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数字技术与农业生产的逐步融合，让智慧农业成为破解传统农业发展难题、实现产业提质升级的重要突破口，而物联网与深度学习技术的不断成熟，也为智慧农业从理论走向实际应用打下了坚实基础。物联网借助各类传感终端、无线通信链路及后台处理模块，将田间各类监测对象接入数字网络，突破人工数据采集的时空局限，实现农业生产环境指标、作物生长指标的实时采集与稳定传输，解决了传统农业数据来源单一、时效性差的核心短板。深度学习以多层神经网络为核心结构，模拟人脑信息处理逻辑，可从海量农业多源数据中自主提取有效信息，完成复杂田间场景下的数据分析、目标识别及趋势预判，弥补了传统数据分析人工提取特征烦琐、场景适配性差的不足，成为处理农业高维非结构化数据的实用技术手段。 1 物联网与深度学习概述1.1 物联网物联网是整合信息传感设备、通信网络及智能处理技术的综合技术体系，核心是将各类物理对象接入互联网，实现物理世界信息的全面采集、稳定传输与交互应用。这项技术的关键不是单纯搭建设备连接网络，而是打通物理世界与数字空间的信息通道，让普通设备具备自主感知、数据交互的基础能力，突破人工采集信息的时空限制，搭建全域覆盖的实时感知网络，也是数字化时代各类场景实现智能管控的基础技术。 1.2 深度学习深度学习是机器学习的重要分支，以多层深度人工神经网络为核心结构，模仿人脑神经元处理和传递信息的方式，从大量原始数据中自主提取深层关键特征，进而完成复杂任务的分析判断、分类识别与结果输出。这项技术源于浅层神经网络的早期研究，发展初期受硬件算力不足、数据量有限的制约，进展较为缓慢。随着芯片算力的不断提升、大数据技术的普及以及海量数据的积累，深度学习技术逐步完善，打破了传统机器学习需要人工手动提取特征的局限，成为当前人工智能领域处理高维、非结构化数据的核心技术。 2 物联网与深度学习在农业生产环境智能管控中的应用2.1 农业生产环境全域感知监测应用2.1.1 土壤环境参数实时感知与动态监测在大田、温室大棚等农业生产区域，安装专用物联网传感终端，可实时采集土壤温湿度、酸碱度、盐分含量、有机质浓度等核心肥力与环境指标，改变了传统人工取样送检的滞后模式，不受时空条件限制。传感终端将田间土壤数据实时回传至云端管理平台，平台完成数据整理、可视化展示与存储，搭建全面覆盖的土壤环境监测网络，为后续环境精准调控提供真实、连续、可靠的数据基础，减少人工检测带来的误差、响应延迟和主观判断偏差。 2.1.2 气象与田间微环境多维度感知管控针对农业生产中的大气温湿度、光照强度、风速、降雨量及二氧化碳浓度等气象指标，以及温室棚内局部小气候、田间微环境变化等参数，搭建分层级的物联网感知网络，同时兼顾大范围气象数据监测与局部田间微环境数据采集。根据大田开阔环境与设施农业封闭环境的差异，合理调整感知设备的安装密度、位置及采集频率，实现环境数据全方位采集，精准捕捉环境细微变化，全面掌握影响作物生长的各类环境因素，为后续异常预判和调控提供完整翔实的数据支持。 2.2 基于深度学习的环境异常智能预警调控2.2.1 环境胁迫因子深度学习识别与预判将物联网长期采集的环境时序数据、多参数关联数据输入深度学习模型，通过模型训练分析环境参数变化规律，准确识别低温冻害、高温热害、干旱、积水及土壤盐渍化等各类不利环境因素，提前预判环境异常的发展趋势和影响范围。相比传统单一阈值预警方式，深度学习可综合多项参数的联动变化，突破单一参数预警的局限，精准识别早期隐性环境异常，减少误报、漏报情况，为环境调控预留足够的响应时间，避免环境恶化影响作物正常生长[1]。 