為了匹配擬議的世界人口 9.7 億 2050, 農產品的產量必須增加大約 69 百分. 應實施新的農業技術以徹底實現這一目標.
世界可以通過在農業中應用物聯網來滿足所需的需求. 農業物聯網讓人們了解農作物和牲畜如何防止動物生病並有效增加產量. 然而, 不可靠的連接使這些物聯網解決方案變得不可能——物聯網連接是我們在 MOKOSmart 提供的.
物聯網在農業中的逐步使用對提高產量和, 同時, 改善食品的安全和交付. 從水資源管理到監測作物和牲畜, 傳感器, 模塊, 和網關共同提供收集和審查的精確實時信息，以便做出更精通的決策, 成本驗證和合理的監管合規.
農業物聯網使用許多傳感器來收集實時數據. 農民依靠智能傳感器檢查土壤中的水分含量, 篩查牲畜和農作物的健康狀況, 高效運行無人機和農用車輛, 大部分在沒有完整寬帶接入的偏遠地區.
傳感器技術中的一些發明是; 低功耗的結合, 減少, 和不可重複使用的追踪解決方案加上 5G 電源, 這為農民提供了將傳感技術應用於其專屬環境的更好前景. 物聯網技術可以幫助農民及時應對生態變化, 監管, 人員配備, 和需求情況, 無論是不同的還是集體的.
通過稱為網關的硬件設備實現從一個網絡到另一個網絡的同時數據流. 它們是重要的解決方案鏈接，可提供對傳感器攝像頭的可靠訪問, 系統, 和執行器, 對智能農場中的物聯網環境至關重要. 表現不佳的數據路由可能會帶來不良後果, 特別是在監測牲畜時, 控制灌溉, 並測量一個區域.
大多數農場位於農村, 遠程設置，其所有操作都廣泛分佈在很遠的距離並具有不同的景觀. 而且, 連接需求差異很大. 在網關設計中, 創新, 尤其是引入了先進的工業級主要組件，例如改變遊戲規則的私有 LTE, 無線通信模塊, 和遠程 5G 技術, 協助農業物聯網集成商全面滿足農民’ 在任何條件下進行篩選操作時的需求.
而不是通過網關發送原始數據, 由於物聯網邊緣流程的快速發展，應用程序已成為可能嵌入工作. 這種物聯網邊緣處理技術有助於輕鬆管理設備並在創建數據的端點處或附近做出正確的決策. 一些 NB-IoT 和 LTE-M 標準蜂窩模塊使小工具能夠直接鏈接到移動物聯網網絡.
它們非常適合為傳感器和其他物聯網小工具添加蜂窩或 Wi-Fi 網絡功能. 由於射頻工程的複雜性和嚴格的合規要求, 農業工業物聯網設備集成商和設計人員必須依賴現成的模塊，而不是適用於其他功能設計塊的芯片下降方法. 這種連接解決方案的方法具有多種可能性，並提供了進行研究和營銷的理想時機. 它還為農業物聯網解決方案集成商的投資回報率發展提供了空間，以滿足該行業的特定需求.
模塊是物聯網設備的基本元素. 部署在農業系統中的物聯網模塊應具有高質量和堅固性，以始終保持一致和可靠, 即使在最極端的環境條件下. 智慧農業是一個至關重要的解決方案平台. 選擇基於投資回報率和全生命週期成本的聯動農業設備模塊比購買價格更重要.
MOKOSmart 物聯網連接計劃和管理解決方案使您能夠一鍵式進入您的通用連接網絡. MOKOSmart 提供的物聯網連接工具和資源可快速有效地讓您進入市場, 無論您的網絡規模如何, 階段, 或規模.
在 MOKOSmart, 您現在可以輕鬆獲得物聯網連接. 此外, 您的網絡將獲得全球可見性和精細切換到單個 SIM 卡.
農業中的物聯網使農民能夠通過確定在農場施用的適當肥料和殺蟲劑來減少浪費並提高生產力. 而且, 物聯網使農民能夠有效利用電力等可用資源, 水, 還有很多.
