智慧農(nóng)業(yè)是指利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等現(xiàn)代信息技術(shù)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理、服務(wù)的深度融合，構(gòu)建一個全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的智能化信息系統(tǒng)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精準(zhǔn)化、管理科學(xué)化、服務(wù)便捷化，使農(nóng)業(yè)成為一種智慧產(chǎn)業(yè)。設(shè)施農(nóng)業(yè)是智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，也是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要支撐，是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必然選擇。目前，中國設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大，設(shè)施產(chǎn)品數(shù)量日益增加，設(shè)施類型日益豐富，但是中國設(shè)施產(chǎn)業(yè)存在著高投入高成本、高風(fēng)險高產(chǎn)出、低效率低效益等問題。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和國家政策支持力度的不斷加大，智慧農(nóng)業(yè)正成為智慧城市建設(shè)的新動力。

一、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展意義

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是由感知技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和智能處理技術(shù)組成的綜合性技術(shù)體系。設(shè)施農(nóng)業(yè)作為一個農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)存在著很大的關(guān)聯(lián)，通過對設(shè)施農(nóng)業(yè)中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，能夠極大地改善其生產(chǎn)環(huán)境，提高作物產(chǎn)量，減少資源浪費。首先，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供了對設(shè)施農(nóng)業(yè)實時監(jiān)測的能力。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)方法在環(huán)境參數(shù)如溫度、濕度、土壤水分、光照強度等方面的掌控度往往局限于人工觀測與固定時間段的檢測。而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)允許種植者實時獲取并分析這些參數(shù)，實時的數(shù)據(jù)流為種植者提供了決策基礎(chǔ)，確保作物生長在最適宜的環(huán)境中，從而優(yōu)化產(chǎn)量和品質(zhì)。其次，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)極大地提高了資源利用的效率。在灌溉、施肥等關(guān)鍵農(nóng)業(yè)操作中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠根據(jù)實時的土壤和氣候數(shù)據(jù)，自動調(diào)整灌溉量或肥料的釋放量，確保資源得到最大化利用，減少浪費，同時也有助于保護生態(tài)環(huán)境。

二、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)具體應(yīng)用

2.1作物生長實時數(shù)據(jù)采集

在設(shè)施農(nóng)業(yè)中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實現(xiàn)對作物生長過程中的溫度、濕度、光照強度和土壤養(yǎng)分等關(guān)鍵參數(shù)的實時監(jiān)測，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)制定精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)管理方案，將數(shù)據(jù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、決策和管理等各個環(huán)節(jié)。

首先，實施土壤電導(dǎo)率、氣候傳感站以及植物生理傳感技術(shù)，確保對農(nóng)田內(nèi)的各項關(guān)鍵參數(shù)如土壤濕度、鹽分、大氣濕度和光照強度進行持續(xù)、準(zhǔn)確的監(jiān)測。這種監(jiān)測不僅涉及傳感器的選擇和部署，更關(guān)乎后續(xù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制與校準(zhǔn)，確保所采集數(shù)據(jù)能真實反映農(nóng)田的實際情況。

其次，建立先進的數(shù)據(jù)處理和分析系統(tǒng)，利用無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將農(nóng)田中的各種傳感器實時傳輸?shù)臄?shù)據(jù)同步到中央數(shù)據(jù)庫。進一步地通過機器學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)，對這些數(shù)據(jù)進行深度解析，識別出農(nóng)田中的異?；蛭磥淼内厔荩瑸檗r(nóng)業(yè)決策提供科學(xué)、準(zhǔn)確的依據(jù)。再次，根據(jù)實時數(shù)據(jù)，采取精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理措施。例如，當(dāng)土壤水分監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示低于預(yù)定閾值時，自動啟動灌溉系統(tǒng)，實現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉，確保作物得到充足的水分供應(yīng)；同時，對于溫室內(nèi)環(huán)境參數(shù)的微小變化，可以實時調(diào)整溫室的通風(fēng)、濕度控制以及光照系統(tǒng)，保證作物生長的最佳環(huán)境。

最后，針對作物生長的連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能對植物生理異常提前進行預(yù)警，如對特定病蟲害的蹤跡進行早期發(fā)現(xiàn)[1]。結(jié)合農(nóng)業(yè)病害數(shù)據(jù)庫，能夠為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供最佳的、科學(xué)的干預(yù)建議，進一步降低化學(xué)農(nóng)藥的使用，確保農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量與安全。

2.2農(nóng)產(chǎn)品后期加工追溯系統(tǒng)

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的最大威脅來自于供應(yīng)鏈中的任何一個環(huán)節(jié)，因此，通過農(nóng)產(chǎn)品后期加工的追溯系統(tǒng)來建立農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全管理體系至關(guān)重要。該系統(tǒng)包含了一套完整的信息追蹤技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)從田間到餐桌的全過程質(zhì)量控制。

