解决方案；“农机租售”模块整合闲置农机资源，实现供需对接，降低农户生产投入成本；“遥感监测”模块则基于卫星数据为农户提供作物生长动态监测与产量预测，助力农户科学安排采收计划，最终形成覆盖“种植-管理-资源-预测”的全流程农业服务闭环。另外，平台通过公共网络和国产物联网传感设备实现农业设施环境信息的远程采集温湿度、土壤墒情等农业设施环境信息。同时，为了提升数据处理效率与灾害响应能力，平台通过部署边缘计算节点，将农田数据的过滤、汇总等基础处理环节在本地完成、减少数据传输带宽消耗与延迟，在此基础上，平台构建起了从“传感器采集-边缘节点预处理-农户终端接收-政府平台汇总”的完整数据链路，关键农业灾害信息可快速同步至各级主体，能够有效压缩灾害响应时效，为防灾减灾争取时间。
2 相关技术简介
近年来，人工智能、深度学习、大数据和物联网技术在各行各业的应用日益普及。在农业领域，这些技术在图像识别、预测分析、智能决策支持等方面展现出巨大的潜力。本文平台依托AI大模型图像识别技术，结合深度学习大模型以及大数据分析与应用技术，能够及时对作物病虫害进行精准识别，进而帮助农户实现病虫害的“早发现、早预防、早治疗”。充分体现了第四次工业革命背景下人工智能、物联网、云计算和大数据技术在农业生产模式变革中的深远影响。平台通过AI图片识别、智能农机调度、边缘计算等核心技术，为农业生产提供科学、实时、精准的决策支持，推动我国农业从经验种植向数据驱动、智能决策的现代化转型。
2.1 硬件部署
平台基于国产RISC-V芯片为开发核心，开发适配农业场景的低功耗物联网传感器，能够精准采集温湿度、土壤墒情、光照强度等关键环境数据。该芯片凭借开源架构与可定制特性，实现硬件级功耗优化，延长设备续航周期，满足田间长期无人值守需求。同时，传感器深度兼容LoRa与NB-IoT协议，既能通过LoRa实现远距离、低速率的数据传输，适配大面积农田覆盖；也能依托NB-IoT的广连接特性，接入公共网络实现数据实时回传，完成田间设备试点部署。
2.2 软件开发
平台以Hadoop+Spark为核心技术为底座构建农业大数据服务端，其中Hadoop技术负责海量农业数据的分布式存储，支撑环境监测、农事记录等多源数据的长期沉淀；Spark技术则凭借高效的内存计算能力，实现数据的快速清洗、分析与建模，为后续服务功能提供实时数据支撑。在数据采集与控制层面，平台通过公共网络和国产物联网传感设备实现农业设施环境信息的远程采集温湿度、土壤墒情等农业设施环境信息。同时，为了提升数据处理效率与灾害响应能力，平台通过部署边缘计算节点，将农田数据的过滤、汇总等基础处理环节在本地完成、减少数据传输带宽消耗与延迟，在此基础上，平台构建起了从“传感器采集-边缘节点预处理-农户终端接收-政府平台汇总”的完整数据链路，关键农业灾害信息可快速同步至各级主体，能够有效压缩灾害响应时效，为防灾减灾争取时间。在具体应用服务层面，平台围绕农户实际需求打造四大核心模块，“农疑论坛”为农户提供病虫害诊断、农技咨询的互动交流空间，汇聚专家资源解答种植难题；“农事管理”模块的设计开发能够针对农户记录播种、施肥、病虫害防治等相关农事活动提供帮助和支持，并生成个性化种植解决方案；“农机租售”模块整合闲置农机资源，实现供需对接，降低农户生产投入成本；“遥感监测”模块则基于卫星数据为农户提供作物生长动态监测与产量预测，助力农户科学安排采收计划，最终形成覆盖“种植-管理-资源-预测”的全流程农业服务闭环。
2.3 智能数据整合
