智慧农业背景下农业智能传感器应用现状分析

赵自强

（塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔 843300）

随着信息技术在经济和社会发展中的广泛应用，信息化水平已成为衡量一个地区现代化水平的重要标志之一[1-2]。现代农业正在向信息化农业发展，建立农业信息科学势在必行，科技兴农是农业现代化发展的必由之路[3-5]。随着科技的飞速发展，农业信息化建设将对农业生产、经营和管理模式产生重大而深刻的影响[6-7]。推进农业信息化进程能够加速农业现代化发展，为了更好地实现农业信息化，催生了智慧农业的概念。通过物联网技术，能实现更好的智能感知，并由此推广全产业链的检测，使农产品更加安全可靠[8]；合理应用农业信息技术可以促进作物的生长，降低养分的损失，增加粮食的收成。因此，智慧农业有着广阔的发展空间。

农业智能传感器是利用先进传感技术、物联网技术和人工智能算法，实现对农田、作物和养殖环境的精准感知、实时监测和智能分析的设备，也是智慧农业的关键核心技术之一，为农业生产过程中所需的关键信息和智能化管理提供支持。在智慧农业发展背景下，利用农业智能传感器可以对农产品进行远程监测与种植策略分析[9]，从而提高设施农业的建设和经营水平。本文阐述了智慧农业背景下农业智能传感器的应用现状，剖析了农业智能传感器自身、数据传输通讯和数据处理方面存在的问题，并提出了解决措施和建议，为推广应用农业智能传感器提供参考。

1 智慧农业生产中传感器分类

1.1 植物生理信息类智能传感器

在智慧农业生产中，植物生理信息类智能传感器起到了至关重要的作用。它可以通过感知和测量植物内外环境信息，实时监测和记录植物的生理状态，为植物生长和发育过程提供实时反馈和控制支持[10]。植物生理信息类智能传感器通常由感知单元、数据采集单元和数据处理与传输单元组成。感知单元可以采集植物及其生长环境中的红外辐射、叶绿素荧光、光合速率和蒸腾速率等信息[11]。数据采集单元将感知单元采集到的信息转化为电信号，并进行放大、滤波和模数转换等处理。数据处理与传输单元负责对采集到的数据进行处理和分析，并通过无线通信技术传输至上位机或云服务器进行存储和分析[12]。

张新荣等[13]通过ZigBee 技术设计了一个植物生长多环境参数监测系统，克服了传统植物生长环境数据监测和传输的局限性，在植物生长环境信息检测过程中取得了优异表现。王玲玲等[14]将RFID技术应用到海南热带特色农业中，实现对热带特色农业生产过程中的环境信息和农作物自身特征信息的实时数据采集，保证农产品品质，达到农产品质量追溯的目的。刘九庆等[15]应用电感式位移传感器设计了一种接触式无损植物叶片检测仪，解决了传统叶片生理环境参数传感器精确度不高问题，提升了叶片生理环境参数获取精度。

1.2 土壤环境类智能传感器

土壤环境类智能传感器的广泛应用为智慧农业带来了许多便利。通过测量土壤湿度、温度、盐分含量以及营养元素含量等参数，为作物生产提供技术指导[16]。农民可以通过实时监测数据了解土壤状况，并根据不同作物对土壤条件的要求进行相应的灌溉和施肥管理。可以有效避免灌溉和施肥过度或不足，从而保证农作物在适宜的生长环境中获得充足的养分[17]。当传感器检测到土壤中某些营养元素缺乏或盐分含量过高时，可以采取相应措施进行调整，如添加适当的肥料或进行盐分调节[18]。这有助于及时预防和解决作物生长过程中可能出现的问题，最大限度地提高作物产量和品质[19]。通过对土壤环境数据进行长期分析，可以了解土壤的变化趋势和周期性规律，从而更好地制定农作物的种植计划和管理策略[20]。