使用傳感器使農業系統自動化，可以輕鬆地從任何位置遠程監控農作物. 它還可以幫助農民在採取必要行動之前根據收集的數據在手動和自動決策之間做出正確選擇. 例如, 當土壤中的水分含量降低時，農民可以部署傳感器來自動灌溉農場. 與傳統方法相比，智能農業更高效、更有條理.
基於物聯網的智能農業在革新傳統耕作方式方面發揮著重要作用. 它針對農業方法，例如有機農業, 家庭農業並促進高度透明的農業. 還, 智能農業中的物聯網在生態問題方面非常有益. 它可以使農民有效利用水資源並改善農業投入和處理.
基於物聯網的智能農業改變農業部門的一些主要應用是;
也稱為精準農業, 精準農業涉及使整個農業過程在種植作物和飼養牲畜時精確且易於控制的所有組件. 信息技術是促成這種農業實踐的一個主要因素. 其他包括; 傳感器, 控制系統, 機器人技術, 自動化硬件, 自動化車輛, 和可變利率技術.
在過去的幾年裡，技術進步一直在以非常高的速度發生. 無人機的使用是一項重大進步，導致了農業領域技術的發展.
將無人機用於農業時獲得的一些好處是; 增加作物產量節省時間, 易於使用, 綜合地理信息系統製圖, 和作物健康成像. 當無人機技術與適當的方法和實時數據收集計劃相結合時，農業部門可以獲得高科技改造.
大型農場主使用無線物聯網應用程序來跟踪牲畜的位置, 健康, 和健身. 物聯網設備收集的數據使這些牲畜所有者能夠輕鬆識別患病動物並將患病動物與畜群分開以照顧它們. 而且, 物聯網傳感器幫助業主定位他們的牲畜, 從而輕鬆降低勞動力成本.
智能溫室安裝了不同種類的農業物聯網傳感器. 它們有助於分析環境因素並檢查這些因素對植物的可持續性.
智能溫室中的物聯網傳感器提供有關壓力的基本數據, 溫度, 濕度, 和周邊地區的光照水平. 這些物聯網傳感器使用 Wi-Fi 信號來控制溫室中的一切, 從通過打開窗戶控制溫度到打開和關閉燈.
氣候對作物生產至關重要. 適合種植不同的作物, 他們需要不同的氣候條件. 農民可以使用物聯網解決方案來確定實時天氣狀況. 傳感器安裝在農田中，收集來自周圍環境的數據，幫助農民了解在特定氣候環境下種植時產量更高的作物.
放置在農場的物聯網農業傳感器用於遙感. 他們幫助收集數據並將其發送到分析工具進行分析. 有了這個, 農民現在可以通過分析儀表板和, 因此, 採取相應的看法. 在遙感, 農業中的物聯網至關重要，因為它有助於;
• 獲取作物
• 訪問天氣狀況
• 了解土壤質量
預測產量的能力使農民能夠有效地規劃以改善生產分配. 當您熟悉收穫的農作物數量時, 您的產品更有可能更快、更容易地進入市場.
農業物聯網使農民能夠實時監控他們輕鬆生產的作物. 他們獲得洞察力，幫助他們在問題發生之前更快地預測問題, 讓他們做出精通的選擇.
用物聯網管理的溫室允許快餐連鎖店的供應. 它們可以生產新鮮水果和蔬菜. 智能的封閉循環農業計劃允許在每個人家中舒適的任何地方種植食物.
使用物聯網的智能農業依賴於安裝在田間的傳感器收集的信息. 它使農民能夠準確地為每一種作物分配足夠的資源.
除了節水節能，讓農業更環保, 精準農業還暗示性地平衡了田間使用的肥料和殺蟲劑的質量. 這種策略有助於生產更多有機和更清潔的有機產品.
資源消耗, 運營成本, 通過自動化農作物種植過程可以顯著減少人為錯誤, 治療, 和收穫.
借助預測系統和實時監控, 農民現在可以迅速找到應對天氣條件任何重大變化的解決方案, 空氣質量, 濕度, 土壤, 以及田間所有作物的健康.
