农业物联网技术在温室大棚生产中的应用进展

葛礼姣，程玉静*，仇亮，王小秋，翟彩娇，丁晓卫

(1.江苏沿江地区农业科学研究所，江苏 南通 226012；2.江苏超数信息科技有限公司，江苏 南通 226004)

随着互联网、移动通信技术、传感检测技术和计算机通信技术的飞速发展，物联网技术逐步形成，并受到社会广泛关注[1-2]。物联网指通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统(GPS)等感知设备，把标的物的各项所需信息进行采集，与互联网结合形成的一个巨大网络，通过网络进行信息交换，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等，其实质是依托互联网技术，将人与人之间的信息交流扩展到了物与物之间[3-4]。物联网是继互联网和移动通信之后的又一次信息革命浪潮，也是社会经济发展到现阶段的必然要求[5]。

我国是典型的人口大国，民以食为天，农业生产是人口大国的命脉，保障我们日常生活所需，支撑我国经济的稳定发展。当前，城镇化导致土地资源日渐缩减，农村人口大量向城镇转移，务农人口减少，无法继续维持传统农业劳动密集型的生产方式，因此，亟需利用智能化和自动化技术来提高农业种植产量和效率[6-8]。现阶段，我国正努力从传统农业向现代智能化农业转型，农业物联网作为一项新型信息化集成技术，通过各类传感器实时掌握室内的光照、温度、湿度、CO2浓度和土壤信息，及时应对环境做出适合农作物的变化，可实现作物生长环境的最优控制，使设施农业更加精准高效，转变传统的农业生产方式和农业管理模式，减轻农民劳动压力，降低农业生产成本，提高生产效率，对农业的可持续性发展意义重大，在温室大棚生产中有着十分广阔的应用前景[9-11]。近年来，我国将物联网列为国家重点发展战略性新兴产业之一，以期加快高效高产的现代农业发展进程。本文拟通过对农业物联网技术在温室大棚中的国内外应用现状、关键技术、应用方法和存在的不足进行分析，为农业物联网在温室大棚中的实践应用提供参考。

1 农业物联网技术的发展与应用概况

1.1 国外农业物联网技术的发展与应用概况

物联网的概念最早在1999年，由美国Auto-ID研究中心的Ashton教授在物品编码、RFID技术和互联网的基础上提出。2005年21世纪全球信息社会峰会上，国际电信联盟对物联网的概念进行了扩展，提出增加传感器、模糊识别和智能终端等技术的应用，正式定义了物联网概念、技术及应用前景[5，12]。此后，随着各国政府对物联网技术的政策支持和高新技术企业的迅速发展，物联网的内涵不断被丰富完善，并渗透到各个行业领域中。

自20世纪90年代起，美国、日本、以色列、荷兰等发达国家就开展了农业与物联网技术相融合的研究，并取得一定成果，其农业信息化已处于世界领先水平。其中，大农场在美国农业物联网技术推广中起着引领作用。研究显示，美国超80%的中大型农场均已应用物联网技术实现智能化生产。同时，美国政府每年用于农业信息网络建设方面的投资约为15亿美元，已建成当前世界上最大的无线传感器网络基地、农业计算机网络系统AGNET和强大的农业技术信息库，如生物科学情报社(BISIS)、美国国家农业数据库(AGRICOLA)和FAO农业情报体系(AGRIS)等，人们可以通过互联网共享农业服务信息资源[13-16]。与美国农业生产方式不同，日本以轻便型智能农业为主。2004年日本总务省提出U-Japan计划，将推动农业物联网发展作为核心内容之一，采用产业界、政府和学术界合作的科技发展体制协同研发农业物联网技术。此后，日本政府不断加强对智慧农业的扶持补助，截至当前，日本已有超出50%的农户使用农业物联网技术，大幅提升了农产品生产效率，有助于解决日本农业劳动人口高龄化和劳动力不足等问题[15]。以色列将滴灌技术与农业物联网技术进行结合，开发出智能节水灌溉与施肥系统，运用物联网技术把滴灌技术做到了极致，有效解决了沙漠地区农作物种植困境，进一步提高了农业集约化水平，实现由沙漠走向绿洲的跨越式发展[17-18]。1974年，荷兰将计算机与温室气候控制系统相结合，迈出设施农业现代化生产的第一步。当前，荷兰通过智能化设备调控温室环境的农业生产规模已达1万km2，基本实现全自动化无人管理，建成设施农业高效生产体系[18]。

