基于人工智能的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要：隨著世界人口不斷增長，資源環(huán)境約束日益嚴(yán)峻，如何實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，已經(jīng)成為當(dāng)前急需解決的重大難題。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式依賴大量人工經(jīng)驗(yàn)，存在生產(chǎn)效率低下、決策不精準(zhǔn)、資源利用率低等諸多弊端。針對(duì)以上問題，文章提出一種基于人工智能的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，旨在為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：人工智能；智慧農(nóng)業(yè)；物聯(lián)網(wǎng)

中圖分類號(hào)：TN929.5文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

近年來，在逐漸興起的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的研究中，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)在理論建模、關(guān)鍵技術(shù)、系統(tǒng)集成和應(yīng)用示范等多個(gè)方面開展了大量研究工作。國外研究起步較早，歐美發(fā)達(dá)國家高度重視新一代信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化中的應(yīng)用。比如，美國在精準(zhǔn)化農(nóng)業(yè)灌溉中應(yīng)用了大量的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)；歐盟“地平線2020”項(xiàng)目專門設(shè)立智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)主題，目的是推動(dòng)跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的科研創(chuàng)新。

雖然國內(nèi)相關(guān)研究工作起步較晚，但近年來呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展態(tài)勢。以中國農(nóng)業(yè)大學(xué)等高校為代表的學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)，在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等方面取得了一些創(chuàng)新性研究成果。華為等高科技公司也紛紛布局農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，推出智慧農(nóng)業(yè)云平臺(tái)商業(yè)化解決方案。此外，李雪峰［1］提出了實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)以及無線Mesh網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)；張安山等［2］設(shè)計(jì)了一款以STM32F429為核心控制器件的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)；孫慧等［3-4］提出了基于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)；周鵬梅［5］主要基于LoRa+5G低成本角度設(shè)計(jì)智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)；郗艷華等［6］側(cè)重研究智能溫室控制；周永闖［7］主要研究農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)。但總體而言，我國農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)研究的理論深度、技術(shù)實(shí)力仍略顯薄弱，與國際先進(jìn)水平尚有一定差距，迫切需要加大創(chuàng)新力度。

1 相關(guān)技術(shù)應(yīng)用綜述

1.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過各種傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)相連，以實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的全方位感知、識(shí)別和跟蹤，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅可實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田環(huán)境參數(shù)（如土壤濕度、溫度、光照等）實(shí)時(shí)監(jiān)測，對(duì)農(nóng)作物生長狀況進(jìn)行遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)檢測，還可以對(duì)農(nóng)業(yè)大棚設(shè)施等環(huán)境因素進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)節(jié)，并利用射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）等技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)質(zhì)量溯源。除此之外，結(jié)合全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）導(dǎo)航和遙感技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)設(shè)備的精確定位跟蹤和智能作業(yè)路線規(guī)劃。

1.2 人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

人工智能是一門新興技術(shù)科學(xué)，研究如何產(chǎn)生具有一定智能水平的應(yīng)用系統(tǒng)，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、規(guī)劃決策等多個(gè)分支領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能從海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，用于實(shí)現(xiàn)分類、回歸等任務(wù)。深度學(xué)習(xí)則具備強(qiáng)大的模式識(shí)別和自動(dòng)特征提取能力，可用于農(nóng)作物病蟲害診斷。計(jì)算機(jī)視覺可對(duì)圖像視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，監(jiān)測作物生長狀態(tài)。自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)語音交互，而規(guī)劃決策算法（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)）能夠基于環(huán)境反饋實(shí)現(xiàn)自主決策控制，用于農(nóng)業(yè)作業(yè)調(diào)度等領(lǐng)域。

2 基于人工智能的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于人工智能的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)旨在通過融合先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)智能化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和決策支持平臺(tái)。系統(tǒng)需要滿足對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的感知、監(jiān)測、分析和控制需求，實(shí)現(xiàn)農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、作物生長狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)控、智能化決策優(yōu)化以及遠(yuǎn)程自動(dòng)化執(zhí)行操作等關(guān)鍵功能。系統(tǒng)總體架構(gòu)采用分層設(shè)計(jì)，包括感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)分析層和應(yīng)用層4個(gè)層次，各層通過標(biāo)準(zhǔn)化接口相互銜接。