農業中的物聯網在很大程度上有助於提高產量. 通過使用連接的系統, 農民現在可以最大限度地提高營養價值並重新創造更好的產品條件.
農業物聯網使種植者能夠關閉需求和供應之間的差距. 它在最大限度地提高產量方面發揮了關鍵作用, 盈利能力, 和保護環境. 當農民將物聯網技術應用到他們的生態系統時，他們現在可以提高作物的生產力和牲畜的健康. 物聯網有助於追踪牲畜位置並確定影響作物健康的問題.
應用於智能農業的物聯網技術增強了可持續性. 通過利用良好監控的傳感器和軟件應用程序, 當農民改善可用資源的流出時，他們可以節省更多的錢並以可持續的方式耕種.
經過 2025, 預計物聯網小工具在農業企業中的實施至少會增加 20 每年百分比. 而且, 全球智能農業市場預計將達到 $15.3 年底前十億 2025.
水位不足和極端水位會傷害植物. 這就是為什麼根據植物的需求給植物澆水以實現精準農業至關重要的原因. 物聯網農業解決方案結合物聯網傳感器來評估田間每種作物所需的水量. 提供每株植物所需的適量水至關重要.
由於該技術的實施, 法國和突尼斯的農民都目睹了 40 用水量百分比. 這使他們最終能夠保存 25 灌溉成本百分比, 而他們的產出增加了 30 百分.
多於 40 百分之百的美國食品在從農場到餐桌的途中被丟棄和腐爛. 這種驚人的食物浪費可以減少超過 50 結合區塊鍊和農業物聯網技術的百分比. 供應鏈中的大多數物聯網解決方案在收穫期間將傳感器放置在托盤中以監控溫度和時間.
運輸過程中, 澳大利亞綜合牛奶使用傳感器跟踪牛奶的溫度. 這實際上使公司能夠節省更多，因為它會失去 $10,000 在裝滿牛奶的罐車變質的情況下.
MOKOSmart 是一個應用多種技術的基於雲的平台. 它結合了一些有效的技術包括; 物聯網傳感器, 無人機, 到, 機器學習, 衛星, 和雲計算. 這使得收集和分析數據變得容易，並提供包含想法和可操作感知的地圖. 該計劃旨在使用相機等廉價設備收集數據, 傳感器, 和無人機通過電視空白和 Wi-Fi 路由器進行信息交流，以進行更多數據分析和處理.
平均為 1,400 生產一公斤大米需要一升水. MOKOSmart 開發了新的水傳感設備，以幫助監測現場的水位. 收集的數據通過網絡傳輸並連接到農民的智能手機. 該系統允許水在更多的食客被淹沒之前乾燥到特定水平.
這種支持物聯網的系統有助於減少用水量 50 百分, 氮的使用量減少 25 百分, 甲烷排放量減少 50 百分.
世界人口在糧食生產方面正在經歷新的和日益嚴峻的挑戰. 智能農業在當前經濟中至關重要，因為它在為後代可持續提供充足食物方面發揮著重要作用. 當今世界農民面臨的一些挑戰包括;
由於世界人口的增長和經濟狀況的改善，全球自然資源正以越來越快的速度貶值. 例如, 美國在 1950 年代至 1990 年代期間見證了其地下水的大規模三倍枯竭. 此外, 資源枯竭在很大程度上促成了氣候變化, 越來越大的風險需要更可持續的智能農業技術.
在過去的四年裡, 全球耕地面積顯著減少. 環境污染和侵蝕對此貢獻更大. 除非農民制定策略以盡量減少更多損失並實施新的方法來利用可耕種的土地，否則後果可能會惡化.
美國等技術發展先進的國家面臨勞動力短缺的問題，因為移民勞動力的數量每天都在減少. 智能農業可以在減少田間勞動力方面走一條新路. 農業任務自動化彌補勞動力短缺問題.
經過 2050, 世界人口預計將達到 9.1 十億. 這將要求糧食產量增加 50 百分. 這成為跟上這種需求的巨大挑戰，因為需要新的耕作方法.