1.2 国内农业物联网技术的发展与应用概况

21世纪以来，我国积极推动农业自动化和智能化发展，大力提倡发展农业物联网技术。2015年国务院印发《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，提出要利用互联网提升农业生产、经营、管理和服务水平，培育一批精细化、智能化、网络化的现代种养加生态农业的创新模式，形成示范作用；在基础良好、大宗农产品规模生产的区域，普及并构建农业物联网测控体系。近年来，中央一号文件均将大力推动农业物联网技术在农业领域中应用作为重要内容发布，2023年中央一号文件进一步明确了我国大力发展现代化设施农业的决心。文件指出要实施设施农业现代化提升行动，加快发展集约化育苗中心，集中推进老旧农业设施的改造，探索科学利用戈壁、沙漠等发展设施农业，并鼓励地方对设施农业建设给予信贷贴息，为我国农业物联网技术的发展提供广阔的平台。

我国农业物联网起步较晚，自动化配套设施和技术远远落后于发达国家。早期，我国农业信息化智能大棚主要采用国外引进的方式，成本高、周期长、后续维护无法得到及时保证，并且由于没有考虑到我国国情，引入的大部分设备的工作方式难以与我国传统农业耕种方式相容，同时也由于国内缺乏相应的农业物联网技术人员，导致进口设备引入后无法发挥功能，造成资源浪费。随着我国无线通信技术、传感器技术、大数据及云平台等先进技术的不断发展，国内高校及科研院所开始致力于开发适合本国国情和地势的智慧农业系统，满足我国现代化设施农业的根本需求。例如，李富善[19]设计了一套融合物联网装置和BP神经网络预测算法的预测型土壤湿度测控系统，有效解决了青海地区传统土壤湿度测控系统测量误差大、测量过程受干扰程度大、灌溉不及时和灌溉方式原始等问题。针对大棚内影响果蔬生长的复杂参数，何岚[20]通过分析环境参数温度、湿度两种之间的耦合关系，设计了带补偿的模糊PID控制系统，实现对大棚内环境参数的有效控制。刘泽楠[17]通过ZigBee-WiFi异构网络的数据传输方式，实现无线传感器网络与云平台的数据交互，生产者通过平台在线监测温室内环境参数变化，实现温室内温湿度的自动控制，有效解决了传统温室控制系统智能化程度不足的问题。同时，设计连接消费者与生产者的终端交互平台，化解了生产者和消费者之间的信任危机。

2 农业物联网系统结构及关键技术

农业物联网技术体系主要分为感知层、传输层和应用层，每个层次行使不同的功能，通过有效组合完成整个农业生产过程[21](图1)。

图1 农业物联网系统结构Fig.1 Structure of agricultural internet of things system

2.1 感知层

感知层在农业物联网的层次结构中处于最底层，是物联网识别物体、采集信息的来源。感知层的关键技术主要包括RFID技术、全球定位系统(GPS)技术、传感器技术等。其中，RFID技术可通过射频信号自动识别目标对象并获得相关数据，常用于农产品质量溯源；GPS技术则是利用卫星全方位实时导航进行测时和测距，可实现对物体的精准定位，一般用于土地资源调查和农作物监测；传感器技术利用智能传感、视觉图像、生化传感等方法感知温室环境信息以及作物生理信息，包括室内空气参数、土壤环境、水肥条件、作物生长状况以及病虫草害等农业要素信息[6，22]。在现代化智能温室的建设中，感知层是温室控制系统的基础，系统通过在感知层中布设环境采集节点，用于收集各种信息数据，将信息通过网络汇集到数据处理中心进行决策后，接受系统控制中心的指示，实现对温室的自动控制[23]。感知层的采集节点主要包括温湿度等各种传感器设备以及视频监控设备，控制设备主要有风机、加湿器、加热器、卷帘、遮阳网等。其中，传感器的精度决定了整个物联网系统的性能，在建设智能温室时要求选择高精度、耐高温、耐高湿、耐腐蚀的传感器设备。

2.2 传输层

传输层负责感知层与应用层之间的信息传递和交换，是农业物联网的神经中枢。其网络传输方式主要分为有线通信技术和无线通信技术。有线通信技术主要包括RS-232标准和RS-485标准。其中，RS-485标准是在物理层上对RS-232标准的升级，将RS-232标准的单根逻辑电平信号改为双线的差分信号，提高了抗干扰能力[18]。其次，RS-232标准的最大传输距离为15 m，最大传输速率为20 kb·s-1，而RS-485标准的最大传输距离为1.2 km，最大传输速率为10 Mb·s-1，相比于RS-232，具有传输距离远、速度快的优势[24]。