2.2.2 物联网联动的环境参数智能调节执行根据深度学习模型的分析结果，系统联动物联网执行设备，形成感知、分析、调控的完整管控流程，实现环境参数自动精准调节。当模型判断环境参数接近或超出作物适宜范围时，云端平台自动下发调控指令，启动通风、灌溉、遮阳、加温、补光及除湿等设备，实时调整田间环境指标，使其快速恢复至适宜区间。全程无须人工现场操作，既提升了环境调控的速度和精度，又降低了人工投入，适合规模化、集约化农业生产的管理需求[2]。 2.3 设施农业环境精细化智能管控应用温室、大棚等设施农业属于封闭或半封闭场景，对环境稳定性的要求高于大田农业，物联网与深度学习结合，可实现这类场景环境参数的精细化动态管控。系统结合不同作物各生长阶段的适宜环境标准，通过深度学习模型分析棚内实时环境数据、作物生长相关数据，灵活调整调控方案，快速适应棚内小环境变化，精准控制温湿度、光照、二氧化碳浓度、通风量等核心指标，避免环境参数大幅波动，营造稳定适宜的作物生长环境，提升设施农业管理效率和产量稳定性，减少因环境问题造成的减产损失[3]。 3 物联网与深度学习在作物生长全周期智能管理中的应用3.1 作物生长状态动态监测与态势分析3.1.1 基于物联网的作物生长数据实时采集在田间安装物联网图像采集设备、植株生长传感器、株高监测装置等，实时收集作物株高、茎叶长势、叶片状态、开花坐果情况及果实成熟度等生长数据，同步关联土壤、气象等环境数据，建立作物全生长周期数据档案。数据采集覆盖苗期、营养生长期、生殖生长期、成熟期等关键阶段，实时同步至智能管理平台并存储，完整记录作物生长变化过程，为后续长势评估、生长异常识别提供全面连续的原始数据[4]。 3.1.2 深度学习驱动的作物长势智能评估将作物生长图像数据、时序生长数据输入深度学习模型，结合不同作物各阶段的生长标准，通过模型训练完成长势分级与生长趋势判断，准确识别弱苗、徒长、发育迟缓、早衰及缺素等异常生长情况[5]。模型可整合多类数据进行综合分析，客观区分正常与异常生长状态，替代传统人工肉眼观察的粗放方式，提升长势评估的客观性、精准度及效率，为后续田间管理措施调整提供科学依据，避免盲目开展田间作业[6]。 3.2 作物病虫害智能识别与精准防控应用3.2.1 多源物联网数据融合的病虫害早期监测传统农业病虫害防控依靠人工田间巡查，往往发现不及时、漏查率高，难以做到提前防控[7]。通过整合物联网设备采集的作物叶片图像、田间温湿度、虫害活动轨迹、病原菌浓度、虫口密度等多类数据，搭建病虫害早期监测系统，可精准捕捉病虫害发生初期的细微特征，实现早发现、早预警。多源数据相互验证，有效提升了早期病虫害识别的准确性，可从源头控制病虫害大面积蔓延，降低农药使用量和作物减产损失[8]。 3.2.2 病虫害精准识别与分级利用深度学习图像识别与分类模型，针对大田和设施农业常见作物病虫害进行训练，可快速识别病虫害种类、危害程度及田间发生范围，划分危害等级。模型能够适应田间光照不均、叶片遮挡、背景复杂等实际情况，快速处理大量田间图像数据，识别速度和准确率远高于人工判断，识别后同步给出针对性防控建议，明确用药种类、剂量和施用方法，避免盲目用药、过量用药，实现绿色精准防控，符合生态农业、绿色农业的发展方向[9]。 3.3 水肥一体化智能决策与精准施用应用3.3.1 物联网水肥数据实时采集与需求测算传统农业水肥施用多依靠农户经验，普遍存在施肥灌溉过量、资源浪费严重、利用率低的问题[10]。