構建農業物聯網解決方案將有助於為您的設備安裝或創建海關傳感器. 您打算收集的數據類型和解決方案的總體驅動力在確定您的選擇方面起著至關重要的作用. 除了, 您產品的成功主要取決於所記錄數據的準確性以及傳感器的質量和可靠性.
每個智能農業解決方案都應該以數據分析為核心. 收集到的數據在您不理解時很有價值. 因此, 應用預測算法和強大的數據分析對於幫助您獲得有關所收集數據的可靠見解至關重要.
儘管維護您的農業物聯網硬件具有挑戰性, 它仍然是必不可少的. 由於傳感器通常在現場使用，因此很容易損壞, 必須好好照顧他們. 始終確保您的傳感器堅固耐用且易於維護, 否則你將經常不得不繼續更換它們.
智能農業的應用應定制化，僅在田間使用. 物聯網在使用智能手機或計算機遠程訪問任何數據集方面發揮著重要作用. 而且, 每個連接的小工具都應該是獨立的，並且具有出色的無線範圍，可以將數據發送到中央服務器並輕鬆與其他小工具鏈接.
讓您的智慧農業做得更好, 擁有強大的內部基礎設施至關重要. 而且, 如果您的內部系統更安全，則可以獲取此信息. 如果您的系統不太安全, 更有可能有人闖入並控制您的數據.
現在, 物聯網設備正在應用各種連接協議, 儘管這部分中的建築集成標準仍在進行中. 隨著 5G 網絡和其他互聯網技術的發明, 更有希望解決這個問題.
由於農業行業正在經歷各種各樣的數據類型, 收集最優頻率數據是有問題的. 收集的數據可能是約束和指導原則的主題.
農業物聯網指定使用大量數據. 這增加了罪犯可以用來竊取和破解信息的潛在安全漏洞的數量.
構建應用程序時, 開發人員應考慮最終用戶應用物聯網技術的意圖. 這意味著物聯網解決方案的目的取決於開發的傳感器類型.
距離在選擇用於農業解決方案的技術方面起著重要作用. 農業傳感器至關重要，因為它們有助於收集數據並將數據發送到服務器. 不能使用相同的技術在兩者的距離上收集數據 10 米和 1000 米.
由於大多數農業物聯網解決方案廣泛分佈於農場，因此在智能農業中建立低功耗應用非常重要. 傳輸大量數據時, 這意味著高功耗率和增加的數據成本. 開發人員在為農民構建廉價的物聯網解決方案之前需要考慮這一點.
對於大多數工程師來說，以提供最佳性能的方式放置傳感器是一項挑戰. 即使農業解決方案擁有所有必要的傳感器，正確放置傳感器對於獲得更多收益也至關重要.
所使用的技術主要受傳輸數據所需距離的影響. 用於收集遠距離數據的技術 10 米外不能用於某事 1,500 幾米遠. 在短距離範圍內, 適合應用射頻識別 (射頻識別) 或近場通訊 (近場通信).
向對象發送數據時不超過 10 幾米遠, 最方便的選擇是藍牙或藍牙低功耗 (成為). 例如, 藍牙傳感器可以作為耳標安裝在豬身上，幫助最終用戶輕鬆確定豬的年齡和其他關於豬的重要數據.
此外, 低電量, 廣域網 (低功耗廣域網) 如果您的應用程序需要在超過數百甚至數千米的擴展範圍內傳輸數據，這可能是一個不錯的選擇. LPWAN 網絡可用於分析土壤中的水分含量並跟踪牲畜. 此外, 該網絡是監控難以訪問的大型農場的完美解決方案.
電池的續航里程和壽命有著非常密切的關係. 用於長距離組裝和傳輸信息的物聯網傳感器需要大量能源. 為了克服這個, 物聯網開發人員更喜歡創建一個發送更少數據的應用程序，以節省能源和成本.
