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随着全球人口数量的不断增加，资源环境也越来越差，传统农业依赖人工经验的这种生产模式已经很难满足现代化农业的发展需求，因而资源浪费严重、抗风险能力差，以及农产品质量不稳定等挑战逐渐出现。在这种背景下，智慧农业通过把物联网、人工智能和大数据等现代化的一些信息技术，与农业生产的全过程进行深度融合，进而实现了农业生产自动化、智能化以及精准化管理。物联网技术作为智慧农业的一个核心支撑，依靠它的全方位感知、高效传输和智能化处理等一些技术优势，为农业生产提供了科学决策支持。 近年来，国内外在智慧农业物联网领域的研究与应用取得了相当大的进展。欧美发达国家起步比较早，荷兰的一家公司研发了基于计算机视觉的，可以对作物生长进行监测的系统；美国谷歌旗下某公司借助机器学习，对农业生产决策进行优化；国内研究虽然起步比较晚，但是发展比较迅速，华为、阿里巴巴等企业推出智慧农业云平台，高校科研团队借助此类平台，在精准灌溉和环境调控等研究领域取得了很多成果。然而，我国智慧农业物联网技术目前依旧存在一些技术瓶颈，包括核心技术适配性问题、系统成本较高以及规模化应用难度较大等等。本文基于当前的一些研究成果，系统阐述了物联网技术在智慧农业中的应用现状、核心技术和典型应用场景及优化方向等，以期可以为相关技术的研发与产业应用提供一些参考。 1 智慧农业物联网核心技术体系智慧农业物联网系统的核心技术基石主要有感知层、传输层和数据处理层，以便能够精准感知农业生产环境与农作物的生长状态，并进行可靠的传输和智能分析。 1.1 感知层作为系统的数据源头，感知层可以通过不同的传感器和采集设备实现多方面的信息获取，这是实现农业精准化的基础。在环境参数感知方面，已经广泛采用温湿度、光照和土壤墒情等传感器来实时采集土壤温湿度、pH值、氮磷钾含量、空气温湿度以及光照强度等参数。其中，TDR-3型土壤传感器的温度测量精度可以达到±0.2℃，湿度可以达到±1% RH，均满足精细化监测需求；SCD30型CO₂传感器测量范围在0.04%–1%之间，精度可以达到±(0.003%+2%)，能够为调控作物光合作用提供可靠的数据支撑。尽管当前传感器精度已满足精细化监测需求，但在实际应用中仍存在明显局限。部分传感器在高温高湿、土壤腐蚀等恶劣环境下的稳定性不足，数据漂移现象频发，且其适配性多针对单一作物或场景，缺乏跨场景通用型传感器。 1.2 传输层传输层主要负责数据的可靠传输，需要达到农业场景覆盖范围广、能耗低且稳定性能高等多方面的要求。智慧农业数据传输经历了短距离局限—广域初步覆盖—多技术融合的演进阶段，早期以ZigBee、Wi-Fi为代表的短距离技术，解决了局域场景的数据传输需求，但受限于覆盖范围，难以适配大田农业；随着农业规模化发展需求的推动，LoRa、NB-IoT等广域技术应运而生，实现了数公里范围的信号覆盖，支撑了大规模监测网络部署；近年来，5G技术的融入推动了“广域+高速”的混合网络发展，其低时延特性满足了实时控制需求。未来，通信技术将进一步向“低功耗+高速率+广覆盖”的多维度优化方向发展，同时与边缘计算结合，降低数据传输延迟。 1.3 数据处理层数据处理层相当于整个系统的“大脑”，可以借助人工智能和大数据技术，将原始的数据转变为智能化的决策。在农业数据的处理过程中，机器学习算法被广泛应用。借助构建作物生长动力学模型，能够非常精准地模拟农作物的生育进程，并且还能够预测农作物的产量和品质等一系列指标；根据历史数据和实时监测参数设计的施肥灌溉大模型，可以科学地确定施肥时间、品种以及剂量等参数，从而使得资源利用效率得到有效的提升。深度学习技术基于神经网络模型，进而能够处理作物图像和视频数据，还可以自动识别20余种常见的病虫害，并进行成因分析，因此被广泛应用于病虫害诊断中。 2 物联网技术在智慧农业中的典型应用场景2.1 设施农业智慧农业物联网技术主要应用在设施农业场景中，实现了对温室大棚环境的精准调控，并对作物生长进行非常精细化的管理。目前主流大棚监测系统呈现着不同的技术侧重，比如，魏秋娟等提出的“5G+ZigBee”系统，在温湿度监测精度上表现突出，但5G模块增加了硬件成本；而基于LoRa的大棚系统，虽然精度略低，但部署成本更低，更加适合中小型农户的规模化应用。 2.2 大田农业在大田农业场景中，智慧农业物联网技术主要被用来解决广域监测、精准化灌溉和气象预警等问题。