农业物联网

智慧农业: 最佳 7 需要了解的用例 2024

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农业一直是一项艰苦的工作. 如果你今天买了一个农场, 你将面临农民几个世纪以来一直在努力应对的一些严峻挑战 – 土壤肥力差, 水资源短缺, 作物病害, 劳动力短缺…这样的例子不胜枚举. 曾经可靠的传统农业技术不再有效. 随着世界人口的激增, 这些老式技术无法满足快速增长的食品需求. 这就是物联网和智能农业发挥作用的地方. 在这篇文章中, 我们将深入探讨物联网在农业中的主要应用. 所以, 让我们深入探讨一下.

什么是智慧农业

智慧农业或 “智慧农业” 主要是指现代农业科技的运用. 通过部署物联网传感器和设备来收集各种数据, 农民可以做出明智的决定,以改善其经营的各个方面 – 畜牧业和农作物种植业一样.

智慧农业的关键原则包括:
– 监控和数据驱动的决策
– 精确的输入管理 (水, 肥料, 杀虫剂, 等等)
– 农业活动的自动化和远程控制
– 多种新兴技术的融合 (传感器, 连接性, 人工智能, 无人机, 等等)

虽然还不如消费者物联网设备那么受欢迎, 智能农业物联网市场充满活力,采用率稳步增长. COVID-19 实际上促进了这个市场的增长, 供应链问题和工人短缺推动复合年增长率高达 9.9%. 最近的报告将智能农业市场定为 $12.5 亿 2022, 设定达到 $71.753 十亿 2032. 由于市场仍处于发展阶段, 对于准备参与的企业来说,仍有大量机会.

智慧农业物联网架构

智慧农业的物联网架构由四个集成层组成: 洞察力, 网络, 云, 和应用. 这些层可实现高效的数据收集, 安全传输, 可靠的存储.

  1. 感知或传感和执行器层: 部署在现场收集数据的传感器和执行器 (土壤湿度, 温度, 光, 酸碱度, 等等) 和控制操作 (灌溉, 施肥).
  2. 网络层: 使用 LoRaWAN 促进传感器/执行器与云层之间的数据传输, 蜂窝, 等等.
  3. 云层: 云平台处理, 储存, 并分析来自传感器的数据, 为数据驱动的决策提供见解.
  4. 应用层: 用户友好的应用程序和界面使农民能够监控农场状况并做出明智的决策,以优化作物产量和资源利用率.

7 物联网在农业中的实际应用

智能农业的发展已经远远超出了一个概念. 世界各地, 物联网技术几乎已经扎根于农业的每个领域:

土壤和作物监测

通过传感器监测土壤湿度, 营养素, 温度等, 农民可以深入了解土壤和作物状况. 除了更快地查明问题之外, 种植者可以利用这些数据来预测潜在问题并采取预防性治疗.

精准农业和投入管理

而不是应用统一的输入 (水, 肥料, 杀虫剂) 跨越整个领域, 精准农业和可变速率技术根据精细数据和植物的具体条件定制投入, 行或区域级别. 这从根本上减少了浪费.

牲畜监测与管理

从牛和奶制品跟踪到家禽监测, 物联网技术优化并简化牲畜管理. 智能耳标, 生物识别可穿戴设备, 摄像机和环境传感器可以深入了解动物的福祉, 营养与发育.

巴拉圭部署了一个牧场 牛追踪器 使用运动传感器来监控自由放养的牛’ 检测受伤等异常问题的位置和行为, 坠落, 或盗窃.

温室和室内农业自动化

传统温室和新兴的室内垂直农场正在成为物联网自动化的受控环境. 每个因素都可以被感知和优化 – 来自气候控制, 补充照明, 水培营养素及其他.

在荷兰温室设施中, 安装 HVAC 传感器和智能电表插头可降低能源成本 50%.

天气和环境监测

配备智能传感器和连接功能的气象站可以对农作物进行最新的微气候监测. 数据流入平台分析霜冻等潜在风险, 干旱, 降雨和害虫压力触发实时警报进行干预.

智能灌溉和水管理

借助物联网水监测和智能灌溉系统, 农民可以在优化使用的同时保持理想的湿度水平. 集成天气数据和土壤传感器驱动按区域定制的自动滴灌计划, 作物和生长周期.

供应链的可追溯性和可见性

使用连接的物联网传感器和设备的唯一身份, 农业公司可以自动记录农作物从田间到运输的数字轨迹, 加工, 分销和零售. 这提高了整个供应链的可见性和问责制.

物联网技术助力智慧农业

虽然智慧农业涉及许多新兴技术, 物联网作为核心基础, 合并和互连工具,例如:

传感器和物联网设备

跨田地部署的庞大互联传感器生态系统可测量和监控湿度等关键数据点, 温度, 雨量, 土壤养分, 叶子健康, 设备操作等. 先进的传感器类型包括:

  • 土壤湿度, 温度, 硝酸盐, 酸碱度, 和电导率传感器
  • 风环境传感器, 湿度, 光, 二氧化碳, 水位, 火灾探测
  • 用于跟踪牲畜生物特征和行为的运动传感器和摄像头

连接技术

传感器捕获的数据需要可靠的机制传输到云平台和软件应用程序进行分析和采取行动. 取决于连接需求, 带宽和能量需求, 智能农业解决方案集成了以下技术:
  • 低功率广域网 (广域网) 喜欢 广域网, SigFox 和 LTE-M
  • 蜂窝连接 (NB-IoT 用于远程, 4G/5G 视频)
  • 卫星连接可实现偏远地区的全面覆盖
  • 无线上网, 蓝牙和其他短距离无线

云计算和数据分析

农场内的物联网传感器传输数百万个数据点, 超可扩展的云计算和大数据分析平台对于智慧农业至关重要. AWS IoT 和 Microsoft Azure IoT 等云生态系统提供了用于摄取的基础设施, 大规模处理和可视化传感器数据.