在農場安裝傳感器應用程序時, 首先知道權力從哪裡來. 考慮低功耗應用，因為大多數物聯網智能農業都在戶外大面積分佈. 最遠距離傳感器的維護和服務對最終用戶來說是毀滅性的.
大多數人認為傳感器應該發送更多的數據包, 但情況不一定如此. 本地環境和最終用戶應用程序等因素決定了發送信息所需的數據包數量.
例如, 農場裡有濕度傳感器的農民不需要每兩秒收集一次數據. 除此以外, 他每天收集一兩次數據可能就足夠了, 這意味著他的傳感器的電池壽命會更出色.
反過來, 用於傳輸 GPS 坐標的應用程序, 和拖拉機拾取的其他數據可以方便地將近乎恆定的數據包傳輸到網關. 除了, 拖拉機提供了理想的動力源. 因此，可以共享大量數據而不會在網絡中造成阻塞.
灌溉和水箱調平的比較是另一個很好的例證. 大多數農場使用大型水箱來儲存牲畜飼料, 肥料, 汽油, 並使用語音命令. 因為他們不每天監測這些坦克的高度, 他們實施物聯網技術. 或者, 不斷更新可以保證每天使用正確的量，並且在灌溉時不會洩漏.
智能農業系統中的大數據技術和物聯網可以拯救農業. 然而, 在傳統農業過程中將物聯網與農業相結合所帶來的一些挑戰是;
為了使物聯網系統更有利於, 在整個農業環境中提供連通性至關重要. 理想的系統連接提供更一致的連續連接，以承受惡劣的天氣條件和開放空間事件.
很遺憾, 連接問題在物聯網中仍然很常見，因為各種系統應用不同的協議來傳輸數據. 希望, 這個問題可以通過引入標準和發展5G技術和其他基於互聯網的空間來解決. 這將為每個物聯網空間提供更可靠和更快的互聯網連接，無論其規模和條件如何.
除了連通性, 任何農業物聯網系統也應該能夠處理室外空間的條件. 讓無人機和便攜式傳感器在農場高效工作, 它們應該採用具有一定強度的簡單實用設計來構建.
物聯網在智能農業中發揮著非常重要的作用, 儘管它的整合發生在不斷變化的環境中. 所有為農業開發物聯網的公司都需要考慮快速的氣候變化, 不斷變化的天氣條件並利用有限的可用資源開展工作.
技術進步導致越來越多的軟件解決方案用於連接賣家和買家, 提供養殖指導, 教育小農, 並使農民能夠輕鬆獲取企業級知識. 目前這項工作正在進行中, 從而為更加互聯和更美好的未來帶來希望.
邏輯上, 所有企業都需要數據保護. 儘管農業生態系統從大量共享的開放數據中受益匪淺, 它與各種敏感數據相關聯. 消除這種可能的風險是軟件開發公司在創建物聯網農業項目時考慮的關鍵因素之一.
從 2010 年代後期開始, 衛星互聯網和移動網絡覆蓋率大幅提升. 在智能農業, 連接性仍然是影響物聯網發展的常見問題, 特別是在亞洲和非洲. 大多數這些地區缺乏強大的互聯網連接，無法將數據包從現場傳輸到移動應用程序.
在農業中部署物聯網所需的價值鏈的組成部分是不同的且成本高昂. 在精準農業中, 必須在整個農場使用多個傳感器設備. 而且, 一些組件，例如移動網絡, 分析要素, 應用程序, 並且連接平台需要大量的前期投資.
投資智能物聯網生態系統時, 農民面臨諸多挑戰. 一些智能農業挑戰包括設備’ 表現不佳, 數據洩露風險, 硬件損壞的高漏洞率, 智能農業設施中的不平衡通信.
不可靠硬件的可能風險是可預測的, 檢測數據上的網絡安全威脅並不容易. 以下是四項基本指導原則，它們提供了使用物聯網智能農業技術解決網絡安全問題的相關策略:
在評估與智能農業相關的風險時，信息非常重要. 儘管仍有可能減輕潛在的網絡安全漏洞和威脅, 尚未建立綜合標準.
