設施農業種植下物聯網技術的應用及發展趨勢

周菡蒂

隨著全球人口的持續增長和資源環境的不斷惡化，傳統農業生產方式已經不能夠滿足食品供應的實際需求，在此種背景之下設施農業作為一種現代化的農業生產方式，通過建設環境設施實現對種植環境的精細化管理，大大提高了農產品的產量和品質，為解決糧食安全提供了有力支持。設施農業發展過程中，通過將現代化的信息技術充分應用其中，能夠大幅提升種植效率和種植質量，同時也能夠提升設施農業的智能化管理水平，對推動農業現代化發展具有十分重要的現實意義。本文主要結合實際工作經驗，探討了設施農業種植有效物聯網技術的應用與發展趨勢，希望通過研究對更好地推動設施農業的高效智能節能環保發展提供相應的參考與借鑒。

一、設施農業與物聯網技術概述

1、設施農業的定義

設施農業是指在室內或有遮蔽條件下，通過使用各種農業設施、控制技術和先進的管理手段，創造一種良好的生長環境，以實現農作物的生長和養殖業的發展。設施農業通過建立合適的種植或養殖環境，能夠對溫度、濕度、光照、二氧化碳濃度、空氣流通等因素進行精確控制，為農作物提供最適宜的生長條件。通過采用封閉式或半封閉式的生產環境，循環利用水分和營養液，減少水資源的浪費。同時，通過科學設置光源和節能設備，實現能源的高效利用，降低能源消耗。同時在生產過程中廣泛應用自動化和信息化技術，如智能控制系統、傳感器、數據監測和遠程管理等，可以實現對生產過程的實時監測和調控，提高生產效率和產量。設施農業的控制性強，可創造最佳的生長條件，使農作物的生長周期縮短，增加產量。同時，通過優化環境和生產管理，可以改善農產品的品質和口感，滿足市場需求。此外，設施農業能夠有效防止外界病蟲害的入侵，減少或消除對農作物的影響。通過嚴格的生產環境控制和科學管理，減少對農藥的依賴，實現綠色、健康的生產。

2、物聯網技術概述

物聯網技術的發展歷程可以分為三個階段：聯通階段、智能化階段和集成化階段。聯通階段（2000年前）是物聯網技術的起步階段，主要關注傳感器和通信設備的連接。在這個階段，物聯網應用主要集中在工業自動化領域，以傳感器網絡為基礎，實現信息的采集、傳輸和監控。智能化階段（2000年后）隨著無線通信技術的進一步發展和計算機處理能力的提高，物聯網進入了智能化階段。在這個階段，物聯網開始涉及更廣泛的領域，如智能家居、智慧城市、智能交通、智能農業等。人們開始將傳感器與網絡連接，并通過數據采集、處理和分析等方式實現更智能化的應用。集成化階段（目前）隨著各種物聯網設備和技術的融合，物聯網正朝著一個真正集成化的階段發展。在這個階段，物聯網應用與云計算、大數據、人工智能等技術相結合，實現了規?；臄祿占?、管理和分析。例如，智慧城市整合了多個領域的物聯網技術，實現了城市基礎設施的智能化管理和服務優化。目前，物聯網技術已經廣泛應用于各行各業。智能家居、智慧城市、智能農業、智能制造等領域的發展越來越快。物聯網設備的種類也越來越豐富，包括傳感器、智能終端設備、無線通信模塊等。同時，云計算和大數據技術的應用也進一步推動了物聯網的發展，使得大規模的數據分析和應用成為可能。然而，物聯網技術的發展仍面臨一些挑戰，如安全性、隱私保護、標準化、數據管理等問題。解決這些問題對于進一步推動物聯網的發展至關重要。預計未來，物聯網技術將進一步融入我們的生活和工作中，實現更多場景的智能化和自動化，并對社會經濟發展產生深遠影響。

3、物聯網技術在設施農業中應用的價值

首先，數據采集與監控。物聯網技術可以實時采集和監測設施農業中的各種關鍵數據，如溫度、濕度、CO2濃度、土壤水分等。通過傳感器設備和無線通信網絡，農戶可以隨時了解農作物和養殖動物的生長環境，及時調整和優化管理措施。其次，自動化控制與調節。物聯網技術結合自動化設備和智能控制系統，可以根據設定的參數自動調控溫度、濕度、光照、灌溉等因素，實現農作物的精確控制和優化生長環境，提高生產效率和產量。再次，精準施肥與用藥。物聯網技術結合精準農業技術，可以根據植物的實時需求和土壤狀況，精確施肥和用藥。通過實時監測和分析，減少肥料和農藥的使用量，降低環境污染風險，提高農產品的質量與安全性。第四，病蟲害預警與管理。物聯網技術可以監測植物生長過程中的病蟲害情況，并通過智能算法預測和預警。這可以幫助農戶及時采取控制措施，減少病蟲害的損失，并避免不必要的化學農藥使用。第五，資源優化與節約。通過物聯網技術，農戶可以實現對能源、水資源等的精確監測和管理。根據實時數據，農戶可以優化供暖、灌溉和能源消耗，減少資源浪費，降低生產成本。最后，數據分析與決策支持。物聯網技術可以采集大量的農業數據，通過云計算和大數據分析，對數據進行處理和挖掘，為農戶提供決策支持和優化措施。這可以幫助農戶更好地了解產量、質量、市場需求等信息，調整農業生產策略。

