農業發展受限于農業從事者、市場需求等因素的影響，未來需要以少數從事者，生產出量大質優的農產品，同時還要兼顧到農業生態環境。農業物聯網，或者說是智慧農業的發展就在這個背景下誕生了。以“提質、降本、增效”為目標，實現農業精準作業決策和管理，有效引領農業高質量發展。
農業(ye)物聯(lian)網(wang)就是(shi)無人農場(chang)的神經網(wang)絡系統，為農場(chang)加上視覺、聽覺、觸覺、嗅覺，通過“大(da)腦(nao)”即(ji)云平臺，實現農場(chang)的預(yu)測預(yu)警、優化(hua)控制(zhi)、智能(neng)決策、診斷推理(li)、視覺信息處理(li)的中心。
農業(ye)物聯網發(fa)展趨(qu)勢：
隨著物聯網技術的不斷發展，農(nong)業(ye)物聯網也(ye)會像(xiang)互聯網產(chan)業(ye)一樣，最(zui)終在各個細(xi)分垂直(zhi)專(zhuan)業(ye)領(ling)域形成“平臺(tai)+行(xing)業(ye)”的發展趨勢。加(jia)速在“農(nong)林(lin)牧副漁”垂直(zhi)行(xing)業(ye)落地(di)深耕(geng)，將在細(xi)分垂直(zhi)領(ling)域進(jin)一步普及(ji)推廣，全面賦能傳統產(chan)業(ye)，加(jia)速形成一批(pi)“平臺(tai)+行(xing)業(ye)”優質(zhi)解決方案，提高行(xing)業(ye)整體資源配置效率，加(jia)速培育網絡化協同、個性化定制(zhi)、按需(xu)服(fu)務、數據共享等新模式新業(ye)態，實(shi)現行(xing)業(ye)企(qi)業(ye)的創(chuang)新發展。
按照農作物類型，大致可以分為大田農業物聯網平臺、林果業物聯網平臺、養殖業物聯網平臺、漁業物聯網平臺等;
按照應用領域，可以分為農業環境及資源監測物聯網系統、農機作業監測物聯網系統、動物生長監測物聯網系統、植物生長監測物聯網系統、全國農產品溯源系統、農業植保專家系統、動物疫病防控系統、農事綜合服務系統等。
智慧農(nong)業(ye)
未來，每一個(ge)細分領域，都將(jiang)形成三五個(ge)平臺型企(qi)業主導，一大批(pi)中小企(qi)業參與的局面。
核心技(ji)術及企(qi)業(ye)研究方向(xiang):
一、 全面感知技術
全面感(gan)(gan)知技術主要(yao)包(bao)括：傳感(gan)(gan)器、射頻識(shi)別(RFID)、機器視(shi)覺、遙感(gan)(gan)(RS)等。
(1) 農業傳感器主要用于采集各個農業要素信息，包括種植業中的光、溫、水、肥、氣、作物長勢等參數;畜禽養殖中的二氧化碳、氨氣、二氧化硫等有害氣體含量，空氣塵埃、飛沫及空氣溫度、濕度等環境參數;水產養殖中的溶解氧、酸堿度、氨氮含量、電導率、濁度等參數;農業裝備運行中的狀態參數、位置信息、作業軌跡、裝備能耗量等。
(2) 射(she)頻(pin)識(shi)(shi)別(bie)，通過射(she)頻(pin)信(xin)號(hao)自動識(shi)(shi)別(bie)目(mu)標對(dui)象并獲(huo)得數(shu)據，無需人工干預自動識(shi)(shi)別(bie)，用于(yu)各種(zhong)惡劣環(huan)境。在無人農場上主要應用于(yu)動物跟蹤(zong)與識(shi)(shi)別(bie)、數(shu)字養殖、農作物生(sheng)產(chan)、農產(chan)品流通等。
(3) 機器視(shi)覺技術，通過構建相應的(de)圖(tu)像(xiang)采(cai)集、圖(tu)像(xiang)處理、圖(tu)像(xiang)分析(xi)、反饋等系統，實現農業視(shi)覺信息的(de)綜合利用，如無人漁(yu)場(chang)中大圍網的(de)網衣檢測、水產品(pin)的(de)病(bing)患診斷;無人果園的(de)果實自主采(cai)摘、果樹長勢檢測;無人畜場(chang)中養(yang)殖對象，發情、行為活動是否異常等檢測。
遙(yao)感，快速獲取大(da)面積(ji)農(nong)(nong)作(zuo)物信息的有(you)效技術手(shou)段，具(ju)有(you)同步觀測、時效性(xing)(xing)強、綜(zong)合性(xing)(xing)強的特點(dian)。主要用(yong)于無人(ren)農(nong)(nong)場的農(nong)(nong)作(zuo)物長勢、作(zuo)物水分(fen)、養分(fen)等監測及作(zuo)物產量預(yu)估(gu)等工作(zuo)。
二(er)、 可靠傳輸(shu)技(ji)術
