智慧农业的支撑技术简介

智慧农业的支撑技术简介目录第一节支撑技术概述第二节遥感技术与智慧农业第三节物联网与智慧农业第四节大数据与智慧农业第五节人工智能与智慧农业第一节支撑技术概述遥感技术、传感技术、物联网技术和区块链技术扩展了获取农业数据的范围、提升了数据的可靠性和数据采集的效率；大数据技术和云计算技术使得数据的分析更加高效；人工智能技术和虚拟与增强现实技术提升了数据的应用能力和水平。第一节支撑技术概述图2-1

智慧农业的主要支撑技术一、遥感技术定义：应用各类主动或被动探测仪器不与探测目标相接触，从卫星、飞机等平台来记录地面目标物的电磁波特性，通过分析来揭示物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。一套完整的遥感系统：由遥感器、遥感平台、信息传输设备、接收装置以及图像处理设备等组成。遥感技术一般集成于物联网技术中，以农田为观测对象，可用于监测作物生长过程、加强作物生长田间管理等。二、传感技术信息技术的三大支柱：通信技术、计算机技术、传感技术定义：能感受被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成。智能传感器是指其对外界信息具有一定检测、自诊断、数据处理以及自适应能力，是微型计算机技术与检测技术相结合的产物。在种植业应用上，传感器可以很精确地对各项指标进行测量，土壤湿度、土壤养分含量、光照度等进行检测，以确定种植计划、进行精准种植和管理。三、物联网技术定义：通过智能传感器、射频识别、激光扫描仪、全球定位系统、遥感等信息传感设备及系统和其他基于“物—物”通信模式的短距无线自组织网络，智能化识别、定位、跟踪、监控和管理物品。应用：监测农业生态环境监管农产品质量智能节水灌溉四、大数据技术定义：采用统计学理论和方法，通过对海量数据进行精细化分析、聚类、总结，找出有价值的目标数据资源，分析繁杂事务中的本质关系，通过比较不同层次、维度、历史和现代数据，找出有规律性的东西，得出有价值的结论。具体技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用；应用：大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等。关键技术在农业领域均有具体的展现和应用。以精准农业生产为例，大数据技术作用于农业生产的流程为：田间传感器测量土壤和周围空气的湿度与温度——控制中心收集并处理实时数据——分析决策。五、云计算技术定义：一种提供资源的网络，它以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的计算服务与数据存储。从不同农业经营主体来看，云计算扮演着不同的角色。农业企业需要存储和处理农作物养殖和种植、生产加工、仓储物流和销售管理等数据。地县级农业管理部门需要存储和处理农业情况监管数据，以及对企业级各环节的监管数据、报表数据等。省级农业部门作为云数据中心，处理来源于企业级、地县级的数据，存储和处理如气象、灾情预测诊断及应急反应、农业资源的评估与管理等数据。六、人工智能技术定义：模拟人的感知能力、思维规律和过程（如学习、推理、思考、规划等）而构建的具有一定智能的人工系统。在农业领域，人工智能技术应用面广，贯穿于农业生产的全过程，主要应用方向如下：农作物选种和土壤分析农作物田间管理农作物产量和价格预测七、区块链技术定义：一个记录一系列事件的链式清单，这些记录（被称为“区块”）之间通过加密算法连接在一起，后一个记录包含了前一个记录的所有信息。它的本质是一个记录在参与者之间执行和分享的事件（如交易）的分布式数据库或者公共账本；该公共账本中记录的每一次事件都需要经过多数参与者的确认，同时一旦被记录下来就不能被修改或者删除。特定：具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等。三个发展阶段：区块链1.0、区块链2.0、区块链3.0分类：区块链根据应用范围可以分为公共区块链、联盟区块链和完全私有区块链。八、虚拟与增强现实技术（一）虚拟现实技术定义：利用高性能计算机系统通过虚拟现实产生器重构一个三维虚拟的数字化世界，借助近眼显示、感知交互、渲染处理、网络传输和内容制造等新一代信息与通信技术，通过多种传感和体感终端控制设备，如头戴式显示器、运动追踪器等与三维虚拟世界中的虚拟人和事物进行交互。在农业中的应用主要有三个方面：虚拟植物、虚拟动物、虚拟农机设计与制造。八、虚拟与增强现实技术（二）增强现实技术定义：在虚拟现实技术的基础上发展而来的，是一种计算机生成的数字内容与现实世界实时融合的技术。将用户完全沉浸在合成环境中，使用户可以看到叠加在现实真实空间上的增强了的三维虚拟对象世界。