根据LoRa和5G等技术，构建起来的低成本智慧农业系统，能够对土壤的墒情和气象参数进行大范围的监测，并可以通过云平台进行数据分析，从而精准地给出灌溉和施肥建议，显著降低了农业生产成本；研究人员借助NB-IoT技术，构建了一种大田墒情监测系统，监测深度可达0–60 cm的土壤层，同时可以将监测数据通过蜂窝网络传输到云端，为灌溉决策提供了科学的参考。 2.3 无土栽培与特色作物种植无土栽培和特色作物种植等应用场景的专用系统也随之不断涌现。林海等设计了一种基于AIoT的无土栽培系统，将物联网感知和机器学习等技术融合在一起，能够智能调控营养液配比和光照强度等参数，该系统与人工管理相比，蔬菜的生长周期缩短了15.4%，株重也提高了27.4%；针对蓝莓种植技术的特殊需求，严波等开发了一种将多传感器融合在一起的数据采集系统，能够对温度、湿度和CO₂浓度等参数进行精准监测，温度控制的精度可以达到±1℃，满足蓝莓对生长环境的要求。 农产品质量溯源系统也广泛应用于智慧农业中。该系统借助RFID电子标签和物联网技术，对农产品的种植、加工和运输等全流程信息进行记录，使产品的质量问题可以被追溯到，进一步保障了食品安全。 3 智慧农业物联网系统性能优化研究3.1 传感器选型优化传感器的选型优化主要集中在环境的适应性、测量的精度以及低功耗特性等方面。王书艳等提出选择具有自校准功能的传感器，不仅能够定期自动校准补偿测量误差，同时还采用多传感器融合技术提高了测量的可靠性。徐勇航等选用DHT22温湿度传感器构建了土壤监测系统，利用多个参数协同采集，显著提升了监测数据的准确性。 3.2 通信网络优化通信网络优化主要用于根据不同的应用场景去选择合适的通信技术和协议。针对大范围的农田监测，一般选择LoRa和NB-IoT等功耗较低的广域网技术，优化网关和节点布局的同时，减少信号衰减；而对于温室大棚等应用场景，则采用ZigBee和Wi-Fi等短距离通信技术，借助优化网络拓扑结构来降低干扰。张涛等设计了一种LoRa+5G混合通信系统，该系统利用自主开发的LoRa物联网智能网关，将各类传感器通过无线自组网的方式，实现了互联互通和互操作。 3.3 数据处理优化数据处理优化通过卡尔曼滤波和贝叶斯估计等算法实现了多传感器数据的融合，分析数据时间相关性和非线性的关系；控制策略优化通过引入模型预测控制和强化学习技术，能够根据作物的生长动态来调控相关参数，大幅提高了调控的精度。Zhaoyi C等基于改进YOLOv5构建植物病害识别模型，模型在实际应用中识别准确率达90%以上，处理速度满足田间实时检测需求。 4 存在问题与挑战4.1 技术层面在传感器技术方面，存在着适配性不足和精度不稳定等诸多问题，例如，部分传感器在高温高湿和土壤被腐蚀等恶劣的条件下，容易出现数据漂移；多传感器数据融合的难度也较大，不同类型传感器之间，由于数据格式不统一，因此缺乏相对有效的融合算法。另外，通信技术也面临着场景适配难题，大田农业由于地形复杂、植被遮挡严重等问题，导致无线信号不断衰减，进而数据传输丢包率较高；同时，在一些相对偏远的地区，网络基础设施覆盖率低，5G、NB-IoT等技术部署的成本较高。 4.2 应用层面在应用层面，由于系统成本较高，很难对其进行大范围的推广，很多硬件设备，比如传感器和控制器等，成本价格就非常高，再加上安装和后期维护的人工费用，远远超出了普通农户的接受范围；同时，一些系统的设计不太符合农业的生产实际，操作步骤非常复杂，普通农户很难完成这些操作。另外，也存在很多关于数据安全和隐私保护等方面的问题，农业数据一般会包括生产和地理信息等比较敏感的内容，目前存在的系统缺少一些加密机制和安全防护措施，因此比较容易出现数据泄露的问题。 5 结语物联网技术作为智慧农业的核心技术，凭借其精准的感知能力、可靠的数据传输和智能化的分析，改变了传统农业的生产模式，进而显著提升农业的生产效率、资源的利用率以及农产品的质量。本文通过对核心的技术体系、典型的应用场景以及性能优化方法等三个方面进行梳理，较为系统地综述了物联网技术在智慧农业方面的应用现状，并对传感器感知、无线通信和数据处理等关键技术融合之后的应用进展进行了总结。虽然当前的研究已经取得了显著的成果，但仍然面临着技术适配性不足、系统成本相对偏高和专业人才极为短缺等问题。未来，需不断加强多技术之间的融合创新，拓展应用场景，完善产业生态，进一步推动智慧农业物联网技术向低成本、高可靠以及广覆盖等多方向发展，为农业现代化的转型提供有力支撑。 参考文献： [1]仝萌轲,程家乐.物联网技术在智慧农业中的应用研究综述[J]. 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 2026-5-4 07:12:15