发展智慧农业,这4项技术是关键

时间:2019-01-07 08:53 作者:

  等线加强智慧农业科技研发和实施智慧农业工程,推进农业物联网试验示范和农业装备智能化。智慧农业不仅是农业自身发展的需求,也是现代信息技术与农业深度融合的必然结果。

  目前,智慧农业发展涉及的关键技术主要有:

  基于物联网的农业感知技术,打造智慧农业生产体系

  通过各种无线传感器实时采集农业生产现场的温湿度、光照、CO2浓度等参数,利用视频监控设备获取农作物的生长状况等信息,远程监控农业生产环境,同时将采集的参数和获取的信息进行数字化转换和汇总后,经传输网络实时上传到智能管理系统中;系统按照农作物生长的各项指标要求,精确地遥控农业设施自动开启或者关闭(如远程控制节水浇灌、节能增氧等),实现智能化的农业生产。利用RFID、条码等识别技术,搭建农产品安全溯源系统,实现农产品全流程安全溯源,促进农产品的品牌建设,提升农产品的附加值。组建无线传感器网络,开发智能的农业应用系统,对空气、土壤、作物生长状态等数据进行实时采集和分析,系统规划农业产业园分布、合理选配农作物品种、在线疾病识别和治理、科学指导生态轮作。

  基于大数据的农业分析技术,挖掘智慧农业价值源泉

  大数据技术应用突破了传统分析对于结构化数据管理的限制,继承了统计学的优点,对数量巨大的数据进行统计性地搜索、比较、聚类和分类归纳分析,更多地关注数据与业务间的关联,关注多媒体、复杂数据的挖掘分析和历史相关数据的比较分析。大数据技术在农业中将发挥重要作用,基于当地多年的气象信息、作物与土壤信息、管理信息、市场流通与消费等信息,经过数据统计、案例对比和模式判别等分析,可以提供更加智慧的各类农业服务。

  基于云计算的数据处理技术,升级农业资源整合平台

  云计算体现出来的集约化建设、按需动态分配资源等优势在农业发展中,更适合应用于集约化建设农业共性技术支撑平台。目前,我国有关单位所建设的多级平台系统中,农业企业需要存储和处理农作物养殖和种植数据、农作物生产加工数据、农作物仓储物流流通数据、农作物销售管理数据以及基于数据的监管主题数据、报表中间数据、报表结果数据、应用细节数据等。系统对数据进行分类、加密等处理,同时按照一定的规则实现对于云端和终端数据的动态存储与管理。地县级农业管理部门需要存储和处理农业“四情”(墒情、苗情、虫情、灾情)监管数据,以及对企业各环节的监管数据、报表数据等。系统对这些数据的处理和企业级的数据处理一样,进行分类加密,部分存储在云中心,部分存储在县级农业部门终端或者设备中。县级平台可以从农业企业访问数据,可以提供数据给省级云计算中心平台。省级农业部门作为云数据中心,处理来源于企业级、地县级的数据,存储和处理例如气象数据、灾情预测诊断及应急反应、农业资源的评估与管理、作物长势预测与估产等数据。

  信息技术与农业深度融合,催生多种智慧农业技术

  农业模型、农业知识系统等都是现代信息技术与农业领域深度融合产生的领域技术。农业模型是为研究农业问题的定量规律所建立的数学模型的总称。广义上,农业模型可分为农业生物模型、农业环境模型、农业技术模型及农业经济管理模型等。农业知识系统包括农业数字化指标体系、生物本体参数、农业数据库等,在农业水平评价、灾害监测、作物长势监测等方面也具有广泛应用。

  智能农业监控系统

  系统基于农业物联网技术,可实时远程获取设施环境信息和视频信息,并通过分析,远程或自动控制湿帘风机、喷淋滴灌、加温补光等设备,为作物高产、优质、生态创造条件。同时该系统还可通过手机、PDA等信息终端向用户推送实时检测信息等,实现温室大棚集约化、网络化远程管理。

  农场标准化综合管理系统

  提供整套农场管理工具,将生产管理、质量追溯、物资管理等集成到一个管理平台,掌握农场实时生产及管理情况,生产档案可追溯,提高农产品可信度。同时农场管理者可实现获得订单匹配信息,便于及时分析决策,调度物资、人员,为农场合同订单的完成提供保障。

  文章来源: 一诺农旅规划

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    (文章来源:一诺农旅规划)