农业领域中的实际应用:使用混合定位相关技术进行现场勘查；手势、动觉管控的增强现实技术应用接口；数据信息访问服务的广泛存在；增强现实技术应用的内容感知；容易携带的增强现实技术移动设备。第二节遥感技术与智慧农业一、遥感技术概述（一）遥感技术的概念遥感的定义：是指从高空或外层空间接收来自地球表层各类地物的电磁波信息，并通过对这些信息进行扫描、传输和处理，从而对地表各类地物和现象进行远距离控测和识别的现代综合技术。遥感技术的定义：指不直接与探测目标接触，而使用仪器探测目标的特征信息，提取探测对象有用资料的现代高新技术。一、遥感技术概述（二）遥感技术的特点1.观测范围大，综合性、宏观2.观测手段多，技术先进，获取的信息量大3.获取信息快，更新周期短，可动态监测4.获取信息受限制条件少，用途广，效益高一、遥感技术概述（三）遥感系统的分类1.按遥感电磁辐射源分类2.按遥感平台分类3.按传感器的探测波段分类4.按遥感资料的获取方式分类5.按波段宽度及波谱的连续性分类6.按遥感的应用领域分类二、遥感卫星技术的发展状况（一）遥感卫星技术的发展历程第一代遥感卫星：以胶片成像为主要技术。第二代遥感卫星：以电荷耦合元件、互补金属氧化物半导体、红外阵列等光电传感为主要技术。第三代遥感卫星：以高分辨率为主要技术特征，在空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率上获得重大进步。未来的第四代遥感卫星，将以精细观测、智能处理、协同互连、高时效应用为主要特征，具备更高的时效性、精确性和泛在性。二、遥感卫星技术的发展状况（二）遥感卫星系统的发展趋势1.探测要素和谱段全面提升，综合观测能力逐步提高2.空间分辨率和光谱分辨率逐步优化，精细观测水平持续提升3.多视角观测能力不断增强，卫星星座发展迅速三、遥感技术在农业中的应用遥感技术已成为及时掌握农业资源、作物长势、农业灾害等信息的最佳手段。特别是关于粮食安全的全局性重大战略问题，遥感技术对及时、客观、准确地获取作物面积、长势、产量等信息显得尤为重要。（一）农作物种植面积监测利用植被独特的光谱反射特性和空间特征，通过选取作物遥感监测的最佳时期，应用多时相、多分辨率、不同成像方式的遥感数据源提取不同作物的光谱信息，从而识别作物类型和种植结构。三、遥感技术在农业中的应用（二）农作物长势监测与产量估算长势遥感监测主要方法：统计监测方法、年际比较法和长势过程监测法单产估算主要方法：统计方法、遥感方法和模型方法（三）农业灾害遥感监测农业干旱和旱情；洪水；农作物病虫害检测（四）农业定量遥感定量获取叶面积指数、土壤含水量等农作物生长的关键生物理化参数，为作物生长模型、数据同化系统及作物估产等研究提供可靠的输入参数。四、遥感技术在智慧农业中发挥的作用（一）农作物生长全周期的监测监测不同生育阶段的作物长势；判断农作物的健康状况，及时通报苗情。（二）农产品生产全要素的监测对农作物生长中的水、土、气、种、肥、药、废弃物和生物多样性监测（三）农产品生产全过程的监测产前：选种决策产中：提供准确的产量和品质信息预报及施肥决策配方；产后：利用遥感空间数据，构建关联网、图谱库链接到农业终端管理业务平台，实现农业绿色消费的信息调节、智能调度、智慧预警。第三节物联网与智慧农业一、物联网概述（一）国外物联网的发展历程1982年，卡内基梅隆大学的程序员将可口可乐自动售货机接入互联网，让他们在购买前可以检查机器是否有冷饮。人们普遍认为这是最早的物联网设备之一；2005年，国际电信联盟发布题为“ITUInternetReports2005:TheInternet

ofThings”的报告，首次对物联网做出明确定义并将物联网所应用的技术从单一RFID技术扩展到传感技术、纳米技术、智能终端技术等。一、物联网概述（二）国内物联网的发展历程1999年，中国科学院开始进行针对传感网的研究；2009年，温家宝总理在无锡视察时提出“感知中国”理念；2009年，中国的第一颗物联网核心芯片——“唐芯一号”研制成功；2010年，《政府工作报告》将“加快物联网的研发应用”明确纳入重点振兴产业；2013年，《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》印发；2017年，《工业和信息化部办公厅关于全面推进移动物联网（NBIoT）建设发展的通知》印发。一、物联网概述（三）物联网关键技术1.射频识别技术2.无线传感器网络3.智能嵌入式技术4.纳米技术5.信息处理技术6.通信技术7.安全技术二、农业物联网的发展农业是物联网技术的重点应用领域之一，也是物联网技术应用需求最迫切、难度最大、集成性特征最明显的领域。（一）农业物联网的概念定义：农业物联网是借助适用于农业应用的感知设备对农业环境、动植物生命、农产品追溯等信息进行感测、处理，节点自组织连接（也可能与互联网连接），进行信息交换与通信，以实现对农业相关对象感知与管理的一种物联网。农业物联网是计算机、互联网、移动通信等信息技术在农业领域的高度集成和具体应用，是农业信息化、智能化的必要条件。二、农业物联网的发展（二）农业物联网技术层级1.感知层2.传输层3.处理层4.应用层应用层设施种植畜禽养殖农产品质量溯源……处理层云计算数据挖掘模式识别预测预警智能决策……传输层感知层二维码标签与识读器RFID传感器M2M终端……PAN网络LAN网络WAN网络大田种植Bluetooth，

