智慧农业中的三大关键技术

邓思合

（南京农业大学资源与环境科学学院，江苏 南京 210095）

中国是一个农业生产大国，农业生产总量连续十年位居世界第一，但我国农业在发展进程中，存在农田零散、人均耕地少、耕地人工成本过高、劳动力流失等问题，随着经济的发展，传统农业已经不能满足社会的需要，在我国由农业大国向农业强国迈进的征程中，发展农业机械化、信息化是必由之路，因此，更适合个体和小型农场的智慧农业平台，将是未来农业的主要发展方向。

智慧农业，又称智能农业专家系统，是指利用物联网技术、云计算技术等信息技术，实现数字化、智能化、低碳、生态化、集约化的“三农”产业，它从空间、组织和管理上整合现有农业基础设施、通信设备和信息技术设施，实现农业“高效、智能、智能化、精细化”的和谐发展。是信息化与工业化相结合在农业发展领域的实践与应用，智慧农业是以物联网技术、农业云计算和遥感监测技术为支撑和手段的现代农业形态，是现代技术发展到一定阶段的产物。

中国是农业大国，传统农业在国际市场上的优势主要依靠丰富的自然资源和低廉的劳动力成本。随着互联网等高科技的发展，传统农业正在加速向现代农业过渡，智慧农业将成为现代农业发展的趋势。在当前建设智慧农业的工作中，要大力推进农业科技创新，研究农业科技成果的多功能、智能化特点，将科技成果转化为技术，应用于农业生产全过程。

智慧农业的发展，离不开物联网技术、云计算和农业遥感技术的支持，本文将通过介绍三大关键技术的发展，为农业生产智能化提供一些技术思路。

1.智慧农业的现状

我国智慧农业应用发展前景可期。我国农业现正处于从传统农业向现代农业发展的关键时期。尤其是各种新型技术设备的应用，整体的产业规模和数字化水平也在不断提高，例如， 我国已经设立了众多智慧农业试点，不断提高农业的数字化水平和智慧化水平，结合人工智能、大数据等一系列先进的互联网信息技术，积累了丰富的经验。国家于2015年发布了《关于积极推进“互联网+行动”的指导意见》，为互联网推动农业精细化提供了政策指引；在各地政府的鼓励下，许多大型集团纷纷进入农业互联网领域并取得了较好的发展，如阿里巴巴推出的“淘宝村”“淘宝镇”，为农民提供了全新的销售致富模式；京东乡村则专注于物流和电商的融合，加快了农产品的流通速度。我国智慧农业总体上还处于试点示范和产业化起步阶段，在河北、浙江、内蒙古等地率先开展了智慧农业示范区，为智慧农业的发展“打头阵”。

与此同时，我国智慧农业的发展也存在着农业信息化专业人才不足、农田规模化和集约性不足、农业生产资源要素制约、智慧监控设备成本高昂等问题，相比美国、日本、澳大利亚等农业信息化发展先进的国家，我国智慧农业的发展还有很长一段路需要走。因此，研究智慧农业发展所需的关键技术，能为我国智慧农业的发展提供一定的思路。

2.智慧农业关键技术

物联网技术、云计算技术、农业遥感技术三者紧密围绕，物联网技术是基础，云计算技术是物联网框架中网络层和应用层的关键，农业遥感技术是物联网框架中应用层的关键。

2.1 物联网技术

物联网技术（Internet of thing，IOT）是指通过RFID等传感器设备连接到互联网上的所有实物，实现对对象的智能识别和管理。获取信息的途径是在网络传输中感知、报告和交换信息，通过计算机对信息进行处理，帮助人们感知和监控物理世界的信息。物联网技术的实现是基于嵌入式系统和互联网技术的应用。农业物联网技术是通过计算机和决策终端设备将对象进行连接、感知，然后反馈人们可以识别的信息，以实现智能农业，提高资源利用和生产力水平。2009年8月，温家宝总理考察中国科学院无锡高新微纳传感器网络考察工程技术研究中心时提到“中国传感信息中心”，自此，物联网正式被列为我国五大新兴战略产业之一。

