农业物联网,全球智能的连接需求


农业物联网

   

    物联网——这是一个技术名词,而不是指某个行业或解决方案。物联网简单理解即是让智能设备去感知和控制物体信息并利用互联网通信基础反馈给人类可读的数据,例如传感器、RFID(射频)、继电模块、PLC等等智能设备。将这一技术应用在农业领域就是农业物联网。

    农业物联网常见解决方案主要是利用传感器、RFID、摄像机等设备进行数据的实时采集,通过互联网通信方式(如:GPRS、4G、433Hz等等)将数据发送到服务端进行处理后反馈给客户端(电脑或是手机APP),用户在客户端查询感知数据结果后远程发送控制命令来执行措施,例如开启或关闭放风机、卷帘被、补光灯、投食机等等。

    

我国农业物联网的发展与应用

     

    目前我国农业物联网在五个环节应用成效明显:一是在农业资源的精细监测和调度方面,利用卫星搭载高精度感知设备,获取土壤、墒情、水文等精细农业资源信息,配合农业资源调度专家系统,实现科学决策;二是在农业生态环境的监测和管理方面,利用传感器感知技术、信息融合传输技术和互联网技术,构建农业生态环境监测网络,实现对农业生态环境的自动监测;三是在农业生产过程的精细管理方面,应用于大田种植、设施农业、果园生产、畜禽水产养殖作业,实现生产过程的智能化控制和科学化管理,提高资源利用率和劳动生产率;四是在农产品质量溯源方面,通过对农产品生产、流通、销售过程的全程信息感知、传输、融合和处理,实现农产品“从农田到餐桌”的全程追溯,为农产品安全保驾护航;五是在农产品物流方面,利用条形码技术和射频识别技术实现产品信息的采集跟踪,有效提高农产品在仓储和货运中的效率,促进农产品电子商务发展。

    本段落原文刊载于《互联网天地》2019年11期,作者:徐爱清,单位:山东莱阳市广播电视台


数字农业如何解决痛点?


    1、物联网——海量农业数据实时获取,奠定农业数字化基础农业物联网是物联网的重要应用领域,是数字农业中数据的主要来源。农业物联网已被欧洲列为物联网18 个重要发展方向之一,同时也是我国物联网9 大领域重点示范工程之一。

    物联网在农业领域应用范围广泛,基于物联网的农业解决方案,通过实时收集并分析现场数据及部署指挥机制的方式,达到提升运营效率、扩大收益、降低损耗的目的。可变速率、精准农业、智能灌溉、智能温室等多种基于物联网的应用将推动农业流程改进。物联网科技可用于解决农业领域特有问题,打造基于物联网的智慧农场,实现作物质量和产量双丰收。

物联网在农业领域应用广泛

    农业领域有着丰富的连接需求,农业物联网市场潜力巨大。华为技术数据显示,全球智能水表、智能路灯、智慧停车、智慧农业、财产跟踪、智慧家居分别有 7.5 亿、1.9 亿、2400万、1.5 亿、2.1 亿、1.1 亿的连接需求,由此带来的市场空间十分可观。根据华为的预测,到2020 年,物联网在农业领域的潜在市场规模有望由2015 年的137 亿美元增长至268亿美元,年复合增长率达 14.3%。其中美国的市场份额最大并且已经进入成熟期,亚太地按照物联网技术在农业领域中的不同应用,划分为如下几类:

物联网是农业数据的主要来源之一

    1、精准农业:作为一种农业管理方式,精准农业利用物联网技术及信息和通信技术,实现优化产量、保存资源的效果。精准农业需要获取有关农田、土壤和空气状况的实时数据,在保护环境的同时确保收益和可持续性。天气预报的准确度和其他动态数据可以在很大程度上影响作物生产力。准确度越高,作物受损机会越低;因此,更准确的天气预报可以导致更高的盈利能力和生产力水平。确保准确高效地向农民传达与动态农业过程(如天气预报,种植,收获等)相关的实时数据,天气预报,土壤质量以及可用性和劳动力成本。获得这些重要实时信息的农民可以事先更好地规划活动,并提前采取纠正措施或预防措施。

    2、可变速率技术(VRT):VRT 是一种能够帮助生产者改变作物投入速率的技术。它将变速控制系统与应用设备相结合,在精准的时间、地点投放输入,因地制宜,确保每块农田获得最适宜的投放量。