平台搭载的AI大模型构建了智能服务体系。在视觉识别层面，可精准识别农作物图像信息，如农户可通过手机APP拍照上传，系统就能在几秒内完成分析并返回诊断结果；在语言交互层面，平台模型还具有强大的语言交互能力，农户无需打字，仅通过语音指令或拍照上传，即可查询种植技术、农事提醒、市场行情等信息，从而获得专业的农业技术指导。例如，在“农事管理”模块中，平台实时监控大棚环境参数，当出现异常时（如霜冻预警提前3小时），系统会及时向农户发送短信或者通过APP进行推送预警信息，帮助农户及时发现并采取应对措施。采用此“智能易用”的技术进行设计，使平台不仅适合信息化程度较高的农业企业和合作社，也能为技术水平较低的普通农户提供帮助，有效解决农业技术服务的科学技术问题，彻底降低了数字技术的使用门槛。
3 系统功能设计与实现
3.1 平台整体架构
平台以国产物联网传感器、卫星遥感、大数据及人工智能多技术深度融合为核心优势，构建起了从数据采集、传输到智能分析和远程控制的全流程闭环。平台覆盖PC、安卓、iOS多端，实现线上农机租售、远程监控、专家咨询及线下培训服务，形成一个生态协同、高效智能的农业生产与管理体系，为农业现代化转型提供全面赋能。图1展示为智慧农业平台的总体界面设计。
3.2 智慧农场管理系统
通过智能农田管理系统，集成农田管理、承包方管理、村民就业、租赁管理、统计报表等核心功能，为现代农业提供全流程数字化管理，提升农业生产效率，优化资源配置，助力乡村振兴。如图2所示的智慧农场管理系统总体界面设计，以清晰的模块分区、直观的数据可视化图表、简洁的操作入口为核心特点，将“远程监控”“农事管理”“农机服务”等核心功能集中呈现，让不同技术水平的用户都能快速上手，充分体现平台“智能易用、普惠赋能”的设计理念，为农业现代化转型提供全面、务实的技术与服务支撑。
在智慧农场管理系统中通过“智能客服+资源交易平台”为双核心设计，为农户提供高效、便捷的全场景支持。在服务响应层面，系统搭载了智能AI客服打破传统服务的时间和空间限制，可以提供7×24小时不间断在线智能客服，支持农技咨询、设备故障排查、政策解读等功能，提高农户使用体验。在资源优化配置层面，系统构建B2B2C模式的农机服务平台，打通“农机所有者-平台-农户”的供需链路，支持农机租赁与二手交易，不仅提升了农机设备的整体使用效率，减少资源闲置浪费，更显著降低了农户的生产投入成本。
3.3 AI大模型+大数据技术实现智能问答
自主研发的农业AI大模型，以“海量数据+深度学习”为核心构建智能能力底座。基于海量农业图像库、传感器数据与专家知识库，通过深度学习算法实现对病虫害的精准识别和灾害风险预测。该模型不仅大幅提升了识别准确率，还能实时生成数据报告，辅助农户优化施肥、灌溉等管理策略，为智慧农业提供坚实的智能决策支撑。农户可以自行上传作物图片，利用AI自动识别病害类型并推荐解决方案。图3为玉米病虫害智能识别。
4 结论
本研究设计并实现的智慧农业平台，通过整合物联网、大数据与AI大模型技术，为解决传统农业的核心痛提供了系统性的解决方案。AI大模型的病虫害识别准确率高达90%以上，系统对单张图片的响应时间达到秒级，平台集群处理数据规模耗时可以由小时级压缩到分钟级。展望未来，随着底层技术的持续选代，平台将从当前的单点智能服务（如病虫害识别）向覆盖全产业链的智慧决策中枢演进，拓展至智能灌溉、精准施肥、农机无人化调度等更多应用场景。
参考文献： [1]张丹丹,芦慧敏.基于大数据和物联网技术的智慧农业平台设计与实现[J].内江科技,2026,47(02):68-69+154. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！ 利益冲突声明：本研究不存在研究者以及与公开研究成果有关的利益冲突。
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发表于 2026-3-19 08:00:33