可(ke)靠(kao)傳輸(shu)技(ji)術，指的是(shi)將(jiang)無(wu)人農場中農業要素通(tong)(tong)過感知設備接入傳輸(shu)網絡(luo)中，借助有線(xian)或(huo)無(wu)線(xian)的通(tong)(tong)信網絡(luo)，隨時隨地進行高(gao)可(ke)靠(kao)度的信息互聯和共享。可(ke)分(fen)為有線(xian)傳輸(shu)、無(wu)線(xian)傳感器(qi)網絡(luo)技(ji)術(WSN)和移動(dong)通(tong)(tong)信技(ji)術。
(1) 滿足(zu)適應農(nong)(nong)機(ji)(ji)電子控制(zhi)設備的應用(yong)需求，對農(nong)(nong)機(ji)(ji)CAN數據采集并(bing)解析可以得到(dao)農(nong)(nong)機(ji)(ji)的作(zuo)業狀態信息(xi)。
(2) WSN，由傳感(gan)(gan)器節點組成，負責感(gan)(gan)知(zhi)、采集(ji)和處理感(gan)(gan)知(zhi)的信息，在大田(tian)灌溉、資源監測、水產(chan)養(yang)殖(zhi)、農產(chan)品(pin)質量追溯等方面有廣泛應用。
(3) 移動通信(xin)技術(shu)，也就是大家(jia)熟(shu)知的5G，是農業(ye)信(xin)息遠距離傳輸的重要組成部分(fen)。
智(zhi)慧灌溉
三、 裝備端智能化處理
智(zhi)(zhi)能農機是精準作(zuo)(zuo)業(ye)的前提(ti)，需(xu)要對(dui)作(zuo)(zuo)業(ye)對(dui)象進行識別(bie)、定位(wei)、作(zuo)(zuo)業(ye)，需(xu)要邊緣計算(suan)技(ji)術與機電(dian)控(kong)制技(ji)術相結(jie)合，從而(er)替(ti)代人(ren)工。由(you)裝備狀態數字化檢測、智(zhi)(zhi)能感(gan)知(zhi)、智(zhi)(zhi)能動(dong)(dong)力驅動(dong)(dong)、自動(dong)(dong)導航(hang)控(kong)制以(yi)及無(wu)人(ren)精準自主作(zuo)(zuo)業(ye)等技(ji)術為(wei)支撐。
(1) 裝(zhuang)備(bei)數字化監測。無人農(nong)場生態環境復雜(za)，裝(zhuang)備(bei)精準自主作(zuo)業困難。裝(zhuang)備(bei)的生長監測，為農(nong)場裝(zhuang)備(bei)的安全、有效運(yun)行提供依據。
(2) 裝(zhuang)備智能感知技術(shu)。目前，農(nong)(nong)業裝(zhuang)備信(xin)息感知技術(shu)存(cun)在(zai)技術(shu)水(shui)平低、智能化(hua)程(cheng)度低和適應(ying)性差等不足。智能感知是實現農(nong)(nong)場無人(ren)化(hua)、精準(zhun)化(hua)自主作業的基礎和前提。
(3) 裝備(bei)(bei)智能。裝備(bei)(bei)智能動力驅動，直接決(jue)定智能裝備(bei)(bei)工作(zuo)持(chi)續時間和作(zuo)業效率(lv)，提高裝備(bei)(bei)工作(zuo)效率(lv)。
(4) 自動導航(hang)控制。隨(sui)著裝備信息化(hua)的不斷發展和(he)農(nong)業(ye)生產精細化(hua)的要求(qiu)，人工(gong)駕駛作業(ye)質量難以保(bao)障(zhang)。
(5) 自主(zhu)精(jing)準作業(ye)，指的是(shi)無人(ren)農場裝備的遠程(cheng)調控(kong)和(he)智(zhi)(zhi)能(neng)化無人(ren)作業(ye)。通過智(zhi)(zhi)能(neng)終(zhong)端(duan)和(he)遠程(cheng)控(kong)制平臺設定命令，實現無人(ren)農場的無人(ren)化生產、精(jing)準化作業(ye)和(he)智(zhi)(zhi)能(neng)化管理。
物聯(lian)網的應用在(zai)各行(xing)各業(ye)中都有體(ti)(ti)現(xian)(xian)，農(nong)業(ye)方面(mian)集中體(ti)(ti)現(xian)(xian)在(zai)無人農(nong)場(chang)上，借助現(xian)(xian)代化(hua)科學(xue)技術(shu)，解(jie)放了勞(lao)動力，大大提高了農(nong)業(ye)生產率，標(biao)志著無人農(nong)場(chang)信(xin)息化(hua)、自動化(hua)和(he)智能(neng)化(hua)水平的提高。