    3、智能灌溉:提升灌溉效率、减少水源浪费的需求日益扩大。通过部署可持续高效灌溉系统以保护水资源的这种方式愈来愈受到重视。基于物联网的智能灌溉对空气湿度、土壤湿度、温度、光照度等参数进行测量,由此精确计算出灌溉用水需求量。经验证,该机制可有效提高灌溉效率。

    4、农业无人机:无人机有着丰富的农业应用,可用于监测作物健康、农业拍照(以促进作物健康生长为目的)、可变速率应用、牲畜管理等。无人机可以低成本监视大面积区域,搭载传感器可轻易采集大量数据。

    5、智能温室:智能温室可持续监测气温、空气湿度、光照、土壤湿度等气候状况, 将作物种植过程中的人工干预降到最低。上述气候状况的改变会触发自动反应。在对气候变化进行分析评估后,温室会自动执行纠错功能,使各气候状况维持在最适宜作物生长的水平。

    6、收成监测:收成监测机制可对影响农业收成的各方面因素进行监测,包括谷物质量流量、水量、收成总量等,监测得到的实时数据可帮助农场主形成决策。该机制有助于缩减成本、提高产量。

    7、农业管理系统(FMS):FMS 借助传感器及跟踪装置为农场主及其他利益相关方提供数据收集与管理服务。收集到的数据 经过存储与分析,为复杂决策提供支撑。此外,FMS 还可用于辨识农业数据分析最佳实践与软件交付模型。它的优点还包括:提供可靠的金融数据和生产数据管理、提升与天气或突发事件相关的风险缓释能力。

    8、土壤监测系统:土壤监测系统协助农场主跟踪并改善土壤质量,防止土壤恶化。系统可对一系列物理、化学、生物指标(如土质、持水力、吸收率等)进行监测,降低土壤侵蚀、盐化、酸化、以及受危害土壤质量的有毒物质污染等风险。

    9、精准牲畜饲养:精准牲畜饲养可对牲畜的繁殖、健康、精神等状况进行实时监测,确保收益最大化。农场主可利用先进科技实施持续监测,并根据监测结果做出利于提高牲畜健康状况的决策。通过监测工具加强牲畜健康管理,比如用牛的耳标,能够检测呼吸道疾病。如果检测到疾病,它会发出警报,使生病的牛能够与牛群分离,防止疾病蔓延。


智慧农业市场规模预测

(2015-2020年,亿美元,%)


大数据与人工智能——生产经营决策“数字化”,全面提升生产效率


    万物互联在推动海量设备接入的同时,也将在云端生成海量数据。而挖掘这些由物联网产生的大数据中隐藏信息的方法就是利用人工智能。物联网最核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理,从而生成基于不同商业模式的各类应用。

    基于人工智能对中国经济整体影响的模拟分析,并结合行业规模数据,埃森哲分析人工智能对中国15 个行业可能带来的经济影响。研究显示,制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的三个行业。到2035 年,人工智能将推动这三大行业的年增长率分别提升2%、1.8%和1.7%。

    人工智能在农业领域的应用潜力巨大。机器学习所具备的通过使用大数据集来优化单个或一系列关键目标的能力很适合用来解决农业生产中的作物产量、疾病预防和成本效益等问题:

    在种植领域,人工智能有望提高粮食产量、减少资源浪费。机器学习技术可以被用来分析来自无人机和卫星的图像、气象数据、土壤样本和湿度传感器的数据,并帮助确定播种、施肥、灌溉、喷药和收割的最佳方法。在精准农业中的各个环节中,机器学习都能发挥重要的作用,从而提高粮食的产量。

    在养殖领域,利用人工智能可以有效降低疾病造成的损失。在一项学术研究中,研究人员收集和分析鸡的声音,并训练神经网络模式识别算法后,研究人员能够正确地识别出感染了致命疾病的鸡,其中发病 2 天的鸡的识别准确率为66 %,而发病8 天的鸡的识别准确率为 100 %。正确诊断牲畜所患疾病并尽早在损失发生之前进行治疗可以消除由疾病导致的损失。据行业专家估计,挽回的损失可达20 亿美元。

    以上数据来源于:互联网天地,中国农业科学院,华为技术公司,天风证券等


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