刘 平 （厦门兴才职业技术学院，福建 厦门 361024）

0 引 言

智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络，拥有农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导等功能，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策等服务[1-2]。随着农业现代化程度的进一步提高，农业生产过程中会有大量数据产生，且数据源复杂、涵盖面广。农业大数据是运用大数据技术、理念、方法，解决农业领域在数据采集、计算、存储、应用等方面的问题，是大数据技术在农业领域的具体应用[3]。在智慧农业中，数据来源包括跨行业、跨领域、跨专业的数据集合，其特点是分布式、大规模、结构复杂、类型多样等[4]。智慧农业大数据的核心任务是通过大数据技术从纷繁复杂的海量数据中及时将有价值的数据提炼出来，使现代农业的控制、管理、预测、决策具有智慧特征，从而进一步提升智慧农业的发展速度、质量。

1 物联网技术在智慧农业发展中的应用

农作物是人们的衣食之源、生活之本，也是制造其它产品的主要前提条件。但现阶段，随着人类对农作物产品的品质和安全性的需求愈来愈高，农作物产品的制造过程也变得越来越复杂。为满足智慧农业的发展需要，需对原有的农业生产技术进行革新。智能农业是基于互联网技术发展起来的，属于一种新型农业[5]。互联网是物联网技术的核心，在互联网基础上将物品间的信息进行连接，能够实现管理智能化、远程控制[6]。物联网利用互联网优势，兼容电子信息、通信等多种技术，形成了物联网的新特性。在农业生产中应用物联网技术，将农业生产技术、物联网技术有机结合起来，在农业生产过程中利用现代智能感知技术识别、收集、整理各项数据，利用操作终端对农业生产过程进行智能管理、控制，以实现农业生产信息化。

2 基于物联网的智慧农业架构

所谓的物联网，指的是利用激光扫描、RFID、国际位置网络和激光扫描等设备，建立的全面信息技术管理系统。在物联网信息技术的运用过程中，企业须严格约束作业活动，并进行智能定位，对生产运输等活动进行监督、跟踪，并强化内部监督管理，发挥互联网信息技术的应用优势。图1为大棚栽培环节中物联网技术应用的示意图。

中国国内对物联网技术的研究、应用已初具规模，且物联网技术在智慧农业中的运用流程更加成熟，通过标准化发展管理模型进行协同管理，运用相应的技术手段进行互联网营销，对当代的农产品发展来说，这样的运作模式有巨大的促进作用，也会使农产品的发展管理模型更完备[7]。近年来，物联网技术的运用状况已获得较好的管理效果，为今后智能农产品的发展、普及奠定了基础。

农业物联网的应用主要涉及现代化大棚、果蔬大棚。物联网技术使用大型农业感应器，进场采集作物生长环境中的光、温、液、肥、气等数据，通过综合监测不同作物的生长周期，可以使作业人员根据农作物的不同生长条件，准确、高效、快速地实现产量化、规模化生产，以及显著提高农作物的产量和质量。当前，该模型以温室为监测单元，以各小区的节点为中心，以小区内的任何地点为中心，将各小区的周边环境信息，经网络传输至汇流网络；该汇聚节点与因特网或GPRS 网之间的网关进行连接。远端用户可以使用环境参数，GPRS 与物联网技术有机结合，则能对各时期生长的作物进行最优控制，达到最佳生长效益，每个无线网络传感器节点中包括感应器单元、信息处理单元、通讯单元，以及电源模块，具体结构见图2。

3 大数据环境下的物联网智慧农业平台

在大数据的背景下，智能化的农业生产监控与信息管理体系构成，包括信息感知层、信息传输层、信息应用层三个层次。

信息感应层是通过多种传感器采集农产品的温度、湿度、光照等信息，根据养分含量等数据，可以对植株的生长发育做出初步预测，从而为人工调控和科学的决策奠定基础；

智能农业物联网的信息传递层是智能农用物联网的核心部分，其将感应层所获得的数据通过通信协议传送到本地网和WAN，而传送层则包括因特网、云计算平台、移动通信网、无线传感网等；

