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

摘要：隨著世界人口不斷增長，資源環(huán)境約束日益嚴峻，如何實現(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，存在生產(chǎn)效率低下、決策不精準、資源利用率低等諸多弊端。針對以上問題，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)設計方案，旨在為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供技術支撐。

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

中圖分類號：TN929.5文獻標志碼：A

0 引言

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

雖然國內(nèi)相關研究工作起步較晚，但近年來呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展態(tài)勢。以中國農(nóng)業(yè)大學等高校為代表的學術團隊，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)云平臺商業(yè)化解決方案。此外，李雪峰［1］提出了實時監(jiān)控系統(tǒng)以及無線Mesh網(wǎng)絡等技術實現(xiàn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)；張安山等［2］設計了一款以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；周鵬梅［5］主要基于LoRa+5G低成本角度設計智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)；郗艷華等［6］側重研究智能溫室控制；周永闖［7］主要研究農(nóng)業(yè)精準灌溉系統(tǒng)設計。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、技術實力仍略顯薄弱，與國際先進水平尚有一定差距，迫切需要加大創(chuàng)新力度。

1 相關技術應用綜述

1.1 物聯(lián)網(wǎng)技術在農(nóng)業(yè)中的應用

物聯(lián)網(wǎng)技術通過各種傳感設備與互聯(lián)網(wǎng)相連，以實現(xiàn)對物理世界的全方位感知、識別和跟蹤，在農(nóng)業(yè)領域具有廣闊的應用前景。物聯(lián)網(wǎng)技術不僅可實現(xiàn)對農(nóng)田環(huán)境參數(shù)（如土壤濕度、溫度、光照等）實時監(jiān)測，對農(nóng)作物生長狀況進行遠程動態(tài)檢測，還可以對農(nóng)業(yè)大棚設施等環(huán)境因素進行自動化調(diào)節(jié)，并利用射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）等技術對農(nóng)產(chǎn)品實現(xiàn)質(zhì)量溯源。除此之外，結合全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）導航和遙感技術，物聯(lián)網(wǎng)技術還可以實現(xiàn)農(nóng)機設備的精確定位跟蹤和智能作業(yè)路線規(guī)劃。

1.2 人工智能技術在農(nóng)業(yè)中的應用

人工智能是一門新興技術科學，研究如何產(chǎn)生具有一定智能水平的應用系統(tǒng)，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、規(guī)劃決策等多個分支領域。機器學習算法能從海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中進行數(shù)學建模，用于實現(xiàn)分類、回歸等任務。深度學習則具備強大的模式識別和自動特征提取能力，可用于農(nóng)作物病蟲害診斷。計算機視覺可對圖像視頻數(shù)據(jù)進行智能分析，監(jiān)測作物生長狀態(tài)。自然語言處理技術實現(xiàn)人機語音交互，而規(guī)劃決策算法（如強化學習）能夠基于環(huán)境反饋實現(xiàn)自主決策控制，用于農(nóng)業(yè)作業(yè)調(diào)度等領域。

2 基于人工智能的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構設計

基于人工智能的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構設計旨在通過融合先進的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術，構建一個智能化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和決策支持平臺。系統(tǒng)需要滿足對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的感知、監(jiān)測、分析和控制需求，實現(xiàn)農(nóng)田環(huán)境數(shù)據(jù)實時采集、作物生長狀態(tài)動態(tài)監(jiān)控、智能化決策優(yōu)化以及遠程自動化執(zhí)行操作等關鍵功能。系統(tǒng)總體架構采用分層設計，包括感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)分析層和應用層4個層次，各層通過標準化接口相互銜接。

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)的實際需求，實現(xiàn)對作物生長環(huán)境的全方位感知、遠程智能監(jiān)測和精細化決策控制。具體需求包括：實時獲取農(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)，及時發(fā)現(xiàn)病蟲害等異常情況；基于大數(shù)據(jù)分析進行智能化作業(yè)決策，優(yōu)化施肥、灌溉、藥劑施用等；自動化控制溫室大棚等設施農(nóng)業(yè)環(huán)境；借助友好人機交互界面，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

系統(tǒng)總體架構采用分層設計，包括感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)分析層和應用層4個層次，如圖1所示。感知層負責獲取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關的環(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)分析層對采集數(shù)據(jù)進行處理和建模分析，得出智能決策；應用層將決策結果呈現(xiàn)給用戶，并執(zhí)行相應的控制指令。4層之間通過標準化接口相互銜接。

2.3 感知層設計

感知層是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源頭，需要部署多種先進的物聯(lián)網(wǎng)傳感設備，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，感知層可借助無人機航拍、衛(wèi)星遙感等手段，擴展數(shù)據(jù)采集維度。

2.4 傳輸層設計

傳輸層實現(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。傳輸層可采用4G/5G蜂窩網(wǎng)絡或NB-IoT窄帶物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)方案，并結合農(nóng)村地區(qū)LoRa/Wi-Fi等多種無線傳輸接入技術，共同組建混合異構的傳輸網(wǎng)絡。數(shù)據(jù)傳輸遵循統(tǒng)一的格式和協(xié)議，方便上、下游對接。

2.5 數(shù)據(jù)層設計

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)絡模型，處理圖像視頻數(shù)據(jù)，實現(xiàn)作物生長狀態(tài)監(jiān)控和病蟲害檢測。數(shù)據(jù)分析層采用機器學習算法模型，建立作物生長數(shù)學模型、施肥灌溉模型等，支持智能作業(yè)調(diào)度。數(shù)據(jù)分析層還可結合強化學習等規(guī)劃控制算法，實現(xiàn)系統(tǒng)自主決策控制。

