農業物聯網技術研究進展與發展趨勢分析

陳小利,林 靜

(寧德職業技術學院,福建 寧德 355000)

0 引言

我國老齡化現象的不斷加重,勞動力的成本也在不斷增加,農產品的價格在不斷提升。因此,農業物聯網的技術可以提升我國農業生產率。物聯網技術是一個非常復雜的系統,涉及信息科技和相關電子計算機等,隨著我國傳統農業的技術升級要求,物聯網技術在我國開始初步運用。

1 農業物聯網技術進展

設置更加專業的物聯網系統,將更加準確的數據信息通過共享的方式,將數據進行接口,通過外部訪問協議提升整個農業系統的外部環境,讓相關設備達到技術共享,實現不同的農業數據儲存。建立完善的農業業務模型,需要對農業進行智能化信息處理,保證農業智能控制。

農業物聯網可以幫助我國實現農業物聯網技術應用。農業物聯網構架是一種底層的控制網絡,通過大量的農業數據存儲系統和業務模型的建立,頂層平臺與各部分接入口通過數據來進行融合,并且通過最底層的控制網絡和不同的行業設備的組織網絡,通過設置相關的業務模型標準來將通道打開,并且把更多的農業數據儲存下來。在此過程中,還需要設置更加詳細的用戶訪問通道,使整個系統標準更加準確,并且還要制定相關的模型標準化,為農業物聯網建設打好基礎,一般以設備為主要內容來更好地實現網絡自動化管理。

這些年來,我國不斷地提升對農業物聯網技術的要求,并且我國的農業物聯網行業正在開展相關的標準化傳感器網絡工作。國家相關的農業物聯網行業多學科研究交錯,也要將深度進行延伸,因此需要我國相關的農業物聯網行業制定更加完善的制度體系,這樣才能夠促進我國農業物聯網的持續高速發展。

2 農業信息感知技術進展

農業個體標識技術需要將統一的標識體系作為農業物聯網建設的重要基礎,建立更加健全的農業物聯網,需要提升相關技術。農業物聯網是通過全球定位系統和基礎網絡,加上傳感器等各種信息進行技術承載才能真正實現準確定位,對技術實施員和傳感器等各項農業設備進行精準的定位,并記錄信息,建立統一的標識體系,建立無線傳感器網絡,保證標識技術得到統一的規劃。避免重復對信息資源進行建設,及時發現技術問題,將這些問題進行處理和解決,這樣才能保障農業監測環境信息的精準性。

射頻識別是一項沒有限制的網絡通信技術,一般是根據對無線信號進行自動的判別,并且通過對于物體的感知來獲取大量的數據信息。這種數據識別的優勢非常多,其可以防止水源進入,而且還抗高溫,在讀取數據的過程中,距離相對遠,并且也可以對數據進行自動加密,存儲大量的數據信息,在后期對信息進行更改時也非常便捷,很好地解決了傳統的網絡技術問題。這些年來,這項技術在質量追溯和各項管理方面達到了令人滿意的效果。將精準的定位信息進行延伸,導航中設置定位內容,通過各項研究內容,對各項參數系統進行采納,通過位置的判定對其進行評估,將這項技術中信號和其他信號的位置結合,實現物體位置標識定位和自主導航。

3 農業信息感知機理與工藝

3.1 電學感知機理與工藝

電學感知機理在我國農業物聯網中,主要是用在對溫度和濕度進行測量,通過借鑒法的形式,對土壤水分進行測量并觀察土壤中的含水率,并且通過時域反射法對土壤水分進行測量,這是我國內外普遍運用的方法。

3.2 遙感學感知機理

遙感學的理論基礎主要是相關物質成分,在有差異性的波段電磁波下的光譜吸收和反射特征,這項技術可以提高覆蓋面積,并且將它的周期縮短,還可以獲得更大的經濟效益,在對大面積露天農業生產進行調查和監測時有特殊的作用,它能夠更好地幫助農業作物解決農業種植中所出現的問題[2]。