无人机和航空图像

无人机 (无人机或无人机) 配备高分辨率摄像机,可提供整个农田的鸟瞰图. 当图像与机器学习相结合时, 航空调查可以评估作物的整体健康状况, 发现灌溉系统的缺口, 识别害虫/杂草侵扰, 和更多. 无人机还可以喷洒针对性治疗药物.

机器人和自动驾驶汽车

自动拖拉机和机器人群等智能机器可以自动执行种植等劳动密集型田间任务, 修剪, 结合使用 GPS 进行除草和收割, 计算机视觉, 传感器和自主导航.

物联网在智慧农业中的优势

农业物联网, 与其他部门一样, 提供众多优势.

  • 提高效率: 农业物联网使农民能够实时监控轻松生产的作物. 他们获得洞察力,帮助他们在问题发生之前更快地预测问题. 熟悉农作物后,产品更有可能更快、更容易进入市场.
  • 资源节约: 基于物联网的精准农业, 水等资源, 活力, 可以根据现场传感器的数据准确分配适量的土地来优化土地.
  • 可持续实践: 物联网支持的智慧农业最大限度地减少农药和化肥的使用, 与传统方法相比,产品更清洁,环境足迹更小.
  • 敏捷: 实时监测和预报系统让农民能够快速应对天气变化, 作物状况, 和潜在的威胁, 最大限度地减少损失并保护产量.
  • 运营成本低: 资源消耗, 运营成本, 通过自动化农作物种植过程可以显着减少人为错误, 治疗, 和收获.
  • 提高产品质量: 农业中的物联网在很大程度上有助于提高生产水平. 通过使用连接的系统, 农民现在可以最大限度地提高营养价值并重新创造更好的产品条件.

开发智能农业解决方案之前需要考虑的事项

虽然物联网在农业中的好处是巨大的, 开发和实施智能农业解决方案需要仔细规划和考虑关键因素:

数据隐私和安全: 农业经营会产生大量专有数据和记录,必须保护这些数据和记录免受恶意黑客或企业间谍活动等威胁. 加密, 访问控制, 任何智能农业平台都应实施气隙网络和其他网络安全措施.

互操作性和标准化: 随着来自不同供应商的物联网设备和农业软件的激增, 跨系统的互操作性和标准化对于促进集成和数据共享至关重要.

成本和投资回报率分析: 领养前, 应进行彻底的成本效益分析,以了解设备采购等费用, 安装, 连接/云服务, 维护, 等等. 基于效率提升和产量提高的现实投资回报率预测将证明投资的合理性.

可扩展性和系统集成: 随着物联网设备部署和数据量逐年增加,智能农业解决方案必须能够扩展. 云基础设施应支持扩展计算和存储需求. 与现有设备集成, 传感器和软件系统也至关重要.

监管和合规要求: 取决于地区, 可能需要遵守涉及​​数据隐私等领域的监管要求和合规性, 农业投入品, 物联网技术必须实现的化学扩散和其他过程.

培训和变革管理: 实施新的物联网驱动流程通常需要对团队进行安装培训, 维护和数据解释,以最大限度地提高解决方案的有效性.

智慧农业物联网硬件为何选择MOKO

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常见问题

智慧农业常用的传感器有哪些类型?

常用的物联网传感器包括土壤湿度, 土壤养分和土壤温度传感器, 降雨和风等因素的环境监测, 用于跟踪牲畜位置和行为的运动传感器和摄像头.

如何收集和分析农业物联网设备的数据?

IoT 传感器数据使用 LoRaWAN 等连接进行无线传输, 蜂窝, Wi-Fi 或卫星, 取决于现场基础设施. 它输入云计算平台以提取见解, 检测问题并触发自动化工作流程.

偏远农业地区需要什么级别的连接?

适用于互联网/蜂窝覆盖范围有限的农村或偏远地区的农场和田地, 低功耗广域网 (广域网) LoRaWAN 等技术与卫星连接一起提供了一种使用最小功耗长距离传输物联网数据的有效方法.

物联网如何提高食品安全和可追溯性?

连接的物联网传感器会产生永久的, 不可变的记录,将农作物和牲畜与整个供应链旅程中的特定空间/时间数据联系起来. 该数据追踪可在出现食品污染或安全问题时实现全面的可追溯性和根本原因分析.

还有哪些其他新兴技术与农业物联网相结合?

物联网形成数字神经系统, 智能农业经常整合其他创新,例如无人机图像, 自主机器人技术, 计算机视觉和机器学习, 基于区块链的可追溯性, 暖通空调和气候控制, 和自动灌溉系统.

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