2.6 應用層設計

應用層向用戶呈現(xiàn)分析決策結果，并執(zhí)行控制操作。應用層提供Web/App等多種可視化人機交互界面，展示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境實時監(jiān)控、作物生育進程動態(tài)模擬、作業(yè)建議等內(nèi)容；同時，可通過語音識別技術，實現(xiàn)用戶語音交互指令。應用層還負責對溫室大棚、澆灌設備等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設施發(fā)出自動化控制指令。

3 關鍵技術實現(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)特征進行數(shù)據(jù)建模分析，構建了作物生長動力學模型。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態(tài)變化，預測最終產(chǎn)量水平以及品質(zhì)指標，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)過一段時間的數(shù)據(jù)積累分析，最終完成構建最適合作物的生長模型（按照種植時間分為不同的生長期，如開花期、成熟期等）。將此生長模型應用于實際農(nóng)業(yè)環(huán)境，用于指導各基地作物標準化種植。

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果、實時土壤養(yǎng)分檢測數(shù)據(jù)以及歷史施肥記錄，建立施肥需求預測模型。該模型能夠科學合理地確定施肥時間節(jié)點、肥料品種以及施用劑量，避免因施肥過多或過少導致資源浪費、產(chǎn)量損失，以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精準高效施肥，可提升農(nóng)業(yè)資源利用率和經(jīng)濟效益。

3.3 智能土壤墑情測控系統(tǒng)

智能土壤墑情測控系統(tǒng)主要功能是對基礎設備上傳的土壤墑情數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計展示以及對異常監(jiān)測數(shù)據(jù)進行實時告警。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)側重檢測土壤溫度和土壤水分，通過在監(jiān)測單元配置多個傳感器，分別在地表下不同的土壤深度監(jiān)測土壤溫度和水分，定時將監(jiān)測的氣象數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡（4G/5G或NB-IoT）發(fā)送到監(jiān)測平臺或者管理人員的App上，用于指導生產(chǎn)。

3.4 智能病蟲害診斷與防治系統(tǒng)

本系統(tǒng)采用計算機視覺技術對農(nóng)作物進行實時檢測，結合訓練有素的深度學習模型，能夠識別出棉鈴蟲、蚜蟲等20余種常見病蟲害，深度挖掘其發(fā)生原因，并自動給出病蟲害診斷結果。系統(tǒng)還根據(jù)診斷結果，制定出科學的病蟲害防治方案，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。

3.5 智能環(huán)境控制系統(tǒng)

智能環(huán)境控制系統(tǒng)針對農(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)建模并結合優(yōu)化算法和強化學習等技術，實現(xiàn)對溫室大棚、灌溉系統(tǒng)等設施的自動化調(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，系統(tǒng)通過智能控制減少人工管理工作強度，降低生產(chǎn)成本。

4 系統(tǒng)實現(xiàn)與評估

4.1 系統(tǒng)實現(xiàn)

智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的實現(xiàn)需要軟件和硬件的無縫集成。在軟件方面，基于前述架構與關鍵算法，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電子標簽等數(shù)據(jù)采集終端，構建起基于4G/5G或NB-IoT的廣域農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)農(nóng)田數(shù)據(jù)的高效采集與傳輸。同時，本文引入邊緣計算節(jié)點，借助5G低時延和人工智能算力，在靠近農(nóng)田的邊緣側完成部分實時決策任務。此外，為用戶提供了Web平臺和移動App等友好人機交互界面，直觀展示了實時農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)、智能決策建議以及模擬可視化結果。

4.2 實驗設計與測試

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)。利用傳感器陣列實時采集農(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；通過訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型和生長動力模型，進行了農(nóng)作物生長模擬和監(jiān)控、病蟲害自動檢測；同時，結合歷史數(shù)據(jù)，對測試田塊進行了科學施肥、智能環(huán)境控制等一系列實踐操作。

4.3 結果分析與評估

系統(tǒng)實測效果顯示，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)在多個核心指標上展現(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)濟環(huán)境收益，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉型提供了有力技術支撐，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化、精細化管理，具有廣闊的推廣應用前景。下一步研究將擴大試點范圍，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)性能，并將最佳實踐逐步推廣至更多農(nóng)村地區(qū)。

5 結語

本文針對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉型的迫切需求，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)設計方案。該系統(tǒng)將先進的物聯(lián)網(wǎng)感知技術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，實現(xiàn)了對農(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)展提供了有力技術支撐。在關鍵技術實現(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，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的精準管理和自動化調(diào)控，提升了資源利用率。未來，智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)仍有進一步優(yōu)化和拓展的空間，在技術層面，可進一步整合農(nóng)業(yè)領域的多源異構數(shù)據(jù)，提升系統(tǒng)感知維度；探索多模態(tài)人工智能技術在農(nóng)業(yè)領域的應用，提高系統(tǒng)決策控制的智能化水平；優(yōu)化邊緣計算、云邊協(xié)同等組件，增強系統(tǒng)實時響應能力。在應用場景層面，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)資供應等上、下游環(huán)節(jié)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化、智能化升級。

參考文獻

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［7］周永闖.基于智能控制的農(nóng)業(yè)精準灌溉系統(tǒng)設計研究［J］.農(nóng)機化研究，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