IrDA，HomeRF，ZigBee，UWBEthernet，WiMAX，WLAN，CANGSM，GPRS，CDMA，4G/5G，FSTN图2-2农业物联网技术层级示意三、物联网对智慧农业的支撑（一）农业生产环境监控动植物生长环境数据：光、温、水、土、气相对封闭环境（设施种植、水产养殖、畜禽养殖）与复杂自然环境（大田种植）（二）动植物生命信息监控植物：表观信息（苗情长势、病虫害等）、内在指标（叶绿素含量、光合作用速率等）动物：身长、体重、体温、运动量、进食量等三、物联网对智慧农业的支撑（三）农机作业监控自动导航、传感器与3S技术结合对农机作业生产信息采集、实时测控、远程控制和调度等（四）农产品质量溯源条形码技术、电子数据交换技术、RFID电子标签技术等畜禽类产品（耳标等身份识别）、植物类产品（包装识别等）第四节大数据与智慧农业一、大数据（一）大数据的含义定义：数据科学家一般至少从三个维度上定义大数据：体量（volume）、多样性（variety）、速度（velocity）。特征：体量巨大、多样性强和更新速度快，这三个维度被合称为3V。有学者增加了真实性（veracity）和价值性（value）等维度，从3V发展为5V。也有学者在3V和价值性的基础上，增加了复杂性（complexity）这个维度，从而提出大数据具有4V1C特质。一、大数据（二）大数据发展概况1.国外发展情况2008年，著名学术期刊Nature发表了一个关于大数据的专辑Bigdata:Datawrangling；2012年，美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》，旨在应用大数据来提高分析问题的能力；并对其前景进行预测。2.国内发展情况到2012年，我国不少行业、地区开始重视大数据；2015年，全国首个大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。一、大数据（三）大数据带来的思维转变1.利用全部数据而非抽样数据2.不追求数据的精确性，但重视数据的多样性、丰富性3.对数据之间的相关性分析，胜于对因果关系的探索二、农业大数据（一）农业大数据的内涵定义：农业大数据指与农业有关的大数据及大数据理论、技术和方法在涉农领域的应用，具体指将大数据理论、技术和方法应用在农业或涉农领域而获取的据集合。分类：从产业领域上来讲从地域范围上来讲从分析层次上来讲从专业学科上来讲二、农业大数据（二）农业大数据资源1.生物基因数据资源2.气象数据资源3.地理数据资源4.生产投入产出数据资源5.供应链与市场数据资源二、农业大数据（三）农业大数据的基本应用通过生物基因数据，探索动植物基因与表现特征或功能之间的关联，从而缩短育种时间、增强育种的可预期性，促进动植物精准育种。气象和地理数据提供的信息，实现对土地质量与适应性的准确评价、病虫害与自然灾害的监测与预警、水肥精准管理等。农业生产投入产出数据能够用于宏观和微观层面的生产布局与经营决策，供应链与市场数据有利于保障市场的稳定供给和农产品质量安全。综合运用各类农业大数据，能够通过科学配置资源提高农业生产经营效率，同时降低对生态环境的影响，实现经济效益和生态效益的平衡。（一）农业大数据驱动智慧农业（二）农业大数据在智慧农业中的应用构建农业产业信息地图实现生产过程智能管控农业生产风险预警准确把握农产品市场需求动态实施农产品质量安全追溯（三）智慧农业充实农业大数据三、农业大数据与智慧农业的关系农业大数据农业产业信息地图农产品质量安全追溯农产品市场需求动态农业生产测预警生产过程智能管控图2-3农业大数据在智慧农业中的应用第五节人工智能与智慧农业一、人工智能概述（一）人工智能的含义定义：作为一个科学领域，人工智能是一门通过计算机程序及其相关硬件设备来实现人类智能的新兴技术科学；作为一个具体的研究对象，人工智能指的是由人制造的机器所表现出来的智能，与人类或动物所具有的“自然智能”相对。分类：强人工智能和弱人工智能。核心：机器学习。新的研究方向：深度学习，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。一、人工智能概述（二）人工智能的发展历程起步发展期反思发展期应用发展期低迷发展期稳步发展期蓬勃发展期二、农业人工智能（