2.1 系統(tǒng)需求分析

智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際需求，實(shí)現(xiàn)對(duì)作物生長環(huán)境的全方位感知、遠(yuǎn)程智能監(jiān)測和精細(xì)化決策控制。具體需求包括：實(shí)時(shí)獲取農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)如氣象、土壤、水分等；連續(xù)監(jiān)測作物生長狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害等異常情況；基于大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行智能化作業(yè)決策，優(yōu)化施肥、灌溉、藥劑施用等；自動(dòng)化控制溫室大棚等設(shè)施農(nóng)業(yè)環(huán)境；借助友好人機(jī)交互界面，為農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供可視化決策支持等。

2.2 總體架構(gòu)

系統(tǒng)總體架構(gòu)采用分層設(shè)計(jì)，包括感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)分析層和應(yīng)用層4個(gè)層次，如圖1所示。感知層負(fù)責(zé)獲取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的環(huán)境和作物數(shù)據(jù)；傳輸層將感知數(shù)據(jù)上傳至云端；數(shù)據(jù)分析層對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和建模分析，得出智能決策；應(yīng)用層將決策結(jié)果呈現(xiàn)給用戶，并執(zhí)行相應(yīng)的控制指令。4層之間通過標(biāo)準(zhǔn)化接口相互銜接。

2.3 感知層設(shè)計(jì)

感知層是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源頭，需要部署多種先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)傳感設(shè)備，以獲取全方位的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括視覺傳感器、環(huán)境參數(shù)傳感器、RFID電子標(biāo)簽等，分布于農(nóng)田、大棚、果園等區(qū)域，能夠采集農(nóng)作物影像、土壤濕度、溫度、光照等信息。與此同時(shí)，感知層可借助無人機(jī)航拍、衛(wèi)星遙感等手段，擴(kuò)展數(shù)據(jù)采集維度。

2.4 傳輸層設(shè)計(jì)

傳輸層實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)與云端的雙向傳輸，需要具備廣域覆蓋、低功耗、高可靠等特點(diǎn)。傳輸層可采用4G/5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)或NB-IoT窄帶物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)方案，并結(jié)合農(nóng)村地區(qū)LoRa/Wi-Fi等多種無線傳輸接入技術(shù)，共同組建混合異構(gòu)的傳輸網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)傳輸遵循統(tǒng)一的格式和協(xié)議，方便上、下游對(duì)接。

2.5 數(shù)據(jù)層設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)分析層是系統(tǒng)的核心和大腦，將采集的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能決策指令。數(shù)據(jù)分析層引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，處理圖像視頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)作物生長狀態(tài)監(jiān)控和病蟲害檢測。數(shù)據(jù)分析層采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，建立作物生長數(shù)學(xué)模型、施肥灌溉模型等，支持智能作業(yè)調(diào)度。數(shù)據(jù)分析層還可結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)等規(guī)劃控制算法，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自主決策控制。

2.6 應(yīng)用層設(shè)計(jì)

應(yīng)用層向用戶呈現(xiàn)分析決策結(jié)果，并執(zhí)行控制操作。應(yīng)用層提供Web/App等多種可視化人機(jī)交互界面，展示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)控、作物生育進(jìn)程動(dòng)態(tài)模擬、作業(yè)建議等內(nèi)容；同時(shí)，可通過語音識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)用戶語音交互指令。應(yīng)用層還負(fù)責(zé)對(duì)溫室大棚、澆灌設(shè)備等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設(shè)施發(fā)出自動(dòng)化控制指令。

3 關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

3.1 智能作物生長檢測系統(tǒng)

