物联网技术在精准农业中运用探讨范文
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中国是农业大国，长期以来保持粮食基本自给，为确保农产业的品质和产量，传统的农业技术已经满足不了农业可持续发展的需要，在现代农业中，精准农业尤为重要。目前需要不断提高生产率，产量品质以及技术的优化，为此进行修改现有的农业生产管理模式。与此同时，引入新的和现有数字技术的发展将优化相关经济领域现有流程。所以，技术解决方案适应农业工业综合体是提高管理模式效率的方法之一，也是农业部门进一步实现现代化和快速发展的基础。目前，通过卫星图像收集必要的决策信息数据，跟踪进行室外工作机器上的过程特征，并采集土壤样本，同时跟踪大面积的特征，它们伴随着由地域组成部分引起的离散性和局限性——这是这种数据收集顺序的一个重大缺陷。同时，大量提取的数据无法进行数字处理。因此，不能以适当的准确度分析这种数据，并考虑到适应技术和管理方法所必须的趋势。将物联网和“大数据”技术引入生产流程，解决了未来数据可靠性，分析和建模以及自动化的问题。该研究的目的是介绍在作物生产中引入物联网技术要素的前景。
1.物联网
1.1物联网含义
物联网（InternetofThings，简称IOT），它是新一代信息技术的重要组成部分，通过全球信息定位系统、激光扫描器、红外线感应器等装置，实时采集信息并且通过网络接入，将物与人，物与物相互连接，并进行交换信息和通信，实现管理、识别、定位和监控的巨大网络。关键技术有射频识别技术、传感网、Machine-to-Machine/Man（M2M）和云计算。庞大的数据信息来源于物联网和移动互联网，大数据通过收集和分析用户行为来为物联网和移动互联网提供有效的信息和有用的分析结果，从而获得实用价值，而云计算则是大数据应用的基础，没有云计算设施，无法实现大数据计算。互联网可以实现事物和事物之间以及人与事物之间的沟通，云计算是物联网的中心神经功能。物联网对于通信对象和过程来看分为三层，即整体感知层，利用感知设备获取各类信息；可靠传输层，利用互联网和无线网的融合，实现数据传输和时效性的传送；智能处理层，利用各种智能技术，将获取的数据和信息进行分析处理。
精准农业越来越受到人们的关注和重视，将智能物联网技术运用到农作物产业中去，通过对作物土壤、环境、空气指标等各项的检测，确保农产品处于一个良好环境，保证产品的品质和质量，减少了人工劳动力，实现农业的智能化、网络化，自动化，从而提高农作物的生产效率。精准农业是一套通过智能技术、自动化技术和现代化技术的综合管理系统，根据作物生长的土壤性状相关参数，从而调节对农作物的投入，进行实时定位、信息管理、系统诊断、优化方案、技术更新、科学管理等总体框架。科学合理利用资源，以低成本投入达到同等或更高的收入，改善环境状况，共同取得经济和环境效益。
2.物联网技术在农业作物中的实验
2.1作物生产环境的数据采集
考虑到每种方法彼此影响，在做出决策时有必要考虑一组基本数据。这些原数据的清单在很大程度上取决于农业工业综合体的行业，同时，还考虑到生产过程的特点、工作环境条件、技术和人力资源的数量。例如，对于作物生产，这些参数将包括以下指标：田地面积、土壤成分、土壤的体积和比重、湿度和温度、气候条件、生产的作物类型等。现有的发展使我们能够预测这些参数的总体产量水平，以及决定田间工作的时间，所用肥料的需求和数量，以考虑到单个耕地面积的产量特异性，从而收集本次数据并找出相应的制定方案加以解决。
2.2作物实验数据的目的
目前，在俄罗斯国立农业大学（莫斯科农业学院）的实验室实验站的精准农业中心，对土壤、环境和作物进行各种类型的监测，目的是为作物生产管理中的最佳决策制定提案和建议。为实现精准农业的智能作业系统，在实验中要其考虑田地面积、土壤成分、土壤的体积和比重、湿度和温度、气候条件、生产的作物类型等。（如图1所示）运用物联网技术，传感器和数据感知是物联网首要的步骤，并进行作物采集，将收集到数据信号进行智能化系统处理，监测所需面积，分析数据信息，最后制定和提出相应建议。
2.3作物实验数据的材料
在俄罗斯国立农业大学精确农业中心实验地点里，使用数字传感器来搭建实验器材，并在作物田地的气象站的帮助下进行监测（如图2所示）。这样的气象站配备了LI-7550接口模块，它是所有LI-COR气体测量系统的组成部分，该模块包含来自气体密度和湿度的气体分析仪的集成数字信号处理装置。通过非色散红外光谱法来测量空气中氧气和水的密度。该设备虽然具有相对简单性、可用性和功耗低等优点之外，但这种监控方案还具有明显不足之处：其使用仅限于几个目标，传感器和电缆的存在是现场工作的障碍。因此，为了进行详细研究、收集和传输信息，建议使用无线传感器，建设农作物环境自动检测系统，根据测控参数的类型和控制目的，这些设备可以安装在工厂、土地或农业机器上。图3显示了LartechTelecomLLC各种类型的环境监测传感器。目前，可以制造离线工作的便携式传感器，由于农田的地势较为复杂，必须确保在各种情况下都能使农业用地内信息被准确地检测到，并且能够对所需指标进行在线监测。根据农业用地的目的和任务设定，确定监测指标和传感器的类型。这些传感器可以自动模式安装（重置）在现场的严格建立的部分中，例如，使用无人驾驶飞行器，例如四轴飞行器，使用精确到几十厘米的卫星定位（图4所示）。
2.4作物实验数据的方法
传感器的密度是在现有的异质性和场的特点基础上建立的。图5显示了位于俄罗斯国立农业大学（莫斯科农业学院）土地试验区的18个传感器的酸度、土壤温度和湿度以及气温和湿度监测指标的实施情况。通过现有移动通信系统进行远程访问和使用新型的低功耗装置，使得该设备自身成本和维护成本物美价廉。这种传感器的低成本以及可生物降解和安全组件的使用，使得节省其后续收集过程。数学形式的数据处理和决策算法可以通过处理一组指标以搜索某个最优的形式表示：其中：X0--分析参数的最佳指标，F--是数学（智能）数据处理装置，A，B，C，n--分析（记录）指标。研究结果，模拟结果用土壤和空气指标图表示，取决于观察日期（如图6所示）。根据从控制农业活动过程的传感器和软件产品获得的数据，整理收集后，制定相应方案和提出适当建议。关于作物生产管理的决定，最佳地采用以下几点：第一需要施用肥料，其体积，成分和所需的处理区域；第二需要使用化学保护和治疗区域；第三灌溉频率，体积和面积；第四需要种植（播种）种子或收获；第五需要保持生产资料等。通过数据的收集和系统化，可以准确预测生产量，计划企业的资本和运营成本，并通过最终产品的成本优化生产流程。
3结语
在作物生产中引入基于物联网技术，将允许自动化控制酸度、温度和土壤湿度、温度和空气湿度参数的过程，以及最小化人工参与农业生产的高效农业技术操作。莫斯科农业学院室外实验站精准农业中心精确农业领域的研究工作，表现出高效率，低成本，基于物联网技术对某些元素进行研究。
作者：李金琼 陈思羽 肖世伟 王春光 李梦月 熊文龙 厉凯峰 刘春山 单位：佳木斯大学机械工程学院