当前，农业物联网中应用最多的是无线通信技术，在温室大棚中应用广泛的几种无线通信方式有Zigbee[25]、蓝牙[26]、WiFi[27]、GPRS[28]、3G[29]、4G[30]、5G[31]、近场通信(NPF)[32]、红外数据传输(IrDA)[33]。由表1可知，蓝牙、IrDA、NFC和ZigBee技术为近距离通信技术，GPRS、3G、4G、5G和WiFi则为远程通信技术[24，33-34]。通过对比，发现相较于蓝牙、IrDA和NFC技术，ZigBee技术具有可靠性好、稳定性高、通信距离长的优势。当下，基于ZigBee无线传感器网络技术的温室环境测控系统是温室环境测控的研究热点[34-35]。远程通信技术中，GRPS、3G、4G和5G技术比较灵活，网速依次提高，每台需要联网的设备需要配备一个SIM卡，每个月仅需为SIM卡缴费即可，但随着联网设备和网速的增加，总体价格成本也相对提升。WiFi技术价格相对便宜，仅需缴纳固定金额，传输速度快，但极易受到建筑物影响，抗干扰性较弱。综上，每种通信技术均有其优缺点，在设计温室系统时，种植户可根据自身的需求以及资金状况选择通信设备。

根据网络功能的不同，可以将传输层网络分为设备间互联的网络，设备与应用层互联的网络两部分，在农业物联网系统的构建中，通常将近距离无线通信技术和有线通信技术用于设备间互联，远程无线通信技术用于设备与应用层间的互联。其中，以ZigBee技术将设备与设备进行互联，WiFi技术将设备连接至应用层的ZigBee-WiFi异构网络技术应用最为广泛[17，24，36-37]。

2.3 应用层

应用层系部署在云端的智能控制平台[38]，处于农业物联网体系的最上层，其主要功能是对传输层提供的数据进行整理、储存、显示和分析处理，并结合农业知识做出判断和决策，对各种农业设备进行远程控制，起到数据处理、诊断决策和人机交互的作用[39]。在温室大棚中，农业物联网应用层关键技术主要包括云平台技术和农业智能控制技术。

2.3.1 云平台技术

物联网云平台是在一般服务器架构上进行修改，使之成为了具备物联网服务功能的大数据处理中心，是物与物之间实现通信的桥梁和纽带[40]。很多大型农业公司都选择自己开发云平台，从终端智能硬件到服务器，再到控制软件，形成一套独立的软硬件系统，但开发难度较大，对于小型企业和农户而言并不亲民[41]。随着云平台技术的快速发展，不具云平台开发条件的智能温室使用者可采用供应商提供的云平台服务进行终端数据的转发、储存和分析。根据提供服务的内容不同，云平台服务可分为基础即服务(Iaas)、平台即服务(Paas)和软件即服务(Saas)3种模式[17-18，42]。其中，Iaas指由云平台服务提供商提供存储、网络等基础服务；Paas指由云平台服务提供商提供开发环境和硬件环境，用户可以利用平台设计、开发满足自己需求的程序；Saas指由云平台服务提供商直接提供软件资源[43]。在设计现代化智能温室时，云平台供应商可根据用户需求，将云平台植入各种智能管控系统，为用户提供存储、分析、计算等复杂的网络服务，用户将感知层数据传输至云平台后，仅需通过远程PC或手机终端等移动设备访问云服务器即可任意享用平台服务，实时监测温室大棚传感器采集的数据，并发送指令到温室自动化设备调控器中对温室环境进行调控[44]。选择成熟的开发平台可以节省大量的时间精力，降低用户的成本。当前国内开发较为成熟的云平台如OneNet、腾讯云和机智云等已在农业物联网中广泛应用。孙忠祥[45]采用OneNet云平台作为数据接收、储存和转发平台，并在平台上建立相关应用，通过PC在线或手机APP客户端实现蔬菜大棚的远程监控功能。温建胜[46]基于腾讯云服务器，利用LabVIEW、VBSCRIPT和JAVASCRIPT进行服务器后台数据处理软件和页面的设计，实现了系统对叶菜温室环境因子数据的收集、解析以及用户对温室系统参数的远程调控。汪晓乐[47]采用机智云为后台监控平台，并利用机智云提供的APP软件，对温室的温度、湿度和光照等因素进行远程查看与控制。用户可以根据自身需求和价格预期进行云服务器的选择。