智能作物生長檢測系統(tǒng)通過對(duì)氣象、土壤、水分等環(huán)境因子與作物自身的生理生態(tài)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)建模分析，構(gòu)建了作物生長動(dòng)力學(xué)模型。該模型能夠精確模擬種植全過程中作物的生長發(fā)育軌跡，包括營養(yǎng)生長期、生殖生長期等不同生育階段的動(dòng)態(tài)變化，預(yù)測最終產(chǎn)量水平以及品質(zhì)指標(biāo)，這些數(shù)據(jù)可為后續(xù)生產(chǎn)決策提供重要依據(jù)。該系統(tǒng)可對(duì)農(nóng)作物種植全過程數(shù)據(jù)收集，包括環(huán)境數(shù)據(jù)、灌溉數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、病蟲害數(shù)據(jù)、施肥用藥數(shù)據(jù)等，經(jīng)過一段時(shí)間的數(shù)據(jù)積累分析，最終完成構(gòu)建最適合作物的生長模型（按照種植時(shí)間分為不同的生長期，如開花期、成熟期等）。將此生長模型應(yīng)用于實(shí)際農(nóng)業(yè)環(huán)境，用于指導(dǎo)各基地作物標(biāo)準(zhǔn)化種植。

3.2 智能水肥一體決策系統(tǒng)

智能水肥一體決策系統(tǒng)基于作物生長模型分析結(jié)果、實(shí)時(shí)土壤養(yǎng)分檢測數(shù)據(jù)以及歷史施肥記錄，建立施肥需求預(yù)測模型。該模型能夠科學(xué)合理地確定施肥時(shí)間節(jié)點(diǎn)、肥料品種以及施用劑量，避免因施肥過多或過少導(dǎo)致資源浪費(fèi)、產(chǎn)量損失，以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精準(zhǔn)高效施肥，可提升農(nóng)業(yè)資源利用率和經(jīng)濟(jì)效益。

3.3 智能土壤墑情測控系統(tǒng)

智能土壤墑情測控系統(tǒng)主要功能是對(duì)基礎(chǔ)設(shè)備上傳的土壤墑情數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)展示以及對(duì)異常監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)告警。土壤墑情數(shù)據(jù)包括土壤水分、溫度、濕度、鹽堿性、酸性、礦物質(zhì)等，本系統(tǒng)側(cè)重檢測土壤溫度和土壤水分，通過在監(jiān)測單元配置多個(gè)傳感器，分別在地表下不同的土壤深度監(jiān)測土壤溫度和水分，定時(shí)將監(jiān)測的氣象數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)（4G/5G或NB-IoT）發(fā)送到監(jiān)測平臺(tái)或者管理人員的App上，用于指導(dǎo)生產(chǎn)。

3.4 智能病蟲害診斷與防治系統(tǒng)

本系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，結(jié)合訓(xùn)練有素的深度學(xué)習(xí)模型，能夠識(shí)別出棉鈴蟲、蚜蟲等20余種常見病蟲害，深度挖掘其發(fā)生原因，并自動(dòng)給出病蟲害診斷結(jié)果。系統(tǒng)還根據(jù)診斷結(jié)果，制定出科學(xué)的病蟲害防治方案，既能確保防治效果，又能最大限度減少化學(xué)農(nóng)藥的使用，有利于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全和生態(tài)環(huán)境保護(hù)。

3.5 智能環(huán)境控制系統(tǒng)

智能環(huán)境控制系統(tǒng)針對(duì)農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)的環(huán)境因素（如溫度、濕度、光照、二氧化碳濃度等），通過數(shù)據(jù)建模并結(jié)合優(yōu)化算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室大棚、灌溉系統(tǒng)等設(shè)施的自動(dòng)化調(diào)節(jié)與控制。此外，系統(tǒng)能夠根據(jù)農(nóng)作物生長需求，創(chuàng)造出最佳的生產(chǎn)環(huán)境，有利于提高農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和品質(zhì)。同時(shí)，系統(tǒng)通過智能控制減少人工管理工作強(qiáng)度，降低生產(chǎn)成本。

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與評(píng)估

4.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)需要軟件和硬件的無縫集成。在軟件方面，基于前述架構(gòu)與關(guān)鍵算法，本文開發(fā)了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集與處理中間件、人工智能分析決策引擎、可視化人機(jī)交互界面等模塊。在硬件方面，本文部署了視覺傳感器、環(huán)境傳感器陣列、RFID電子標(biāo)簽等數(shù)據(jù)采集終端，構(gòu)建起基于4G/5G或NB-IoT的廣域農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)田數(shù)據(jù)的高效采集與傳輸。同時(shí)，本文引入邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，借助5G低時(shí)延和人工智能算力，在靠近農(nóng)田的邊緣側(cè)完成部分實(shí)時(shí)決策任務(wù)。此外，為用戶提供了Web平臺(tái)和移動(dòng)App等友好人機(jī)交互界面，直觀展示了實(shí)時(shí)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)、智能決策建議以及模擬可視化結(jié)果。