如图1，一般来说，物联网的架构可以分为3层:感知层、网络层和应用层。感知层相当于人体皮肤和面部特征，主要用于识别物体，收集的信息包括QR码、RFID、摄像头、传感器和传感器网络。网络层类似于人体和大脑的神经中枢，主要负责信息的传输和处理，包括通信网络和互联网网络的融合网络、网络管理、互联网信息和智能处理中心。应用层像人的社会分工，结合产业需求，实现远程诊断、远程控制、智能管理、预警等农业可视化。应用层是物联网与行业特定技术的深度融合的关键。

农业信息感知技术是智慧农业的基础，作为智慧农业的神经末梢，是智慧农业链条最大的总需求和最基本的环节。主要涉及农业传感器技术、RFID技术、GPS技术和RS技术。

农业信息传播技术是信息智慧农业传播的必然路径。在智慧农业中应用最广泛的是无线传感器网络。ZigBee技术基于IEEE802协议，15.4标准为无线网络、安全及应用方面的技术标准，已广泛应用于无线传感器网络。

信息处理技术是实现智慧农业的必要手段，也是智慧农业自动化控制的基础，主要涉及云计算、GIS、专家系统、决策支持系统等信息技术。

物联网技术将农业信息领域的众多传感器节点连接到传感器网络上，与通信网络、计算机网络、卫星通信网等融合在一起，形成一个庞大的现代信息网络。先进的生产设施与农业管理相匹配，通过各种传感器、GPS、智能相机、手机、4G智能终端和工具收集和收集信息，通过信息传输网络将信息传输到农业数据库系统、数字图书馆等农业信息存储系统，利用云计算技术，信息处理系统对农业信息进行处理和决策，利用网络和农业自动化控制技术实现农业信息的传播和远程控制，是智慧农业发展的核心。

2.2 云计算技术

云计算是一种基于互联网的计算方法，是物联网应用层和网络层的关键技术。通过云计算，可以向计算机和其他设备提供软硬件资源和信息的共享。数据存储能力和计算能力是云计算实现的两个关键因素。

因此，云计算可分为“存储云”和“计算云”，即“存储云+计算云=云计算”。云计算技术本质上是分布式计算和分布式数据存储。但在实际应用中，需要处理各种复杂的问题。与云计算相关的技术包括:虚拟化技术、资源管理技术（资源自动化分布式部署、调度、分配、监控等）、海量数据处理、存储和管理、计费和运营管理技术、数据安全技术、网络接入技术、网络安全技术、节能技术。虚拟化技术是云计算的核心。

云计算已被公认为未来信息技术发展的重要趋势，也是智慧农业发展的前提和基础。在云计算环境下，农业信息资源建设将逐步实现共建共享。机构可以使用公共信息存储，并共享由云服务供应商提供的基础设施。无需购买存储设备。农业信息资源存储在云服务器中，相同的信息环境为农业信息资源的构建和共享提供了基础设施。在统一的数据标准和物理存储环境下，实现农业信息资源的共建与共享，变得非常容易。同时为开展农业信息服务提供保障。

云计算的优势在于解决农业生产的分散、封闭和落后，加速农业领域的信息技术向云计算发展。使用云计算不仅可以解决农业生产环境分散和生产者知识限制的问题，还可以节省大量的硬件、软件、维护成本。用户只需要支付一小部分租金就可以通过互联网享受相应的硬件、软件和维护服务。弥补了农业产业高度分散、生产规模小、时空变异性大、量子化和规模差异程度、稳定性和可控性等缺点。

构建智慧农业云模型需要考虑农村、农业、农民的信息服务需求，从农业生产和农村发展的实际情况出发，在发展和完善云计算的基础上，还需要符合中国新农村建设的需要，能够实现与农民互动、及时和专家咨询、信息资源的共享、数据远程存储、以农民为中心。