2.3.2 农业智能控制技术

在设施农业物联网中，农业智能控制技术指通过传感器技术、计算机技术以及人工智能技术等自动调节温室农业要素，使温室达到农作物最优生长环境[48]。设施农业温室大棚智能控制方法主要包括模糊控制法、神经网络控制法及专家控制法。研究者们[49-51]将这3种方法的应用特点总结为：模糊控制知识可将丰富的种植经验总结起来，把复杂的温室环境变化规律简单化，表达能力和推理能力强，无须建立精确的模型，但知识表达结构单一，只可实现对温室环境的粗略控制。神经网络控制是指利用计算机语言模拟人脑神经的决策方式，具有自学习能力，计算速度快，能够适应复杂环境，但是结构和类型难以确定，无法保证结果的绝对正确性，算法易陷入局部最优。专家系统控制法的实质是根据农业专家提供的农业知识和经验，运用计算机技术，对数据进行推理和判断，得出最佳解决方案，优点在于对规则和推理过程的清晰、正确表达，缺点是不具备自学习能力，推理范围狭窄，效率较低。由此可知，单一的控制方法各有局限性，无法满足对复杂的温室环境的智能控制，应将多种算法进行融合，从而实现对温室众多环境因子变量更有效的控制。目前，农业智能控制技术的研究方向主要为环境参数控制算法的融合创新。Atia等[52]通过对多种控制方法进行对比试验发现，将模糊控制与人工神经网络结合的自适应神经模糊控制算法应用于温室系统，可以迅速响应环境温度的变化，提升了温室温度控制系统的整体控制效果，达到了恒定室温的目的。韦玉翡等[53]采用的模糊专家控制系统能根据番茄各生育期的环境因子最优值，对控制设施进行调节，促使温室环境更趋于作物最佳生长环境，具有良好的控制效果。张涛[54]为弥补常规算法速度慢、预测准确率低的缺点，提出了广义神经网络算法，提高了中药材生长环境诊断预测的准确性，实现了对影响中药材生长的环境因素的实时监测和及时调整。

3 农业物联网技术在温室大棚中的应用

3.1 农业物联网技术在作物各个种植阶段的应用

根据作物生长习性和规律，在作物的不同种植阶段应用农业物联网技术可有效地提高作物生产效率、解放人力、降低生产成本。在作物种植准备阶段，利用农业物联网传感器技术，科学采集并分析棚内的气候条件和土壤条件数据，可筛选出适宜播种的作物种类，提高种植作物的成活率和品质。在作物生长阶段，利用物联网传感器技术实时监测蔬菜生长的土壤水分含量、土壤肥力、环境温湿度、光照情况等环境信息，为智能控制系统设定最佳环境参数阈值，当环境指标超出最佳环境参数范围时，自动启动空气内循环系统，加热系统、风机降温系统、光照系统、以及水肥一体化系统的相关控制设备将环境指标调整到最佳状态，随后自动关闭控制设备，有效实现节能环保；利用超清监控摄像头，随时查看温室大棚中作物的生长状态，获取相应的视频监控图像，可及时排除影响作物生长的不利因素；作物生长后期，利用传感器和摄像头设备采集数据，结合作物生长积温模型可对作物的成熟程度和收获期进行预测，供用户参考，让用户有充足的时间为作物收获做准备[55-56]。在作物收获阶段，利用物联网技术对作物生长信息进行汇总和储存，可在作物的销售环节提供基础信息，用于农产品品质的安全溯源[5，57]。

3.2 农业物联网技术在作物病虫害防控中的应用

使用农业物联网技术可以有效地防控作物病虫害，具体应用为：通过传感器全天候实时监测影响作物病虫害发生的关键环境因子，并使用超清监控摄像头实时拍摄的影片作为参考资料，将这些信息传输至云平台数据处理中心后，利用智能算法，建立作物病虫害发生模型，结合专家系统实现作物病虫害的预测和预警，并将信息发布至用户端提示管理人员做好防治工作。管理人员可通过种植经验和专家系统的建议进行管控，以防病虫害的大规模流行。当前，研究人员还对农业物联网传统的病虫害预警功能延伸开发出专家视频会商功能，用户可通过图片集和视频的形式向专家库专家介绍作物病虫害的发病情况，专家通过互联网远程对用户进行指导和培训，解答种植过程中的各种问题，有效预防作物病虫害的流行[2，58]。