4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與測試

在某市的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)園區(qū)，部署并測試了智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。利用傳感器陣列實(shí)時(shí)采集農(nóng)作物生長環(huán)境數(shù)據(jù)，如光照、濕度、溫度、二氧化碳濃度等；通過無人機(jī)航拍和衛(wèi)星遙感，獲取了高分辨率的農(nóng)作物生長狀態(tài)影像；通過訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和生長動(dòng)力模型，進(jìn)行了農(nóng)作物生長模擬和監(jiān)控、病蟲害自動(dòng)檢測；同時(shí)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，對(duì)測試田塊進(jìn)行了科學(xué)施肥、智能環(huán)境控制等一系列實(shí)踐操作。

4.3 結(jié)果分析與評(píng)估

系統(tǒng)實(shí)測效果顯示，與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相比，智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在多個(gè)核心指標(biāo)上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。總體而言，該智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有效降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資源消耗、人力投入，顯著提高了農(nóng)業(yè)效率以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境收益，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型提供了有力技術(shù)支撐，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化、精細(xì)化管理，具有廣闊的推廣應(yīng)用前景。下一步研究將擴(kuò)大試點(diǎn)范圍，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)性能，并將最佳實(shí)踐逐步推廣至更多農(nóng)村地區(qū)。

5 結(jié)語

本文針對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的迫切需求，提出了一種基于人工智能的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)將先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)與人工智能分析能力深度融合，貫穿農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程，實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)田環(huán)境和農(nóng)作物生長狀態(tài)的全方位感知、智能化分析決策以及自動(dòng)化執(zhí)行控制，為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和可持續(xù)發(fā)展提供了有力技術(shù)支撐。在關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面，系統(tǒng)引入了農(nóng)作物生長模型、施肥決策算法、病蟲害診斷防治模型、環(huán)境智能控制等智能決策控制模塊，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的精準(zhǔn)管理和自動(dòng)化調(diào)控，提升了資源利用率。未來，智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)仍有進(jìn)一步優(yōu)化和拓展的空間，在技術(shù)層面，可進(jìn)一步整合農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提升系統(tǒng)感知維度；探索多模態(tài)人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，提高系統(tǒng)決策控制的智能化水平；優(yōu)化邊緣計(jì)算、云邊協(xié)同等組件，增強(qiáng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。在應(yīng)用場景層面，智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可將系統(tǒng)推廣至畜牧養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品加工、農(nóng)資供應(yīng)等上、下游環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化、智能化升級(jí)。

參考文獻(xiàn)

［1］李雪峰.農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)種植過程中的應(yīng)用研究［J］.黑龍江糧食，2024（1）：69-71.

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［5］周鵬梅.基于LoRa+5G的低成本智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.電腦編程技巧與維護(hù)，2024（1）：122-125.

［6］郗艷華，張娜，張芊睿.基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)智能溫室控制系統(tǒng)［J］.電腦知識(shí)與技術(shù)，2024（3）：8-10.

［7］周永闖.基于智能控制的農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究［J］.農(nóng)機(jī)化研究，2023（11）：132-135.

Design of intelligent agriculture IoT system based on artificial intelligence

Abstract： As the world’s population continues to grow， the constraints of environment and resource become increasingly severe， achieving modernization of agriculture and enhancing agricultural production efficiency have become urgent and significant challenges. The traditional agricultural production methods rely heavily on extensive human experience and are characterized by low production efficiency， imprecise decision-making， and poor resource utilization. In response to these issues， this article proposes a design of intelligent agriculture IoT（Internet of Things）system based on artificial intelligence， aiming at providing technological support for the modernization of agriculture.

Key words： artificial intelligence; smart agriculture; Internet of Things