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近年来,在逐渐兴起的智慧农业物联网领域的研究中,国内外学者已经在理论建模、关键技术、系统集成和应用示范等多个方面开展了大量研究工作。国外研究起步较早,欧美发达国家高度重视新一代信息技术在农业现代化中的应用。比如,美国在精准化农业灌溉中应用了大量的物联网和人工智能技术;欧盟“地平线2020”项目专门设立智慧农业物联网主题,目的是推动跨学科、跨领域的科研创新。 虽然国内相关研究工作起步较晚,但近年来呈现出蓬勃发展态势。以中国农业大学等高校为代表的学术团队,在农业大数据分析、农业物联网等方面取得了一些创新性研究成果。华为等高科技公司也纷纷布局农业物联网,推出智慧农业云平台商业化解决方案。此外,李雪峰提出了实时监控系统以及无线Mesh网络等技术实现农业物联网;张安山等设计了一款以STM32F429为核心控制器件的智慧农业物联网系统;孙慧等提出了基于人工智能的物联网系统架构;周鹏梅主要基于LoRa+5G低成本角度设计智慧农业系统;郗艳华等侧重研究智能温室控制;周永闯主要研究农业精准灌溉系统设计。但总体而言,我国农业物联网系统研究的理论深度、技术实力仍略显薄弱,与国际先进水平尚有一定差距,迫切需要加大创新力度。 1 相关技术应用综述 1.1 物联网技术在农业中的应用 物联网技术通过各种传感设备与互联网相连,以实现对物理世界的全方位感知、识别和跟踪,在农业领域具有广阔的应用前景。物联网技术不仅可实现对农田环境参数(如土壤湿度、温度、光照等)实时监测,对农作物生长状况进行远程动态检测,还可以对农业大棚设施等环境因素进行自动化调节,并利用射频识别(RadioFrequencyIdentification,RFID)等技术对农产品实现质量溯源。除此之外,结合全球定位系统(GlobalPositioningSystem,GPS)导航和遥感技术,物联网技术还可以实现农机设备的精确定位跟踪和智能作业路线规划。 1.2 人工智能技术在农业中的应用 人工智能是一门新兴技术科学,研究如何产生具有一定智能水平的应用系统,主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、规划决策等多个分支领域。机器学习算法能从海量农业数据中进行数学建模,用于实现分类、回归等任务。深度学习则具备强大的模式识别和自动特征提取能力,可用于农作物病虫害诊断。计算机视觉可对图像视频数据进行智能分析,监测作物生长状态。自然语言处理技术实现人机语音交互,而规划决策算法(如强化学习)能够基于环境反馈实现自主决策控制,用于农业作业调度等领域。 2 基于人工智能的智慧农业物联网系统架构设计 基于人工智能的智慧农业物联网系统架构设计旨在通过融合先进的物联网和人工智能技术,构建一个智能化的农业生产管理和决策支持平台。系统需要满足对农业生产全过程的感知、监测、分析和控制需求,实现农田环境数据实时采集、作物生长状态动态监控、智能化决策优化以及远程自动化执行操作等关键功能。系统总体架构采用分层设计,包括感知层、传输层、数据分析层和应用层4个层次,各层通过标准化接口相互衔接。 2.1 系统需求分析 智慧农业物联网系统需要满足农业生产的实际需求,实现对作物生长环境的全方位感知、远程智能监测和精细化决策控制。具体需求包括:实时获取农田环境数据如气象、土壤、水分等;连续监测作物生长状态,及时发现病虫害等异常情况;基于大数据分析进行智能化作业决策,优化施肥、灌溉、药剂施用等;自动化控制温室大棚等设施农业环境;借助友好人机交互界面,为农业从业者提供可视化决策支持等。 2.2 总体架构 系统总体架构采用分层设计,包括感知层、传输层、数据分析层和应用层4个层次,如图1所示。感知层负责获取农业生产相关的环境和作物数据;传输层将感知数据上传至云端;数据分析层对采集数据进行处理和建模分析,得出智能决策;应用层将决策结果呈现给用户,并执行相应的控制指令。4层之间通过标准化接口相互衔接。 2.3 感知层设计 感知层是系统的数据源头,需要部署多种先进的物联网传感设备,以获取全方位的农业生产数据,包括视觉传感器、环境参数传感器、RFID电子标签等,分布于农田、大棚、果园等区域,能够采集农作物影像、土壤湿度、温度、光照等信息。与此同时,感知层可借助无人机航拍、卫星遥感等手段,扩展数据采集维度。 2.4 传输层设计 传输层实现采集数据与云端的双向传输,需要具备广域覆盖、低功耗、高可靠等特点。传输层可采用4G/5G蜂窝网络或NB-IoT窄带物联网组网方案,并结合农村地区LoRa/Wi-Fi等多种无线传输接入技术,共同组建混合异构的传输网络。数据传输遵循统一的格式和协议,方便上、下游对接。 2.5 数据层设计 数据分析层是系统的核心和大脑,将采集的农业大数据转化为智能决策指令。数据分析层引入深度神经网络模型,处理图像视频数据,实现作物生长状态监控和病虫害检测。数据分析层采用机器学习算法模型,建立作物生长数学模型、施肥灌溉模型等,支持智能作业调度。数据分析层还可结合强化学习等规划控制算法,实现系统自主决策控制。 2.6 应用层设计 应用层向用户呈现分析决策结果,并执行控制操作。应用层提供Web/App等多种可视化人机交互界面,展示农业生产环境实时监控、作物生育进程动态模拟、作业建议等内容;同时,可通过语音识别技术,实现用户语音交互指令。应用层还负责对温室大棚、浇灌设备等农业生产设施发出自动化控制指令。 