通过物联网土壤养分传感器、水分监测终端、灌溉流量设备，可实时采集土壤水分、速效养分、灌溉水肥流量、田间墒情等数据，进而精准测算作物水肥需求量，使水肥供给与作物实际需求相匹配，减少资源浪费，避免过量施用导致土壤板结、环境污染等问题[11]。 3.3.2 深度学习优化的水肥精准供给方案深度学习模型可整合作物全周期水肥需求、实时土壤水肥数据、气象条件、作物长势等信息，不依赖单一参数决策，灵活调整水肥供给量、施用时间、浓度及灌溉频率，制定分区域、分作物、分阶段的差异化供给方案。系统联动物联网水肥一体化设备，实现按需定量、定时定位精准供给，既满足作物优质生长需求，又节约农业资源，提升水肥利用效率，助力作物提质增产，推动农业生产从粗放型向精细化转型[12]。 4 物联网与深度学习在农业资源高效利用与智能调度中的应用4.1 农业水资源智能监测与高效利用应用水资源是农业生产的关键资源，针对农业用水紧张、灌溉效率低的问题，借助物联网水位传感器、灌溉流量设备、土壤墒情监测仪、雨量监测装置，全面监测农田灌溉用水量、田间墒情、作物耗水速率、区域降雨量等数据，搭建农业水资源动态监测网络。利用深度学习模型可分析区域降水规律、作物需水规律、灌溉用水效率、土壤水分渗漏情况等关联信息，优化灌溉时间、时长、水量和方式，制定差异化精准灌溉方案，联动智能灌溉设备实现按需灌溉，减少水资源渗漏、蒸发及无效浪费，提高农田水资源利用效率，缓解农业用水压力[13]。 4.2 土壤肥力动态监测与养分优化管理应用土壤肥力是耕地产能的核心保障，针对土壤肥力下降、养分失衡、盲目施肥造成面源污染的问题，通过物联网土壤养分设备，长期动态监测土壤有机质、氮磷钾及中微量元素含量变化，掌握土壤肥力衰减、养分流失和修复规律，建立区域土壤肥力数据库。利用深度学习模型可分析土壤养分流失特点、作物养分吸收效率、不同阶段需肥规律和肥力缺口，精准计算分区养分补给量，制定分区域、分时段、定量的养分管理方案，指导精准施肥，避免盲目施肥导致土壤板结、养分过剩和环境污染，维持土壤肥力可持续利用，保障耕地长期产能[14]。 4.3 农业生产设备物联网联动与智能调度应用农业生产设备高效运行是规模化农业的重要支撑，将灌溉、施肥、植保、收割及翻耕等各类生产设备接入物联网管理网络，可实时监测设备运行状态、作业参数、位置、能耗和故障情况，解决传统设备分散管理、运维滞后、利用率低的问题。利用深度学习模型可分析农田作业需求、设备运行效率、作业区域分布、田间路况及气象条件等信息，制定设备协同作业与调度方案，优化作业路径、时间及负荷，避免设备闲置、空转、重复作业及无效调度，提升设备利用率和田间作业效率，降低人力、物力和能耗成本，实现设备集约化、智能化管理，适配现代农业规模化、机械化、智能化发展需求[15]。 5 结语随着信息技术的发展，后续应立足农业生产实际，优化物联网设备的田间耐用性与环境适配性，提升深度学习模型在复杂场景下的运行稳定性；建立统一的农业数据采集与传输规范，打通数据共享通道；研发低成本、易操作的轻量化设备与系统，降低基层应用门槛。同时，结合5G、边缘计算等技术协同赋能，完善全链条智慧农业管控体系，推动两项技术深度融入农业生产各环节，助力我国农业向智能化、绿色化方向发展，为全面推进乡村振兴提供持续支撑。
参考文献： [1]蔡金程.物联网与深度学习在智慧农业中的应用[J/OL].智能物联技术,1-9[2026-04-08]. 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 2026-4-8 11:53:18