张东兴等[21]设计了一种可见光—近红外式土壤水分传感器，在测量玉米等作物播种环节的土壤水分中取得了良好表现；方圆等[22]针对新疆棉田灌溉过程中存在的水资源浪费、劳动强度大和灌溉不科学等问题，设计了一种基于无线传感器的棉田墒情监控系统，实现土壤温湿度信息的实时采集、处理和传输，为新疆棉花大田种植推广起到了促进作用；林昱槟等[23]研制了一种土壤水分—基质势—温度复合传感器，用于同步测定森林土壤、农田壤土和砂土的水分特征曲线，为农业生产和环境监测等领域提供了可靠的技术支持。

1.3 气象环境类智能传感器

气象环境类智能传感器在智慧农业中也扮演着重要的角色。通过监测气温、相对湿度、降水量和风速等参数，将这些数据传输到终端设备上，通过分析气象数据，可以判断天气变化，合理安排作业计划，实施适当的防灾措施[24]。气象环境类智能传感器凭借感知单元的灵敏度和多样性，实现对多气象要素和环境参数的感知和测量，提供全面的气象和环境数据支持，采用先进的传感技术和校准方法，提高测量的准确度和稳定性[25]。建立气象传感器网络，实现传感器之间的数据共享和互联互通，提高数据的实时性，增强网络覆盖范围。

肖婷等[26]以STM32F103ZET6 为主控设计了一款基于物联网的茶场生态环境监测系统，利用各类气象传感器监测茶场的环境参数，通过GPRS 与主控通信，由主控对所有传感器采集的数据进行汇总、分析、显示和存储等，提升了茶场生态环境的监测效率；胡敏哲[27]设计了一种自动气象信息采集系统，并使用改进Leach 算法的传感器网络，实现了气象数据采集过程中的低能耗、低延迟以及高准确性；韩贝等[28]设计了一种气象联网系统与气象无人机相结合的气象环境参数获取系统，结合LoRa 无线通信技术，实现了气象数据采集时精细化、网络化的特点，达到了快速反应的要求。

2 农业智能传感器面临的挑战

2.1 农业智能传感器

在传感器自身方面，需要关注以下几个问题：首先是传感器的精度和稳定性，确保其能够准确测量和记录相关参数；其次是传感器的可靠性和耐用性，传感器通常需要在恶劣的环境条件下工作，如高温、高湿度和多灰尘环境，因此，需要提高传感器的可靠性和耐用性，确保传感器能够长期稳定运行；最后应考虑传感器的功耗和尺寸，使其更节能高效且易于部署。

传感器的精度直接影响数据的准确性和可信度。一些传感器可能存在精度不高、测量范围有限和灵敏度不够等问题，导致数据存在误差。此外，高精度和多功能的农业智能传感器一般价格较高，一定程度上限制了其普及和应用。

2.2 数据传输通信

在数据传输通信方面，需要解决以下问题：首先是选择合适的通信技术和协议，以确保数据能够稳定、快速地传输到指定设备或云平台；其次是确保数据传输的安全性和隐私保护，采取合适的加密和认证机制，防止数据泄露或被篡改；最后是合理制定传感器网络的覆盖范围和扩展性，以满足不同农田布局和规模的需求。

传感器数据的传输和共享需要有可靠的网络和平台支持，而小部分农村地区可能缺乏稳定的网络和数据共享平台，最终导致传感器数据无法及时传输和共享。

2.3 农业数据处理

在农业数据处理方面，需要解决以下问题：首先是对大量的传感器数据进行有效的存储和管理，以便后续的分析和应用；其次是开发高效准确的数据处理算法，从海量数据中提取有价值的信息，并为农民提供实时的决策支持；最后是关注数据模型的更新和优化，以适应不断变化的农业环境条件和作物生长需求。