物聯網是指決定人與人之間互聯互通的最新技術, 人對事物, 事事事事. 物聯網技術是一項全球性的技術，展示了數據和計算的未來交換. 物聯網基於智能和紅外傳感器之間的通信, 遙感, 全球定位系統, 射頻識別, 移動通信, 和其他通信系統. 而且, 物聯網也指物質系統，通常是一個可自我配置的無線系統.
物聯網的主要驅動力是通過結合各種傳感器設備（如 RFID）來創建廣泛的網絡, 全球定位系統, 遙感, 激光掃描儀, 等網絡了解全球事物的數據分佈. 此外, 物聯網包含數以千計的聯網智能設備，稱為智能物. 所有聰明的東西都有可能收集關於自己的數據, 他們的周圍, 和相關的智能設備. 智能事物還通過連接的互聯網將收集到的數據傳送到其他網絡和智能設備.
當今農民可用的一些物聯網技術包括;
智慧農業分為四個階段. 他們是;
數據由安裝在無人機上的各種傳感器設備收集, 農具, 和這個階段的字段. 例如, 無人機可用於在農場拍攝圖像, 從而幫助農民收集有關作物健康狀況和土壤狀況的數據，並有效地管理農場.
在這個階段, 階段收集的數據 1 被發送到雲或應用程序以供來自不同物聯網安排的不同系統進行存儲和處理. 連接性是智能農業的基本要素. 將數據傳輸到雲端或應用程序的方法是通過 Wi-Fi 遠程完成的, 藍牙, 近場通信, 射頻識別, 或 LPWAN 網絡.
處理後的數據必須存儲在某處以供分析. 大多數物聯網技術提供公共, 私人的, 混合服務器, 或云用於數據存儲.
在這個階段, 使用 ML 和 AI 算法對收集和收集的數據進行分析，以提供可操作的感知，幫助農民在管理作物和產量時做出適當的決策. 這個階段通常發生在特定的技術平台或安裝在某個連接農業系統環境中的軟件應用程序中.
物聯網是一個由多個設備共同執行以承擔特定功能的系統. 在農業中使用物聯網, 這樣的網絡通常包含一個用於收集數據的傳感器: 用於測量土壤水分含量的物理小工具, 捕捉圖像的相機, 以及接收傳感器發送的數據的現場測繪應用程序. 各種技術和提供商都參與了傳感器收集的數據的傳輸和轉換，直到以可操作的感知形式到達最終用戶.
智慧農業價值鏈往往包含應用提供商, 傳感器, 數據分析師, 手機網絡, 系統集成商, 和連接供應商. 多方的存在和網絡中的困難是只有更突出的參與者部署物聯網解決方案的主要原因. 相比之下, 小玩家有時會覺得技術過於復雜.
下表說明了物聯網每個數據流階段用於農業可視化目的的技術.
農業物聯網市場中存在的一些主要公司是; 迪爾 & 公司 (我們), AKVA集團 (挪威), 天寶公司. (我們), 烏鴉工業 (我們), InnovaSea 系統 (我們), 利拉伐 (瑞典), 拓普康定位系統 (我們), 大疆 (我們), DICKEY-約翰 (我們), TeeJet 技術 (我們), AgJunction (我們), 老鷹 (我們), Allflex (默克子公司 & 公司, 公司), AG領導技術 (我們), 龐塞 (芬蘭), 精密鷹 (我們), 小松森林 AB (瑞典), 斯坦因維克 (樓梯AQ) (挪威), 阿菲米克 (以色列), 和 Eruvaka 技術 (印度). 這些物聯網農業公司擁有遍布北美的工業設施和辦公室, 歐洲, 亞太地區, 和行.
這些公司生產各種利益相關者為多種應用購買的農業物聯網硬件產品. COVID-19 大流行主要影響了農業物聯網硬件生產商, 貿易商, 和供應商. 而且, 與 COVID-19 之前的水平相比，預計對農業物聯網硬件的短期需求將略有停滯，並受到出口貨物減少和當地對農業物聯網硬件需求放緩的負面影響.