3 关键技术实现 3.1 智能作物生长检测系统 智能作物生长检测系统通过对气象、土壤、水分等环境因子与作物自身的生理生态特征进行数据建模分析,构建了作物生长动力学模型。该模型能够精确模拟种植全过程中作物的生长发育轨迹,包括营养生长期、生殖生长期等不同生育阶段的动态变化,预—测最终产量水平以及品质指标,这些数据可为后续生产决策提供重要依据。该系统可对农作物种植全过程数据收集,包括环境数据、灌溉数据、土壤数据、病虫害数据、施肥用药数据等,经过一段时间的数据积累分析,最终完成构建最适合作物的生长模型(按照种植时间分为不同的生长期,如开花期、成熟期等)。将此生长模型应用于实际农业环境,用于指导各基地作物标准化种植。 3.2 智能水肥一体决策系统 智能水肥一体决策系统基于作物生长模型分析结果、实时土壤养分检测数据以及历史施肥记录,建立施肥需求预测模型。该模型能够科学合理地确定施肥时间节点、肥料品种以及施用剂量,避免因施肥过多或过少导致资源浪费、产量损失,以实现农业生产精准高效施肥,可提升农业资源利用率和经济效益。 3.3 智能土壤墒情测控系统 智能土壤墒情测控系统主要功能是对基础设备上传的土壤墒情数据进行统计展示以及对异常监测数据进行实时告警。土壤墒情数据包括土壤水分、温度、湿度、盐碱性、酸性、矿物质等,本系统侧重检测土壤温度和土壤水分,通过在监测单元配置多个传感器,分别在地表下不同的土壤深度监测土壤温度和水分,定时将监测的气象数据通过无线网络(4G/5G或NB-IoT)发送到监测平台或者管理人员的App上,用于指导生产。 3.4 智能病虫害诊断与防治系统 本系统采用计算机视觉技术对农作物进行实时检测,结合训练有素的深度学习模型,能够识别出棉铃虫、蚜虫等20余种常见病虫害,深度挖掘其发生原因,并自动给出病虫害诊断结果。系统还根据诊断结果,制定出科学的病虫害防治方案,既能确保防治效果,又能最大限度减少化学农药的使用,有利于农产品质量安全和生态环境保护。 3.5 智能环境控制系统 智能环境控制系统针对农业大棚内的环境因素(如温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等),通过数据建模并结合优化算法和强化学习等技术,实现对温室大棚、灌溉系统等设施的自动化调节与控制。此外,系统能够根据农作物生长需求,创造出最佳的生产环境,有利于提高农产品的产量和品质。同时,系统通过智能控制减少人工管理工作强度,降低生产成本。 4 系统实现与评估 4.1 系统实现 智慧农业物联网系统的实现需要软件和硬件的无缝集成。在软件方面,基于前述架构与关键算法,本文开发了农业大数据采集与处理中间件、人工智能分析决策引擎、可视化人机交互界面等模块。在硬件方面,本文部署了视觉传感器、环境传感器阵列、RFID电子标签等数据采集终端,构建起基于4G/5G或NB-IoT的广域农业物联网,实现农田数据的高效采集与传输。同时,本文引入边缘计算节点,借助5G低时延和人工智能算力,在靠近农田的边缘侧完成部分实时决策任务。此外,为用户提供了Web平台和移动App等友好人机交互界面,直观展示了实时农业数据、智能决策建议以及模拟可视化结果。 4.2 实验设计与测试 在某市的现代化农业园区,部署并测试了智慧农业物联网系统。利用传感器阵列实时采集农作物生长环境数据,如光照、湿度、温度、二氧化碳浓度等;通过无人机航拍和卫星遥感,获取了高分辨率的农作物生长状态影像;通过训练的深度神经网络模型和生长动力模型,进行了农作物生长模拟和监控、病虫害自动检测;同时,结合历史数据,对测试田块进行了科学施肥、智能环境控制等一系列实践操作。 4.3 结果分析与评估 系统实测效果显示,与传统农业生产相比,智慧农业物联网系统在多个核心指标上展现出显著优势。总体而言,该智慧农业物联网系统有效降低了农业生产的资源消耗、人力投入,显著提高了农业效率以及经济环境收益,为农业现代化转型提供了有力技术支撑,实现了农业生产的智能化、精细化管理,具有广阔的推广应用前景。下一步研究将扩大试点范围,持续优化系统性能,并将最佳实践逐步推广至更多农村地区。 5 结语 本文针对农业现代化转型的迫切需求,提出了一种基于人工智能的智慧农业物联网系统设计方案。该系统将先进的物联网感知技术与人工智能分析能力深度融合,贯穿农业生产全过程,实现了对农田环境和农作物生长状态的全方位感知、智能化分析决策以及自动化执行控制,为提高农业生产效率和可持续发展提供了有力技术支撑。在关键技术实现方面,系统引入了农作物生长模型、施肥决策算法、病虫害诊断防治模型、环境智能控制等智能决策控制模块,实现了农业生产全过程的精准管理和自动化调控,提升了资源利用率。未来,智慧农业物联网仍有进一步优化和拓展的空间,在技术层面,可进一步整合农业领域的多源异构数据,提升系统感知维度;探索多模态人工智能技术在农业领域的应用,提高系统决策控制的智能化水平;优化边缘计算、云边协同等组件,增强系统实时响应能力。在应用场景层面,智慧农业物联网可将系统推广至畜牧养殖、农产品加工、农资供应等上、下游环节,实现农业全产业链的数字化、智能化升级。 参考文献： [1]陈小强,王凯,黄敏超.基于人工智能的智慧农业物联网系统设计[J].无线互联科技,2024,21(12):45-47+63. 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！
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发表于 2025-9-12 06:09:54