农业物联网的三大关键技术

1信息感知技术

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，是智慧农业全链条中最基础的环节。主要涉及农业传感器技术、RFID技术、GPS技术和RS技术。

农业传感器技术是农业物联网和智能农业的核心。农业传感器主要用于采集各种农业要素的信息，包括种植中的光照、温度、水分、肥料、气体等参数。畜禽养殖业二氧化碳、氨、二氧化硫等有害气体的含量，空气中粉尘、雾滴、气溶胶的浓度，温度、湿度等环境指标；水产养殖中的溶解氧、pH、氨氮、电导率、浊度等参数。

RFID技术是射频识别(Radio Frequency Identification)，俗称电子标签。这是一种非接触式自动识别技术，通过射频信号自动识别目标物体并获取相关数据。该技术广泛应用于农产品质量追溯。

GPS是美国于20世纪70年代发展起来的，于1994年完成的新一代卫星导航定位系统。具有海陆空全方位实时三维导航定位能力，具有全天候、高精度、自动化、高效率的显著特点。在智慧农业中，GPS技术的实时三维定位和精确定时功能，可以对农田水分、肥力、杂草、病虫害、作物苗情、产量进行实时描述和跟踪。农业机械可以把农作物需要的肥料送到确切的位置，把农药喷洒到确切的位置。

RS技术利用智慧农业中的高分辨率传感器，采集地物在空间分布上的光谱反射或辐射信息，在不同作物生长期进行综合监测。根据光谱信息进行空间定性和定位分析，为定位处方农业提供大量田间时空变化信息。

2信息传输技术

农业信息传感技术是智慧农业信息传输的必然路径，而无线传感器网络是智慧农业中应用最广泛的技术。无线传感器网络(WSN)是通过无线通信形成的自组织多跳网络系统。它由部署在监控区域的大量传感器节点组成，负责感知、收集和处理网络覆盖区域内感知对象的信息，并发送给观察者。在智慧农业中，ZigBee技术是基于IEEE802的技术标准。15.4无线网络、安全和应用标准。它广泛应用于无线传感器网络的构建，如农田灌溉、农业资源监测、水产养殖和农产品质量追溯等。

3信息处理技术信息

加工技术是实现智能农业的必要手段，也是智能农业自动控制的基础。主要涉及云计算、GIS、专家系统、决策支持系统等信息技术。

云计算是指将计算任务分布在由大量计算机组成的资源池中，使各种应用系统根据需要获得计算能力、存储空间和各种软件服务。智慧农业中的海量感知信息需要高效的信息处理技术来处理。云计算可以帮助智慧农业实现信息存储资源和计算能力的分布式共享，智能信息处理能力为海量信息提供支撑。

GIS主要用于建立水土资源管理、土壤数据、自然条件、生产条件、作物苗情、病虫害发生发展趋势、作物产量等空间信息数据库。并进行地理统计处理、图形转换和空间信息表达等。为分析差异、实施调控提供处方决策方案。

专家系统(Expert System，简称ES)是指利用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常可以由人类专家解决的各种复杂而具体的问题，从而达到与专家同等的解决问题能力的计算机智能程序系统。开发农业专家系统的目的是依靠农业专家多年积累的知识和经验，利用计算机技术，克服时间和空间的限制，回答、解释或判断需要解决的农业问题，提出决策建议，使计算机在农业活动中发挥类似于人类农业专家的作用。

决策支持系统(DSS)是通过数据、模型和知识，以人机交互的方式辅助决策者进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。农业决策支持系统已广泛应用于小麦种植、饲料配方优化设计、规模化养鸡场管理、农业节水灌溉优化、土壤信息系统管理和农业机械化信息管理等领域。

智能控制技术是控制理论发展的一个新阶段，主要用于解决传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。目前智能控制技术的研究热点是模糊控制、神经网络控制和综合智能控制技术。这些控制技术已在大田种植、设施园艺、畜禽养殖和水产养殖中得到初步应用。