农业物联网

 

农业物联网导论

在互联网和连接设备时代，物联网（IoT）是该行业的下一件大事。另一方面，预计到未来30年，世界人口将超过60亿，为这一人口生产粮食所需的增量吞吐量为70%。整合基于物联网的智能农业系统对于应对这一需求至关重要。让我们来看看农业行业面临的挑战，以及物联网如何解决这些问题。

现代农业面临的挑战以及物联网如何成为答案？

农业和养殖业面临的主要挑战可以通过以下方式简要分类。

• 全球变暖和环境变化。
• 缺乏劳动力，人力供需缺口巨大。
• 缺乏适当的监测，需要大规模的人工干预。
• 分析大规模非结构化数据的挑战。

物联网在智能农业中的应用

互联网连接的便利性和廉价的计算使得将物联网解决方案整合到农业中成为可能。

以下是物联网在农业领域的一些重要用例。

1. 实时作物监测

智能传感器、运动检测器、智能运动感应摄像头、光检测器使农民能够获得农场的实时数据，以监控其产品质量并优化资源管理。

2. 农业中的物联网分析

可以分析来自智能传感器的数据，以进行预测分析和自动决策。它帮助农民进行智能、自动化的决策，而不是传统的基于规则的系统或手动程序。预测分析和机器学习可以帮助农民应对洪水，干旱等极端天气条件。物联网分析的主要优点是将土壤质量，温度，湿度作为参数。

3. 畜牧管理

由于工业农业强烈依赖体力劳动。鉴于全球经济格局的变化，供需差距日益扩大。牲畜就是这样一个需要定期监测的领域。基于物联网的智能跟踪可以帮助农民将库存信息直接获取到他们的智能设备。它使具有种群管理的农民能够更早地发现烟道爆发，并将受感染的品种与未受感染的品种分开。

4. 基于无人机的使用案例

工业级无人机在智能农业中也有多个用例。一方面，无人机用于监测空气，土壤，湿度质量;另一方面;他们可以帮助进行体育活动，如自动喷洒肥料，防止农场的物理突破等。显然，在农场中加入无人机存在一些挑战，但成功的部署和用例可以帮助显着减少农业中的体力劳动。

5. 智能温室解决方案

温室通常用于维持植物所需的气氛，该过程需要持续的监测和人工干预。可以整合工业物联网解决方案来自动化这一过程。智能传感器收集的数据可以自动分析，可以部署基于深度学习的系统来做出决策并自动创建一定的气候。借助这些智能传感器，可以通过基于短信或Wi-Fi的系统监控气候变量和用水量。

6. 智能废物管理

农业和其他工业之间的主要区别之一是工业废物的价值。农业产生的生物废物可以重新用于制造肥料;物联网解决方案可以帮助以智能方式远程管理流程。智能传感器可用于测量废物中有毒化学物质的存在，并管理适当的农业生命周期。

全球农业物联网应用趋势

基于物联网分析的农业用例的典型生命周期

 

基于物联网的典型用例的生命周期，如果我们分解物联网分析的示例用例，它包括以下阶段：

1.传感器的选择：传感器的选择因用例而异;例如，牲畜管理所需的传感器与智能温室用例的传感器要求有很大不同。

2. 数据收集：从部署的传感器收集数据并将其转换为所需的格式。

3. 制定决策和部署：从传感器收集的数据可用于获取见解并做出自动化业务决策。在完成适当的数据科学后，生命周期模型将根据需要部署到云或本地服务器。

4. 模型的重新校准：根据业务KPI和与结果的偏差，对先前流程获得的结果进行监控和重新校准。

结论

在本文中，我们讨论了农业部门面临的各种问题，以及工业物联网如何帮助缓解这些问题。具有机器学习和计算机视觉的物联网可以改变智能农业的工业格局。我们还讨论了典型物联网用例的各个阶段以及农业领域物联网的全球趋势。虽然与其他行业相比，物联网用例的可扩展性仍然非常有限，但纳入物联网用例对于全球食品管理至关重要。