农业物联网技术方案 农业物联网，是未来农业的新趋势吗？
农业物联网，是未来农业的新趋势吗？
下面小编详细解答农业物联网是否是未来的发展趋势？
目前， 美国农业正处于从传统农业向现代农业的过渡时期。农业物联网将发挥独特而重要的作用，为现代农业的发展提供前所未有的机遇。利用智能信息管理技术发展现代农业已经成为发达国家农业发展的热点之一。
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农业物联网发展现状:2013年，发布《农业物联网区域试验工程工作方案》。规划中明确提出，实施区域试验工程，对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式和推广路径，提升农业物联网理论和应用水平，促进农业生产转变，促进农民增收具有重要意义。;收入。阐述了物联网技术可以提高农业生产效率，提升农产品附加值，实现农业增产增收。
在发达国家，智慧农业已经进入知识处理、自动控制发展和网络技术应用的过程，渗透到农业的方方面面。据介绍，国外采用物联网相关技术，在温室生产中，大量使用无线传感器进行管理，控制温湿度、营养液供应、pH值(氢离子浓度指数)、EC值(可溶性盐含量)等。，使保护地蔬菜的栽培条件达到最适宜的水平。
借助物联网技术和云计算技术，在远程支撑与服务平台上建立智慧农业远程托管中心，实现远程种植指导、远程故障诊断、远程信息监控和远程设备维护，将植物生长信息与生物技术、食品安全技术相结合，从种植的各个环节解决农产品的安全问题，充分利用RFID、物联网、云计算等先进技术，实现农业生产监控管理和产品安全追溯。目前，这项技术不仅达到了国际先进水平，而且推向了全国市场，广泛应用于现代农业园区、大型农场、农业专业合作社等。，并得到了用户的良好认可，取得了良好的效果。
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农业物联网，即在温室控制系统中，利用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、Ph传感器、光传感器、CO2传感器等设备，检测温度、相对湿度、Ph值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理参数。在环境中，利用各种仪器仪表进行实时显示或作为自动控制参数参与自动控制，以保证农作物有良好适宜的生长环境。远程控制的实现使得种植者可以在办公室内对多个温室的环境进行监控。利用无线网络测量并获取作物生长的适宜条件，可以为温室的精确控制提供科学依据，从而提高产量、改善品质、调整生长周期、提高经济效益。
种植离不开浇水、施肥、施药。农民靠经验和感觉种田。他们背对黄土种田，把这些经验和方法代代相传。但是，现在的果蔬是否要浇水、施肥、打农药，怎么才能保持精细呢？准确的浓度、温度、湿度、光照、CO2浓度，如何实现按需供应？在过去，这些问题是 "模糊 "凭经验和感觉，在作物的不同生长周期开始被 "准确 "在农业物联网面前实时定量控制。 "农业与食品物联网创造的模式已经成为打破传统农业弊端的一种新的农业模式。这种由物联网技术引发的智慧风暴，让农业实现了 "可测量的环境、可控制的生产和可追溯的质量。保障农产品质量安全，引领现代农业发展。
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农业物联网的三大体系:
1.农业专家智能系统以智能专家系统的开发利用为先导，对气候、土壤、水质等环境数据进行分析判断，系统规划园区布局，合理选择农产品，科学指导生态轮作。
2.农业生产IOT控制系统基于物联网技术，通过各种无线传感器采集光照、温度、湿度以及农产品生长状况等实时信息，对生产环境进行远程监控。将采集到的参数和信息进行数字化转换后，通过实时传输网络平台汇总整合，利用农业专家智能系统，根据农产品生长的各项指标要求，及时、定量、定位地进行云计算处理，及时、准确地遥控自动开启或关闭指定的农业设备，实现农业生产过程的智能化、自动化。
3.有机农产品安全追溯系统通过在农产品本身或生产过程中的货运包装上添加RFID电子标签，在运输、仓储、销售等环节不断添加和更新信息，构建有机农产品安全追溯体系。有机农产品安全追溯体系加强了农产品生产、加工、运输、销售全过程的数据共享和透明管理，实现农产品全过程可追溯，提高农业生产管理效率，促进农产品品牌建设，提升农产品附加值。
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农业物联网未来发展趋势:在未来的农业生产中，农业物联网系统的应用将更加广泛。农民看到使用先进技术带来的好处，就会主动选择适合自己农业生产的智能系统，从而提高农产品产量，增加收入。数据处理系统更加精确和智能。在未来的农业数据处理中，随着云计算技术的不断成熟，农业数据将更加准确、安全和智能。农业数据处理系统会主动分析最适合当地种植的品种以及各种品种的优缺点，供农民选择。
为了规划未来全球化背景下的农业发展，我们必须加快农业信息的分析、预测和发布，增强在国际市场上的话语权，在维护和世界粮食安全的同时，继续为世界粮食安全做出新的贡献。;美国农业的核心利益。
AI如何为智慧农业助力？
人工智能在农业领域的研究、开发和应用早在本世纪就开始了，包括耕作、播种、采摘等智能机器人，智能土壤检测、病虫害检测、气候灾害预警等智能识别系统，以及用于家畜养殖的鸟类。牲畜智能穿戴产品。这些应用有助于我们提高产量和效率，同时减少农药和化肥的使用。
以前我们在野外看到一种不知名的花，要查阅资料才能知道是什么花。但是现在我们可以把花拍下来，通过各种制图软件扫描。这就是计算机图像识别技术。现在借助机器学习和深度学习，智能图像识别的准确率越来越高，应用远不止这些。
智能识别智能机器人
那么如果把图像智能识别和智能机器人结合起来，就能更好的帮助我们种植、播种、采摘。
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