信息应用层主要包括手机、便携式电脑等终端，科学剖析采集到的农作物的生长情况及生长环境，形成相关管理数据，并向传输部门反馈，实现自动灌溉、施肥、加热；通过控制光照等多种功能，对作物的生长状况进行预警，从而为作物的生长发育提供良好的生态条件。

3.1 信息感知层

在智能农业中，信息感知技术是农业智能系统的核心技术，其需要从各个传感器中获得大量的信息，从而为以后的生产提供可靠参考。图像识别技术是利用无线电波进行目标识别、追踪、分享的技术。无线电波技术与传感器技术的融合，可以在食物的生产、储存过程中，确保食物品质的安全可靠性。RFID 技术可追溯到食物的源头，为检测和追溯食物品质提供可靠的信息。GPS 技术能为农机生产提供准确的定位，使农机作业更精确，并提高生产率。在网络环境下，以传感器技术为中心，可以对各类农产品数据进行收集。例如，在植物的生长发育中可收集光照、温度、湿度、化肥使用情况等数据；在家禽饲养过程中可以收集有毒气体、酸碱度、氨氮、溶解度、浑浊度等数据。通过对这些数据的采集、解析，可以掌控和把握农产品的具体情况[8]，从而为企业的经营决策提供有用信息。根据农作物的电磁信号之间存在的差异，可以通过卫星对空间、地面、云层等多个方面实时观测；为农作物经营企业提供技术支持。

3.2 信息传输层

在信息传递的过程中，感知层面获得的数据向应用级传递，在实际应用层面上，其传递的质量、有效性会影响企业的决策。目前，物联网在智能农网中得到了广泛应用，其特点是通过无线通信监控农田，利用无线通信技术建立一个或多个传感节点，利用无线技术实现对农作物信息的感知、采集、处理，并将信息传递到应用层面。蓝牙技术是一种能进行短程数据和声音传输的无线通信技术。通信网络由多个Bluetooth 技术构成，可演绎通过多个Bluetooth 构成一个点到多个点的无线通信系统。该方法的优点是投资、运行费用较低，且可迁移，同时可以与有线网很好的结合。然而，该网络的局限性较大，其信号强度会因外界的变化而发生变化，在开阔和密闭情况下，通信的传播范围差别较大；同时会干扰其他电子产品，影响无线通信的稳定性。随着无线通信技术的不同信号强度、质量、抗干扰能力等方面的不断提高，可以确保智能农用信息网络传输层的安全、稳定。

3.3 信息应用层

智能农网是智能农网系统中的重要组成部分，可以实现农业的智能化管理，包括云计算、决策支持、专家系统、GIS 及智能控制技术等[9]。云计算包含海量计算数据，在云端储存，通过云计算平台，消费者可以在云中进行智能化查询，可以向用户反馈农产品市场及其应用技术等内容，实现对农业生产的远距离管控。DSS 是在农业生产的过程中，利用农业生产中大量的数据，对农业生产进行科学分析，从而做出最优决策。要想有效地处理农业生产中存在的诸多问题，须以农业专业人员多年的工作经验为依据；针对问题进行分析、判定，提出相应的解决措施。利用GIS 可准确地预测农业各方面的数据和信息，为智能农业管理提供科学参考。智能控制技术就是通过神经网络控制、模糊控制和智能综合控制等手段来解决这些问题。

4 结 语

智能农业是当前农业发展的主流方向，在智能化发展中，基于大数据环境的智慧农业平台可以推动智能农业的发展。要使智能农用网络长期健康地发展，需进行关键技术的自主创新、开发和研究，减少农业生产的费用；稳定农产品的产量。随着科技水平的进一步提高，智能农业网络水平会获得进一步的提升，对农产品监测将更精确，能更好地进行远程控制。今后，能够推动农产品产业链的进一步延伸，提高农产品的信息化程度，从而促进智能农产品的进一步发展。