首先，實施高效的標(biāo)識技術(shù)，包括RFID標(biāo)簽、二維碼或條形碼，為農(nóng)產(chǎn)品的每一環(huán)節(jié)創(chuàng)建獨特的標(biāo)識。這些技術(shù)不僅記錄基本的農(nóng)產(chǎn)品信息，如產(chǎn)地、生產(chǎn)日期和使用農(nóng)資，而且在進入后期加工環(huán)節(jié)時，其加工日期、工藝、添加劑使用、包裝信息等都被錄入，構(gòu)筑一個信息完整的追溯鏈。

其次，整合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計算，構(gòu)建實時的數(shù)據(jù)監(jiān)測與管理體系。此體系能夠?qū)邮盏降母鳝h(huán)節(jié)數(shù)據(jù)進行分析，從中提取關(guān)鍵指標(biāo)，如農(nóng)藥殘留、環(huán)境參數(shù)和加工工藝，確保各環(huán)節(jié)都在嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，并為可能出現(xiàn)的異常提供預(yù)警。

再次，針對供應(yīng)鏈中的不同參與者，如生產(chǎn)者、批發(fā)商和零售商，提供具有針對性的管理工具[2]。例如，生產(chǎn)者可以利用此系統(tǒng)進行農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的全流程監(jiān)控；而批發(fā)商和零售商則可以確保農(nóng)產(chǎn)品在物流過程中的質(zhì)量與安全，并確保產(chǎn)品的合規(guī)性與可追溯性。最后，為消費者提供完整的農(nóng)產(chǎn)品信息查詢接口。當(dāng)消費者掃描農(nóng)產(chǎn)品的追溯碼時，系統(tǒng)即返回所有與該產(chǎn)品相關(guān)的生產(chǎn)、加工、儲存和運輸信息。

此外，當(dāng)農(nóng)產(chǎn)品出現(xiàn)質(zhì)量問題時，該追溯系統(tǒng)能為相關(guān)部門提供快速、準(zhǔn)確的技術(shù)支持，有效實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的召回與管理。

2.3病蟲害實時預(yù)警系統(tǒng)

病蟲害的實時預(yù)警系統(tǒng)是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中常見的一種物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，能夠有效地監(jiān)測作物生長異常并及時發(fā)出警告。例如，在農(nóng)作物的早期生長階段，如果發(fā)生了異常的環(huán)境變化，便會觸發(fā)預(yù)警機制并將信息發(fā)送至移動應(yīng)用程序，從而為管理人員提供及時、準(zhǔn)確的信息。病蟲害的實時預(yù)警系統(tǒng)操作主要包括以下幾個步驟：

一是部署精確的多功能環(huán)境傳感器與高分辨率圖像識別設(shè)備于設(shè)施農(nóng)業(yè)核心區(qū)域。透過這一步驟，可持續(xù)性地監(jiān)測農(nóng)田中的微氣候參數(shù)，如土壤濕度、溫度梯度和二氧化碳含量，以及利用圖像識別技術(shù)對植物的微小生理變化進行精確捕捉，以早期識別潛在病蟲害跡象。

二是引進邊緣計算技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對收集到的大規(guī)模數(shù)據(jù)進行現(xiàn)場實時分析。此外，深度學(xué)習(xí)模型受益于歷史數(shù)據(jù)和已知的病蟲害模式，從而能夠有效地鑒別出微小的、可能對作物造成傷害的生長異常。結(jié)合病蟲害數(shù)據(jù)庫，該模型進一步推斷出潛在的病蟲害種類、可能的傳播路徑和其潛在的危害程度。

三是通過先進的數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測，系統(tǒng)自動生成詳細的預(yù)警報告。此報告詳細列舉了受病蟲害影響的農(nóng)田區(qū)域、潛在病蟲害種類、已發(fā)展到的病害階段以及其可能的蔓延途徑。這為農(nóng)業(yè)研究者和農(nóng)田管理者提供了有力的決策依據(jù)，促使其采取早期干預(yù)，如生物防治措施、化學(xué)處理或物理隔離手段。

四是預(yù)警系統(tǒng)實現(xiàn)了持續(xù)性的數(shù)據(jù)反饋與模型優(yōu)化機制。隨著更豐富的數(shù)據(jù)輸入，模型的預(yù)測精度不斷提高，使得預(yù)警系統(tǒng)對于潛在威脅的識別更為敏銳。通過實時反饋，模型持續(xù)對自身進行修正，增強其識別能力，滿足農(nóng)田環(huán)境的實時變化需求。病蟲害的實時預(yù)警系統(tǒng)，結(jié)合了前沿的傳感技術(shù)、深度學(xué)習(xí)方法及實時數(shù)據(jù)處理，構(gòu)建了一個高效、準(zhǔn)確且自我優(yōu)化的病蟲害管理機制，對于維護農(nóng)作物健康和確保食品安全具有至關(guān)重要的作用。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，極大地提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的信息化和智能化水平，使中國農(nóng)業(yè)發(fā)展實現(xiàn)了跨越式進步。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的實時監(jiān)控、對農(nóng)產(chǎn)品的全過程跟蹤，以及對農(nóng)產(chǎn)品的可追溯性進行追蹤管理，實現(xiàn)了設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全程信息可視化，為中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)提供了重要的數(shù)據(jù)支持。