二、設施農業種植向物聯網技術的應用途徑

1、設施大棚溫度、濕度、光照智能控制

①基于物聯網技術的設施大棚智能控制系統的構建

基于物聯網技術的設施大棚智能控制系統能夠實現對大棚內的環境參數進行實時監測與控制，包括溫度、濕度、光照、二氧化碳濃度等，從而實現精準農業，提高農業生產效率。在大棚內部署多種傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳濃度傳感器等，用于實時采集大棚內的環境參數。部署如溫度控制設備（如風扇、加熱器）、濕度控制設備（如濕度器）、光照控制設備（如遮陽網、補光燈）、二氧化碳控制設備（如CO2發生器）等，用于調節大棚內的環境條件。大棚內安裝物聯網設備，如無線網絡模塊、數據采集器等，這些設備將傳感器采集的數據發送到云端服務器。云端搭建服務器，用于接收和處理傳感器發來的數據。服務器需要有足夠的存儲空間來保存數據，并且需要有強大的計算能力來處理數據。云端服務器上開發智能控制系統。這個系統需要能夠接收和處理傳感器發來的數據，根據預設的目標和算法，自動計算出控制設備的操作指令，并通過物聯網設備發送給控制設備。開發移動應用，使得農戶可以通過手機或平板電腦實時查看大棚內的環境參數，并可以遠程手動控制設備。系統開發完成后，需要進行嚴格的測試和優化，確保系統的穩定性和準確性。

②基于物聯網技術的設施大棚環境智能控制系統的應用

物聯網設施大棚環境智能控制系統主要包括傳感器模塊、數據傳輸模塊、智能網關、云端服務器、用戶端。傳感器模塊用于采集大棚內環境參數，如溫度、濕度、光照、土壤溫濕度等。數據傳輸模塊將傳感器模塊采集到的數據傳輸至智能網關。智能網關對采集到的數據進行處理，并通過以太網將數據上傳至云端服務器。云端服務器存儲和處理大棚環境數據，提供數據分析和決策支持。用戶端通過電腦或智能手機查看實時環境數據，并可遠程控制相關設備。然后根據大棚內環境特點，選擇合適的傳感器進行部署，包括了溫度、濕度、光照、二氧化碳傳感器，并設置通風系統，上述傳感器主要監測大棚內的土壤溫度、濕度、大棚內部的光照和二氧化碳濃度，并結合通風系統調控好大棚內部的溫度濕度。傳感器采集到的數據通過無線網絡（如ZigBee）傳輸至智能網關。智能網關將數據通過以太網上傳至云端服務器。云端服務器對數據進行存儲、分析和處理，提供實時環境監控和預測分析。通過電腦或智能手機查看大棚內實時環境數據，設置環境閾值，當環境參數超過閾值時，系統自動發出警報。用戶可遠程控制通風系統、灌溉系統等，以調節大棚內環境。采用統一的數據接口協議，如MODBUS、HTTP等。數據格式JSON、XML等。數據存儲MySQL、MongoDB等，采用加密傳輸和訪問控制機制，確保數據安全和隱私。根據大棚內作物生長需求和環境變化，定期優化傳感器部署和控制策略。對系統進行定期維護，確保傳感器和設備正常工作。更新云端服務器中的算法和模型，提高系統智能程度。

2、病蟲害監測與防治

構建一個基于互聯網技術的設施大棚病蟲害精準監測與防控系統，需要配置硬件設備包括傳感器、攝像頭、燈光、溫濕度控制器等，用于實時監測大棚內的環境參數和病蟲害情況。軟件系統包括數據采集、處理、存儲、分析和展示等功能，用于實現對大棚病蟲害的精準監測和防控。在大棚內安裝各種傳感器，如溫濕度傳感器、光照傳感器、二氧化碳傳感器、病蟲害傳感器等，實時監測大棚內的環境參數和病蟲害情況。大棚內安裝高清攝像頭，實時監控大棚內的作物生長情況，通過圖像識別技術分析作物的病蟲害情況將傳感器采集到的數據和攝像頭拍攝到的圖像數據上傳至云端服務器，通過數據處理算法對數據進行處理和分析，實時監測大棚內的病蟲害情況。通過數據分析算法對數據進行處理，實時展示大棚內的環境參數和病蟲害情況，并提供給用戶一個直觀的展示界面。根據歷史數據和實時數據，通過機器學習算法對病蟲害進行預測，提供給用戶預測結果，并根據預測結果采取相應的防控措施。根據用戶反饋和實際需求，不斷優化系統功能和性能，提高系統的準確性和實用性。