2.3 农业遥感技术

农业遥感技术作为智慧农业的神经末梢，是物联网感知层的关键技术。在机械农业的发展过程中，对作物信息监测的要求不断提高、对整体农田、土壤、水分和信息的感知不断更新，需要对农业有更为精确的控制，因此，精准农业（Precision agriculture，PA）应运而生。精准农业在农业机械化的基础上，通过整合全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和遥感技术（RS），彻底改变了农业经营方式。与传统耕作方式不同，在PA模式下，农田会根据土壤类型、景观位置和管理历史获得不同的投入率，帮助农民识别作物和土壤条件的田间变异性，并实施特定地点的耕作措施。精准农业的发展，离不开农业遥感大数据的支持。

农业遥感是利用全球定位数据，利用GIS产生空间变化的农业规划和精准农业作业处方数据和信息的关键技术。农业遥感数据以不同的形式出现，从不同的传感器、不同的间隔和尺度获取。农业遥感数据都具有大数据的特点。农业遥感大数据的采集、处理、存储、分析和可视化是精准农业成功的关键。在信息电子技术和遥感大数据的最新和即将到来的进展支持下，精准农业将向智能、智能农业发展。

农业遥感是一个高度专业化的领域，其生成的图像和光谱数据量巨大，极其复杂，农业发展的决策需要分析处理庞大复杂的数据。在农业区域，通过遥感监测土壤性质和作物胁迫，为作物生产施肥、灌溉和病虫害防治提供决策支持。典型的农业遥感系统包括用于植物植被研究的visible-NIR（可见-近红外）（0.4-1.5mm）传感器，用于植物水分研究的SWIR（短波红外）（1.5-3mm）传感器，用于作物田间表面或作物冠层温度研究的TI（热红外）（3-15 mm）传感器，以及用于土壤水分研究的微波传感器等。激光雷达（光探测和测距）和合成孔径雷达已经能够测量农田上的植被结构。遥感是现代精准农业实现作物定点田间管理的基础，可以反映田间土壤变异、植物胁迫和处理效果。

中国科学院遥感与数字地球研究所开发了一种创新的五层十五级（five-layer-fifteen-level，FLFL）遥感数据管理结构，这种数据管理结构很好的适应了以常用地图比例尺匹配的经纬度格网进行遥感数据组织的需要，为不同分辨率的卫星图像制定了不同的管理结构，为快速存储、生产、检索和服务遥感大数据提供了强有力的支持。此外，科学家还发现了热遥感在农业遥感领域也具有重要的作用。热遥感是在不与物体直接接触的情况下，测量物体表面发出的辐射并将其转化为温度的过程。所有温度高于-273℃或-459℉的物体都会发生辐射，热遥感可用于农业部门作物和土壤监测的许多方面，包括估算灌溉土壤所需水量和作物水分胁迫、确定病害和病原体感染的作物、绘制土壤质地、估计残茬覆盖、定位田间网、监测作物成熟度和绘制作物产量。

农业遥感是智慧农业的宝贵资源，可以对农业变量（如作物的产量和其他生物和非生物指标）进行稳健的分析，以解决来自不同地点和农场的实验分析的不确定性。随着人工神经网络在深度学习方面的发展，农业遥感将利用深度学习在遥感数据处理和分析方面的研究成果，并为智慧农业发展提供独特的角度。

3.结语

智慧农业的发展，离不开物联网、云计算、农业遥感三大技术的支持，目前我国正处于农业转型的关键时期，需不断学习技术，完善基础设施建设，加强人才储备力量，形成发展智慧农业的“中国方案”。发展智慧农业是推动农业转型升级、实现农业可持续发展的需要，也是提高农民生活水平、提高我国农业国家竞争力、增强我国国力的迫切需要。