农业传感器产生的数据量庞大，对数据的处理和分析能力要求较高，一些农民可能缺乏相关技术和工具，导致无法有效地处理和分析传感器数据。农业数据中包含的农田位置、作物生长情况等信息，可能存在数据和隐私泄露的风险，因此，农业数据处理需要采取适当的安全措施来保护数据的安全和隐私。此外，农业数据来源多样，包括气象数据、土壤数据和作物生长数据等。这些数据具有不同的格式和结构，难以进行有效的集成和标准化，给数据处理和分析带来了困难。

3 对策建议

3.1 提升农业智能传感器性能

为提升农业传感器的性能，可以从多个角度入手。一是通过优化传感器硬件设计和制造工艺，提高测量精度、稳定性和可靠性；二是利用先进的材料技术，降低能耗和尺寸，提高传感器的能效性能；三是采用多模态传感器融合技术，结合不同传感器优势，实现更全面准确的数据采集；四是采用更精密的传感器元件和传感器组件，提高传感器测量的精确度和准确性；五是定期对传感器进行校准和维护，保证传感器始终处于良好的工作状态。

3.2 构建农业专用通信网络

为构建农业专用通信网络，可以考虑以下几个方面。一是选择适合农田环境的通信技术和协议，如LoRa、NB-IoT 等低能耗广域网技术；二是布置合理的基站和中继设备，以确保传感器数据能够稳定可靠地传输到指定位置；三是考虑网络拓扑结构和路由算法的设计，以提高网络覆盖范围和传输效率；四是在农田、农村等地区建设通信基站，扩大通信信号覆盖范围，这些基站可以采用无线通信技术，以保证通信质量和传输速度。

3.3 科学合理采集作业环境数据

科学合理地采集作业环境数据是智慧农业生产过程中的关键一步。在采集作业环境数据时，应根据具体作物种类和生长阶段确定监测指标，并选择适当的传感器进行数据采集，同时要注意采样点的布置和数量，保证数据的代表性和可靠性。在数据采集过程中要注意标定和校准传感器，并进行数据的实时监测和记录，以便后续分析和应用。根据作物的生长周期和发育阶段，在播种期、生长期和成熟期等不同阶段，按作物需求决定采集数据的频率和时间点。

4 结论

当前，农业正处在由传统农业向现代农业转型的时期。利用信息技术对农业生产的各种要素进行数字化设计、智能化控制、精准化运行和科学化管理，可大幅度减少农业生产过程中不必要的消耗，降低生产成本，提高产业效益。通过现代信息技术运用和信息引导，促进农业科技水平提高，帮助农业产业结构优化升级，改善农业基础设施和生产环境，使农业生产方式向现代化转变，促进农业全面、协调和可持续发展。

未来，以农业智能传感器及相关技术作为支撑，可推动智慧农业发展与农业现代化进程，实现农业生产的低成本快速检测和连续监测，提高农业生产的实时反馈能力，在此过程中农业智能传感器将更加智能化、精准化、可靠化和安全化。农业智能传感器的应用将更加个性化和差异化，农业智能传感器除应用于传统的种植业和养殖业之外，还将涉及农业物流、农产品质量监控和农业环境保护等领域。农民可以通过精细化管理提高作物的产量和质量，建立农产品的品牌形象，增强消费者对产品的信任度和价值认知，进而提高产品的售价和市场份额，实现农业生产的效益最大化。农业智能传感器的发展也将推动农业产业的升级和转型，为农业生产提供更加高效、优质和可持续的解决方案。

本文通过对目前植物生理信息类智能传感器、土壤环境类智能传感器和气象环境类智能传感器的应用现状和存在问题进行分析，提出了相应的对策和建议：在农业智能传感器自身方面，应注重优化精度，提高稳定性、可靠性和耐用性等方面的性能；在数据传输通讯方面，要关注通信技术选择、安全性保障和网络覆盖范围等问题；在数据处理及算法方面，要解决数据存储管理效率不高的问题，应对高效准确的数据处理算法和模型更新优化等挑战。