3、基于大數據技術的設施農業種植期間農機智能化操作

首先需要對設施農業種植的需求進行深入分析，了解農民的需求和期望，明確智能化自動化操作系統的目標和功能。根據需求分析結果，設計智能化自動化操作系統的架構和功能模塊，例如數據采集模塊、數據存儲模塊、數據分析模塊、智能決策模塊、智能控制模塊等。利用傳感器、攝像頭等設備采集設施農業農機設備運行時的各種數據，例如溫度、濕度、光照、土壤水分、肥料和農藥使用情況等。將采集到的數據存儲到云端或本地數據庫中，為后續的數據分析和應用提供數據支持。利用大數據技術對采集到的數據進行分析，挖掘數據中的有價值信息，為農民提供精準的農業管理建議。例如，通過分析設施農業農機設備的運行數據，可以發現設備的運行狀況、故障預警等信息，從而實現設備的智能維護。利用大數據技術為農民提供精準的農業管理建議，幫助農民優化種植決策、提高產量和減少投入。例如，通過分析歷史數據和實時數據，可以為農民提供最佳種植時間、最佳施肥量和最佳灌溉方案等。大數據技術實現設施農業農機設備的自動化和智能化控制，例如自動調節溫度、濕度、光照、灌溉等參數，提高生產效率和產品質量。將設計好的智能化自動化操作系統部署到實際的生產環境中，對設施農業農機設備進行實際操作，驗證系統的功能和性能。根據系統實際運行情況，不斷優化系統設計，提高系統的智能化、自動化水平，以滿足農民的需求。利用大數據技術為農民提供實時的信息服務，例如天氣預報、病蟲害預警、市場價格等信息，幫助農民做出更加明智的決策。

三、設施農業種植下物聯網技術的發展趨勢

1、數據平臺建設

建設物聯網傳感器數據平臺需要確保各種類型傳感器的數據可以被準確采集和接入。這涉及傳感器節點的部署、通信協議的選擇以及數據接入的標準化等方面。傳感器數據的存儲與管理是平臺的核心功能。這要求建設一個可擴展、可靠、高效的數據存儲系統，支持實時性和歷史數據的查詢和檢索。傳感器數據的處理和分析是物聯網傳感器數據平臺的重要功能之一。通過應用大數據和人工智能技術，對傳感器數據進行分析、挖掘，提取有價值的信息和模式，為農藝決策提供科學依據。建設一個直觀、易用的數據可視化界面，將傳感器數據以圖形、表格等方式展示出來。同時，提供實時監控功能，讓用戶可以隨時了解設施農業環境的變化狀況。在傳感器數據平臺的建設中需要優先考慮數據的安全和隱私保護。包括數據加密、身份認證、權限管理以及合規性等措施的實施，保護數據的完整性和機密性。建設開放的接口和標準，使得物聯網傳感器數據平臺可以與其他相關系統進行互聯互通，比如與設施控制系統、決策支持系統等進行數據交互和集成應用。

2、邊緣計算的應用

首先，實時數據分析與響應。邊緣計算可以將計算和數據處理功能放置在靠近傳感器節點的邊緣設備上。在設施農業中，這意味著數據可以在收集點就地進行實時分析和處理，無需全部發送到云端進行處理。通過邊緣計算，可以更快地對傳感器數據進行分析，快速響應并采取相應的措施。其次，低延遲的控制與反饋。邊緣計算將決策和控制能力下沉到設施農業的邊緣節點。這使得實時的決策和控制可以在設施的本地環境中進行，而不需要依賴于遠程的云端服務器。這樣可以降低通信延遲，提高決策和控制的效率和精確度。再次，資源節約與可靠性提升。邊緣計算在設施農業中可以避免所有傳感器數據都傳輸到云端進行處理，從而減少了對帶寬和云端計算資源的需求。這不僅節約了網絡資源，還提高了系統的可靠性，因為即使在斷網或網絡異常的情況下，邊緣設備仍然可以獨立運行和處理數據。第四，隱私保護與數據安全。邊緣計算可以在設施農業中加強數據隱私保護和安全性。由于數據可以在本地進行處理和存儲，不需要全部上傳到云端，可以減少對數據隱私的風險。此外，邊緣設備也可以實施本地的加密、認證和訪問控制機制，增強數據安全性和權限控制。

綜上所述，設施農業種植背景之下，物聯網技術的有效應用是農業生產現代化發展的一個重要方向之一。通過加強互聯網技術的深度應用，能夠大幅提升農業生產效率和農業質量。然而在當前的設施農業發展過程中，物聯網技術應用還存在著一些不足之處，未來應該對互聯網技術體系和設備持續進行優化，研發出更多功能的物聯網傳感器設備，進一步優化農業生產硬件條件，促進農業向著現代化和智能化方向發展。