現在很多農業信息感知技術還在不斷地進行加工模式的升級,以確保各項工藝的精確度,有效降低感知的成本。根據電化學理論,光學電學感知機理的農業傳感器會很大程度對感知機理的相關硬件進行改善。在此過程中,要不斷地對機理的優勢特點進行關注,對多種形式的農業傳感器進行探究和分析,無人機搖桿的精準搖桿是一種非常特殊的農業感知原理。實現精準化的農業技術,需要注重對遙感學數據進行處理,并且對其及時進行升級。

4 農業智能信息處理技術進展

4.1 基于農業物聯網的大數據技術

隨著我國信息技術的不斷升級和發展,很多行業更加注重通過利用計算機技術來促進行業的發展。計算機存儲技術的飛速發展數據量已經進入了ZB時代,處理的信息量已經超過了計算機在處理數據過程中所使用的內存量。在新的分布系統構架和計算機模型的運行中不斷出現,這種新型的技術條件使大量的數據得到了整合和管理。

農業數據一般是對各式各樣的農業智能對象和系統進行反映,這種大數據技術一般是通過各種各樣的形式結構,將更多農業數據通過抽象的展示,不斷地對農業生產形式和加工形式進行產業鏈的提取,將信息有效展示出來。把握農業的對象和相互之間的關系,使整個農業的研究和實施數據變得更加準確。

4.2 基于農業物聯網大數據的人工智能技術

人工智能根據計算機網絡技術模擬,并且實現智能化。人工智能主要有3個核心技術,第一是表示技術,第二是運算技術,第三是求解技術。農業人工智能主要是指人工智能技術在農業生產和業務辦理的主要表現,農業方面的人工智能的研究方向主要可以分為4個方面,第一是知識表現,知識表現所研究的內容是對農業知識進行數字化和決策方面的知識。第二是農業模式識別,主要是對農業的對象進行研究。第三,在開展農業規劃時,要對農業機械的智能化工作進行研究。第四,對農業信息搜尋時,要對農業相關的信息資料進行信息搜尋。

我國農業人工智能主要研究的問題是農業模式識別和農業智能規劃。農業識別主要研究的方向是如何與同樣深度的學習算法進行融合。農業智能規劃的研究方向主要更看重建模,并且進行方法的控制。在國際上農業人工技術在二十世紀初就開始被研究。很多農業發達國家已經開始進行商業化的耕種、采摘等面向單一農業業務的智能機器人。同時,比較健全的智能土壤勘測和蟲害識別和鑒定系統被研發出來。我國的農業人工技術在對農產品的物流方面的研究,還缺乏經驗,所以需要不斷深入研究,才能促進我國農業人工智能技術的發展。

5 農業環境智能監控與決策平臺

農業智能環境監控一般都是利用傳感器的技術,采集相關信息來進行決策分析,對整個農業的生產環境進行分析,使得農業產量更加豐富,農業生產率效率更高。目前來看,國內和國外已經出現了很多農業場景的環境智能監控平臺,可以更好地實現農業物聯網的自動化環境監控業務。為了保障居民用水的安全性,我國和國外都研究出低成本、低耗能的實時監控水質網絡系統,對水溫和水中的pH酸堿度和導電率進行監測,對其進行實時的監控和數據分析,所監測的網絡數據可以通過互聯網進行實時查看和分析,所耗費的成本相對較低。

6 結語

隨著我國對農業物聯網技術的需求日益增長,智能化的物聯網技術已經成為我國農業物流發展的一種趨勢,傳感器國產化是我國農業物聯網的發展方向,確保傳感器更加穩定和可靠,但是仍需要對國產的傳感器進行技術革新,要想更進一步推動我國農業物聯網的發展,需要建立統一的系統平臺,這樣才能保證農業物聯網、大數據和人工智能等各項智能裝備技術的信息集成。