3.3 农业物联网技术在温室大棚中的应用效果

目前，农业物联网技术已广泛应用到番茄[38]、草莓[59]、葡萄[60]等作物的温室栽培中，并带来一定的经济效益和生态效益。芦天罡等[38]发现，相比于无物联网监控系统的日光温室，应用物联网监控系统更有利于创造作物生长的最佳环境，每年可节省33%的人工成本，提高11.4%的单位面积产量。刁书中[59]利用物联网技术改造日光温室，对比改造前节水50%～70%，节肥20%～40%，减少农药使用量15%～20%，减少人工4～5人，在改良后的日光温室种植草莓，可实现每667 m2增收36%，每667 m2年收入提高1.3万元。王素青等[60]应用物联网技术根据葡萄不同生育时期的生长特性进行葡萄园温度与水肥的自动化控制，对比应用前，葡萄商品果率从75%提升至85%，园区年产值提高了40万～50万元。

4 农业物联网技术在温室大棚应用推广中存在的问题

4.1 产品技术匮乏

当前我国农业物联网研发达到国际水平的本土企业屈指可数，市面产品不够灵敏、经常故障，且维修困难，具备自主产权的高精度、高稳定性、高可靠性的技术和产品严重匮乏，影响农民应用农业物联网技术的积极性[44]。

4.2 成本较高，成本与利润不成正比

农业物联网在温室大棚中的应用是基于多种高精度传感器设备和数据传输网络实现的，然而高精度传感器设备价格昂贵，并需要经常维护保养，势必在应用中产生较高的维护费，此外，宽带和移动网的使用也是一笔不小的开支，因此，想要引进农业物联网技术，就需要投入大量资金。我国农作物种植利润较低，应用物联网技术对于小型企业和农民来说是笔巨大的成本投入，成本与利润不成正比致使物联网技术难以大面积推广。

4.3 农民应用困难

老龄化和文化程度低是我国的农业生产者普遍存在的问题，农民依然保留着传统的生产习惯，接受和适应新兴事物的能力慢，对智能设备不够熟练，是农业物联网技术推广过程中最大的难题。

4.4 缺乏规范统一的应用标准体系

当前，我国在应用农业物联网技术时，由于缺乏统一的数据采集标准，不同厂商生产的设备数据格式不统一、接口不兼容，导致农业数据采集相对随机且孤立，各地甚至各个用户采集的数据之间既无法兼容，也无法与国内外开放的大型农业数据库实现信息共享，导致信息孤岛现象的形成，物联网市场呈现分割状态，严重影响了农业信息的共享交换，制约了农业物联网技术的产业化发展[61]。此外，伴随我国科技的迅速发展，部分标准更新滞后，与农业生产实际大相径庭，无法适应现代化农业生产要求，亟须重新修订。

5 展望

农业物联网技术的应用对于改变我国农业生产效率低、生产经营模式粗放、耕地细碎化的农业现状，提升农业生产规模化、产业化、智能化水平，提高作物产量和品质，推动农业现代化进程具有重要意义。在今后的工作中，各地方政府应充分发挥主导功能，给予政策倾斜，为中小型企业和农户设置信贷补贴，大力支持农业物联网的建设与推广工作。与此同时，政府相关部门应结合农业科研机构、高等院校、高新企业，共同参与农业物联网技术研发，瞄准产业所需，研发出一批具有先进水平的高精度、高稳定性、高可靠性、低成本、低能耗的技术和产品，解决当前农业物联网技术产品匮乏的难题；组建专业的科普队伍，设置情景化培训课程，多途径开展对农民的实践应用培训，帮助农民熟练、正确地使用物联网技术；建设专业的农业物联网人才培训机构，培养高水平的应用、管理及服务人才，打造专业的人才团队，为推进农业物联网技术的大面积应用奠定基础。此外，应尽快解决农业物联网系统中传感器接口不兼容、数据传输格式不一致的问题，建立高效的数据清洗和数据质量管理体制，统一数据采集标准，积极完善农业物联网标准体系，促进全国平台共用、数据共享，推动我国农业物联网技术的产业化发展。